Alteryx-forskningen viser et vedvarende gap mellom begeistringen for AI og beredskapen i bedriftenes datainfrastruktur. AI blir i økende grad integrert i beslutningsprosesser, men analytikere og ledere sliter fortsatt med å stole på dataene som systemene bruker.

Flere signaler forsterker problemet:

• 28 % av organisasjoner rapporterer begrenset eller ingen tillit til nøyaktigheten og kvaliteten på dataene sine.
• Mange AI-initiativer blir værende i pilotfasen, og færre enn én av fire prosjekter når produksjon.

Disse funnene tyder på at bedrifter først og fremst ikke stoppes av algoritmene. I stedet begrenses de av fragmenterte datasett, inkonsekvent styring og uklart dataeierskap.

Uten pålitelige input produserer selv de mest avanserte modellene resultater som analytikere stadig må kontrollere. Rapporten viser at analytikere bruker flere timer hver uke på å validere og korrigere AI-genererte resultater for å sikre at de kan brukes i forretningsbeslutninger.

Hvorfor datakvalitet og styring bremser AI-adopsjon

Dårlig datakvalitet skaper kaskaderende problemer for AI-initiativer.

Datasett i bedrifter lider ofte av flere strukturelle problemer:

• Data spredt på tvers av flere systemer og siloer
• Inkonsekvente definisjoner eller manglende forretningskontekst
• Svak styring eller uklart eierskap
• Begrenset sporbarhet og reproduserbarhet i analysearbeidsflyter

Når disse problemene finnes, kan AI-systemer fortsatt generere spådommer – men organisasjoner nøler med å stole på dem. Tillit blir den avgjørende faktoren.

Forskning viser konsekvent at høykvalitetsdata som er tilgjengelig og godt styrt, er den viktigste forutsetningen for at AI skal nå sitt potensial, og nesten halvparten av ledere peker på dette som nøkkelfaktoren for vellykket AI-adopsjon.

Dette forklarer hvorfor mange AI-piloter ikke går over til operative systemer. Bedrifter eksperimenterer med modeller før de bygger det pålitelige datagrunnlaget modellene krever.

Hvorfor analytikere vil ha AI-logikk nærmere forretningen

Et av de mest bemerkelsesverdige funnene fra Alteryx-forskningen er organisatorisk snarere enn teknisk: 65 % av analytikere mener AI fungerer best når logikken styres på forretningsnivå.

Dette gjenspeiler et skifte i hvordan bedrifter tenker om analytisk styring.

I stedet for fullt sentralisert AI-utvikling i IT-avdelingen, støtter analytikere i økende grad en hybrid struktur:

• IT håndterer infrastruktur, sikkerhet og styringsrammeverk
• Forretningssiden styrer logikken og arbeidsflytene knyttet til reelle operative beslutninger

Begrunnelsen er praktisk. Forretningsteam forstår betydningen av dataene og beslutningene de støtter, mens IT sikrer at plattformen forblir sikker, skalerbar og styrt.

Plattformer og styringsmodeller som muliggjør denne ansvarsdelingen, kan redusere flaskehalser og fremskynde AI-distribusjon uten å ofre tilsyn.

Den større lærdommen: AI-modenhet starter med datamodenhet

Samlet sett tegner forskningen et tydelig mønster for AI-adopsjon i bedrifter. Organisasjoner prøver ofte å fremme AI-kapasiteten raskere enn datainfrastrukturen kan støtte.

Men vellykkede AI-systemer avhenger av flere forutsetninger:

• Pålitelige datasett av høy kvalitet
• Konsekvent styring og datalinjalitet
• Klart forretningseierskap av analyselogikk
• Repeterbare arbeidsflyter som gir sporbare resultater

Uten disse grunnlagene blir AI-resultater vanskelige å stole på – og adopsjonen stopper opp.

Implikasjonen for bedrifter er rett frem: å investere i AI-modeller alene løser ikke problemet. Det som betyr mest, er å bygge systemene som gjør data pålitelig, forståelig og brukbar på tvers av organisasjonen.

Når bedrifter går fra eksperimentering til faktisk distribusjon, kan konkurransefortrinnet komme mindre fra bedre algoritmer og mer fra bedre datadisplin.

Den fremvoksende modellen for AI i bedrifter

Alteryx-funnene peker mot en fremtid der vellykkede AI-initiativer kombinerer tre elementer:

1. Sterke datagrunnlag med pålitelige og godt styrte datasett
2. Menneskelig tilsyn og ansvarlighet for AI-drevne beslutninger
3. Desentralisert eierskap av forretningslogikk, med IT som infrastruktur- og styringsleverandør

Når disse brikkene faller på plass, kan AI-systemer bevege seg utover pilotstadiet og bli operative verktøy integrert i daglige forretningsprosesser.

Inntil da vil mange organisasjoner fortsette å oppdage den samme lærdommen: den vanskeligste delen av AI er ikke å bygge modellen – det er å klargjøre dataene.

Alteryx-forskningen viser et vedvarende gap mellom begeistringen for AI og beredskapen i bedriftenes datainfrastruktur. AI blir i økende grad integrert i beslutningsprosesser, men analytikere og ledere sliter fortsatt med å stole på dataene som systemene bruker.

Flere signaler forsterker problemet:

• 28 % av organisasjoner rapporterer begrenset eller ingen tillit til nøyaktigheten og kvaliteten på dataene sine.
• Mange AI-initiativer blir værende i pilotfasen, og færre enn én av fire prosjekter når produksjon.

Disse funnene tyder på at bedrifter først og fremst ikke stoppes av algoritmene. I stedet begrenses de av fragmenterte datasett, inkonsekvent styring og uklart dataeierskap.

Uten pålitelige input produserer selv de mest avanserte modellene resultater som analytikere stadig må kontrollere. Rapporten viser at analytikere bruker flere timer hver uke på å validere og korrigere AI-genererte resultater for å sikre at de kan brukes i forretningsbeslutninger.

Hvorfor datakvalitet og styring bremser AI-adopsjon

Dårlig datakvalitet skaper kaskaderende problemer for AI-initiativer.

Datasett i bedrifter lider ofte av flere strukturelle problemer:

• Data spredt på tvers av flere systemer og siloer
• Inkonsekvente definisjoner eller manglende forretningskontekst
• Svak styring eller uklart eierskap
• Begrenset sporbarhet og reproduserbarhet i analysearbeidsflyter

Når disse problemene finnes, kan AI-systemer fortsatt generere spådommer – men organisasjoner nøler med å stole på dem. Tillit blir den avgjørende faktoren.

Forskning viser konsekvent at høykvalitetsdata som er tilgjengelig og godt styrt, er den viktigste forutsetningen for at AI skal nå sitt potensial, og nesten halvparten av ledere peker på dette som nøkkelfaktoren for vellykket AI-adopsjon.

Dette forklarer hvorfor mange AI-piloter ikke går over til operative systemer. Bedrifter eksperimenterer med modeller før de bygger det pålitelige datagrunnlaget modellene krever.

Hvorfor analytikere vil ha AI-logikk nærmere forretningen

Et av de mest bemerkelsesverdige funnene fra Alteryx-forskningen er organisatorisk snarere enn teknisk: 65 % av analytikere mener AI fungerer best når logikken styres på forretningsnivå.

Dette gjenspeiler et skifte i hvordan bedrifter tenker om analytisk styring.

I stedet for fullt sentralisert AI-utvikling i IT-avdelingen, støtter analytikere i økende grad en hybrid struktur:

• IT håndterer infrastruktur, sikkerhet og styringsrammeverk
• Forretningssiden styrer logikken og arbeidsflytene knyttet til reelle operative beslutninger

Begrunnelsen er praktisk. Forretningsteam forstår betydningen av dataene og beslutningene de støtter, mens IT sikrer at plattformen forblir sikker, skalerbar og styrt.

Plattformer og styringsmodeller som muliggjør denne ansvarsdelingen, kan redusere flaskehalser og fremskynde AI-distribusjon uten å ofre tilsyn.

Den større lærdommen: AI-modenhet starter med datamodenhet

Samlet sett tegner forskningen et tydelig mønster for AI-adopsjon i bedrifter. Organisasjoner prøver ofte å fremme AI-kapasiteten raskere enn datainfrastrukturen kan støtte.

Men vellykkede AI-systemer avhenger av flere forutsetninger:

• Pålitelige datasett av høy kvalitet
• Konsekvent styring og datalinjalitet
• Klart forretningseierskap av analyselogikk
• Repeterbare arbeidsflyter som gir sporbare resultater

Uten disse grunnlagene blir AI-resultater vanskelige å stole på – og adopsjonen stopper opp.

Implikasjonen for bedrifter er rett frem: å investere i AI-modeller alene løser ikke problemet. Det som betyr mest, er å bygge systemene som gjør data pålitelig, forståelig og brukbar på tvers av organisasjonen.

Når bedrifter går fra eksperimentering til faktisk distribusjon, kan konkurransefortrinnet komme mindre fra bedre algoritmer og mer fra bedre datadisplin.

Den fremvoksende modellen for AI i bedrifter

Alteryx-funnene peker mot en fremtid der vellykkede AI-initiativer kombinerer tre elementer:

1. Sterke datagrunnlag med pålitelige og godt styrte datasett
2. Menneskelig tilsyn og ansvarlighet for AI-drevne beslutninger
3. Desentralisert eierskap av forretningslogikk, med IT som infrastruktur- og styringsleverandør

Når disse brikkene faller på plass, kan AI-systemer bevege seg utover pilotstadiet og bli operative verktøy integrert i daglige forretningsprosesser.

Inntil da vil mange organisasjoner fortsette å oppdage den samme lærdommen: den vanskeligste delen av AI er ikke å bygge modellen – det er å klargjøre dataene.