رهبران فنی · علمی و فنی
عامل هوش مصنوعی باید به دیتا نزدیک شود، نه برعکس
اجرای عامل در مرز حاکمیت دیتا میتواند تکثیر، هزینه انتقال، تأخیر و شکاف مشاهدهپذیری را کاهش دهد.
انتقال دیتای سازمان به یک پشته جداگانه برای عاملهای هوش مصنوعی معمولاً نسخه دیگری از مجوزها، کاتالوگ، ذخیرهسازی و پایش میسازد. با افزایش تعداد ابزارها، هزینه انتقال، تأخیر چندمرحلهای و احتمال تفاوت سیاستها بیشتر میشود.
اصل معماری
رویکرد دیتا-بومی تلاش میکند مدل، بازیابی، حافظه عامل و ابزارها را در همان مرزی اجرا کند که کنترل دسترسی، کیفیت، lineage و مشاهدهپذیری دیتا وجود دارد. در نتیجه سیاست پیش از محاسبه اعمال میشود و ردپای پاسخ به منبع اصلی متصل میماند.
این انتخاب نسخه واحدی برای همه سازمانها نیست. محدودیت فروشنده، محل استقرار و نیاز به مدلهای بیرونی میتواند معماری ترکیبی را ضروری کند. معیار تصمیم باید حجم جابهجایی دیتا، حساسیت، تأخیر، قابلیت حسابرسی و هزینه عملیاتی کل باشد؛ نه صرفاً سرعت ساخت نمونه نمایشی.
برای تبدیل این ایده به نتیجه قابل سنجش، تیم باید مالک تصمیم، داده مرجع، معیار پذیرش و نقطه توقف را از ابتدا مشخص کند. بازبینی دورهای کیفیت، هزینه و اثر کسبوکاری نیز مانع میشود یک آزمایش موفق بدون کنترل به تعهد عملیاتی پرریسک تبدیل شود.