18 godzin temu
Dane stają się nie tylko paliwem, ale i kompasem dla organizacji dążących do innowacji. Jednak wiele przedsiębiorstw przez cały czas boryka się z fundamentalnymi problemami w zarządzaniu danymi, co może podważyć ich ambicje związane z AI.
Kryzys zaufania do danych
W wielu organizacjach dane, które powinny stanowić podstawę podejmowania decyzji, coraz częściej budzą niepokój. Najnowsze badania SoftServe pokazują, iż aż 65% liderów biznesowych uważa, iż w ich firmie nikt nie ma pełnej wiedzy na temat tego, jakie dane są zbierane, gdzie się znajdują i kto ma do nich dostęp. To nie tylko problem techniczny — to strategiczna luka, która może mieć poważne konsekwencje dla całej organizacji.
Jeszcze bardziej niepokojące jest to, iż 58% decydentów przyznaje, iż niedokładne lub niespójne dane wpływają na najważniejsze decyzje biznesowe. Przykład? Złe dane sprzedażowe mogą prowadzić do przeszacowania popytu, błędne dane o klientach — do nietrafionych kampanii marketingowych, a niepełne dane operacyjne — do zakłóceń w łańcuchach dostaw.
Ale problem nie kończy się na decyzjach. Słaba jakość danych prowadzi do utraty zaufania — zarówno wewnętrznego, jak i zewnętrznego. Pracownicy przestają polegać na raportach, a kierownictwo traci wiarę w systemy analityczne. Równocześnie klienci i partnerzy biznesowi, coraz bardziej wyczuleni na kwestie prywatności i bezpieczeństwa danych, mogą uznać organizację za ryzykownego partnera.
Nieefektywne zarządzanie danymi generuje również wymierne koszty. Zgodnie z analizą Semarchy, organizacje, które nie uporządkują swoich danych, wydają więcej na projekty IT, ponieważ muszą je wielokrotnie poprawiać lub powielać. Przestarzałe dane prowadzą też do błędów w predykcji, co może skutkować stratami sięgającymi milionów.
W tym kontekście nie można już traktować danych jako „zasobu IT”. Dane to aktywo strategiczne — ale tylko wtedy, gdy są aktualne, dokładne i dostępne dla adekwatnych osób we właściwym czasie. Gdy te warunki nie są spełnione, dane stają się nie tyle przewagą, co obciążeniem.
Zaufanie do danych to nie luksus — to warunek konieczny do rozpoczęcia jakiejkolwiek poważnej inicjatywy w obszarze AI. Bez niego choćby najlepsze algorytmy generatywne nie przyniosą oczekiwanych rezultatów.
Strategia danych: pytania, które warto zadać
Przed wdrożeniem rozwiązań AI, liderzy IT powinni zadać sobie najważniejsze pytania:
- Jakie cele biznesowe chcemy osiągnąć dzięki AI?
- Gdzie znajdują się nasze dane i jak są zorganizowane?
- Jak zapewniamy prywatność, bezpieczeństwo i jakość danych?
- Kto jest odpowiedzialny za czyszczenie i utrzymanie danych?
Odpowiedzi na te pytania pomogą w ocenie gotowości organizacji do wdrożenia AI i zminimalizują ryzyko związane z nieefektywnym zarządzaniem danymi.
Współpraca jako klucz do sukcesu
Duzi dostawcy technologii coraz częściej nawiązują współpracę ze startupami AI, aby wspólnie dostarczać innowacyjne rozwiązania dla przedsiębiorstw . Taka synergia łączy doświadczenie i zasoby dużych firm z elastycznością i nowatorskim podejściem młodych przedsiębiorstw.
Dane jako fundament AI
Sukces w wykorzystaniu AI nie zależy wyłącznie od zaawansowanych algorytmów, ale przede wszystkim od jakości i dostępności danych. Organizacje, które zainwestują w solidną strategię zarządzania danymi, zyskają przewagę konkurencyjną i będą lepiej przygotowane na wyzwania przyszłości.
