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Modelli di successo per l'implementazione di sistemi di intelligenza artificiale agentica su AWS
State of Enterprise AI Adoption
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Memoria contestuale: sistemi che conservano la cronologia delle conversazioni e le preferenze dell'utente
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Integrazione del feedback: capacità di imparare dalle correzioni e migliorare le prestazioni
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Adattamento del flusso di lavoro: adattamento automatico alle mutevoli esigenze aziendali
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Miglioramento continuo: miglioramento misurabile attraverso l'esperienza operativa
Organizations che ottengono implementazioni AI di successo spesso danno la priorità a quanto segue:
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Utilizzare ecosistemi di partner completi anziché creare ed esplorare in modo indipendente le funzionalità di intelligenza artificiale
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Sistemi in grado di apprendere rispetto a strumenti statici
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Concentrazione dei risultati aziendali rispetto al confronto delle caratteristiche tecniche
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Integrazione del flusso di lavoro anziché strumenti autonomi
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Adattamento continuo anziché implementazione una tantum
Questi modelli sono in linea con molte Servizio AWS funzionalità, in particolare l'accesso al modello di base in Amazon Bedrock, l'architettura basata sugli eventi e il monitoraggio AWS Lambdacompleto offerto tramite Amazon. CloudWatch Per ulteriori informazioni sull'integrazione del feedback umano e dei sistemi in grado di apprendere, consulta la sezione Incorporazione del feedback umano nei sistemi di intelligenza artificiale agentici di questa guida.