Вештачка интелигенција фидуцијарног нивоа: Управљана вештачка интелигенција у специјализованом издаваштву – Како Thomson Reuters решава проблем поверења у пословну вештачку интелигенцију помоћу Snowflake-а

Ројтерс отвара архиве: Како новинарски садржај постаје вредна сировина за вештачку интелигенцију

Вештачка интелигенција фидуцијарног нивоа: Зашто је поверење све када се користи вештачка интелигенција

Вештачка интелигенција се етаблирала као покретач иновација у свим индустријама – али у веома осетљивим областима као што су право, опорезивање и регулатива, важи сопствени скуп правила. Тамо где халуцинаторни модели вештачке интелигенције или погрешне законске одредбе могу довести не само до штете по репутацију већ и до огромних ризика од одговорности, слепо поверење у технологију није опција. Да би се суочио са овим изазовом, глобални добављач информационих услуга Thomson Reuters ослања се на далекосежно партнерство са Snowflake, платформом за вештачку интелигенцију у облаку података. У његовој сржи је концепт „Управљане вештачке интелигенције“ – строго контролисане, поуздане вештачке интелигенције која даје предност поузданим резултатима у односу на пуку брзину. Следећи чланак испитује како Thomson Reuters консолидује десетине хиљада база података, драстично убрзава критичне радне процесе и, успут, трансформише своју огромну, деценијама стару архиву вести у вредан ресурс за глобалну економију вештачке интелигенције. Сазнајте зашто одлично управљање подацима постаје одлучујућа конкурентска предност у модерном специјализованом издаваштву и које препреке још увек треба превазићи приликом скалирања пословне вештачке интелигенције.

„Вештачка интелигенција фидуцијарног нивоа“ је специфична врста управљане вештачке интелигенције: она посебно описује највиши ниво поверења и управљања унутар управљаног окружења вештачке интелигенције, што је потребно за случајеве употребе осетљиве на фидуцијарне мере, као што су закон, порези и регулатива, док је управљана вештачка интелигенција општији термин за професионално управљану, надгледану инфраструктуру вештачке интелигенције у целини.

Томсон Ројтерс је канадско-британска медијска и технолошка компанија са седиштем у Торонту, основана 2008. године аквизицијом британске новинске агенције Ројтерс од стране канадске компаније Томсон Корпорејшн.

Сам Ројтерс је основан у Лондону 1851. године и једна је од најстаријих и највећих новинских агенција на свету. Томсон Ројтерс је и даље у већинском власништву компаније Вудбриџ, приватне инвестиционе компаније канадске породице Томсон, која држи приближно 67 до 70 процената акција. Компанија је котирана на њујоршкој и торонтској берзи под симболом TRI.

У фискалној 2025. години, група је остварила приход од приближно 7,48 милијарди америчких долара и запошљавала око 27.100 људи широм света у више од 100 земаља. Компанија је у суштини подељена на пет сегмената: Правни стручњаци (производи за правна истраживања и радни ток за адвокатске канцеларије и владине агенције), Корпорације (решења за интерна правна, пореска и одељења за усклађеност), Порески и рачуноводствени стручњаци (порески и рачуноводствени производи), Ројтерс њуз (традиционално новинско пословање) и Глобал штампани производи.

Томсон Ројтерс сада себе описује као „компанију за вештачку интелигенцију и технологију“ која подржава професионалце поузданим садржајем и аутоматизованим радним процесима, градећи на преко 150 година акумулираног искуства у области садржаја. Међу њиховим најпознатијим производима су платформа за правна истраживања Westlaw и генеративни вештачки асистент CoCounsel за правне стручњаке, који се све више ослањају на модернизовану, вештачки покренуту инфраструктуру података – управо област која је у срцу претходно анализираног партнерства Snowflake.

Поузданост пре брзине: Нови стандард за вештачку интелигенцију у специјализованим издавачким кућама

Вештачка интелигенција без грешака: Како Томсон Ројтерс решава проблем поверења у правном систему

Вештачка интелигенција се генерално сматра акцелератором раста, али у правном, пореском и регулаторном сектору, једна ствар је изнад свега важна: поузданост. Свако ко продаје адвокатима, пореским саветницима и одељењима за усклађеност систем вештачке интелигенције који измишља погрешне правне параграфе или цитира застареле прописе ризикује не само штету по репутацију већ и правне последице за своје клијенте. Управо ту долази до изражаја партнерство између Томсон Ројтерса и Сноуфлејка, представљено на Самиту Сноуфлејк 26 у јуну 2026. године. Оно показује како традиционална медијска и информациона компанија може трансформисати своја опсежна, веома осетљива складишта података у робусну основу за генеративну вештачку интелигенцију, а да притом не изгуби контролу над пореклом, квалитетом и приступом подацима.

Томсон Ројтерс је глобални добављач информационих услуга за правна, пореска и регулаторна питања, који својим клијентима пружа производе као што су Westlaw за правна истраживања и CoCounsel, генеративни AI асистент за правне стручњаке. Snowflake се, заузврат, позиционира као AI cloud података, платформа која пружа пословне податке централизовано, безбедно и у складу са прописима о управљању за аналитику и AI апликације. Сарадња између две компаније пружа живописан пример како се концепт управљане AI - професионално управљане, надгледане и интегрисане вештачке интелигенције у оквиру постојећих пословних процеса - показује успешним у једном од најзахтевнијих регулаторних окружења.

Од 37.500 табела до јединствене истине: Архитектура података која стоји иза вештачке интелигенције

Још 2021. године, Thomson Reuters је изабрао Snowflake јер је платформа била у стању да комбинује захтеве за управљање и безбедност на нивоу целог предузећа са скалабилном инфраструктуром података. Од тада, компанија је изградила јединствен, безбедан извор истине на више од 37.500 контролисаних табела и 350 различитих извора података. Ова основа покреће интерну платформу My Data Space, путем које централни тимови испоручују и деле поуздане производе података широм организације.

Више од 1.500 интерних корисника, укључујући инжењере података, аналитичаре и руководиоце, сада свакодневно приступају овом систему како би преузели заштићене податке и стекли увиде за своје токове рада. Посебно је вредно пажње убрзање критичних радних оптерећења до 3,4 пута, што омогућава да се сложене анализе података, за које су раније биле потребне недеље, заврше за неколико секунди. Овај скок није само питање рачунарске снаге, већ резултат консолидованог процеса преноса података који елиминише ручну припрему података, омогућавајући тимовима да се фокусирају на доношење одлука уместо на основну логистику података.

Cortex AI и CoCo: Два алата за брзину и модернизацију

У сржи техничке имплементације је Snowflake Cortex AI, потпуно управљана AI услуга која омогућава организацијама да покрећу велике језичке моделе директно на сопственим подацима заштићеним од стране управљања, без потребе да их премештају на екстерне системе. За Thomson Reuters, то значи да се сложени регулаторни скупови података трансформишу у увиде у реалном времену, што значајно убрзава развој интелигентних апликација. Cortex AI подржава моделе различитих произвођача, укључујући Anthropic, Meta и Mistral, као и тренутне моделе попут Claude Opus 5 и Gemini 3 Pro, који раде директно у безбедном Snowflake окружењу.

Паралелно са тим, Thomson Reuters користи Snowflake CoCo, програмског асистента заснованог на вештачкој интелигенцији који помаже тимовима да модернизују застареле системе и убрзају миграцију на Snowflake окружење. Поједностављивањем развоја у контролисаном окружењу, тимови могу да скалирају иновације у области вештачке интелигенције и података без угрожавања безбедносних или стандарда усклађености. Ова комбинација аналитичког алата и развојног асистента илуструје како управљана вештачка интелигенција функционише у пракси: инфраструктуром, избором модела, безбедносним политикама и скалирањем управља добављач платформе, док пословна јединица задржава контролу над садржајем својих података и случајева употребе.

Вештачка интелигенција фидуцијарног нивоа: Нови стандард за фидуцијарну одговорност у вештачкој интелигенцији

Термин „фидуцијарна вештачка интелигенција“, који користе Snowflake и Thomson Reuters, описује ниво квалитета где су тачност, следљивост и одбрањивост резултата неоспорни. Кејтлин Халферти, шефица за податке и аналитику у Thomson Reuters-у, нагласила је да права вредност не лежи само у брзини, већ у способности иновација у контролисаном окружењу где тимови могу да трансформишу сложене регулаторне податке у практичне увиде, одржавајући ниво поверења, контроле и поузданости потребан за професионалне примене високог ризика.

За компанију чије основне производе користе адвокати, порески саветници и регулаторни стручњаци у критичним пословним ситуацијама, овај приступ није маркетиншки слоган већ економска нужност. Погрешни или недокументовани трошкови вештачке интелигенције у области где су у питању милиони долара или правна одговорност угрозили би пословни модел целе корпорације. Слој управљања Snowflake-а, који укључује контроле приступа засноване на улогама, маскирање података, означавање објеката и евиденције ревизије, пружа техничку основу, док додатне функције филтрирања попут Cortex Guard-а помажу у спречавању неприкладних или штетних резултата модела.

Управљана AI платформа - Слика: Xpert.Digital

Овде ћете сазнати како ваша компанија може брзо, безбедно и без високих баријера за улазак имплементирати прилагођена решења за вештачку интелигенцију.

Управљана AI платформа је ваше свеобухватно и безбрижно решење за вештачку интелигенцију. Уместо да се бавите сложеном технологијом, скупом инфраструктуром и дуготрајним процесима развоја, добијате готово решење прилагођено вашим потребама од специјализованог партнера – често у року од само неколико дана.

Кључне предности на први поглед:

⚡ Брза имплементација: Од идеје до апликације спремне за употребу за дане, а не месеци. Нудимо практична решења која стварају тренутну додату вредност.

🔒 Максимална безбедност података: Ваши осетљиви подаци остају код вас. Гарантујемо безбедну и усклађену обраду без дељења података са трећим лицима.

💸 Без финансијског ризика: Плаћате само за резултате. Велика почетна улагања у хардвер, софтвер или особље су потпуно елиминисана.

🎯 Фокусирајте се на свој основни посао: Концентришите се на оно што најбоље радите. Ми се бринемо о целокупној техничкој имплементацији, раду и одржавању вашег вештачке интелигенције.

📈 Спремно за будућност и скалабилно: Ваша вештачка интелигенција расте са вама. Обезбеђујемо континуирану оптимизацију и скалабилност и флексибилно прилагођавамо моделе новим захтевима.

Више информација овде:

• Управљана AI платформа

Westlaw и CoCounsel као корисници: Практичне импликације за водеће производе

Кључни ефекат консолидације података је одмах очигледан у два водећа производа компаније Thomson Reuters. Како Thomson Reuters спаја своје системе за обраду података за Westlaw, успостављену платформу за правна истраживања, и CoCounsel, генеративног вештачког асистента за адвокате, основна радна оптерећења сада се изводе до 3,4 пута брже, омогућавајући прелазак са статичких извештаја на увиде готово у реалном времену. Ова промена фундаментално мења начин на који правни стручњаци раде свакодневно: Уместо да чекају дневна ажурирања, корисници сада добијају континуиране, верификоване информације о регулаторним дешавањима.

Кристијан Клајнерман, извршни потпредседник за производе у компанији Snowflake, нагласио је да Thomson Reuters показује како компаније могу заједно да скалирају вештачку интелигенцију и управљање стварањем поуздане основе која омогућава тимовима да брже раде и скалирају вештачку интелигенцију у целом предузећу. Ова изјава наглашава стратешку двоструку функцију партнерства: то је и пројекат технолошке модернизације и алат за изградњу поверења са базом купаца која је традиционално веома избегава ризик када је у питању технолошка иновација.

Садржај као сировина: Ројтерс отвара своје архиве за економију вештачке интелигенције

Поред своје интерне платформе за податке, Ројтерс је у августу 2026. године објавио да ће свој новинарски садржај учинити доступним путем Snowflake Marketplace-а, омогућавајући компанијама да обогате своје AI апликације и моделе вестима Ројтерса заснованим на чињеницама и мултимедијалним садржајем. Ово тржиште пружа компанијама приступ Ројтерсовом новинарству које датира још од 1987. године, доступном на пет језика и директно интегрисаном у AI токове рада. Ово отварање означава значајан корак за целу медијску индустрију, показујући како заштићене, ауторским правима поткрепљене новинарске архиве могу постати монетизован ресурс за генеративне AI системе, а да се притом не одустане од контроле над правима коришћења.

Ово позиционира Thomson Reuters истовремено као добављача поуздане обуке и контекстуалних података за системе вештачке интелигенције трећих страна и као оператера сопствених апликација за вештачку интелигенцију које су у складу са прописима о управљању за своје главне клијенте. Ова двострука улога фундаментално разликује издаваче и специјализоване добављаче информација од чисто технолошких компанија, јер поседују ексклузивне, често деценијама старе скупове података који представљају значајну квалитативну предност за генеративне моделе вештачке интелигенције у поређењу са јавно доступним подацима са интернета.

Стратегија платформе компаније Snowflake: Од складишта података до контролног слоја за пословну вештачку интелигенцију

Сарадња са Thomson Reuters-ом је у складу са ширим стратешким правцем компаније Snowflake, јер се компанија све више позиционира као контролни слој за свет предузећа заснованог на агентима. У априлу 2026. године, Snowflake је најавио значајна побољшања Snowflake Intelligence-а и Cortex Code-а, дизајнирана да омогуће организацијама да повежу још више извора података, пословних система и AI модела са својим поузданим Snowflake подацима у оквиру обједињеног искуства. Snowflake Intelligence делује као лични асистент у раду за пословне кориснике, прилагођавајући се током времена индивидуалним преференцијама и токовима рада, док Cortex Code служи као развојни слој за AI предузећа, омогућавајући развој заснован на подацима у целом екосистему.

Од свог лансирања у новембру 2025. године, овај алат је доживео брзо усвајање, а више од половине купаца га активно користи за повећање продуктивности. Snowflake следи сличан приступ у сектору финансијских услуга са Cortex AI за финансијске услуге, који комбинује ригорозне контроле безбедности и усклађености са приступом подацима партнера од добављача као што су FactSet, MSCI и Associated Press. Ова паралела између финансијског и правног сектора истиче образац у индустрији: где год су грешке скупе и праћење је неопходно, модел AI који је на првом месту управљање преовлађује над отвореним, неконтролисаним приступима.

Управљана вештачка интелигенција као пословни модел: Зашто менаџмент постаје важнији од избора модела

Термин „Управљана вештачка интелигенција“ описује фундаменталну промену у начину на који компаније користе вештачку интелигенцију. Уместо да управља појединачним језичким моделима изоловано, компанија попут Томсон Ројтерса преноси значајне делове инфраструктуре, безбедносне архитектуре, избора модела и операција на специјализовану платформу која обавља ове задатке у великим размерама и уз континуирана ажурирања. Права вредност се више не ствара искључиво кроз обуку или прилагођавање појединачних модела, већ кроз поуздано управљање целим животним циклусом података и вештачке интелигенције: од прикупљања података и управљања до испоруке резултата у производним апликацијама.

За специјализоване издаваче, адвокатске канцеларије, консултантске фирме и друге индустрије које интензивно користе знање, то значи да конкурентска предност све више не произилази из приступа самим моделима вештачке интелигенције – они су сада углавном стандардизовани и доступни многим добављачима – већ из квалитета, ексклузивности и управљања основним подацима. Томсон Ројтерс то импресивно демонстрира: Права конкурентска предност не лежи у коришћењу Клодових, Џемини или других језичких модела као таквих, већ у могућности да се ови модели користе безбедно, транспарентно и правно усклађено на високо специјализованим скуповима података који су се градили деценијама.

Конкурентска динамика на тржишту специјализованих информација: Убрзање као фактор разликовања

Убрзање радног оптерећења до 3,4 пута омогућава компанији Thomson Reuters да својим крајњим клијентима – адвокатима, пореским стручњацима и регулаторним аналитичарима – пружи критичне, најновије информације знатно брже него раније. На тржишту где конкуренти попут LexisNexis-а, Bloomberg Law-а и специјализованих стартапова за правну технологију такође уводе генеративне алате вештачке интелигенције, брзина у комбинацији са поузданошћу постаје кључни фактор разликовања. Први добављач који пружи робусне, верификоване одговоре стиче поверење професионалне групе која је традиционално изузетно конзервативна са новим технологијама.

Истовремено, овај развој ствара структурну предност за успостављене добављаче информација са обимним, историјски развијеним и правно провереним скуповима података у поређењу са новим учесницима на тржишту који, иако поседују модерну вештачку интелигенцију, немају упоредиву дубину података и репутацију. Сарадња са Сноуфлејком стога делује и као нека врста баријере за улазак на тржиште: Иако би мања компанија теоретски могла да користи исту клауд инфраструктуру, недостаје јој деценијама дуго, курирано богатство података које чини стварни суштински садржај вештачке интелигенције.

Ризици и отворена питања скалирања вештачке интелигенције засноване на управљању

Упркос позитивном приказу у званичним саопштењима за штампу, неколико питања остаје без одговора, а кључна су за уравнотежену процену. Ни Томсон Ројтерс ни Сноуфлејк не објављују детаљне информације о стварним стопама грешака коришћених система вештачке интелигенције, учесталости корака људског прегледа или специфичним трошковима имплементације. Метрика убрзања од 3,4 пута експлицитно се односи на одређена критична радна оптерећења, а не на све случајеве употребе унутар компаније, што ограничава њен значај за општу процену успеха.

Штавише, питање зависности од једног добављача услуга у облаку остаје релевантно: Компанија која заснива целу своју инфраструктуру података и управљање вештачком интелигенцијом на платформи попут Сноуфлејка ступа у значајну стратешку обавезу која би могла имати приметне последице у случају повећања цена, техничких прекида или стратешких преусмеравања од стране добављача. Питање како генеративни модели вештачке интелигенције обрађују конфликтне или застареле правне изворе унутар огромног скупа података од 37.500 табела такође остаје без одговора у јавним изјавама и вероватно ће представљати континуирани изазов у ​​практичној примени.

Управљани подаци као нова кључна компетенција медијске индустрије

Партнерство између компанија Thomson Reuters и Snowflake пружа увид у модел како традиционални медији и специјализоване информационе компаније могу остати релевантни у доба генеративне вештачке интелигенције. Уместо да се директно такмиче са главним добављачима модела вештачке интелигенције, они се позиционирају као кустоси, старатељи и заштитници висококвалитетних, ревидираних скупова података који служе као основа за поуздане апликације вештачке интелигенције. Овај образац ће се вероватно проширити и на друге индустрије са високим регулаторним захтевима у наредним годинама, као што су здравствена заштита, финансијски надзор и јавни сектор, где су порекло, могућност ревизије и контрола података барем једнако важни као и сама рачунарска снага коришћених модела.

Дугорочно гледано, успех стратегија управљане вештачке интелигенције неће зависити од тога који је језички модел најмоћнији, већ од тога колико доследно компаније управљају, одржавају и припремају своје податке за продуктивну употребу. Томсон Ројтерс је, кроз своје вишегодишње улагање у јединствену, контролисану архитектуру података, изградио структурну предност која се сада преводи у мерљиве добитке у брзини и ефикасности и истовремено служи као план за целу професионалну издавачку и информациону индустрију.

Сноуфлејк и Unframe.АИ теже циљу да обезбеде вештачку интелигенцију за предузећа безбедно и у складу са управљачким прописима, али се фундаментално разликују по свом пословном моделу и циљној групи: Сноуфлејк је првенствено платформа за инфраструктуру података, Unframe потпуно управљано решење.

Основни пословни модел и приступ

Сноуфлејк је настао као платформа за складиштење података у облаку која се развила у „AI Data Cloud“, пружајући компанијама инфраструктуру, алате за управљање и AI градивне блокове попут Cortex AI за изградњу сопствених AI апликација, било самостално или преко партнера попут Thomson Reuters-а. Unframe с друге стране, експлицитно себе описује као „платформу за испоруку управљане AI“. Уместо да пружа „уради сам“ алате, он испоручује спремна за употребу, AI решења спремна за производњу за специфичне пословне проблеме у року од неколико дана, конфигурисана од унапред изграђених, модуларних „градивних блокова“ према архитектури плана. Са Unframe , купац у суштини дефинише жељени исход, док компанија обавља техничку имплементацију, рад и континуирану оптимизацију.

Сличности

Оба провајдера наглашавају висок ниво управљања, безбедности и праћења као кључну предност за велика предузећа која желе да примене вештачку интелигенцију без губитка контроле над осетљивим подацима. Оба су такође агностична у односу на модел, што значи да не закључавају купце на један језички модел, већ дозвољавају коришћење различитих LLM-ова као што су Claude, Gemini или GPT унутар исте платформе. Оба такође следе принцип обједињавања података из различитих изворних система и њихове припреме на контекстуализован начин за вештачку интелигенцију: Snowflake преко своје централне платформе података, Unframe преко свог „Knowledge Fabric“.

Кључне разлике

Када би Unframe.AI могао постати занимљивији?

Unframe.AI ће вероватно бити атрактивнији избор, посебно за компаније којима су потребни брзи, мерљиви резултати за специфичне, јасно дефинисане случајеве употребе, без великих интерних тимова за инжењеринг података или развој вештачке интелигенције, јер платформа експлицитно најављује имплементацију у року од неколико дана, а не месеци. Ово је посебно релевантно за организације које већ имају дистрибуиране, историјски развијене ИТ системе као што су SAP, Salesforce или застареле базе података и желе да их интегришу у токове рада вештачке интелигенције без сложених миграција, пошто Unframe експлицитно користи унапред изграђене конекторе за такве системе уместо да захтева креирање централне платформе података као што је Snowflake.

Модел цена заснован на резултатима компаније Unframe такође га чини привлачним за компаније које оклевају да направе велика почетна улагања, јер обично плаћају тек када се решење покаже ефикасним. Студије случаја као што су смањење средњег времена до одговора за 45% код осигуравача из Fortune 500 листе или троструко брже решавање штета код глобалног осигуравача показују да је овај приступ посебно погодан за оперативне, процесно оријентисане случајеве употребе са јасно мерљивим кључним индикаторима учинка (KPI). Међутим, чим компанија жели да изгради и одржи контролу над свеобухватном инфраструктуром података на нивоу целог предузећа са хиљадама табела и извора података, као што је био случај са Thomson Reuters-ом, платформа попут Snowflake-а остаје структурно прикладније, иако знатно дуготрајније решење.

Konrad Wolfenstein

Било би ми драго да вам будем лични саветник.

Можете ме контактирати на wolfenstein∂xpert.digital или

Само ме позовите на +49 7348 4088 965 .

ЛинкедИн