Der Markt für globale autonome künstliche Intelligenz (KI) und Autonomous Brokers -Markt ist vorausgesetzt, bis 2030 70,53 Milliarden US -Greenback zu erreichen bei einer jährlichen Wachstumsrate von 42%. Diese schnelle Growth unterstreicht die zunehmende Abhängigkeit von AI -Agenten in Branchen und Abteilungen.
Im Gegensatz zu LLMs,, KI -Agenten bieten nicht nur Einblickeaber sie treffen tatsächlich Entscheidungen und führen Aktionen aus. Diese Verschiebung von der Analyse zur proaktiven Ausführung erhöht den Einsatz. Daten von geringer Qualität liefern nicht vertrauenswürdige Ergebnisse in jeder Analysesituation, insbesondere wenn KI beteiligt ist. Wenn Sie jedoch Vertrauen der KI vertrauen, die auf ihren Analysen Maßnahmen zu ergreifen, kann die Verwendung von Daten von geringer Qualität das Potenzial haben, Ihr Unternehmen ernsthafte Schäden zu verursachen.
Um effektiv zu funktionieren, benötigen KI -Agenten Daten, die zeitnah, kontextuell reich, vertrauenswürdig und clear sind.
Zeitnahe Daten für zeitnahe Maßnahmen
KI-Agenten sind am nützlichsten, wenn sie in Echtzeit- oder Nahverkehrsumgebungen arbeiten. Von der Betrugserkennung bis hin zur Bestandsoptimierung und anderen Anwendungsfällen werden diese Systeme eingesetzt, um Entscheidungen zu treffen, wenn sich die Ereignisse nicht nach Stunden oder Tagen nach der Tatsache entfalten. Verzögerungen bei der Datenfrische können zu fehlerhaften Annahmen, verpassten Signalen oder Maßnahmen unter veralteten Bedingungen führen.
„AI-Frameworks sind die neue Laufzeit für intelligente Agenten, um zu definieren, wie sie denken, handeln und skalieren. Durch die Leistung dieser Frameworks mit dem Echtzeit-Webzugriff und der zuverlässigen Dateninfrastruktur können Entwickler intelligente, schnellere, produktionsbereitete KI-Systeme aufbauen.“ sagt Ariel ShulmanCPO von hellen Daten.
Dies gilt gleichermaßen für Daten aus internen Systemen wie ERP -Protokollen oder CRM -Aktivitäten sowie externe Quellen wie Marktstimmung, Wetterfutter oder Aktualisierungen des Wettbewerbers. Beispielsweise kann ein Lieferkettenagent die neu kalibrierenden Verteilungswege basierend auf veralteten Verkehrs- oder Wetterdaten verursachen, die zu Verzögerungen führen, die sich in einem Netzwerk rasten.
Agenten, die auf veraltete Daten reagieren, treffen nicht nur schlechte Entscheidungen. Sie machen sie automatisch, ohne eine Pause oder Korrektur, wodurch die Dringlichkeit der Echtzeitinfrastruktur verstärkt wird.
Agenten benötigen kontextbezogene, detaillierte und verbundene Daten
Autonomes Handeln erfordert mehr als Geschwindigkeit. Es erfordert Verständnis. KI -Agenten müssen nicht nur verstehen, was passiert, sondern auch, warum es wichtig ist. Dies bedeutet, verschiedene Datensätze zu verknüpfen, ob strukturiert oder unstrukturiert oder ob intern oder extern, um einen kohärenten Kontext zu erstellen.
„AI-Agenten können auf eine breite Palette von Instruments-ähnlichen Websuche, Taschenrechner oder einer Software program-API (wie Slack/Google Mail/CRM) zugreifen, um Daten abzurufen, um Informationen über die Abholung von Informationen von nur einer Wissensquelle hinauszugehen.“ Erklärt Shubham Sharmaein Technologiekommentator. „Abhängig von der Benutzerabfrage kann der Argumentations- und Speicher-fähige AI-Agent entscheiden, ob er Informationen abrufen soll. Dies ist das am besten geeignete Werkzeug zum Abrufen der erforderlichen Informationen und ob der abgerufene Kontext related ist (und falls es erneut absagt), bevor die abgerufenen Daten an die Generatorkomponente weitergegeben werden.“
Dies spiegelt wider, was menschliche Arbeiter jeden Tag tun: mehrere Systeme in Einklang bringen, um Bedeutung zu finden. Ein AI-Agent-Überwachung der Produktleistung beispielsweise kann innerhalb von Sekunden strukturierte Preisdaten, Kundenüberprüfungen, Zeitpläne für Lieferketten und Marktwarnungen ziehen.
Ohne diese verbundene Ansicht riskieren Agenten das Tunnel -Sehen, die möglicherweise eine Metrik optimieren und gleichzeitig die breitere Wirkung verpassen. Granularität und Integration machen KI -Agenten in der Lage, zu argumentieren, nicht nur zu reagieren. Kontextuelle und miteinander verbundene Daten ermöglichen es KI -Agenten, fundierte Entscheidungen zu treffen.
Agenten vertrauen vertrauen, was Sie sie füttern
KI-Agenten zögern nicht oder schätzen ihre Eingaben nicht. Wenn die Daten fehlerhaft, voreingenommen oder unvollständig sind, fährt der Agent trotzdem fort, wodurch Entscheidungen trifft und Aktionen auslösen, die diese Schwächen verstärken. Im Gegensatz zu menschlichen Entscheidungsträgern, die einen Ausreißer in Frage stellen oder eine Quelle doppelt überprüfen, gehen autonome Systeme davon aus, dass die Daten korrekt sind, sofern nicht ausdrücklich geschult.
„AI aus Sicherheitsgründen basiert auf dem Datenvertrauen“, “ sagt David Brauchler der NCC -Gruppe. „Die Qualität, Quantität und Artwork von Daten sind alle von größter Bedeutung. Für Schulungszwecke haben Datenqualität und -quantität direkte Auswirkungen auf das resultierende Modell.“
Für Unternehmensbereitstellungen bedeutet dies, dass sie in Schutzmaßnahmen aufgebaut werden, einschließlich Beobachtbarkeitsebenen, die Anomalien hinweisen, Abstammungswerkzeuge, die sich verfolgen, woher Daten stammen, und die Echtzeit-Validierungsüberprüfungen.
Es reicht nicht aus, qualitativ hochwertige Daten anzunehmen. Systeme und Menschen in der Schleife müssen sie kontinuierlich überprüfen.
Transparenz und Governance für die Rechenschaftspflicht in der Automatisierung
Wenn Agenten mehr Autonomie und Skalierung übernehmen, müssen die Systeme, die sie füttern, Requirements für Transparenz und Erklärung aufrechterhalten. Dies ist nicht nur eine Frage der Einhaltung von Vorschriften-es geht über das Vertrauen in die autonome Entscheidungsfindung.
„Ähnlich wie bei menschlichen Assistenten können KI-Agenten am wertvollsten sein, wenn sie in der Lage sind, auf Aufgaben zu helfen, die hochsensible Daten beinhalten (z. B. die Verwaltung der E-Mail-, Kalender oder des Finanzportfolios einer Particular person oder die Unterstützung bei der Entscheidungsfindung im Gesundheitswesen)“, “ bemerkt Daniel BerrickSenior Coverage Counsel für KI auf der Zukunft des Datenschutzforums. „Infolgedessen sind viele der gleichen Risiken im Zusammenhang mit Folgeentscheidungen und LLMs (oder im Allgemeinen im Allgemeinen) im Kontext von Agenten mit größerer Autonomie und Zugriff auf Daten vorhanden.“
Transparenz bedeutet, zu wissen, welche Daten verwendet wurden, wie sie bezogen wurden und welche Annahmen in das Modell eingebettet waren. Dies bedeutet, dass ein Agent einen Kunden kennt, einen Anspruch bestreitet oder eine Budgetzuweisung verlagert. Ohne diese Rückverfolgbarkeit können selbst die genauesten Entscheidungen schwierig zu rechtfertigen sein, ob intern oder extern.
Organisationen müssen ihre eigenen internen Rahmenbedingungen für die Datentransparenz aufbauen, die nicht als nachträglicher Gedanke, aber als Teil der Gestaltung der vertrauenswürdigen Autonomie sind. Es handelt sich nicht nur um Kontrollkästchen, sondern auch Systeme, die untersucht und vertrauenswürdig sind.
Abschluss
Das Füttern autonomer KI -Agenten Die richtigen Daten sind nicht mehr nur eine Backend Engineering -Herausforderung, sondern eine geschäftliche Priorität an der Entrance. Diese Systeme sind jetzt in die Entscheidungsfindung und die operative Ausführung eingebettet, wodurch reale Bewegungen durchgeführt werden, die Organisationen abhängig von den von ihnen verbrauchten Daten profitieren oder schaden können.
In einer Landschaft, in der KI -Entscheidungen zunehmend taten, und nicht nur denken, es ist die Qualität und Klarheit Ihrer Datenzugriffsstrategie, die Ihren Erfolg definiert.
Der Beitrag Autonome KI -Agenten mit den Daten zum Nachdenken und Handeln tanken erschien zuerst auf DataFloq.