Проблема, ограничивающая производительность ИИ-агента, заключается не в производительности модели, а в правах доступа.
Эмилия Давид

Корпоративные ИИ-агенты тормозят — не из-за производительности модели, а из-за ограничений доступа. В конечном итоге каждый рабочий процесс с участием агента сталкивается с одним и тем же препятствием: к чему разрешено прикасаться этому агенту, от чьего имени и как система об этом узнает?
Решение Workday заключается в том, чтобы сделать существующую систему учета уровнем управления для агентов. Геррит Казмайер, президент компании по продуктам и технологиям, в интервью VentureBeat заявил, что клиенты часто сталкиваются с трудностями, когда пытаются самостоятельно разработать решения для своих агентов.
«Sana гарантирует, что целостность системы утверждений и модели безопасности всегда соблюдается», — сказал Казмайер. «Честно говоря, именно здесь мы видим трудности у клиентов, когда они пытаются создать собственный ИИ, просто используя необработанные данные, в результате чего теряется вся полнота модели безопасности, и результаты становятся слишком общими».
Компания Workday, запустившая Sana в марте, расширила свое партнерство с Google, чтобы внедрить свою систему учета агентов Sana в Gemini Enterprise — таким образом, агенты, созданные на основе Sana, также будут доступны и там.
Точность проектирования
Казмайер сказал, что самой большой проблемой, с которой они столкнулись, было обеспечение точности данных, предоставляемых агентами, особенно для пользователей из отделов кадров и финансов.
«Почти правильно — это неприемлемо, — сказал Казмайер. — Подумайте о правильной оплате труда сотрудников, закрытии бухгалтерских книг или надежном управлении рабочими графиками».
Оценить точность здесь сложнее, чем в большинстве контекстов ИИ. Конфигурации политик, безопасность на основе ролей и организационные иерархии тесно взаимосвязаны — даже небольшая ошибка усугубляет ситуацию. И в отличие от большинства результатов работы генеративного ИИ, запросы в сфере управления персоналом и финансов часто не имеют механизма коррекции. К тому моменту, когда обработка платежной ведомости происходит некорректно или собеседование назначается неправильно, ущерб уже нанесен.
Компания Workday решила эту проблему, встроив Gemini в качестве базового уровня логического вывода, а затем добавив поверх него механизм контекста и логику бизнес-процессов. Workday также добавила модели верификации и классификации, которые «запрашивают» результаты перед выполнением.
Как оказалось, точность и идентификация — это один и тот же вопрос: достаточно ли система знает об агенте, лице, дающем разрешение, и текущем состоянии записи, чтобы действовать корректно?
Преимущество Workday заключается в том, что она может определять организационную структуру своих клиентов на основе предоставляемых ими данных. Сторонние поставщики идентификационных данных, такие как Okta, уже проверяют свою информацию, сверяясь с Workday, поэтому для многих предприятий Workday является основной системой учета. Казмайер сказал, что агент самообслуживания Sana использует Gemini в качестве интерактивной платформы для запуска рабочего процесса. Затем пользователь проходит аутентификацию и авторизацию через модель идентификации и безопасности Workday. Агенты Sana будут действовать только от имени этого пользователя и работать в рамках его текущих прав доступа.
Журналы аудита работают по той же логике: Gemini сохраняет только журналы взаимодействий, в то время как основной аудит остается в рамках Workday и его клиента.
Для многих специалистов в сфере управления персоналом и финансов уровень разрешений и управления в системе учета агентов имеет ключевое значение в регулируемых отраслях.
«Данные должны храниться в системе учета, это не предпочтение, это единственный способ, как это работает», — написал Дэн Обендорфер, директор по продуктам компании Würk, в электронном письме VentureBeat. «Если ваши права доступа определены где-то вне того места, где фактически хранятся данные, вы уже проиграли».
Кадан Штадельманн, технический директор и соучредитель Compance.AI, высказал ту же мысль отдельно: «Без контроля над агентами, их производительности, затрат или действий наступает хаос».
Подпишитесь, чтобы получать самые свежие новости!
Подробные аналитические данные для руководителей предприятий в области искусственного интеллекта, данных и безопасности.
VB Daily AI Weekly Еженедельник AGI Еженедельник по безопасности Еженедельник по инфраструктуре данных Мероприятия VB Все они
Отправляя свой адрес электронной почты, вы соглашаетесь с нашими Условиями использования и Политикой конфиденциальности.
Получайте обновления ! Вы подписаны! Наши последние новости скоро поступят на вашу электронную почту.
Источник: venturebeat.com
Похожие записи
Оцените материал:
Похожие записи
Соленые огурцы вдохновляют на новый способ снижения лобового сопротивления транспортных средств
26.09.2025
Федеральная комиссия по связи (FCC) отменила приближающийся крайний срок для спутниковой широкополосной группировки Amazon Leo.
10.06.2026
Azure ML против AWS SageMaker: подробный анализ обучения моделей — Часть 1
27.01.2026Присоединяйтесь и подпишитесь на рассылку самых свежих новостей по Email
Получайте свежие новости и идеи на почту. Без спама — только самое интересное.
Нажимая «Подписаться», вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности.
