KI benodig nie perfekte data nie: Die wanopvatting wat maatskappye jare kos – Beëindig die migrasiemite

Die einde van eindelose voorbereiding: Hoe KI uiteindelik werklike toegevoegde waarde lewer

Kunsmatige intelligensie hou enorme potensiaal in, maar in die sakepraktyk ontaard dit dikwels in 'n duur illusie. Die rede is so eenvoudig as wat dit noodlottig is: maatskappye omskep onwetend hul ambisieuse KI-inisiatiewe in reuse, hulpbron-intensiewe datamigrasieprojekte. Die oorspronklike doelwit om vinnige en meetbare sakeresultate te behaal, word 'n langdurige stryd vir die perfekte data-infrastruktuur en naatlose konsolidasie in sentrale datapakhuise. Terwyl miljarde in voorbereiding gestort word, bly twee derdes van maatskappye vas in die loodsfase – en die werklike waardeskepping val langs die pad.

Hierdie artikel onthul waarom die streng nakoming van 'n "infrastruktuur-eerste"-strategie gereeld tot mislukking lei en waarom 'n volledige datamigrasie nie noodwendig nodig is vir KI-sukses nie. Dit skets 'n broodnodige paradigmaverskuiwing: diegene wat terugwaarts beplan vanaf konkrete besigheidsresultate en staatmaak op gefedereerde datatoegang, hoef nie te wag vir die voltooiing van jare lange IT-megaprojekte nie. Leer hoe om data te hou waar dit is, KI slegs die spesifieke konteks te gee wat dit benodig, en meetbare sukses te behaal deur geteikende "vinnige oorwinnings" in 'n baie kort tydjie. Dit is tyd om die fokus weg te verskuif van suiwer data-perfeksie na pragmatiese KI-waardeskepping.

Verwant hieraan:

• UNFRAME.KI: Datamigrasie was nooit die punt nie. KI-resultate was.

Ontsnap uit die datalokval: Dink oor KI vanuit die perspektief van die uitkoms

Die grootste KI-moordenaar is datamigrasie

KI-projekte misluk gewoonlik nie as gevolg van die tegnologie self nie, maar omdat hulle ontaard in blote IT-infrastruktuurprojekte. Die konsolidasie van alle data word verkeerdelik as 'n verpligte vereiste beskou.

Dink vanuit die resultaat (omgekeerde ingenieurswese)

In plaas daarvan om te vra hoe om al die data vir KI voor te berei, is die noodsaaklike vraag: Watter spesifieke datakonteks benodig KI in die hier en nou om 'n konkrete besigheidsresultaat te lewer?

Konteks in plaas van kopie (Gefedereerde Toegang)

KI benodig nie die hele datapakhuis nie. Tegnologieë soos gefedereerde datatoegang, datavirtualisering en RAG (Retrieval-Augmented Generation) maak dit moontlik om data in sy bronstelsels te hou en die konteks eers op die oomblik van navraag saam te stel. Dit bespaar enorme tyd en koste.

Parallelle werking in plaas van stilstand

Langtermyn datamigrasie (ETL-prosesse vir rapportering, geskiedenis, ens.) kan en mag voortduur. Die KI-inisiatief hoef egter nie hiervoor te wag nie, maar kan parallel toegang tot die bestaande, verspreide data verkry.

Behendigheid klop perfeksionisme

Dit is ondoeltreffend om 'n omvattende dataskema te bou. Domein-georiënteerde, gebruiksgeval-spesifieke konteksmodelle (soortgelyk aan die data-maasbenadering) is aansienlik meer belowend.

Die krag van "vinnige oorwinnings"

Om die dikwels ondermynte vertroue van belanghebbendes te herwin, moet KI-projekte vinnig 'n opbrengs op belegging (ROI) toon. 'n Ideale aanvanklike gebruiksgeval (hoë frekwensie, meetbare basis, bestaande data) lewer tasbare resultate binne 'n paar weke, wat verdere belegging regverdig.

Waarom maatskappye miljarde in infrastruktuur belê in plaas daarvan om uiteindelik toegevoegde waarde te lewer

Digitale transformasie het die afgelope paar jaar 'n paradoksale patroon voortgebring wat deur alle industrieë sny. Maatskappye belê beduidende bedrae in kunsmatige intelligensie, maar in die meeste gevalle val die werklike waardeskepping nie aan verwagtinge nie. Die rede lê selde in die tegnologie self. Dit lê in die manier waarop organisasies die pad na KI benader. In plaas daarvan om op meetbare besigheidsresultate te fokus, verander KI-inisiatiewe geleidelik in massiewe data-infrastruktuurprojekte wat 'n eie lewe ontwikkel en hul oorspronklike doel uit die oog verloor. Wat begin het as 'n strategiese inisiatief om KI te benut, eindig dikwels as jare van datamigrasie sonder enige sigbare opbrengs op belegging.

Volgens Gartner se voorspelling van Desember 2025 sal wêreldwye besteding aan kunsmatige intelligensie ongeveer $1,8 triljoen in 2025 bereik en word verwag om teen 2029 tot $4,7 triljoen te groei. Terselfdertyd toon die McKinsey Global Survey 2025 oor die stand van KI dat 88 persent van die ondervraagde maatskappye reeds KI in ten minste een besigheidsfunksie gebruik, maar byna twee derdes is nog in die eksperimentele of loodsfase. Slegs ongeveer ses persent van die maatskappye kwalifiseer as sogenaamde KI-hoëpresteerders, waar meer as vyf persent van EBIT aan KI toegeskryf kan word. Hierdie syfers illustreer 'n fundamentele verskil tussen die geld wat in KI vloei en die waarde wat uiteindelik gegenereer word. Die ontleding van hierdie verskil onthul 'n strukturele probleem wat veel verder strek as tegniese probleme.

Hoe die infrastruktuurprojek die KI-inisiatief ingesluk het

Die logika-ketting wat maatskappye in hierdie situasie lei, lyk met die eerste oogopslag aanneemlik. KI benodig data. Die data is gefragmenteer oor talle stelsels. Dit moet dus gekonsolideer word. Konsolidasie vereis migrasie. Migrasie vereis transformasie. Transformasie vereis bestuur. Bestuur vereis datakwaliteitsprogramme. Elke individuele besluit in hierdie ketting is op sy eie redelik. Maar saamgevat transformeer hulle 'n KI-inisiatief in 'n data-infrastruktuurprogram wat jare neem voordat 'n enkele KI-resultaat sigbaar word.

Hierdie verskynsel is treffend duidelik in die data. Volgens Caylent se 2025 Data Migration Report het slegs ses persent van die ondervraagde maatskappye berig dat hulle hul mees komplekse migrasieprojekte betyds voltooi het. Byna die helfte van die respondente het meer as vyf uur stilstandtyd tydens kritieke migrasies ervaar, wat gelei het tot probleme met kliënte-ervaring, inkomsteverliese en operasionele vertragings. 'n Analise van meer as 500 maatskappyresensies toon dat ongeveer 73 persent van datamigrasieprojekte misluk weens onvoldoende beplanning, gapings in bestuur en 'n gebrek aan platformspesifieke kundigheid. Tydsoorskrydings van gemiddeld 150 persent is nie die uitsondering nie, maar die reël.

Hierdie migrasieprojekte ontwikkel 'n eie dinamiek. Hulle lok toegewyde spanne, genereer hul eie sleutelprestasie-aanwysers (KPI's) en kry hul eie borge op direksievlak, wat hul reputasie op die voltooiing van die projek plaas. Die oorspronklike KI-gebruiksgevalle word uitgestel na die volgende fase, dan na die periode na die migrasie, en uiteindelik verdwyn hulle stilweg uit beplanningsbesprekings. Niemand beplan vir hierdie uitkoms nie. Dit spruit voort uit 'n duisend klein besluite, elk op sy eie regverdigbaar, maar wat saamgevat lei tot 'n strategiese wanallokasie van hulpbronne en aandag.

'n Tipiese scenario illustreer die probleem. Die kwartaallikse besigheidsoorsig begin soos dit die afgelope twee jaar gedoen het. Die datatransformasiespan bied sy vordering aan. Die migrasie is 73 persent voltooi. Datakwaliteitsmaatstawwe het oor ses domeine verbeter. Die datapakhuisargitektuur het sy jongste oudit geslaag. Die uitvoerende borg knik goedkeurend na die mylpaalgrafieke. Dan vra iemand die vraag wat almal vermy het: Wanneer sal die KI in werking tree? Stilte volg. Iemand noem fase twee. Iemand anders wys na afhanklikhede. Die oorspronklike tydlyn, wat KI-aangedrewe insigte binne agtien maande belowe het, het 'n voetnoot geword in 'n data-infrastruktuurprojek wat 'n eie lewe gekry het.

Die miljard-dollar-boemelaary van onvoltooide voorbereidings

Die ekonomiese dimensie van hierdie probleem is beduidend. Gartner voorspel dat teen die einde van 2026 organisasies sonder KI-gereed data meer as 60 persent van hul KI-projekte sal misluk en laat vaar. Die Harvard Business Review stel die algehele mislukkingskoers vir KI-projekte op 80 persent, byna dubbel die mislukkingskoers vir IT-projekte wat nie KI behels nie. Volgens 'n 2025-opname deur S&P Global Market Intelligence het 42 persent van maatskappye die meerderheid van hul KI-inisiatiewe laat vaar, 'n dramatiese toename van slegs 17 persent die vorige jaar. Die gemiddelde organisasie het 46 persent van sy KI-bewyse van konsep weggegooi voordat hulle selfs produksie bereik het.

Gartner voorspel ook dat ten minste 30 persent van generatiewe KI-projekte na die bewys-van-konsep-fase laat vaar sal word weens swak datakwaliteit, onvoldoende risikobeheer, stygende koste of onduidelike besigheidswaarde. Die Informatica CDO Insights Survey 2025 identifiseer duidelik die grootste struikelblokke vir KI-sukses: datakwaliteit en -volwassenheid (43 persent), gebrek aan tegniese volwassenheid (ook 43 persent) en 'n tekort aan geskoolde personeel (35 persent).

Hierdie syfers beklemtoon 'n fundamentele misverstand wat in baie organisasies voorkom. Die probleem is nie dat KI-gebruiksgevalle misluk nie. Die probleem is dat migrasie die taak self geword het, eerder as die middel tot 'n doel. Die konsolidasie van alle data in 'n sentrale datapakhuis het 'n doel op sigself geword, terwyl die oorspronklike besigheidswaarde in die agtergrond vervaag. Intussen ontplof belegging in KI-gereed data. Gartner voorspel dat die mark vir KI-data sal groei van $134 miljoen in 2024 tot $14,6 miljard teen 2029, wat 'n saamgestelde jaarlikse groeikoers van 155 persent verteenwoordig. Die geld vloei, maar dit gaan in die verkeerde rigting as datavoorsiening as 'n monolitiese, voorbereidende projek benader word eerder as 'n iteratiewe proses.

Dink in terme van die resultaat, eerder as om vanuit die perspektief van die infrastruktuur te beplan

Die alternatiewe benadering begin met 'n fundamenteel ander vraag. In plaas daarvan om te vra hoe om data vir KI voor te berei, moet mens vra watter konteks KI benodig om 'n spesifieke besigheidsuitkoms te lewer. Hierdie omkering van perspektief verander die hele projekargitektuur.

Die meeste KI-gebruiksgevalle vereis konteks van drie tot vyf stelsels, nie 'n volledig gemigreerde dataportefeulje nie. Konteksvereistes is spesifiek. 'n KI vir kontraktanalise benodig kontrakte, wysigings, partye en verpligtinge. Dit benodig nie die hele datapakhuis nie. 'n KI vir kliëntediens benodig interaksiegeskiedenisse, produkdata en saakbestuurrekords. Dit benodig nie elke tabel in elke bronstelsel nie.

Die minimum vereiste datapad is amper altyd nouer as die omvang van die migrasieprojek. Migrasie word geoptimaliseer vir elke denkbare toekomstige navraag. KI benodig die regte konteks vir spesifieke gebruiksgevalle in die hier en nou. Hierdie twee vereistes is fundamenteel verskillend, en om hulle as ekwivalent te behandel, is presies die meganisme waardeur infrastruktuurprojekte KI-inisiatiewe verslind.

As mens terugwerk vanaf die KI-resultaat, vind mens dikwels dat die nodige data reeds toeganklik is. Dit hoef nie verskuif te word nie. Dit moet gekoppel, georganiseer word vir die gebruiksgeval en beskikbaar gestel word tydens looptyd. Doeltreffende KI-databestuur begin met hierdie besef: definieer eers die resultaat, en vind dan die eenvoudigste pad na die konteks wat daardie resultaat moontlik maak.

Bestuurde KI-platform - Beeld: Xpert.Digital

Hier sal jy leer hoe jou maatskappy pasgemaakte KI-oplossings vinnig, veilig en sonder hoë toetreehindernisse kan implementeer.

’n Bestuurde KI-platform is jou allesomvattende, sorgvrye oplossing vir kunsmatige intelligensie. In plaas daarvan om met komplekse tegnologie, duur infrastruktuur en lang ontwikkelingsprosesse te sukkel, ontvang jy ’n klaargemaakte oplossing wat op jou behoeftes afgestem is van ’n gespesialiseerde vennoot – dikwels binne net ’n paar dae.

Die belangrikste voordele in 'n oogopslag:

⚡ Vinnige implementering: Van idee tot gereed-vir-gebruik toepassing in dae, nie maande nie. Ons lewer praktiese oplossings wat onmiddellike waardetoevoeging skep.

🔒 Maksimum datasekuriteit: Jou sensitiewe data bly by jou. Ons waarborg veilige en voldoenende verwerking sonder om data met derde partye te deel.

💸 Geen finansiële risiko: Jy betaal slegs vir resultate. Hoë voorafbeleggings in hardeware, sagteware of personeel word heeltemal uitgeskakel.

🎯 Fokus op jou kernbesigheid: Konsentreer op wat jy die beste doen. Ons sorg vir die hele tegniese implementering, bedryf en instandhouding van jou KI-oplossing.

📈 Toekomsbestand en skaalbaar: Jou KI groei saam met jou. Ons verseker voortdurende optimalisering en skaalbaarheid, en pas die modelle buigsaam aan by nuwe vereistes.

Meer inligting hier:

• Bestuurde KI-platform

Gefedereerde datatoegang as 'n argitektoniese alternatiewe model

KI sonder datamigrasie is nie 'n kortpad nie. Dis 'n ander argitektuur wat weerspieël hoe KI werklik in produksieomgewings werk. Drie fundamentele beginsels kenmerk hierdie benadering.

Eerstens verbind gefedereerde toegang KI met die bronstelsels waar die data geleë is sonder dat voorafgaande sentralisering nodig is. CRM-data bly in die CRM. Dokumente bly in die dokumentbewaarplek. Operasionele data bly in die ERP. Die KI-laag kan toegang tot al hierdie kry sonder om te wag vir sinchronisasie. Gefedereerde datatoegang hou data op sy oorspronklike ligging, benut virtualiseringstegnieke om 'n verenigde aansig te bied, en maak intydse insigte op aanvraag moontlik. Anders as datapakhuise, waar data fisies na 'n sentrale ligging verskuif word, elimineer gefedereerde toegang die risiko's en koste verbonde aan data-duplikasie en verbeter dit operasionele doeltreffendheid.

Tweedens, gebruiksgeval-spesifieke konteksmodelle definieer wat elke KI-toepassing spesifiek benodig. In plaas daarvan om 'n universele skema te bou wat poog om alles te dek, definieer die stelsel die spesifieke entiteite, verhoudings en seine wat relevant is vir elke individuele gebruiksgeval. Hierdie beginsel stem ooreen met die konsep van data-maasargitektuur, waar domein-georiënteerde spanne onafhanklik hul onderskeie data bestuur en pasgemaakte bestuurstandaarde handhaaf wat spesifieke besigheidsvereistes weerspieël.

Derdens, looptyd-samestelling stel die konteks saam op die oomblik van besluitneming, eerder as vooraf deur bondelpyplyne. Wanneer die KI 'n vraag moet beantwoord, stel dit die relevante konteks saam uit alle bronne, waar daardie konteks ook al mag wees. Geen sinchronisasievertraging nie. Geen verouderde momentopnames nie. Opgedateerde data, op aanvraag saamgestel. Hierdie beginsel het tegnologiese volwassenheid ondergaan met die verspreiding van Retrieval Augmented Generation (RAG). RAG-argitekture stel KI-stelsels in staat om relevante eksterne inligting op die oomblik van navraag te herwin en dit in die konteks in te bed, in plaas daarvan om slegs op vooraf-opgeleide kennis staat te maak. Teen middel-2026 sal meer as 66 persent van ondernemingsgeneratiewe KI-implementerings RAG-argitekture gebruik.

Die praktiese implementering van hierdie argitektuur is duidelik in werklike ondernemingsomgewings. SAP se Federated Machine Learning Library, byvoorbeeld, maak gebruik van SAP Datasphere se datafederasie-argitektuur om SAP- en nie-SAP-data intelligent bloot te stel vir masjienleer sonder dat replikasie of dataverskuiwing nodig is. Maatskappye soos Downer, een van Australië se grootste geïntegreerde diensverskaffers, het 'n gefedereerde data- en KI-platform geïmplementeer wat gedesentraliseerde ratsheid met gesentraliseerde bestuur kombineer, wat sake-eenhede in staat stel om onafhanklik te innoveer terwyl hulle ondernemingsdata naatloos en veilig deel.

Datavirtualisering en bondelverwerking vergelyk

Die keuse tussen gefedereerde toegang deur datavirtualisering en tradisionele ETL-gebaseerde konsolidasie is nie 'n binêre een nie, maar eerder 'n kwessie van die aanpassing daarvan met die vereistes van die betrokke werklas. Datavirtualisering lewer vinniger reaksietye wanneer kleiner, verspreide datastelle nagevra word. Met toenemende datavolumes en komplekse transformasievereistes kan ETL egter meer doeltreffend wees as gevolg van die vermoë om groot datastelle te verwerk met behulp van voorafbepaalde transformasiereëls.

Die fundamentele kompromie is dat datavirtualisering fisiese konsolidasie vir logiese integrasie verruil. Jy kry varser data, aangesien navrae direk toegang tot die bronstelsels verkry, en jy vermy die koste en kompleksiteit van die kopieer van alle data na 'n enkele pakhuis. Terselfdertyd word jy afhanklik van die beskikbaarheid en werkverrigting van elke onderliggende stelsel. Vir swaar analitiese navrae in die petabyte-reeks, presteer pakhuise met voorafberekende aggregate en kolomberging beter as gefedereerde navrae oor netwerke met 'n faktor van tien of meer.

Die slim oplossing is om beide benaderings komplementêr te gebruik. ETL hanteer die verwerking van gestruktureerde, historiese data vir verslagdoening en verseker konsekwentheid. Datavirtualisering maak rats toegang tot lewendige of verspreide data moontlik vir tydkritieke navrae. Wanneer 'n nuwe databron geïntegreer word, kan die wysiging van ETL-werkvloei dae of weke neem. Datavirtualisering maak voorsiening vir die onmiddellike integrasie van tydelike of eksperimentele databronne. Hierdie hibriede benadering optimaliseer prestasie, koste en buigsaamheid ewe veel.

Die kortste pad na meetbare KI-resultate

Die ekonomiese logika agter die resultaatgerigte benadering is oortuigend. Die gemiddelde KI-projekduur volg 'n bekende patroon: drie maande se beplanning, ses maande se ontwikkeling, ses maande se toetsing, drie maande se ontplooiing, altesaam agtien maande tot opbrengs op belegging (ROI). Volgens Gartner bereik gemiddeld slegs 48 persent van KI-projekte produksie, en die pad van KI-prototipe tot produksie neem agt maande. Slegs 35 persent van KI-projekte bereik selfs produksiegereedheid.

Maar daar is 'n ander manier. Volgens 'n IDC-studie lewer 92 persent van suksesvolle KI-implementerings 'n positiewe opbrengs op belegging binne twaalf maande. 40 persent van maatskappye rapporteer 'n positiewe opbrengs binne ses maande. Die sleutel lê daarin om die regte aanvanklike gebruiksgeval te kies en oordrewe ambisieuse infrastruktuurvoorbereidings te vermy.

Die raamwerk vir vinnige KI-opbrengs op belegging is gebaseer op vier beginsels. Die ideale eerste gebruiksgeval word gekenmerk deur hoë frekwensie; die betrokke taak word daagliks of weekliks uitgevoer. Dit het 'n duidelike basislyn, en huidige prestasie kan gemeet word. Data bestaan ​​reeds, en die gebruiksgeval het beperkte afhanklikhede van ander stelsels. Indien aan hierdie kriteria voldoen word, kan meetbare resultate binne 'n paar weke bereik word.

Die impak van sulke vinnige oorwinnings strek veel verder as die onmiddellike finansiële opbrengs. 'n Telekommunikasieverskaffer het 'n KI-kletsbot geïmplementeer vir die vyf mees algemene kliënte-navrae rakende fakturering. Binne 60 dae het die oplossing 35 persent van die navrae sonder menslike ingryping opgelos, die gemiddelde oplossingstyd van 24 uur tot 10 minute verminder en kliëntetevredenheidstellings met 22 persent verbeter. 'n Middelgrootte vervaardiger het KI-aangedrewe voorspellende instandhouding op 'n kritieke produksielyn geïmplementeer. Die 45-dae lange loodsprojek het 'n vermindering van 62 persent in onbeplande stilstandtyd, $157 000 in vermyde produksieverliese en 'n vermindering van 28 persent in instandhoudingskoste gelewer. Klarna se KI-assistent het twee derdes van alle kliënte-kletsnavrae in die eerste maand opgelos en die gemiddelde oplossingstyd van elf minute tot minder as twee minute verminder.

Waarom belanghebbervertroue die moeilikste geldeenheid is

Hierdie vinnige oorwinnings dien 'n funksie wat verder strek as blote kostebesparings. Hulle herstel belanghebbervertroue, wat oor jare van infrastruktuurprojekte sonder sigbare resultate weggekalwe het. Vinnige suksesse bied vinnige, tasbare bewys dat KI sakewaarde skep. Dit bou die vertroue van besluitnemers, verminder weerstand teen aanvaarding en baan die weg vir groter KI-beleggings.

Suksesvolle vinnige oorwinnings skep positiewe terugvoerlusse wat die aanvaarding van KI versnel. Aanvanklike sukses genereer entoesiasme en hulpbronne vir wyer implementering. Die verbreding van die implementering skep bykomende waarde en organisatoriese leer. Hierdie leer maak meer gesofistikeerde toepassings en groter voordele moontlik. Die groter voordele regverdig verhoogde belegging in KI-vermoëns.

McKinsey se data beklemtoon hierdie meganisme. KI-hoëpresteerders – die ses persent van maatskappye met 'n meetbare EBIT-bydrae van KI – is drie keer meer geneig as ander om aan te meld dat hul organisasie van voorneme is om KI vir transformerende verandering te gebruik. Hierdie maatskappye is byna drie keer meer geneig as ander om werkvloeie fundamenteel te herontwerp, en hierdie doelbewuste herontwerp van werkvloeie demonstreer een van die sterkste bydraes tot die bereiking van meetbare besigheidsimpak. Hoëpresteerders ontplooi gereeld KI oor meer besigheidsfunksies as hul portuurgroep en is drie keer meer geneig om die gebruik van KI-agente uit te brei.

Parallelle bewerking in plaas van opeenvolgende afhanklikheid

Die migrasieprojek hoef nie gestaak te word nie. Dit kan doeleindes dien wat verder strek as KI. Regulatoriese verslagdoening, historiese ontledings of uitvoerende dashboards op die interne padkaart kan inderdaad gekonsolideerde data vereis. Die belegging in die bou van hierdie fondament is nie vir hierdie doeleindes vermors nie.

Maar KI hoef nie te wag vir die voltooiing van die migrasie nie. Die twee kan parallel loop. Migrasie gaan voort volgens sy eie skedule vir sy beoogde doeleindes. KI lewer nou resultate, teen die data wat vandag bestaan.

Die pragmatiese benadering begin met die identifisering van twee tot drie KI-gebruiksgevalle wat meetbare besigheidswaarde sal lewer. Dit word gevolg deur die kartering van die spesifieke datakonteks wat vir elke gebruiksgeval benodig word. Dan word ondersoek of hierdie konteks direk toeganklik is sonder dat migrasie nodig is. Laastens word die KI op die smalste haalbare datapad getoets.

Hierdie benadering stem ooreen met die bevindinge van Gartner-ontleder Haritha Khandabattu, wat 'n geleidelike verskuiwing beskryf van generatiewe KI as die sentrale fokus na die fundamentele faktore wat volhoubare KI-ontplooiing ondersteun, insluitend KI-gereed data en KI-agente. Beleggings beweeg van 'n infrastruktuur-eerste strategie na 'n data-en-vermoëns-eerste argitektuur. Organisasies wat data-gereedheid as 'n nagedagte beskou, is diegene wat die meeste geneig is om onder die 94 persent te bly wat nooit verder as die loodsfase vorder nie.

Die herorganisasie van beleggingslogika

Gartner se bestedingsdata toon 'n tektoniese verskuiwing in beleggingslogika. Terwyl KI-infrastruktuur verreweg die grootste bestedingskategorie bly, teen $965 miljard in 2025, is die groeikoers daarvan 'n vergelykend matige 29 persent per jaar. Die versnelling vind elders plaas: KI-data groei teen 155 persent jaarliks, KI-kubersekuriteit teen 74 persent, en KI-modelle teen 68 persent. Die geld volg die knelpunte, nie die opskrifte nie.

Binne die KI-datamark is die groeidrywers selfs duideliker. Sintetiese datagenerering groei teen 'n jaarlikse koers van 178 persent, van $41 miljoen tot $6,8 miljard teen 2029. KI-gereed datastelle – dit wil sê vooraf-gekurateerde data wat vir KI-werkvloeie gestruktureer is – groei teen 136 persent jaarliks. Maatskappye is bereid om te betaal vir kortpaaie na produksie. Dit is 'n duidelike teken dat die mark vinnige datagereedheid bo stadige, omvattende migrasie waardeer.

Die wenorganisasies, diegene wat werklik die waarde van hierdie transformasie pluk, belê in die vermoëns wat KI-stelsels op ondernemingsskaal laat werk: datagereedheid, bestuur, integrasie en sekuriteit. Hulle keer die tipiese bestedingsverhoudings om en wy 50 tot 70 persent van hul tyd en begroting aan datagereedheid – dit wil sê onttrekking, normalisering, bestuursmetadata, kwaliteitsdashboards en behoudkontroles. Hierdie datagereedheid word egter nie as 'n monolitiese migrasieprojek verstaan ​​nie, maar eerder as 'n iteratiewe, gebruiksgevalgedrewe proses.

Van data-perfeksionisme tot KI-pragmatisme

Die sentrale bevinding van hierdie analise kan in een beginsel opgesom word: Die doel was nooit 'n perfekte infrastruktuur nie. Die doel was om resultate uit KI te behaal, en gelukkig vereis dit nie volledige datakonsolidasie nie. Die spanne wat dit erken, hou op om migrasie as 'n voorvereiste te behandel en begin KI-resultate as die maatstaf beskou wat werklik saak maak.

Die data spreek vanself. 88 persent van maatskappye gebruik KI, maar slegs 'n derde het begin om dit op te skaal. 73 persent van migrasieprojekte misluk weens implementeringsprobleme, nie die tegnologie self nie. 42 persent van maatskappye sal die meerderheid van hul KI-inisiatiewe teen 2025 laat vaar het. Terselfdertyd toon die boonste ses persent dat die pad na sukses lê in ambisieuse doelwitte, herontwerpte werkvloeie en vinnige opskaling, nie in die voltooiing van migrasieprojekte nie.

Dit bied 'n duidelike oproep tot aksie vir HUB's en HUB's. Die vraag is nie meer hoe om alle data te konsolideer voordat KI geïmplementeer kan word nie. Die vraag is watter spesifieke datakonteks benodig word vir die volgende KI-gebruiksgeval en hoe hierdie konteks die vinnigste en koste-effektiefste verskaf kan word. Gefedereerde toegang, gebruiksgeval-spesifieke konteksmodelle en looptyd-samestelling is die argitektoniese gereedskap wat hierdie benadering moontlik maak. Hulle vervang die paradigma van volledige voorbereiding met die paradigma van iteratiewe waardeskepping.

Maatskappye wat KI nie as 'n sekondêre begunstigde van infrastruktuurprojekte beskou nie, maar as 'n dryfkrag wat datavereistes bepaal, sal diegene wees wat die vinnigste van die loods- na die opskaalfase vorder. Die migrasieprojek kan voortgaan, maar die KI hoef nie te wag nie.

Konrad Wolfenstein

Ek sal graag as u persoonlike adviseur dien.

kontak by wolfenstein ∂ xpert.digital

Skakel my net by +49 89 89 674 804 (München) .

LinkedIn