Semnalul de 11 miliarde de dolari: de ce datele în timp real sunt sistemul nervos al AI agentic

Achiziția de 11 miliarde de dolari a IBM pentru Confluent este cel mai clar semnal până acum că AI-ul agentic va depinde de capabilități care valorifică datele în timp real. 

Pe lângă IBM, alți giganți din industrie precum Google și Salesforce au luat notă, cu achiziții majore în ultimii ani care vizează conectarea mai bună a datelor și sistemelor de întreprindere.  

Direcția este clară.  Acum, întrebările cheie pentru proiectarea eficientă a arhitecturii de întreprindere sunt cum să planificăm și să construim pentru a îndeplini promisiunea AI-ului agentic.  În opinia mea, întreprinderea se îndreaptă către orchestrarea multi-agent la scară, iar datele în timp real vor fi esențiale pentru a genera valoare reală. 

Agenții AI fără context în timp real operează în trecut 

AI-ul agentic promite sisteme autonome care pot răspunde și raționa în timp real. Dar în mediile de producție, acea promisiune se prăbușește rapid dacă sistemul răspunde prea târziu sau există o lipsă de context în timp real. 

Luați în considerare o firmă globală de servicii financiare, unde mii de intrări de piață în continuă schimbare trebuie luate în considerare și trebuie răspuns la acestea în momentul în care apar. În acest tip de mediu, procesele conduse de AI nu își pot permite să interogheze periodic sistemele sursă căutând modificări. O întârziere de minute nu este o neplăcere, este un risc. Sistemul trebuie să răspundă la ceea ce tocmai s-a schimbat, chiar acum, nu peste câteva minute. 

Aici este unde alte platforme AI agentice eșuează. Arhitecturile lor de tip cerere-răspuns au fost concepute pentru o lume mai lentă, una în care aplicațiile puteau opera în mod batch, interogând periodic sistemele sursă căutând modificări, în timp ce consumau resurse de calcul și LLM.  

Sistemele agentice responsive operează diferit. Ele trebuie să răspundă la schimbările care au loc în întreaga întreprindere – comenzi plasate, actualizări ale livrării serviciilor, activități de vânzări pentru clienți – în timp real, nu după minute sau ore de la producerea lor.  

Un agent AI care trebuie să interogheze o bază de date pentru a înțelege starea actuală nu este în timp real; operează pe baza retrospectivei. Răspunsul în timp real la evenimentele de afaceri este ceea ce oferă agenților adevărată conștientizare situațională. Le oferă capacitatea de răspuns și contextul actualizat de care au nevoie pentru a acționa decisiv, a coordona cu alți agenți și a opera fiabil. 

Trecerea la orchestrarea AI, alimentată de evenimente 

Pentru a susține acest lucru la scară de întreprindere, arhitectura de bază trebuie să treacă de la integrarea statică a datelor la orchestrarea dinamică a agenților specializați care operează în timp real. Problemele mai mari ar trebui descompuse în sarcini mai mici și expediate către agenții AI corespunzători cu abilitățile potrivite, în timp real. Comunicarea asincronă între agenți, aplicațiile de întreprindere și sursele de date, și să nu copleșim LLM-urile cu prea mult context care induce halucinații, este singura modalitate de a obține scalabilitatea, fiabilitatea și acuratețea necesare întreprinderilor de înaltă performanță. 

Piața se maturizează rapid pentru a susține această mișcare. Vedem furnizori majori de cloud recunoscând această necesitate prin crearea de spații dedicate pentru aceste tehnologii. De exemplu, AWS Marketplace a introdus recent o nouă categorie AI Agents and Tools pentru a servi drept catalog centralizat pentru aceste soluții. 

Această maturizare a ecosistemului este critică. Simplifică procesul de descoperire și achiziție, permițând întreprinderilor să se concentreze pe inovație în loc de negocieri cu furnizori. Soluții precum Solace Agent Mesh lansat recent, acum disponibil în această nouă categorie AWS, sunt exemple ale modului în care industria încearcă să reducă decalajul, oferind cadrul necesar pentru a guverna și orchestra agenții fără a reconstrui întreaga stivă. 

Verdictul 

Tranzacția IBM-Confluent confirmă ceea ce mulți arhitecți de întreprindere înțeleg deja: datele în timp real nu mai sunt opționale. Este fundația non-negociabilă pentru AI-ul de întreprindere la scară. 

Sistemele agentice eficiente nu pot raționa, planifica sau acționa în izolare de momentul prezent. Ele trebuie să răspundă în timp real pe măsură ce evenimentele de afaceri se întâmplă. Fără capacitate de răspuns în timp real, AI-ul este limitat la retrospectivă.  

„Era Agentică" a sosit. Și va fi definită nu doar de modele, ci de inteligența acelor modele aplicată în timp real.