Репортаж от Wedoany，Глобальный руководитель направления промышленного GTM компании Databricks Шив Трисал отмечает, что искусственный интеллект во многих промышленных предприятиях далёк от реальной эксплуатации, а ключевая проблема заключается в том, как перевести соответствующие стратегии из презентаций в реальное производство. С момента основания в 2013 году Databricks обслужила более 20 000 клиентов, включая 70% компаний из списка Fortune 500. Её платформа объединяет структурированные и неструктурированные данные в единой среде, добавляя интеллектуальный слой, который позволяет обычным бизнес-пользователям принимать решения на основе данных.
Фрагментация данных является основным препятствием для применения искусственного интеллекта в промышленности. Основатель и генеральный директор консалтинговой компании по ИИ Zeb Мал Вивек указывает, что данные разбросаны по множеству гетерогенных систем, включая структурированные, неструктурированные и полуструктурированные форматы. Сооснователь Celebal Technologies Анупам Гупта отмечает, что у некоторых их производственных клиентов насчитывается до 44 экземпляров ERP и около 33 уникальных программных инструментов. Команда на базе Databricks интегрирует эти среды и развёртывает ИИ-агентов, способных действовать в рамках различных систем.
Для решения проблемы на структурном уровне Databricks продвигает новую архитектуру под названием Lakebase, направленную на устранение традиционных границ между аналитическими и операционными системами данных, чтобы результаты работы ИИ могли напрямую поступать в операционные рабочие процессы в реальном времени без вмешательства человека. Например, в автомобильной промышленности управление спецификациями материалов, включающими десятки тысяч деталей и множество моделей автомобилей, а также координация данных о рисках и отзывах в реальном времени — именно те задачи, которые решает Lakebase.
Для бизнес-пользователей Databricks запустила продукт Genie — агентную систему ИИ, способную отвечать на вопросы о корпоративных данных на естественном языке. Пользователи энергетических компаний могут спросить, почему конкретное контейнерное судно отклонилось от маршрута. Genie построит многоэтапный план анализа и вернёт ответ без необходимости написания кода. Шив Трисал отмечает, что этот продукт уже помог заменить все таблицы Excel и 40 дашбордов одним человеко-машинным интерфейсом.
В экосистеме партнёров платформа RAPID компании Tredence использует мультиагентную систему для сокращения задержек принятия решений; компания по разработке программного обеспечения для планирования цепочек поставок Kinaxis интегрирует Databricks в свою платформу Maestro. Главный директор по продуктам Kinaxis Эндрю Белл объясняет, что агентный ИИ способствует автономному принятию решений, демократизации доступа для нетехнических пользователей и компоновке сквозных рабочих процессов.
Шив Трисал признаёт, что искусственный интеллект в промышленной среде ещё не полностью оправдал ожидания, а передовые модели имеют ограниченное влияние на физический мир. Приоритетами Databricks на ближайший год являются более широкое внедрение Genie среди бизнес-пользователей и утверждение Lakebase в качестве основы для человеко-машинного сотрудничества. Ключевой момент — объединение ИТ, операционных технологий и инженерных данных в единый интеллектуальный движок.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
