RSS VentureBeat
Подписаться
Почему предприятия, ориентированные на инициативу, должны превратиться в системы, способные к обучению
Организации ежедневно генерируют ценные знания, которые системы искусственного интеллекта часто не используют. Эти знания, зафиксированные в различных форматах, редко влияют на будущие решения ИИ. Следующим рубежом для организаций является "агентное предприятие", которое учится посредством ИИ, а не просто использует его. Отличием будет способность агента учиться на основе операционного опыта, а не только на переобучении моделей. Эти собранные знания повышают будущую производительность агента без необходимости изменения основной модели ИИ.
Обратные связи имеют решающее значение, превращая каждое взаимодействие агента и его результат в возможность для обучения. Наблюдаемость ИИ обеспечивает видимость поведения агента, но реальная ценность заключается в преобразовании этого наблюдения в институциональную память. Это позволяет организациям перейти от простого мониторинга ИИ к активному обучению его. Комплексная система обучения может интегрировать знания от агентов безопасности, наблюдаемости и сетевых агентов.
При возникновении инцидента эксперты-люди решают его, и это решение содержит важные знания, которые могут быть зафиксированы. Эти собранные знания позволяют агентам учиться на прошлых событиях, улучшая решение проблем в будущем. Архитектура обучающегося агентного предприятия включает память, базы знаний, информационную ткань, наблюдаемость ИИ и плоскость управления. Эта интегрированная система позволяет ИИ постоянно совершенствоваться, а предприятию становиться более интеллектуальным. Организации, которые создадут такие обучающиеся экосистемы, преуспеют в эпоху ИИ.
