AI-agenter tvingar företag att bygga om sina datagrunder

Indiska företag ställs inför utmaningar när de flyttar AI-tillämpningar från pilotprojekt till produktion. Trots att 73 procent av de undersökta företagen rapporterar mätbara fördelar från AI-investeringar, anser endast 4 procent att deras företagsdata är helt redo för AI i stor skala. Detta gap kräver att företagen åtgärdar års ackumulerad dataskuld.

Datamodellen är ofta fragmenterad eftersom systemen byggdes för olika team och användningsfall. AI-agenter, som förväntas kunna agera över hela organisationen, behöver tillgång till data, förståelse för dess innebörd och rätt kontext. Detta kräver integration av data, identifiering av data i realtid, säkerställande av agenternas kontextförståelse och hantering av åtkomsträttigheter.

Inc42 anordnade, i samarbete med Oracle, en rundabordssamtal om datagrunder för AI vid CTO Summit 2026. Diskussionen betonade att affärsbehoven och målen bör styra datarkitekturen, agenternas åtkomst och implementeringskostnaderna.

Deltagarna betonade vikten av att först definiera problemet som ska lösas innan teknikval görs. "Börja med ett resultatfokus och ta sedan reda på vad som ska byggas", sade Syed Mohd Bilal från Perfios. Den oförutsägbara naturen hos AI-agenter kräver mer flexibla datagrunder som stöder både kända och framtida applikationer.

Dessutom är det avgörande att bygga kontext i data. AI-agenter måste förstå datastrukturen och dess innebörd. Ett semantiskt lager, som tolkar datans betydelse, blir allt viktigare för att stödja agenternas resonemangsförmåga. Samtidigt är hantering av dataanvändning och fastställande av åtkomstbehörigheter avgörande för att säkerställa datasäkerhet och regelefterlevnad.