- В статье утверждается, что главной проблемой ИИ-агентов в компаниях является не сама модель ИИ, а внутренние данные и знания, которые фрагментированы, противоречивы и трудноуправляемы.
- Текущий распространенный метод внедрения предполагает создание отдельного контекста для каждого ИИ-приложения, из-за чего несколько команд обрабатывают один и тот же документ, создавая разные эмбеддинги, индексы и базы знаний, что увеличивает расходы и приводит к несогласованным ответам.
- При изменении документов, исходного кода или бизнес-процессов каждая ИИ-система обновляется отдельно, в результате чего ИИ-агенты используют разные версии знаний.
- Автор предлагает создать общую платформу корпоративных знаний вместо того, чтобы позволять каждому ИИ-приложению управлять данными самостоятельно.
- Эта модель состоит из 4 уровней: Raw (хранение исходных данных); Refined (стандартизация документов в объекты знаний); Integrated (объединение данных из разных систем в единую модель знаний); Serving (предоставление оптимизированных данных для каждого ИИ-агента или группы приложений).
- Уровень Integrated связывает документы, исходный код, Jira, электронную почту и другие системы через бизнес-сущности и отношения (зависимость, владение, влияние), помогая ИИ понимать контекст компании, а не просто искать по ключевым словам.
- Уровень Serving создает общие ресурсы, такие как поисковые индексы, эмбеддинги, графы знаний, API, и одновременно формирует специфический контекст для каждого ИИ-агента без дублирования данных.
- Эта архитектура поддерживает управление жизненным циклом данных, отслеживание происхождения, контроль доступа, объяснимость результатов ИИ и повторное использование знаний в масштабах всей компании.
- Система также позволяет возвращать обратную связь от ИИ-агентов на платформу для модерации и непрерывного улучшения модели корпоративных знаний.
- Автор делает вывод, что следующее конкурентное преимущество бизнеса будет заключаться не в создании большего числа ИИ-агентов, а в построении надежной платформы данных и знаний, так как принцип «мусор на входе — мусор на выходе» по-прежнему применим к ИИ.
📌 ИИ-агенты эффективны только тогда, когда они обеспечены единым, точным и хорошо управляемым источником корпоративных знаний. Вместо того чтобы каждое ИИ-приложение создавало собственный контекст, компаниям следует инвестировать в общую платформу знаний с четырехслойным управлением данными, что поможет сократить дублирование, повысить согласованность, улучшить объяснимость и создать фундамент для масштабирования ИИ во всей организации.
