Generator AI, y ahora agente AI, la forma en que vivimos y trabajamos en una escala que se está convirtiendo de una manera que no se ha visto después del auge del.com.
Las empresas buscan formas de usar genitales para obtener habilidades en todas partes y mejorar sus instalaciones competitivas.
Sin embargo, cuando el progreso de estas tecnologías permite la innovación, también están aumentando las complicaciones de la infraestructura.
Una encuesta reciente de BCG encontró que aunque el 5% de las empresas han identificado la innovación como las tres principales prioridades, solo el 3% está listo para proporcionar sus objetivos. Esta importancia es impulsada por varios desafíos principales:
- Datos infieles: los datos fragmentados, SEAlD, clasificados y no impulsados nunca proporcionarán resultados sólidos de las iniciativas de IA
- Sistemas o procesos antiguos: las intervenciones manuales, las dependencias de datos fuera de línea y los procesos lentos o irracionales pueden estar bajo presión si no están bien pensados.
- Riesgo de protección: es necesario protección de datos y control de acceso, especialmente cuando se intercambian la interfaz del sistema y los intercambios de datos.
- Complejidad de gobernanza: gestionar qué datos se usan, cómo y para qué propósito debe considerarse desde el principio.
Para mantener sus planes innovadores de IA para el seguimiento, las empresas deben superar estos desafíos para eliminar la fricción entre los sistemas y los datos fragmentados. La mayor lucha es a menudo saber por dónde empezar.
Al desbloquear buenos datos, el valor, los datos malos crean el caos
Los datos se encuentran en el centro de toda la tecnología moderna y sirven como una multiplicación de energía para la iniciativa de conversión. La propagación de aplicaciones, telas de datos y agentes de IA están acelerando esta tendencia.
Sin embargo, las empresas, incluidos los sistemas de herencia, la deuda técnica y los procesos manuales, corren el riesgo de aumentar la demanda.
Incluso si los datos actuales son de alta calidad, puede introducir escala con un mayor volumen y API innecesarias para introducir el riesgo de debilidades y violaciones.
Los sistemas que no son elásticos fallarán bajo presión, los consumidores y los proveedores erosionarán la creencia.
Se deben desarrollar procesos que recopilen, conviertan, administran y suministran datos, y para administrar un mayor volumen con mayor precisión.
Cuando los datos se alimentan en marcos de IA, su calidad afecta directamente los resultados de esas soluciones. Los datos de calidad débil aumentan la alucinación AI, el error y la posibilidad de decisiones equivocadas.
Las empresas que dependen del sistema de datos rígido solo ampliarán la deuda técnica en el futuro a medida que avanza su iniciativa de IA.
Es necesaria una nueva infraestructura de datos
Para enfrentar estos desafíos, las empresas necesitan sistemas seguros, flexibles y adaptados que administren y conecten datos sobre dispositivos, sistemas y aplicaciones.
Las estrategias de integración de bajo código/sin código AI pueden reducir severamente el esfuerzo para crear y mantener esta integración.
Al orquestar la automatización a través de las moscas de trabajo de la red de la nube, las empresas también pueden admitir actualizaciones concentradas en sus datos.
Eventualmente, los marcos de agentes serán ideales para tensiones laborales descentralizadas, por lo que la administración fuerte y el control central de datos serán esenciales.
Para tener éxito en sus iniciativas de IA, las empresas necesitan confianza en sus datos.
Comienza con un sistema que puede combinar datos a lo largo de diversas frecuencia y fuentes, inyectar, duplicar, para dar validez y administrar, formar un registro de oro.
Este sistema debe adaptarse a la perfección a nuevas fuentes de datos y garantizar un acceso seguro y detectable a todos los clientes autorizados desde el modelo de IA hasta grandes almacenes de datos del modelo AI.
De esta manera, las empresas pueden crear una base de datos sólida que permita a sus fiestas:
- Cree ideas operativas en tiempo real para detectar ineficiencia o aumentar el rendimiento.
- La higerage son las soluciones de bajo código para el rápido desarrollo de agentes que utilizan datos relevantes de tuberías potentes.
- Mejore los flujos de trabajo automatizados analizando el rendimiento y la mejora de la escala a través de una interfaz general.
Una vez después de sentar una base sólida, se vuelve importante proteger y apoyar las prácticas responsables, especialmente cuando la IA permite a los agentes acceder a los datos empresariales.
API: Vértebras del Agente AI
Los agentes de IA trabajan completando su entorno, procesando datos y alcanzando los objetivos definidos. Los agentes avanzados incluyen lógica y aprendizaje, refinería constantemente su desempeño.
Estos agentes son más importantes dependiendo de las herramientas con API para trabajar. Los agentes de planificación y racional pueden elegir la mejor API para completar las tareas de manera eficiente.
Todas las empresas usan API, no todas siguen prácticas de seguridad fuertes. Las API son ahora los principales vectores de ataque de software, las API de la sombra son especialmente débiles.
Para reducir el riesgo de su iniciativa de IA, las empresas deben garantizar que sus API tengan que cumplir con las mejores prácticas.
Estos incluyen una fuerte autenticación y aprobación, comunicación cifrada y aplicando una fuerte validez de entrada y controles de desinfección.
Las limitaciones de tasa apropiadas, así como la observación, la reducción de la exposición de los datos y las pruebas estrictas también son importantes.
Los principios de protección deben aplicarse de manera descentralizada a través de la vida de API. Permite el control federado que protege la innovación mientras evita los obstáculos.
Un inteligente sistema de gestión de API con un amplio monitoreo central de las API internas y externas puede respaldar este enfoque.
Una solución moderna para un viejo problema
Muchos programas de transformación digital comenzaron hace muchos años en términos muy diferentes.
Con la velocidad de los ciclos de innovación, las empresas no pueden perder su velocidad debido a problemas prolongados en su práctica de gestión de datos.
La adaptabilidad y la composibilidad son esenciales para ejecutar una ola de progreso técnico.
Los desafíos pasados de la integración moderna y las técnicas de automatización y los métodos basados en plataformas han hecho que Infinite se resuelva más.
Es mucho más fácil crear una base de datos en general, escoble y segura para la iniciativa AI.
Las agencias de este enfoque más integrado les permitirán convertir sus datos en un activo estratégico en tiempo real, se aseguran de que puedan ganar sus habilidades para prolongar hoy y el futuro.
Hemos presentado el mejor chatbot de IA para negocios.
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