Badanie Alteryx podkreśla przepaść między entuzjazmem wobec AI a gotowością infrastruktury danych w firmach. Sztuczna inteligencja jest coraz częściej wbudowywana w procesy decyzyjne, ale analitycy i liderzy wciąż nie ufają danym, z których korzystają te systemy.

Sytuację dobrze ilustrują konkretne liczby:

• 28% organizacji deklaruje ograniczone lub zerowe zaufanie do dokładności i jakości swoich danych.
• Wiele inicjatyw AI utyka w fazie pilotażu – mniej niż jeden na cztery projekty trafia do produkcji.

Te wyniki sugerują, że przedsiębiorstwom nie brakuje algorytmów. Problemem są rozproszone zbiory danych, niespójne zasady zarządzania i niejasna odpowiedzialność za nie.

Bez wiarygodnych danych wejściowych nawet najbardziej zaawansowane modele generują wyniki, które analitycy muszą stale weryfikować. Jak wynika z badań, analitycy spędzają kilka godzin tygodniowo na walidacji i korygowaniu wyników generowanych przez AI, aby można je było wykorzystać w decyzjach biznesowych.

Dlaczego jakość danych i zarządzanie nimi spowalniają wdrażanie AI

Słaba jakość danych powoduje kaskadowe problemy dla inicjatyw AI.

Zbiory danych w przedsiębiorstwach często borykają się z problemami strukturalnymi:

• Dane rozproszone po wielu systemach i silosach
• Niespójne definicje lub brak kontekstu biznesowego
• Słabe zarządzanie lub niejasna odpowiedzialność
• Ograniczona możliwość audytu i powtarzalności w procesach analitycznych

Gdy te problemy występują, systemy AI mogą co prawda generować prognozy, ale organizacje niechętnie na nich polegają. Kluczowym czynnikiem staje się zaufanie.

Badania konsekwentnie pokazują, że wysokiej jakości, dostępne i dobrze zarządzane dane są najważniejszym wymogiem, aby AI mogła w pełni wykorzystać swój potencjał – wskazuje na to niemal połowa liderów jako kluczowy czynnik sukcesu we wdrażaniu AI.

To wyjaśnia, dlaczego wiele pilotaży AI nie przechodzi do fazy produkcyjnej. Firmy eksperymentują z modelami, zanim zbudują solidne podstawy danych, których te modele wymagają.

Dlaczego analitycy chcą logiki AI bliżej biznesu

Jednym z najbardziej znaczących odkryć raportu Alteryx jest wniosk o charakterze organizacyjnym: 65% analityków uważa, że AI działa najlepiej, gdy logika jest zarządzana na poziomie biznesowym.

To odzwierciedla zmianę w myśleniu firm o zarządzaniu analityką.

Zamiast w pełni scentralizowanego rozwoju AI w działach IT, analitycy coraz częściej popierają hybrydową strukturę:

• IT zarządza infrastrukturą, bezpieczeństwem i ramami zarządzania
• Zespoły biznesowe zarządzają logiką i procesami związanymi z rzeczywistymi decyzjami operacyjnymi

Uzasadnienie jest praktyczne. Zespoły biznesowe rozumieją znaczenie danych i decyzji, które wspierają, podczas gdy IT dba, aby platforma była bezpieczna, skalowalna i zgodna z zasadami.

Platformy i modele zarządzania, które pozwalają na taki podział odpowiedzialności, mogą zmniejszyć wąskie gardła i przyspieszyć wdrażanie AI bez rezygnacji z nadzoru.

Większa lekcja: Dojrzałość AI zaczyna się od dojrzałości danych

Razem wzięte, wyniki badań wskazują na wyraźny wzorzec we wdrażaniu AI w przedsiębiorstwach. Organizacje często starają się rozwijać swoje możliwości AI szybciej, niż pozwala na to ich infrastruktura danych.

Udane systemy AI wymagają jednak kilku warunków wstępnych:

• Wiarygodnych, wysokiej jakości zbiorów danych
• Konsekwentnego zarządzania i śledzenia pochodzenia danych
• Jasnej odpowiedzialności biznesowej za logikę analityczną
• Powtarzalnych procesów dających wyniki podlegające audytowi

Bez tych fundamentów wyniki AI są trudne do zaakceptowania – a ich wdrażanie utyka w martwym punkcie.

Dla firm wniosek jest prosty: inwestycja w same modele AI nie rozwiąże problemu. Najważniejsze jest budowanie systemów, które sprawią, że dane będą godne zaufania, zrozumiałe i użyteczne w całej organizacji.

W miarę jak przedsiębiorstwa przechodzą od eksperymentów do rzeczywistego wdrożenia, przewaga konkurencyjna może wynikać nie tyle z lepszych algorytmów, ile z lepszej dyscypliny danych.

Model przyszłości dla AI w firmach

Wnioski z badań Alteryx wskazują na przyszłość, w której udane inicjatywy AI łączą trzy elementy:

1. Silne podstawy danych – wiarygodne i dobrze zarządzane zbiory danych
2. Nadzór człowieka i odpowiedzialność za decyzje podejmowane przez AI
3. Rozproszoną własność logiki biznesowej, gdzie IT zapewnia infrastrukturę i zarządzanie

Gdy te elementy są ze sobą zgodne, systemy AI mogą wyjść poza pilotaże i stać się narzędziami operacyjnymi wbudowanymi w codzienne procesy biznesowe.

Do tego czasu wiele organizacji będzie wciąż odkrywać tę samą lekcję: najtrudniejszą częścią AI nie jest budowa modelu – to przygotowanie danych.

Badanie Alteryx podkreśla przepaść między entuzjazmem wobec AI a gotowością infrastruktury danych w firmach. Sztuczna inteligencja jest coraz częściej wbudowywana w procesy decyzyjne, ale analitycy i liderzy wciąż nie ufają danym, z których korzystają te systemy.

Sytuację dobrze ilustrują konkretne liczby:

• 28% organizacji deklaruje ograniczone lub zerowe zaufanie do dokładności i jakości swoich danych.
• Wiele inicjatyw AI utyka w fazie pilotażu – mniej niż jeden na cztery projekty trafia do produkcji.

Te wyniki sugerują, że przedsiębiorstwom nie brakuje algorytmów. Problemem są rozproszone zbiory danych, niespójne zasady zarządzania i niejasna odpowiedzialność za nie.

Bez wiarygodnych danych wejściowych nawet najbardziej zaawansowane modele generują wyniki, które analitycy muszą stale weryfikować. Jak wynika z badań, analitycy spędzają kilka godzin tygodniowo na walidacji i korygowaniu wyników generowanych przez AI, aby można je było wykorzystać w decyzjach biznesowych.

Dlaczego jakość danych i zarządzanie nimi spowalniają wdrażanie AI

Słaba jakość danych powoduje kaskadowe problemy dla inicjatyw AI.

Zbiory danych w przedsiębiorstwach często borykają się z problemami strukturalnymi:

• Dane rozproszone po wielu systemach i silosach
• Niespójne definicje lub brak kontekstu biznesowego
• Słabe zarządzanie lub niejasna odpowiedzialność
• Ograniczona możliwość audytu i powtarzalności w procesach analitycznych

Gdy te problemy występują, systemy AI mogą co prawda generować prognozy, ale organizacje niechętnie na nich polegają. Kluczowym czynnikiem staje się zaufanie.

Badania konsekwentnie pokazują, że wysokiej jakości, dostępne i dobrze zarządzane dane są najważniejszym wymogiem, aby AI mogła w pełni wykorzystać swój potencjał – wskazuje na to niemal połowa liderów jako kluczowy czynnik sukcesu we wdrażaniu AI.

To wyjaśnia, dlaczego wiele pilotaży AI nie przechodzi do fazy produkcyjnej. Firmy eksperymentują z modelami, zanim zbudują solidne podstawy danych, których te modele wymagają.

Dlaczego analitycy chcą logiki AI bliżej biznesu

Jednym z najbardziej znaczących odkryć raportu Alteryx jest wniosk o charakterze organizacyjnym: 65% analityków uważa, że AI działa najlepiej, gdy logika jest zarządzana na poziomie biznesowym.

To odzwierciedla zmianę w myśleniu firm o zarządzaniu analityką.

Zamiast w pełni scentralizowanego rozwoju AI w działach IT, analitycy coraz częściej popierają hybrydową strukturę:

• IT zarządza infrastrukturą, bezpieczeństwem i ramami zarządzania
• Zespoły biznesowe zarządzają logiką i procesami związanymi z rzeczywistymi decyzjami operacyjnymi

Uzasadnienie jest praktyczne. Zespoły biznesowe rozumieją znaczenie danych i decyzji, które wspierają, podczas gdy IT dba, aby platforma była bezpieczna, skalowalna i zgodna z zasadami.

Platformy i modele zarządzania, które pozwalają na taki podział odpowiedzialności, mogą zmniejszyć wąskie gardła i przyspieszyć wdrażanie AI bez rezygnacji z nadzoru.

Większa lekcja: Dojrzałość AI zaczyna się od dojrzałości danych

Razem wzięte, wyniki badań wskazują na wyraźny wzorzec we wdrażaniu AI w przedsiębiorstwach. Organizacje często starają się rozwijać swoje możliwości AI szybciej, niż pozwala na to ich infrastruktura danych.

Udane systemy AI wymagają jednak kilku warunków wstępnych:

• Wiarygodnych, wysokiej jakości zbiorów danych
• Konsekwentnego zarządzania i śledzenia pochodzenia danych
• Jasnej odpowiedzialności biznesowej za logikę analityczną
• Powtarzalnych procesów dających wyniki podlegające audytowi

Bez tych fundamentów wyniki AI są trudne do zaakceptowania – a ich wdrażanie utyka w martwym punkcie.

Dla firm wniosek jest prosty: inwestycja w same modele AI nie rozwiąże problemu. Najważniejsze jest budowanie systemów, które sprawią, że dane będą godne zaufania, zrozumiałe i użyteczne w całej organizacji.

W miarę jak przedsiębiorstwa przechodzą od eksperymentów do rzeczywistego wdrożenia, przewaga konkurencyjna może wynikać nie tyle z lepszych algorytmów, ile z lepszej dyscypliny danych.

Model przyszłości dla AI w firmach

Wnioski z badań Alteryx wskazują na przyszłość, w której udane inicjatywy AI łączą trzy elementy:

1. Silne podstawy danych – wiarygodne i dobrze zarządzane zbiory danych
2. Nadzór człowieka i odpowiedzialność za decyzje podejmowane przez AI
3. Rozproszoną własność logiki biznesowej, gdzie IT zapewnia infrastrukturę i zarządzanie

Gdy te elementy są ze sobą zgodne, systemy AI mogą wyjść poza pilotaże i stać się narzędziami operacyjnymi wbudowanymi w codzienne procesy biznesowe.

Do tego czasu wiele organizacji będzie wciąż odkrywać tę samą lekcję: najtrudniejszą częścią AI nie jest budowa modelu – to przygotowanie danych.