AI代理被设计用于自动化任务和流程,使其成为希望优化其运营的组织的一个有价值的工具。然而,尽管具有潜在的好处,AI代理往往在没有坚实的数据基础的情况下难以取得成功。
据Xebia全球CTO尼尔斯·泽伊勒马ker表示,为AI代理提供动力的数据对其有效性至关重要。“如果你不考虑这一点,你可能会得到表现不佳的代理。”他说,“它们只能根据其训练数据的好坏来进行工作,如果这些数据是薄弱或不完整的,它们将很难做出正确的判断。”
泽伊勒马ker的话突显了从一开始就使数据可供AI消费的重要性。这意味着不仅要提供原始数据,还要确保数据准确、完整且与正在自动化的具体任务和流程相关。如果没有坚实的数据质量基础,AI代理可能会迅速变得不可靠且无效,导致资源浪费并降低生产力。