Transformarea digitală prin AI agentic
Într-o eră în care inteligența artificială devine din ce în ce mai prezentă în mediul de afaceri, liderii din domeniul tehnologiei și afacerilor nu mai au nevoie de dovezi pentru a înțelege că AI agentic este deja o realitate. Totuși, multe organizații se confruntă cu dificultăți în a obține un return on investment (ROI) satisfăcător din utilizarea acestor tehnologii, mai ales din cauza unor infrastructuri de date inadecvate.
Nevoia de date de calitate
AI agentic impune cerințe noi și semnificative asupra sistemelor de date din cadrul companiilor. De la simpla răspuns la întrebări, aceste agenți trebuie acum să acționeze, având nevoie de acces la date structurate și nestructurate din întreaga organizație, toate în contextul adecvat al afacerii. Accesul fără obstacole la sistemele operaționale, cum ar fi cele care gestionează lanțul de aprovizionare sau datele de resurse umane, este esențial pentru a permite luarea rapidă a deciziilor.
Provocările sistemelor de date moștenite
Conform estimărilor Gartner, AI agentic ar putea automatiza sau îmbunătăți 50% din deciziile de afaceri până în 2027. Această previziune subliniază importanța de a depăși limitările sistemelor de date moștenite, care, chiar și după actualizări recente, nu reușesc să răspundă cerințelor emergente ale agenților AI.
Concluzii dintr-un studiu recent
Un raport bazat pe un sondaj efectuat pe 300 de executivi din domeniul datelor și tehnologiei evidențiază modul în care sistemele de date moștenite limitează eficiența agenților AI în multe organizații. Cu toate acestea, există un grup restrâns de organizații—numite lideri în date—care reușesc să integreze mai bine AI agentic, având acces mai puțin restricționat la datele necesare. Aceste organizații oferă un model pentru crearea unui mediu de date propice dezvoltării agenților și pentru scalarea sistemelor de încredere.
Aspecte cheie
- Majoritatea companiilor nu oferă AI agentic un acces suficient la datele enterprise.
- Limitările sistemelor de date moștenite afectează deciziile rapide ale agenților AI.
- Liderii în date reușesc să depășească aceste obstacole, având mai mult succes în utilizarea AI agentic.
Sursă imagine reprezentativă: Daniil Komov pe Pexels
Sursa originală de inspirație a articolului: Vezi aici
