5 lacune critiche nella tecnologia e nei dati che rallentano gli agenti AI

Le lacune tecnologiche che frenano l'adozione degli agenti AI autonomi

L'industria tecnologica ha superato una soglia critica: siamo passati dagli assistenti AI che suggeriscono azioni agli agenti AI che agiscono autonomamente per nostro conto. Questa evoluzione promette guadagni di efficienza senza precedenti, ma pone anche una nuova sfida ai leader tecnologici. I CIO si trovano tra la pressione del consiglio di amministrazione per adottare sistemi autonomi e la paura che la loro infrastruttura sottostante non sia pronta. Le organizzazioni che avranno successo con l'AI agentica non si stanno buttando a capofitto nello sviluppo di agenti, ma stanno costruendo le capacità fondamentali di cui qualsiasi sistema autonomo ha bisogno. Come senior director di enterprise technology e innovation presso Elastic, ho visto direttamente come la giusta base possa trasformare i progetti AI da esperimenti costosi in soluzioni scalabili. Quando abbiamo recentemente abilitato l'automazione del refresh dei laptop, ad esempio, abbiamo capito rapidamente che i nostri dati necessitavano di maggiore precisione prima che l'agente potesse essere distribuito su larga scala. Ora stiamo costruendo un sistema di gestione degli asset che ci fornirà la struttura necessaria per scalare. Affrontare queste lacune assicura che i vostri sforzi producano realmente valore per l'azienda.

Lacune fondamentali nell'adozione degli agenti AI

1. Accessibilità e qualità dei dati

I dati di qualità sono il fondamento essenziale per un'AI efficace. Senza dati accurati, puliti e gestiti sotto chiare politiche di governance, anche i modelli più avanzati produrranno risultati inaccurati o irrilevanti, distruggendo la fiducia degli utenti. Gli agenti autonomi necessitano di dati completi e in tempo reale per prendere decisioni. Quando i dati sono dispersi in 50 sistemi diversi con standard di qualità inconsistenti, l'AI inevitabilmente allucinerà o fallirà. Le organizzazioni necessitano di sistemi capaci di ingerire, elaborare e recuperare dati in tempo reale, mantenendo al contempo standard di sicurezza e conformità. Dati scadenti o siloati si rifletteranno sempre nei risultati. Per colmare il divario nell'accessibilità dei dati, è necessario implementare le seguenti soluzioni:

Costruire un livello di accesso ai dati unificato che connetta tutte le fonti di dati critiche attraverso una singola piattaforma.

Implementare pipeline di dati in tempo reale invece di fare affidamento sull'elaborazione batch.

Stabilire un monitoraggio automatico della qualità dei dati per intercettare errori prima che raggiungano i modelli.

Integrare capacità di ricerca semantica affinché gli agenti possano trovare concetti rilevanti piuttosto che solo corrispondenze esatte di parole chiave.

2. Capacità di ingegneria del contesto

I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) possiedono una limitazione fondamentale: le loro prestazioni dipendono criticamente dalle informazioni esterne e dagli strumenti forniti al momento dell'inferenza. Senza la capacità di accedere ai dati proprietari live, i modelli genereranno informazioni plausibili ma fattualmente scorrette. L'ingegneria del contesto diventa quindi essenziale. Per tirare fuori il contesto più rilevante, i team necessitano di tecniche di ricerca avanzate che abbinino l'intento della query dell'utente con il contesto rilevante dai sistemi sorgente. Senza un contesto accurato, un agente fallirà allucinando, selezionando lo strumento sbagliato o deviando dal suo obiettivo originale. Il "contesto avvelenato" si verifica quando questi errori si accumulano in interazioni successive. Per costruire una pratica completa di ingegneria del contesto:

Implementare la generazione aumentata da recupero (RAG): Questo comporta il recupero di dati esterni "just-in-time" da una base di conoscenza, come documenti interni o siti web pubblici. La RAG consente all'AI di rispondere a domande utilizzando informazioni che non erano state originariamente fornite, garantendo che le risposte siano sia aggiornate che accurate.

Gestire strategicamente la memoria:

- Breve termine: Utilizzare checkpointer per lo stato della conversazione corrente. - Lungo termine: Persistere informazioni tra conversazioni in archivi appropriati. - Implementare potatura, riassunto e filtraggio per rilevanza.

Ottimizzare la disponibilità degli strumenti: Minimizzare il numero di strumenti mantenendo la copertura. Considerare la selezione degli strumenti basata su RAG per combattere la "confusione degli strumenti" dove troppi strumenti riducono l'accuratezza.

Classificare gli output per un controllo più intelligente del contenuto: Strumenti come Jina Reranker riescono a rivalutare il contenuto recuperato in base a quanto corrisponde effettivamente a una query, sostituendo corrispondenze di similarità approssimative con una classificazione di rilevanza precisa. Questo assicura un modo affidabile per controllare quale materiale viene portato alla luce e prioritizzato.

3. Sfide di integrazione dei sistemi legacy

Le organizzazioni portano con sé anni di compromessi architettonici che rendono estremamente difficile costruire AI su scala aziendale. L'infrastruttura legacy e i sistemi obsoleti limitano gravemente le capacità degli agenti moderni. Gli agenti AI necessitano sia di recuperare contesto che di agire all'interno dei sistemi esistenti. Quando i sistemi legacy mancano di interfacce standardizzate, gli agenti non possono interagire facilmente con l'ambiente aziendale. Senza un'architettura di integrazione adeguata, le organizzazioni si trovano di fronte a un dilemma difficile: costruire un'AI personalizzata da zero o fare affidamento su funzionalità AI SaaS frammentate che rimangono scollegate dal contesto aziendale rilevante. Abbiamo bisogno di un'architettura aziendale duratura che connetta il contesto di tutte le fonti di dati distribuite rilevanti. Gli strati di integrazione moderni sono non negoziabili per le operazioni autonome. Per affrontare le sfide di integrazione dei sistemi legacy:

Costruire un'architettura aziendale duratura: Assicurarsi di connettere il contesto di tutte le fonti di dati distribuite rilevanti e le applicazioni SaaS. Le applicazioni SaaS servono ancora a uno scopo portando conoscenza specifica per casi d'uso, fornendo un motore di workflow e fornendo un sistema di registrazione.

Implementare un meccanismo di recupero del contesto: Questo tirerà fuori la conoscenza dalle applicazioni SaaS all'interno della tua architettura aziendale per costruire applicazioni AI consapevoli del contesto.

Modernizzare gradualmente: Non tentare di sostituire tutti i sistemi legacy. Invece, come abbiamo fatto presso Elastic, adottare strumenti come LangChain come libreria che aiuta a orchestrare le integrazioni AI, permettendoci di costruire un framework più strutturato che eredita naturalmente i controlli di accesso e il contesto dei nostri sistemi nativi.

Stabilire integrazioni AI/machine learning (ML): Utilizziamo un approccio di piattaforma utilizzando la piattaforma Elasticsearch che dà alle squadre accesso rapido ai LLM preferiti e ai framework di sviluppo AI per accelerare lo sviluppo.

Continua nella seconda metà dell'articolo.