Connecter les données de l'entreprise dans un réseau sémantique unique qui comprend les relations entre les entités - produits, actifs, clients, transactions et événements. Par exemple, relier un "yaourt bio" à sa marque, à son emplacement en rayon et à son magasin.

Interprétez les données visuelles, audio et de capteurs avec les données structurées de l'entreprise pour détecter les anomalies, suivre les performances et déclencher des réponses automatisées. Par exemple, la vidéo signale les bouchons de Coca-Cola manquants lors d'une promotion, ce qui déclenche une réparation en temps réel.

Utiliser les données historiques et en temps réel pour anticiper les résultats, prévoir la demande, détecter les risques et recommander des actions proactives avant que les problèmes ne surviennent. Par exemple, prévoir un pic des ventes de thé glacé en raison d'une vague de chaleur et déplacer les stocks d'un entrepôt à l'autre.

Des modèles génératifs et de langage étendu adaptés au domaine qui synthétisent les idées, résument les résultats et génèrent des récits ou des recommandations de type humain fondés sur les données de l'entreprise.

Composants d'IA spécialisés, axés sur les tâches, qui coordonnent les systèmes pour exécuter des flux de travail en plusieurs étapes - du triage des enquêtes à la programmation de la maintenance. Par exemple, les agents d'optimisation du lancement et de la promotion des produits.

Assure la supervision d'un expert lorsque le jugement, la gouvernance ou la conformité sont essentiels - en permettant aux humains d'examiner, d'approuver ou d'affiner les recommandations pilotées par l'IA. Par exemple, approuver une recommandation de réinitialisation des prix à l'échelle nationale avant qu'elle ne soit mise en ligne.