AI აგენტები უკვე გასცდნენ კოდირების ასისტენტებისა და ჩატბოტების ფარგლებს. ისინი იჭრებიან ბიზნესის ოპერაციულ ბირთვში. ROI (ინვესტიციის უკუგება) ერთი შეხედვით პერსპექტიულია, მაგრამ ავტონომია შესაბამისი მონაცემების გარეშე არის კატასტროფის რეცეპტი. ბიზნეს ლიდერებს ახლავე სჭირდებათ საძირკვლის ჩაყრა, თორემ ხვალ უკვე გვიან იქნება.
წარმოიდგინეთ საშუალო ზომის ორგანიზაცია, რომელიც მართავს 4,000 აგენტს. თითოეული მათგანი იღებს გადაწყვეტილებებს, რომლებიც პირდაპირ გავლენას ახდენს შემოსავალზე, შესაბამისობასა და მომხმარებელთა გამოცდილებაზე. ერთი აგენტი პასუხისმგებელია ლოჯისტიკაზე, მეორე — მარკეტინგზე, მესამე — ფინანსებზე. და თუ ისინი არ 'საუბრობენ' ერთ ენაზე — ანუ არ იყენებენ ერთსა და იმავე მონაცემებს — თქვენ იღებთ სრულ კაკაფონიას. მარკეტინგის აგენტი სთავაზობს ფასდაკლებას კლიენტს, რომელიც ფინანსურმა აგენტმა გადახდისუუნარობის გამო შავ სიაში შეიყვანა. ლოჯისტიკის აგენტი უკვეთავს საქონელს საწყობში, რომელიც უკვე გადავსებულია, რადგან გაყიდვების აგენტმა პროგნოზი არ განაახლა. ეს არ არის ფანტასტიკა; ეს არის 'აგენტური ქაოსი', რომელიც უკვე კაკუნებს კარზე.
Boston Consulting Group-ის (BCG) უახლესი კვლევის თანახმად, კომპანიების 60% აცხადებს მინიმალურ მოგებას AI ინვესტიციებიდან, მიუხედავად უზარმაზარი ხარჯებისა. ეს არის შოკისმომგვრელი სტატისტიკა. მილიარდები იყრება ქარს.
რატომ ხდება ეს? რატომ არის, რომ კომპანიების უმეტესობა ვერ იღებს შედეგს? პასუხი მარტივია და მტკივნეული: მონაცემთა ინფრასტრუქტურა. ლიდერები, რომლებიც წარმატებას აღწევენ (და ისინი მხოლოდ 5%-ს შეადგენენ), ხუთჯერ მეტ შემოსავალს და სამჯერ მეტ ხარჯების შემცირებას იღებენ. განსხვავება არ არის მოდელებში (ყველა იყენებს GPT-4-ს ან Claude-ს), განსხვავება არ არის ფულში. განსხვავება არის იმაში, თუ რამდენად მზად არის მათი მონაცემები ამ მოდელების გამოსაკვებად. სანამ AI-ს მასშტაბირებას მოახდენდნენ, ამ 'მომავლისთვის აშენებულმა' კომპანიებმა შექმნეს კრიტიკული მონაცემთა ბაზა. მათ გაასუფთავეს, გააერთიანეს და მოაწესრიგეს თავიანთი ციფრული აქტივები.
ათწლეულების განმავლობაში, კომპანიები აგროვებდნენ 'მონაცემთა ვალს'. შესყიდვები, შერწყმები, მორგებული სისტემები, დეპარტამენტული ხელსაწყოები და ე.წ. 'Shadow IT' — ამ ყველაფერმა დატოვა მონაცემები დაქუცმაცებულ სილოსებში. მარკეტინგს აქვს კლიენტების ერთი სია, გაყიდვებს — მეორე, მხარდაჭერას — მესამე. და ეს სიები იშვიათად ემთხვევა ერთმანეთს. ჩაუშვით რამდენიმე აგენტი ამ გარემოში და ისინი თავიდან მშვენივრად იმუშავებენ, რადგან თითოეულს ექნება თავისი პატარა 'სიმართლე'. მაგრამ დაამატეთ მეტი აგენტი, დააკავშირეთ ისინი ერთმანეთთან და სისტემა დაიწყებს ბზარების გაჩენას. თითოეული აგენტი ააშენებს თავის რეალობას და ეს რეალობები შეეჯახება ერთმანეთს.
პრობლემის უფრო ღრმა ანალიზი გვიჩვენებს, რომ ეს სილოს-ები არ არის უბრალო ტექნიკური ხარვეზი; ისინი არის ორგანიზაციული კულტურისა და სტრუქტურის სარკე. Reltio-ს კვლევები ადასტურებს, რომ მონაცემთა ფრაგმენტაცია არის N1 ბარიერი AI ტრანსფორმაციისთვის. როცა თქვენი 'Customer 360' ხედვა არის 360-გრადუსიანი მხოლოდ PowerPoint-ის სლაიდზე და არა რეალურ სისტემაში, თქვენი აგენტები იმუშავებენ 'ბრმა' რეჟიმში. ისინი ვერ დაინახავენ კლიენტს მთლიანობაში. მაგალითად, აგენტი შეიძლება დაურეკოს კლიენტს დავალიანების გამო, მაშინ როცა მეორე აგენტი (support) იმავე კლიენტს ეხმარება კრიტიკული ტექნიკური პრობლემის მოგვარებაში. ეს არის რეცეპტი კლიენტის დაკარგვისთვის.
განვიხილოთ ჰიპოთეტური კეისი: 'OmniCorp', გლობალური რითეილერი. OmniCorp-მა გადაწყვიტა სრულად ავტომატიზირებული შესყიდვების სისტემის დანერგვა. მათ შექმნეს 'Procurement Agent', რომელსაც დაევალა მარაგების შევსება. აგენტმა გააანალიზა 2024 წლის გაყიდვები და დაინახა ზამთრის ქურთუკებზე დიდი მოთხოვნა ივლისში. რატომ? იმიტომ რომ მონაცემთა ბაზაში იყო შეცდომა: 'Return' (დაბრუნება) კოდი არასწორად იყო დამახსოვრებული როგორც 'Sale' (გაყიდვა). აგენტმა, რომელსაც არ ჰქონდა კონტექსტი (რომ ივლისში ქურთუკები არ იყიდება), შეუკვეთა 1 მილიონი ერთეული. შედეგი? $50 მილიონიანი ზარალი და გადავსებული საწყობები. ეს არ მოხდებოდა, თუ იქნებოდა ერთიანი, გასუფთავებული მონაცემთა ფენა.
გარდა ამისა, ჩვენ უნდა გავიაზროთ 'Model Context Protocol' (MCP)-is რევოლუციური მნიშვნელობა. MCP არ არის მხოლოდ კიდევ ერთი API სტანდარტი; ეს არის ფუნქციური ხიდი, რომელიც აგენტებს საშუალებას აძლევს 'გაიგონ' მონაცემები და არა მხოლოდ 'წაიკითხონ' ისინი. Reltio-ს იმპლემენტაცია MCP-ზე დაფუძნებით ქმნის 'სემანტიკურ ფენას' (semantic layer), სადაც აგენტი ხედავს არა უბრალოდ ცხრილებს და სვეტებს, არამედ ბიზნეს-ობიექტებსა და მათ შორის კავშირებს. ეს არის ის, რაც გარდაქმნის 'ბრმა' აგენტს 'ხედვის მქონე' პარტნიორად.
MCP-ის გამოყენებით, ინტეგრაციის დრო მცირდება 70%-ით, ხოლო აგენტების მიერ მონაცემების 'ჰალუცინაციის' რისკი მცირდება 90%-ით, რადგან ისინი ოპერირებენ მკაფიო მეტამონაცემების ჩარჩოში.
იმისათვის, რომ გავიგოთ, სად შეიძლება ჩავარდეს კორპორატიული AI, განვიხილოთ Ansh Kanwar-ის (Reltio-ს CPO) მიერ შემოთავაზებული ოთხი კრიტიკული კვადრანტი: მოდელები, ხელსაწყოები, კონტექსტი და მმართველობა (Governance). ეს არის ჩარჩო, რომელიც გვეხმარება დიაგნოსტიკაში.
განვიხილოთ მარტივი მაგალითი: აგენტი, რომელიც პიცას უკვეთავს.
- მოდელი: ესმის თქვენი მოთხოვნა ('შეკვეთე პიცა'). ეს არის ტვინი.
- ხელსაწყო: ასრულებს ქმედებას (უკავშირდება Domino's-ის API-ს). ეს არის ხელები.
- კონტექსტი: იცის, ვინ ხართ თქვენ, სად ცხოვრობთ, რა გიყვართ (პეპერონი პარასკევს, ვეგეტარიანული სამშაბათს). ეს არის მეხსიერება.
- მმართველობა: დარწმუნდება, რომ პიცა ნამდვილად მივიდა და თქვენი საკრედიტო ბარათი არ მოიპარეს. ეს არის სინდისი და კანონი.
როდესაც კორპორატიული აგენტი მარცხდება, პრობლემა თითქმის არასდროს არის მოდელში (ისინი საკმარისად ჭკვიანები არიან) და იშვიათად არის ხელსაწყოში (API-ები მუშაობს). პრობლემა არის კონტექსტსა და მმართველობაში.
კიდევ ერთი უზარმაზარი საფრთხე არის 'Data Poisoning' (მონაცემთა მოწამვლა). ჰაკერებს აღარ სჭირდებათ სისტემის გატეხვა; მათ უბრალოდ უნდა 'მოწამლონ' მონაცემები, რომლებსაც აგენტი ეყრდნობა. თუ ისინი შეცვლიან მომწოდებლის საბანკო ანგარიშს Master Data-ში, აგენტი, რომელიც ენდობა მონაცემებს, ავტომატურად გადარიცხავს მილიონებს არასწორ ანგარიშზე. Reltio და მსგავსი პლატფორმები უზრუნველყოფენ 'Data Lineage'-ს (მონაცემთა ისტორიას), რაც საშუალებას იძლევა დაინახოთ ვინ, როდის და რა შეცვალა. ეს არის ერთადერთი დაცვა 'შიდა მტრის' წინააღმდეგ აგენტურ ერაში.
მოდელი შეიძლება იყოს გენიალური, მაგრამ თუ მას არ აქვს სწორი კონტექსტი, ის მიიღებს სულელურ გადაწყვეტილებას. თუ აგენტმა არ იცის, რომ კლიენტი X არის VIP სტატუსის მქონე, ის მას სტანდარტულ რიგში ჩააყენებს, რაც გამოიწვევს უკმაყოფილებას. თუ აგენტმა არ იცის, რომ მომწოდებელი Y სანქციებულია, ის გააფორმებს კონტრაქტს და კომპანიას მილიონიან ჯარიმას აკიდებს. ეს არის მონაცემების პრობლემა.
ჯეიმს კარვილის (Bill Clinton-ის სტრატეგის) ლეგენდარული ფრაზა რომ გადმოვაკეთოთ: 'It is the data, stupid.' არასწორად მოქმედი აგენტების უმეტესობის მთავარი მიზეზი არის შეუთანხმებელი, არათანმიმდევრული ან არასრული მონაცემები.
ეს დინამიკა უკვე ვნახეთ წარსულში. გახსოვთ Business Intelligence-ის (BI) ბუმი? როცა ყველამ დაიწყო დეშბორდების კეთება? პროდუქტიულობა გაიზარდა, მაგრამ რეპორტები არ ემთხვეოდა. მარკეტინგი ამბობდა, რომ გაყიდვები გაიზარდა, ფინანსები ამბობდა, რომ შემცირდა. ახლა წარმოიდგინეთ იგივე ფენომენი არა სტატიკურ დეშბორდებში, არამედ AI აგენტებში, რომლებსაც შეუძლიათ ქმედება. როცა დეშბორდები არ ემთხვევა, ხდება კამათი თათბირზე. როცა აგენტები არ ემთხვევა, ხდება რეალური ზარალი: არასწორი გადარიცხვები, დაკარგული ტვირთები, გაბრაზებული კლიენტები.
აქ შემოდის Reltio და მსგავსი პლატფორმები. მათი ფოკუსი არის სწორედ ამ საძირკვლის აშენებაზე. Reltio-ს მიდგომა არის 'მონაცემთა უნიფიკაცია'. ისინი აერთიანებენ ძირითად მონაცემებს (Master Data) მთელი საწარმოდან — კლიენტებზე, პროდუქტებზე, მომწოდებლებზე — და ქმნიან ერთიან, სანდო პროფილს. ეს არ არის უბრალოდ ბაზა; ეს არის 'ცოცხალი' სისტემა, რომელიც რეალურ დროში განახლდება.
რატომ არის ეს მნიშვნელოვანი აგენტებისთვის? იმიტომ რომ აგენტებს სჭირდებათ წვდომა 'უნივერსალურ სიმართლეზე'. როცა 4,000 აგენტი მუშაობს, მათ ყველას უნდა ჰქონდეთ წვდომა იმაზე, თუ რა არის კლიენტის მიმდინარე სტატუსი. Reltio აწვდის ამ ინფორმაციას API-ების საშუალებით, რაც აგენტებს აძლევს საშუალებას, იმოქმედონ სინქრონულად. შედეგი? აგენტები, რომლებიც მუშაობენ როგორც ერთი გუნდი და არა როგორც ქაოტური ბრბო.
უფრო ღრმად რომ ჩავიდეთ, განვიხილოთ 'Reltio AgentFlow'. ეს არის Reltio-ს ახალი პროდუქტი, რომელიც სპეციალურად შექმნილია აგენტური AI-სთვის. ის უზრუნველყოფს უსაფრთხო გარემოს, სადაც აგენტებს შეუძლიათ მონაცემების მოძიება, გაანალიზება და გამოყენება ისე, რომ არ დაარღვიონ უსაფრთხოების პროტოკოლები. ეს არის ხიდი AI-სა და საწარმოს მონაცემებს შორის.
კიდევ ერთი მნიშვნელოვანი ასპექტი არის უსაფრთხოება და მმართველობა. ავტონომიური აგენტები ქმნიან ახალ რისკებს. რა ხდება, თუ აგენტი ჰალუცინაციას იწყებს? რა ხდება, თუ მას 'Data Poisoning' (მონაცემთა მოწამვლა) შეტევა დაემართა? მმართველობის გარეშე, აგენტები შეიძლება გახდნენ ტროას ცხენები თქვენი კომპანიისთვის. სათანადო მონაცემთა მმართველობა ნიშნავს, რომ თქვენ გაქვთ კონტროლი იმაზე, თუ რისი გაკეთება შეუძლია აგენტს და რისი - არა. თქვენ გაქვთ აუდიტის კვალი (Audit Trail), რომელიც გაჩვენებთ, რატომ მიიღო აგენტმა ესა თუ ის გადაწყვეტილება.
Reltio-ს ინტეგრაცია Model Context Protocol (MCP)-თან არის კიდევ ერთი წინგადადგმული ნაბიჯი. MCP არის სტანდარტი, რომელიც ამარტივებს აგენტების დაკავშირებას მონაცემთა წყაროებთან. ეს ნიშნავს, რომ თქვენ არ გჭირდებათ თითოეული აგენტისთვის ცალკე ინტეგრაციის დაწერა. ეს ამცირებს 'Tooling' (ხელსაწყოების) სირთულეს და აჩქარებს AI-ს დანერგვას.
მიუხედავად აგენტების ძალისა, ადამიანის როლი არ ქრება, ის იცვლება. ჩვენ გადავდივართ 'Human-in-the-Loop' (ადამიანი ციკლში) მოდელიდან 'Human-on-the-Loop' (ადამიანი ციკლზე) მოდელზე. ადამიანები აღარ შეასრულებენ რუტინულ სამუშაოს; ისინი იქნებიან აგენტების ზედამხედველები და სტრატეგები. მაგრამ გახსოვდეთ: თქვენ ვერ გააკონტროლებთ იმას, რაც არ გესმით. თუ თქვენ არ იცით, რა მონაცემებს იყენებს აგენტი, თქვენ ვერ იქნებით ეფექტური ზედამხედველი. ამიტომ, 'Data Literacy' (მონაცემთა წიგნიერება) ხდება N1 უნარი ყველა მენეჯერისთვის.
მაგრამ მოდით, ვისაუბროთ მომავალზე. სად მივდივართ? 2030 წლისთვის ჩვენ ვიხილავთ 'სრულად აგენტურ საწარმოს' (The Fully Agentic Enterprise). ეს არის ორგანიზაცია, სადაც სტრატეგიულ გადაწყვეტილებებს იღებენ ადამიანები, ხოლო ტაქტიკურ და ოპერაციულ გადაწყვეტილებებს — აგენტები. ამ მოდელში, მონაცემები არის ყველაზე ძვირფასი აქტივი. თუ თქვენი მონაცემები არის სუფთა და უნიფიცირებული, თქვენი აგენტები იქნებიან სუპერგმირები. თუ თქვენი მონაცემები არის ბინძური, ისინი იქნებიან სუპერვილაინები.
კომპანიები, რომლებიც ახლა გამოტოვებენ ამ ფუნდამენტურ სამუშაოს, უყურებენ, როგორ აწარმოებენ მათი აგენტები ურთიერთგამომრიცხავ შედეგებს, არღვევენ პოლიტიკას და საბოლოოდ ანადგურებენ ნდობას უფრო სწრაფად, ვიდრე ქმნიან ღირებულებას. ეს არ არის გაფრთხილება; ეს არის პროგნოზი, რომელიც უკვე სრულდება.
თქვენი არჩევანი მარტივია: ან ააშენებთ მონაცემთა საძირკველს დღეს, ან დახარჯავთ წლებს აგენტების 'დებაგინგზე', მუდმივად დასდევთ პრობლემებს, რომლებიც წარმოიშვა ინფრასტრუქტურაში, რომელიც არასდროს აგიშენებიათ.
დასკვნისთვის: აგენტური ქაოსი არ არის ტექნოლოგიური პრობლემა. მოდელები მუშაობს. ეს არის ბიზნეს პრობლემა და მონაცემთა პრობლემა. Reltio, Ansh Kanwar და სხვა ლიდერები ამას ხმამაღლა ამბობენ. დროა მოვუსმინოთ. ნუ მისცემთ უფლებას თქვენს აგენტებს, გახდნენ თქვენი მესაფლავეები. მიეცით მათ ჭეშმარიტება, და ისინი მოგცემენ მომავალს.