ビジネスがすでに信頼しているワークフロー内でエージェントAIを実行する方法。

給与処理、カード決済、航空会社のスケジュール：すべてのステップが毎回同じ方法で機能するからです。生成AIはそうではありません。Amazon Bedrockのモデルはアクションを推奨したり、インシデントをトリアージしたりするかもしれませんが、明日は異なる答えを出すかもしれません。

停滞したAIパイロットに対するほとんどの説明は、信頼や統合を非難します。しかし、本当の理由はもっと単純です：ガバナンスは固定された承認チェーンのために構築されており、確率的なステップにはどこにも接続できる場所がありません。Control-Mは接続、提案、確認、記録する場所を提供し、パイプライン内の他のすべてと同じ規律を持っています。

Control-Mガバナンスレイヤー

認可、SLA、監査、およびレート制限は、全体を通じて適用されます

以下の例は、ワークフローをエンドツーエンドで見つける方法を示しています：実際の候補者が3つ、彼らが関わるものにタグ付けされ、最初にガバナンスが必要なものに絞り込まれます。

自分の環境に対して同じ3つのステップを実行します。ワークフロー、SLA、承認者、必要な監査証跡を得ることができるでしょう。Amazon Bedrock統合のために一行も書く前に。

1. 3つの候補者を特定します。

   私たちの例は、毎晩のSnowflakeロード、毎週のSAPバッチ実行、およびAmazon Bedrockインシデントトリアージフローから始まります。

2. 彼らのAWSおよびAI接続を特定します。

   この例では、SnowflakeのロードはAWSを使用し、Amazon BedrockフローはAWSとAIの両方を使用します。SAPのバッチ実行には、接続がマークされていません。

3. 1つを選択し、そのガバナンス要件を定義します。

   Amazon Bedrockインシデントトリアージフローの場合、SLAはトリガーから15分以内にレポートを要求し、プラットフォームのオンコールリードが承認者であり、すべてのアクションはControl-Mに記録されます。