Företags-AI:s tillförlitlighet beror på dess underliggande dokument

Utbyggnaden av företags-AI har avslöjat ett grundläggande problem: AI:ns tillförlitlighet beror direkt på kvaliteten och enheten i den data den använder.

Många företag har närmat sig AI genom att bygga separata kontextualiseringsprocesser för varje applikation. Detta innebär att koppla samman företagssystem, bearbeta och skapa inbäddningar samt bygga hämtningspipelines. Medan denna modell fungerar för enskilda assistenter eller "co-pilots", behandlar den företagsinformation som applikationsspecifik kontext snarare än en delad företagsresurs.

När organisationer implementerar fler AI-applikationer börjar detta mönster bryta samman. Olika team bearbetar samma dokument, underhåller separata inbäddningar och index, och skapar motstridiga representationer av samma företagsinformation. Utmaningen är inte längre bara att tillhandahålla kontext till AI-system, utan att hantera själva företagsinformationen.

För företag som står inför dessa utmaningar ligger lösningen i att övergå till en delad företagsdataplattform. Denna modell säkerställer att alla AI-applikationer använder samma, pålitliga datakälla, istället för att varje applikation upprätthåller sin egen separata kontext. Denna typ av arkitektur hanterar data centralt och publicerar återanvändbara representationer för alla AI-applikationer, vilket förbättrar konsekvensen och minskar dubbelarbetet.