Kesulitan utama bukanlah menguji coba agen AI—melainkan menskalakannya.
Jika Anda telah membangun proyek uji coba AI yang sukses, Anda sudah selangkah lebih maju.
Namun, menskalakan kesuksesan tersebut ke seluruh tim adalah saat kompleksitas mulai muncul—setiap agen baru memerlukan pembangunan kembali konteks, duplikasi logika, dan pengerjaan ulang kontrol. Seiring waktu, hal tersebut memperlambat adopsi dan meningkatkan risiko operasional.
Untuk menskalakan AI secara efektif, Anda memerlukan lebih dari sekadar agen individual. Anda memerlukan fondasi bersama atas pengetahuan dan data bisnis yang memungkinkan tim membangun, mengembangkan, dan mengoperasikan agen secara konsisten.
Fondasi data bersama membantu Anda melampaui keberhasilan yang terisolasi—sehingga Anda dapat menskalakan agen di seluruh bisnis dengan konteks, keamanan, dan kontrol yang diperlukan untuk dampak nyata, serta membangun pemahaman yang saling memperkuat seiring waktu.
Baca laporan resmi Microsoft IQ + Platform Data Agen untuk mempelajari cara:
- Mengubah proyek uji coba yang sukses menjadi solusi yang dapat diskalakan dan diterapkan ulang di seluruh tim.
- Mencegah fragmentasi seiring diperkenalkannya agen baru dan kasus penggunaan.
- Mempertahankan kontrol dan visibilitas seiring penggunaan agen yang semakin berkembang.
- Mendorong dampak yang konsisten di seluruh perusahaan—bukan hanya keberhasilan yang terisolasi.
Ajukan permintaan laporan sekarang