Tác nhân Hướng dẫn chạy của DeepMind và mối quan hệ đối tác A24: tác nhân AI sáng tạo và không gian thời gian thực có ý nghĩa gì đối với các kỹ sư

Các nhóm kỹ thuật đang cố gắng chuyển các tác nhân AI từ bản demo sang sản xuất nên coi các thông báo Running Guide và A24 Partnership là tín hiệu thiết kế hệ thống: các nhân viên hỗ trợ chuyển sang các quy trình công việc nơi thời gian, bối cảnh và sự kiểm soát của con người đóng vai trò quan trọng. Bài viết này giải thích tác nhân Hướng dẫn chạy của DeepMind và mối quan hệ đối tác A24: tác nhân AI sáng tạo và không gian thời gian thực có ý nghĩa như thế nào đối với các kỹ sư, sau đó biến tin tức thành một khuôn khổ thực tế cho quyền tự chủ có giới hạn, cổng đánh giá, khả năng quan sát và phục hồi.

Tại Van Data Team, chúng tôi bắt đầu công việc của tác nhân AI bằng cách lập bản đồ quy trình làm việc trước khi chọn mô hình: hệ thống quan sát những gì, hệ thống có thể quyết định điều gì, hệ thống có thể thay đổi điều gì, con người phải xem xét ở đâu và cách khắc phục lỗi. Ống kính hoạt động tương tự được áp dụng ở đây. Hướng dẫn chạy là về hướng dẫn vật lý theo thời gian thực. Sự hợp tác của A24 là về công cụ quy trình làm việc sáng tạo. Cả hai đều đưa ra cùng một bài học kỹ thuật: tác nhân sản xuất cần có quyền hạn hẹp, vòng phản hồi rõ ràng và các biện pháp bảo vệ có thể đo lường được. Đối với các nhóm xây dựng các hệ thống tương tự, đó là cầu nối từ tiêu đề nghiên cứu AI đến quy trình làm việc của tác nhân AI sản xuất.

Dụng cụ và cảnh quan phù hợp

Đừng đánh giá chủ đề một cách cô lập. So sánh cách tiếp cận chính với các khung liền kề, các lựa chọn điều phối và kiểm soát thời gian chạy để người đọc có thể biết khi nào mỗi tùy chọn phù hợp.

Xem xét các phương án lân cận như LangGraph, LangChain, CrewAI, gọi hàm gốc, MCP trước khi chọn lộ trình triển khai.

Bài học chính

• Hướng dẫn chạy và cộng tác A24 cho thấy các hệ thống AI rời khỏi giao diện chỉ trò chuyện và bước vào môi trường quy trình làm việc nơi thời gian, sự tin cậy và quyền hạn của người dùng định hình sự an toàn của sản phẩm.
• Theo Google DeepMind, Hướng dẫn chạy bộ giúp người chạy bộ bị mù và thị lực kém điều hướng một cách độc lập bằng cách sử dụng tín hiệu âm thanh không gian và thị giác máy tính theo thời gian thực trên Pixel 10 Pro.
• Theo báo cáo của Variety ngày 22 tháng 6 năm 2026, Google đã đầu tư 75 triệu USD vào A24, với các công cụ làm phim AI và trình tạo bảng phân cảnh AI được thảo luận như một phần của sự hợp tác.
• Mẫu kỹ thuật thực tế là quyền tự chủ có giới hạn: xác định đầu vào, hành động được phép, trạng thái xem xét, hành vi dự phòng, nhật ký và báo cáo trước khi tác nhân tiếp cận người dùng.
• Phản ứng dữ dội về sáng tạo không chỉ là vấn đề truyền thông. Đối với các kỹ sư, đó là tín hiệu sản phẩm về sự đồng ý, nguồn gốc, sự phân bổ, khả năng đảo ngược và sự chấp thuận của con người.

DeepMind thực sự đã công bố điều gì

DeepMind đã công bố hai nỗ lực về quy trình làm việc AI khác nhau thuộc cùng một cuộc trò chuyện kỹ thuật vì cả hai đều đặt AI bên trong quy trình làm việc bị giới hạn của con người.

Theo Google DeepMind, Running Guide được xây dựng dựa trên Nguyên tắc dự án và được thiết kế để giúp những người chạy bộ bị mù và thị lực kém di chuyển mà không cần sự hướng dẫn hoặc dây buộc của con người. Điểm quan trọng không phải là nó là một sản phẩm điều hướng tự động nói chung. Nó là một tác nhân trợ năng tập trung với môi trường, người dùng, trạng thái thiết bị, đường dẫn tín hiệu và kênh phản hồi cụ thể.

"Một bước hướng tới chạy không giới hạn"

• Google DeepMind, thông báo về Running Guide

Sự hợp tác của A24 thì khác. Theo thông báo chính thức của Google DeepMind, đây là mối quan hệ hợp tác nghiên cứu nhằm khám phá các quy trình và kỹ thuật AI dành cho các nhà làm phim, đồng thời giúp A24 và các nhà làm phim của A24 định hình công nghệ mới phục vụ cho tầm nhìn của họ. Variety cho biết thêm rằng trình tạo bảng phân cảnh AI đang được thảo luận và báo cáo rằng Google không có quyền truy cập vào thư viện phim hiện có của A24.

Những chi tiết đó quan trọng. Trợ lý bảng phân cảnh là một quy trình làm việc có giới hạn. Nó có thể hỗ trợ việc lên ý tưởng, khám phá cảnh quay, bố cục cảnh và lặp lại mà không cần trở thành tác giả của bộ phim. Ranh giới đó chính là sản phẩm.

Tại sao các tác nhân không gian và sáng tạo thuộc về nhau

Các tác nhân không gian và sáng tạo thuộc về nhau vì cả hai đều buộc các kỹ sư phải thiết kế phù hợp với bối cảnh, thời gian và quyền hạn của con người thay vì tạo ra câu trả lời đơn giản.

Một chatbot có thể sai và vẫn để người dùng có thời gian kiểm tra câu trả lời. Tác nhân hướng dẫn đang chạy phải liên lạc trong khi người dùng đang di chuyển. Tác nhân quy trình làm việc sáng tạo có thể tạo ra kết quả hợp lý nhưng nhà làm phim vẫn có quyền phán xét, sở thích và phê duyệt cuối cùng. Trong cả hai trường hợp, tác nhân không chỉ phản hồi. Nó tham gia vào một quy trình làm việc tích cực.

Sai lầm mà chúng tôi thấy là coi "tác nhân" là một kiến trúc duy nhất. Không phải vậy. Tác nhân không gian, người đồng thí điểm sáng tạo, tác nhân báo cáo và nhóm tự động hóa nghiên cứu đều có thể sử dụng mô hình, công cụ, bộ nhớ và điều phối, nhưng bề mặt rủi ro của chúng là khác nhau.

Việc phân loại thực tế giúp:

Đây là lúc mô hình hoạt động của Van Data Team trở nên phù hợp với các nhà lãnh đạo kỹ thuật. Trong thiết kế tác nhân có sự đánh giá của con người, câu hỏi cốt lõi không phải là "Mô hình có thể thực hiện nhiệm vụ này không?" Câu hỏi hay hơn là "Mô hình dừng ở đâu và điều gì xảy ra tiếp theo?"

Câu hỏi đó áp dụng rõ ràng cho Hướng dẫn chạy và A24. Tác nhân không gian sẽ dừng khi độ tin cậy thấp, xung đột tín hiệu hoặc các điều kiện nằm ngoài phạm vi được kiểm tra. Tác nhân sáng tạo nên dừng lại khi đầu ra cần xem xét quyền, đánh giá thương hiệu, phê duyệt của giám đốc hoặc sở thích của con người.

Tác nhân không gian thời gian thực có ý nghĩa gì đối với các kỹ sư

Các tác nhân không gian thời gian thực biến độ trễ, chất lượng nhận thức, độ rõ ràng của phản hồi và hành vi dự phòng trở thành một phần của tính an toàn của sản phẩm.

Hướng dẫn Chạy rất hữu ích vì nó hiển thị một tác nhân hoạt động xung quanh các biến đổi liên tục của thế giới vật lý. Môi trường thay đổi từng giây. Sự thay đổi ánh sáng. Con đường thay đổi. Người và vật chuyển động. Người chạy cũng đang chuyển động, có nghĩa là phản hồi phải kịp thời, rõ ràng và ít tốn công sức để diễn giải.

Trong sản phẩm không gian, độ trễ không chỉ là thước đo hiệu suất. Nó thay đổi niềm tin của người dùng. Nếu tín hiệu âm thanh đến muộn, tín hiệu đó có thể trở nên khó hiểu ngay cả khi dự đoán mô hình cơ bản là hợp lý. Nếu tín hiệu quá thường xuyên, hệ thống có thể tạo ra sự mệt mỏi về nhận thức. Nếu tín hiệu quá mơ hồ, người dùng có thể không biết nên giảm tốc độ, tiếp tục hay dừng lại.

Các kỹ sư nên coi AI không gian như một vòng lặp chứ không phải một lời nhắc:

1. Quan sát môi trường thông qua camera, cảm biến, tuyến đường hoặc bối cảnh thiết bị.
2. Ước lượng độ tin cậy và độ không chắc chắn.
3. Quyết định xem hướng dẫn có an toàn để cung cấp hay không.
4. Giao tiếp thông qua một kênh mà người dùng có thể xử lý ngay lập tức.
5. Lắng nghe sự chỉnh sửa, ghi đè hoặc thay đổi của người dùng.
6. Chuyển sang trạng thái dự phòng khi hệ thống không chắc chắn.

Đối với trợ lý đang chạy, dự phòng có thể là tín hiệu âm thanh thận trọng như chạy chậm lại, dừng hoặc yêu cầu sự trợ giúp của con người. Đối với công cụ điều hướng kho, đó có thể là trạng thái khóa. Đối với một đại lý thanh tra, nó có thể là một sự chuyển giao cho người giám sát.

Một bảng đánh giá hữu ích cho các tác nhân không gian trông như thế này:

Một ví dụ giả định làm cho điều này trở nên cụ thể. Người chạy tiếp cận chướng ngại vật tạm thời trên lộ trình quen thuộc. Mô hình phát hiện sự thay đổi đường đi nhưng độ tin cậy giảm do ánh sáng kém và mép chướng ngại vật không rõ ràng. Tác nhân cấp sản xuất không nên ứng biến một hướng dẫn chính xác ngoài mức độ chắc chắn của nó. Nó sẽ chuyển sang hướng dẫn thận trọng, giảm sự mơ hồ và làm rõ hành động tiếp theo an toàn nhất.

Mô hình tương tự đó cũng áp dụng cho khả năng tiếp cận bên ngoài. Nếu nhân viên vận hành nội bộ nhìn thấy các con số xung đột trong bảng thông tin, họ không nên lặng lẽ đưa ra đề xuất. Nó nên đánh dấu xung đột, đưa ra bằng chứng và leo thang. Tên miền thay đổi. Logic điều khiển vẫn còn.

Tác nhân AI sáng tạo có ý nghĩa gì đối với các kỹ sư

Các tác nhân AI sáng tạo đưa ra các yêu cầu cốt lõi về hệ thống cốt lõi về kiểm soát, xuất xứ, khả năng đảo ngược và sự đồng ý của con người.

Sự hợp tác giữa DeepMind và A24 không chỉ là câu chuyện về phương tiện truyền thông sáng tạo. Đó là một câu chuyện về ranh giới quy trình làm việc. Theo Google DeepMind, A24 và các nhà làm phim của A24 có thể giúp định hình công nghệ mới phục vụ cho tầm nhìn của họ. Các kỹ sư nên đọc nó như một thông số kỹ thuật của sản phẩm.

Kiểm soát sáng tạo phải được thực hiện. Nó không thể chỉ tồn tại trong một tuyên bố khởi động.

Trong thực tế, các tác nhân quy trình làm việc sáng tạo cần:

• Kiểm soát quyền xác định ai có thể tạo, chỉnh sửa, phê duyệt, xuất và lưu trữ.
• Bản ghi xuất xứ cho biết mô hình, lời nhắc, tài sản nguồn hoặc hành động của người dùng nào đã định hình đầu ra.
• Các chỉnh sửa có thể đảo ngược để con người có thể so sánh, từ chối hoặc khôi phục các trạng thái trước đó.
• Cổng phê duyệt trước khi tác phẩm được tạo chuyển sang sản xuất, xuất bản hoặc đánh giá của khách hàng.
• Xem lại nhật ký ghi lại ai đã phê duyệt cái gì và khi nào.

Viết kịch bản phân cảnh là một quy trình làm việc hợp lý vì nó bị giới hạn. Trình tạo bảng phân cảnh có thể giúp nhà làm phim khám phá các góc quay, tâm trạng, nhịp độ, chặn cảnh hoặc các lựa chọn thay thế hình ảnh trong quá trình tiền sản xuất. Nó có thể tăng tốc độ khám phá mà không cần đưa ra quyết định sáng tạo cuối cùng.

Phản ứng dữ dội được Hollywood Reporter đưa tin cũng là một phần của bản tóm tắt kỹ thuật. Nếu nhóm người dùng lo lắng rằng hệ thống AI có thể làm xói mòn quyền tác giả, sự đồng ý hoặc giá trị lao động thì những lo ngại đó sẽ trở thành yêu cầu của sản phẩm. Khả năng giải thích, ghi công, ranh giới chọn không tham gia, khả năng kiểm toán và cổng đánh giá không phải là các tính năng bổ sung trong quan hệ công chúng. Chúng là một phần của thiết kế hệ thống.

Một quy trình làm việc thực tế của tác nhân sáng tạo có thể giống như thế này trong văn xuôi: nhà làm phim tạo ra một bản tóm tắt cảnh, tác nhân tạo ra các tùy chọn bảng phân cảnh, đạo diễn chọn hoặc từ chối các khung hình, hệ thống ghi lại bối cảnh tạo, người đánh giá kiểm tra các quyền và căn chỉnh phong cách, và chỉ những đầu ra được phê duyệt mới được chuyển vào không gian làm việc sản xuất. Sơ đồ cho quy trình làm việc này sẽ hiển thị các trạng thái dự thảo, đánh giá, sửa đổi, phê duyệt, lưu trữ và từ chối, với quyền hạn của con người hiển thị ở mỗi lần chuyển đổi.

Đây cũng là nơi các hoạt động của tác nhân AI sản xuất đóng vai trò quan trọng. Nhật ký không chỉ để gỡ lỗi. Đó là cách các nhóm xây dựng lại các quyết định khi một câu hỏi về sáng tạo, pháp lý, thương hiệu hoặc hoạt động xuất hiện sau đó.

Khung sản xuất cho kỹ thuật đại lý

Hình minh họa sau đây tóm tắt vòng tự chủ có giới hạn:

Khung tác nhân sản xuất bắt đầu bằng cách xác định môi trường, bề mặt hành động, vòng phản hồi, xử lý lỗi và mô hình đánh giá trước khi đánh giá khả năng của mô hình.

Tại Van Data Team, chúng tôi thường bắt đầu bằng bản đồ tín hiệu. Bản đồ xác định những gì tác nhân có thể quan sát, tín hiệu nào đáng tin cậy, tín hiệu nào yếu và nơi vẫn cần có quyết định của con người. Điều này tránh được lỗi phổ biến khi xây dựng một trình bao bọc mô hình thông minh xung quanh một quy trình làm việc không rõ ràng.

Sử dụng khung này cho các tác nhân không gian, sáng tạo hoặc kinh doanh.

Xác định môi trường

Môi trường là bối cảnh hoạt động mà tác nhân phải hiểu. Đối với Hướng dẫn chạy bộ, bối cảnh đó bao gồm người chạy, đường đi, chướng ngại vật, chuyển động, tư thế thiết bị và kênh âm thanh. Đối với tác nhân sáng tạo, nó bao gồm tập lệnh, mục đích trực quan, các ràng buộc sản xuất, quy tắc đánh giá và quyền đối với tài sản. Đối với đại lý kinh doanh, nó có thể bao gồm dữ liệu CRM, bảng kho, bảng điều khiển, tài liệu, phiếu và chính sách phê duyệt.

Định nghĩa môi trường sẽ trả lời:

• Những đầu vào nào có sẵn?
• Những đầu vào nào đáng tin cậy?
• Những điều kiện nào làm cho đầu vào không đáng tin cậy?
• Tác nhân hỗ trợ mục đích của người dùng là gì?
• Người đại diện không bao giờ có quyền quyết định điều gì?

Xác định bề mặt hành động

Bề mặt hành động là những gì tác nhân có thể làm. Hướng dẫn khác với gợi ý. Đề xuất khác với thế hệ. Việc tạo ra khác với việc thực thi công cụ. Việc thực thi công cụ khác với tự động hóa không thể đảo ngược.

Hướng dẫn không gian có thể cung cấp tín hiệu nhưng không thể điều khiển vật lý người chạy. Tác nhân tạo kịch bản phân cảnh có thể tạo ra các tùy chọn nhưng không phê duyệt bản cắt cuối cùng. Người đại diện báo cáo có thể soạn thảo bình luận nhưng không gửi cảnh báo điều hành cho đến khi được con người phê duyệt.

Đối với các nhóm triển khai hệ thống AI nội bộ, đây là lúc Agent BI và báo cáo cần có rào chắn. Một đại lý báo cáo có thể tóm tắt chuyển động doanh thu là hữu ích. Một đại lý báo cáo âm thầm thay đổi số liệu của hội đồng mà không xem xét là một rủi ro.

Xác định vòng phản hồi

Vòng phản hồi là cách tác nhân tìm hiểu xem đầu ra của nó có hoạt động hay không. Trong Hướng dẫn chạy bộ, phản hồi là ngay lập tức: người chạy theo sau, chạy chậm lại, sửa hoặc dừng lại. Trong quá trình làm phim, phản hồi mang tính biên tập: con người chấp nhận, sửa đổi, từ chối hoặc yêu cầu thay đổi. Trong quy trình làm việc của doanh nghiệp, phản hồi có thể đến từ trạng thái đánh giá, chỉnh sửa trên trang tổng quan, kết quả yêu cầu hoặc nhật ký quyết định.

Các vòng phản hồi tốt có thể đo lường được. Theo dõi việc chấp nhận, từ chối, ghi đè, leo thang, trạng thái có độ tin cậy thấp và thời gian khôi phục. Các số liệu này quan trọng hơn ảnh chụp màn hình demo vì chúng cho thấy cách tổng đài viên hành xử dưới áp lực công việc thực tế.

Xác định xử lý lỗi

Việc xử lý lỗi phải được thiết kế trước khi ra mắt. Câu hỏi chính rất đơn giản: nhân viên nên làm gì khi không chắc chắn?

Đối với một tác nhân không gian, sự không chắc chắn thường làm giảm tính tự chủ. Đối với một tác nhân sáng tạo, sự không chắc chắn sẽ làm tăng sự đánh giá của con người. Đối với đại lý báo cáo, sự không chắc chắn sẽ hiển thị các nguồn, đánh dấu các giả định và chặn phân phối tự động cho đến khi ai đó kiểm tra đầu ra.

Danh sách kiểm tra sổ tay này là một công cụ hữu ích cho việc lập kế hoạch triển khai:

Đối với các nhóm muốn có phạm vi triển khai cụ thể, Nhóm Van Data có thể biến điều này thành đánh giá quy trình làm việc trong phạm vi: bản đồ tín hiệu, ma trận cấp phép hành động, đánh giá khoảng trống bảng điều khiển, thiết kế cổng đánh giá và kế hoạch phân phối cho đại lý sản xuất đầu tiên. Đầu ra không phải là một tài liệu chiến lược chung chung. Đó là phạm vi triển khai xác định nội dung cần xây dựng, nội dung cần giám sát và hệ thống phải dừng ở đâu.

Những sai lầm phổ biến cần tránh

Sai lầm phổ biến nhất là coi các tác nhân không gian, sáng tạo và kinh doanh là cùng một mẫu sản phẩm vì tất cả chúng đều sử dụng AI.

Sai lầm thứ hai là phóng đại quá mức độ chín muồi hoặc phạm vi của thông báo. Hướng dẫn chạy phải được đóng khung dưới dạng một ứng dụng trợ năng tập trung, không phải là một tác nhân vật lý tự trị có mục đích chung. Quan hệ đối tác A24 nên được coi là sự hợp tác nghiên cứu xung quanh quy trình làm việc của các nhà làm phim, chứ không phải là một thỏa thuận đào tạo thư viện phim hay chuyển giao quyền sở hữu trí tuệ.

Những sai lầm khác mang tính vận hành nhiều hơn:

• Bỏ qua độ trễ cho đến khi thử nghiệm muộn.
• Coi độ tin cậy của mô hình như một chi tiết nội bộ thay vì trạng thái sản phẩm.
• Thiết kế các công cụ sáng tạo không có lịch sử xuất xứ và phê duyệt.
• Để đầu ra được tạo ra chuyển trực tiếp vào xuất bản hoặc sản xuất.
• Chỉ đo lường chất lượng câu trả lời thay vì hành vi phục hồi.
• Xây dựng tổng đài viên không có bảng thông tin để từ chối, ghi đè và chuyển cấp.
• Xử lý phản ứng dữ dội như tiếng ồn thay vì khám phá yêu cầu.

Một ví dụ kinh doanh sẽ đưa ra quan điểm. Giả sử nhóm dữ liệu xây dựng một nhân viên soạn thảo bình luận hoạt động hàng tuần từ các số liệu kho hàng. Phiên bản đầu tiên tạo ra những bản tóm tắt trôi chảy, nhưng nó bỏ lỡ việc chỉnh sửa dữ liệu đến muộn và gửi kết luận cũ cho lãnh đạo. Việc sửa chữa không chỉ là một lời nhắc tốt hơn. Cách khắc phục là thiết kế quy trình làm việc: kiểm tra độ mới, trích dẫn nguồn, phát hiện điểm bất thường, phê duyệt của người đánh giá và đường dẫn quay lại cho bình luận đã xuất bản.

Đó là lý do tại sao các hệ thống giới hạn hoạt động tốt hơn các bản demo rộng rãi trong sản xuất. Họ có ít quyền hơn, trách nhiệm giải trình rõ ràng hơn và hành vi phục hồi tốt hơn.

Một ví dụ triển khai có liên quan là một tác nhân nghiên cứu thu thập các nguồn, xác thực các tuyên bố, soạn thảo bản tóm tắt và để lại những phát hiện không chắc chắn để con người xem xét. Ngăn xếp tác nhân nghiên cứu tự trị của Van Data Team có liên quan vì áp dụng cùng một mẫu: hạn chế quy trình làm việc, ghi nhật ký bằng chứng và tách bản soạn thảo tự động khỏi phán quyết cuối cùng.

Tiêu chí đánh giá đội ngũ kỹ thuật

Các nhóm kỹ thuật nên đánh giá các tác nhân sáng tạo và thời gian thực bằng cách họ hành xử trong điều kiện không chắc chắn, chứ không phải bằng bản demo trong trường hợp tốt nhất trông ấn tượng như thế nào.

Sử dụng các tiêu chí này trước khi cam kết lộ trình sản xuất:

Đây là nơi các mẫu triển khai liền kề quan trọng. Chatbot rất hữu ích khi rủi ro chính là chất lượng câu trả lời. Tự động hóa quy trình bằng robot rất hữu ích khi các quy tắc xác định chiếm ưu thế. Đường dẫn dữ liệu hàng loạt rất hữu ích khi thời gian được lên lịch và có thể lặp lại. Quy trình làm việc của tổng đài viên rất hữu ích khi hệ thống phải diễn giải ngữ cảnh, gọi công cụ, đưa ra đề xuất có giới hạn và dừng lại để xem xét.

Mẫu phù hợp phụ thuộc vào quy trình làm việc. Nếu nhiệm vụ mang tính quyết định, đừng ép buộc người đại diện thực hiện nhiệm vụ đó. Nếu nhiệm vụ yêu cầu sự phán xét, bối cảnh và cấp độ, đừng giấu nó bên trong một kịch bản không thể quan sát được.

Kết luận

Tác nhân Hướng dẫn chạy của DeepMind và mối quan hệ đối tác A24: ý nghĩa của các tác nhân AI sáng tạo và không gian thời gian thực đối với các kỹ sư không phải là một câu chuyện tin tức hạn hẹp. Đó là tín hiệu cho thấy tổng đài viên đang tham gia vào quy trình công việc mà kết quả đầu ra sai có thể ảnh hưởng đến các quyết định di chuyển, quyền tác giả, sự tin cậy hoặc hoạt động.

Phản ứng thực tế không phải là theo đuổi quyền tự chủ rộng rãi. Đó là xây dựng các hệ thống giới hạn. Xác định môi trường. Giới hạn bề mặt hành động. Hãy thể hiện sự tự tin. Giữ con người chịu trách nhiệm về vấn đề phán xét. Ghi nhật ký quy trình làm việc. Phục hồi thiết kế trước khi ra mắt.

Đối với các nhóm kỹ thuật, cơ hội là có thật, nhưng công việc vẫn đang diễn ra. Các nhóm được hưởng lợi từ sự thay đổi này sẽ là những nhóm coi các tác nhân như hệ thống sản xuất có quyền, khả năng quan sát, cổng đánh giá và báo cáo leo thang. Nhóm Van Data giúp các nhóm biến việc đó thành phân phối có phạm vi trên tác nhân AI, quy trình làm việc dữ liệu và hệ thống báo cáo, với các biện pháp kiểm soát cần thiết để vận chuyển thứ gì đó vẫn tồn tại khi tiếp xúc với người dùng thực.