AI Governance
Realita agentické umělé inteligence: Proč většina agentů umělé inteligence selhává bez řízených dat
Klíčové poznatky Agenti umělé inteligence selhávají v produkčním prostředí, když pracují s neřízenými a nedůvěryhodnými podnikovými daty. Agentická umělá inteligence vyžaduje řízenou datovou základnu a kontrolní mechanismy typu „Human-in-the-Loop“ (HITL). Přepracování dat a řízení předchází automatizaci pracovních postupů. Solix umožňuje agentickou umělou inteligenci tím, že zajišťuje řízená, auditovatelná a pro umělou inteligenci připravená podniková data. Agenti umělé inteligence jsou všude. Každá ukázka ukazuje […]
Řízení umělé inteligence a kontextová přesnost specifická pro dané podnikání
Klíčové poznatky Selhání v řízení umělé inteligence zřídkakdy pramení pouze z přesnosti modelu. Pramení z kontextové nepřesnosti. Odpověď může být technicky správná, ale pro vaši firmu, odvětví nebo regulační prostředí nesprávná. Kontextová přesnost specifická pro dané podnikání je chybějící kontrolní vrstvou ve většině programů řízení umělé inteligence. Podniky musí řídit data, kontext a využití, nejen modely. Proč […]
Proč podniková umělá inteligence selhává bez datové platformy čtvrté generace
Klíčové poznatky Selhání podnikové umělé inteligence je obvykle problémem datové platformy a správy, nikoli problémem modelu. Lakehouses a starší stacky byly vytvořeny pro analytiku, nikoli pro generativní umělou inteligenci (GenAI) a agentní umělou inteligenci v podnikovém měřítku. Platformy čtvrté generace vkládají do základní architektury sémantickou inteligenci, kontroly politik a správu na úrovni umělé inteligence. Regulované organizace potřebují prokazatelný původ, vysvětlitelnost, […]
Řízení, auditovatelnost a vymáhání politik jsou skutečnými problémy podnikové umělé inteligence
Podniková umělá inteligence neselhává proto, že by modely byly slabé. Selhává proto, že organizace nemohou prokázat, že rozhodnutí umělé inteligence jsou v souladu s politikami a zákony. V regulovaných odvětvích je vítězným argumentem správa: původ a provenience, RBAC a ABAC, nejmenší privilegia, uchovávání a právní držení a auditní stopy, které ukazují, co model viděl a proč […]
Open Source Intelligence (OSINT): Jak podniky proměňují veřejná data v řízenou umělou inteligenci a rizikové informace
Open Source Intelligence (OSINT) je praxe shromažďování a analýzy veřejně dostupných dat za účelem generování poznatků. Ve věku umělé inteligence se OSINT stává mocným, ale bez správy se stává také riskantním. Podniky potřebují řídicí rovinu, aby mohly OSINT proměnit v důvěryhodné a kompatibilní informace. Klíčové poznatky OSINT proměňuje veřejná data v akční informace. Umělá inteligence má […]
Chybějící článek v řízení umělé inteligence: Boj proti předsudkům dovnitř, předsudky ven
Pokud jste poslouchali můj nedávný podcast (Navigating Innovation and Trust in the Age of AI) s Kim Basile, ředitelkou pro informační technologie ve společnosti Kyndryl, věděli jste, že ráda pracuji se zkratkami. Když se podíváme na explodující svět umělé inteligence, podniky a manažeři zažívají FOMO – strach z toho, že něco promeškáme. Jak Kyndryl […]