Automatizirani sloj nazvan „zlatni pipelines” sve se češće spominje kao rješenje za najveću boljku razvoja umjetne inteligencije – neuredne podatke.
Sustav se postavlja između sirovih operativnih podataka i funkcionalnosti AI-aplikacija te, kako tvrde tvorci, obavlja pet ključnih zadataka:
- unos podataka iz bilo kojeg izvora – od baza i API-ja do nestrukturiranih dokumenata;
- automatsku inspekciju, čišćenje i definiranje sheme;
- označavanje i obogaćivanje zapisa kako bi se popunile praznine i klasificirali podaci;
- ugrađenu usklađenost – zapisivanje svake radnje, kontrolu pristupa i zaštitu privatnosti;
- neprekidnu procjenu utjecaja obrade na točnost modela.
Za razliku od klasičnih ETL-alata koji se oslanjaju na ručno kodirane transformacije, „zlatni pipelines” kombinira determinističku predobradu s AI-potpomognutim normaliziranjem. Sustav sam prepoznaje nedosljednosti, pretpostavlja nedostajuću strukturu i dodjeljuje oznake prema kontekstu modela, a svaka promjena ostaje povezana s kasnijom evaluacijom modela.
Ključna novost je zatvorena petlja povratnih informacija: ako normalizacija smanji točnost prediktivnog modela, sustav to odmah detektira kroz stalno uspoređivanje s ponašanjem u produkciji i prilagođava korake obrade.
„Zlatni pipelines” integriran je u alat Empromptu Builder i pokreće se automatski pri izradi AI-funkcija, pa razvojni timovi vide samo krajnji rezultat – podatke spremne za pouzdanu primjenu u stvarnom okruženju.