La société de Big Data Databricks Inc. se lance dans le jeu des collaborateurs de l'intelligence artificielle agentique avec le lancement d'un nouvel outil appelé Genie One, destiné à aider les équipes commerciales à orchestrer les flux de travail et à automatiser les tâches liées au travail.
L'arrivée de Genie One étend la suite Genie existante de l'entreprise, mais va bien au-delà de ses capacités d'analyse conversationnelle d'origine. Au lieu de simplement fouiller dans les données pour trouver des réponses, il fournit une assistance complète en agissant au nom des travailleurs. Il raisonne à la fois sur les données structurées et non structurées, y compris les informations d'entreprise qui se trouvent en dehors de la plateforme Databricks.
Genie One a été annoncé lors du sommet annuel Data + AI de la société, qui a débuté aujourd'hui à San Francisco. Lors de l'événement, la société a également annoncé une nouvelle architecture appelée Lake Transactional/Analytical Processing qui unifie les données des charges de travail opérationnelles et analytiques au sein d'un seul lac de données.
Le co-fondateur et directeur général Ali Ghodsi a déclaré que Genie One est un effort visant à aider les entreprises à surmonter leurs frustrations face aux outils de copilote d'IA existants, qui n'ont pas tenu leurs extraordinaires promesses initiales. Si l’IA a eu un impact significatif sur les équipes d’ingénierie logicielle, c’est uniquement parce que les outils de codage d’IA ont eu la chance d’avoir le contexte requis enfoui dans le code source sur lequel ils travaillent. Mais les autres charges de travail professionnelles ne bénéficient pas du même luxe. Lorsqu'il s'agit de domaines tels que les ventes, le marketing et la finance, le contexte commercial critique nécessaire à l'automatisation des tâches est très fragmenté : il est là, mais il est profondément enfoui et dispersé partout dans des plates-formes logicielles disparates, des documents commerciaux vieux de plusieurs années ou même enfermé dans la tête des employés.
Le défi est que les agents d’IA standards ont tendance à adopter une vision globale des entreprises, ce qui signifie qu’ils ont du mal à répondre de manière fiable à des questions commerciales simples, sans parler d’automatiser réellement le travail. Si le contexte n'est pas là, de nombreux outils d'IA se contentent de deviner pour tenter de combler les vides, ce qui peut s'avérer désastreux dans des domaines hautement réglementés tels que la finance et les opérations.
Genie One n'a pas de tels problèmes grâce à Genie Ontology, qui est une couche contextuelle auto-améliorée qui cartographie l'étendue des connaissances d'une organisation en analysant toutes ses données commerciales, documents, contenus, applications et même en apprenant de ses collaborateurs. Genie Ontology est ce qui permet au nouvel assistant de comprendre une entreprise de manière beaucoup plus approfondie. Il extrait en permanence les connaissances commerciales de toutes les sources auxquelles il est autorisé à accéder, y compris Databricks lui-même et d'autres telles que les applications de lieu de travail connecté, les fichiers, les tickets, les applications de chat et les réunions. Grâce à cette « vérité terrain » intégrée, Genie One peut créer des réponses fondées sur des connaissances commerciales réelles et fiables, ce qui signifie qu'il peut prendre les bonnes mesures au lieu de deviner. En conséquence, Ghodsi a insisté sur le fait qu'il est beaucoup plus précis, avec une latence et des coûts inférieurs.
« Aujourd’hui, la plupart des IA d’entreprise se contentent de deviner avec une fausse confiance, mais ce n’est pas suffisant pour les entreprises », a-t-il déclaré. « Si vous êtes directeur financier et que l'IA ne peut pas vous dire pourquoi les marges ont changé, ou si vous êtes un leader commercial et qu'il ne parvient pas à trouver votre prochaine vente incitative, ce n'est pas un problème d'IA, c'est un problème de contexte. Genie Ontology apprend en permanence le contexte à partir de données partout, donc nos réponses sont beaucoup plus rapides et nos agents sont plus précis. «
Genie One fonctionne en récupérant le contexte nécessaire via des requêtes en langage de requête structuré, plutôt que d'essayer de raisonner sur quelques documents fragmentés et probablement d'halluciner. Mais il fait bien plus que simplement répondre aux questions : il est également doté d’interfaces visuelles telles que des graphiques interactifs, permettant aux utilisateurs de configurer des alertes. Ensuite, grâce à son intégration avec le Model Context Protocol, il peut utiliser des logiciels et des outils tiers pour prendre des mesures dans n'importe quel flux de travail métier.
Les clients pourront également accéder aux premiers agents Genie, qui sont lancés aujourd'hui en disponibilité générale aux côtés de Genie One. Les utilisateurs peuvent transformer n'importe quelle conversation avec Genie, le chatbot IA original de l'entreprise, en « agents réutilisables » qui héritent des données sources, des instructions et du comportement d'origine. Les employés peuvent ensuite utiliser ces agents pour exécuter des flux de travail reproductibles et accélérer leur productivité. Ailleurs, il existe un nouveau Genie App Builder qui fournit un environnement de codage d'ambiance complet permettant aux employés de télécharger du contexte et de générer un aperçu d'une application connectée à ces données, entièrement sécurisé par le catalogue Databricks Unity.
Enfin, la société a mis à jour Genie Code et introduit Genie ZeroOps pour les ingénieurs de données. Le premier est un outil qui aide les ingénieurs de données à planifier, créer et exécuter des workflows d'ingénierie et d'analyse de données. Il offre la possibilité supplémentaire de suivre les progrès et d'examiner chaque étape de différents projets. Ce dernier est un nouvel agent d'arrière-plan conçu pour surveiller, enquêter et proposer des correctifs de manière autonome pour des éléments tels que les pipelines de données, les tables, les modèles d'apprentissage automatique, etc.
Databricks a déclaré qu'il abandonnait le modèle de licence traditionnel de logiciel en tant que service pour Genie One en faveur d'une tarification à l'utilisation plus simple, dans laquelle les clients paient pour les jetons qu'ils consomment.
