Zanim zainwestujesz w MCP i A2A… zbuduj fundament: strategiczne DQA

Zanim zainwestujesz w MCP i A2A… zbuduj fundament: strategiczne DQA

Wszyscy ekscytują się agentami AI. Mówimy o MCP, A2A, interoperacyjności, warstwach orkiestracji… Ale jedna rzecz jest ważniejsza niż wszystkie protokoły razem wzięte:

🔥Dane. Jakość danych. I strategiczne podejście do zarządzania nimi🔥

Bo nie ma znaczenia, jak zaawansowana jest Twoja infrastruktura agentowa, jeśli dane, którymi karmisz agenta, są:

📍niepełne,
📍niespójne,
📍nieaktualne,
📍oderwane od rzeczywistości operacyjnej.

⚠️Agent AI nie „ogarnia” danych. On z nich myśli. Daj mu złe dane – i podejmie złe decyzje. Czasem błyskawicznie. I z przekonaniem.⚠️

Dlatego potrzebujesz Data Quality Assurance (DQA) – nie jako projektu, a jako elementu strategii danych.

Co oznacza strategiczne DQA?

✔️ Standardy jakości danych – nie tylko raz na projekt, ale jako polityka.
✔️ Procesy kontroli i walidacji – w czasie rzeczywistym, nie kwartalnie.
✔️ Pętle zwrotne – dane muszą „uczyć się” na błędach razem z agentami.
✔️ Zespół odpowiedzialny za jakość danych – tak samo ważny jak zespół AI.

W skrócie?

MCP może sprawić, że Twoi agenci brzmią inteligentnie. Ale tylko DQA sprawi, że są inteligentni.

Jeśli chcesz budować agentów, którzy nie tylko „gadają” – ale rozumieją, analizują i podejmują decyzje – to najpierw: posprzątaj dane, zbuduj strategię jakości i dopiero potem dokładaj protokoły.

Buduj agentów, którzy naprawdę myślą.