Az Alteryx a vállalati AI megbízhatóságát és megtérülését javítja

A vállalati AI problémája nem feltétlenül a modell pontossága

Az Alteryx szeptember 9-én közzétett bejelentése szerint a vállalati AI-projektek egyik akadálya az, hogy a nyelvi modellek minden kérdésnél újra kikövetkeztethetik az üzleti logikát. Egy olyan mutató kiszámítása, mint a nettó ügyfélmegtartási arány, így eltérő eredményhez vezethet különböző időpontokban.

A vállalat szerint az analyticscsapatok ezzel szemben gyakran már korábban rögzítették a definíciókat egy munkafolyamatban, és azokat ellenőrizték is. Az Alteryx 2026 Summer Release célja, hogy ezt a jóváhagyott logikát összekapcsolja az AI-eszközökkel.

A kiadás központi fogalma a VURA, vagyis a látható, érthető, megismételhető és auditálható működés. Az Alteryx elvárása szerint egy AI-válasznak meg kell mutatnia a bemeneteket, el kell magyaráznia a lépéseket, ugyanarra a kérdésre ugyanazt az eredményt kell adnia, és ellenőrizhető nyomot kell hagynia.

Kevesebb token, gyorsabb eredmények

Az Alteryx szerint a komplex elemzéseket a rendszer ahelyett, hogy minden kérdésnél újra a modellre bízná, a már létrehozott munkafolyamatokban futtatja. Így a vállalat kiszámíthatóbb, szabályozott számítási kapacitást állíthat szembe a kérdésszámmal együtt változó tokenfelhasználással.

A cég a NextWave egyik egyeztetési folyamatát hozza példaként. Az Alteryx használatával a rendszer 100 százalékos pontossággal azonosította mind a 11 eltérést. Egy általános célú nyelvi modell kilencet talált meg, kettőt pedig teljesen kihagyott. Ugyanebben a felhasználási esetben a NextWave az Alteryxre bízott, korábban rögzített logikával húszszorosára csökkentette a nyelvimodell-tokenek fogyasztását.

A Papa Johns az Alteryx One, a BigQuery és a Gemini használatával a franchise-ok számlázási és egyeztetési folyamatait több mint 300 óráról 2 órára rövidítette a vállalat közlése szerint.

Új eszközök a jóváhagyott logika használatához

Az Ask Alteryx természetes nyelven feltett üzleti kérdésekre válaszol az Alteryx One-ban. Ha már létezik jóváhagyott válasz, azt használja, ha pedig nincs, újrafelhasználható munkafolyamatot készít. A felhasználók megvizsgálhatják és szerkeszthetik a kimenetet, valamint ellenőrizhetik vagy összefoglalhatják a munkafolyamatot.

Az Agent Studio jóváhagyott adatkészletekből készít beszélgetésalapú ügynököket. Az Alteryx szerint ehhez nem kell újraépíteni az alapul szolgáló logikát, az elemzőcsapatok pedig megtartják az adatok és a válaszok mögötti szabályok feletti irányítást. Az Agent Studio beépített Alteryx One-képesség, az ügynökök futtatása pedig a közlemény szerint nem jár további tokenköltséggel. Az Alteryx Agents és az Agent Studio használata nyilvános előzetesben érhető el.

Az Alteryx MCP Server and Skills lehetővé teszi az Alteryx összekapcsolását olyan platformokkal, amelyeket a vállalatok már használnak. Az Alteryx Skills a Codex, a Copilot, a Claude Code és a Gemini CLI kódolási eszközeit is megtanítja Alteryx-munkafolyamatok létrehozására. Az Alteryx Insights for OpenAI az OpenAI ChatGPT Plugin Directoryján keresztül érhető el, így üzleti felhasználók Alteryx megnyitása vagy külön felhasználói hely nélkül vizsgálhatnak bevételi eltéréseket és egyeztetési kérdéseket. A Claude, a Gemini, a Slack és a Microsoft Teams támogatása később érkezik.

Az Alteryx az adatplatformok és az AI közé helyezné az üzleti logikát

Az Alteryx szerint az adatplatformok, köztük a Databricks és a Snowflake, a lekérdezéshez megfelelő alapot adhatnak, de az üzleti szabályok közvetlen rögzítésére nem feltétlenül szolgálnak. Példaként a vállalat olyan szabályokat említ, mint az intercompany átutalások kizárása a bevételből, az EMEA eltérő pénzügyi naptára vagy három termékazonosító márciusi átsorolása.

Az Alteryx elképzelése szerint ezeket a szabályokat az üzleti ismeretekkel rendelkező elemzők alakíthatják újrafelhasználható logikává. A modell közben a kérdés értelmezését és a beszélgetést kezeli, a számítás pedig az ember által jóváhagyott szabályok alapján fut. A megközelítés a vállalat szerint lehetővé teszi, hogy a Claude, a ChatGPT, a Gemini és a Copilot válaszai a cég saját üzleti logikájára támaszkodjanak.

Az Alteryx a kiadáshoz új tanulási útvonalat is kínál a jelenlegi ügyfeleknek az ügynökalapú elemzés használatának támogatására.