Ontology Sebagai Penghalang Utama: Mencegah Kesalahan Pemahaman AI

fost-nepal.org – Perusahaan-perusahaan besar menggelontorkan miliaran dolar untuk mengembangkan agen kecerdasan buatan (AI) dan infrastruktur guna mengubah proses bisnis. Namun, aplikasi dunia nyata yang sukses tergolong masih terbatas, sering kali disebabkan oleh ketidakmampuan agen untuk benar-benar memahami data bisnis, kebijakan, dan proses yang ada. Meskipun integrasi teknologi seperti manajemen API dan protokol konteks model dapat dilakukan dengan baik, pemahaman mendalam tentang makna data dalam konteks bisnis tertentu masih menjadi tantangan.

Data dari berbagai sistem sering kali terisolasi dalam bentuk yang terstruktur dan tidak terstruktur, sehingga memerlukan analisis dengan perspektif bisnis khusus. Misalnya, istilah “pelanggan” memiliki arti yang berbeda dalam sistem CRM penjualan dibandingkan dengan sistem keuangan, di mana istilah tersebut merujuk pada klien yang membayar. Berbagai departemen juga memiliki tafsiran berbeda atas “produk,” yang dapat menyulitkan agen dalam menggabungkan data dari berbagai sumber.

Agen perlu memahami konteks dan makna data yang mereka akses, serta bagaimana cara menemukan data yang tepat untuk setiap proses. Selain itu, perubahan skema dalam sistem dan masalah kualitas data selama pengumpulan dapat menyebabkan kebingungan. Klasifikasi data juga harus dilakukan dengan ketat untuk memenuhi standar seperti GDPR dan CCPA, yang memerlukan pengkodean dan pemahaman klasifikasi yang benar oleh agen.

Demi mengatasi tantangan ini, diperlukan pengembangan solusi berbasis ontologi sebagai sumber kebenaran tunggal yang efektif. Ontologi ini berfungsi untuk mendefinisikan konsep serta hubungan dalam bisnis, dan membantu menyusun proses bisnis yang terstandarisasi. Meskipun memerlukan waktu untuk mendefinisikan ontologi secara tepat, hal ini dapat menjadi fondasi yang kuat bagi AI berbasis agen untuk beroperasi secara efektif.

Kedepannya, menerapkan ontologi akan memungkinkan agen untuk mengikuti pedoman dalam penemuan data dan memahami hubungan antar data. Agen yang dirancang dengan pendekatan ini dapat mengurangi risiko kesalahan informasi berkat panduan yang lebih jelas dalam konteks bisnis yang ada. Dengan demikian, rantai proses bisnis dapat diorkestrasi dengan lebih efisien dan terstruktur.