IBM、AIエージェント向け統制コンテキストを重視

Clowes氏の主張は、ストレージやコンピューティング、アプリケーションの要件変化に合わせて企業のデータアーキテクチャがどう進化してきたかから出発する。エージェントは新たな要求を加える。意思決定にまだ間に合ううちに、業務システムをまたいで情報を統合することだ。同氏の答えは、まず全てを集中管理するのではなく、データの準備と統制を生成場所のできるだけ近くに移すことにある。

問題の後半は文脈だ。同じ業務用語でもチームによって意味が異なることがあるため、エージェント向けの文脈を準備するには、そのタスクに当てはまる定義を定める必要がある。Clowes氏は統制された指標とデータセットを、モデルが推論する土台と位置づける。企業は高価値なタスクから始め、経験を積むにつれて個々のエージェントを改善していくという。

エージェントが人間支援の意思決定から自律運用へ移るにつれ、人が集めるのを待たずに運用データが必要になるとClowes氏は言う。石油掘削リグやクルーズ船などからのデータも含まれる。同氏は、常にビジネスの現状を答えられること、つまり人間が意思決定するのと同じ世界を目標に掲げる。