Introduzione

Le aziende investono miliardi di dollari in agenti AI e infrastrutture per trasformare i processi aziendali, ma si riscontrano limitate successi nella realtà, a causa dell'impossibilità degli agenti di capire veramente i dati aziendali, le politiche e i processi. Il problema è che gli agenti AI hanno difficoltà a comprendere i dati in contesto e a trovare la relazione giusta con altri dati.

L'ontologia come guardaila

L'ontologia è una definizione delle cose aziendali, come concetti, gerarchie e relazioni. La sua implementazione può aiutare gli agenti AI a capire i dati in contesto e a trovare la relazione giusta con altri dati.

Implicazioni pratiche

L'implementazione di un'ontologia può avere implicazioni pratiche significative, come ad esempio l'imposizione di guardrail agli agenti AI per evitare che sbagliano. Inoltre, l'ontologia può aiutare a standardizzare i processi aziendali e a migliorare la qualità dei dati.

Conclusione

In conclusione, l'ontologia è una tecnologia chiave per evitare che gli agenti AI sbagliano. La sua implementazione può avere implicazioni pratiche significative e migliorare la qualità dei dati e dei processi aziendali.