Pourquoi l’architecte de données est la clé cachée de l’IA agentique
“The Trash, Trash Out” a longtemps été un fait de gestion des données d’entreprise. Mais avec la montée des agents d’IA autonomes dans l’entreprise, les conséquences de mauvaises données n’ont jamais été plus grandes.
Contrairement aux analyses ou tableaux de bord traditionnels, les agents interprètent non seulement les informations; Ils agissent dessus. Mais si les décisions sont basées sur des données fragmentées, cohérentes ou cloisonnées, le risque d’entreprise accélère l’insuffisance plutôt que de l’éliminer.
Dans une récente conversation au coin du feu, le PDG de Planview, Razat Gaurav, se trouve à la table avec Alan Manuel, GVP de la gestion des produits, pour explorer comment les entreprises peuvent préparer les bases des données pour l’ère des agents de l’IA. Vous pouvez consulter les discussions complètes ci-dessous:
Alan a noté dans toute la conversation que, même si les gens peuvent travailler en capacité, les clients ne voient souvent pas les résultats parce que le système n’est pas aligné. Par conséquent, il a été discuté, les plates-formes nécessitent plus que l’accès brut à l’information; Ils ont besoin de données sémantiques structurées, régies et cohérentes pour produire des résultats de confiance.
Pourquoi “gaspiller, Trash Out” est excellent avec une IA autonome
La recherche de PlanView de plus de 3 500 valeurs de flux montre à quel point les différences d’efficacité peuvent être vastes. Selon Alan, “pour chaque dollar qu’une entreprise typique a mis dans le développement de logiciels, seulement environ 25 cents se traduisent réellement par des résultats commerciaux. Le reste est perdu en alignement, des équipes travaillant sur de mauvaises choses ou des déchets sous une forme ou une autre.”
Les agents autonomes peuvent aggraver cela s’ils comptent sur des données ou des cils incomplets. Un agent pourrait planifier plus de travail que les équipes ne peuvent vraiment livrer, ignorer les obstacles entre les groupes ou poursuivre les résultats qui sont déconnectés des objectifs stratégiques.
Sans une vision unifiée de la capacité et de la valeur, les risques d’IA pour renforcer les nombreux problèmes qu’il promet de résoudre. Une vision unifiée de la capacité et de la valeur signifie savoir qui peut faire le travail, et si c’est le bon travail pour commencer. Sans cette connexion, les équipes restent occupées, mais les clients voient peu de changement. Lorsque vous alignez les ressources avec des résultats réels, chaque heure passée, que ce soit un développeur ou un agent d’IA, faire avancer l’entreprise.
Trois principes fondamentaux pour les agents d’IA prêts pour l’entreprise
Pour construire des dirigeants d’agent d’IA peut faire confiance, les besoins en entreprise (en partie) une architecture de données régissant. Alan décrit trois couches critiques:
Données de fondation
Les agents ont besoin d’une visibilité dans tous les systèmes d’entreprise, pas seulement des séparateurs isolés. “Si vous prévoyez plus que vos capacités productives actuelles, que 99% des entreprises n’utilisent pas PlanViews qu’ils font, vous vous préparez à l’échec”, explique Alan. Les éditeurs, c’est là que le Flow PlanView ®, avec plus de 60 connecteurs prédéfinis, est livré dans la largeur des intrants nécessaires pour comprendre l’investissement, la capacité et le travail.
Couche de gouvernance
L’autonomie incontrôlée est dangereuse. Une forte couche de gouvernance renforce l’autorisation, la sécurité et le contexte que les agents peuvent agir dans des limites sûres. Les chefs de produit, par exemple, peuvent permettre à l’IA de recommander des priorités de retard sans exposition financière sensible.
Alignement en couches
Au-delà des données larges et de la gouvernance, les entreprises ont besoin d’un moyen de relier la stratégie d’exécution. Alan souligne que les résultats objectifs et clés (OKR) agissent comme le «système nerveux» de l’organisation, ramenant les signaux des portefeuilles stratégiques aux équipes individuelles. Cet alignement garantit que chaque groupe comprend quelle partie du problème qu’elle résolve, empêchant les stratégies de bloquer en haut et de maintenir le travail quotidien lié aux résultats commerciaux.
Codifier la logique commerciale de l’alignement
Cette couche d’alignement codifie également la logique commerciale – les règles du chemin pour le raisonnement de l’IA. Par exemple, si une entreprise définit un objectif stratégique pour améliorer l’expérience client, les OKR aident à traduire cela par des résultats mesurables par équipe. Avec des portefeuilles stratégiques prioritaires, des OKR et des fondations de planification d’équipe en place, un agent peut recommander des ajustements retardés ou souligner le risque de satisfaire les objectifs. Sans eux, les stratégies sont facilement perdues dans la traduction entre les cadres et les développeurs.
D’après les résultats dans les résultats
Un autre thème récurrent dans la discussion a été le changement par rapport au résultat des résultats. Les développeurs ne veulent pas travailler sans cesse sur les éléments retardés de faible valeur; Les finances ne veulent pas d’activités pour elle-même. Les deux veulent des progrès significatifs vers des objectifs stratégiques.
“Chaque équipe a besoin de savoir quelle partie du problème qu’elle résout”, a-t-il déclaré. “Sinon, la stratégie ne vaut pas les électrons dans lesquels il est stocké.”
Les agents de l’IA deviennent puissants lorsqu’ils peuvent relier les couches suivantes: portefeuille de stratégie, OKR en cascade et planification au niveau de l’équipe. Avec les données de confiance, les agents peuvent faire surface d’obstacles, un travail déséquilibré conformément aux objectifs stratégiques et maintenir l’ensemble du système évoluant vers les résultats plutôt que les résultats.
L’opportunité devant
Comme Razat se regroupent dans la conversation, les dirigeants de la technologie sont sous pression pour offrir plus de productivité, plus de vitesse et de meilleure qualité, tout en justifiant l’augmentation des niveaux d’investissement. Les agents autonomes peuvent aider à conclure la différence, mais uniquement s’ils se trouvent sur une solide architecture de données.
Et, comme Alan l’ajoute sous un angle différent: “Si vous voulez rendre les développeurs heureux, et les développeurs sont une ressource rare, assurez-vous qu’ils travaillent sur des éléments importants et précieux. C’est ce que veut le CFO, et c’est ce que les développeurs veulent.”
L’agent AI n’est pas un raccourci. C’est un amplificateur. Les entreprises qui investissent dans des données de gouvernance et à 360 degrés connectées seront aujourd’hui celles qui déverrouiller leur plein potentiel demain.
Voyez comment vous pouvez conduire des décisions plus rapides, plus intelligentes et des plates-formes alimentaires. Apprendre encore plus
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