Dlaczego AI zaczyna się od danych?
Model nie wie automatycznie, czym jest marża, dobry produkt, anomalia albo właściwy poziom zapasu w konkretnej firmie. Ten kontekst istnieje w danych, procesach i regułach biznesowych. Platforma danych porządkuje go tak, aby AI mogło działać na wiarygodnym materiale.
Trzy klasy zastosowań
Predykcja: popyt, awarie, jakość. Rekomendacja: jakie działanie podjąć przy określonym stanie procesu. Agenci: wyszukiwanie, analiza i wykonywanie zadań z użyciem firmowych danych oraz narzędzi.
Zamknięta pętla decyzji
Najciekawsza architektura łączy dane → model → rekomendację → akcję w aplikacji lub automatyzacji → pomiar efektu. Wtedy AI nie jest osobnym chatbotem, tylko elementem procesu biznesowego.
Governance AI
Potrzebne są zasady dostępu do danych, monitorowania jakości odpowiedzi, audytowalności decyzji, oceny ryzyka oraz odpowiedzialności człowieka w procesie. Im większa autonomia rozwiązania, tym ważniejsze są guardrails.
Najczęstsze pytania
Czy trzeba mieć Fabric, żeby wdrażać AI?
Nie. Fabric jest jednym z możliwych fundamentów danych, ale rozwiązania AI mogą działać z Azure, Databricks i innymi źródłami. Kluczowe są jakość, dostępność i governance danych.
Czy każde AI wymaga ML od zera?
Nie. Często warto wykorzystać gotowe modele i skupić się na danych firmowych, retrieval, integracji z procesem oraz ocenie jakości.
Powiązane materiały
Potrzebujesz wdrożenia lub audytu?
MicrosoftBI wyjaśnia podejście i architekturę. Jeżeli chcesz przejść do realizacji, sprawdź usługę Antdata odpowiadającą temu obszarowi.
Usługi Antdata →