Sempre più organizzazioni si rendono conto che anche i loro dati di altissima qualità non siano pronti per consentire agli agenti di IA per prendere decisioni basate su di essi.
Per sapere con certezza se i vostri dati sono “adatti agli agenti” – e non solo “adatti ai report” – avete bisogno di strumenti per verificarlo.
Ecco cinque test che potete eseguire nel vostro ambiente per assicurarvi che i vostri dati siano di livello "agente".
1. I vostri dati sono coerenti su tutti i sistemi con cui interagisce un agente?
Si tratta di capire se i vostri sistemi hanno un motivo strutturale per essere allineati, oppure se ciascuno di essi è lasciato libero di mantenere la propria versione della realtà.
Per valutarlo, esamina:
- Con quale frequenza i campi chiave relativi alla stessa entità non coincidono tra i diversi sistemi, ad esempio la descrizione di un prodotto, i dati di contatto di un cliente o lo stato di un fornitore
- Se tali discrepanze vengono rilevate automaticamente o emergono solo quando si verifica un errore a valle
- Se ogni sistema attinga da un’unica fonte regolamentata o mantenga una propria copia che può subire variazioni nel tempo
Se la risposta a quest’ultimo punto è “una propria copia”, un operatore non ha modo di sapere quale versione sia corretta.
Agirà in base a quella che raggiunge per prima, e la decisione si porta dietro tale incertezza.
2. I vostri dati sono sufficientemente completi da consentire a un agente di agire senza dover fare supposizioni?
Un report può aggirare un campo mancante. Una dashboard mostra uno spazio vuoto, e chi la legge sa che deve chiedere a qualcuno. Ma un operatore non ha nessuno a cui chiedere.
Per un agente, la completezza non dipende da quanto un record appaia completo nel complesso, ma dagli attributi specifici richiesti da un flusso di lavoro. Questi attributi sono compilati in modo coerente in ogni record coinvolto in quel flusso di lavoro?
Per verificarlo, mappare un flusso di lavoro dell’agente dall’inizio alla fine ed elencare tutti i campi da cui attinge i dati.
Quindi eseguire un controllo di compilazione rispetto a tale elenco, non rispetto al record nel suo complesso. Esaminare il tasso di errore per campo piuttosto che per record.
Una scheda cliente può superare tutti i controlli di completezza previsti dai report e tuttavia presentare omissioni relative allo stato dei diritti su una quota significativa di conti. Questo non rappresenta un grosso problema in una dashboard. Ma quando un operatore deve decidere a cosa ha diritto un cliente, si bloccherà o dovrà tirare a indovinare.
3. I vostri dati sono corredati di un contesto che un operatore possa interpretare autonomamente?
Un valore grezzo non comunica all’operatore il suo significato. Uno strumento di reportistica estrae un numero e lo presenta, mentre è una persona a decidere cosa esso implichi. L’operatore deve decidere autonomamente.
Per verificarlo, scegliete un tipo di record e controllate se le relazioni da cui dipende sono memorizzate come dati strutturati, e non solo note alle persone che lo utilizzano:
- La categoria di un prodotto è mappata in modo coerente in tutti i mercati in cui viene venduto? Oppure varia a seconda della regione senza alcun collegamento tra le diverse versioni?
- Il nome dell’account di un cliente corrisponde a un’unica entità giuridica? Oppure due record potrebbero descrivere la stessa azienda senza alcun collegamento tra loro?
Se tali relazioni esistono solo come qualcosa che una persona sarebbe in grado di riconoscere, un agente non ha nulla su cui eseguire una query.
Agirà sul valore grezzo e non c’è modo di prevedere se tale lettura sia corretta.
4. I vostri dati sono accurati proprio nel momento in cui un agente li utilizza?
Un report può essere generato sulla base dei dati di ieri ed essere comunque utile. Per un agente che deve prendere una decisione in tempo reale, invece, non è così.
Per verificarlo, scegli un campo che cambia frequentemente, ad esempio:
- Livelli delle scorte
- Tempi di consegna dei fornitori
- Classificazione dei prodotti
- Stato della capacità
- Stato di conformità o certificazione
Confrontare il valore presente nel sistema da cui un agente effettua la lettura con il valore presente nel sistema di riferimento nello stesso momento.
Quindi verificare il ritardo. Quanto tempo impiega un aggiornamento effettuato in uno dei due sistemi per raggiungere l’altro?
Un ritardo di qualche ora non ha alcuna rilevanza in un rapporto settimanale. Ma per un operatore che smista le scorte o conferma la disponibilità in tempo reale, quello stesso ritardo significa che sta agendo sulla base di un dato che era già errato nel momento in cui è giunto alla decisione.
Se i tuoi sistemi si sincronizzano a intervalli prestabiliti anziché in modo continuo, quella frequenza è la vera risposta alla domanda su quanto siano aggiornati i tuoi dati.
5. I vostri dati possono dimostrare cosa ha deciso un agente e perché?
Gli agenti prendono decisioni senza che nessuno li osservi in tempo reale, il che significa che la prova deve già esistere nel momento in cui qualcuno la richiede.
In questo test, scegli una decisione presa da un agente nell’ultimo mese e prova a rispondere a quattro domande senza chiedere aiuto a nessuno:
- Quale versione di ciascun record di input ha consultato l’agente e a che ora?
- Quale regola o politica è stata applicata a quella decisione, ed era la versione in vigore in quel momento?
- Dove è stata registrata la decisione e per quanto tempo viene conservato quel registro?
- Se l’agente ha trasmesso il proprio output a un altro agente o sistema, riesci a ricostruire cosa è successo in seguito?
Se è possibile rispondere a tutte e quattro le domande attingendo direttamente dal sistema stesso, è possibile ricostruire la decisione su richiesta.
Se una qualsiasi risposta dipende dalla memoria di qualcuno, da uno screenshot o da un registro che viene sovrascritto dopo un determinato numero di giorni, non vi accorgerete che è impossibile da dimostrare finché qualcuno non lo chiederà.
Da cosa dipende il superamento di tutti e cinque i test sui dati di livello agente?
Il superamento di tutti e cinque i test dipende da quanto siano ben strutturati e interconnessi i dati relativi a prodotto, cliente, fornitore, sede e partner commerciale. Non si tratta di un singolo ambito considerato isolatamente.
Un agente raramente rimane all’interno di un unico ambito.
- Una decisione di approvvigionamento riguarda contemporaneamente i dati relativi ai fornitori e ai prodotti
- Una decisione relativa ai servizi riguarda contemporaneamente i dati relativi ai clienti e ai prodotti
Se un dominio soddisfa i requisiti e un altro no, l’agente eredita quello più debole nel momento in cui il suo flusso di lavoro passa da uno all’altro.
Ecco perché risolvere i domini uno alla volta raramente porta un’organizzazione dove dovrebbe arrivare. Il lavoro che fa davvero la differenza collega tutti i domini senza perdere:
- Coerenza
- completezza
- Contesto
- Accuratezza
- Tracciabilità
Proprio come l’alimentazione alla base del programma di allenamento di quell’atleta, anche questo aspetto va mantenuto. Non si tratta di una soluzione una tantum.
In che modo Stibo Systems riesce a riunire tutto questo in un’unica piattaforma?
Attraverso STEP, la nostra affidabile piattaforma di intelligence, Stibo Systems organizza i dati relativi a prodotti, clienti, fornitori e partner commerciali all’interno di un’unica piattaforma, in modo che i cinque criteri siano soddisfatti contemporaneamente in tutti e quattro gli ambiti.
- Un modello di dati condiviso tra i diversi ambiti, in modo che un prodotto, il suo fornitore e il cliente che lo acquista rimangano collegati e coerenti tra loro
- Regole di governance e di accesso integrate nei dati stessi, in modo che gli agenti ereditino automaticamente le regole corrette mentre agiscono
- Lineaggio completo su ogni record, in modo che ogni dato di input utilizzato da un agente e ogni dato di output da esso prodotto possano essere ricostruiti su richiesta
- Sincronizzazione continua tra i sistemi collegati, in modo che gli agenti operino sulla base di dati aggiornati anziché su un’istantanea periodica
Il risultato è una base che continua a reggere man mano che si aggiungono nuovi agenti, anziché una configurazione che deve essere ricontrollata ogni volta.
FAQ
Che cos'è il dato di livello agente?
I dati di livello agente sono dati aziendali strutturati per supportare il processo decisionale autonomo: coerenti tra i sistemi, completi a livello di dominio, semanticamente ricchi, accurati in tempo reale e completamente tracciabili. La maggior parte dei dati aziendali è stata creata per la reportistica, il che stabilisce un livello più basso.
In che modo i dati di livello agente sono diversi dai dati puliti?
I dati puliti possono essere accurati all'interno di un singolo sistema e comunque fallire per un agente se entrano in conflitto con un altro sistema, mancano di contesto o non possono essere tracciati dopo il fatto. La pulizia è necessaria ma non sufficiente per il livello di agente.
Gli agenti AI possono lavorare con i dati aziendali esistenti?
Spesso solo parzialmente. La maggior parte dei dati aziendali non era predisposta per l'azione autonoma, quindi gli agenti potrebbero bloccarsi, indovinare o agire su input obsoleti o incoerenti a meno che i dati non vengano aggiornati.
Cosa succede se un agente AI utilizza dati errati?
A differenza di un essere umano che esamina un rapporto, un agente agisce immediatamente su ciò che trova. Un'incoerenza o una lacuna non vengono rilevate prima che venga presa una decisione, diventano la decisione.
Come prepari i dati per gli agenti AI?
La preparazione significa affrontare cinque aree: coerenza tra i sistemi, completezza a livello di dominio, contesto semantico, accuratezza in tempo reale e governance con piena tracciabilità, attraverso tutti i domini di dati connessi piuttosto che uno alla volta.
Qual è il ruolo della gestione dei dati master nella prontezza all'IA?
MDM fornisce la base strutturata e governata che collega i dati di prodotto, cliente, fornitore e partner commerciali, il che consente agli agenti di agire in modo affidabile attraverso i domini invece di fallire nel passaggio tra di essi.
