Dane, które nie chcą współpracować. O pułapkach i paradoksach AI w firmach

Zacznijmy od sceny, którą zna każdy, kto choć raz próbował „wdrożyć AI” w dużej organizacji. Zarząd chce innowacji, dział IT marzy o porządnych danych, a marketing już widzi siebie na konferencjach. Tymczasem w tle – cicho, ale skutecznie – rządzi chaos: dane są niekompletne, nieaktualne, rozproszone po setkach aplikacji. I nagle okazuje się, że sztuczna inteligencja, która miała być przełomem, zaczyna się potykać o własne nogi.

Oczekiwania kontra rzeczywistość

Nowy raport Salesforce „State of Data and Analytics” nie zostawia złudzeń: 84% liderów ds. technologii uważa, że ich strategie danych wymagają gruntownej przebudowy, zanim AI zacznie przynosić realne efekty. Z drugiej strony, 76% szefów biznesu czuje coraz większą presję, by przekładać dane na konkretne wyniki. W teorii wszyscy są „data-driven”, w praktyce – połowa firm regularnie wyciąga błędne wnioski, bo dane są wyrwane z kontekstu lub po prostu nieaktualne.

To nie jest tylko polski problem. Przeciętna firma korzysta dziś z prawie 900 aplikacji, z których mniej niż jedna trzecia potrafi się ze sobą dogadać. Efekt? 19% danych jest uwięzionych w silosach, a liderzy podejrzewają, że właśnie tam kryją się najcenniejsze informacje. To trochę jak z szukaniem kluczy – wiemy, że są w domu, ale nie mamy pojęcia, w której szufladzie.

AI na diecie z kiepskich danych

Sztuczna inteligencja błyskawicznie stała się priorytetem numer jeden w świecie danych. Ale im szybciej firmy chcą ją wdrażać, tym boleśniej zderzają się z rzeczywistością. 67% liderów ds. danych czuje presję, by „mieć AI na już”, ale aż 42% nie ufa wynikom, które generuje ich własna technologia. Powód? Ponad jedna czwarta danych w organizacjach jest niewiarygodna, a 89% firm, które już wdrożyły AI, przyznaje się do błędnych lub mylących rezultatów.

To nie jest tylko kwestia prestiżu czy PR-u. Ponad połowa firm, które samodzielnie trenują modele AI, przyznaje, że zmarnowała sporo zasobów na pracę z nieodpowiednimi danymi. W skrócie: AI nie jest magiczną różdżką, która zamieni byle jakie dane w złoto. Wręcz przeciwnie – potrafi bardzo szybko powiększyć bałagan.

Zero copy, czyli jak nie kopiować problemów

Co robią firmy, które chcą wyjść z tego zaklętego kręgu? Zaczynają od podstaw: aktualnych, kontekstowych danych, lepszych ram zarządzania i architektur typu zero copy. To ostatnie brzmi jak techniczny żart, ale chodzi o coś prostego – dostęp do danych bez ich kopiowania i przenoszenia. Efekt? Firmy, które wdrożyły zero copy, są o jedną czwartą skuteczniejsze w obsłudze klientów i o jedną trzecią lepsze we wdrażaniu AI.

Ale nawet najlepsze dane są bezużyteczne, jeśli nikt nie potrafi ich znaleźć. Przeciętna firma ma dziś setki aplikacji, a tylko 29% z nich jest połączona. Liderzy szacują, że prawie 20% danych jest niedostępnych, a 70% wierzy, że to właśnie tam kryją się najcenniejsze informacje. To trochę jak z archiwum, do którego nikt nie ma klucza.

Naturalny język, nienaturalne bariery

Ciekawostka: 93% liderów biznesowych uważa, że ich wyniki byłyby lepsze, gdyby mogli zadawać pytania o dane w zwykłym, ludzkim języku. Tymczasem 63% liderów ds. danych przyznaje, że tłumaczenie pytań biznesowych na techniczne zapytania to pole minowe. Stąd rosnąca popularność agentic analytics – narzędzi, które pozwalają rozmawiać z danymi jak z człowiekiem, a nie jak z bazą SQL.

Zarządzanie danymi: stare zasady, nowe wyzwania

Na koniec – bezpieczeństwo i zarządzanie. Tylko 43% firm ma formalne ramy zarządzania danymi, a 88% liderów zgadza się, że AI wymaga zupełnie nowego podejścia do tego tematu. Bez tego nawet najlepsza technologia nie pomoże – dane muszą być nie tylko dobre, ale też dostępne, bezpieczne i zgodne z regulacjami.

Puenta: AI nie naprawi bałaganu

Marc Benioff z Salesforce powiedział kiedyś, że agentyczna AI to nie kolejna technologia, tylko kolejna rewolucja. Ale żeby ta rewolucja się udała, trzeba zacząć od porządków. Silne fundamenty danych to nie jest nudny obowiązek – to warunek, żeby AI przestała być kosztowną zabawką, a zaczęła przynosić realną wartość. I to jest lekcja, którą warto zapamiętać, zanim kolejny raz usłyszymy, że „AI zmieni wszystko”. Bo zmieni – ale tylko tam, gdzie ktoś wcześniej zadbał o dane.