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