Wdrażanie agentów AI w przedsiębiorstwach okazuje się trudniejsze niż mogłoby się wydawać. Pomimo inwestycji idących w miliardy, rzeczywiste zastosowania często zawodzą z powodu braku zrozumienia specyfiki danych, zasad i procesów biznesowych przez te systemy. Integracje techniczne są rozwiązywane za pomocą API, MCP (Model Context Protocol) i innych narzędzi, jednak zrozumienie „znaczenia” danych w konkretnym kontekście biznesowym to zupełnie inna kwestia. Dane w przedsiębiorstwach są zwykle rozproszone w odizolowanych systemach, zarówno w formie ustrukturyzowanej, jak i nieustrukturyzowanej, co wymaga analizy z uwzględnieniem specyfiki danej dziedziny.
Różne definicje, jedno słowo
Na przykład, termin „klient” może oznaczać różne grupy osób w systemie CRM działu sprzedaży, a zupełnie inne w systemie finansowym, gdzie odnosi się do płacących klientów. Podobnie, definicja „produktu” może się różnić – jeden dział może definiować go jako SKU, inny jako rodzinę produktów, a jeszcze inny jako pakiet marketingowy. Dane o „sprzedaży produktu” w konsekwencji mają różne znaczenia, brak im uzgodnionych relacji i definicji. Aby agenci AI mogli łączyć dane z różnych systemów, muszą rozumieć te różnice. Muszą wiedzieć, co oznaczają dane w danym kontekście i jak znaleźć odpowiednie dane dla konkretnego procesu.
Problemy z danymi a działanie AI
Co więcej, zmiany w schematach systemów i problemy z jakością danych podczas zbierania mogą prowadzić do jeszcze większej dwuznaczności i niezdolności agentów do prawidłowego działania. Klasyfikacja danych w kategoriach takich jak PII (dane osobowe) musi być ściśle przestrzegana, aby zapewnić zgodność ze standardami takimi jak GDPR i CCPA. Wymaga to poprawnego etykietowania danych i zdolności agentów do zrozumienia i respektowania tej klasyfikacji. Dlatego zbudowanie imponującego dema przy użyciu agentów jest całkiem wykonalne – ale wdrożenie działającego rozwiązania w oparciu o rzeczywiste dane biznesowe to zupełnie inna historia.
Ontologia jako podstawa prawdy
Budowanie efektywnych rozwiązań opartych o agentów AI wymaga przyjęcia ontologii jako źródła prawdy. Ontologia, czyli system formalnie zdefiniowanych pojęć i relacji, pozwala agentom zrozumieć kontekst i znaczenie danych biznesowych. Dzięki temu agenci mogą poprawnie interpretować dane z różnych systemów, uwzględniać specyfikę poszczególnych działów i przestrzegać zasad związanych z bezpieczeństwem danych. Inwestycja w dobrze zdefiniowaną ontologię jest kluczowa dla sukcesu wdrożenia agentów AI w przedsiębiorstwie.
Sprawdź aktualne notowania na naszym rankingu krypto.