Forrester: AI vraagt om streaming data
AI agents functioneren volgens onderzoeksbureau Forrester beter wanneer ze beschikken over actuele context uit realtime datastromen. In een blog stelt analist Mike Gualtieri dat traditionele batchverwerking voor een deel van de agentische AI-toepassingen beperkingen kan opleveren, doordat informatie verouderd kan zijn wanneer een AI-agent deze gebruikt.
Volgens Forrester vergen AI agents realtime data, die de actuele toestand van bedrijfsprocessen weergeven. Data streaming stelt applicaties in staat gebeurtenissen continu te verwerken, wat met periodieke batchprocessen uiteraard niet mogelijk is.
Batch blijft onderdeel van de architectuur
Forrester constateert dat veel bestaande data-architecturen nog grotendeels op batchverwerking zijn gebaseerd. Het bureau positioneert data streaming als een aanvullende architectuurcomponent voor realtime use-cases, niet als een generieke vervanger van batchverwerking.
Stapsgewijze aanpassing van data-architectuur
Volgens Forrester vraagt de inzet van agentische AI niet alleen om realtime data, maar ook om een stapsgewijze aanpassing van de data-architectuur.
In het Connected Intelligence Framework adviseert het onderzoeksbureau organisaties om te beginnen met een concrete use-case, vervolgens data, AI en applicaties continu te synchroniseren en pas daarna realtime datastromen breder uit te rollen.
