アジェンティックAIコンテキストのための非構造化データの活用
非構造化データは企業が実際に保有する情報の80%以上を占めていますが、依然としてAIの最大の盲点です。BARCリサーチ担当VPのKevin PetrieとDataXray CEOのKyle DuPontが、これらのファイルをどのようにガバナンスしAI対応にするかについて語ります。
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スケールするAIプログラムの4つの決断
取締役会レベルのギャップを埋める
79%の組織が非構造化データから安全に価値を引き出せると回答していますが、特定のユースケースに適したファイルを実際に見つけられるのはわずか29%です。
自社がそのギャップのどちら側にいるかを把握することで、取締役会が承認したロールアウトの途中で不足を発見するのではなく、防御可能なAIロードマップにコミットできます。
パイロットのスケール停滞を防ぐ
200件の厳選されたファイルで全員を感動させたパイロットは、20,000のSharePointサイトに展開すると崩壊します。top-K検索は10億件のチャンクから正しいものを返すことはほとんどありません。
追加のインフラではなくコンテキストレイヤーで修正することが、スケールするプログラムと新たな8桁のプラットフォーム費用との違いです。
ビジネスにイエスと言う
74%がまだ非構造化データを手動でガバナンスしており、ITがサポートできるチーム数を制限し、ボトルネックに見せています。
ファイルレベルでの分類とアクセスを自動化することでそれを逆転させます。ビジネスユニットは数日で承認され、リスクは監査での指摘だけでなく、誤った文書に基づく意思決定です。
支出を正しく順序付ける
ベクトル化を行っているのはわずか17%で、リーダーたちはまだ分類と検証を先に進めています。
その順序は予算レビューで擁護する価値があります。ファイルが何であるかを知るエージェントは検索作業を自ら行い、安価な基盤がより多くのユースケースを支えることになるからです。
登壇者紹介
KevinはBARCでデータ管理プラクティスを率い、AI、データ統合、データガバナンスについて執筆しています。30年にわたり、業界アナリスト、インストラクター、マーケター、サービスリーダー、テクノロジージャーナリストとして、テクノロジーが実務者にとって何を意味するかを解き明かしてきました。EMC Pivotalでアメリカ大陸およびEMEAのデータ分析サービスチームを構築し、現在Qlikの一部であるデータ統合プロバイダーAttunityでフィールドトレーニングを運営しました。頻繁な講演者であり、データ管理に関する2冊の著書の共著者であるKevinの主な関心は、データおよびAIリーダーがデータの価値を最大限に活用する方法を教えることです。
Kyleは、企業が次々とAIで同じ壁にぶつかるのを目の当たりにしてDataXrayを共同創設しました。最も価値のある情報を保持するファイル、つまりAIが機能するために必要なドキュメント、メール、契約書は、どのツールも開くことも読むことも分類することもできないファイルでした。主要な金融機関、政府機関、防衛組織と協力し、そのデータを可視化してAI、コンプライアンス、セキュリティワークフローに対応させてきました。DataXrayはエンタープライズ全体のファイルを読み取り分類し、その結果を既存のAI、コンプライアンス、セキュリティツールにフィードします。データを移動させることなく。
非構造化データは、差別化されたアジェンティックAIを構築する鍵を握っていると私は考えています。信頼できる事実は多くの場合テーブルから得られますが、ニュアンス、つまり真のコンテキストは非構造化データから得られます。
アジェンティックAIはコンテキストで動きます。コンテキストはファイルの中にあります
それを実現するために必要なことを、セッションでご覧ください。