एआई एजेंट के बारे में सबसे महत्वपूर्ण तथ्य जिस पर सबसे कम चर्चा होती है: एक एजेंट केवल उतना ही सक्षम है जितना डेटा वह देख सकता है। एक प्रतिभाशाली आईक्यू और आपके व्यवसाय के बारे में खंडित दृष्टिकोण वाला एक मॉडल आत्मविश्वास से गलत काम करेगा, क्योंकि यह आंशिक तस्वीर पर तर्क कर रहा है। एजेंट युग विशेष रूप से एक चीज़ के बारे में क्रूर होने जा रहा है - यह उन टीमों को बेरहमी से पुरस्कृत करेगा जिनका डेटा एक ही स्थान पर रहता है और चुपचाप उन लोगों को दंडित करेगा जिनका डेटा बारह उपकरणों में बिखरा हुआ है।
बिखरा हुआ ढेर एजेंटों को क्यों तोड़ता है।
एक एजेंट से "जोखिम वाले ग्राहकों का पता लगाने के लिए कहें जो भुगतान में पीछे हैं और जिनके पास खुला समर्थन टिकट है।" वह एकल निर्देश सीआरएम, बिलिंग सिस्टम और हेल्प डेस्क को छूता है। यदि वे तीन अलग-अलग उपकरण हैं, तो एजेंट को तीन एपीआई में जोड़ा जाना चाहिए, "ग्राहक" की तीन धारणाओं को समेटना होगा और उम्मीद करनी होगी कि डेटा सहमत हो। आमतौर पर ऐसा नहीं होता. एजेंट का तर्क ठीक है; इसके इनपुट गड़बड़ हैं। कचरा-अंदर, आत्मविश्वास-बकवास बाहर।
खंडित स्टैक पर एक प्रतिभाशाली एजेंट एक प्रतिभाशाली कर्मचारी होता है जिसे एक समय में केवल एक फ़ाइल ड्रॉअर देखने की अनुमति होती है।
क्यों एक डेटाबेस सब कुछ बदल देता है?
जब सौदा, चालान और टिकट एक ही मंच पर एक ही रिकॉर्ड हों, तो वह निर्देश तुच्छ हो जाता है। एजेंट एक डेटा मॉडल पर सवाल उठाता है जहां "ग्राहक" का मतलब एक चीज है, भुगतान की स्थिति और टिकट की स्थिति एक ही इकाई से जुड़ी होती है, और रिश्ते मूल होते हैं। एजेंट को तीन एकीकरणों और एक समाधान चरण की आवश्यकता नहीं है - उसे एक प्रश्न की आवश्यकता है। वही समेकन जिसने मनुष्यों की मदद की, एजेंटों के लिए पूर्व शर्त बन गई।
यह वह हिस्सा है जो समेकन को केवल सुव्यवस्थित करने के बजाय अत्यावश्यक बनाता है। वर्षों तक, बिखरा हुआ ढेर एक उत्पादकता कर था जिसका भुगतान आपने मानव घंटों में किया था। एजेंट युग में यह एक क्षमता सीमा बन जाती है: ऐसी चीजें हैं जो एजेंट डिस्कनेक्ट किए गए सिस्टम में विश्वसनीय रूप से नहीं कर सकते हैं, चाहे मॉडल कितना भी अच्छा क्यों न हो जाए। छत मॉडल नहीं है. यह आपका डेटा आर्किटेक्चर है।
असुविधाजनक निहितार्थ.
यदि एजेंट आप उन्हें जो भी डेटा फाउंडेशन देते हैं, उसे बढ़ाते हैं, तो आपका डेटा फाउंडेशन आपका सबसे महत्वपूर्ण एआई निर्णय बन जाता है - आप किस मॉडल का उपयोग करते हैं, इससे अधिक महत्वपूर्ण है, क्योंकि आप एक दोपहर में मॉडल स्वैप कर सकते हैं और आप माइग्रेशन के बिना अपने डेटा आर्किटेक्चर को स्वैप नहीं कर सकते हैं। जो टीमें उबाऊ दक्षता कारणों से एक डेटा परत पर समेकित हो गईं, उन्हें पता चलने वाला है कि उन्होंने गलती से वह चीज़ बना ली है जिसकी एजेंट युग को आवश्यकता है।
हमने एजेंटों के लिए एक भी डेटा परत नहीं बनाई - हमने इसे इसलिए बनाया क्योंकि बिखरा हुआ डेटा इंसानों को दुखी कर रहा था। लेकिन वही संपत्ति जिसने इसे लोगों के लिए अच्छा बनाया, वह इसे एजेंटों के लिए भी अच्छा बनाती है: देखने के लिए एक जगह है, और इसमें हर कोई सहमत है। एजेंट युग में, यह अच्छा नहीं है। यह पूरी नींव है.