Почему агенты ИИ терпят неудачу без надлежащей базы данных и как это исправить

Если ваша задача — помочь вашей организации внедрить агентов искусственного интеллекта для ускорения процессов, вам нужно начать с основ, а это значит... предоставление ваших данных для использования искусственным интеллектомКак объясняет Нильс Цайлемакер, глобальный технический директор Xebia, масштабируемость агентного ИИ зависит от объема данных.

«Если вы об этом не подумаете, вы можете создать лучшего агента, но он никогда не сможет найти правильные данные; возможно, он неправильно их интерпретирует, возможно, он объединит разные поля в ваших данных, которые никогда не должны быть связаны между собой», — объясняет Цайлемакер.Эти ошибки не обязательно являются виной агента. Это вина вашего фонда, который не готов к работе с агентами искусственного интеллекта."

📊 Критическая роль каталогизации данных

Как отмечает Зейлемакер, особое внимание следует уделить следующей области: каталогизация данныхЭто не новая концепция, но для агентов правила игры меняются. «Если вы создаете каталог данных для организации, состоящей только из людей, всегда есть запасной вариант», — говорит он. «Если что-то плохо задокументировано, вы можете позвонить коллеге и получить своего рода лазейку, чтобы узнать: „Как мне работать с этим конкретным набором данных?“»

У агентов нет такой лазейки. Им приходится полагаться на каталог данных, на то, что там написано, и если описание неверно, агенты не смогут выполнить свою работу.

🎯 Подход Xebia к трансформации с помощью ИИ

Основная задача Xebia — помочь организациям превратить стратегию в области ИИ в готовые к внедрению решения, которые быстрее обеспечивают реальную трансформацию. Основные ценности компании включают в себя приоритет людей и бескомпромиссное качество, но, пожалуй, наиболее важной, по мнению Зайлемейкера, является... обмен знаниями – например, на таких мероприятиях, как TechEx Global North America, в которых участвовала компания Xebia.

«Я думаю, что обмен знаниями очень важен для нас, и это также позволяет нам быть немного впереди, быстро адаптироваться к новым изменениям на рынке, потому что у всех есть это стремление узнавать что-то новое и делиться тем, что работает, а что нет», — говорит Цайлемакер.Уделяя большое внимание обмену знаниями и инновациями, мы также стараемся выбрать несколько областей, в которых хотим быть авторитетами."

🏗️ Создание основы для искусственного интеллекта

Очевидно, что данные и искусственный интеллект — одна из таких областей. На выставке AI & Big Data Expo Зейлемейкер рассказал участникам, как создать эту основу для ИИ и объединить разрозненные массивы данных. Это был честный рассказ о том, как это сделать. Сочетание специально разработанных агентов искусственного интеллекта с экспертными инженерными решениями позволяет сократить сроки выполнения проекта с 12 до 24 месяцев до фиксированной цены и поэтапного выполнения..

Главной темой всего этого является то, что Ксебия называет... Agentic Data Foundation (ADF)Это расширяет функциональность платформы данных, позволяя размещать агентов и использовать их как в сценариях взаимодействия с клиентами, так и во внутренних процессах. Хотя всегда существовал большой спрос на переход с устаревших платформ на современные, Xebia наблюдает, как все больше клиентов запрашивают подход, позволяющий быстрее и надежнее перейти на платформы данных. По словам Зейлемакера, именно здесь консультант и клиент совместно разрабатывают решение.

«Агентам приходится полагаться на каталог данных и на то, что в нем написано, — и если описание неверно, агенты не смогут выполнять свою работу».

«После выполнения миграций традиционным способом и ускорения некоторых из них с помощью программирования на уровне магистратуры в области управления знаниями, мы теперь интегрируем это в платформу данных, используя дополнительный контекст, который она может предоставить, чтобы еще больше ускорить миграции», — говорит он.

Именно накопленный опыт и сформировал... Xebia Axis: Agentic Data FoundationXebia — это решение, помогающее предприятиям быстрее, чем любые альтернативные варианты, подготовить свои данные к внедрению ИИ.

⚙️ Xebia ACE: Разработка программного обеспечения, основанного на искусственном интеллекте

Ещё одним оружием, которым располагает Ксебия, является... Xebia ACE: Разработка программного обеспечения, основанного на искусственном интеллектеЭто платформа, которая интегрирует ИИ на протяжении всего жизненного цикла разработки программного обеспечения (SDLC) организации. При правильном подходе, Внедрение может быть ускорено до 40%, а затраты на трансформацию устаревших систем сокращены до 70%..

Зейлемейкер отмечает, что Xebia ACE особенно полезна для крупных предприятий, которые «возможно, все еще хотят придерживаться определенного подхода к управлению или методам работы в процессе разработки программного обеспечения». Однако здесь есть и более широкий контекст. Зейлемейкер приводит в пример «вайб-кодирование». «Если подумать о вайб-кодировании, каждый может создать приложение, но никто не осмеливается действительно запустить эти приложения в производство», — говорит он.Внедрение ACE позволит вам сохранить многие преимущества ускоренного обучения в рамках программ магистратуры, но при этом вы получите те же высококачественные конечные результаты, к которым привыкли раньше."

«Если вы хотите перейти на использование LLM в программировании, Xebia ACE предоставит вам очень удобную платформу, без риска и недостатков, связанных с использованием LLM в режиме "темной фабрики" и надеждой на лучшее, а также с потерей части контроля или управления в процессе», — добавляет Зайлемакер.

🔒 Безопасность и контроль в разработке с использованием ИИ

Для предприятий такой контроль имеет ключевое значение. При таком большом объеме генерируемого кода жизненный цикл разработки программного обеспечения, управляемый ИИ, может стать уязвимым местом в системе безопасности. Зейлемейкер утверждает, что отрасли еще предстоит в определенной степени разобраться в этом вопросе, но с интересом отмечает недавний шаг Anthropic по выпуску системы проверки запросов на слияние.

«Это интересная тема, и, вероятно, мы еще увидим подобные случаи», — говорит он.Будут очень длительные проверки запросов на слияние, которые вы будете применять каждый раз, когда попытаетесь выпустить новый продукт. Затем вы привлекаете к этому процессу очень опытного члена команды, например, магистра права, который будет проводить своего рода независимую проверку."

«Мне кажется, это интересный ракурс, учитывая то, что мы будем наблюдать в будущем».

🚀 Путь вперед

В конечном итоге, на каком бы этапе своего развития ни находились организации — от оценки готовности к работе с данными до готовности к построению, — они всегда готовы к этому. Компания Xebia способна помочь заложить прочный фундамент и затем осуществить преобразования на его основе..

Фотография предоставлена Фабио на Unsplash