Ajansal analitikte içgörü kalitesini artırmak
Özgün başlık: Raising the quality of insights in agentic analytics
Üretken yapay zeka, yalnızca birkaç yıl içinde, özellikle analitiği kuruluş genelindeki kullanıcılar için erişilebilir hale getirerek kurumsal analitiğin çehresini değiştirdi. Agentic AI, tüm iş akışlarını otomatikleştirerek ve aracı içgörülerine dayalı eylemler gerçekleştirerek daha fazlasını yapmayı vaat ediyor. Ancak bir sorun var: Temsilcilerin halihazırda ürettiği içgörülerin kalitesi
Analitik aracılarının standartların altında içgörüler üretmesinin en önemli nedeni, daha büyük modeller yerine anlamsal katmanlara ve yönetişime yatırım yapılmasını teşvik eden iş bağlamının eksikliğidir.
Üretken yapay zeka, yalnızca birkaç yıl içinde, özellikle analitiği kuruluş genelindeki kullanıcılar için erişilebilir hale getirerek kurumsal analitiğin çehresini değiştirdi. Agentic AI, tüm iş akışlarını otomatikleştirerek ve aracı içgörülerine dayalı eylemler gerçekleştirerek daha fazlasını yapmayı vaat ediyor.
In just a few years, generative AI has changed the face of enterprise analytics, notably by making analytics accessible to users across the organization. Agentic AI promises to do even more, by automating entire workflows and taking actions based on agent insights. But there is a problem: The quality of insights that agents currently generate
The top reason analytics agents produce substandard insights is a lack of business context, prompting investment in semantic layers and governance, rather than bigger models.
In just a few years, generative AI has changed the face of enterprise analytics, notably by making analytics accessible to users across the organization. Agentic AI promises to do even more, by automating entire workflows and taking actions based on agent insights.
En tan solo unos años, la IA generativa ha cambiado la cara del análisis empresarial, en particular al hacer que el análisis sea accesible para los usuarios de toda la organización. Agentic AI promete hacer aún más, al automatizar flujos de trabajo completos y tomar acciones basadas en los conocimientos de los agentes. Pero hay un problema: la calidad de los conocimientos que generan los agentes actualmente.
La razón principal por la que los agentes de análisis producen conocimientos deficientes es la falta de contexto empresarial, lo que genera inversión en capas semánticas y gobernanza, en lugar de modelos más grandes.
En tan solo unos años, la IA generativa ha cambiado la cara del análisis empresarial, en particular al hacer que el análisis sea accesible para los usuarios de toda la organización. Agentic AI promete hacer aún más, al automatizar flujos de trabajo completos y tomar acciones basadas en los conocimientos de los agentes.
Всего за несколько лет генеративный искусственный интеллект изменил облик корпоративной аналитики, в частности, сделав аналитику доступной для пользователей всей организации. Агентский ИИ обещает сделать еще больше, автоматизируя все рабочие процессы и предпринимая действия на основе информации, полученной от агентов. Но есть проблема: качество информации, которую в настоящее время генерируют агенты
Основная причина, по которой аналитические агенты выдают некачественную информацию, — это отсутствие бизнес-контекста, что побуждает вкладывать средства в семантические уровни и управление, а не в более крупные модели.
Всего за несколько лет генеративный искусственный интеллект изменил облик корпоративной аналитики, в частности, сделав аналитику доступной для пользователей всей организации. Агентский ИИ обещает сделать еще больше, автоматизируя все рабочие процессы и предпринимая действия на основе информации, полученной от агентов.