“A estrutura de dados faz um excelente trabalho ao abranger três conceitos necessários para criar aplicativos e processos: o catálogo de dados, o modelo de dados e o acesso a dados”, diz Sanat Joshi, vice-presidente executivo de produtos e inovações da Appian. “Mas agora adicione regras de negócios, modelos de processos, APIs, grupos de segurança, o modelo organizacional e suas inter-relações em uma visão unificada da empresa, e isso se tornará sua camada de contexto.”
Integrações com estruturas de dados
As equipes Devops que estão começando a criar uma prova de conceito de agente de IA podem querer se conectar diretamente às fontes de dados e APIs ideais. Michel Tricot, CEO e cofundador da Airbyte, diz que conectar agentes a APIs ativas é um ótimo começo, mas cria dois grandes problemas: as APIs retornam apenas dados que um agente já sabe solicitar, e cada consulta é uma cadeia de chamadas de API cara que, com sobrecarga, pode sobrecarregar a infraestrutura em volumes de produção.
Tricot diz que a estrutura de dados para casos de uso de IA deve ser dinâmica, aproveitando a descoberta de informações disponíveis a partir de dados replicados, buscando informações contextuais ao vivo e gravando os dados de volta em aplicativos de negócios para atualizar registros.
