W miar? jak sztuczna inteligencja staje si? priorytetem w strategiach cyfrowych, nowe badanie Gartnera ujawnia alarmuj?cy trend: 63% organizacji albo nie ma, albo nie jest pewnych, czy posiada odpowiednie praktyki zarz?dzania danymi dla AI. Bez pilnych zmian – ostrzega Gartner – do 2026 roku nawet 60% projektów AI zako?czy si? pora?k? z powodu braku odpowiedniego przygotowania danych.
AI wymaga wi?cej ni? tradycyjnego zarz?dzania danymi
Roxane Edjlali z Gartnera podkre?li?a fundamentaln? ró?nic? mi?dzy tradycyjnym podej?ciem do danych a tym, czego wymaga AI. Tradycyjne zarz?dzanie – powolne, uporz?dkowane, operuj?ce na zamkni?tych repozytoriach – nie nad??a za dynamik? modeli sztucznej inteligencji, szczególnie generatywnej (GenAI).
Nowa praktyka wymaga iteracyjnego rozwoju: organizacje powinny budowa? kompetencje wokó? zarz?dzania wektorowymi bazami danych, fragmentowaniem danych czy technikami embedded search (RAG). Co istotne, zarz?dzanie danymi gotowymi na AI nie ko?czy si? na wdro?eniu – to proces ci?g?ej obserwowalno?ci i adaptacji.
Pi?? kroków do gotowo?ci danych na AI
Gartner rekomenduje CIO i CDAO pi?cioetapowy model dojrzewania danych dla AI:
- Dopasowanie danych do przypadków u?ycia – bez odpowiedniego dopasowania jako?ciowego i ilo?ciowego dane staj? si? przeszkod?, a nie wsparciem dla modeli.
- Identyfikacja wymaga? prawnych i etycznych – ochrona danych wra?liwych, interoperacyjno?? czy zgodno?? z regulacjami musz? by? integraln? cz??ci? strategii.
- Rozwój aktywnych metadanych – metadane musz? nie tylko opisywa? dane, ale te? umo?liwia? ich dynamiczne zarz?dzanie i automatyzacj?.
- Budowa nowoczesnych potoków danych – zasilanie modeli AI wymaga elastycznych, zoptymalizowanych strumieni danych w czasie rzeczywistym.
- Ci?g?a obserwowalno?? i optymalizacja – testowanie, monitorowanie i adaptacja danych to warunek utrzymania wysokiej jako?ci dzia?ania modeli AI.
Zarz?dzanie przedsi?biorstwem AI: nowy paradygmat
Edjlali wskazuje równie? na rosn?ce znaczenie zarz?dzania przedsi?biorstwem AI (Enterprise Governance of AI, EGoAI). Chodzi o zintegrowanie decyzji dotycz?cych danych, IT, ryzyka i warto?ci biznesowej na poziomie wykonawczym. Tylko takie podej?cie umo?liwia organizacjom nie tylko wdro?enie AI, ale realne skalowanie jej wp?ywu na wyniki biznesowe.
To przesuni?cie wymaga jednak dojrza?o?ci nie tylko technologicznej, ale te? kulturowej: liderzy danych musz? zrywa? z silosami organizacyjnymi i przyspiesza? rozwój kompetencji wokó? zarz?dzania metadanymi.
Dlaczego organizacje wci?? s? w tyle?
Wyniki ankiety Gartnera nie powinny zaskakiwa?. Od lat wiadomo, ?e zarz?dzanie danymi pozostaje jednym z najbardziej niedofinansowanych i niedocenianych obszarów w strategiach IT. Jednak w dobie AI cena za zaniedbania ro?nie b?yskawicznie.
Organizacje, które traktuj? przygotowanie danych jako “projekt IT”, a nie strategiczny element operacji, szybko przekonaj? si?, ?e nie da si? zbudowa? solidnego modelu na nieprzygotowanych fundamentach. W rzeczywisto?ci najwi?cej sukcesów odnosz? dzi? te firmy, które ju? teraz inwestuj? w data readiness – jako osobn?, strategiczn? kompetencj?.
Z perspektywy rynku, oznacza to tak?e wzrost znaczenia nowych funkcji, takich jak Chief Data & AI Officer, i nacisk na integracj? zespo?ów danych z zespo?ami AI ju? na etapie projektowania rozwi?za?.
Gotowo?? danych to nowy test dojrza?o?ci cyfrowej
Gotowo?? danych staje si? kluczowym miernikiem dojrza?o?ci cyfrowej organizacji. Jak pokazuje Gartner, dla wielu firm to gorzka lekcja. Ale dla tych, które podejd? do niej z odpowiedni? strategi?, to szansa na zdobycie przewagi, która w najbli?szych latach mo?e decydowa? o ich by? albo nie by?.
