Az előadás középpontjában a vállalati ügyféladatok kezelésének és karbantartásának aktuális kihívásai állnak. A mai adatvezérelt üzleti környezetben gyakran előfordul, hogy az adatok töredezettek és elavultak, így sem az emberek, sem a mesterséges intelligenciára épülő ügynökök (AI-ügynökök) nem tudnak rájuk megbízhatóan támaszkodni. Az előadó hangsúlyozza, hogy az adatminőség javítása kulcsfontosságú, ezzel szemben a jelenlegi módszerek túl bonyolultak és erőforrás-igényesek.
Mindez felveti azt a kérdést, hogyan lehet teljes mértékben automatizálni az adatgyűjtést, -tisztítást és -összekapcsolást anélkül, hogy rengeteg mérnöki kapacitást kellene ráfordítani. Az is szóba kerül, hogy kinek a feladata mindezt végrehajtani a vállalaton belül: az értékesítési vagy inkább a mérnöki csapatoknak?
A bemutató során kitérnek az adatok automatizált tisztításához szükséges folyamatokra, a különböző adatforrások és szolgáltatók integrálásának nehézségeire, illetve arra, hogyan teheti egy egyedi, önfenntartó platform megbízhatóvá az AI-ügynökök munkáját. Felmerül a kérdés: valóban van szükség saját adatbázis karbantartására, vagy érdemesebb korszerű, platformalapú megközelítésben gondolkodni?
Az előadás gyakorlati példákkal érzékelteti, hogy a piaci szereplők – köztük elismert vállalatok – milyen eredményeket, illetve idő- és költségmegtakarítást érhetnek el egy ilyen platformmal. Végül érdekes dilemma, hogy az open source irány valóban előnyös lehet-e egy, a piacon zajló éles versenyben, illetve hogyan tarthatja meg egy cég a versenyelőnyét ezen a területen.
