Resumen: Las empresas contemporáneas operan en entornos dinámicos que requieren una adaptación rápida para lograr objetivos y mantener la competitividad. Las plataformas de datos existentes a menudo se quedan cortas enfatizando las herramientas sobre la alineación con las necesidades comerciales, lo que resulta en ineficiencias y demoras. Para abordar esta brecha, propongo el Sistema de Datos Asistidos por los Agentes de AI Centrices, un sistema de datos asistido por agentes de IA (BSDS), un sistema holístico que integra la arquitectura, los flujos de trabajo y la organización del equipo para garantizar que los sistemas de datos estén adaptados a las prioridades comerciales en lugar de dictarse por limitaciones técnicas. BSDS redefine los sistemas de datos como facilitadores dinámicos del éxito empresarial, transformándolos de herramientas pasivas en impulsores activos del crecimiento organizacional. BSDS tiene una arquitectura modular que comprende datos curados vinculados a entidades comerciales, una base de conocimiento para agentes de IA conscientes de contexto y tuberías de datos eficientes. Los agentes de IA desempeñan un papel fundamental en la ayuda con el acceso a los datos y la gestión del sistema, reduciendo el esfuerzo humano y mejorando la escalabilidad. Complementando esta arquitectura, BSDS incorpora flujos de trabajo optimizados tanto para el análisis de datos exploratorios como para los requisitos de producción, equilibrando la velocidad de entrega con garantía de calidad. Una innovación clave de BSD es su incorporación del factor humano. Al alinear la experiencia en el equipo de datos con la semántica empresarial, BSDS une la brecha entre las capacidades técnicas y las necesidades comerciales. Válido a través de la implementación del mundo real, BSD acelera el tiempo de comercialización para iniciativas basadas en datos, mejora la colaboración multifuncional y proporciona un plan escalable para empresas de todos los tamaños. La investigación futura puede basarse en BSD para explorar estrategias de optimización utilizando sistemas complejos y teorías de red adaptativas, así como desarrollar sistemas de datos autónomos que aprovechen los agentes de IA.
Publicado Originalme en rss.arxiv.org El 8 de junio de 2025.
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