Your agents are starving! Airbyte’s Michel Tricot on the data ingestion crisis
Dev Interrupted

Your agents are starving! Airbyte’s Michel Tricot on the data ingestion crisis

B2उच्च-मध्यम8 सितंबर 202644 मिनट
  • इंटरव्यू
  • प्रौद्योगिकी

If your AI agents are starving for accurate context, or breaking production because they have way too much access, you are officially in the middle of the data ingestion crisis. This week, Airbyte CEO and co-founder Michel Tricot unpacks the massive data access and context sprawl challenges that are crippling AI workflows in production. He and Andrew dive into the critical need for strict data permissions, automated entity resolution, and why the transition to agentic workflows perfectly mirrors the paradigm-shifting migration from bare-metal servers to the cloud. Finally, Michel explains why obsessing over short-term AI ROI is a massive...

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वाक्य 8 / 12 · 0:29

And if your orgs can't, then that makes coordination tricky at best.

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who and who is a major part of understanding how even your engineering org works. And that's

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क्या आप ये शब्द जानते हैं?

इस एपिसोड के 8 कठिन शब्द। किसी पर टैप करके अर्थ देखें, फिर उसे चिह्नित करें।

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  • B214:48
  • B216:07
  • B217:12
  • C126:32
  • C128:33
  • B234:38
  • B239:49

कुछ शब्द चिह्नित करें, हम बताएँगे कि यह एपिसोड आपके स्तर से कितना मेल खाता है।

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B2

B2 · उच्च-मध्यम

अगर आप टीवी समाचार पहले से समझते हैं तो आरामदायक

A1 22%A2 29%B1 23%B2 21%C1 5%
  • 74% शब्द B1 या उससे आसान हैं।
  • प्रति मिनट 175 शब्द: स्वाभाविक, काफ़ी तेज़ बोली।
  • पूरे एपिसोड में 182 कठिन शब्द (B2 और ऊपर)।

प्रतिलेख

एपिसोड की शुरुआत। पूरा ट्रांसक्रिप्ट प्लेयर में है।

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Welcome back to Dev Interrupted, brought to you by Linear B. My guest today is Michel Trico, CEO and co-founder of AirBite. And he puts his finger on the whole SAS data sprawl problem. Can your systems tell that Alice in GitHub, Alice in Jira,

0:19

and Alice in Salesforce are all the same Alice? Most agents can't answer that. And if your orgs can't, then that makes coordination tricky at best. tricky at best, especially across platforms where your context lives. And reconciling

0:34

who and who is a major part of understanding how even your engineering org works. And that's why we built that layer here at Linear B. So mapping action across tools and contexts is how you prove outcomes. And we're about to learn strategies about how to achieve that from Michel. So, Michel, it's really great to have you here.

यह थी शुरुआत। बाक़ी एपिसोड (43 मिनट) प्लेयर में है: हर शब्द क्लिक करने योग्य, अनुवाद, सहेजे गए शब्दों और फ़्लैशकार्ड के साथ।

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