Introduction
Les entreprises sont en train de passer des expériences d'IA aux déploiements de production, mais les données fragmentées et les agents mal définis freinent les progrès. La question n'est plus de savoir si les agents d'IA peuvent exécuter des tâches, mais si le tissu de données sous-jacent peut leur fournir suffisamment de contexte pour exécuter les bonnes tâches.
Contexte Technique
Appian Corp. mise sur un tissu de données d'IA géré pour séparer les agents utiles des agents imprévisibles. Le directeur de l'architecture d'IA d'Appian, Mark Talbot, explique que le tissu de données est le composant clé de l'architecture d'IA, car il fournit le contexte nécessaire aux agents pour exécuter les tâches correctes. Le tissu de données d'Appian synchronise les données en place, sans nécessiter de migration, et crée un graphique de connaissances qui cartographie les relations entre les systèmes tels que Salesforce et SAP.
Analyse et Implications
L'approche d'Appian est déjà efficace dans le domaine, comme le montre un projet avec une société de gestion de patrimoine en Australie, où un agent d'IA a pu effectuer une triage autonome de premier niveau en utilisant le tissu de données d'IA. Cependant, il est important de noter que les erreurs peuvent être coûteuses et que les flux de travail déterministes doivent rester en charge lorsque la conformité est en jeu.
Perspective
Il est essentiel de surveiller l'évolution du tissu de données d'IA et son impact sur les déploiements d'IA. Les partenariats, tels que celui récemment annoncé entre Appian et Snowflake, étendent la portée du tissu de données et offrent de nouvelles opportunités pour les entreprises. Cependant, il est crucial de maintenir un contrôle serré sur les flux de travail pour éviter les erreurs coûteuses et assurer la conformité.
