Salesforce Data Cloud спонсировал этот пост.
Два года назад модели CHATGPT и крупные языки (LLMS) доминировали в заголовках. Но разговор продвинулся от создания генеративных моделей ИИ к тому, как агент ИИ может использовать их для принятия конкретных действий с минимальным человеческим надзором и создать реальную ценность бизнеса.
Преимущества агентских систем ИИ включают возможность выполнять многоэтапные задачи решения проблем, генерировать нюансированные и контекстные реакции на запросы и учиться на опыте повысить точность и удовлетворенность клиентов. Согласно опросу AIG AG AIT, 79% старших руководителей говорят, что агенты искусственного интеллекта уже были приняты в их компаниях. Две трети отмечают, что их агенты уже обеспечивают измеримую стоимость за счет повышения производительности. В результате девять из 10 заявили, что агент AI убедил их повысить расходы искусственного интеллекта в течение следующих 12 месяцев.
Но успех реализации агентского ИИ зависит от данных. Без твердой основы в форме комплексной платформы данных организации не решаются доверять выводам и действиям ИИ и часто ставят под сомнение надежность его результатов. Следовательно, они не могут достичь целей их развертывания ИИ.
Внесение структурированных и неструктурированных данных в агент AI
Большинство организаций выполняют хорошую работу по предоставлению приложений и агентов ИИ с доступом к структурированным данным в базах данных, электронных таблицах, веб -формах и других системах, где все существует в стандартизированном формате. Но это относится только к части общей базы знаний любого бизнеса.
Более 80% всех корпоративных данных неструктурированы: сообщения в социальных сетях, PDF -файлы, руководства, документы для адаптации, часто задаваемые вопросы, диаграммы и таблицы, записи об взаимодействии с клиентами, электронные письма и мультимодальные данные, такие как аудио и видео. Без интеграции этого сокровищница ноу-хау предприятия агентские реализации искусственного интеллекта сбиваются с пути. Им не хватает надежного, в режиме реального времени фонда данных, которая является сущностью агентской производительности ИИ.
Таким образом, организации должны перейти со сцены неструктурированных данных в озерах данных или ловушки их в информационных силосах. Что нужно, так это индивидуальная платформа, которая предоставляет унифицированные и гармонизированные данные; уверенность и доверие к результатам ИИ; в режиме реального времени и масштабируемые основы данных; и бесшовная интеграция для сосуществования с существующей инфраструктурой предприятия.
Единые и гармонизированные данные с силой метаданных
Агенты ИИ нуждаются в доступе к разнообразным источникам данных. Это должно включать все области или формы данных, включая структурированные и неструктурированные данные. Разблокируя множество бункеров, которые содержат знания предприятия, агенты могут получить контекст, который никогда не был очевиден раньше. Только благодаря возможности объединить данные из политик, контрактов и информации о продажах с силой метаданных, вы можете создать унифицированный, гармонизированный и доверенный профиль данных.
Возьмите случай с агентом ИИ, помогающим человеку в решении, связанном с повышением кредитного лимита. Если агент имеет доступ к ограниченному промежутке данных, вероятно, неправильное решение-отрицание кредита ценному клиенту, либо предоставление кредита на человека с высоким риском. Однако, когда агент может получить доступ к политике, всей соответствующей информации о клиентах, кредитной истории человека и кредитного рейтинга, а также их историю контактов с продажами и маркетингом, шансы на ошибку агента AI резко уменьшаются.
Большинство агентов по обслуживанию клиентов имеют доступ только к пассивным данным. Agentic AI стремится поднять это на следующий уровень, переходя от пассивных данных к активной экосистеме данных, которые добавляют в контекст клиента в режиме реального времени.
Уверенность и доверие к результатам ИИ
Помимо сбора всего контекста предприятия, автономные действия, предпринятые агентами, должны быть заслуживающими доверия. Они должны уважать всю политику конфиденциальности и управления и основываться на доступе к полным данным. Доверие содержит три отдельных аспекта:
- Точность и актуальность для устранения ошибок и галлюцинаций.
- Проблемы безопасности и конфиденциальности, такие как маскировка конфиденциальных данных, таких как номера социального страхования в режиме реального времени посредством автоматизированного тегации, классификации и обеспечения политики.
- Линия данных/Происхождение путем отслеживания происхождения и изменений в соответствии с GDPR и другими нормативными рамками.
Доверие становится еще более важным, поскольку масштаб системы ИИ. Если агенты должны действовать автономно по миллионам транзакций, последствия ошибок огромны. Агент AI поднимает планку на достоверности. Сделано правильно и, основываясь на правильной платформе данных, организация обретает уверенность в действиях, предпринятых автономными агентами.
Фонд данных в реальном времени и масштабируемых данных
Контекст должен распространяться на «агентскую память», т.е. контекстуальное осознание в реальном времени в самих агентах ИИ, поэтому они помнят предыдущие взаимодействия и отвечают актуальным. Это имеет решающее значение как для системы подключения к системе, так и для постоянных взаимодействий человека с агентом.
Гармонизация, объединение и достоверность не могут быть сделаны медленно или для небольшого количества транзакций. Они должны поддерживаться скоростью, в режиме реального времени и в масштабе. Независимо от того, имеет ли организация 1000 или более 100 миллионов клиентов, фонд данных должен быть достаточно надежным и достаточно масштабируемым, чтобы поддержать агентскую деятельность искусственного интеллекта в настоящее время, которые люди, поддерживаемые агентами, имеют дело с запросами клиентов.
Платформа данных должна беспрепятственно питать как понимание, так и действия с текучестью данных, отличая ее от пассивного хранения внутри массива хранения или озера данных. В реальном времени и масштабируемой основе данные означает, что данные доступны в «Правильное время для нужных потребностей», начиная от субсекундных потребностей в режиме реального времени для персонализированного веб-опыта и заканчивая доставкой для агентов по обслуживанию клиентов. Умножьте это для высокочастотных взаимодействий, и масштабируемость базовой платформы данных становится необходимой.
Бесплатная интеграция с предпринимательской инфраструктурой
Дизайн системы должен позволить агентам легко получить доступ и использовать как краткосрочный контекст, так и долгосрочные знания в широком спектре инструментов и систем. Любые и все корпоративные приложения должны быть в состоянии легко подключаться к базовой платформе данных. Тем не менее, из-за конфиденциального характера некоторых данных, для уважения конфиденциальности и защиты коммерческих секретов может потребоваться структура с нулевой копией. Таким образом, агентам разрешается доступ к данным без какого -либо движения или компромисса данных организации.
Это требует платформы данных, которая имеет разъемы ко всем корпоративным приложениям и системам. Следовательно, многие организации борются, когда пытаются создать такую платформу внутри. Они часто недооценивают уровень сложности и количество необходимого времени. В результате это имеет тенденцию отвлечь их от основного бизнеса.
Заслуживающие доверия, способные агенты ИИ
Рост агентского ИИ требует платформы данных, которая выходит за рамки хранилища, чтобы активно расширять возможности автономных агентов ИИ. Он должен быть в состоянии предоставить их интеллектуальными, контекстными данными из многих источников данных (структурированных или неструктурированных) в режиме реального времени и в масштабе. Используемые данные и действия, предпринятые агентами ИИ, должны быть объединены, гармонизированы, заслуживают доверия и точны на основе автоматизированного управления данными, безопасности и этических ограждений.
Salesforce Data Cloud соответствует всем этим критериям. Это интеллектуальный уровень активации платформы Salesforce, сосуществующий с любой существующей ИТ -инфраструктурой для управления агентскими преобразованием. Для получения дополнительной информации посетите Salesforce Data Cloud.
Salesforce помогает организациям любого размера переосмыслить свой бизнес для мира ИИ. Благодаря Agentforce, доверенной платформе Salesforce, организации могут объединить людей с агентами, чтобы добиться успеха клиентов, способствующих ИИ, данным и действиям. Посетите www.salesforce.com для получения дополнительной информации. Узнайте больше последних из Salesforce Data Cloud Trending Stories Youtube.com/thenewstack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Рахул Аурадкар — EVP & GM, Unified Data Services & Einstein в Salesforce, где он лежит в основе предложений Salesforce Data Cloud и Einstein. Подробнее от Рахула Аурадкара
