Los gráficos de conocimiento conectan entidades, relaciones y contextos en todo el panorama de datos y sustituyen los silos fragmentados por una base única y confiable. Crearlos, enriquecerlos y consultarlos a gran escala para dar a los agentes de IA el contexto que necesitan para razonar y actuar.
Los gráficos de conocimiento capturan y representan los datos como un gráfico interconectado, lo que transforma la información sin procesar en conocimiento contextual al preservar los matices del significado y las relaciones en las diversas fuentes y formatos de datos. En esencia, los gráficos de conocimiento se basan en una ontología, un marco estructurado que define los conceptos, las reglas y las relaciones de dominio a través de un vocabulario compartido. Esto hace que el conocimiento sea accesible, coherente y esté listo para su posterior análisis e integración con otras aplicaciones. Los gráficos de conocimiento también son intrínsecamente dinámicos y evolucionan continuamente a medida que aparece nueva información, lo que garantiza que los conocimientos de su organización se mantengan actualizados y conectados. Para las empresas, el resultado es una estructura de datos: una capa rica, flexible y legible por máquina que abarca toda la infraestructura de datos y que libera más valor de los datos que antes estaban en silos o desconectados.
Un gráfico de conocimiento se crea a partir de tres componentes fundamentales que funcionan en conjunto para crear una imagen rica y conectada de sus datos:
Juntos, estos componentes crean un mapa dinámico y consultable del conocimiento de su organización, que permite a las herramientas de inteligencia artificial y análisis analizar los datos conectados con mayor precisión y confianza.
La IA generativa es tan buena como el contexto detrás de ella. Sin base, los LLM producen resultados que pueden ser plausibles pero inexactos o desconectados de sus datos empresariales reales. Los gráficos de conocimiento resuelven esto describiendo, contextualizando y vinculando los datos en toda la empresa, lo que proporciona a los modelos de IA la base semántica necesaria para razonar con precisión, reducir las alucinaciones y rastrear las respuestas hasta fuentes verificadas. Esto es lo que permite a los agentes de IA ir más allá del reconocimiento de patrones y pasar a tomar decisiones genuinamente fundamentadas e inteligentes.
Los altos ejecutivos necesitan respuestas, no paneles. La capacidad de traducir preguntas empresariales complejas en resultados completos, precisos y procesables es fundamental, y eso es exactamente lo que ofrece Graph RAG.
La generación aumentada por recuperación (RAG) limita el marco de referencia de un modelo de IA generativo a la información real y comprobada. Graph RAG va más allá al basar las respuestas en la rica información contextual de un gráfico de conocimiento, lo que reduce las alucinaciones, mejora la precisión y trabaja con fuentes de datos estructuradas y no estructuradas.
Un gráfico de conocimientos bien implementado permite a los sistemas de IA:
La mayoría de las organizaciones no tienen escasez de datos, sino un problema de fragmentación. Los gráficos de conocimiento abordan esto proporcionando un modelo semántico común en todos los activos de datos empresariales, integrando datos estructurados y no estructurados de diversas fuentes en un gráfico unificado y consultable. El resultado es una estructura de datos flexible que elimina los silos, apoya el consumo de autoservicio y garantiza que todas las herramientas de IA, analistas y responsables de la toma de decisiones trabajan a partir de la misma imagen conectada de la realidad.
Las empresas están bajo presión para que tomen decisiones mejores y más rápidas. Sin embargo, la mayoría de las decisiones sobre datos requieren información multidominio. Los lagos de datos todavía pueden tener problemas con las preguntas multidominio, aunque todos los datos estén en uno.
Sus plataformas de datos almacenan datos. No lo conectan ni entienden cómo se relaciona. Las preguntas multidominio tardan semanas de desarrollo personalizado en responderse, si es que reciben respuesta.
Los LLM son tan buenos como el contexto que se les da. Sin una capa semántica compartida, los agentes de IA están ciegos más allá de su propio dominio. Alucinan, se contradicen y no pueden responder a preguntas que cruzan los límites del sistema.
La mayoría de los pilotos de bases de datos gráficos tienen éxito y luego se detienen El software que gestionó la prueba de concepto se convierte en el límite para la empresa. Para cuando los proyectos se estancan, los equipos están atrapados en una herramienta que no puede escalar.
Cuando la IA solo puede sacar a la luz información dentro de un solo dominio, puede informar pero no actuar. La verdadera IA de las agencias requiere contenido multidominio y la capacidad de razonar en varios dominios simultáneamente.
Los enfoques tradicionales de ETL a gráficos funcionan para soluciones puntuales. A escala empresarial, cada nueva fuente de datos significa nuevas canalizaciones, cada cambio de esquema rompe las existentes y la evolución de la ontología significa reconstruir desde cero.
La lógica de dominio, las relaciones semánticas y las reglas empresariales viven en la cabeza de los expertos, no en su capa de datos. Codifíquelos como una ontología formal y consultable, disponible para todos los agentes y sistemas.
La mayoría de las empresas tienen los datos. Pocos tienen el contexto. Un gráfico de conocimiento empresarial codifica la forma en que se conectan los datos (en todos los dominios y sistemas) para que sus agentes de IA puedan razonar, no solo recuperarlos.
Las relaciones entre sus sistemas, como el ERP, el PLM, el MES y la cadena de suministro, pasan a ser explícitas y transitables. Sin ETL personalizado por pregunta. No se necesita un desarrollador para cada unión.
Un motor MPP en memoria gestiona miles de millones de triples en segundos. Las consultas complejas, ad hoc y multidominio que tardan horas en una plataforma de datos tardan segundos en un gráfico de conocimiento.
Los agentes de IA consultan el gráfico en busca de hechos, no de suposiciones. Todas las respuestas se pueden rastrear hasta los datos de origen. La ontología ofrece a los agentes un mapa: menos iteraciones, menos fichas, menor coste.
El linaje de datos incorporado, el control de acceso y los registros de auditoría basados en funciones hacen que cada decisión sea rastreable y cumpla con las políticas, lo que proporciona a los sectores regulados la base de gobierno que exigen los despliegues de IA.
Las organizaciones navegan por un panorama de incesantes disrupciones, expectativas cada vez mayores y el persistente desafío de maximizar la producción con insumos limitados. Unifique sus datos, agilice sus procesos y alinee sus decisiones para dar a cada información el contexto necesario para obtener una inteligencia procesable y verdaderamente fiable.
Reduzca los cuellos de botella que ralentizan la ciencia de datos empresarial, desde la lenta preparación de los datos hasta el desafío de poner los modelos en producción.
Simplifique la transformación de datos conectándose a prácticamente cualquier fuente de datos y gestionando una amplia gama de formatos, como PDF y hojas de cálculo de Excel. Utilice los flujos de trabajo y la automatización intuitivos para generar conjuntos de datos fiables.
Optimice las operaciones, mejore el mantenimiento predictivo y recopile información en tiempo real. Los equipos pueden impulsar la innovación y acelerar su transformación en la fabricación inteligente.
Reduzca los costes y mantenga su biblioteca actual de códigos SAS. Desarrolle nuevos modelos en SAS, Python y/o R. Utilice un flujo de trabajo visual para crear modelos sin necesidad de escribir ningún código.
Descubra agentes de IA que automatizan las tareas, aprenden de los datos e interactúan en tiempo real, proporcionando un apoyo personalizado y decisiones basadas en los datos.
