Zaledwie cztery na dziesięć pilotaży AI dochodzą do produkcji.
To właśnie na jakości danych firmy najczęściej próbują najpierw udowodnić wartość agentycznej AI. Gartner od dawna wskazuje augmented data quality jako jedną z pierwszych umiejętności AI, po które sięgają przedsiębiorstwa, a jednocześnie wymienia utratę kontroli jako główne ryzyko AI dla dużych organizacji. Te dwa fakty zderzają się w chwili, gdy firma chce pozwolić AI samodzielnie wykrywać i naprawiać błędy w danych.
Podczas spotkania pokażemy wzorzec zarządzanego procesu agentowego w jakości danych: AI diagnozuje defekt i proponuje poprawkę, deterministyczny silnik uruchamia wyłącznie zatwierdzone reguły logiczne, a każda rekomendacja, wraz z dowodami, poziomem pewności i śladem audytowym, trafia do człowieka, który ją zatwierdza, zanim cokolwiek się zmieni. Podczas wystąpienia pokażemy, jak wykrywanie, diagnoza, rekomendacja i walidacja łączą się w jedną, w pełni nadzorowaną pętlę, dlaczego samonaprawianie danych wdraża się etapami, a nie naraz, oraz czego potrzebuje platforma danych, by można jej było zaufać w bezpośrednim kontakcie z danymi produkcyjnymi.
.png)
