AI bryter datastacken. De flesta företag har tillbringat det senaste decenniet med att bygga sofistikerade datastackar. ETL-pipelines flyttar data till lager. Transformationslager rensar data för analys. BI-verktyg visar insikter för användarna. Den här arkitekturen fungerade för traditionell analys. Men AI kräver något annat. Den behöver kontinuerliga återkopplingsslingor. Det kräver inbäddning i realtid och kontexthämtning. Tänk dig en kund vid en uttagsautomat som tar ut fickpengar. AI-agenten i sin mobilapp måste veta om transaktionen på $40 inom några sekunder. Datanoggrannhet och hastighet är inte valfria. Netflix byggde om hela sin rekommendationsinfrastruktur för att stödja modelluppdateringar i realtid1. Stripe skapade enhetliga pipelines där betalningsdata flödar in i bedrägerimodeller inom millisekunder2. Den moderna AI-stacken kräver en fundamentalt annorlunda arkitektur. Data flödar från olika system till vektordatabaser, där inbäddningar och högdimensionella data lever sida vid sida med traditionell strukturerad data. Kontextdatabaser lagrar den institutionella kunskap som ligger till grund för AI-beslut. AI-system använder dessa data och går sedan in i experimentloopar. GEPA och DSPy möjliggör evolutionär optimering över flera kvalitetsdimensioner. Utvärderingar mäter prestanda. Förstärkningsinlärning tränar agenter att navigera i komplexa företagsmiljöer. Till grund för allt finns ett observerbarhetslager. Hela systemet behöver korrekta data och snabbt. Det är därför som dataobservabilitet också kommer att smälta samman med AI-observerbarhet för att ge dataingenjörer och AI-ingenjörer en heltäckande förståelse för hälsotillståndet för deras pipelines. Data- och AI-infrastrukturen konvergerar inte. De har redan smält samman. Referenser Netflix teknikblogg. (2025, augusti). "Från fakta och mätvärden till maskininlärning i media: Utveckla datateknikfunktionen på Netflix." ↩︎ Strimma. (2025). "Hur vi byggde det: Stripe Radar." ↩︎