Xebia: О создании информационной базы для агентов искусственного интеллекта и последующем ускорении этого процесса.

Стратегия бизнеса в сфере ИИ

Xebia: О создании информационной базы для агентов искусственного интеллекта и последующем ускорении этого процесса.

Если ваша задача — помочь вашей организации внедрить агентов искусственного интеллекта для ускорения процессов, вам нужно начать с основ, а это значит — сделать ваши данные доступными для использования ИИ. Как объясняет Нильс Цайлемакер, глобальный технический директор Xebia, масштабируемость агентного ИИ зависит от качества данных.

«Если вы об этом не подумаете, вы можете создать лучшего агента, но он никогда не сможет найти правильные данные; возможно, он неправильно их интерпретирует, возможно, он объединит разные поля в ваших данных, которые никогда не должны быть связаны между собой», — объясняет Цайлемакер. «И эти ошибки не обязательно являются виной агента. Это вина вашей системы, которая не готова к агентам искусственного интеллекта».

Как отмечает Зейлемейкер, особенно важно уделить внимание каталогизации данных. Это не новая концепция, но для агентов правила игры меняются. «Если вы создаете каталог данных для организации, состоящей только из людей, всегда есть запасной вариант», — говорит он. «Если что-то плохо задокументировано, вы можете позвонить коллеге и получить своего рода лазейку, чтобы узнать: „Как мне работать с этим конкретным набором данных?“»

«У агентов нет такой лазейки. Им приходится полагаться на каталог данных, на то, что там написано, и если описание неверно, агенты не смогут выполнить свою работу».

Основная задача Xebia — помочь организациям превратить стратегию в области ИИ в готовые к внедрению решения, которые быстрее обеспечивают реальную трансформацию. Основные ценности компании включают в себя приоритет интересов людей и бескомпромиссное качество, но, по мнению Зайлемейкера, наиболее важным является обмен знаниями — например, на таких мероприятиях, как TechEx Global North America, в которых Xebia принимала участие.

«Я думаю, что обмен знаниями очень важен для нас, и это также позволяет нам быть немного впереди, быстро адаптироваться к новым изменениям на рынке, потому что у всех есть это стремление узнавать что-то новое и делиться тем, что работает, а что нет», — говорит Цайлемакер. «Уделяя большое внимание обмену знаниями и инновациями, мы также стараемся выбрать несколько областей, в которых хотим быть авторитетами».

Очевидно, что данные и искусственный интеллект — одна из таких областей. На выставке AI & Big Data Expo Зейлемейкер рассказал участникам, как создать эту основу для ИИ и объединить разрозненные массивы данных. Он честно рассказал о том, как сочетание специально разработанных агентов ИИ с экспертными инженерными решениями позволяет сократить сроки выполнения проекта с 12 до 24 месяцев до фиксированной цены и поэтапного выполнения.

Ключевым элементом здесь является то, что Xebia называет Agentic Data Foundation (ADF), расширяющее платформу данных для размещения агентов, что позволяет использовать их как в сценариях взаимодействия с клиентами, так и во внутренних процессах. Хотя всегда существовал большой спрос на переход с устаревших платформ на современные, Xebia наблюдает, как все больше клиентов запрашивают подход, позволяющий быстрее и надежнее перейти на платформы данных. По словам Зейлемейкера, именно здесь консультанты и клиенты совместно разрабатывают решение.

«После выполнения миграций традиционным способом и ускорения некоторых из них с помощью программирования на уровне магистра права, мы теперь интегрируем это в платформу данных, используя дополнительный контекст, который она может предоставить, чтобы еще больше ускорить миграции», — говорит он.

Именно этот накопленный опыт лег в основу Xebia Axis: Agentic Data Foundation — решения Xebia, помогающего предприятиям быстрее, чем с помощью любых альтернатив, подготовить свои данные к использованию ИИ.

Ещё одним инструментом в арсенале Xebia является Xebia ACE: AI-Native Software Engineering — фреймворк, который интегрирует ИИ на протяжении всего жизненного цикла разработки программного обеспечения (SDLC) организации. При правильном подходе это позволяет ускорить разработку до 40%, а затраты на трансформацию устаревших систем сократить до 70%.

Зейлемейкер отмечает, что Xebia ACE особенно полезна для крупных предприятий, которые «возможно, все еще хотят придерживаться определенного подхода к управлению или методам работы в процессе разработки программного обеспечения». Однако здесь есть и более широкий аспект. Зейлемейкер приводит в пример концепцию «вайб-кодирования». «Если вы подумаете о вайб-кодировании, то каждый может создать приложение, но никто не осмеливается фактически запустить эти приложения в производство», — говорит он. «Если вы внедрите ACE, вы по-прежнему получите многие преимущества ускорения разработки в рамках программ LLM, но при этом сохраните то же качество конечных результатов, к которому вы привыкли в прошлом».

«Если вы хотите перейти на использование LLM в программировании, Xebia ACE предоставит вам очень удобную платформу, без риска и недостатков, связанных с использованием LLM в режиме «темной фабрики» и надеждой на лучшее, а также с потерей части контроля или управления в процессе», — добавляет Зайлемакер.

Для предприятий такой контроль имеет ключевое значение. При таком большом объеме генерируемого кода жизненный цикл разработки программного обеспечения, управляемый ИИ, может стать уязвимым местом в системе безопасности. Зейлемейкер утверждает, что отрасли еще предстоит в определенной степени разобраться в этом вопросе, но с интересом отмечает недавний шаг Anthropic по выпуску системы проверки запросов на слияние.

«Это интересная концепция, и, вероятно, мы будем видеть её всё чаще», — говорит он. «Будут очень длительные проверки запросов на слияние, которые вы будете применять каждый раз, когда пытаетесь выпустить новый продукт. А затем вы добавите в свой процесс очень опытного члена команды, например, магистра права, который будет проводить своего рода независимую проверку».

«Мне кажется, это интересный ракурс, учитывая то, что мы будем наблюдать в будущем».

В конечном итоге, независимо от того, на каком этапе своего развития находятся организации — от оценки готовности к работе с данными до готовности к построению бизнеса — Xebia способна помочь заложить прочный фундамент и осуществить преобразования на его основе.

Фотография пользователя fabio на Unsplash

Хотите узнать больше об искусственном интеллекте и больших данных от лидеров отрасли? Приглашаем вас посетить мероприятия в Амстердаме, Калифорнии и Лондоне. Это масштабное событие является частью TechEx и проводится одновременно с другими ведущими технологическими мероприятиями. Для получения дополнительной информации нажмите здесь.

AI News — это проект TechForge Media. Здесь вы можете ознакомиться с другими предстоящими мероприятиями и вебинарами, посвященными корпоративным технологиям.

Источник: www.artificialintelligence-news.com