W tym odcinku rozmawiamy z Borisem Bialkiem, wiceprezesem i CTO ds. rozwiązań terenowych w MongoDB, o tym, jak sztuczna inteligencja (AI) zmienia sposób, w jaki organizacje zarządzają danymi nieustrukturyzowanymi i czerpią z nich wartość.
Bialek wyjaśnia, jak AI może zjednoczyć różnorodne kategorie informacji, które firma zbiera o swoich klientach, umożliwiając znacznie szybsze i inteligentniejsze procesy biznesowe. Omawia także, jak wiele agentów AI może współpracować, z których każdy pełni określone zadania, aby osiągnąć wydajne, agentowe rozwiązywanie problemów.
Odblokowywanie danych nieustrukturyzowanych za pomocą AI
Wyzwanie związane z zarządzaniem danymi nieustrukturyzowanymi — czyli takimi, które nie mieszczą się w uporządkowanych wierszach i kolumnach — istnieje od początków IT. Od zeskanowanych, ręcznie pisanych raportów po obrazy i pliki audio, wydobywanie wniosków kiedyś wymagało czasochłonnego ręcznego wprowadzania danych. Dzięki nowoczesnej AI, ten proces można dziś zautomatyzować w kilka sekund. AI nie tylko konwertuje obrazy na tekst; potrafi zrozumieć i przeanalizować treść, identyfikując istotne wzorce i wyciągając kluczowe informacje.
Metody zarządzania danymi nieustrukturyzowanymi
Firmy mogą korzystać z dwóch głównych podejść opartych na AI. Pierwsze polega na połączeniu nowych danych nieustrukturyzowanych — takich jak filmy czy nagrania audio — z danymi już istniejącymi, budując kontekst, który sprawia, że obie grupy stają się bardziej użyteczne. Drugie podejście to wykorzystanie inteligentnych rozwiązań systematycznie integrujących dokumenty archiwalne, fizyczne archiwa i pliki cyfrowe do operacyjnych zbiorów danych, minimalizując potrzebę ręcznej pracy. Jednak w niektórych konkretnych przypadkach, jak spersonalizowana analiza nagrań wideo dla monitoringu dróg płatnych, budowa dedykowanych rozwiązań nadal może być uzasadniona. Ostateczny sukces zależy od inteligentnego łączenia tradycyjnych i nowych, nieustrukturyzowanych informacji.
Korzyści z nowoczesnych technik AI
Dzięki wdrożeniu zaawansowanych technik AI organizacje mogą osiągnąć znacznie głębsze zrozumienie swojego otoczenia biznesowego. Przykładowo, firmy mogą wyjść poza standardowe profile klientów i dostarczać bardziej spersonalizowane rekomendacje. W branży ubezpieczeniowej systemy wspierane przez AI mogą rozpatrywać roszczenia w czasie rzeczywistym, interpretując zarówno uporządkowane dane polisowe, jak i nieustrukturyzowane dowody przedkładane przez klientów — przyspieszając rozstrzyganie spraw i poprawiając satysfakcję klientów. Przetwarzanie języka naturalnego przyspiesza komunikację, pozwalając klientom na konwersacyjne interakcje z systemami, podczas gdy automatyzacja powtarzalnych zadań dba o rutynowe tagowanie i wprowadzanie danych.
Rola agentycznej AI
Agentowa AI działa jak dobrze zgrana drużyna sportowa, w której poszczególne agenty wykonują wyspecjalizowane funkcje. W scenariuszu ubezpieczeniowym, na przykład, jeden agent może analizować szczegóły polisy, inny weryfikuje okoliczności zdarzenia, a trzeci ocenia historię klienta. Działając wspólnie, agenci szybko i precyzyjnie rozwiązują złożone sprawy, zapewniając płynne doświadczenie zarówno dla klientów, jak i firm. To właśnie ta współpracująca, inteligentna struktura pokazuje prawdziwy potencjał agentycznej AI.
