ThoughtSpot 部署 AI 代理程式,提供現代化分析服務
對數據與分析領域的領導者而言,自主型人工智慧正推動著前所未有的變革步伐。然而,理解採取行動的必要性,與確切知道該做什麼,是兩項截然不同的挑戰。所幸,像 ThoughtSpot 這樣的企業已準備好伸出援手——用他們自己的話來說,就是致力於「從頭重新構思分析與商業智慧」。
「代理式系統正真正地引領我們邁向新領域,」ThoughtSpot 現場首席數據與人工智慧官 Jane Smith 表示。「我們正從被動的報告轉向主動的決策。」
「傳統的商業智慧(BI)只是等待您發掘洞見,」珍接著說。「反觀自主系統,則會全天候監控多個資料來源。它們能診斷變化的成因,並自動觸發後續步驟。」
「重點正日益轉向行動。」
除了從被動轉向主動之外,珍還強調了 BI 中的另外兩項轉變:數據的真正民主化,以及對語義層的重新關注。「除非代理能完全理解業務背景,否則無法像我描述的那樣採取行動,」她指出。「強大的語義層對於理清 AI 的複雜性至關重要。」
ThoughtSpot 提供一系列專為客戶創造實質效益而設計的代理程式。去年 12 月,該公司推出了四款新的 BI 代理程式,旨在協同運作,提供現代化的分析服務。
其中,Spotter 3 尤為突出,這是最初於 2024 年底推出的代理程式最新版本。它能與 Slack 和 Salesforce 等平台整合,不僅能回答問題,還能評估其回應的品質,並不斷精進直至給出正確答案。
「透過『模型語境協定』(Model Context Protocol),Spotter 3 讓您能查詢組織內的結構化資料——涵蓋所有行、列與表格中的內容——同時也能整合非結構化資料,」Jane 解釋道。「這意味著您可以透過我們的代理程式,或若您偏好,透過您自己的大型語言模型(LLM),獲得高度符合語境的答案。」
這項能力伴隨著責任。正如 ThoughtSpot 近期關於 2026 年數據與 AI 趨勢的電子書所強調的,高階主管必須設計出這樣的系統:無論是人類或 AI 做出的每項決策,都能被解釋、改進並值得信賴。
ThoughtSpot 將此新興框架稱為「決策智能」(DI)。「我們將看到更多我所謂的『決策供應鏈』,」Jane 表示。「與其是零散的洞察,我們將看到決策流經可重複的階段:數據分析、模擬、執行與回饋。這些人機互動將記錄在我們視為『決策系統紀錄』的系統中。」
這在實際應用中是什麼樣子?珍以製藥臨床試驗為例說明。「系統會記錄並版本化每個步驟:如何篩選患者、健康紀錄如何識別候選人、決策如何符合試驗方案、配對流程,以及醫生最終如何推薦該患者,」她解釋道。
「這些流程可供審計並用於改善未來的試驗。透過像供應鏈那樣仔細記錄決策流程的每個環節,我們建立了一個清晰且可追溯的框架。」
ThoughtSpot 將於 2 月 4 日至 5 日參加在倫敦舉行的「全球人工智慧與大數據博覽會」。請觀看下方與 Jane Smith 的完整訪談:
照片由 Steve Johnson 提供,來源:Unsplash
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