Inteligentnejší AI agenti s neštruktúrovanými dátami, RAG a vektorovými databázami

Úvod

Úspech moderných AI agentov závisí od jedného kritického, no často prehliadaného faktora: kvality a dostupnosti dát, ktoré ich poháňajú. Zatiaľ čo organizácie investujú veľké prostriedky do najmodernejších jazykových modelov a sofistikovaných algoritmov, skutočným úzkym miestom je spôsob, akým narábajú s podnikovými dátami. Viac ako 90% podnikových dát existuje v neštruktúrovaných formátoch – zmluvy, PDF, e-maily, prepisy, obrázky, zvuk a video – no menej ako 1% týchto dát sa dnes v skutočnosti dostane do generatívnych AI projektov. To predstavuje zároveň obrovskú výzvu aj mimoriadnu príležitosť. Rozdiel medzi AI systémami, ktoré halucinujú a poskytujú nepresné odpovede, a tými, ktoré dodávajú spoľahlivé, kontextovo uvedomelé odpovede, často závisí od toho, ako dobre organizácie dokážu integrovať, spravovať a využiť svoje neštruktúrované dáta. V tomto komplexnom sprievodcovi preskúmame, ako integrácia a správa neštruktúrovaných dát spolupracujú na odomknutí zlatého dolu podnikových dát, čo umožňuje organizáciám budovať AI agentov a retrieval-augmented generation (RAG) systémy, ktoré nie sú len inteligentné, ale aj dôveryhodné a v súlade s predpismi.

Pochopenie výzvy neštruktúrovaných dát

Základným problémom, ktorému dnes podniky čelia, je, že väčšina ich cenných dát existuje vo formátoch, ktoré tradičné systémy nikdy neboli navrhnuté spracovať. Na rozdiel od štruktúrovaných dát uložených v databázach – kde sú informácie organizované v úhľadných riadkoch a stĺpcoch – sú neštruktúrované dáta roztrúsené v rôznych systémoch, nekonzistentné vo formáte a často obsahujú citlivé informácie. Zmluva môže obsahovať osobné identifikačné údaje (PII) zmiešané s kľúčovými obchodnými podmienkami. E-mailová komunikácia môže ukrývať dôležité rozhodnutia medzi bežnými rozhovormi. Zákaznícke prepisy môžu odhaliť nálady a úroveň spokojnosti skrytú v prirodzenom jazyku. Táto rozmanitosť a komplexnosť robí z neštruktúrovaných dát súčasne najcennejšie aj najťažšie využiteľné aktívum pre podniky. Keď sa dátové tímy pokúsia manuálne spracovať tento obsah, čelia týždňom zdĺhavej práce: prechádzajú rôzne dokumenty, identifikujú a odstraňujú citlivé údaje a vytvárajú vlastné skripty na prípravu dát pre AI systémy. Tento manuálny prístup je nielen časovo náročný, ale aj náchylný na chyby, čím vytvára úzke miesta, ktoré bránia organizáciám škálovať ich AI iniciatívy. Výzva je ešte väčšia, keď zohľadníte požiadavky na súlad s predpismi – organizácie musia zabezpečiť, že citlivé informácie sú správne ošetrené, pôvod dát je sledovaný pre audity a že používatelia aj AI agenti majú prístup len k informáciám, na ktoré sú oprávnení.

Prečo AI agenti zlyhávajú bez správnej dátovej infraštruktúry

Väčšina organizácií sa domnieva, že zlyhania AI agentov pramenia zo slabých základných modelov alebo nedostatočného výpočtového výkonu. V skutočnosti je hlavnou príčinou nedostatočná dátová infraštruktúra. Sofistikovaný jazykový model je len taký dobrý, aké informácie má k dispozícii a dokáže ich pochopiť. Keď AI agent nemá prístup ku kvalitným, dobre organizovaným podnikovým dátam, je nútený spoliehať sa na všeobecné znalosti naučené počas trénovania alebo, čo je ešte horšie, robiť kvalifikované odhady, ktoré často vedú k halucináciám. Verejné dáta – informácie dostupné na internete – sú už zabudované v základných modeloch, takže skutočnou konkurenčnou výhodou pre podniky je schopnosť odomknúť a využiť vlastné, doménovo špecifické dáta. Predstavte si AI agenta zákazníckej podpory, ktorý potrebuje odpovedať na otázky o firemných politikách, špecifikáciách produktov alebo histórii zákazníka. Bez prístupu k dobre integrovaným a správne spravovaným interným dokumentom nemôže agent poskytovať presné, kontextovo relevantné odpovede. Môže generovať vierohodne znejúce, ale nesprávne informácie, čím poškodí dôveru zákazníka a reputáciu značky. Podobne AI systém, ktorý má identifikovať riziká v zmluvách alebo analyzovať prevádzkové vzorce v terénnych správach, potrebuje prístup k čistým, dobre organizovaným a správne klasifikovaným dátam. Rozdiel medzi mať dáta a mať použiteľné dáta je miesto, kde väčšina podnikov zlyháva. Práve tu sa integrácia a správa neštruktúrovaných dát stávajú nevyhnutnou súčasťou každej serióznej AI stratégie.

Úloha vektorových databáz v moderných AI systémoch

Vektorové databázy predstavujú zásadný posun v tom, ako organizácie ukladajú a vyhľadávajú informácie pre AI aplikácie. Na rozdiel od tradičných databáz, ktoré sa spoliehajú na presné zhodovanie kľúčových slov, vektorové databázy pracujú s embeddingami – vysoko-dimenzionálnymi číselnými reprezentáciami textu, obrázkov alebo iného obsahu, ktoré zachytávajú sémantický význam. Keď je dokument prevedený na embedding, stáva sa bodom v multi-dimenzionálnom priestore, kde podobné dokumenty tvoria zhluky. To umožňuje sémantické vyhľadávanie: nachádzanie informácií na základe významu, nie presných kľúčových slov. Napríklad dopyt o “zamestnaneckých benefitoch” môže nájsť dokumenty o “odmeňovacích balíčkoch” alebo “plánoch zdravotného poistenia”, pretože tieto pojmy sú sémanticky príbuzné, aj keď nemajú rovnaké kľúčové slová. Vektorové databázy poháňajú retrieval-augmented generation (RAG) systémy, ktoré sa stali zlatým štandardom pre budovanie AI agentov, ktorí potrebujú prístup k podnikovým znalostiam. V RAG systéme, keď používateľ položí otázku, systém najprv vyhľadá vektorovú databázu pre relevantné dokumenty alebo pasáže a potom získaný kontext posunie jazykovému modelu, ktorý generuje presnú, podloženú odpoveď. Tento dvojkrokový proces – najskôr vyhľadať, potom generovať – dramaticky zvyšuje presnosť v porovnaní s tým, keď model odpovedá len z trénovacích dát. Vektorová databáza funguje ako externá pamäť organizácie, čo umožňuje AI agentom prístup k aktuálnym, vlastným informáciám bez potreby pretrénovania základného modelu. Táto architektúra sa ukázala ako neoceniteľná pri budovaní doménovo špecifických asistentov, chatbotov podpory a interných znalostných systémov, ktoré musia držať krok s rýchlo sa meniacimi informáciami.

Integrácia neštruktúrovaných dát: Premena surového obsahu na AI-ready datasety

Integrácia neštruktúrovaných dát je proces, ktorým sa chaotický, surový neštruktúrovaný obsah premieňa na štruktúrované, strojovo čitateľné datasety, ktoré môžu poháňať AI systémy. Predstavte si to ako rozšírenie známych princípov ETL (Extract, Transform, Load) pipeline – ktoré už dlho tvoria chrbtovú kosť dátových skladov – do novej oblasti: dokumentov, e-mailov, chatov, zvuku a videa. Rovnako ako tradičné ETL pipeline automatizujú načítanie, spracovanie a prípravu štruktúrovaných dát z databáz a API, pipeline na integráciu neštruktúrovaných dát zvládajú komplexnosť rozmanitých formátov obsahu vo veľkom meradle. Sila tohto prístupu spočíva v automatizácii a opakovateľnosti. To, čo predtým vyžadovalo týždne vlastného skriptovania a manuálnej údržby, je dnes možné dosiahnuť za pár minút vďaka predpripraveným konektorom a operátorom. Typická pipeline na integráciu neštruktúrovaných dát má tri hlavné fázy: načítanie, transformáciu a nahrávanie.

Načítanie (Ingestion) začína pripojením k dátovým zdrojom, kde sa neštruktúrovaný obsah nachádza. Moderné integračné platformy ponúkajú predpripravené konektory pre podnikové systémy ako SharePoint, Box, Slack, súborové úložiská, e-mailové systémy a ďalšie. Namiesto potreby vlastného kódu na pripojenie ku každému zdroju tieto konektory automaticky zvládajú autentifikáciu, stránkovanie a získavanie dát. To znamená, že dátoví inžinieri sa môžu sústrediť na obchodnú logiku namiesto technických detailov. Fáza načítania tiež rieši počiatočný problém objavovania, kde v rámci podniku neštruktúrované dáta vlastne žijú – čo je v veľkých organizáciách, kde sú dokumenty roztrúsené po desiatkach systémov a úložísk, náročná úloha.

Transformácia je miesto, kde prichádza skutočná inteligencia. Surové dokumenty sú spracované cez sériu predpripravených operátorov, ktoré riešia bežné výzvy neštruktúrovaných dát. Extrakcia textu vytiahne čitateľný obsah z PDF, obrázkov a iných formátov. Deduplikácia identifikuje a odstraňuje duplicitné dokumenty, ktoré by mohli skresliť analýzy alebo plytvať úložiskom. Jazyková anotácia identifikuje jazyk obsahu, čo umožňuje viacjazyčnú podporu. Odstránenie osobných údajov (PII) automaticky vymaže citlivé údaje ako rodné čísla, čísla kariet či mená, čím zabezpečí súlad s predpismi o ochrane súkromia. Chunkovanie rozdelí veľké dokumenty na menšie, sémanticky zmysluplné segmenty – čo je kľúčový krok, pretože AI modely majú kontextové okná a vektorové databázy fungujú lepšie s vhodne veľkými chunkmi. Nakoniec vektorizácia prevedie tieto chunk do embeddingov, číselných reprezentácií požadovaných vektorovými databázami. Všetky tieto transformácie prebiehajú automaticky, bez potreby hlbokých znalostí strojového učenia od dátového tímu.

Nahrávanie (Loading) uloží spracované embeddingy do vektorovej databázy, kde sú okamžite dostupné AI agentom, RAG systémom, modelom na klasifikáciu dokumentov, inteligentným vyhľadávacím aplikáciám a ďalším AI workloadom. Výsledkom je plne automatizovaná pipeline, ktorá zvládne veľké objemy rozmanitého obsahu a okamžite ich sprístupní AI systémom.

Jednou z najsilnejších funkcií modernej integrácie neštruktúrovaných dát je delta processing. Keď sa dokument zmení, systém nemusí spúšťať celú pipeline odznova – zachytí len zmeny (delta) a odošle ich ďalej. To umožňuje udržať pipeline aktuálne vo veľkom meradle bez nutnosti nákladného prepracovania všetkých dát. Pre organizácie s obrovskými úložiskami dokumentov, ktoré sa často menia, je tento prístup prelomový.

Bezpečnosť a riadenie prístupu sú zabudované priamo do integračnej vrstvy. Natívne zoznamy prístupových práv (ACL) zachovávajú oprávnenia na úrovni dokumentov v celej pipeline, čím zabezpečujú, že používatelia aj AI agenti vidia len obsah, na ktorý majú povolenie. To je kľúčové pre súlad s predpismi v regulovaných odvetviach aj pre udržiavanie správy dát v organizáciách so zložitými oprávneniami. Keď je dokument v zdrojovom systéme obmedzený len na určitých používateľov, tieto obmedzenia putujú s dokumentom celou pipeline až do vektorovej databázy, čím je zabezpečené konzistentné uplatňovanie prístupových práv.

Správa neštruktúrovaných dát: Dáta, ktoré sú dohľadateľné, organizované a dôveryhodné

Kým integrácia robí dáta použiteľnými, správa ich robí dôveryhodnými. Správa neštruktúrovaných dát ide ďalej ako len dodanie dát AI systémom; zabezpečuje, že dáta sú dohľadateľné, dobre organizované, správne klasifikované a v súlade s firemnými politikami a regulačnými požiadavkami. Tak ako štruktúrované dáta už dlho ťažia z riešení správy dát – dátové katalógy, sledovanie pôvodu, monitoring kvality – aj neštruktúrované dáta dnes potrebujú podobnú infraštruktúru správy navrhnutú pre ich špecifiká.

Komplexný systém správy neštruktúrovaných dát zvyčajne obsahuje niekoľko kľúčových komponentov. Objavovanie a prepojenie aktív začína identifikáciou všetkých neštruktúrovaných aktív v podniku pomocou predpripravených konektorov na rôzne systémy. Vzniká tak kompletný prehľad o tom, kde sa neštruktúrované dáta nachádzajú – čo je pre mnohé organizácie zásadný prvý krok. Extrakcia a obohacovanie entít premieňa surové súbory na štruktúrované, analyzovateľné dáta identifikáciou kľúčových entít ako mená, dátumy, témy a ďalšie dôležité informácie. Obohacovacie pipeline následne klasifikujú obsah, hodnotia kvalitu a pridávajú kontextové metadáta. Dokumenty môžu byť označené témami (napr. “zmluva”, “zákaznícka spätná väzba”, “špecifikácia produktu”), spojenými osobami, výsledkami analýzy sentimentu alebo inými relevantnými atribútmi. Tieto metadáta zjednodušujú organizovanie, interpretáciu a objavovanie obsahu.

Validácia a kontrola kvality zabezpečujú presnosť a dôveryhodnosť. Výsledky sa zobrazujú v jednoduchých validačných tabuľkách s nastaviteľnými pravidlami a upozorneniami, ktoré označujú metadáta s nízkou dôverou. Ak si systém nie je istý klasifikáciou alebo extrakciou, upozorní na to ľudského recenzenta a zabráni tak tomu, aby sa nekvalitné dáta dostali do AI systémov. Tento human-in-the-loop prístup vyvažuje automatizáciu s presnosťou.

Workflow a katalogizácia presúvajú overené aktíva cez workflow do centrálneho katalógu, čo zlepšuje organizáciu a dohľadateľnosť. S technickými a kontextuálnymi metadátami môžu používatelia inteligentne vyhľadávať a filtrovať naprieč všetkými aktívami. Dátový analytik hľadajúci zmluvy k špecifickému dodávateľovi alebo compliance officer vyhľadávajúci dokumenty s určitými regulačnými požiadavkami teraz nájde relevantné informácie rýchlo, namiesto manuálneho prechádzania tisícov súborov.

Sledovanie pôvodu dát (lineage) a auditovateľnosť monitorujú, ako sa dokumenty presúvajú zo zdroja do cieľa, čím poskytujú plnú viditeľnosť do transformácií a pohybov dát. To je zásadné pre súlad s predpismi, umožňuje organizáciám preukázať, že dáta boli správne spracované a citlivé informácie adekvátne chránené. V regulovaných odvetviach môže byť tento audit trail rozdielom medzi úspešným a neúspešným auditom.

Spolu tieto komponenty správy vytvárajú základ dôvery. Dátové tímy môžu dodávať spoľahlivé, štruktúrované datasety, ktoré umožňujú presné výstupy AI modelov a zároveň zabezpečujú súlad s reguláciami a firemnými politikami.

FlowHunt: Automatizácia pipeline neštruktúrovaných dát pre podnikové AI

FlowHunt rozumie, že prepojenie integrácie a správy neštruktúrovaných dát je kritickým úzkym miestom v adopcii AI v podnikoch. Automatizáciou technických aj governance aspektov správy neštruktúrovaných dát umožňuje FlowHunt organizáciám budovať produkčné AI systémy bez týždňov manuálnej prípravy dát, ktorá tradične predchádza AI projektom. Prístup FlowHuntu spája inteligentnú integráciu dát s komplexnou správou, čo dátovým tímom umožňuje sústrediť sa na obchodnú hodnotu namiesto infraštruktúry. Platforma ponúka predpripravené konektory na podnikové systémy, automatizované transformačné operátory a governance workflowy, ktoré je možné nastaviť bez hlbokých technických znalostí. Táto demokratizácia správy neštruktúrovaných dát znamená, že organizácie všetkých veľkostí môžu teraz využiť svoje podnikové dáta na poháňanie AI agentov a RAG systémov. FlowHunt skracuje čas od surových dát k AI-ready datasetom z týždňov na minúty, čím pomáha urýchliť AI iniciatívy a umožňuje rýchly prechod z prototypov do produkčných systémov.

Ako integrácia a správa spolu poháňajú AI agentov

Skutočná sila sa ukáže, keď integrácia neštruktúrovaných dát a ich správa spolupracujú. Integrácia robí dáta použiteľnými, správa dôveryhodnými. Spoločne odstraňujú medzeru v spoľahlivosti, ktorá historicky bránila úspechu podnikových AI systémov. Uvedieme si praktický príklad: finančná spoločnosť chce vybudovať AI agenta, ktorý pomôže úverovým pracovníkom rýchlo posúdiť úverové riziko analýzou dokumentov, finančných výkazov a historickej korešpondencie zákazníka. Bez správnej integrácie a správy by to vyžadovalo mesiace manuálnej práce: extrakciu textu z PDF, identifikáciu a odstránenie citlivých údajov, organizovanie dokumentov podľa zákazníka a dátumu a manuálne overovanie presnosti a úplnosti dát. S integrovanými pipeline neštruktúrovaných dát a správou je však proces automatizovaný. Dokumenty sa načítajú z viacerých zdrojov, transformujú na odstránenie PII, rozčlenia na zmysluplné segmenty a vektorizujú. Governance vrstva zabezpečí správnu klasifikáciu dokumentov, odstránenie citlivých údajov a to, že len oprávnení úveroví pracovníci majú prístup ku konkrétnym zákazníckym informáciám. Výsledné embeddingy sa nahrajú do vektorovej databázy, kde AI agent okamžite vyhľadá relevantné informácie. Keď agent dostane dopyt k zákazníkovi, prehľadá vektorovú databázu, vyberie najrelevantnejšie pasáže a na ich základe vygeneruje presné hodnotenie rizika. Celý proces, ktorý by trval mesiace, sa teraz deje v reálnom čase, plne v súlade s reguláciami a auditovateľný.

Táto architektúra umožňuje viacero hodnotných využití aj mimo AI agentov. Analytické a reportingové tímy môžu ťažiť zákaznícke hovory na sledovanie trendov nálad bez nutnosti počúvať tisíce hodín záznamov. Compliance tímy môžu skenovať zmluvy na sledovanie regulačných rizík či možných porušení. Prevádzkové tímy môžu analyzovať terénne správy a odhaliť vzorce a neefektívnosti. Tímy zákazníckeho úspechu môžu identifikovať ohrozených zákazníkov na základe analýzy interakcií s podporou. Všetky tieto prípady použitia sú možné vďaka správnej integrácii a správe neštruktúrovaných dát.

Obchodný dopad: Od prototypov k produkčným systémom

Prechod od manuálnej prípravy dát k automatizovaným pipeline neštruktúrovaných dát predstavuje zásadnú zmenu v tom, ako podniky pristupujú k AI. Historicky AI projekty nasledovali predvídateľný vzorec: dátoví vedci postavia pôsobivé prototypy, ktoré fungujú v kontrolovanom prostredí, ale škálovanie do produkcie vyžaduje masívne inžinierske úsilie na zvládnutie reálnej dátovej komplexnosti, compliance a mierky. Táto medzera medzi prototypom a produkciou bola hlavnou prekážkou adopcie AI, pričom mnohé organizácie zistili, že náklady a zložitosť prechodu z dôkazu konceptu do produkcie prevyšujú očakávanú hodnotu.

Automatizovaná integrácia a správa neštruktúrovaných dát túto rovnicu mení. Automatickým riešením dátovej infraštruktúry umožňujú tieto platformy organizáciám prejsť priamo z prototypu do produkcie. Pipeline, ktorá poháňa prototyp, môže byť rovnaká, ktorá poháňa produkčný systém, len škálovaná na väčší objem. Táto kontinuita znižuje riziko, skracuje čas do hodnoty a robí AI projekty ekonomicky životaschopnejšími. Organizácie môžu investície do AI obhájiť vďaka rýchlejšej návratnosti a nižším implementačným nákladom.

Konkurenčná výhoda ide ďalej než len o rýchlosť a náklady. Organizácie, ktoré dokážu využiť svoje neštruktúrované dáta, získavajú prístup k poznatkom a schopnostiam, ktoré konkurencia bez správnej infraštruktúry nedosiahne. AI agent, ktorý presne odpovie na otázky o firemných politikách, produktoch a histórii zákazníka, sa stáva silným nástrojom pre zákaznícky servis, obchod aj interné znalostné riadenie. Compliance systém automaticky skenujúci zmluvy a identifikujúci riziká je násobiteľom sily pre právne a compliance tímy. Analytický systém, ktorý dokáže extrahovať poznatky z interakcií so zákazníkmi, sa stáva zdrojom konkurenčnej inteligencie. Tieto schopnosti sa v čase kumulujú, čím vznikajú rastúce rozdiely medzi organizáciami, ktoré investovali do infraštruktúry dát, a tými, ktoré nie.

Riešenie bezpečnosti, compliance a dôvery

Jedným z hlavných dôvodov, prečo sa podniky zdráhajú zapojiť neštruktúrované dáta do AI systémov, je riziko úniku citlivých informácií. Zle navrhnutá pipeline môže nechtiac odhaliť zákaznícke dáta, vyzradiť obchodné tajomstvá alebo porušiť predpisy o ochrane súkromia. Preto musia byť bezpečnosť a compliance zabudované do infraštruktúry dát od základu, nie pridané dodatočne.

Moderné platformy na integráciu neštruktúrovaných dát riešia tieto obavy viacerými mechanizmami. Odstránenie PII automaticky identifikuje a rediguje citlivé informácie ako mená, rodné čísla, čísla kariet a iné osobné údaje. Access control lists zaručujú, že oprávnenia ostávajú zachované v celej pipeline, takže dokumenty s obmedzeným prístupom v zdrojovom systéme ostávajú obmedzené aj vo vektorovej databáze. Sledovanie pôvodu dát (data lineage) vytvára audit trail, ktorý presne ukazuje, ako boli dáta spracované a presunuté, čo umožňuje compliance tímom preukázať, že s dátami bolo narábané správne. Šifrovanie chráni dáta počas prenosu aj v pokoji. Compliance monitoring vie označiť dokumenty alebo transformácie, ktoré by mohli porušovať firemné politiky alebo regulačné požiadavky.

Tieto bezpečnostné a compliance funkcie nie sú len príjemným bonusom, ale nevyhnutnosťou pre podniky v regulovaných odvetviach ako finančníctvo, zdravotníctvo či verejná správa. Stávajú sa však čoraz dôležitejšími aj pre akúkoľvek organizáciu pracujúcu so zákazníckymi dátami, keďže regulácie ako GDPR a CCPA zavádzajú prísne požiadavky na spracovanie dát. Budovaním compliance priamo do infraštruktúry dát môžu organizácie s dôverou využívať svoje neštruktúrované dáta pre AI bez obáv z porušenia predpisov či únikov dát.

Reálne aplikácie a príklady použitia

Praktické využitie dobre integrovaných a spravovaných neštruktúrovaných dát je rozsiahle a zasahuje prakticky každé odvetvie a funkciu. Tímy zákazníckeho servisu a podpory môžu vybudovať AI agentov s okamžitým prístupom k produktovej dokumentácii, histórii zákazníka a tiketom podpory, čo im umožňuje poskytovať rýchlejšie a presnejšie odpovede na otázky zákazníkov. Obchodné tímy môžu využívať AI agentov na rýchly prístup ku konkurenčnej inteligencii, zákazníckym informáciám a šablónam ponúk, čím zrýchľujú obchodné cykly. Právne a compliance tímy môžu používať AI systémy na skenovanie zmlúv, identifikáciu rizík a zabezpečenie súladu s predpismi. Tímy ľudských zdrojov môžu analyzovať spätnú väzbu zamestnancov, identifikovať trendy a zlepšovať firemnú kultúru. Prevádzkové tímy môžu analyzovať terénne správy, odhaľovať neefektívnosti a optimalizovať procesy. Tímy výskumu a vývoja môžu rýchlo prehľadávať technickú dokumentáciu, patenty a vedecké práce, aby našli relevantné predchádzajúce riešenia a zabránili duplikácii úsilia.

V každom z týchto prípadov hodnota nepramení z AI modelu samotného, ale z kvality a dostupnosti dát, ku ktorým má model prístup. Sofistikovaný jazykový model s prístupom k nekvalitným, neúplným či ťažko dostupným dátam prinesie slabé výsledky. Jednoduchší model s prístupom ku kvalitným, dobre organizovaným a správne spravovaným dátam prinesie cenné poznatky a schopnosti.

Ďalšie kroky: Budovanie škálovateľných, dôveryhodných AI systémov

Ako podniky pokračujú v investíciách do AI, tie, ktoré uspejú, budú tie, ktoré pochopia, že úspech AI závisí od úspechu práce s dátami. Najsofistikovanejšie modely a algoritmy nič neznamenajú bez prístupu ku kvalitným, dôveryhodným dátam. Preto sa integrácia a správa neštruktúrovaných dát stali kľúčovými schopnosťami pre každú organizáciu, ktorá to s AI myslí vážne.

Ďalšie kroky zahŕňajú niekoľko