자동차 검증 및 현장 품질 팀은 데이터 문제가 아니라 인텔리전스 문제를 겪고 있습니다. Sonatus 의 샤샨크 코데달라(Shashank Kodedhala)는 『The Agentic Loop』에서 차량 데이터를 지속적이고 복합적인 인텔리전스로 전환하는 새로운 아키텍처 — 감지(Detect) → 수집(Collect) → 추론(Reason) → 실행(Act) → 학습(Learn) —을 제시합니다. 단편적인 데이터 수집이 왜 OEM 업체들에게 재주행 테스트를 유발하고, 생산 일정을 위태롭게 하며, 현장 대응을 지연시키는지, 그리고 폐쇄형 루프 방식의 대안이 실제로 어떻게 구현되는지 알아보십시오.