Umělá inteligence rozbíjí datový zásobník. Většina podniků strávila posledních deset let budováním sofistikovaných datových zásobníků. Kanály ETL přesouvají data do skladů. Transformační vrstvy čistí data pro analytiku. Nástroje BI poskytují uživatelům přehledy. Tato architektura fungovala pro tradiční analytiku. Umělá inteligence však vyžaduje něco jiného. Potřebuje nepřetržité smyčky zpětné vazby. Vyžaduje vkládání v reálném čase a načítání kontextu. Představte si zákazníka u bankomatu, který vybírá kapesné. Agent AI ve své mobilní aplikaci potřebuje vědět o této transakci za 40 $ během několika sekund. Přesnost a rychlost dat nejsou volitelné. Netflix přebudoval celou svou infrastrukturu doporučování tak, aby podporovala aktualizace modelů v reálném čase1. Společnost Stripe vytvořila jednotné kanály, kde platební údaje proudí do modelů podvodů během milisekund2. Moderní AI stack vyžaduje zásadně odlišnou architekturu. Data proudí z různých systémů do vektorových databází, kde embeddingy a vysoce dimenzionální data existují vedle tradičních strukturovaných dat. Kontextové databáze ukládají institucionální znalosti, které informují o rozhodování AI. Systémy umělé inteligence tato data zpracovávají a poté vstupují do experimentálních smyček. GEPA a DSPy umožňují evoluční optimalizaci napříč více dimenzemi kvality. Hodnocení měří výkon. Zpětnovazební učení trénuje agenty orientovat se ve složitých podnikových prostředích. Základem všeho je vrstva pozorovatelnosti. Celý systém potřebuje přesná data a rychle. Proto se pozorovatelnost dat také spojí s pozorovatelností umělé inteligence, aby datovým inženýrům a inženýrům umělé inteligence poskytla komplexní pochopení stavu jejich potrubí. Infrastruktura dat a umělé inteligence se nesbližují. Už se spojili. Odkazy Technologický blog Netflix. (2025, srpen). "Od faktů a metrik k mediálnímu strojovému učení: Vývoj funkce datového inženýrství ve společnosti Netflix." ↩︎ Pruh. (2025). "Jak jsme to postavili: Pruhový radar." ↩︎