„Dacă nu te gândești la fundația datelor, poți construi cel mai bun agent, dar nu va putea găsi niciodată datele corecte; poate va interpreta greșit informațiile, poate va combina câmpuri care nu ar trebui niciodată conectate”, explică Zeilemaker. „Și aceste greșeli nu sunt neapărat vina agentului. Sunt vina fundației tale, care nu este pregătită pentru agenți AI.”
Un aspect crucial pe care Zeilemaker îl evidențiază este catalogarea datelor. Nu este un concept nou, dar pentru agenți, regulile jocului se schimbă radical. „Dacă configurezi un catalog de date pentru o organizație formată doar din oameni, există întotdeauna o cale de rezervă”, spune el. „Dacă ceva nu este bine documentat, poți da un telefon, poți merge la un coleg și ai un fel de ușă din spate: «cum ar trebui să lucrez cu acest set particular de date?» Agenții nu au o astfel de ușă din spate. Ei trebuie să se bazeze pe catalogul de date, pe ceea ce este scris acolo, iar dacă descrierea este greșită, agenții nu vor performa.”
Xebia, o companie specializată în transformare digitală, își propune să ajute organizațiile să transforme strategiile AI în soluții gata de producție, care să conducă la transformări reale și rapide. Valorile sale fundamentale includ „oamenii pe primul loc” și „calitate fără compromisuri”, dar poate cea mai importantă, așa cum o vede Zeilemaker, este împărtășirea cunoștințelor – de exemplu, prin participarea la evenimente precum TechEx Global North America.
„Cred că împărtășirea cunoștințelor este foarte importantă pentru noi și ne permite să fim cu un pas înainte, să adoptăm rapid noile schimbări din piață, pentru că toată lumea are această dorință de a descoperi lucruri noi și de a împărtăși ce funcționează și ce nu”, spune Zeilemaker. „Prin promovarea acestei culturi a cunoașterii și inovației, încercăm să alegem câteva domenii în care vrem să fim autoritatea.”
Datele și AI sunt, evident, unul dintre aceste domenii. La AI & Big Data Expo, Zeilemaker le-a arătat participanților cum să construiască această fundație AI și să unifice peisajele fragmentate de date. A fost o prezentare onestă despre cum combinarea agenților AI specializați cu ingineria expertă comprimă un interval de 12-24 de luni într-un angajament cu preț fix și etape bine definite.
Firul roșu al acestei abordări este ceea ce Xebia numește Agentic Data Foundation (ADF) – o extensie a platformei de date care găzduiește agenții și îi folosește atât în cazuri de utilizare orientate către clienți, cât și în procese interne. Deși a existat întotdeauna un apetit mare pentru migrarea de la platforme vechi la cele moderne, Xebia observă că tot mai mulți clienți cer o abordare mai rapidă și mai fiabilă pentru migrarea în platformele de date. Zeilemaker spune că aici consultantul și clientul codezvoltă soluția.
„După ce am făcut migrări în mod tradițional și am accelerat unele cu ajutorul codării LLM, acum integrăm acest lucru în platforma de date, folosind contextul suplimentar pe care îl poate oferi pentru a accelera și mai mult migrările”, explică el.
Experiența acumulată a dus la crearea Xebia Axis: Agentic Data Foundation – răspunsul Xebia la nevoia întreprinderilor de a-și face datele pregătite pentru AI mai rapid decât orice alternativă. O altă armă din arsenalul Xebia este Xebia ACE: AI-Native Software Engineering, un cadru care integrează AI în întregul ciclu de viață al dezvoltării software (SDLC). Făcut corect, livrarea poate fi accelerată cu până la 40%, iar costurile de transformare a sistemelor vechi pot fi reduse cu până la 70%.
Zeilemaker observă că Xebia ACE este deosebit de util pentru întreprinderile mari care „poate încă doresc să păstreze o anumită guvernanță sau un mod de lucru în timp ce fac SDLC”. Dar există o imagine mai amplă. Zeilemaker folosește vibe coding ca exemplu. „Dacă te gândești la vibe coding, oricine poate crea o aplicație, dar nimeni nu îndrăznește să o pună în producție”, spune el. „Dacă adopți ACE, beneficiezi în continuare de accelerarea oferită de LLM-uri, dar ai aceleași rezultate de calitate ca în trecut. Dacă vrei să faci tranziția către utilizarea LLM-urilor în codare, Xebia ACE îți oferă un cadru foarte bun, fără riscuri sau dezavantaje – cum ar fi să folosești LLM-ul în „fabrica întunecată” și să speri că totul va fi bine, pierzând controlul sau guvernanța pe parcurs.”
Pentru întreprinderi, controlul este esențial. Cu atât de mult cod generat, SDLC-ul bazat pe AI poate deveni o vulnerabilitate de securitate. Zeilemaker recunoaște că industria încă trebuie să găsească soluții, dar notează cu interes recenta mișcare a Anthropic de a lansa un revizor de pull request. „Este interesant și probabil vom vedea mai multe astfel de instrumente”, spune el. „Vor exista revizuiri foarte lungi ale pull request-urilor, pe care le aplici de fiecare dată când încerci o nouă lansare în producție. Și apoi adaugi un membru senior al echipei sub forma unui LLM în procesul tău, care face un fel de revizuire terță. Cred că aceasta este o direcție interesantă pe care o vom vedea mai des în viitor.”
În cele din urmă, indiferent unde se află organizațiile în călătoria lor – de la evaluarea pregătirii datelor până la momentul construirii – Xebia poate ajuta să pună bazele corecte și să creeze transformări deasupra lor.
De ce este important:
Pe măsură ce agenții AI devin din ce în ce mai răspândiți în operațiunile de business, succesul lor depinde de o fundație solidă a datelor. Fără o catalogare corectă, fără o guvernanță adecvată și fără o platformă unificată, agenții nu pot funcționa la potențial maxim. Acest articol subliniază că investiția în infrastructura datelor este la fel de importantă ca și dezvoltarea algoritmilor – poate chiar mai importantă. Pentru liderii IT și decidenții din organizații, înțelegerea acestui principiu poate face diferența între un proiect AI de succes și unul eșuat.
