I den stadig skiftende digitale teknologiens landskap er databaser ikke lenger bare passive journalførere. De tar nå skritt mot rampelyset som aktive resonnementsmotorer. Idet vi går inn i den agentiske æraen, omdefinerer autonome agenter forretningsoperasjoner med sin evne til å oppfatte, resonnere, handle og lære. Den virkelige utfordringen ligger i å sikre at disse intelligente systemene opprettholder tillit og kontroll. Ifølge Google Cloud ligger løsningen i å transformere den konvensjonelle databasen til en AI-native plattform som fungerer som en agents samvittighet, og forklarer ikke bare hva som skjedde, men hvorfor det gjorde det.

De Tre Viktige Ledermandatene

  1. Transformer Databasen: Ledere står overfor oppgaven med å utvikle sine dataplattformer fra statiske arkiver til aktive deltakere i beslutningstaking drevet av kunstig intelligens. Skiftet krever integrering av persepsjon, kognisjon og handling innenfor databasen.
  2. Skap en AI-fordel med Kunnskapsgrafer: En konkurransefordel i denne æraen er basert på omfattende proprietære data strukturert innenfor bedriftskunnskapsgrafer, som tillater sofistikerte resonnementsevner.
  3. Adopter ‘AgentOps’ for Rask AI-Implementering: Akselerering av kunstig intelligens-verdi er essensielt. Implementering av AgentOps-rammeverk overvinner flaskehalsene i menneskelige arbeidsflyter og letter raske overganger fra konsept til produksjonsklare autonome systemer.

Fase Én: Mestre Persepsjon

Å skape agenter med perfekte persepsjonsegenskaper er avgjørende. Selskaper som The Home Depot er eksempler på dette med sin “Magic Apron”-agent, som tilbyr skreddersydd veiledning i sanntid til kundene. Transformasjonen er avhengig av å blande sanntids operasjonelle data med analytiske innsikter, og forene informasjonsflyten innenfor plattformer som BigQuery, Spanner og AlloyDB.

Åpne Opp Hele Bildet

Å utruste agenter med evnen til å forstå ustrukturerte data—som tekster eller bilder—er obligatorisk. Plattformer som BigQuery muliggjør enhetlig databehandling og lar agenter dra nytte av multimodale informasjoner for berikede beslutningsprosesser, som speiler suksessen sett i biologiske modeller ved bruk av DeepMinds AlphaFold 3.

Sikring av Samsvar og Sikkerhet

Det raske tempoet i beslutninger på maskinhastighet krever styring. Å forvandle datakataloger til AI-bevisste kontrollplaner som Dataplex er avgjørende, for å sikre at agentenes handlinger er i tråd med forutbestemte sikkerhets- og samsvarsprotokoller.

Fase To: Forbedre Kognisjon og Resonnement

Agentens evne til å oppfatte nøyaktig må kompletteres med robust kognitiv arkitektur. Systemer som Spanner og BigQuery gir kort- og langtidshukommelse, som er essensielle for å utlede innsikter fra omfattende datasett.

Bygge Resonnementsegenskaper

Introduksjonen av GraphRAG muliggjør sømløst tilkobling av ulike datakilder for AI-systemer, fremmer dypere innsikter og avanserte problemløsningskompetanser. Dette posisjonerer bedriftskunnskapsgrafen som den definitive vollgraven i AI-strategien.

Fase Tre: Handle med Tillit

Tillit er grunnlaget for den AI-native æraen. Å innebygge AI-funksjoner direkte i dataplattformer hjelper med transparent agentresonnement, åpner nye grenser for pålitelig AI-implementering, som demonstrert ved DeepMinds banebrytende arbeid innen forklarelig AI.

Fra Teori til Praksis: AgentOps i Aksjon

Når tillit er etablert, blir hastighet avgjørende. Ved å anvende AgentOps-praksiser akselererer firmaer som Gap Inc. sine AI-initiativer, bruker fullt integrerte økosystemer bygd rundt plattformer som Vertex AI, strømlinjeformende overgangen fra utvikling til implementering.

Å Gå Videre i den AI-Native Æraen

Reisen inn i den agentiske æraen krever arkitektur av en omfattende AI-native stakk. Ved å forene persepsjon, konstruere kognisjon, og mestre den siste mile av handling gjennom AgentOps, kan organisasjoner forvandle AI-eksperimenter til meningsfull forretningsverdi.

Stien er satt for en æra hvor databaser handler med persepsjon, resonnerer dypt og muliggjør operasjoner med autonomt drevet fart, og lover en transformerende fremtid.