Wielkie „pranie danych” przed erą AI. Dlaczego jakość danych to dziś czynnik sukcesu nr 1

Biznes zderzył się ze ścianą. Rewolucja GenAI nie wydarzy się bez fundamentalnej pracy nad jakością informacji, a nowe modele ryzykują zatrucie treściami od innych AI.

Pierwszy etap fascynacji Generative AI mamy oficjalnie za sobą. Okres, w którym firmy masowo eksperymentowały z prostymi automatyzacjami – takimi jak podsumowywanie spotkań czy wsparcie w pisaniu e-maili – powoli dobiega końca. Jak pokazuje najnowsze badanie Celent, przeprowadzone wśród instytucji finansowych, branża przechodzi twarde „sprawdzenie rzeczywistości”. Sentyment rynkowy spadł, ponieważ zarządy przestały pytać „czy możemy używać AI?”, a zaczęły pytać „ile na tym zarobimy?”.

Ten zwrot w stronę twardego ROI jest naturalny i zdrowy. Problem w tym, iż właśnie teraz, gdy na stole leżą projekty transformacyjne i generujące realne przychody, biznes zderzył się ze ścianą. Okazało się, iż największym hamulcowym rewolucji AI nie jest brak mocy obliczeniowej, niedobór talentów czy brak pomysłów. Jest nim paliwo, na którym te systemy działają – nasze własne dane.

Badanie Celent jest tu bezlitosne: aż 42% respondentów wskazało gotowość i jakość danych jako czynnik sukcesu numer jeden przy wdrażaniu GenAI. To najważniejsza pojedyncza bariera. Okazuje się, iż w wyścigu po sztuczną inteligencję wygra nie ten, kto pierwszy kupi najnowszy model, ale ten, kto najpierw posprząta własne podwórko.

GIGO na sterydach (Garbage In, Garbage Out)

Weterani branży IT wzruszą ramionami i powiedzą, iż zasada „Garbage In, Garbage Out” (śmieci na wejściu, śmieci na wyjściu) jest stara jak sama informatyka. To prawda, jednak w kontekście Generative AI nabiera ona zupełnie nowego, znacznie groźniejszego wymiaru.

W tradycyjnej analityce biznesowej błędne dane na wejściu prowadziły do błędnego raportu w Excelu lub nietrafionego wykresu na dashboardzie. To problem, ale zwykle jest on izolowany i może zostać wyłapany przez analityka.

Słabej jakości dane nie prowadzą do jednego błędnego raportu. One trenują model, który staje się fundamentem dla setek procesów w firmie. jeżeli karmimy model danymi niekompletnymi, nieaktualnymi lub po prostu błędnymi, nie otrzymujemy błędnej odpowiedzi – otrzymujemy systemowo wadliwy silnik decyzyjny. Silnik, który z ogromną pewnością siebie produkuje przekonujące halucynacje, generuje fałszywe analizy i automatyzuje procesy w oparciu o nieprawdę.

Instytucje finansowe, które muszą zarządzać ryzykiem, doskonale to rozumieją. Jak zauważają analitycy Celent, firmy potrzebują dziś modeli nie tylko skutecznych, ale przede wszystkim solidnych. Nie da się zbudować solidnej, generującej przychody aplikacji AI na fundamencie ze śmieciowych danych.

Nowe ryzyko: AI zjada własny ogon

Jakby starych problemów z jakością danych było mało, na horyzoncie pojawiło się zupełnie nowe, egzystencjalne zagrożenie. Nazwijmy je kanibalizmem AI lub zatruciem modeli.

Większość modeli ogólnych (jak te, na których bazujemy) była trenowana na ogromnych zbiorach danych pochodzących z otwartego internetu. Przez dekady był to rezerwuar ludzkiej wiedzy, kreatywności i – owszem – także błędów. Jednak od dwóch lat internet gwałtownie się zmienia. Jest zalewany treściami generowanymi przez… inne sztuczne inteligencje.

Powstaje cyfrowe perpetuum mobile, w którym nowe modele AI są trenowane na syntetycznych, płytkich i często wątpliwych treściach wygenerowanych przez swoich poprzedników. Badanie Celent wprost wskazuje na to ryzyko: „nowsze modele ogólne ryzykują, iż zostaną przeszkolone na złych danych i słabych reakcjach”.

Dla biznesu oznacza to, iż poleganie wyłącznie na modelach ogólnych, karmionych publiczną papką, staje się coraz bardziej ryzykowne. Jakość ich odpowiedzi może systematycznie spadać, a wraz z nią jakość decyzji biznesowych podejmowanych na ich podstawie.

Strategiczny zwrot: Od zakupu AI do higieny danych

Skoro 42% liderów IT mówi wprost, iż dane są problemem numer jeden, to co to oznacza dla strategii firm na najbliższe lata?

Obserwujemy wyraźne przesunięcie priorytetów i budżetów. Mądre organizacje przestają ścigać się na błyszczące obiekty – czyli zakup kolejnego, modnego narzędzia AI. Zamiast tego wracają do podstaw i inwestują w fundamenty.

Ta inwestycja w higienę danych oznacza bardzo konkretne działania. To już nie tylko sprzątanie starych baz danych. To wdrożenie rygorystycznych procesów Data Governance (zarządzania danymi), czyli ustalenia, kto w firmie jest właścicielem jakich danych i odpowiada za ich jakość. To inwestycje w platformy klasy Data Quality, które automatycznie monitorują i czyszczą zbiory. To wreszcie żmudne audyty i konsolidacja rozproszonych silosów informacyjnych.

W tej nowej rzeczywistości największą przewagą konkurencyjną nie jest posiadanie AI. Jest nią posiadanie unikalnych, czystych, wysokojakościowych i – co najważniejsze – własnych danych (first-party data), którymi można bezpiecznie i efektywnie trenować lub dostrajać modele AI.

Czas na nudną rewolucję

Fascynująca rewolucja Generative AI, na którą wszyscy czekamy, musi zostać poprzedzona przez inną, znacznie mniej ekscytującą, ale absolutnie kluczową rewolucję: rewolucję w zarządzaniu danymi. Bez uporządkowania fundamentów, cała reszta jest tylko kosztownym eksperymentem o bardzo niepewnym zwrocie z inwestycji.

Wygrają nie ci, którzy najszybciej kupią dostęp do nowego modelu, ale ci, którzy najskuteczniej wypiorą swoje dane i zabezpieczą je przed zatruciem z zewnątrz.

Kluczowe wnioski dla liderów biznesu i technologii:

• Fokus na ROI, nie na hype: Rynek dojrzał. Proste eksperymenty już nie wystarczą, liczą się transformacyjne wdrożenia przynoszące mierzalne zyski.
• Dane to bariera nr 1: Największym wyzwaniem we wdrożeniach GenAI nie jest technologia, ale jakość i gotowość danych (wskazywane przez 42% firm).
• GIGO na nową skalę: W erze GenAI zasada śmieci na wejściu, śmieci na wyjściu jest groźniejsza niż kiedykolwiek. Słabe dane tworzą systemowo wadliwe modele, a nie tylko błędne raporty.
• Uważaj na kanibalizm AI: Nowe modele trenowane na treściach generowanych przez inne AI ryzykują degradację. To realne zagrożenie dla firm polegających na modelach ogólnych.
• Przesunięcie budżetów: Strategiczna konieczność to inwestycja nie w kolejne narzędzia AI, ale w fundamenty: Data Governance, Data Quality i higienę własnych zasobów danych.