Почему AI-агенты ошибаются, даже если у них есть доступ ко всем данным? 🤖

Многие компании уже экспериментируют с AI-агентами для поиска информации, аналитики и работы с корпоративными знаниями. Однако на практике доступ к данным еще не гарантирует качественный результат.

Причина часто кроется не в самой модели, а в архитектуре данных: отсутствует семантический слой, бизнес-логика не формализована, а данные не готовы к работе с ИИ.

📆 23 июня в 11:00 мск компания Lasmart приглашает на бесплатный вебинар «Почему 90% данных не готовы к работе с ИИ: архитектурный фундамент AI-агентов».

👨‍💻 Спикер: Павел Хамрин — руководитель AI-направления Lasmart. Более 10 лет занимается внедрением аналитических решений, DWH и BI-систем, развивает практики применения AI в аналитике и работе с данными.

В программе вебинара:
— почему прямого доступа к данным недостаточно для AI-агентов;
— откуда берутся «галлюцинации» при работе с корпоративными данными;
— зачем нужен семантический слой;
— какие компоненты включает AI-Ready архитектура;
— как подготовить DWH, BI и корпоративные данные к работе с ИИ;
— практическая дорожная карта внедрения и масштабирования AI-агентов.

Вебинар будет полезен CTO, CIO, CDO, руководителям AI-проектов, Head of BI, Head of Analytics, архитекторам данных и специалистам, отвечающим за развитие корпоративной аналитики.

🎁 Бонус участникам — персональный разбор стека данных и рекомендации по подготовке архитектуры для запуска AI-агентов.

🔗 Регистрация по ссылке