Який найкращий спосіб підключити дані вашого бізнесу до ШІ?

Коротко

Генеративний ШІ трансформує бізнес-аналітику, забезпечуючи безпечне, орієнтоване на дані прийняття рішень у масштабі, за допомогою таких інструментів, як RAG, агентний ШІ та інтегровані платформи BI для безпосереднього надання корисних інсайтів користувачам при захисті конфіденційної інформації.

Генеративний ШІ переписує правила для стратегії бізнесу, орієнтованої на дані. Важкі процеси стають автоматизованими та розмовними, сприяючи новій епосі “інтелекту прийняття рішень,” яка характеризується простим і точним виявленням потужних інсайтів саме тоді і там, коли вони потрібні. Це світ, де ШІ миттєво виявляє тренди, необхідні керівникам для швидкого і впевненого прийняття рішень.

За останні два роки ми спостерігаємо значні прориви у можливостях ШІ щодо бізнес-аналітики, але є застереження. Перш ніж організації зможуть впровадити генеративну бізнес-аналітику, їм потрібно підключити моделі ШІ до їхньої високочутливої бізнес-інформації так, щоб вона не була вразливою.

Векторизація, RAG, MCP та навички агентів — це формати та протоколи, які допомагають подолати цей розрив, але у цій новій галузі ще не з’явився єдиний стандарт. Звичайно, завантаження конфіденційних фінансових звітів і особистих даних до публічної платформи ШІ, такої як ChatGPT, є такою ж безпекою, як і публікація їх безпосередньо в Instagram.

Коли хтось завантажує таблицю у ці сервіси, важко сказати, чи і коли вона може бути витекла публічно, пояснює Шеріл Джонс, спеціалістка з ШІ в NetCom Learning. “Одна з головних ризиків безпеки ChatGPT — це можливість випадкового витоку даних,” пише вона у блозі. “Працівники можуть вводити конфіденційну інформацію компанії, дані клієнтів або власні алгоритми у ChatGPT, які потім можуть бути використані у тренувальних даних моделі або оприлюднені у майбутніх виходах для інших користувачів.”

Від RAG до багатих інсайтів BI

Замість того, щоб звертатися безпосередньо до ChatGPT, багато організацій інвестують у створення налаштованих чат-ботів на базі власних LLM, підключених до корпоративних баз даних. Один із способів зробити це — використання техніки, відомої як “запасне генерування з доповненням” або RAG, яка динамічно підсилює знання LLM, отримуючи та інтегруючи зовнішні дані у відповіді ШІ, покращуючи їх точність і релевантність. Це спосіб “тонкої настройки” моделі ШІ без фактичної зміни її алгоритмів або тренування.

Системи RAG збирають дані з зовнішніх джерел і розбивають їх на дрібні, керовані частини, витягуючи з числових векторних вбудовувань, збережених у векторній базі даних, що робить їх пошуковими для LLM. Це дозволяє LLM виявляти релевантні для запиту користувача дані, перед тим, як додати їх до початкового запиту, щоб згенерувати відповідь, яка базується на підключених даних.

“Основою будь-якої успішної реалізації системи RAG є модульна архітектура, яка з’єднує сирі дані з мовною моделлю через інтелектуальний пошук,” пояснює Хелен Журавел, директорка з рішень продукту в Binariks. “Ця структура дозволяє командам зберігати відповіді точними, актуальними та заснованими на внутрішніх знаннях, без необхідності повторного тренування моделі при кожному оновленні.”

Але RAG не застрахований від проблем безпеки, пов’язаних із безпосереднім введенням даних у чат-боти ШІ, і не є повноцінним рішенням. Сам по собі RAG не дозволяє LLM надавати традиційну бізнес-аналітику, оскільки моделі все ще розраховані на те, щоб видавати свої інсайти у розмовній формі. RAG не має традиційних складових BI-платформ. Щоб створювати детальні, інтерактивні звіти та панелі, організаціям потрібно інтегрувати комплексну бізнес-логіку, інструменти візуалізації даних і системи управління даними з LLM.

Готові рішення GenBI у коробці

На щастя, організації мають можливість придбати готові системи генеративної BI, такі як Amazon Q у QuickSight, Sisense та Pyramid Analytics, які виглядають і працюють більш як традиційні BI-платформи. Відмінність у тому, що вони нативно інтегровані з LLM для підвищення доступності.

З своєю архітектурою “підключи і грай”, Pyramid Analytics може безпосередньо підключати сторонні LLM до джерел даних, таких як Databricks, Snowflake і SAP. Це усуває необхідність створювати додаткові канали передачі даних або форматувати дані особливим чином. Щоб захистити конфіденційну інформацію, Pyramid уникає відправки будь-яких сирих даних до LLM.

У блозі Pyramid CTO Аві Перес пояснює, що запити користувачів відокремлені від базових даних, що гарантує, що нічого не виходить за межі контрольованого середовища клієнта. “Платформа передає лише запит на природній мові та контекст, необхідний для генерації відповіді мовною моделлю,” зазначає він.

Наприклад, якщо хтось запитує про продажі та витрати в різних регіонах, Pyramid передасть лише запит і обмежену інформацію до LLM, таку як метадані, схеми та семантичні моделі, необхідні для контексту. “Самі дані не передаються,” каже Перес. “LLM використовує свої інтерпретативні можливості, щоб повернути нам відповідний рецепт, який потім буде використаний двигуном Pyramid для сценарного планування, запитів, аналізу та створення контенту.”

Інші платформи генеративної BI по-різному підходять до підключення ШІ до бази даних. Amazon Q у QuickSight вирішує питання безпеки, тримаючи все ізольованим у середовищі AWS. Крім того, Amazon обіцяє не використовувати запити та підказки клієнтів для тренування базових моделей, що живлять Amazon Q, щоб запобігти витоку даних.

Генеративні BI-платформи роблять бізнес-аналітику доступною та легкою для навігації. Оскільки вони пропонують розмовні інтерфейси, нефахівці можуть взаємодіяти з ними за допомогою природних мовних підказок, щоб знайти потрібні відповіді. Вони також можуть автоматично створювати панелі та візуалізації, що допомагають користувачам досліджувати свої дані глибше.

Користувачі навіть можуть створювати цілі звіти та контекстуальні підсумки, перетворюючи статичні дані у зрозумілі історії, що полегшує розуміння трендів і аномалій.

Інсайти, що можна застосувати з Agentic BI

Щоб зробити бізнес-аналітику більш практичною, деякі організації вирішили застосовувати RAG-пайплайни із базовими технологіями “агентного ШІ”, такими як Agent Skills і Model Context Protocol (MCP). Мета — перетворити BI із пасивного інструменту звітності у автономну систему, яка розуміє ключові інсайти і може навіть виконувати завдання на основі виявленого.

Agent Skills — це бібліотека модульних можливостей, розроблена Anthropic, яка дозволяє агентам ШІ виконувати конкретні дії, наприклад створювати PDF-файли, викликати певний API або виконувати складні статистичні обчислення. Ці навички можуть активуватися агентами за потреби, дозволяючи їм виконувати роботу від імені людей.

Між тим, MCP — це відкритий універсальний стандарт, що з’єднує LLM із зовнішніми джерелами даних і програмними інструментами. Він дозволяє агентам ШІ безпечно та структуровано отримувати доступ до живих систем і інструментів без необхідності створювати власні конектори.

Ці технології мають синергію, що відповідає сфері бізнес-аналітики, поєднуючись для створення нового типу агентного робочого процесу BI. Якщо користувач запитує, наприклад, “Чому знизилися продажі на Півдні?”, агент використовуватиме MCP для отримання конкретного контексту, необхідного для відповіді, наприклад, ролі користувача, його дозволів, попередніх звітів і живих даних із CRM компанії.

Після цього агент використовуватиме RAG для отримання релевантних даних, таких як регіональні маркетингові плани, транскрипти зустрічей тощо, щоб визначити причини спаду продажів. Після знаходження відповіді агент застосовуватиме Agent Skills для виконання дій, наприклад, створення підсумкового звіту, повідомлення відповідної команди продажів і оновлення бюджету у ERP.

Генеральний директор Cisco Аруна Равічандран дуже оптимістично налаштований щодо агентного BI і його потенціалу зробити “з’єднаний інтелект” поширеним у всьому робочому середовищі. “У цій новій епосі співпраця відбувається без тертя,” прогнозує він. “Цифрові працівники передбачають потреби, координують завдання у фоновому режимі і вирішують проблеми до їхнього виникнення.”

Попри оптимізм, RAG, MCP і Agent Skills залишаються на експериментальній стадії, і багато хто скептично ставиться до їхнього довгострокового впровадження. Відсутня стандартна структура для створення агентних робочих процесів BI, і тому, принаймні наразі, вони ймовірно залишаться прерогативою великих організацій із ресурсами та талантами для таких проектів.

Кожен отримує рішення з підтримкою ШІ для прийняття рішень

Доступ до даних LLM у певному сенсі є останнім бар’єром на шляху до справжньої інтелекту прийняття рішень, коли потужні інсайти можуть бути виявлені будь-ким у момент їхньої необхідності. Як тільки цей бар’єр буде подолано, процес прийняття рішень більше не обмежуватиметься командами аналітиків або керівною верхівкою, а стане невід’ємною частиною щоденних бізнес-операцій.

Все більше працівників залучаються до стратегічного вирішення проблем, що має глибокі наслідки. Організації, які успішно інтегрують свої дані з аналітикою на базі ШІ, фактично перетворюють корпоративну інформацію з ізольованого активу у мову рішучих дій, якою володіє кожен працівник.