Ako ste vođa u području podataka i analitike, znate da agentni AI trenutno pokreće neviđenu brzinu promjena. Međutim, znati da trebate nešto učiniti i znati što točno učiniti su dvije različite stvari. Dobra vijest je da pružatelji poput ThoughtSpota mogu pomoći, a tvrtka je u vlastitim riječima odlučna ‘ponovno zamisliti analitiku i BI iz temelja’.
“Određeno je da agentni sustavi zaista prebacuju nas u vrlo nove sfere,” objašnjava Jane Smith, glavna direktorica za podatke i AI u ThoughtSpotu. “Prebacuju nas s pasivnog izvještavanja na mnogo aktivnije donošenje odluka.”
“Tradicionalni BI čeka da pronađete uvid,” dodaje Jane. “Agentni sustavi proaktivno nadgledaju podatke iz više izvora 24/7; dijagnosticiraju zašto su se promjene dogodile; automatski pokreću sljedeću akciju.”
“Postajemo mnogo orijentiraniji na akciju.”
Uz prelazak s pasivnog na aktivno, postoje još dva načina na koje Jane vidi ovu promjenu u BI. S jedne strane, postoji pomak prema ‘pravoj demokraciji podataka’, dok se s druge strane ponovo naglašava važnost semantičkog sloja. “Ne možete imati agenta koji poduzima akcije na način o kojem sam govorila kada ne razumije strogo poslovni kontekst,” kaže Jane. “Snažan semantički sloj je doista jedini način da se smisli… od kaosa AI-a.”
ThoughtSpot ima flotu agenata koji poduzimaju akcije i pomiču granice za klijente. U prosincu, tvrtka je pokrenula četiri nova BI agenta, s idejom da rade kao tim za pružanje moderne analitike.
Spotter 3, najnovija iteracija agenta, prvi put je predstavljena krajem 2024., i ona je zvijezda. Razumije aplikacije poput Slacka i Salesforcea, te ne samo da može odgovarati na pitanja, već procijeniti kvalitetu svog odgovora i pokušavati dok ne dođe do pravog rezultata.
“Ona koristi [Model Context] protokol, tako da možete postavljati pitanja o strukturiranim podacima vaše organizacije – sve u vašim redovima, kolonama, tablicama – ali također uključiti i svoje nestrukturirane podatke,” kaže Jane. “Tako možete dobiti stvarno kontekstualno bogate odgovore na pitanja, sve preko našeg agenta, ili, ako želite, putem vlastitog LLM-a.”
Međutim, s ovom snagom dolazi i odgovornost. Kao što nedavni eBook ThoughtSpota istražuje trendove podataka i AI-a za 2026, C-suite treba smisliti kako dizajnirati sustave tako da svaka odluka – bila ona ljudska ili AI – može biti objašnjena, poboljšana i pouzdana.
ThoughtSpot ovu novu arhitekturu naziva ‘inteligencija odluka’ (DI). “Mislim da ćemo vidjeti mnogo ‘lanaca opskrbe odluka’,” objašnjava Jane. “Umjesto jednog uvida, mislim da ćemo vidjeti kako odluke… prolaze kroz ponovljive faze, analizu podataka, simulaciju, akciju, povratnu informaciju, a sve su to interakcije između ljudi i strojeva koje će biti zabilježene u onome što možemo smatrati sustavom zapisa odluka.”
Kako bi to izgledalo u praksi? Jane nudi primjer iz kliničkog ispitivanja u farmaceutskoj industriji. “Sustav bi zabilježio i verzionirao, zapravo, svaki korak odabira pacijenta za kliničko ispitivanje; kako se podaci iz zdravstvene evidencije koriste za identifikaciju kandidata; kako je ta odluka simulirana prema protokolu ispitivanja; kako se podudaranje dogodilo; kako je potencijalno liječnik na kraju preporučio ovog pacijenta za ispitivanje,” kaže ona.
“Ovo su procesi koji se mogu provjeriti, mogu se poboljšati za sljedeće ispitivanje. No, vrlo pažljivo bilježenje svakog elementa toka ove odluke u ono što smatramo lancem opskrbe je način na koji bih to vizualizirala.”
ThoughtSpot sudjeluje na AI & Big Data Expo Global, u Londonu, 4.-5. veljače. Možete pogledati cjeloviti intervju s Jane Smith u nastavku:
