Brz napredak AI tehnologija i prijelaz na agentske sustave potiče organizacije na širenje primjena dok tehnologija nastavlja rasti. Ova stalna evolucija donosi rizik, ostavljajući IT vođe da se pitaju koje će investicije biti korisne i šest mjeseci u budućnosti. Vraćanje osnovnim elementima AI arhitekture – strukturnom okviru potrebnom za implementaciju i upravljanje pouzdanim, integriranim AI sustavima na velikoj skali – omogućava tehnološkim vođama donošenje mudrih odluka danas, dok podržava budućnost AI agenata koji mogu preuzimati informacije, donositi odluke i izvršavati složene radne tokove kroz sustave.
Četiri elementa AI arhitekture na koja se možete osloniti:
1. Priprema podataka za AI na velikoj skali. Modeli su samo onoliko pouzdani koliko su podaci kojima pristupaju, a loša kvaliteta podataka dovodi do AI halucinacija, pristranosti i nepouzdanih rezultata. Većina poduzeća oslanja se na naslijeđene sustave, nekonzistentne strukture podataka i nepotpune skupove podataka, što otežava učinkovito skaliranje AI. Adnan Adil, CIO Elastic-a, objašnjava: “Podaci su trajni dio AI arhitekture jer bez njih, ovi modeli neće raditi.”
2. Korištenje inženjeringa konteksta za isporuku pravih podataka za svaki AI upit. Inženjering konteksta osigurava da model koristi najvažnije informacije za svaki upit, odabirući i organizirajući potrebne podatke za učinkovitu proizvodnju točnih odgovora. Mnogi organizacije otkrivaju da pouzdani AI ovisi jednako o kvaliteti konteksta kao i o snazi modela.
3. Ugradnja upravljanja AI-jem i uvida u LLM od samog početka. Snažno upravljanje i uvid u LLM pomažu organizacijama održati kontrolu nad načinom korištenja podataka od strane AI sustava, pratiti performanse sustava i prepoznati probleme prije nego što utječu na operacije. Adil napominje da su osnovne kontrole često nedovoljne, a sustavi upravljanja moraju biti ugrađeni u arhitekturu i procese donošenja odluka od samog početka.
4. Održavanje ljudi u procesu. Promišljeni dizajn, integracija i upravljanje koji maksimiziraju vrijednost AI zahtijevaju specijaliziranu unutarnju stručnost. Gotovo 70% ispitanika u Deloitteovoj anketi planira povećati timove kao odgovor na generativni AI. Adil se slaže: “Vjerujemo da je aspekt ljudi ono što će AI učiniti utjecajnim u budućnosti.”
Kako AI sustavi postaju sve više integrirani u operacije, organizacije trebaju ljude koji mogu upravljati radnim tokovima, procjenjivati rezultate i prilagođavati sustave kako se uvjeti mijenjaju. Pametno ulaganje u AI za budući rast omogućit će organizacijama da iskoriste prednosti AI sustava koji se razvijaju iz jednostavnih asistenta u sve autonomnije agente.
