Enterprise AI
Strategický vývoj analytiky umělé inteligence s využitím datových platforem připravených pro umělou inteligenci
Abstrakt Organizace v oblasti biologických věd rychle přecházejí od experimentálních pilotních projektů s umělou inteligencí k produkčním výzkumným pracovním postupům řízeným agenty. Vzhledem k tomu, že architektury založené na protokolu Model Context Protocol (MCP) získávají na popularitě pro orchestraci dotazů napříč složenými a cílovými databázemi, jako jsou ChEMBL, BindingDB a PubChem, výkonnostní omezení, která byla dříve v prostředích pro ověřování konceptů tolerovatelná, se stávají podstatnými […]
Sémantická zkratka: Stačí „autopilot“ pro data připravená pro agenty?
Ve spěchu s cílem připravit podniková data na „agenty“ na práci, narazilo toto odvětví na známou překážku. Všichni jsme viděli ukázky: elegantní agent s umělou inteligencí se pohybuje v databázi, odpovídá na složité dotazy v přirozeném jazyce a během několika sekund vytvoří perfektní shrnutí. V řízeném pilotním projektu to vypadá jako kouzlo. Ale v produkčním prostředí? Kouzlo se často obrací […]
Proč agenti s umělou inteligencí v podniku selhávají a jak je vybudovat tak, aby se tak nestalo
Agenti umělé inteligence vstupují do podniku rychleji, než s tím zvládají frameworky pro správu a řízení. Co funguje v demu nebo pilotním projektu, často v produkčním prostředí tiše selhává, ne proto, že by agent nebyl inteligentní, ale proto, že okolní architektura je neúplná. Nepříjemnou pravdu, kterou většina organizací odhalí příliš pozdě, je tato: Selhání agentů umělé inteligence jsou zřídka selháním modelu. […]
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, […]
Skutečný posun v podnikání není RAG vs. CAG
Podniková umělá inteligence selhává ne proto, že by modely nebyly dostatečně chytré, ale proto, že si nepamatují, co se již ukázalo jako pravdivé. Generování s rozšířeným vyhledáváním (RAG) vytváří amnézii umělé inteligence. Generování s rozšířenou mezipamětí (CAG) vytváří institucionální paměť. Toto rozlišení určuje, zda umělá inteligence může fungovat v regulovaném prostředí s vysokým rizikem. Klíčové definice Generování s rozšířeným vyhledáváním (RAG): Umělá inteligence […]
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 […]