Sztuczna inteligencja działa w ciemno: dlaczego duże korporacje nie rozumieją już własnych danych

Niedoceniane ryzyko związane ze sztuczną inteligencją: dlaczego chaos danych może kosztować firmy miliony

Szum wokół sztucznej inteligencji coraz bardziej ustępuje miejsca ponurej rzeczywistości w kadrze zarządzającej. Podczas gdy modele językowe OpenAI, Google i innych stają się coraz bardziej zaawansowane, ich produktywne wykorzystanie w praktyce zazwyczaj kończy się fiaskiem z powodu ogromnego, a zarazem często ignorowanego problemu: wewnętrznego chaosu danych. Gdy kontrakty, historie czatów, e-maile i arkusze kalkulacyjne są rozproszone w sposób nieustrukturyzowany po niezliczonych silosach i działach, nawet najinteligentniejsi agenci AI pozostają bez niczego lub po prostu mają halucynacje. To właśnie w obliczu tej podatności wyłania się szybko rozwijający się, wielomiliardowy rynek. Wyspecjalizowane startupy i uznani giganci technologiczni budują tzw. semantyczne warstwy danych – nowy, centralny system operacyjny dla danych korporacyjnych. Technologia ta przynosi jednak nie tylko ogromny wzrost wydajności i rewolucyjne modele płatności, ale także niesie ze sobą namacalne ryzyko w zakresie cyberbezpieczeństwa i zależności. Niniejszy artykuł oferuje dogłębną analizę architektury przyszłości sztucznej inteligencji i bada, co ta transformacja oznacza dla gospodarki – od dużych korporacji po średnie przedsiębiorstwa.

W związku z tym:

• Unframe AI | Dane gotowe na AI. Zbudowane na systemach, z których już korzystasz.

Rynek wart miliardy dolarów wyłania się ze starego problemu

Debata na temat sztucznej inteligencji w biznesie uległa fundamentalnej zmianie w ciągu ostatnich dwóch lat. Początkowo koncentrowano się na tym, który model językowy dostarcza najlepszych odpowiedzi, ale obecnie na pierwszy plan wysunął się znacznie bardziej pragmatyczny aspekt: ​​jakość, terminowość i dostępność danych, z którymi te modele mają pracować. Ankieta przeprowadzona wśród stu dyrektorów ds. danych i technologii z korporacji o przychodach przekraczających dwa miliardy dolarów i zatrudniających ponad pięć tysięcy pracowników przedstawia niepokojący obraz. Niemal wszyscy respondenci – dokładnie dziewięćdziesiąt dziewięć procent – ​​mają trudności ze zdefiniowaniem spójnych wskaźników biznesowych dla różnych narzędzi i działów. Prawie osiemdziesiąt procent zespołów ds. danych spędza ponad połowę swojego czasu na przygotowywaniu danych zamiast na faktycznym wyciąganiu z nich wniosków. Dane te pokazują, że niespójność semantyczna nie jest już problemem marginalnym, lecz systemem operacyjnym, na którym wciąż działa wiele dużych firm.

Nowa kategoria dostawców wypełnia właśnie tę lukę, pozycjonując się jako łącznik między rozdrobnioną rzeczywistością przedsiębiorstw a wymaganiami nowoczesnych systemów AI. Ich obietnicą jest konsolidacja wszystkich źródeł danych firmy — od wiadomości e-mail i umów po systemy ERP i CRM — w stale synchronizowaną warstwę z włączonym zarządzaniem. Sukces tej obietnicy jest widoczny w przypadku kalifornijsko-izraelsko-niemieckiego startupu Unframe, który w ciągu dwunastu miesięcy od oficjalnego debiutu rynkowego pozyskał kontrakty o wartości ponad stu milionów dolarów amerykańskich. Najnowsza runda finansowania w wysokości pięćdziesięciu milionów dolarów amerykańskich, prowadzona przez Highland Europe, podniosła łączną kwotę pozyskanych funduszy do stu milionów dolarów amerykańskich. Takie liczby wzrostu są niezwykłym sygnałem rzeczywistej, a nie tylko deklarowanej, potrzeby w segmencie rynku, który istnieje zaledwie od kilku lat.

Dlaczego tradycyjne architektury danych utrudniają rozwój sztucznej inteligencji

Aby zrozumieć implikacje tego rozwoju, warto przyjrzeć się historycznej funkcji magazynów danych. Przez dekady były one optymalizowane pod kątem jednego celu: raportowania retrospektywnego. Dane kwartalne, statystyki sprzedaży, kluczowe wskaźniki efektywności (KPI) dla kierownictwa – wszystko to można było w zadowalający sposób przedstawić za pomocą okresowo aktualizowanych, wysoce ustrukturyzowanych baz danych. Jednak sztuczna inteligencja, a zwłaszcza systemy oparte na agentach, zaprojektowane do samodzielnego podejmowania decyzji lub inicjowania działań, wymaga czegoś zasadniczo innego. Potrzebuje informacji operacyjnych, aktualizowanych w czasie rzeczywistym i powiązanych z rzeczywistymi procesami biznesowymi. Agent AI, który ma wspierać decyzje w łańcuchu dostaw, nie może pracować z danymi sprzed trzech tygodni, przygotowanymi wyłącznie do analizy retrospektywnej.

Tę rozbieżność pogłębia kolejny problem strukturalny. Szacunki dużych firm technologicznych wskazują, że nawet 90% danych korporacyjnych jest nieustrukturyzowanych, rozproszonych w dokumentach, historiach czatów, zgłoszeniach pomocy technicznej, fakturach i wpisach w kalendarzu. Ta ogromna ilość informacji w dużej mierze wykracza poza zakres tradycyjnych repozytoriów danych opartych na arkuszach kalkulacyjnych i była po prostu niedostępna dla tradycyjnych narzędzi analitycznych. Bez ujednoliconej warstwy semantycznej, która spójnie reprezentuje zarówno treści ustrukturyzowane, jak i nieustrukturyzowane, konsolidacja informacji z różnych źródeł i dostarczenie ich do modelu sztucznej inteligencji jako wiarygodnego kontekstu pozostaje praktycznie niemożliwa.

Odrębny projekt benchmarkingowy, oceniający dojrzałość danych dla generatywnej sztucznej inteligencji, prowadzi do strukturalnie podobnych ustaleń, aczkolwiek z inną wagą. W tym badaniu 59% ankietowanych menedżerów wskazało jakość i spójność danych jako największą przeszkodę dla produktywnego wykorzystania generatywnej sztucznej inteligencji, następnie fragmentację danych (50%) oraz problemy z bezpieczeństwem i prywatnością danych (50%). Warto również zauważyć, że tylko 13% firm, które już korzystają z generatywnej sztucznej inteligencji, jest w stanie zapobiec przepływowi poufnych danych, takich jak informacje o klientach lub pracownikach, do modeli językowych bez filtrowania. Wskazuje to na lukę w zarządzaniu, która wykracza daleko poza kwestie zgodności technicznej i prowadzi bezpośrednio do kwestii ochrony danych i odpowiedzialności regulacyjnej.

Model biznesowy nowej warstwy danych

Podstawową zasadę, którą kierują się dostawcy tacy jak Unframe można opisać w czterech krokach funkcjonalnych. Najpierw systemy korporacyjne, aplikacje, repozytoria danych, pliki i interfejsy API są łączone z platformą. Następnie te heterogeniczne źródła są przekształcane w pojedynczą, zarządzaną warstwę danych, która ma zastosowanie do całej organizacji. Trzeci krok obejmuje ciągłą synchronizację z systemami źródłowymi, co gwarantuje, że warstwa danych nie stanie się kolejną przestarzałą migawką, lecz będzie odzwierciedlać rzeczywisty stan firmy. Dopiero w czwartym kroku ta podstawa jest wykorzystywana do zasilania sztucznej inteligencji, analityki i automatyzacji – wszystkich zbudowanych na tej samej, spójnej podstawie.

Koncepcyjnie, takie podejście przypomina swego rodzaju cyfrowego bliźniaka organizacji, ale nie służy przede wszystkim do symulacji procesów fizycznych. Zamiast tego służy do mapowania klientów, produktów, umów i transakcji w spójnej reprezentacji. Atrakcyjność ekonomiczna takiego modelu polega na tym, że każda nowa aplikacja AI nie musi zaczynać od zera, aby uzyskać dostęp do istotnych danych biznesowych. Zamiast tego, każda aplikacja korzysta z tej samej, już oczyszczonej i wzbogaconej bazy. Potencjalnie znacznie obniża to koszty każdej kolejnej inicjatywy AI, ponieważ najbardziej złożona i często niedoceniana część projektu AI – integracja i oczyszczanie danych – musi zostać wykonana tylko raz.

Unframe opisuje swoją ofertę jako modułowe, wielokrotnego użytku elementy konstrukcyjne, które można łączyć w spersonalizowane rozwiązania bez konieczności oddzielnego szkolenia modelu dla każdego przypadku użycia. Tak zwany Framery funkcjonuje jako otwarta warstwa platformy, która może łączyć się z dowolną ofertą oprogramowania jako usługi (Software-as-a-Service), API, bazą danych lub formatem pliku, niezależnie od tego, czy infrastruktura działa w chmurze, lokalnie, czy w środowisku hybrydowym. Dla firm europejskich, a zwłaszcza niemieckich, istotny jest jeszcze jeden aspekt: ​​platforma działa niezależnie od konkretnego dostawcy modelu językowego, co oznacza brak powiązań z konkretnym dostawcą. Ponadto, zgodność z europejskim ogólnym rozporządzeniem o ochronie danych (RODO) i unijnym prawem dotyczącym sztucznej inteligencji jest wyraźnie reklamowana. Dane domyślnie nie powinny opuszczać granic systemu klienta, chyba że zostanie to wyraźnie zażądane.

Cennik oparty na wynikach jako sygnał zaufania na nieufnym rynku

Szczególnie wymownym aspektem strategii biznesowej jest model cenowy. W przeciwieństwie do tradycyjnych dostawców oprogramowania, którzy pobierają opłaty licencyjne niezależnie od rzeczywistych korzyści, Unframe opiera się na modelu rozliczeń opartym na wynikach. Klienci płacą tylko wtedy, gdy rozwiązanie faktycznie działa i przynosi rezultaty. Ta decyzja nie jest bynajmniej przypadkowa, lecz stanowi bezpośrednią odpowiedź na głęboko zakorzeniony sceptycyzm w zarządach. Jak publicznie stwierdził współzałożyciel firmy, firmy mają dość finansowania rozwiązań, które w zdecydowanej większości przypadków zawodzą, dlatego domagają się modelu, w którym płatność jest przyznawana za rzeczywisty sukces.

Ta obserwacja jest zgodna z szerszym doświadczeniem wielu korporacji, które od lat eksperymentują z tzw. projektami proof-of-concept, nie integrując ich z systemami produkcyjnymi. Znaczna liczba zaległych, obiecujących przypadków użycia sztucznej inteligencji, liczne projekty pilotażowe, a mimo to praktycznie nic nie jest wykorzystywane w codziennej działalności – to podsumowuje punkt wyjścia dla wielu firm zwracających się ku tej nowej kategorii dostawców. Ekonomicznym rdzeniem tej obietnicy jest przeniesienie ryzyka niepowodzenia projektu z samego klienta na przynajmniej część ryzyka dostawcy. To fundamentalnie zmienia strukturę zachęt i jest prawdopodobnie jednym z głównych powodów obserwowanej dynamiki wzrostu, w szczególności wspomnianego już wskaźnika zatrzymania przychodów netto na poziomie 400%, co oznacza, że ​​obecni klienci średnio czterokrotnie zwiększają swoje wydatki w ciągu roku.

Kim są klienci i co to mówi o poziomie dojrzałości rynku

Wspomniani klienci referencyjni przedstawiają interesujący obraz różnych branż. Wśród nich znalazły się firmy z branży nieruchomości Cushman & Wakefield i Avison Young, firma Armis, zajmująca się cyberbezpieczeństwem, oraz szwajcarskie wydawnictwo NZZ. Dodatkowo, odnotowano przypadki wykorzystania przez linie lotnicze do optymalizacji harmonogramów pracy załóg oraz przez sprzedawców detalicznych do planowania promocji sprzedaży. Ten podział na sektory nieruchomości, mediów, bezpieczeństwa, lotnictwa i handlu detalicznego sugeruje, że nie jest to rozwiązanie niszowe dla jednej branży, a raczej problem infrastrukturalny o charakterze międzybranżowym, który ewidentnie pojawia się w bardzo różnych kontekstach ekonomicznych.

Interesująca jest również struktura geograficzna i organizacyjna firmy. Z siedzibą główną w Cupertino w Kalifornii, z dodatkowymi biurami w Tel Awiwie i Berlinie, Unframe reprezentuje transatlantycką lub transkontynentalną strukturę typową dla sektora technologicznego, łączącą kapitał amerykański, izraelski rozwój technologiczny i bliskość rynku europejskiego. Dla firmy o niemieckim profilu szczególnie istotny jest fakt, że współzałożyciel operacyjny pracuje w Berlinie oraz że firma wielokrotnie uczestniczyła w europejskich wydarzeniach cyfrowych, takich jak konferencja Mind the Tech w Berlinie. Sygnalizuje to celowe strategiczne ukierunkowanie na rynek europejski, który ze względu na surowsze wymogi ochrony danych i ogólnie bardziej ostrożne podejście do niekontrolowanego transferu danych firmowych do amerykańskich dostawców usług chmurowych, ma inne wymagania niż rynek północnoamerykański.

Krajobraz konkurencyjny i wyścig gigantów technologicznych

Opisany trend nie ogranicza się bynajmniej do wyspecjalizowanych startupów. Ugruntowane firmy technologiczne również zidentyfikowały problem rozdrobnienia danych przedsiębiorstw jako kluczowy obszar wzrostu. Firma Dell Technologies, we współpracy z firmą Nvidia, opracowała platformę danych AI, której deklarowanym celem jest przekształcenie dekad rozdrobnionych danych przedsiębiorstw w użyteczne informacje. Starszy dyrektor ds. marketingu produktów w firmie Dell trafnie zauważył, że rozwiązanie problemu danych musi obejmować nie tylko poziom pamięci masowej, ale także cały proces, od pozyskiwania i gromadzenia danych po ich koordynację, tak aby dane ostatecznie niezawodnie dotarły do ​​mocy obliczeniowej procesorów graficznych.

IBM, w swojej ocenie kluczowych trendów w zakresie danych do 2026 roku, podkreślił również, że bez konwergentnej platformy oferującej ujednolicony dostęp do danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych, firmy nie będą w stanie wdrażać analityki i autonomicznej automatyzacji z niezbędną szybkością i niezawodnością. Ta ocena, przeprowadzona przez jedną z najstarszych i największych firm IT na świecie, podkreśla, że ​​nie jest to problem niszowy dla małych dostawców, lecz raczej fundamentalne wyzwanie strukturalne, zidentyfikowane jako krytyczne wąskie gardło w całej branży. Co istotne, IBM wyraźnie podkreśla, że ​​żaden pojedynczy dostawca nie jest w stanie rozwiązać tego problemu samodzielnie, ponieważ integracja rozproszonych danych i rozwój niezbędnej infrastruktury dla autonomicznych systemów AI wymagają szerokiego ekosystemu partnerów i technologii.

Ta ocena rzuca istotne światło na rzeczywistą dynamikę konkurencji. Nie powstaje rynek, na którym pojedynczy zwycięzca dominuje w całym łańcuchu wartości, lecz mnogość dostawców o różnych specjalizacjach, z których niektórzy się uzupełniają, a inni konkurują ze sobą. Dostawcy wyspecjalizowani, tacy jak K2View, koncentrują się wyraźnie na operacyjnych, gotowych do produkcji architekturach danych, podczas gdy firmy infrastrukturalne, takie jak Dell i Nvidia, zapewniają podstawową moc obliczeniową, a dostawcy platform, tacy jak Unframe wypełniają lukę między surowymi danymi a wdrażalnymi aplikacjami AI.

Zarządzana platforma AI — zdjęcie: Xpert.Digital

Tutaj dowiesz się, jak Twoja firma może szybko, bezpiecznie i bez wysokich barier wejścia wdrażać dostosowane do jej potrzeb rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji.

Zarządzana platforma AI to kompleksowe i bezproblemowe rozwiązanie w zakresie sztucznej inteligencji. Zamiast zmagać się ze skomplikowaną technologią, kosztowną infrastrukturą i długotrwałymi procesami rozwoju, otrzymujesz gotowe rozwiązanie dostosowane do Twoich potrzeb od wyspecjalizowanego partnera – często w ciągu zaledwie kilku dni.

Najważniejsze zalety w skrócie:

⚡ Szybka implementacja: Od pomysłu do gotowej do użycia aplikacji w ciągu kilku dni, a nie miesięcy. Dostarczamy praktyczne rozwiązania, które generują natychmiastową wartość dodaną.

🔒 Maksymalne bezpieczeństwo danych: Twoje wrażliwe dane pozostają z Tobą. Gwarantujemy bezpieczne i zgodne z przepisami przetwarzanie bez udostępniania danych osobom trzecim.

💸 Brak ryzyka finansowego: Płacisz tylko za rezultaty. Wysokie początkowe inwestycje w sprzęt, oprogramowanie lub personel są całkowicie wyeliminowane.

🎯 Skoncentruj się na swojej podstawowej działalności: Skoncentruj się na tym, co robisz najlepiej. Zajmiemy się całościową implementacją techniczną, obsługą i utrzymaniem Twojego rozwiązania AI.

📈 Przyszłościowa i skalowalna: Twoja sztuczna inteligencja rośnie razem z Tobą. Zapewniamy ciągłą optymalizację i skalowalność oraz elastycznie dostosowujemy modele do nowych wymagań.

Więcej informacji tutaj:

• Zarządzana platforma AI

Zarządzanie jako niedoceniany czynnik konkurencyjny

Jednym z aspektów często pomijanych w debacie publicznej na temat sztucznej inteligencji jest kwestia zarządzania – czyli kontroli nad tym, kto ma dostęp do jakich danych, jak są one przetwarzane i jak można powiązać je z konkretnymi decyzjami podejmowanymi przez AI. Przytoczone powyżej badanie stu menedżerów danych pokazuje, że osiemdziesiąt siedem procent respondentów domaga się większej przejrzystości w zakresie sposobu, w jaki sztuczna inteligencja wykorzystuje i interpretuje ich dane. Jest to zaskakująco wysoki odsetek, który sugeruje, że zaufanie do niezawodności systemów AI nie jest kwestią drugorzędną, lecz kluczowym warunkiem ich szerszej akceptacji w organizacjach.

Średniookresowe priorytety badanych firm na najbliższe trzy do pięciu lat potwierdzają ten obraz. Skalowalność w różnych źródłach danych jest uznawana za priorytet przez 92% respondentów, przenośność danych i kluczowych wskaźników efektywności (KPI) przez 83%, a zarządzanie i obserwowalność sztucznej inteligencji przez 82%. Te trzy priorytety są ze sobą ściśle powiązane. Bez skalowalnych i spójnych struktur danych w różnych systemach nie można zapewnić niezawodnego zarządzania, a bez niego skalowanie wiąże się ze znacznym ryzykiem prawnym i reputacyjnym, szczególnie w kontekście europejskiego ogólnego rozporządzenia o ochronie danych (RODO) oraz obowiązującego prawa Unii Europejskiej dotyczącego sztucznej inteligencji.

Jest to szczególnie ważne dla firm niemieckich i europejskich, ponieważ ramy regulacyjne są znacznie bardziej rygorystyczne niż w Stanach Zjednoczonych czy w dużej części Azji. Firmy europejskie wdrażające warstwę danych dla sztucznej inteligencji muszą od samego początku rozważyć, w jaki sposób będą chronione dane osobowe, jak będą dokumentowane procedury przetwarzania oraz jak decyzje systemów AI będą transparentne w przypadku sporu. Dostawcy, którzy od samego początku uwzględniają te wymagania w swojej architekturze, na przykład pozwalając danym pozostać w całości w granicach własnego systemu, zyskują strukturalną przewagę nad konkurentami, którzy opierają się głównie na amerykańskich infrastrukturach chmurowych z mniej rygorystycznymi przepisami.

Konsekwencje ekonomiczne dla niemieckich MŚP

Chociaż wspomniani dotychczas klienci referencyjni to głównie duże, działające na arenie międzynarodowej korporacje, pojawia się uzasadnione pytanie o istotność tego tematu dla niemieckich MŚP, które tradycyjnie stanowią trzon niemieckiej gospodarki. Na pierwszy rzut oka sytuacja mniejszych firm wydaje się mniej dramatyczna, ponieważ naturalnie dysponują one mniejszą liczbą systemów i mniejszą ilością danych. Jednak bliższa analiza ujawnia, że ​​MŚP, które rozwijały się organicznie na przestrzeni lat i wdrożyły różne, odizolowane rozwiązania w zakresie księgowości, zarządzania zapasami, zarządzania relacjami z klientami i komunikacji, borykają się ze strukturalnie podobnym problemem fragmentacji – tyle że na mniejszą skalę.

Kluczowym pytaniem ekonomicznym nie jest zatem to, czy problem istnieje, ale czy inwestycja w ujednoliconą warstwę danych jest ekonomicznie uzasadniona, biorąc pod uwagę ograniczone budżety IT. Pojawienie się modeli cenowych opartych na wynikach, zapoczątkowanych przez Unframe , prawdopodobnie odegra tu znaczącą rolę, ponieważ model ten znacznie zmniejsza ryzyko finansowe dla mniejszych firm. Jednocześnie można założyć, że w średnich przedsiębiorstwach upowszechnią się bardziej uproszczone, wyspecjalizowane rozwiązania, a nie kompleksowe platformy zaprojektowane dla korporacji wartych miliardy dolarów. Jednak fundamentalna logika, że ​​spójna, stale synchronizowana warstwa danych jest warunkiem koniecznym dla każdej sensownej aplikacji AI, pozostaje aktualna niezależnie od wielkości firmy.

Ryzyka i otwarte pytania dotyczące nowej warstwy danych

Chociaż ten rozwój sytuacji zasługuje na szczególną uwagę, nie można ignorować związanego z nim ryzyka. Migracja całego korporacyjnego środowiska danych do ujednoliconej, centralnej warstwy nieuchronnie tworzy niezwykle atrakcyjny cel dla cyberprzestępców. Skuteczne naruszenie tej centralnej warstwy danych mogłoby mieć znacznie poważniejsze konsekwencje niż naruszenie pojedynczego, odizolowanego systemu, ponieważ mogłoby natychmiast przyznać dostęp do danych klientów, umów i danych finansowych całej firmy. Architektura bezpieczeństwa takich platform musi być zatem wyjątkowo solidna, a firmy powinny krytycznie przeanalizować sposób kontroli szczegółowych praw dostępu i wdrażania standardów szyfrowania przy wyborze dostawcy.

Kolejne, bardziej strategiczne ryzyko wiąże się z zależnością od jednego dostawcy platformy. Chociaż Unframe wyraźnie podkreśla, że ​​nie jest powiązany z konkretnym modelem językowym, sama podstawowa warstwa danych nadal stanowi istotną zależność strukturalną. Jeśli firma zdecyduje się na przejście na innego dostawcę, migracja warstwy danych obejmującej całą firmę, która rozrosła się przez lata, prawdopodobnie będzie sporym przedsięwzięciem, podobnym do dobrze znanych wyzwań związanych z przejściem na duże systemy ERP. Tego typu efekt „lock-in” jest naturalnie rzadko uwzględniany przez samych dostawców, ale powinien być uwzględniany w ocenie każdej decyzji strategicznej.

Wreszcie, pozostaje kwestia faktycznej jakości wyników. Nawet najbardziej zaawansowana warstwa danych nie może zagwarantować, że decyzje podejmowane przez sztuczną inteligencję na jej podstawie są wolne od błędów. Szczególnie w przypadku autonomicznych systemów agentowych, które samodzielnie inicjują działania, kwestia odpowiedzialności w przypadku błędów pozostaje nierozwiązana. Jeśli agent AI podejmie błędną decyzję biznesową w oparciu o nieprawidłowo zsynchronizowaną warstwę danych – na przykład błędnie zinterpretuje klauzulę umowy lub podejmie błędną decyzję dotyczącą łańcucha dostaw – natychmiast pojawia się kwestia odpowiedzialności, która do tej pory nie została należycie rozstrzygnięta zarówno w umowach, jak i przepisach.

Trzeźwa ocena rzeczywistego postępu

Krytyczna ocena tego rozwoju sytuacji uzasadnia ostrożność wobec przesadnych obietnic zbawienia. Pogląd, że sztuczną inteligencję można wdrożyć i przygotować do produkcji w ugruntowanym środowisku korporacyjnym w ciągu kilku dni, może być prawdziwy w wybranych, jasno zdefiniowanych przypadkach użycia, ale w przypadku zdecydowanej większości złożonych procesów biznesowych jest to prawdopodobnie znaczne uproszczenie rzeczywistości. Doświadczenia z poprzednich fal transformacji cyfrowej, takich jak wprowadzenie infrastruktury chmurowej czy wdrożenie systemów ERP, pokazują, że nawet technicznie zaawansowane rozwiązania regularnie zawodzą z powodu oporu organizacyjnego, niewystarczającej jakości danych w systemach źródłowych i braku gotowości pracowników do zmian.

Jednocześnie, postawiona diagnoza jest niewątpliwie słuszna. Fragmentacja danych przedsiębiorstwa jest faktem, dobrze udokumentowana empirycznie i rzeczywiście stanowi jedno z kluczowych wąskich gardeł dla produktywnego wykorzystania sztucznej inteligencji. Pytanie zatem nie dotyczy tego, czy ujednolicona, kompatybilna ze sztuczną inteligencją warstwa danych ma sens, ale raczej tego, która konkretna ścieżka do jej osiągnięcia jest najbardziej opłacalna ekonomicznie dla danej firmy, biorąc pod uwagę jej unikalną historię systemów, tolerancję ryzyka i dostępny budżet. Dla firm, które do tej pory wahały się przed podjęciem tego problemu, rozwój rynku w ciągu ostatnich dwóch lat stanowi ważną wskazówkę: te, które nadal eksperymentują z odizolowanymi, nieskoordynowanymi projektami pilotażowymi, w perspektywie średnioterminowej pozostaną w tyle za konkurentami, którzy wcześnie zainwestowali w spójną bazę danych.

Przełamywanie silosów danych: droga do interoperacyjnej sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie

Rozwój w nadchodzących latach będzie w dużej mierze zależał od ustanowienia jednolitych standardów interoperacyjności między różnymi warstwami danych a platformami AI. Jeśli branży uda się opracować otwarte protokoły, które umożliwią różnym dostawcom warstw danych i modeli AI bezproblemową współpracę, znacznie zmniejszy to istniejące ryzyko zależności i zaostrzy konkurencję z korzyścią dla klientów. Pierwsze kroki w tym kierunku są już widoczne, na przykład poprzez wsparcie dla otwartych protokołów interfejsów, które umożliwiają integrację z istniejącymi, wewnętrznymi asystentami AI bez konieczności ich całkowitej wymiany.

Dla niemieckich firm, które tradycyjnie z pewną dozą nieufności podchodziły do ​​wdrażania nowych technologii cyfrowych, a jednocześnie posiadają kulturę ochrony danych, która pod wieloma względami jest rygorystyczna i wzorowa, rozwój ten stanowi interesującą szansę strategiczną. Dostawcy, którzy od samego początku integrują europejskie wymogi zgodności ze swoją architekturą, mogą zyskać znaczną przewagę pod względem zaufania, szczególnie w krajach niemieckojęzycznych, nad dostawcami działającymi wyłącznie w USA, których praktyki przetwarzania danych są tradycyjnie mniej przejrzyste i podlegają mniej rygorystycznym regulacjom. Niemieckie firmy, które wcześnie wdrożą spójną, gotową do zarządzania warstwę danych, zyskają nie tylko technologiczną, ale także regulacyjną przewagę konkurencyjną, która prawdopodobnie okaże się coraz cenniejsza w nadchodzących latach, w miarę jak praktyczne wdrażanie europejskich przepisów dotyczących sztucznej inteligencji nabiera tempa.

Konrad Wolfenstein

Chętnie będę pełnić rolę Twojego osobistego doradcy.

Możesz się ze mną skontaktować pod adresem wolfenstein∂xpert.digital lub

Po prostu zadzwoń do mnie pod numer +49 7348 4088 965 .

LinkedIn