3 Rozważania dotyczące Bezpiecznych i Niezawodnych Agentów AI dla Przedsiębiorstw

Według Gartnera, 30% projektów GenAI prawdopodobnie zostanie porzuconych po udowodnieniu koncepcji do końca 2025 roku. Wczesne wdrożenie GenAI ujawniło, że większość infrastruktury danych i praktyk zarządzania przedsiębiorstw nie była gotowa do skutecznego wdrożenia AI. Pierwsza fala produkcyjności GenAI napotkała znaczne przeszkody, a wiele organizacji miało trudności z przejściem od etapu udowodnienia koncepcji do osiągnięcia znaczącej wartości biznesowej.

Wchodząc w drugą falę produkcyjności generatywnej AI, firmy zdają sobie sprawę, że pomyślne wdrożenie tych technologii wymaga więcej niż po prostu podłączenie LLM do ich danych. Klucz do odblokowania potencjału AI spoczywa na trzech podstawowych filarach: przygotowaniu danych i upewnieniu się, że są one gotowe do integracji z AI; przekształceniu praktyk zarządzania danymi w celu rozwiązania unikalnych wyzwań wprowadzonych przez GenAI; oraz wdrożeniu agentów AI w sposób, który sprawia, że bezpieczne i niezawodne użytkowanie jest naturalne i intuicyjne, tak aby użytkownicy nie byli zmuszeni do nauki specjalistycznych umiejętności lub precyzyjnych wzorców użytkowania. Razem te filary tworzą silną podstawę dla bezpiecznych i skutecznych agentów AI w środowiskach przedsiębiorstw.

Poprawne Przygotowanie Danych do AI

Podczas gdy dane strukturalizowane mogą wydawać się zorganizowane dla nieprzeszkolonego oka, będąc starannie ułożone w tabelach i kolumnach, LLM często mają trudności z zrozumieniem i efektywnym wykorzystaniem tych danych strukturalizowanych. Dzieje się tak, ponieważ w większości przedsiębiorstw dane nie są oznaczone w sposób semantycznie znaczący. Dane często mają tajemnicze etykiety, na przykład “ID” bez wyraźnego wskazania, czy jest to identyfikator dla klienta, produktu czy transakcji. Z danymi strukturalizowanymi trudno również uchwycić odpowiedni kontekst i relacje między różnymi połączonymi punktami danych, takimi jak kroki w podróży klienta są powiązane ze sobą. Podobnie jak musieliśmy oznaczyć każde zdjęcie w aplikacjach komputerowego widzenia, aby umożliwić znaczące interakcje, organizacje muszą teraz podjąć złożone zadanie semantycznego oznaczenia swoich danych i dokumentowania relacji we wszystkich systemach w celu umożliwienia znaczących interakcji z AI.

Ponadto dane są rozproszone w wielu różnych miejscach – od tradycyjnych serwerów po różne usługi chmurowe i odrębne aplikacje oprogramowania. Ten patchwork systemów prowadzi do krytycznych problemów interoperacyjności i integracji, które stają się jeszcze bardziej problematyczne podczas wdrażania rozwiązań AI.

Innym podstawowym wyzwaniem jest niekonsekwencja definicji biznesowych w różnych systemach i departamentach. Na przykład zespoły ds. sukcesu klienta mogą definiować “upsell” w jeden sposób, podczas gdy zespół sprzedaży definiuje go w inny sposób. Gdy podłączysz agenta AI lub czatbota do tych systemów i zaczniesz zadawać pytania, otrzymasz różne odpowiedzi, ponieważ definicje danych nie są zgodne. Brak zgodności nie jest drobną niedogodnością – jest to krytyczna bariera dla wdrożenia niezawodnych rozwiązań AI.

Zła jakość danych tworzy klasyczną sytuację “śmieć do śmieci“, która staje się wykładniczo poważniejsza, gdy narzędzia AI są wdrożone w całym przedsiębiorstwie. Niepoprawne lub nieładne dane wpływają na o wiele więcej niż jeden analiz – rozprzestrzeniają niepoprawne informacje na wszystkich użytkowników systemu za pośrednictwem ich pytań i interakcji. Aby zbudować zaufanie do systemów AI dla rzeczywistych decyzji biznesowych, przedsiębiorstwa muszą upewnić się, że ich aplikacje AI mają dane, które są czyste, dokładne i rozumiane w odpowiednim kontekście biznesowym. To reprezentuje podstawową zmianę w tym, jak organizacje muszą myśleć o swoich aktywach danych w erze AI – gdzie jakość, spójność i wyjaśnialność stają się równie ważne jak same dane.

Wzmacnianie Podejść do Zarządzania

Zarządzanie danymi było głównym celem organizacji w ostatnich latach, głównie skupiając się na zarządzaniu i ochronie danych wykorzystywanych w analizach. Firmy podejmowały wysiłki, aby mapować wrażliwe informacje, przestrzegać standardów dostępu, przestrzegać przepisów, takich jak RODO i CCPA, oraz wykrywać dane osobowe. Te inicjatywy są niezbędne do tworzenia danych gotowych do AI. Jednak gdy organizacje wprowadzają agenty AI do swoich procesów roboczych, wyzwanie zarządzania rozciąga się poza same dane na całe doświadczenie interakcji użytkownika z AI.

Stajemy teraz w obliczu imperatywu zarządzania nie tylko podstawowymi danymi, ale także procesem, za pomocą którego użytkownicy wchodzą w interakcje z tymi danymi za pośrednictwem agentów AI. Istniejące ustawodawstwo, takie jak Europejska Ustawa o AI, oraz więcej przepisów na horyzoncie podkreśla konieczność zarządzania samym procesem odpowiedzi na pytania. Oznacza to zapewnienie, że agenci AI zapewniają przejrzyste, wyjaśnialne i śledzące odpowiedzi. Gdy użytkownicy otrzymują odpowiedzi w czarnej skrzynce – takie jak pytanie “Ile pacjentów z grypą zostało przyjętych wczoraj?” i otrzymywanie tylko “50” bez kontekstu – trudno zaufać tej informacji do podejmowania krytycznych decyzji. Bez wiedzy, skąd pochodzą dane, jak zostały obliczone, czy definicje terminów takich jak “przyjęty” i “wczoraj”, dane wyjściowe AI tracą wiarygodność.

W odróżnieniu od interakcji z dokumentami, gdzie użytkownicy mogą śledzić odpowiedzi do konkretnych plików PDF lub polityk, aby zweryfikować dokładność, interakcje z danymi strukturalizowanymi za pośrednictwem agentów AI często brakuje tego poziomu śledzenia i wyjaśnialności. Aby rozwiązać te problemy, organizacje muszą wdrożyć środki zarządzania, które nie tylko chronią wrażliwe dane, ale także sprawiają, że doświadczenie interakcji z AI jest zarządzane i niezawodne. Obejmuje to ustanowienie solidnych kontroli dostępu, aby upewnić się, że tylko upoważnieni pracownicy mogą uzyskać dostęp do określonych informacji, definiowanie wyraźnych odpowiedzialności za własność i opiekę nad danymi oraz zapewnienie, że agenci AI zapewniają wyjaśnienia i odniesienia do swoich danych wyjściowych. Przez przekształcenie praktyk zarządzania danymi w celu uwzględnienia tych rozważań, przedsiębiorstwa mogą bezpiecznie wykorzystywać moc agentów AI, jednocześnie przestrzegając ewoluujących przepisów i utrzymując zaufanie użytkowników.

Myślenie Poza Inżynierią Promptów

Gdy organizacje wprowadzają agenty AI w celu poprawy dostępności danych, inżynieria promptów pojawiła się jako nowa bariera techniczna dla użytkowników biznesowych. Chociaż jest obiecującą ścieżką kariery, inżynieria promptów jest podstawowo odtwarzaniem tych samych barier, z którymi zmagaliśmy się w analizie danych. Tworzenie idealnych promptów nie różni się od pisania specjalistycznych zapytań SQL lub budowania filtrów dashboardu – jest to przeniesienie specjalistycznej wiedzy z jednego formatu do innego, nadal wymagając specjalistycznych umiejętności, których większość użytkowników biznesowych nie posiada i nie powinna posiadać.

Przedsiębiorstwa długo próbowały rozwiązać dostępność danych, szkoląc użytkowników, aby lepiej zrozumieli systemy danych, tworząc dokumentację i rozwijając specjalistyczne role. Ale ten podejście jest błędne – prosimy użytkowników, aby dostosowali się do danych, zamiast robienia danych, które dostosowują się do użytkowników. Inżynieria promptów zagraża kontynuowaniem tego wzorca, tworząc kolejną warstwę pośredników technicznych.

Prawdziwa demokracja danych wymaga systemów, które rozumieją język biznesu, a nie użytkowników, którzy rozumieją język danych. Gdy dyrektorzy pytają o retencję klienta, nie powinni potrzebować idealnej terminologii lub promptów. Systemy powinny rozumieć intencję, rozpoznawać odpowiednie dane w różnych etykietach (czy to “odpływ”, “retencja” czy “cykl życia klienta”) i zapewniać odpowiedzi kontekstowe. To pozwala użytkownikom biznesowym skupić się na decyzjach, a nie na nauce, jak zadawać technicznie idealne pytania.

Podsumowanie

Agenci AI przyniosą ważne zmiany w tym, jak przedsiębiorstwa działają i podejmują decyzje, ale przyjdzie z nimi swój unikalny zestaw wyzwań, które muszą być rozwiązane przed ich wdrożeniem. Z AI każdy błąd jest nasilony, gdy użytkownicy niebędący specjalistami technicznymi mają samodzielny dostęp, co sprawia, że jest kluczowe, aby podstawy były prawidłowe.

Organizacje, które pomyślnie rozwiązują podstawowe wyzwania jakości danych, wyjaśnialności semantycznej i zarządzania, jednocześnie przechodząc poza ograniczenia inżynierii promptów, będą dobrze przygotowane do bezpiecznej demokracji danych i podejmowania decyzji. Najlepsze podejście polega na tworzeniu środowiska współpracy, które ułatwia współpracę i wywiązuje się z interakcji człowiek-maszyna oraz maszyna-maszyna. To gwarantuje, że wglądy napędzane przez AI są dokładne, bezpieczne i niezawodne, zachęcając do ogólnego kulturowego zarządzania, ochrony i maksymalizacji danych do ich pełnego potencjału.