Вештачкој интелигенцији нису потребни савршени подаци: Заблуда која компаније кошта годинама – Крај мита о миграцији

Крај бескрајних припрема: Како вештачка интелигенција коначно доноси праву додату вредност

Вештачка интелигенција поседује огроман потенцијал, али у пословној пракси често дегенерише у скупу илузију. Разлог је једноставан колико и фаталан: компаније несвесно трансформишу своје амбициозне иницијативе у вези са вештачком интелигенцијом у гигантске, ресурсно интензивне пројекте миграције података. Првобитни циљ постизања брзих и мерљивих пословних резултата постаје дуготрајна борба за савршену инфраструктуру података и беспрекорну консолидацију у централним складиштима података. Док се милијарде улажу у припрему, две трећине компанија остају заглављене у пилот фази – а стварно стварање вредности пада у заборав.

Овај чланак открива зашто ригорозно придржавање стратегије „инфраструктура на првом месту“ редовно доводи до неуспеха и зашто потпуна миграција података није нужно неопходна за успех вештачке интелигенције. Он описује преко потребну промену парадигме: они који планирају уназад од конкретних пословних резултата и ослањају се на федеративни приступ подацима не морају да чекају завршетак вишегодишњих ИТ мегапројеката. Научите како да задржите податке тамо где јесу, да вештачкој интелигенцији пружите само специфичан контекст који јој је потребан и да постигнете мерљив успех кроз циљане „брзе победе“ у веома кратком времену. Време је да се фокус помери са чистог савршенства података на прагматично стварање вредности вештачке интелигенције.

У вези са овим:

• UNFRAME.AI: Миграција података никада није била поента. Резултати AI јесу.

Излазак из замке података: Размишљање о вештачкој интелигенцији из перспективе исхода

Највећи убица вештачке интелигенције је миграција података

Пројекти вештачке интелигенције обично не пропадају због саме технологије, већ зато што се дегенеришу у пуке пројекте ИТ инфраструктуре. Консолидација свих података се погрешно сматра обавезним захтевом.

Размишљање на основу резултата (обрнути инжењеринг)

Уместо питања како припремити све податке за вештачку интелигенцију, суштинско питање је: Који специфични контекст података је потребан вештачкој интелигенцији овде и сада да би остварила конкретан пословни резултат?

Контекст уместо копије (Федеративни приступ)

Вештачкој интелигенцији није потребно целокупно складиште података. Технологије попут федеративног приступа подацима, виртуелизације података и RAG-а (Retrieval-Augmented Generation - генерисање проширених података) омогућавају чување података у њиховим изворним системима и састављање контекста тек у тренутку упита. Ово штеди огромно време и трошкове.

Паралелни рад уместо застоја

Дугорочна миграција података (ETL процеси за извештавање, историју итд.) може и може се наставити. Међутим, иницијатива за вештачку интелигенцију не мора да чека на ово, већ може паралелно приступати постојећим, дистрибуираним подацима.

Агилност побеђује перфекционизам

Покушај изградње свеобухватне шеме података је неефикасан. Модели контекста оријентисани на домен, специфични за случај употребе (слични приступу мреже података) су знатно перспективнији.

Моћ „брзих победа“

Да би повратили често нарушено поверење заинтересованих страна, пројекти вештачке интелигенције морају брзо да покажу повраћај инвестиције (ROI). Идеалан почетни случај употребе (висока фреквенција, мерљива основа, постојећи подаци) даје опипљиве резултате у року од неколико недеља, чиме оправдава даља улагања.

Зашто компаније улажу милијарде у инфраструктуру уместо да коначно испоруче додату вредност

Дигитална трансформација последњих година створила је парадоксални образац који прожима све индустрије. Компаније улажу значајне суме у вештачку интелигенцију, али у већини случајева стварно стварање вредности је мање од очекиваног. Разлог ретко лежи у самој технологији. Лежи у начину на који организације приступају путу ка вештачкој интелигенцији. Уместо да се фокусирају на мерљиве пословне резултате, иницијативе за вештачку интелигенцију постепено се трансформишу у масивне пројекте инфраструктуре података који развијају сопствени живот и губе из вида своју првобитну сврху. Оно што је почело као стратешка иницијатива за коришћење вештачке интелигенције често се завршава као године миграције података без икаквог видљивог поврата инвестиције.

Према Гартнеровој прогнози из децембра 2025. године, глобална потрошња на вештачку интелигенцију достићи ће приближно 1,8 билиона долара у 2025. години и очекује се да ће порасти на 4,7 билиона долара до 2029. године. Истовремено, МекКинзијево глобално истраживање из 2025. године о стању вештачке интелигенције показује да 88 процената анкетираних компанија већ користи вештачку интелигенцију у најмање једној пословној функцији, али скоро две трећине су још увек у експерименталној или пилот фази. Само око шест процената компанија се квалификује као такозване компаније са високим учинком у области вештачке интелигенције, где се више од пет процената добити пре камата и одбијања пореза (EBIT) може приписати вештачкој интелигенцији. Ове бројке илуструју фундаменталну неслагање између новца који се улива у вештачку интелигенцију и вредности која се на крају генерише. Анализа овог неслагања открива структурни проблем који се протеже далеко изван техничких питања.

Како је инфраструктурни пројекат прогутао иницијативу за вештачку интелигенцију

Логички ланац који доводи компаније у ову ситуацију на први поглед делује вероватно. Вештачкој интелигенцији су потребни подаци. Подаци су фрагментирани у бројним системима. Зато их је потребно консолидовати. Консолидација захтева миграцију. Миграција захтева трансформацију. Трансформација захтева управљање. Управљање захтева програме квалитета података. Свака појединачна одлука у овом ланцу је разумна сама по себи. Али заједно, оне трансформишу иницијативу за вештачку интелигенцију у програм инфраструктуре података који захтева године пре него што један резултат вештачке интелигенције постане видљив.

Овај феномен је упадљиво очигледан у подацима. Према извештају о миграцији података компаније Кејлент из 2025. године, само шест процената анкетираних компанија је пријавило да је завршило своје најсложеније пројекте миграције на време. Скоро половина испитаника је искусила више од пет сати застоја током критичних миграција, што је резултирало проблемима са корисничким искуством, губитком прихода и оперативним кашњењима. Анализа преко 500 рецензија компанија открива да приближно 73 процента пројеката миграције података не успева због неадекватног планирања, празнина у управљању и недостатка стручности специфичне за платформу. Прекорачења времена у просеку од 150 процената нису изузетак, већ правило.

Ови пројекти миграције развијају сопствену динамику. Они привлаче посвећене тимове, генеришу сопствене кључне индикаторе учинка (KPI) и добијају сопствене спонзоре на нивоу управног одбора, који улажу своју репутацију у завршетак пројекта. Оригинални случајеви употребе вештачке интелигенције одлажу се за следећу фазу, затим за период након миграције, и коначно, тихо нестају из дискусија о планирању. Нико не планира овај исход. Он произилази из хиљаду малих одлука, свака оправдана сама по себи, али које, узете заједно, резултирају стратешким погрешним распоређивањем ресурса и пажње.

Типичан сценарио илуструје проблем. Квартални преглед пословања почиње као и у протекле две године. Тим за трансформацију података представља свој напредак. Миграција је завршена 73 процента. Метрике квалитета података су побољшане у шест домена. Архитектура складишта података је прошла своју последњу ревизију. Извршни спонзор одобравајуће клима главом ка графиконима прекретница. Затим неко поставља питање које сви избегавају: Када ће вештачка интелигенција бити активна? Настаје тишина. Неко помиње другу фазу. Неко други указује на зависности. Првобитни временски оквир, који је обећавао увиде засноване на вештачкој интелигенцији у року од осамнаест месеци, постао је фуснота у пројекту инфраструктуре података који је добио свој живот.

Милијарду долара вредан хаос недовршених припрема

Економска димензија овог проблема је значајна. Гартнер предвиђа да ће до краја 2026. године организације без података спремних за вештачку интелигенцију доживети да преко 60% својих вештачких интелигенцијских пројеката пропадне и буде напуштено. Харвард бизнис ревју наводи укупну стопу неуспеха за вештачку интелигенцију на 80%, што је скоро двоструко више од стопе неуспеха за ИТ пројекте који не укључују вештачку интелигенцију. Према истраживању S&P Global Market Intelligence из 2025. године, 42% компанија је напустило већину својих вештачких иницијатива, што је драматичан пораст у односу на само 17% претходне године. Просечна организација је одбацила 46% својих доказа концепта вештачке интелигенције пре него што су уопште стигли до производње.

Гартнер такође предвиђа да ће најмање 30 процената генеративних пројеката вештачке интелигенције бити напуштено након фазе доказивања концепта због лошег квалитета података, неадекватних контрола ризика, растућих трошкова или нејасне пословне вредности. Анкета Informatica CDO Insights Survey за 2025. годину јасно идентификује највеће препреке успеху вештачке интелигенције: квалитет и зрелост података (43 процента), недостатак техничке зрелости (такође 43 процента) и недостатак квалификованог особља (35 процената).

Ове бројке указују на фундаментално неспоразумање које је распрострањено у многим организацијама. Проблем није у томе што случајеви употребе вештачке интелигенције не успевају. Проблем је у томе што је миграција постала сам задатак, а не средство за постизање циља. Консолидација свих података у централно складиште података постала је циљ сам по себи, док оригинална пословна вредност бледи у позадину. У међувремену, улагања у податке спремне за вештачку интелигенцију експлодирају. Гартнер предвиђа да ће тржиште података вештачке интелигенције порасти са 134 милиона долара у 2024. на 14,6 милијарди долара до 2029. године, што представља сложену годишњу стопу раста од 155 процената. Новац тече, али иде у погрешном смеру ако се обезбеђивању података приступа као монолитном, припремном пројекту, а не као итеративном процесу.

Размишљајте у смислу резултата, уместо да планирате из перспективе инфраструктуре

Алтернативни приступ почиње фундаментално другачијим питањем. Уместо питања како припремити податке за вештачку интелигенцију, требало би се запитати који је контекст потребан вештачкој интелигенцији да би се постигао одређени пословни резултат. Ова обрнута перспектива мења целу архитектуру пројекта.

Већина случајева употребе вештачке интелигенције захтева контекст од три до пет система, а не потпуно мигриран портфолио података. Захтеви за контекст су специфични. Вештачкој интелигенцији за анализу уговора потребни су уговори, амандмани, стране и обавезе. Није јој потребно целокупно складиште података. Вештачкој интелигенцији за корисничку подршку потребне су историје интеракција, подаци о производу и евиденција управљања случајевима. Није јој потребна свака табела у сваком изворном систему.

Минимална потребна путања података је скоро увек ужа од обима пројекта миграције. Миграција је оптимизована за сваки замисливи будући упит. Вештачкој интелигенцији је потребан прави контекст за специфичне случајеве употребе овде и сада. Ова два захтева су фундаментално различита, а третирање истих као еквивалентних је управо механизам којим инфраструктурни пројекти прождиру иницијативе вештачке интелигенције.

Радећи уназад од резултата вештачке интелигенције, често се открива да су потребни подаци већ доступни. Не морају се премештати. Потребно их је повезати, организовати за случај употребе и учинити доступним током извршавања. Ефикасно управљање подацима вештачке интелигенције почиње овим сазнањем: прво дефинишите резултат, а затим пронађите најједноставнији пут до контекста који омогућава тај резултат.

Управљана AI платформа - Слика: Xpert.Digital

Овде ћете сазнати како ваша компанија може брзо, безбедно и без високих баријера за улазак имплементирати прилагођена решења за вештачку интелигенцију.

Управљана AI платформа је ваше свеобухватно и безбрижно решење за вештачку интелигенцију. Уместо да се бавите сложеном технологијом, скупом инфраструктуром и дуготрајним процесима развоја, добијате готово решење прилагођено вашим потребама од специјализованог партнера – често у року од само неколико дана.

Кључне предности на први поглед:

⚡ Брза имплементација: Од идеје до апликације спремне за употребу за дане, а не месеци. Нудимо практична решења која стварају тренутну додату вредност.

🔒 Максимална безбедност података: Ваши осетљиви подаци остају код вас. Гарантујемо безбедну и усклађену обраду без дељења података са трећим лицима.

💸 Без финансијског ризика: Плаћате само за резултате. Велика почетна улагања у хардвер, софтвер или особље су потпуно елиминисана.

🎯 Фокусирајте се на свој основни посао: Концентришите се на оно што најбоље радите. Ми се бринемо о целокупној техничкој имплементацији, раду и одржавању вашег вештачке интелигенције.

📈 Спремно за будућност и скалабилно: Ваша вештачка интелигенција расте са вама. Обезбеђујемо континуирану оптимизацију и скалабилност и флексибилно прилагођавамо моделе новим захтевима.

Више информација овде:

• Управљана AI платформа

Федеративни приступ подацима као архитектонски алтернативни модел

Вештачка интелигенција без миграције података није пречица. То је другачија архитектура која одражава како вештачка интелигенција заправо функционише у производним окружењима. Три основна принципа карактеришу овај приступ.

Прво, федеративни приступ повезује вештачку интелигенцију са изворним системима где се подаци налазе без потребе за претходном централизацијом. CRM подаци остају у CRM-у. Документи остају у спремишту докумената. Оперативни подаци остају у ERP-у. Слој вештачке интелигенције може приступити свему овоме без чекања на синхронизацију. Федеративни приступ подацима чува податке на њиховој оригиналној локацији, користи технике виртуелизације како би пружио јединствени приказ и омогућава увиде у реалном времену на захтев. За разлику од складиштења података, где се подаци физички премештају на централну локацију, федеративни приступ елиминише ризике и трошкове повезане са дуплирањем података и побољшава оперативну ефикасност.

Друго, модели контекста специфични за случај употребе дефинишу шта је свакој вештачкој интелигенцији посебно потребно. Уместо изградње универзалне шеме која покушава да покрије све, систем дефинише специфичне ентитете, односе и сигнале релевантне за сваки појединачни случај употребе. Овај принцип је у складу са концептом архитектуре мреже података, где тимови оријентисани на домен независно управљају својим подацима и одржавају прилагођене стандарде управљања који одражавају специфичне пословне захтеве.

Треће, runtime асемблирање саставља контекст у тренутку доношења одлуке, а не унапред кроз пакетне процесе. Када вештачка интелигенција треба да одговори на питање, она саставља релевантни контекст из свих извора, где год се тај контекст налазио. Нема кашњења у синхронизацији. Нема застарелих снимака. Ажурирани подаци, састављени на захтев. Овај принцип је технолошки сазрео са ширењем Retrieval Augmented Generation (RAG). RAG архитектуре омогућавају вештачкој интелигенцији системима да преузму релевантне спољне информације у тренутку упита и уграде их у контекст, уместо да се ослањају искључиво на претходно обучено знање. До средине 2026. године, преко 66 процената генеративних имплементација вештачке интелигенције у предузећима користиће RAG архитектуре.

Практична имплементација ове архитектуре је очигледна у стварним пословним окружењима. SAP-ова библиотека за федеративно машинско учење (Federated Machine Learning Library), на пример, користи архитектуру федерације података SAP Datasphere-а како би интелигентно изложила SAP и податке који нису SAP подаци за машинско учење без потребе за репликацијом или премештањем података. Компаније попут Downer-а, једног од највећих интегрисаних добављача услуга у Аустралији, имплементирале су платформу за федеративне податке и вештачку интелигенцију која комбинује децентрализовану агилност са централизованим управљањем, омогућавајући пословним јединицама да независно иновирају, док истовремено беспрекорно и безбедно деле пословне податке.

Виртуелизација података и пакетна обрада у поређењу

Избор између федералног приступа путем виртуелизације података и традиционалне консолидације засноване на ETL-у није бинаран, већ је питање усклађивања са захтевима одговарајућег радног оптерећења. Виртуелизација података пружа брже време одзива приликом упита мањих, дистрибуираних скупова података. Међутим, са повећањем количине података и сложеним захтевима за трансформацију, ETL може бити ефикаснији због своје способности да обрађује велике скупове података користећи унапред дефинисана правила трансформације.

Основни компромис је у томе што виртуелизација података замењује физичку консолидацију логичком интеграцијом. Добијате свеже податке, јер упити директно приступају изворним системима, и избегавате трошкове и сложеност копирања свих података у једно складиште. Истовремено, постајете зависни од доступности и перформанси сваког основног система. За тешке аналитичке упите у петабајтном опсегу, складишта са унапред израчунатим агрегатима и колонарним складиштем надмашују федеративне упите у мрежама за фактор десет или више.

Паметно решење је коришћење оба приступа на комплементаран начин. ETL обрађује структуриране, историјске податке за извештавање и обезбеђује конзистентност. Виртуелизација података омогућава агилан приступ живим или дистрибуираним подацима за временски критичне упите. Приликом интеграције новог извора података, модификовање ETL токова рада може трајати данима или недељама. Виртуелизација података омогућава тренутну интеграцију привремених или експерименталних извора података. Овај хибридни приступ подједнако оптимизује перформансе, трошкове и флексибилност.

Најкраћи пут до мерљивих резултата вештачке интелигенције

Економска логика која стоји иза приступа оријентисаног ка резултатима је убедљива. Просечно трајање пројекта вештачке интелигенције прати познати образац: три месеца планирања, шест месеци развоја, шест месеци тестирања, три месеца имплементације, укупно осамнаест месеци до повраћаја улагања. Према Гартнеру, у просеку само 48 процената пројеката вештачке интелигенције стигне до производње, а пут од прототипа вештачке интелигенције до производње траје осам месеци. Само 35 процената пројеката вештачке интелигенције чак достиже спремност за производњу.

Али постоји и други начин. Према студији IDC-а, 92 одсто успешних имплементација вештачке интелигенције доноси позитиван повраћај инвестиције у року од дванаест месеци. 40 одсто компанија пријављује позитиван повраћај у року од шест месеци. Кључ лежи у избору правог почетног случаја употребе и избегавању превише амбициозних припрема инфраструктуре.

Оквир за брзи повраћај инвестиције у вештачку интелигенцију заснива се на четири принципа. Идеалан први случај употребе карактерише висока учесталост; предметни задатак се обавља свакодневно или недељно. Има јасну почетну вредност, а тренутне перформансе се могу мерити. Подаци већ постоје, а случај употребе има ограничену зависност од других система. Ако су ови критеријуми испуњени, мерљиви резултати се могу постићи у року од неколико недеља.

Утицај таквих брзих победа протеже се далеко изван тренутног финансијског поврата. Један телекомуникациони провајдер имплементирао је четбот са вештачком интелигенцијом за пет најчешћих упита купаца у вези са наплатом. У року од 60 дана, решење је решило 35 процената упита без људске интервенције, смањило просечно време решавања са 24 сата на 10 минута и побољшало оцене задовољства купаца за 22 процента. Један произвођач средње величине имплементирао је предиктивно одржавање засновано на вештачкој интелигенцији на критичној производној линији. Пилот пројекат од 45 дана довео је до смањења непланираних застоја за 62 процента, избегнутих губитака у производњи за 157.000 долара и смањења трошкова одржавања за 28 процената. Кларнин асистент са вештачком интелигенцијом решио је две трећине свих упита купаца путем ћаскања у првом месецу и смањио просечно време решавања са једанаест минута на мање од два минута.

Зашто је поверење заинтересованих страна најтврђа валута

Ови брзи успеси служе функцији која превазилази пуке уштеде трошкова. Они обнављају поверење заинтересованих страна, које је нарушено током година инфраструктурних пројеката без видљивих резултата. Брзи успеси пружају брз, опипљив доказ да вештачка интелигенција ствара пословну вредност. Ово гради поверење доносилаца одлука, смањује отпор усвајању и отвара пут већим инвестицијама у вештачку интелигенцију.

Брзи успехи стварају позитивне повратне спреге које убрзавају усвајање вештачке интелигенције. Почетни успех генерише ентузијазам и ресурсе за ширу имплементацију. Проширивање имплементације ствара додатну вредност и организационо учење. Ово учење омогућава софистицираније апликације и веће користи. Веће користи оправдавају повећана улагања у могућности вештачке интелигенције.

Подаци компаније McKinsey подвлачу овај механизам. Компаније са високим учинком у употреби вештачке интелигенције – шест процената компанија са мерљивим доприносом EBIT-а од вештачке интелигенције – три пута чешће од других пријављују да њихова организација намерава да користи вештачку интелигенцију за трансформативне промене. Ове компаније су скоро три пута склоније од других да фундаментално редизајнирају токове рада, а ово намерно редизајнирање токова рада показује један од најјачих доприноса постизању мерљивог пословног утицаја. Компаније са високим учинком редовно примењују вештачку интелигенцију у више пословних функција него њихова колегиница и три пута су склоније да прошире употребу вештачких интелигенција.

Паралелни рад уместо секвенцијалне зависности

Пројекат миграције не мора бити заустављен. Може служити сврхама које превазилазе вештачку интелигенцију. Регулаторно извештавање, историјске анализе или извршне контролне табле на интерном плану рада заиста могу захтевати консолидоване податке. Инвестиција у изградњу ове основе није узалудна за ове сврхе.

Али вештачка интелигенција не мора да чека да се миграција заврши. Оба процеса могу да се одвијају паралелно. Миграција се наставља по сопственом распореду за своју намену. Вештачка интелигенција даје резултате сада, на основу података који постоје данас.

Прагматични приступ почиње идентификовањем два до три случаја употребе вештачке интелигенције који би пружили мерљиву пословну вредност. Након тога следи мапирање специфичног контекста података потребног за сваки случај употребе. Затим се испитује да ли је овом контексту директно доступан без потребе за миграцијом. Коначно, вештачка интелигенција се пилотира на најнајужој могућој путањи података.

Овај приступ је у складу са налазима аналитичарке Гартнера, Харите Кандабату, која описује постепени прелазак са генеративне вештачке интелигенције као централног фокуса на фундаменталне омогућаваче који подржавају одрживо примењивање вештачке интелигенције, укључујући податке и агенте вештачке интелигенције спремне за вештачку интелигенцију. Инвестиције се померају са стратегије која је на првом месту у инфраструктури ка архитектури која је на првом месту у подацима и могућностима. Организације које третирају спремност података као накнадну мисао највероватније ће остати међу 94 процента који никада не напредују даље од пилот фазе.

Реорганизација инвестиционе логике

Гартнерови подаци о потрошњи откривају тектонску промену у инвестиционој логици. Иако инфраструктура вештачке интелигенције остаје убедљиво највећа категорија потрошње, са 965 милијарди долара у 2025. години, њена стопа раста је релативно умерених 29 процената годишње. Убрзање се дешава на другим местима: подаци вештачке интелигенције расту по стопи од 155 процената годишње, сајбер безбедност вештачке интелигенције по стопи од 74 процента, а модели вештачке интелигенције по стопи од 68 процената. Новац прати уска грла, а не наслове.

Унутар тржишта података вештачке интелигенције, покретачи раста су још јаснији. Генерисање синтетичких података расте годишњом стопом од 178 процената, са 41 милион долара на 6,8 милијарди долара до 2029. године. Скупови података спремни за вештачку интелигенцију – то јест, унапред курирани подаци структурирани за токове рада вештачке интелигенције – расту по стопи од 136 процената годишње. Компаније су спремне да плате за пречице до производње. Ово је јасан сигнал да тржиште цени брзу спремност података у односу на спору, свеобухватну миграцију.

Организације које победе, оне које заиста убирају вредност из ове трансформације, улажу у могућности које омогућавају да системи вештачке интелигенције раде на нивоу предузећа: спремност података, управљање, интеграција и безбедност. Оне мењају типичне односе трошкова, посвећујући 50 до 70 процената свог времена и буџета спремности података – то јест, екстракцији, нормализацији, метаподацима управљања, контролним таблама квалитета и контролама задржавања. Међутим, ова спремност података се не схвата као монолитни пројекат миграције, већ као итеративни процес вођен случајевима употребе.

Од перфекционизма података до прагматизма вештачке интелигенције

Централни налаз ове анализе може се сумирати у једном принципу: Циљ никада није био савршена инфраструктура. Циљ је био постићи резултате помоћу вештачке интелигенције, и срећом, то не захтева потпуну консолидацију података. Тимови који ово препознају престају да третирају миграцију као предуслов и почињу да посматрају резултате вештачке интелигенције као метрику која је заиста важна.

Подаци говоре сами за себе. 88 одсто компанија користи вештачку интелигенцију, али само трећина је почела да је скалира. 73 одсто пројеката миграције пропада због проблема у имплементацији, а не због саме технологије. 42 одсто компанија ће напустити већину својих иницијатива у вези са вештачком интелигенцијом до 2025. године. Истовремено, првих шест одсто показује да пут до успеха лежи у амбициозним циљевима, редизајнираним радним процесима и брзом скалирању, а не у завршетку пројеката миграције.

Ово представља јасан позив на акцију за директоре информационих технологија и техничке директоре. Питање више није како консолидовати све податке пре него што се вештачка интелигенција може имплементирати. Питање је који је специфичан контекст података потребан за следећи случај употребе вештачке интелигенције и како се тај контекст може обезбедити најбрже и најисплативије. Федеративни приступ, модели контекста специфични за случај употребе и асемблирање током извршавања су архитектонски алати који омогућавају овај приступ. Они замењују парадигму потпуне припреме парадигмом итеративног стварања вредности.

Компаније које вештачку интелигенцију не виде као секундарног корисника инфраструктурних пројеката, већ као покретачку снагу која одређује захтеве за подацима, биће оне које ће најбрже напредовати од пилот фазе до фазе скалирања. Пројекат миграције може да се настави, али вештачка интелигенција не мора да чека.

Konrad Wolfenstein

Било би ми драго да вам будем лични саветник.

Можете ме контактирати на wolfenstein∂xpert.digital или

Само ме позовите на +49 7348 4088 965 .

ЛинкедИн