❓ Xebia: почему AI-агенты терпят неудачу без правильной основы данных

Если вы помогаете компании внедрять AI-агентов, начинать нужно с фундамента — подготовки данных. Niels Zeilemaker, глобальный CTO Xebia, объясняет: можно построить лучшего агента, но без качественной основы он не найдёт нужные данные, misinterpret их или соединит то, что соединять нельзя. И это не ошибка агента — это ошибка фундамента.

Особое внимание стоит уделить каталогизации данных. Для человека в каталоге всегда есть запасной вариант — позвонить коллеге и уточнить. У агентов такой возможности нет: они полагаются только на описание в каталоге. Если описание неверно — агенты не справятся.

Xebia предлагает Agentic Data Foundation (ADF) — платформу, которая расширяет data-инфраструктуру для размещения агентов и их использования как в клиентских, так и во внутренних процессах. Компания также развивает Xebia ACE: AI-Native Software Engineering — фреймворк, встраивающий AI в полный цикл разработки ПО. По заявлению Xebia, это ускоряет delivery до 40% и снижает затраты на legacy-трансформацию до 70%.

#AI #DataFoundation #AgenticAI #Xebia #EnterpriseAI