Poduzeća godišnje ulažu milijarde dolara u umjetnu inteligenciju nadajući se automatizaciji složenih procesa, ali rezultati na terenu često su skromni. Glavni problem sve se češće pokazuje u – nerazumijevanju značenja podataka.
Silosi podataka i različite definicije
U većini korporacija podaci su razasuti po raznim sustavima i formatima. Pojedinosti koje u prodajnom CRM-u nose oznaku „customer“ mogu, primjerice, opisivati potpuno drukčiju skupinu ljudi nego istoimena oznaka u financijskom sustavu. Slično i termin „product“: negdje je to pojedinačni SKU, drugdje obiteljska linija ili marketinški paket. Bez usklađenih definicija ni najmoderniji agent ne može pouzdano povezati informacije, posebno kada se sheme mijenjaju ili podaci stižu s pogreškama.
Regulative i oznake osjetljivosti
Dodatnu složenost donose propisi poput GDPR-a i CCPA-a koji traže precizno označavanje osobnih podataka. Ako agent ne prepozna da se radi o PII-u, organizacija riskira ozbiljne kazne. Zbog toga pilot-rješenja često izgledaju impresivno, ali padnu već u prvoj pravoj implementaciji.
Ontologija – jedinstveni izvor istine
Rješenje dobiva sve više zagovornika u obliku poslovne ontologije – formalnog opisa pojmova, hijerarhija i odnosa u određenoj domeni. Takav „rječnik“ standardizira nazive polja, povezuje ih u smislene relacije i dodjeljuje im etikete osjetljivosti. Ontologija može biti:
• domenska (npr. zdravstvo, financije)
• specifična za pojedinu organizaciju.
Iako je definiranje ontologije zahtjevno, ona postaje čvrsta osnova na koju se nadograđuju agenti. Implementira se u triplestore bazama ili u grafovima poput Neo4j-a, što omogućuje složna, višeskočna pretraživanja. Dostupni su i javni predlošci – primjerice FIBO za financije ili UMLS za medicinu – no u praksi ih valja prilagoditi konkretnom poslovanju.
Guardrails protiv halucinacija
Kada agent „čita” podatke kroz ontologiju, smanjuje rizik halucinacija tipičnih za velike jezične modele. Poslovna pravila – primjerice „dok svi dokumenti za kredit ne budu označeni kao verificirani, status ostaje 'u obradi'” – ugrađena su izravno u graf i predstavljaju jasne guardrailove koje agent mora poštovati.
Zaključak
Bez zajedničkog „rječnika” umjetna inteligencija teško prolazi put od dojmljivog demo-projekta do stvarne poslovne vrijednosti. Ontologija se sve više nameće kao nužan sloj koji AI agente pretvara iz eksperimentalnih alata u pouzdane suradnike, usklađene s podacima, procesima i regulativom poduzeća.