Xebia: Mengapa agen AI gagal tanpa landasan data yang tepat
Jika tugas Anda adalah membantu organisasi Anda menambahkan agen AI untuk mempercepat prosesnya, Anda harus memulainya dari awal – dan itu berarti membuat data Anda tersedia untuk konsumsi AI.
Sumber: artificialintelligence-news. com
Perkembangan ini menjadi salah satu sorotan penting dalam perkembangan AI dan transformasi digital. Jika tugas Anda adalah membantu organisasi Anda menambahkan agen AI untuk mempercepat prosesnya, Anda harus memulainya dari awal – dan itu berarti membuat data Anda tersedia untuk…
Jika tugas Anda adalah membantu organisasi Anda menambahkan agen AI untuk mempercepat prosesnya, Anda harus memulainya dari awal – dan itu berarti membuat data Anda tersedia untuk konsumsi AI. AI agen meningkatkan kekuatan data, seperti yang dijelaskan oleh Niels Zeilemaker, CTO global di Xebia.
“Jika Anda tidak memikirkannya, Anda dapat membangun agen terbaik, namun agen tersebut tidak akan pernah bisa menemukan data yang benar; mungkin agen tersebut akan salah menafsirkan data, mungkin ia akan menggabungkan berbagai bidang dalam data Anda yang seharusnya tidak pernah terhubung,” jelas Zeilemaker. "Dan kesalahan-kesalahan ini belum tentu merupakan kesalahan agen. Ini adalah kesalahan yayasan Anda, yang tidak siap menerima agen AI."
Salah satu bidang yang perlu dipertimbangkan secara khusus, kata Zeilemaker, adalah pembuatan katalog data. Ini bukanlah konsep baru, namun perubahan terjadi pada para agen. “Jika Anda menyiapkan katalog data untuk organisasi yang hanya terdiri dari manusia, selalu ada cadangan,” katanya. “Jika ada sesuatu yang tidak terdokumentasi dengan baik, Anda dapat mengangkat telepon, menemui rekan kerja, dan melakukan semacam pintu belakang, dalam pertanyaan 'bagaimana saya harus bekerja dengan kumpulan data tertentu?'
Fokus Xebia adalah membantu organisasi mengubah strategi AI menjadi solusi siap produksi yang mendorong transformasi nyata lebih cepat. Nilai-nilai inti perusahaan mencakup mengutamakan manusia dan kualitas tanpa kompromi, namun mungkin yang paling penting, menurut pandangan Zeilemaker, adalah berbagi pengetahuan – seperti di acara seperti TechEx Global North America, yang diikuti oleh Xebia.
Akumulasi pengalaman inilah yang membentuk Xebia Axis: Agentic Data Foundation, jawaban Xebia untuk membantu perusahaan membuat data mereka siap untuk AI lebih cepat dibandingkan alternatif apa pun.
“Jika Anda ingin beralih menggunakan LLM dalam pengkodean, Xebia ACE akan memberi Anda kerangka kerja yang sangat bagus untuk digunakan, tanpa risiko, atau kelemahan apa pun dalam melakukan LLM pabrik gelap dan berharap yang terbaik – dan kehilangan sedikit kendali atau tata kelola dalam prosesnya,” tambah Zeilemaker.
Secara keseluruhan, perkembangan ini memberi gambaran tentang arah terbaru di perkembangan AI dan transformasi digital dan alasan mengapa topik ini tetap relevan untuk terus dipantau.
Topik yang Berhubungan
Yang Paling Sering Dibaca
