AI-agenter og virksomhedsdata: The Missing Link in AI Success

Organisationer overalt er i jagten på konkurrencefordeles, opsøger og implementerer kunstig intelligens-teknologier lige fra GenAJeg til sofistikerede maskinlæringssystemer. Endnu, på trods af massive globale investeringer, der forventes nå $ 375 milliarder i 2025, mange virksomheder forblive skuffet med deres AI-initiativers resultater fra den virkelige verden. 

Hvorfor er det, at så mange kunstig intelligens-projekter ikke lever op til deres løfter? Svaret findes ikke i selve algoritmerne. Det manglende led i virksomhedens AI-succes er sammensmeltningen af autonome AI-agenter med kontekstualiserede forretningsdata af høj kvalitet.

Denne blog udforsker, hvad der mangler i de nuværende AI-strategier, hvordan et effektivt agent-data-økosystem skal se ud, og hvordan et solidt agent-data-grundlag kan hjælpe din virksomhed.

Enterprise AI, som vi kender det 

AI-kapaciteter er udvidet betydeligt i løbet af de sidste par år. Store sprogmodeller (LLM'er) som GPT-4, Claude, Gemini og LlaMa kan generere alt fra markedsføringskopi til softwarekode. Computervisionssystemer kan identificere fabrikationsfejl med overmenneskelig nøjagtighed. Forudsigende analyseplatforme kan forudsige kundeadfærd med imponerende præcision. 

Men når du ser nærmere efter, er implementering af virksomheds-AI ikke uden forhindringer: 

• A undersøgelse af S&P Global Market Intelligence fandt, at 42 % af virksomhederne opgiver de fleste af deres AI-initiativer. Den gennemsnitlige organisation skrottede 46 % af AI-projekter på proof-of-concept-stadiet.
• Forskning udført af Boston Consulting Group viser, at kun 22% af virksomhederne bevæger sig ud over proof-of-concept, og kun 4% skaber væsentlig værdi.
• A undersøgelse fra McKinsey & Company fandt ud af, at virksomhedsledere forbliver optimistiske, men kun 19 % af dem rapporterer en stigning i omsætningen på over 5 % fra AI-investeringer, og 39 % af dem rapporterer om en stigning i omsætningen på 1 %-5 %. 

Disse statistikker viser, at blot at opnå AI-teknologi ikke genererer automatisk forretningspåvirkning. Virksomheder kan kæmpe med en afbrydelse, når de selv fokuserer på AI-modeller i stedet for at skabe et økosystem, der gør det muligt for disse modeller at trives.

Hvilke traditionelle Enterprise AI-tilgange går galt 

Vælger en model-første tilgang 

En typisk model-første tilgang til AI-adoption ser sådan ud: 

• Trin 1: Find en lovende use case.
• Trin 2: Vælg eller udvikle en AI-model (eller flere AI-modeller).
• Trin 3: Prøv at integrere modellen med eksisterende virksomhedssystemer og data.
• Trin 4: Træn personale til at bruge den nye kapacitet. 

Mange virksomheder bruger denne tilgang som standard på grund af dens fortrolighed og vægt på hurtig modelimplementering. Problemet er, at det behandler data som en eftertanke i stedet for det udgangspunkt, det burde være. Projekter, der går den første model, står over for problemer datakvalitet og dataintegration, hvilket fører til forsinkelser eller utilfredsstillende resultater. 

Anerkender ikke grænserne for generel AI 

Fundamentmodeller til generelle formål, såsom GPT-4, er fleksible, tilpasningsdygtige og tilbyder en række forskellige anvendelser. Samtidig står de over for visse begrænsninger i virksomhedsscenarier. 

De mangler specifikt, dybdegående kendskab til din virksomheds historie, processer og produkter. For det andet kan de ikke få direkte adgang til dine virksomhedsdatasystemer, medmindre de er specifikt udviklet til at gøre det. Vigtigst er det, at de mangler den kontekst, der kan gøre information nyttig for dit specifikke forretningsdomæne. 

Almindelige Enterprise Data Challenges 

Enterprise AI-projekter støder ofte på en eller flere af følgende datarelaterede forhindringer, hvilket påvirker en vellykket implementering: 

1. Datakvalitetsproblemer, såsom ufuldstændige, forkerte eller inkonsistente data, som fører til upålidelige AI-output. 

Eksempel: En detailvirksomhed, der bruger kunstig intelligens til efterspørgselsprognoser, finder ud af, at dens forudsigelser konsekvent er upålidelige. Spørgsmålet? Inkonsistente produktdata på tværs af forskellige regioner. Visse SKU'er havde forældede priser, mens andre manglede salgsrekorder, hvilket førte til defekte AI-drevne lagerbeslutninger. 

2. Adgangsbegrænsninger som følge af sikkerhedspolitikker, tekniske barrierer eller datasiloer, der kan begrænse AI-systemers adgang til påkrævet information. 

Eksempel: Et finansielt servicefirma forsøger at implementere et AI-drevet svindeldetektionssystem. På grund af strenge dataadgangskontroller på tværs af afdelinger kan AI-modellen imidlertid ikke få adgang til transaktionsdata i realtid, hvilket væsentligt reducerer dens evne til at opdage svindelmønstre, før transaktioner er gennemført.

3. Fragmenterede data spredt på tværs af forskellige systemer uden en samlet adgangssti. 

Eksempel: En sundhedsudbyder, der bruger AI til patientrisikovurderinger, kæmper, fordi patientdata er spredt på tværs af EPJ-systemer, forsikringsdatabaser og tredjepartslaboratorier, hvilket gør det vanskeligt at generere en samlet patientprofil. 

4. Semantisk forvirring, der opstår fra flere afdelinger, der bruger den samme terminologi for forskellige ting, eller omvendt. 

Eksempel: I en produktionsvirksomhed betyder udtrykket "kunde" forskellige ting for forskellige teams. Salg ser det som den direkte køber, mens logistik definerer det som distributøren. AI-drevet kundeindsigt lider, fordi systemet ikke kan skelne, hvilke "kunde"-data der skal bruges i forskellige sammenhænge. 

At overvinde disse dataudfordringer handler ikke kun om at forfine AI-modeller senere i processen. For at muliggøre en vellykket implementering fra starten har du brug for intelligente systemer, der dynamisk kan behandle, fortolke og handle på virksomhedsdata – uanset deres kilde, struktur eller kvalitet.

Dine Enterprise-Grade AI-agenter er kun få timer væk

Med Astera, det har aldrig været nemmere at bygge dine egne AI-agenter. Brug vores visuelle, træk-og-slip-builder og række af forudbyggede funktioner til at udvikle og implementere AI-agenter til en række forskellige brugssager.

Tal med vores team

AI-agenter og deres betydning

Traditionelle AI-modeller følger faste mønstre for at omdanne input til output, men AI agenter kan tackle komplekse opgaver der har flere trin og beslutningspunkter. Denne aktive tilgang gør disse agenter nyttige i virksomhedsautomatisering, hvor typiske processer omfatter ustrukturerede data, forretningsregler, der skal følges og beslutningstagning i realtid.

For eksempel kan en OCR-model i traditionel AI udtrække tekst fra fakturaer og overføre den til et regelbaseret system til behandling, men her er, hvordan en AI-agent håndterer arbejdsgangen fra start til slut: 

1. Klassificerer dokumenter (faktura, kvittering osv.).  
2. Udtrækker og validerer nøglefelter ved hjælp af OCR og NLP.  
3. Håndterer fejl, beslutter om der skal korrigeres automatisk, anmode om gennemgang eller markere problemer.  
4. Sender fakturaer til godkendelse, betaling eller advarsler.  

Mens AI-agenter tilbyder en mere dynamisk tilgang til automatisering, kan de ikke fungere isoleret. Ligesom en veluddannet medarbejder har brug for et organiseret arbejdsområde, kræver AI-agenter et struktureret miljø, der giver dem mulighed for at interagere med data, træffe informerede beslutninger og tilpasse sig over tid. Agentarkitekturer giver de nødvendige rammer for, at AI-agenter kan fungere effektivt i dit virksomhedsøkosystem.

Fremkomsten af ​​agentarkitekturer 

Kompleksiteten af ​​AI-applikationer til virksomheder er stigende. AI-modeller i intelligent dokumentbehandling (IDP) skal håndtere ustrukturerede data og forskellige formater. For eksempel analyserer AI-drevne svindeldetektionssystemer transaktioner i realtid, og AI-automatisering udfører komplekse arbejdsgange på tværs af forskellige virksomhedssystemer. 

For at imødekomme denne stigende kompleksitet bevæger organisationer sig væk fra isolerede, individuelle AI-modeller. I stedet vælger de multiagent-arkitekturer. Disse er strukturerede rammer, der kan styre forretningsfunktioner med minimal input og behandle data for at planlægge og udføre passende handlinger. Implementering af disse rammer omdirigerer AI fra at understøtte individuel beslutningstagning til intelligent transformation af hele arbejdsgange. 

Agentarkitekturer inkluderer typisk:

Lad os sige, at en global logistikvirksomhed implementerer et AI-agentbaseret system for at optimere supply chain management. Orkestreringslaget koordinerer flere AI-agenter – en sporer forsendelsesruter, en anden forudsiger forsinkelser ved hjælp af vejrdata og en tredje håndterer realtidskunder. I mellemtiden giver hukommelsessystemer AI'en mulighed for at huske tidligere forsyningskædeforstyrrelser og justere anbefalingerne i overensstemmelse hermed. Denne multiagent-opsætning reducerer forsendelsesforsinkelser og forbedrer kundetilfredshedsscore.

En veldesignet agentarkitektur er grundlaget for effektive enterprise AI-systemer. Det definerer, hvordan AI-agenter opfatter deres miljø, træffer beslutninger og skrider til handling. Men selv den mest avancerede arkitektur vil komme til kort uden adgang til højkvalitets, velstyret virksomhedsdata. Det er fordi intelligent adfærd afhænger af nøjagtige, rettidige og kontekstuelle oplysninger.

Her er hvad der indgår i et effektivt agent-data-økosystem:

1. Vidensgrafer og semantiske lag 

Videngrafer tilbyder organisatorisk information i et struktureret format, som AI-agenter nemt kan navigere i. Disse grafer forbinder enheder såsom kunder, lokationer og produkter gennem klare relationer, hvilket giver agenter en kontekstuel forståelse af rådata. 

Det semantiske lag oversætter mellem forretningskoncepter og tekniske datastrukturer. Det sikrer, at agenter fortolker information baseret på dens forretningsmæssige betydning i stedet for dens tekniske sammensætning. 

2. RAG-systemer (Retrieval-Augmented Generation). 

RAG-systemer hjælper sprogmodeller med at få adgang til kilder såsom virksomhedsdatabaser, dokumenter og vidensbaser for at hente den nødvendige information i realtid. Ved hjælp af RAG kan agenter hurtigt levere præcise, kontekstuelt korrekte svar. 

3. Datavirtualisering og føderationstjenester 

Disse teknologier skaber en samlet logisk visning for forskellige datakilder, hvilket gør det muligt for agenter at forespørge på flere systemer uden at skulle forstå individuelle placeringer eller strukturer. Denne evne er afgørende for agenter til at kompilere information på tværs af organisatoriske siloer og systemer. 

4. Finjustering og domænetilpasning 

Finjustering af modeller involverer træning af dem i virksomhedsspecifikke data. Denne proces gør agenter bekendt med en virksomheds terminologi, processer, systemer og viden. En finjusteret agent er meget værdifuld, når du opererer i specialiserede forretningssammenhænge. 

5. Styrings- og kontrolmekanismer 

Et agent-data-økosystem er ufuldstændigt uden styringskapaciteter, der bestemmer, hvilke dataagenter der kan få adgang til, hvordan de kan bruge dem, og de handlinger, de har tilladelse til at udføre efter analyser. Disse mekanismer giver agenter frihed til at levere værdi, samtidig med at de skaber grænser for at opfylde overholdelseskrav.

Opbygning af dit Agent-Data Foundation 

En strategisk tilgang er et must for enhver organisation, der ønsker at få mest muligt ud af AI. Følgende rammer vil sætte din virksomhed på vej til at bygge sit eget fundament gennem en struktureret plan:

1. Evaluer din databeredskab

Før du implementerer AI-agenter, skal du se nærmere på dit datalandskab for at sikre et solidt fundament: 

• Identificer, hvor dine data er gemt, og hvor let de kan tilgås.
• Vurder datakvalitet på tværs af kritiske forretningsområder.
• Tjek for uoverensstemmelser i, hvordan forskellige systemer definerer og bruger data.
• Bestem, hvilke forretningsdomæner der har de mest strukturerede, pålidelige data. 

Denne evaluering hjælper dig med at finde de bedste udgangspunkter for at integrere AI-agenter effektivt.

2. Byg et stærkt semantisk fundament

For at AI-agenter kan give meningsfuld indsigt, har de brug for en klar forståelse af din forretningskontekst. Styrk dette fundament ved at: 

• Oprettelse af en forretningsordliste for at standardisere nøgleterminologi på tværs af afdelinger.
• Udvikling af ontologier, der definerer relationer mellem kritiske entiteter.
• Håndtering af metadata for at bevare klarhed og kontekst i dine data.
• Overvejer en vidensgraf for at forbinde vigtige forretningskoncepter og forbedre datatilgængeligheden. 

Med denne struktur på plads kan AI-agenter fortolke data nøjagtigt og tilpasse dem til din virksomheds behov snarere end generiske antagelser.

3. Konfigurer den rigtige tekniske arkitektur

En veldesignet teknisk ramme sikrer, at AI-agenter effektivt kan få adgang til og bruge virksomhedsdata. Fokus på: 

• Implementering af datavirtualisering eller føderation for at forene adgang på tværs af systemer.
• Design af genfindingsmekanismer, der hurtigt viser relevant information.
• Indlejring af virksomhedsviden i AI-agentens system for at øge forståelsen og beslutningstagningen.
• Oprettelse af API-lag, der tillader problemfri integration med operationelle systemer.
• Etablering af overvågningsværktøjer til at spore AI-drevne handlinger og dataforbrug. 

Denne infrastruktur giver AI-agenter de nødvendige veje til at interagere effektivt med dit dataøkosystem.

4. Definer klare styringspolitikker

For at sikre, at AI-agenter fungerer ansvarligt og i overensstemmelse med reglerne, skal du etablere klare retningslinjer: 

• Indstil dataadgangskontroller baseret på følsomhed og brugerroller.
• Udvikle politikker for håndtering af følsomme eller regulerede oplysninger.
• Implementer godkendelsesarbejdsgange for AI-drevne handlinger med stor effekt.
• Vedligehold revisionsspor for at spore, hvordan AI-agenter får adgang til og bruger data.
• Opret feedback-loops for at overvåge AI-ydeevne og løse problemer proaktivt. 

Stærk styring holder AI-interaktioner sikre, etiske og i overensstemmelse med forretningsmål.

5. Start i det små, og skaler omtanke

I stedet for at implementere AI-agenter på tværs af hele din organisation på én gang, tag en trinvis tilgang: 

• Fokus på use cases med struktureret data og klar forretningsværdi.
• Kør proof-of-concept-projekter for at demonstrere effekt og afdække udfordringer.
• Finjuster din arkitektur baseret på feedback fra den virkelige verden. 
• Udvid gradvis AI-integration, efterhånden som funktionerne modnes.
• Mål og kommuniker løbende resultater for at opretholde momentum. 

Denne tilgang giver dig mulighed for at opbygge AI-ekspertise, mens du leverer håndgribelig værdi på alle stadier.

Du har læst om AI-agenter. Nu er det tid til at bygge din egen.

Astera forenkler AI-agentudvikling for både forretningsbrugere og tekniske brugere. Med vores visuelle, træk-og-slip-builder og klar-til-brug skabeloner er dine egne AI-agenter kun et par nemme trin væk.

Lad os komme igang

Opsummer det 

Succes med virksomheds-AI handler ikke om de algoritmer eller modeller, du vælger. Det afhænger af det miljø, du giver dem for at trives. Den største afgørende faktor er, hvor godt dine AI-agenter kan oprette forbindelse til virksomhedsdata gennem stærke tekniske og semantiske rammer. 

Som du former din virksomhedens AI-strategi, husk, at proaktiv justering af AI-agenter med forretningsdata kan sikre, at dine AI-initiativer skaber reel effekt i stedet for blot at blive endnu en teknologiinvestering. Enhver virksomhed, der prioriterer denne forbindelse, vil nyde langt større afkast på sine AI-investeringer end dem, der blot jagter de nyeste modeller.

Astera AI Agent Builder: Din løsning til datacentrerede AI-agenter 

Astera AI Agent Builders visuelle, træk-og-slip-grænseflade gør det muligt at bygge og implementere AI-agenter hurtigt uden omfattende kodningsviden eller tekniske færdigheder. 

Skab effektive, klar til at implementere AI-agenter, der kan begynde at transformere dine arbejdsgange på få timer. Eksperimenter med AI prompter og funktionaliteter til at bestemme, hvordan dine agenter bedst kan betjene dine use cases, og derefter optimere, hvad der virker for at gøre det endnu bedre. 

Vores ETL-teknologi forbinder ubesværet dine agenter med dine virksomhedsdatakilder, hvilket sikrer tilgængeligheden af ​​kontekstuelt rig, relevant information lige fra starten.  

Klar til at bygge virksomhedsklare agenter, der kører videre dine data? Start her!