--- title: "Dwa działy rozumieją przez klienta co innego, a każdy system dziedziczy ten spór" url: "https://predictes.com/pl/services/ontology-design-and-engineering" description: "Projektowanie i budowa wspólnego modelu firmy: encje, relacje i reguły, uzgodnione przez ludzi, którzy ich używają, i wdrożone tak, by systemy mogły po nich wnioskować." --- # Dwa działy rozumieją przez klienta co innego, a każdy system dziedziczy ten spór Ontologia jest najmniej efektowną i najbardziej nośną rzeczą w programie AI. Bez niej wyszukiwanie znajduje niewłaściwe dokumenty, agenci podejmują wiarygodne decyzje o niewłaściwej encji, a każdy raport potrzebuje przypisu wyjaśniającego, której definicji użyto. Z nią maszyna może wnioskować po Waszej firmie, zamiast dopasowywać wzorce w Waszym tekście. - **Uzgodnione definicje.** Czym naprawdę jest klient, zamówienie, lokalizacja, sprawa — rozstrzygnięte między działami, które się nie zgadzały, i spisane. - **Model użyteczny maszynowo.** Encje, relacje, ograniczenia i reguły tożsamości wdrożone, a nie narysowane, żeby systemy mogły je odpytywać i po nich wnioskować. - **Lepsze wyszukiwanie i lepsi agenci.** Jedno i drugie poprawia się natychmiast, bo oba zawodziły na niejednoznaczności, a nie na możliwościach. - **Spójna sprawozdawczość.** Liczby zgadzające się między systemami, bo wynikają z jednego modelu, a nie z pięciu konwencji. [Porozmawiajmy o tym](https://predictes.com/pl/contact) ## Co przekazujemy - ### Rdzeń modelu dziedziny Dwadzieścia do pięćdziesięciu pojęć, na których naprawdę stoi Wasza firma, zdefiniowanych precyzyjnie, z rozbieżnościami wydobytymi i rozstrzygniętymi, a nie uśrednionymi. - ### Reguły tożsamości i scalania Jak rozpoznaje się tę samą realną rzecz w różnych systemach. Zwykle najtrudniejsza i najbardziej wartościowa część oraz powód istnienia duplikatów klientów. - ### Relacje i ograniczenia Co łączy się z czym, co jest obowiązkowe, co niemożliwe. Ograniczenia pozwalają maszynie zauważyć, że coś jest nie tak, zamiast pewnie iść dalej. - ### Wdrożenie W pasującym magazynie danych — relacyjnym, grafowym albo warstwie semantycznej nad tym, co macie — z modelem wyrażonym w standardowej formie, a nie uwięzionym w jednym produkcie. - ### Mapowanie z istniejących systemów Jak każdy system źródłowy odwzorowuje się na model, łącznie z tym, gdzie nie może i co się gubi. Uczciwe luki znaczą więcej niż czyste mapowania. - ### Nadzór nad modelem Kto jest właścicielem każdej definicji, jak zgłasza się zmianę i jak się ona propaguje. Bez tego model jest trafny przez jeden kwartał. ## Jak to przebiega 1. 01 ### Znaleźć rozbieżności Rozmowy z działami osobno i porównanie. Konflikty są pracą; części uzgodnione zajmują popołudnie. 2. 02 ### Modelować wąsko Pojęcia, których potrzebuje jeden albo dwa realne przypadki użycia, a nie całe przedsiębiorstwo. Projekty ontologiczne padają przez kompletność. 3. 03 ### Wdrożyć i załadować Prawdziwe dane przez model — tam definicje są testowane i tam pękają wygodne abstrakcje. 4. 04 ### Użyć do czegoś Skierować na to wyszukiwanie, agenta albo raport w ciągu tygodni. Model, którego nic nie konsumuje, jest dokumentem i się psuje. ## Dobre dopasowanie, gdy - Wyszukiwanie albo agenci zwracają rzeczy technicznie powiązane i praktycznie błędne. - Dwa systemy nie zgadzają się co do tej samej liczby i nikt nie umie tego rozstrzygnąć. - Konsolidujecie systemy albo budujecie cokolwiek, co musi wnioskować w poprzek nich. - Duplikaty i niejednoznaczne dane podstawowe są powtarzalnym kosztem operacyjnym. ## To nie ta usługa, gdy - Macie jeden system i jedną definicję wszystkiego. Wtedy to narzut. - Chcecie kompletnej ontologii przedsiębiorstwa z góry. Ten projekt ma dobrze udokumentowany tryb porażki i wolimy Wam go nie sprzedawać. - Nikt wystarczająco wysoko nie rozstrzygnie sporu definicyjnego. Bez tej władzy modelu nie da się uzgodnić, tylko opisać. ## Najczęstsze pytania Czy to to samo co model danych? Powiązane, ale nie to samo. Model danych opisuje, jak dane są przechowywane; ontologia opisuje, czym rzeczy są i jak się łączą, niezależnie od przechowywania. Ta różnica ma znaczenie, bo wnioskowanie dzieje się po znaczeniu, a zapytania po tabelach. Czy potrzebujemy bazy grafowej? Często nie. Wiele ontologii jest dobrze obsłużonych przez bazę relacyjną z warstwą semantyczną. Model powinien być wyrażony w przenośnej, standardowej formie; magazyn danych to decyzja inżynierska wynikająca z Waszych wolumenów i zespołu. Ile to trwa? Użyteczny rdzeń modelu dla jednego albo dwóch przypadków użycia to zwykle cztery do ośmiu tygodni razem z wdrożeniem. Kompletna ontologia przedsiębiorstwa zajmuje lata i zwykle nigdy się nie kończy — dlatego zakres trzymamy wąsko i świadomie. A jeśli działy się nie zgodzą? Wtedy model zapisuje, że są dwie definicje, nazywa je odrębnie i mapuje między nimi. To uprawniony i częsty wynik, znacznie lepszy niż średnia, z której nikt nie korzysta. Potrzebny jest natomiast ktoś wystarczająco wysoko, żeby rozstrzygnąć, którą z nich znaczy dany system. Jak to pomaga wyszukiwaniu i agentom? Oba zawodzą głównie na niejednoznaczności, a nie na możliwościach. Mając rozstrzygniętą encję i jej relacje, wyszukiwanie może odfiltrować to, co naprawdę istotne, a agent sprawdzić ograniczenie przed działaniem. To najtańsza poprawa jakości dostępna w większości systemów AI. ## Czytaj dalej - [ ### Większość porażek wyszukiwania to porażki definicji Gdy wyszukiwanie zwraca coś technicznie powiązanego i praktycznie błędnego, zwykłą reakcją jest strojenie retrievera. Zwykłą przyczyną jest brak zgody, czym jest ta encja. ](https://predictes.com/pl/blog/wiekszosc-porazek-wyszukiwania-to-porazki-definicji) ## Pozostałe usługi - [ ### Strategia AI Które decyzje warto zmienić, ile każda kosztuje i co miałoby się mierzalnie zmienić. Łącznie z tymi, w których odpowiedzią nie jest AI. Czytaj artykuł](https://predictes.com/pl/services/ai-strategy) - [ ### Transformacja AI Część po strategii: kolejność dopasowana do realnej zdolności, zmiana sposobu pracy i adopcja jako czyjeś zadanie, a nie nadzieja. Czytaj artykuł](https://predictes.com/pl/services/ai-transformation) - [ ### Inżynieria agentów AI Agenci, którzy wykonują pracę, a nie odpowiadają na pytania — z granicami, narzędziami, bramkami zatwierdzania i rejestrem decyzji, który przetrwa pierwszy incydent. Czytaj artykuł](https://predictes.com/pl/services/ai-agents-engineering)