Technisch onderzoeksteam Workday voor betrouwbare en efficiënte AI op bedrijfsniveau

Onderzoekers van Workday hebben al veel onderzoek gepubliceerd over AI-gebaseerde uitdagingen in bedrijven. Deze onderzoeken gaan onder andere over het persistente geheugen van agents, verklaarbaarheid, orkestratie van meerdere agents, overoptimalisatie bij AI-training, aanbevelingssystemen en adaptief resourcebeheer. Recent onderzoekswerk is opgepakt door enkele belangrijke conferenties zoals de International Conference on Machine Learning, de International Conference on Learning Representations, de ACM Web Conference, en de Association for Computational Linguistics.

“Nu AI-agents in staat zijn om zich context te herinneren en actie te ondernemen namens medewerkers, staan bedrijven voor complexe uitdagingen met betrekking tot privacy, auditeerbaarheid, efficiëntie en nauwkeurigheid op bedrijfsniveau waar kant-en-klare modellen geen oplossing voor bieden”, zegt Gerrit Kazmaier, president, product and technology, Workday. “Workday AI Research wil juist die problemen oplossen door de wetenschappelijke basis te bieden die nodig is om intelligente, betrouwbare systemen te bouwen die organisaties vertrouwen en op grote schaal kunnen uitrollen.”

De volgende generatie Enterprise AI-onderzoekers

Om onderzoek te bevorderen en de samenwerking van Workday met de academische wereld te versterken, lanceert het bedrijf ook de Workday AI Research PhD Fellowship. Dit initiatief steunt de beste promovendi die actief zijn op het kruispunt tussen AI en bedrijfssoftware. Zij krijgen $50.000 als jaarlijks onderzoeksfonds via een onbeperkte schenking aan hun universiteit, een toegewijd mentorschap en rechtstreekse samenwerking met Workday AI-onderzoekers. Zo genieten ze ook van snelle toegang tot relevante carrièremogelijkheden bij Workday. PhD-kandidaten met interesse vinden meer details via workday.com/ai-research.

Recente resultaten van Workday AI Research

Workday AI Research verkent enkele van de meest belangrijke vragen die organisaties stellen bij de adoptie van AI:

Kunnen AI-agents zich de juiste zaken herinneren zonder alles op te slaan?

Onderzoekers van Workday hebben een selectievere aanpak ontwikkeld voor het geheugen van agents. Hierdoor behoudt AI relevante informatie en filteren systemen verouderde, gedupliceerde of onbetrouwbare details. In een testfase zorgde deze methode voor 12% meer nauwkeurigheid en ongeveer 8% betere geheugenkwaliteit. Ondertussen bleef 97% van het relevante geheugen behouden. Het systeem werkte ook 31% sneller dan de toonaangevende AI-gedreven vergelijking. Dit toont aan dat beter geheugen zowel bruikbaarder als efficiënter kan zijn.

Kunnen meerdere AI-agents betere beslissingen nemen dan één agent?

Onderzoekers van Workday hebben ontdekt dat het verdelen van werk tussen gespecialiseerde agents zowel antwoordkwaliteit als compliance ten goede komt. In de studie verkende één agent de opties, terwijl een andere zich toelegde op het volgen van de regels en een coördinerende agent hun werk dirigeerde. Deze aanpak verbeterde de nauwkeurigheid met 5,8%. Ieder finaal antwoord voldeed aan de eisen die door de studie gesteld waren. Dit bewijst dat organisaties niet hoeven te kiezen tussen hoogwaardige AI-aanbevelingen en sterke waarborgen.

Als je een agent vraagt om iets te vergeten, vergeet het systeem dat dan ook echt?

Onderzoekers van Workday hebben ontdekt dat het verwijderen van informatie uit het geheugen van een AI-agent niet noodzakelijk permanent is. Wanneer onderzoekers de vraag stelden om iets te vergeten, bleek dat er in één op de vijf gevallen een herstelbare kopie bestond op basis van een oude samenvatting. Het volledig verwijderen van informatie betekent dus ook het verwijderen van iedere samenvatting die er melding van maakt. Dit toont aan dat ‘vergeten’ in AI-agents het wissen van iedere kopie vereist, en niet alleen van het origineel.

Terwijl AI de bedrijfswereld razendsnel aan het veranderen is, hebben organisaties systemen nodig die ze kunnen vertrouwen. Oplossingen moeten de juiste context behouden, hun aanbevelingen op een betrouwbare manier uitleggen en duidelijke waarborgen volgen. Door een wetenschappelijke basis voor AI te koppelen aan echte bedrijfsbehoeften helpt Workday AI Research bij het bouwen van een nieuwe generatie AI-tools die bruikbaar, efficiënt, transparant en klaar zijn voor gebruik in de praktijk.