Cum să-ți eliberezi datele pentru agenții AI: lecții de la liderii în date

Lumea afacerilor nu mai are nevoie de convingeri: era inteligenței artificiale agentice a sosit. Companiile adoptă rapid agenți AI, iar puțini executivi se îndoiesc de potențialul acestei tehnologii de a transforma modul de lucru. Totuși, multe organizații descoperă că obținerea randamentului investiției (ROI) dorit din AI depinde de o fundație solidă, infrastructura inadecvată și datele fiind principalele obstacole. Inteligența artificială agentică impune cerințe considerabile noi asupra sistemelor de date enterprise. Trecerea de la a răspunde la întrebări la a acționa înseamnă că agenții AI au nevoie de date din întreaga organizație, în toate formele lor structurate și nestructurate, și cu contextul de business potrivit. Pentru a lua decizii și a acționa în timp real, agenții au nevoie și de acces fără fricțiuni la sistemele operaționale ale organizației – de exemplu, cele care stochează date despre lanțul de aprovizionare, punctele de vânzare sau resursele umane. Sistemele de date moștenite, chiar și cele actualizate acum câțiva ani, se luptă să facă față acestor cerințe. Pe măsură ce agenții AI devin tot mai integrați în operațiunile enterprise, nevoia de a depăși restricțiile sistemelor de date moștenite devine tot mai urgentă. Dacă predicția Gartner conform căreia agenții AI vor augmenta sau automatiza 50% din deciziile de business până în 2027 se dovedește corectă, organizațiile trebuie să elimine blocajele sau să riște să priveze agenții de datele de care au nevoie pentru a lua deciziile corecte rapid. Acest raport, bazat pe un sondaj realizat pe 300 de directori de date și tehnologie, explorează modul în care sistemele moștenite limitează eficacitatea agenților AI în multe organizații. Constată că un număr restrâns de organizații – liderii în date – au mai mult succes cu AI agentic și întâmpină mai puține limitări legate de date ca urmare a sistemelor moștenite. Acești lideri oferă un ghid pentru crearea mediului de date potrivit pentru ca agenții să prospere și sistemele de încredere să se scaleze. Puține companii oferă în prezent agenților AI un acces amplu la datele enterprise. În toate organizațiile sondate, AI are acces la o medie de doar 45% din datele companiei. Această cifră scade la 30% sau mai puțin în organizațiile clasificate drept „rămase în urmă în date”. Un grup select, însă, asigură acces la peste 70% din date. Acești „lideri în date” au mai mult succes cu agenții lor decât restul. Încrederea în deciziile agenților este o reflectare a pregătirii datelor. Astăzi, doar aproximativ jumătate dintre organizațiile sondate au încredere că deciziile luate de agenții lor AI sunt corecte și relevante. Prin contrast, 100% dintre liderii în date au încredere în deciziile agenților lor, un indicator puternic că AI fiabil necesită o fundație de date fiabilă. Liderii în date găsesc mai ușor să obțină scalare și viteză pentru agenți. Două treimi dintre cei rămași în urmă spun că sistemele de date moștenite limitează scalarea agenților AI (66%) și împiedică agenții să ia decizii rapid (68%). După ce au depășit în mare parte constrângerile legate de datele moștenite, liderii au eliminat în principal aceste blocaje, doar 8% raportând oricare dintre aceste constrângeri. Presiunea este mare pentru a face ca ecosistemele de date să fie pregătite pentru agenți. În termen de doi ani, 100% dintre respondenți plănuiesc să folosească AI agentic, 69% așteptându-se să îl folosească pe scară largă. Fără eliminarea constrângerilor sistemelor de date, AI agentic nu va reuși să livreze viteza și eficiențele promise. Accesul la date și contextul sunt priorități de top. Cea mai importantă inițiativă pentru a permite scalarea în rândul tuturor respondenților este îmbunătățirea accesului la date structurate și nestructurate pentru agenții AI. De asemenea, pe listă se află îmbunătățirea guvernanței datelor și AI cu context de business. Liderii în date se concentrează, de asemenea, puternic pe automatizarea gestionării datelor. Acest conținut a fost produs de Insights, brațul de conținut personalizat al MIT Technology Review. Nu a fost scris de echipa editorială a MIT Technology Review. A fost cercetat, proiectat și scris de scriitori, editori, analiști și ilustratori umani. Aceasta include scrierea sondajelor și colectarea datelor pentru sondaje. Instrumentele AI care ar fi putut fi folosite au fost limitate la procese de producție secundare care au trecut printr-o revizuire umană amănunțită. Popular O startup susține că a spart un blocaj care ține în loc LLM-urile Will Douglas Heaven Un defect fundamental lasă LLM-urile vulnerabile la atac Will Douglas Heaven Donatorii de spermă au nevoie de limite, spune un grup european de fertilitate Jessica Hamzelou Anthropic a găsit un spațiu ascuns în care Claude se gândește la concepte Will Douglas Heaven Subquadratic a împărtășit acum mai multe detalii despre noul său model. Dar unii sunt încă sceptici. Este ușor să-i păcălești să facă lucruri pe care nu ar trebui, cum ar fi să-ți spună cum să sabotezi sistemul de navigație al unui avion. O nouă tehnică a permis companiei să sondeze mai adânc ca niciodată în funcționarea ciudată a unui LLM. Întâmpinăm probleme în salvarea preferințelor tale. Încearcă să reîmprospătezi această pagină și să le actualizezi din nou. Dacă continui să primești acest mesaj, contactează-ne la customer-service@technologyreview.com cu o listă a newsletterelor pe care dorești să le primești. Fondată la Institutul de Tehnologie din Massachusetts în 1899, MIT Technology Review este o companie media independentă, recunoscută la nivel mondial, ale cărei analize, recenzii, interviuri și evenimente live explică cele mai noi tehnologii și impactul lor comercial, social și politic. Ridică-ți brandul în fruntea conversației despre tehnologiile emergente care transformă radical afacerile. De la sponsorizări de evenimente la conținut personalizat și la povestiri video captivante, publicitatea cu MIT Technology Review creează oportunități pentru brandul tău de a rezona cu o audiență de neegalat a elitei tehnologice și de afaceri. Despre Despre noi Cariere Conținut personalizat Publicitate Ediții internaționale Republicare MIT Alumni News Ajutor și FAQ Abonamentul meu Ghiduri editoriale Politica de confidențialitate Termeni și condiții Scrie pentru noi Contactează-ne

De ce este important:

Această analiză subliniază un punct critic pentru orice organizație care vrea să profite de AI agentic: fără o fundație de date solidă și accesibilă, agenții nu pot lua decizii de încredere. Diferența dintre liderii în date și cei rămași în urmă nu este doar teoretică – se traduce în încredere, viteză și scalare. Pe măsură ce AI devine din ce în ce mai integrat în operațiunile de business, companiile care nu își modernizează sistemele de date riscă să rămână în urmă, incapabile să livreze valoarea promisă de agenți. Înțelegerea acestor provocări și adoptarea strategiilor liderilor în date pot face diferența dintre succesul și eșecul transformării digitale.