AI analitik agentləri ilə işlərkən, nəzarət mexanizmlərinin əhəmiyyətini düşünmüsünüzmü? Böyük bir pərakəndə satış şirkətinin maliyyə direktorunu təsəvvür edin. O, şirkətin yeni AI analitik agentinə sadə bir sual verir: “Son rübdə gəlirlərimiz nə qədər idi?” Cavab dərhal gəlir. Özündən əmin. Təmiz. Amma səhv.
Bu cür hallar, çox sayda təşkilatın düşündüyündən daha tez-tez baş verir. AtScale şirkəti göstərir ki, sadəcə model parametrlərinin artırılması, təşkilatların üzləşdiyi AI idarəetmə və kontekst problemlərini həll edə bilmir.
Niyə Böyük Modellər Həll Deyil
AI sistemləri qeyri-müəyyən və ya idarə olunmayan məlumatları sorğuladıqda, modelin mürəkkəbliyini artırmaq problemi çözmür, əksinə onu daha da çətinləşdirir. Təşkilatlar sürətlə agentik AI inkişaf etdirərək, məlumatları təhlil edən, anlayışlar yaradan və avtomatlaşdırılmış iş axınlarını tetikleyen sistemlər yerləşdirir.
TDWI araşdırmasına görə, iştirakçıların yarısı AI idarəetmə təşəbbüslərini ya qeyri-mükəmməl, ya da çox qeyri-mükəmməl olaraq xarakterizə edir.
Böyük modellərin daha yaxşı performans təmin edəcəyi ilə bağlı AI sənayesində tənzimlənməmiş bir fərziyyə mövcuddur. Lakin, bu fərziyyə korporativ analitikada tez bir zamanda çökə bilər.
Effektiv İdarəetmə Tədbirləri
Təşkilatlar, fərqli alətlərdə gizlənmiş iş qaydaları, fərqli komandalar arasında uyğunsuz təriflər və heç bir audit izi olmayan nəticələr kimi struktur problemlərini həll etməlidir. Böyük model, struktur problemləri həll etmir, sadəcə daha axıcı şəkildə etibarsız cavablar istehsal edir.
AtScale müştərilərində müşahidə olunan ümumi bir tema var: İdarə olunmamış məlumat tərifləri təşkilatların AI qatına keçdikdə, problemlər orada dayanmadı. Əksinə, tez-tez daha sürətlə və daha az şəffaflıqla irəlilədi.
Nəticə: AI analitik agentləri üçün daha böyük modellər deyil, yaxşı tənzimlənmiş və nəzarət edilmiş idarəetmə mexanizmləri lazımdır.
