Contextul: construirea unei baze de date de încredere pentru IA agentică

Contextul este esențial pentru felul în care comunicăm. Remarcile scoase din context pot părea că înseamnă exact opusul a ceea ce s-a intenționat. Dacă întâlnim pe cineva în afara contextului obișnuit, ne poate fi greu să-l recunoaștem. Contextul este liantul care ține laolaltă relațiile umane și ne ajută să găsim sensul interacțiunilor sociale.

Același lucru este valabil și pentru agenții IA. Contextul le permite agenților să înlăture ambiguitățile – să distingă, de exemplu, între Apple (compania de tehnologie), Apple (casa de discuri) și un măr (fructul). 

Această dezambiguizare este esențială, deoarece IA pentru companii ia decizii și acționează cu o viteză uluitoare: semnalează tranzacții, aprobă credite și declanșează alerte. Dacă agenții nu înțeleg entitățile implicate în fluxurile lor de lucru, vor continua să acționeze, dar puteți fi siguri că vor face greșeli. 

Având în vedere că unele estimări indică că o companie mare tipică va folosi până la 1.600 de agenți până la sfârșitul acestui an, aceste greșeli se vor amplifica rapid.

Complexitățile corelării identităților digitale

IA agentică stârnește pe bună dreptate mult entuziasm, însă, până când agenții nu vor putea înțelege cu adevărat entitățile din seturile lor de date, riscăm să construim castele pe nisip. 

Nu este o problemă ușor de rezolvat. De exemplu, un singur client poate apărea în diverse baze de date ale companiei sub nume diferite (J. Bloggs, Jane Bloggs, Bloggs etc.). În mod similar, o singură entitate corporativă poate fi înregistrată separat în fiecare dintre numeroasele sale filiale. Cum pot agenții să știe că aceste entități aparent diferite țin, de fapt, de același profil? 

În prezent, adesea nu pot. Acest lucru se datorează modului în care sunt construiți agenții. În esență, un agent este un sistem care primește date de intrare și furnizează rezultate. Dar cât de multe date ar trebui, mai exact, să le oferim agenților? Cercetările arată că ferestrele de context prea lungi îi fac pe agenți să halucineze. În schimb, dacă le furnizăm prea puține date, agentul va lua o decizie cu încredere și va acționa pe baza unor informații inexacte. Companiile trebuie să găsească un echilibru delicat și să ofere sistemului exact atâta context cât îi este necesar, nici mai mult, nici mai puțin. 

Integrarea datelor este esențială

Volumul datelor reprezintă doar o parte a provocării. Companiile trebuie să ia în considerare și calitatea și integrarea datelor. Contextul deficitar rezultă din date conectate necorespunzător. Pot apărea halucinații atunci când datele de care are nevoie un agent pentru a lua o decizie sunt fragmentate în baze de date izolate, aplicații și unități de business. Aproximativ 80–90% din contextul de business se găsește în fișiere izolate și nestructurate, în sisteme deconectate. Fără acces la aceste informații, rezultatele IA se vor baza pe presupuneri incomplete. 

În ciuda tuturor acestor probleme, implementarea agenților IA continuă într-un ritm susținut. Dacă liderii de business nu pot avea încredere că agenții lor vor lua decizii corecte și vor acționa în mod corespunzător, vor trebui să investească în niveluri mai ridicate de supraveghere umană decât ar fi necesar în alte condiții. În locul agenților autonomi și foarte eficienți pe care îi sperau, companiile vor rămâne cu instrumente în care nu pot avea încredere și pe care trebuie să le supravegheze îndeaproape. Alternativa este creșterea riscurilor de business și a volumului de muncă al echipelor de conformitate și juridice. 

Construirea unei baze de date contextuale

Așadar, ce trebuie făcut? Cheia este să le oferim agenților o bază de date corectă și verificată. Această bază unifică datele fragmentate din surse interne și externe și aplică o guvernanță consecventă datelor structurate și nestructurate. Apoi adaugă context, astfel încât datele furnizate sistemului de IA să reflecte relațiile din lumea reală, nu înregistrări izolate. Astfel, agenții pot asocia o persoană cu pseudonimele sale sau o filială cu compania-mamă. 

Cu o bază contextuală bine pusă la punct, operațiunile bazate pe IA devin precise, explicabile și capabile să susțină decizii luate cu încredere. Companiile pot avea încredere în agenții lor, fără să fie nevoite să-i supravegheze îndeaproape, și se pot bucura de toate beneficiile automatizării agentice fără a recurge la o supraveghere excesivă. 

Din perspectivă tehnică, contextul se obține prin două capabilități. Prima este rezolvarea entităților. Aceasta conectează înregistrările care se referă la aceeași entitate atunci când aceste referințe sunt răspândite în diverse sisteme și tipuri de date. Înregistrările sunt armonizate într-o singură vizualizare fiabilă a persoanelor, organizațiilor și activelor. Se elimină astfel dublurile și ambiguitățile care afectează adesea calitatea datelor și duc la rezultate eronate ale sistemelor de IA. 

A doua capabilitate o reprezintă grafurile de cunoștințe. Acestea adaugă context prin modelarea relațiilor dintre entități: felul în care clienții sunt conectați la conturi, tranzacțiile se raportează la comportament și riscurile se propagă în rețele. Împreună cu rezolvarea entităților, grafurile de cunoștințe construiesc o imagine exactă a datelor așa cum există ele în lumea reală, oferind agenților IA baza de care au nevoie pentru a funcționa cu succes la scară largă. 

Beneficii dincolo de IA agentică

Desigur, agenții AI nu sunt singurii consumatori de date din cadrul unei întreprinderi. O fundație de date contextuală asigură că personalul operațional, echipele de conformitate, analiștii de afaceri, echipele de resurse umane și toți ceilalți utilizatori de date beneficiază, în egală măsură, de o imagine unificată și exactă asupra realității.

La rândul său, acest lucru poate contribui la îmbunătățirea experienței clienților. De exemplu, dacă o companie păstrează mai multe profiluri pentru același client, echipe diferite pot ajunge să îl contacteze în repetate rânduri. Astfel de experiențe îi pot frustra, ca să nu spunem mai mult. Datele îmbogățite cu context îmbunătățesc experiența clienților, deoarece le permit organizațiilor să-și înțeleagă clienții mai bine și să se asigure că interacționează cu aceștia în mod adecvat. În cele din urmă, este o abordare mai centrată pe oameni, care poate economisi timp și bani companiilor.

Asigurarea onestității AI

Gartner estimează că 40% dintre aplicațiile pentru companii vor include agenți AI specializați în anumite sarcini în acest an, față de mai puțin de 5% în 2025. Era AI-ului agentic a sosit.

Totuși, nu toate organizațiile care investesc în tehnologie se vor bucura în egală măsură de toate beneficiile fluxurilor de lucru bazate pe AI agentic. Organizațiile care pregătesc terenul asigurând o fundație de date unificată și bogată în context vor putea avea încredere în rezultatele AI și vor putea trece rapid la scară largă. Celelalte vor irosi timp și efort supraveghindu-și permanent noile sisteme. Prin urmare, succesul depinde de integrarea unui strat de context viu în stiva tehnologică pentru AI agentic încă din prima zi.