“O sucesso dos agentes da IA exige uma plataforma fundamental para lidar com a integração de dados, automação eficaz de processos e gerenciamento de dados não estruturado”, diz Rich Waldron, co-fundador e CEO da Tray.ai. “Os agentes da IA podem ser arquitetados para se alinhar com políticas de dados rigorosas e protocolos de segurança, o que os torna eficazes para as equipes de TI impulsionarem os ganhos de produtividade, garantindo a conformidade”.
Mike Connell, COO da Fothed, diz que você precisa de um alto volume de limpos e (para algumas aplicações) rotulados dados que representam com precisão o domínio do problema para treinar e validar modelos. Connell diz: “Um pipeline de dados robusto é essencial para pré-processamento, transformação e garantir a disponibilidade de fluxos de dados em tempo real para refinar o modelo e mantê-lo calibrado a um mundo em mudança. Além disso, você deve considerar a necessidade de ontologias ou incorporações específicas de domínio para aprimorar os recursos contextuais de entendimento e tomada de decisão do agente. ”
Em relação à segurança e conformidade, Joseph Regensburger, vice -presidente de pesquisa da Immuta, diz que os agentes da IA têm identidades; portanto, o acesso a cadeias de IA complexas e gráficos de conhecimento requer controles como se fossem humanos. Regensburger recomenda: “Capture as frequentes mudanças nos regulamentos e acordos comerciais em uma solução de controle de acesso e aplique -os a todos os possíveis atores humanos e de máquinas”. Manter as regras de negócios em mudança é essencial para garantir que os agentes de IA não sejam desenvolvidos com base em acordos de uso desatualizados.
