建立公司大脑如何支持更准确、更具成本效益的人工智能和自主代理。
在整个企业中，任何数量的人工智能平台、系统和工具都可以同时工作，例如，人工智能驱动的客户平台、会话助手以及工作流和流程自动化工具。每个问题都很复杂、先进，响应速度也很快。但是，当开始工作时，出现的结果和行动可能是错误的，混乱的，或者缺乏对业务的正确理解。许多组织发现自己处于这个位置…
MIT Technology Review Insights的一项民意调查发现，尽管目前接受调查的每个组织都在某种程度上使用了人工智能，但只有不到五分之一（ 16% ）的组织正在从其部署中获取变革性价值。最大比例的受访者（ 40% ）表示，他们在特定任务或团队中看到了适度的收益，而21%的受访者报告了有意义的收益，剩下的23%的受访者认为回报很小或根本没有。
大多数公司仍在试用人工智能用例（根据38%的受访者） ，或使用它来帮助员工使用副驾驶或聊天助手等工具工作（ 35% ）。只有12%的企业在生产中使用人工智能代理， 3%的企业表示他们正在使用人工智能来完成关键流程的大部分工作。
Atlan的联合创始人Prukalpa Sankar表示： “模型的能力与模型在组织内部的实际用途之间存在很大差距。“对于每一个现实生活中的意图和目的，人工智能通用智能已经存在。这对当今大多数公司来说并不是很有用。”
Sankar说，缺失的层是上下文，或人工智能对企业的理解程度。上下文层是位于组织的业务系统（例如，记录和数据系统及其AI平台）之间的架构基础架构。它将企业智能转化为人工智能代理或模型的受控、机器可用的上下文，并帮助知识复合。“如果没有人工智能的上下文层，几乎就像你在招聘……
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