Instructions de données instantanées et explicatives avec AI agentique

La prise de décision est complexe, mais obtenir les bonnes idées ne devrait pas l’être.

Cependant, les chefs d’entreprise sont souvent confrontés à des retards en raison des flux de travail d’analyse traditionnels et des équipes de données dépassées. Dans le même temps, les dirigeants de l’IA rencontrent de longs cycles de déploiement et les défis d’intégration.

En fait, 66% de rapport sans les bons outils pour déployer des solutions d’IA qui s’alignent sur les objectifs de l’entreprise. Les défis de l’intégration et les cycles de déploiement longs – souvent sept mois ou plus – réjouissent des progrès et rendent plus difficile la satisfaction des attentes des dirigeants.

AI génératif Et l’agent IA promet une voie à suivre, mais l’adoption reste difficile. 77% des chefs d’entreprise Craignez qu’ils prennent déjà du retard et poussent leurs équipes à accélérer la mise en œuvre.

La réponse n’est pas un outillage plus complexe – il est pré-construit, configurable Applications AI agents.

Ces applications d’IA agentiques permettent aux dirigeants d’IA de faire évoluer plus rapidement l’IA tout en donnant aux chefs d’entreprise les solutions d’IA instantanées, intuitives et fiables qu’ils recherchent.

Blocs routiers vers des réponses dirigés sur l’IA

Alors que l’IA tient la promesse de transformer la prise de décision, plusieurs obstacles enracinés continuent de gêner sa mise en œuvre efficace:

• Données dépassées et équipes de l’IA: La demande croissante d’idées alimentées par l’IA étire les équipes minces. Les demandes sensibles au temps s’accumulent plus rapidement qu’elles ne peuvent être traitées, conduisant à des goulots d’étranglement et à l’épuisement professionnel. De plus, les équipes d’IA sont confrontées à des défis dans la mise à l’échelle des solutions efficacement, ce qui entrave l’adoption et l’impact en temps opportun.
• Déploiement et orchestration d’IA lents: Même lorsque des solutions d’IA sont disponibles, les déplacer du concept à la production est un défi important. L’intégration avec les systèmes d’entreprise, la garantie des données est prête pour l’IA et l’alignement avec les politiques de gouvernance peut prendre des mois – beaucoup trop longtemps pour l’environnement commercial au rythme rapide d’aujourd’hui.
• En libre-service limité, requêtes complexes: Les tableaux de bord traditionnels de Business Intelligence (BI) offrent une visibilité, mais l’analyse ad hoc en temps réel avec des recommandations et des informations sur l’IA nécessite toujours SQL, des requêtes personnalisées ou des analyses avancées – rendre les utilisateurs professionnels dépendants des équipes techniques. Au lieu d’agir sur des informations, ils se trouvent en attente de l’analyste de données pour générer des rapports.
• Sécurité et obstacles à la conformité: Les réglementations strictes sur la confidentialité des données comme le RGPD et le HIPAA, ainsi que les contrôles de sécurité intérieure, sont essentiels pour protéger les informations sensibles. Cependant, chaque demande de données nécessite des approbations, des autorisations et une manipulation sécurisée, ajoutant des frictions qui ralentissent l’accès aux informations commerciales critiques.
  

Ces défis persistants soulignent la nécessité d’une approche transformatrice pour obtenir les entreprises les idées qu’ils veulent aussi vite qu’ils ont besoin – celui qui rationalise les processus et permet aux équipes commerciales et d’IA de réaliser des résultats plus rapides et plus fiables.

Passez des données aux décisions instantanément avec une IA agentique

Les chefs d’entreprise ont besoin d’un moyen plus rapide et plus intuitif d’obtenir des idées alimentées par l’IA sans les équipes techniques surbournantes ou d’attendre des rapports complexes.

C’est pourquoi le Parlez à mon application de données AI de données a été développé.

Contrairement aux tableaux de bord BI traditionnels qui nécessitent une entrée humaine constante, la conversation avec mon application AI d’agent de données récupère et synthétise activement les données, en utilisant une incitation à la chaîne de pensées à fournir des réponses pratiquées par l’entreprise en temps réel.

Pour les chefs d’entreprise, cela signifie:

• Plus les tableaux de bord BI, ne soumettant pas les demandes d’informations ou ne s’appuyant pas sur les requêtes SQL.
  
• La capacité de poser des questions en langage clair et d’obtenir des réponses contextuelles instantanées.
  

Pour les dirigeants de l’IA, cela signifie:

• Élimination des goulots d’étranglement de la requête manuelle.
  
• Accélérer l’adoption de l’IA tout en maintenant la gouvernance et l’évolutivité.
  

Avec Schema Intelligence, l’intégration des données d’entreprise et la conformité intégrée, la conversation à mes données permet aux équipes d’IA de se déployer plus rapidement, de réduire les frais généraux opérationnels et d’aligner l’IA avec les objectifs commerciaux.

Un GPS pour les décisions commerciales

Considérez la conversation à mon application Data Agenttic comme un GPS pour vos décisions commerciales. Au lieu de cartographier l’itinéraire vous-même, demandez simplement où vous devez aller – et le bon chemin apparaît instantanément.

Mais tout comme un GPS ne suggère pas des itinéraires aléatoires, parlez à mes facteurs de données dans le contexte commercial, les tendances historiques et les informations prédictives pour fournir les réponses les plus pertinentes.

• Applications polyvalentes: Que vous optimistes les performances des ventes, le suivi de la santé financière ou l’identification des goulots d’étranglement opérationnels, l’IA récupère, interprète et affine les requêtes de l’IA, en infligeant à la fois la vitesse et la précision.
• Sorties complètes: Parler à mes données fournit des résumés visuels, des tables et même un code source pour une exploration plus approfondie, permettant aux équipes d’IA de personnaliser ou d’étendre l’analyse au besoin.
• Prise de décision habilitée: En éliminant les retards dans l’accès aux données, les leaders à tous les niveaux peuvent identifier les opportunités de grande valeur, pivoter rapidement et maximiser le retour sur investissement, tout en réduisant la dépendance aux équipes techniques pour l’analyse de routine.

«En parlant à mon application de données AI de Data Agent, les chefs d’entreprise et leurs équipes peuvent prendre en toute confiance les décisions éclairées sans attendre le support technique. Les dirigeants de l’IA peuvent conduire plus rapidement à l’adoption de l’IA et garantir l’évolutivité, tout en permettant aux utilisateurs professionnels de poser des questions, de se faire confiance et de visualiser instantanément les informations – toutes selon leurs termes. »
– Justin Swansburg, VP a appliqué l’IA et les prospects techniques sur le terrain

Comment parler à mes données de l’application AI d’agence permettent aux équipes de l’IA et des équipes commerciales

La conversation avec mon application de données offre plusieurs fonctionnalités conçues pour améliorer l’efficacité et l’efficacité:

• IA intégrée, sécurité et logique d’applications
  Le déploiement de solutions d’IA nécessite souvent une personnalisation et une intégration approfondies. Cependant, avec la logique AI intégrée, la logique de sécurité et la logique des applications, les équipes d’IA peuvent rapidement personnaliser l’application selon les besoins commerciaux uniques de leur organisation. Cette approche permet aux utilisateurs professionnels de tirer parti immédiatement de l’IA pour les rapports et les informations, en minimisant le besoin d’ajustements approfondis.
• Intégration de données sans couture
  Travailler avec des données de divers systèmes, tels que Databricks, Snowflake, Google BigQuery et même les fichiers locaux – présente souvent des défis dus aux processus d’intégration manuelle.

  La conversation avec mon application de données aborde cela en incorporant une couche de schéma intégrée qui automatise l’alignement des données, en réduisant le besoin de réconciliation manuelle sur diverses tables et sources de données. Cette automatisation minimise les données temporelles et les équipes d’IA passent à résoudre les problèmes de données, permettant aux chefs d’entreprise d’accéder à des informations plus rapides et plus fiables.
  

• Optimisation rentable du système
  La sélection des systèmes d’IA appropriés est crucial pour équilibrer les performances et les coûts. En offrant une bibliothèque de LLMS adaptées à des besoins commerciaux spécifiques, les équipes d’IA peuvent choisir des composants sous-jacents qui optimisent les dépenses tout en maintenant l’efficacité. Cette flexibilité garantit que les initiatives de l’IA restent à la fois efficaces et économiques.
• Interaction du langage naturel
  L’accès aux informations sur les données ne devrait pas nécessiter une expertise technique. En permettant des requêtes en langage naturel, les utilisateurs peuvent explorer les données, découvrir des informations et prendre des décisions plus rapidement, sans avoir besoin de SQL ou en attendant les analystes des requêtes de routine.

  Pour les équipes techniques, la disponibilité du code Python ou SQL sous-jacente permet d’examiner, de modifier et de réutiliser, offrant des capacités analytiques plus profondes en cas de besoin.

• Analyse avancée simplifiée
  Tirer parti des idées alimentées par l’IA et des outils d’analyse basés sur Python sans codage peut démocratiser l’analyse des données. Les utilisateurs peuvent générer des graphiques, des tables et du code source pour répondre aux questions sans effort, ce qui rend les analyses avancées accessibles à un public plus large.
• Sécurité et conformité intégrées
  Assurer le respect des normes telles que le RGPD et le HIPAA est essentiel dans l’environnement actuel axé sur les données. Les fonctionnalités de sécurité intégrées garantissent que l’accès aux données est sécurisé, permettant aux processus décisionnels de se poursuivre sans compromettre la conformité.
• Adaptabilité spécifique à l’industrie
  Différentes industries sont confrontées à des défis uniques. En offrant des visualisations et des analyses en temps réel adaptées à des besoins spécifiques de l’industrie, les utilisateurs peuvent acquérir des informations précises et conscientes.

  Des invites et des visualisations personnalisables – y compris les graphiques, les graphiques et les recommandations sur mesure – sont des analyses plus approfondies et une prise de décision éclairée, une alignement avec les priorités spécifiques de chaque industrie.
  

Les bonnes réponses de vos données juste lorsque vous en avez besoin

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Imaginez que votre équipe d’IA offrant une puissante expérience d’IA agentique sur laquelle vos chefs d’entreprise s’appuient quotidiennement pour obtenir des réponses précises en interrogeant simplement vos sources de données approfondies.

C’est ce qui est possible avec la conversation avec mon application de données AI Agent.

Intégrer de manière transparente l’IA génératrice et agentique dans le processus de prise de décision de votre organisation, éliminant les retards, les complexités et les dépendances techniques.

Plus de longs cycles de développement de l’IA durables, des défis d’intégration ou des préoccupations concernant la sécurité et la gouvernance.

Découvrez comment ça marcheet invitez votre équipe à en faire l’expérience de première main.

À propos de l’auteur

Savita Raina

Directeur principal du marketing produit

Savita a plus de 15 ans d’expérience dans l’industrie des logiciels d’entreprise. Auparavant, elle a été vice-présidente du marketing produit chez Primer AI, une principale société de technologie de défense de l’IA.

L’expertise approfondie de Savita s’étend sur la gestion des données, l’IA / ML, le traitement du langage naturel (NLP), l’analyse des données et les services cloud sur les modèles IaaS, PaaS et SaaS. Sa carrière comprend des rôles percutants dans des sociétés technologiques éminentes telles que les instruments Oracle, SAP, Sybase, Proofpoint, Oerlikon et MKS.

Elle est titulaire d’un MBA de l’Université de Santa Clara et d’une maîtrise en génie électrique du New Jersey Institute of Technology. Passionné par le redonner, Savita est membre du conseil d’administration de Conard House, un organisme sans but lucratif de la région de la baie offrant des services de soutien et de santé mentale de soutien à San Francisco.

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Brian Bell Jr.

Directeur principal du produit, production d’IA, Datarobot

Brian Bell Jr. dirige la gestion des produits pour la production d’IA chez Datarobot. Il a une formation en ingénierie, où il a dirigé le développement de données de données Datarobot et d’infrastructure d’ingénierie ML. Auparavant, il avait des positions avec le NASA Jet Propulsion Lab, en tant que chercheur en machine apprentissage avec le groupe de conception et d’optimisation évolutionnaire du MIT, et en tant qu’analyste de données dans FinTech. Il a étudié l’informatique et l’intelligence artificielle au MIT.