AI agenti će propasti bez ovih 5 pravila konsolidacije podataka

03. 04. 2025.

AI agenti će transformisati industrije, ali uz jedno važno upozorenje — bez konsolidovanih podataka, čak i najsofisticiraniji AI sistemi neće uspeti.

Konsolidacija podataka nije samo tehnički zahtev; ona je temelj sposobnosti jednog AI agenta da misli, uči i prilagođava se na najbolji mogući način.

U ovom tekstu ćemo objasniti zašto loši i nepovezani podaci predstavljaju katastrofu za AI agente, i predstaviti pet ključnih pravila konsolidacije podataka koje svaka kompanija mora da primeni da bi njihova AI platforma zaista dala rezultate.

Šta je AI agent?

Prema Gartneru,  AI agenti se nalaze među 10 najvažnijih tehnoloških trendova za 2025. godinu. To je najnoviji iskorak u razvoju veštačke inteligencije koja nije tu samo da izvršava zadate komande, već i da:

• Donosi odluke,

• Uči iz iskustava, i

• Samostalno se prilagođava promenama.

Do 2028. godine, Gartner predviđa da će 33% poslovnih softverskih aplikacija imati ugrađen AI agent — što je ogroman skok u odnosu na manje od 1% u 2024 — omogućavajući autonomno donošenje odluka za 15% svakodnevnih poslovnih zadataka.

Za razliku od tradicionalnih AI sistema koji se oslanjaju na statičan kod, AI agent oponaša ljudsku inteligenciju kroz obradu kompleksnih informacija i donošenje promišljenih odluka u realnom vremenu. Njegova sposobnost planiranja, samopoboljšavanja i kontinuiranog učenja čine ga moćnim alatom za kompanije koje žele efikasnost i personalizaciju zasnovanu na podacima.

Međutim, sve te sposobnosti zavise isključivo od tačnosti, organizovanosti i integracije podataka koje AI obrađuje. Sa lošim, nestrukturiranim i razjedinjenim podacima, čak i najnapredniji AI agent neće ispuniti svoj potencijal. Podaci su najvažniji faktor uspeha.

Uloga podataka u agentnom AI-ju

Podaci su krvotok agentnog AI-ja — temelj njegovih performansi i pouzdanosti. Sve što AI agent radi — prilagođavanje, predikcija, odluke — dolazi iz obrade podataka.

AI agent može pravilno funkcionisati samo ako su podaci koje koristi tačni, potpuni i dosledni.

Zašto?

• Tačni podaci omogućavaju donošenje ispravnih odluka umesto pogrešnih zaključaka.

• Potpuni podaci daju celovitu sliku i omogućavaju uravnoteženo odlučivanje.

• Organizovani podaci sprečavaju gubitke vremena i osiguravaju da AI u pravom trenutku dobije pravu informaciju.

Bez ovih osobina, čak ni najnapredniji AI sistem neće moći da pruži korisne i precizne rezultate.

Izazovi lošeg kvaliteta podataka

Loš kvalitet podataka jedan je od najvećih rizika za uspeh agentnog AI-ja. Ima ozbiljne posledice kao što su:

• Pogrešne odluke,

• Neefikasnost i

• Propuštene prilike.

Ako su podaci netačni ili nepotpuni, AI agenti će donositi odluke na osnovu tih podataka, što može dovesti do loših preporuka, pristrasnih predikcija i nezadovoljnih korisnika.

Na primer, AI e-commerce platforma koja koristi zastarele ili fragmentirane podatke o kupcima može davati nerelevantne preporuke, odbijajući korisnike umesto da poveća prodaju.

Čak i u logistici, fragmentisane informacije mogu rezultirati lošim planiranjem ruta, što vodi ka dužim rokovima isporuke i većim troškovima. Ova dva primera jasno pokazuju da su ažurni, konzistentni i integrisani podaci apsolutni preduslov za korišćenje punog potencijala agentnog AI-ja.

Zašto je konsolidacija podataka važna za AI agente

Konsolidacija podataka je ključ za efektivan AI agent jer rešava jedan od najstarijih izazova u upravljanju podacima: silose podataka.

Fragmentirani podaci — razbacani po različitim sistemima ili u nekompatibilnim formatima — usporavaju donošenje odluka, povećavaju rizik od grešaka i smanjuju efikasnost.

Na primer, ako su podaci o kupcima razdvojeni između marketinga, prodaje i korisničke podrške, AI agent neće moći da stekne celovitu sliku o potrebama korisnika, što dovodi do loših preporuka i propuštenih prilika.

Suprotno tome, agentni AI koji ima pristup objedinjeni i integrisanim podacima može:

• Donositi bolje odluke zahvaljujući potpunom uvidu,

• Povećati tačnost uklanjanjem kontradiktornih unosa i

• Raditi efikasnije izbegavanjem dupliranih napora.

Jednostavno rečeno, konsolidacija podataka pretvara sirove i razjedinjene podatke u resurs koji omogućava AI agentima da daju najbolje moguće rezultate.

Pet ključnih pravila konsolidacije podataka za AI agenta

Pravilo 1: Doslednost među izvorima podataka

Podaci iz različitih izvora moraju biti kompatibilni i dosledni. AI ne može pravilno tumačiti podatke ako se razlikuju po formatu, klasifikaciji ili ažurnosti.

Na primer, ako prodaja i marketing različito klasifikuju proizvode, AI može davati nerelevantne preporuke, što rezultira izgubljenim prodajama i lošim korisničkim iskustvom.

Pravilo 2: Ažurnost i redovno osvežavanje

Informacije koje nisu aktuelne nemaju vrednost. Redovno osvežavanje podataka omogućava agentnom AI-ju da donosi relevantne i pravovremene odluke.

Na primer, ako AI sistem preporučuje zimsku garderobu korisniku koji se preselio u topliju regiju, to može dovesti do lošeg korisničkog utiska i negativnog brenda percepcije.

Pravilo 3: Integritet i tačnost podataka

Podaci moraju biti precizni. Greške nastale zbog lošeg unosa, zastarelih sistema ili kvarova mogu ozbiljno ugroziti odluke koje AI donosi.

U bankarstvu, pogrešno unet prihod klijenta može rezultirati odobrenjem kredita neadekvatnoj osobi ili odbijanjem pogodnog kandidata. Takve greške narušavaju i poverenje i poslovne rezultate.

Pravilo 4: Skalabilnost sistema

Kako biznis raste, tako raste i obim podataka. Sistem mora biti skalabilan kako bi podržao sve veće zahteve bez usporavanja performansi.

Na primer, tokom Black Friday-a, e-commerce sajt može imati desetostruko više podataka. Ako sistem ne može da prati obim, AI neće davati pravovremene preporuke.

Pravilo 5: Robusno upravljanje podacima (Data Governance)

Snažna kontrola pristupa, zaštita podataka i usklađenost sa zakonima ključni su za AI sisteme. U sektorima kao što su telekom i zdravstvo, AI obrađuje ogromne količine osetljivih podataka. Bez jake kontrole, dolazi do rizika od curenja podataka, kazni i gubitka poverenja.

Dobra data governance praksa ne samo da štiti podatke, već i osigurava etičku i odgovornu upotrebu AI-ja — čime se gradi poverenje korisnika i partnera.

Od razjedinjenih podataka do moćnog agentnog AI-ja: Kako Things Solver može pomoći

AI agent je dobar samo koliko su dobri podaci koje koristi. Bez prave konsolidacije podataka, čak i najnapredniji sistemi će praviti greške, biti neefikasni i donositi loše odluke.

Ako primenite ovih pet pravila konsolidacije, izvući ćete punu vrednost iz savremenih AI tehnologija.

Zahvaljujući Things Solver pristupu i tehnologiji, vaši podaci će uvek biti:

• Integrisani — objedinjeni iz svih izvora na jednoj organizovanoj platformi

• Ažurni — dostupni AI agentima u realnom vremenu

• Skalabilni — prilagođeni rastu bez gubitka performansi

• Zaštićeni — usklađeni sa zakonima i sigurnosnim standardima

Zaključak je jednostavan: bez kvalitetnih i konsolidovanih podataka, AI agenti neće uspeti. Ali uz prave alate, može donositi pametnije odluke i učiniti vaš biznis efikasnijim.

Spremni da započnete konsolidaciju podataka i transformišete svoj AI model?

Kontaktirajte nas na ai@thingsolver.com ili zakažite besplatnu prezentaciju i saznajte kako Things Solver može ojačati vašu AI osnovu i poslovne operacije.