借助数据驱动AI实现成功背后隐藏的原因在于缺乏强大的数据基础使其无法有效运行。据Xebia的全球CTO尼尔斯·泽莱默斯表示,“数据实力是扩展代理型AI的关键”。这意味着,如果一个组织不能充分利用其数据,将难以从人工智能中获得好处。
为了使代理型AI代理能够有效地从中学习,数据必须干净、准确且全面。基础薄弱可能导致对用户行为、偏好和上下文的理解不足,从而导致无效甚至适得其反的结果。这也是为什么在部署AI代理之前,组织需要投入时间和资源来准备其数据的原因。
很多时候,未能提供必要的数据可能是由于文档记录不佳或人类分析师培训不足所致。然而,这通常会对生产力和效率造成重大影响。通过优先考虑数据驱动的AI开发,组织可以避免这些陷阱并解锁代理型代理的全部潜力,最终实现更大的成功和更好的决策。