В мире, где ИИ-агенты становятся все более актуальными, концепция "данных как маховика" приобретает особое значение. Этот принцип, впервые описанный Джимом Коллинзом в его книге "От хорошего к великому", иллюстрирует, как последовательные шаги приводят к значительным изменениям. Например, Amazon использует этот эффект для своего роста: снижение цен приводит к увеличению продаж, что, в свою очередь, привлекает больше продавцов и создает замкнутый цикл.
Сейчас эксперты прогнозируют, что ИИ-агенты смогут автоматизировать большинство цифровых задач с минимальным вмешательством человека. Около 82% руководителей планируют использовать таких агентов для автоматизации создания электронных писем, программного кода и анализа данных в ближайшие 1-3 года. Важно, что успех ИИ-агентов зависит от их способности генерировать данные, которые будут использоваться для улучшения процессов.
Однако многие компании все еще учатся создавать ИИ-приложения, которые могут генерировать контент и предоставлять актуальную информацию. NVIDIA, например, разрабатывает NIM Agent Blueprints — настраиваемые ИИ-рабочие процессы для различных областей, включая обслуживание клиентов и открытие лекарств. Это позволит организациям использовать данные для улучшения своих моделей и алгоритмов.
Тем не менее, для успешной реализации ИИ-агентов необходимо создать подходящую среду, которая будет поддерживать работу маховиков данных. Компании должны использовать более предписывающий подход к моделям и инфраструктуре, чтобы достичь желаемых результатов. В конечном итоге, правильно реализованный маховик данных станет важным аспектом корпоративного ИИ, позволяя извлекать ценные инсайты из ИИ-разработок.