Muốn AI tác nhân thành công, hãy làm chủ ontology trước

Chuyện gì đã xảy ra

Tại một diễn đàn ở Quốc hội Hàn Quốc hôm 5, Yu Seung-jae cho rằng các công ty không thiếu dữ liệu. Vấn đề là dữ liệu của họ không có mối quan hệ và ý nghĩa được xác định rõ, nên AI agent khó làm việc hiệu quả. Ông nói ontology là thứ không thể thiếu. Ông cũng nêu Palantir là ví dụ hàng đầu về "siêu tự động hóa", tức là máy móc ngày càng tự làm nhiều việc hơn.

Các con số chính

• Gartner dự báo thị trường siêu tự động hóa sẽ đạt khoảng 1.644 nghìn tỷ won (khoảng 1,2 nghìn tỷ USD) vào năm 2028.
• Giá trị công ty Palantir khoảng 473 nghìn tỷ won.
• Doanh thu hằng năm của Palantir đã tăng gấp đôi trong ba năm, lên khoảng 3 nghìn tỷ won.
• Từ năm 2024, tổ chức mua hàng Wendy's Co-op dùng nền tảng AI của Palantir để xem dữ liệu tồn kho và hậu cần của hơn 6.400 cửa hàng ở Mỹ và Canada.

Bối cảnh cho người mới

AI agent là chương trình có thể tự thực hiện công việc. Để làm tốt, nó phải hiểu các phần dữ liệu khác nhau khớp với nhau thế nào. Persona AI bắt đầu với phần mềm làm riêng cho từng khách hàng, sau đó chuyển sang dịch vụ thuê bao và giờ tập trung vào siêu tự động hóa. Công ty nói họ đã triển khai AI agent đầu tiên trong lĩnh vực tài chính Hàn Quốc cho KB Securities.

Vì sao điều này quan trọng

Nhiều công ty nghĩ rằng có nhiều dữ liệu là đủ. Bài viết cho rằng vấn đề thật sự là dữ liệu chưa được nối với nhau một cách hợp lý. Nếu ontology liên kết đơn hàng, tồn kho, vận chuyển và nhu cầu, AI agent có thể tìm ra cửa hàng nào có nguy cơ, xếp thứ tự các vấn đề khẩn cấp và gợi ý cách khắc phục. Không có liên kết đó, con người vẫn phải kiểm tra từng hệ thống và họp nhiều lần.

Cần theo dõi điều gì

• Các dự án AI vật lý của Persona AI ở Jeonbuk và Gyeongnam có tiến triển đúng kế hoạch hay không.
• Các nhà sản xuất Hàn Quốc sẽ dùng mô hình và agent của Persona AI trên dây chuyền nhà máy như thế nào.
• Các công ty xây dựng ontology có đạt kết quả AI nhanh hơn hoặc chính xác hơn không.