Dane stają się paliwem dla AI. Firmy tracą miliony przez ich niską jakość

Rozwój sztucznej inteligencji i usług cyfrowych sprawia, że dane stają się jednym z najcenniejszych zasobów nowoczesnej gospodarki. Coraz więcej firm przekonuje się jednak, że sama ilość danych nie wystarcza. Kluczowa staje się ich jakość, spójność i możliwość praktycznego wykorzystania.

AI zwiększa znaczenie jakości danych

Wraz z dynamicznym rozwojem AI rośnie znaczenie danych wykorzystywanych do trenowania modeli i podejmowania decyzji biznesowych. Problemem pozostaje jednak ich wiarygodność oraz sposób zarządzania informacjami wewnątrz organizacji.

Eksperci wskazują, że firmy coraz częściej gromadzą ogromne ilości danych, ale mają trudności z ich integracją i analizą. W efekcie część decyzji opiera się na niepełnych lub błędnych informacjach.

Niska jakość danych generuje realne straty

Według analiz cytowanych w raporcie, ponad jedna czwarta firm traci rocznie ponad 5 mln dolarów z powodu niskiej jakości danych, a część organizacji wskazuje straty przekraczające 25 mln dolarów.

Problemy obejmują m.in.:

• błędne analizy i prognozy,
• nieefektywne kampanie marketingowe,
• ograniczoną skuteczność narzędzi AI,
• utratę przychodów wynikającą z niewłaściwych decyzji biznesowych.

Dane stają się przewagą konkurencyjną

Rosnące wykorzystanie AI powoduje, że przewagę budują firmy posiadające wysokiej jakości dane oraz kompetencje do ich przetwarzania.

Modele sztucznej inteligencji oparte na unikalnych, dobrze uporządkowanych danych mogą generować znacznie lepsze wyniki niż rozwiązania bazujące na ogólnodostępnych zbiorach informacji.

Problem dotyczy także marketingu i sprzedaży

Coraz większym wyzwaniem staje się także zarządzanie danymi w marketingu. Firmy korzystają z ogromnej liczby wskaźników i platform analitycznych, ale często nie potrafią określić, które dane rzeczywiście wpływają na sprzedaż i skuteczność działań.

Eksperci zwracają uwagę, że brak spójnego podejścia do danych utrudnia rozwój strategii omnichannel oraz integrację sprzedaży online i offline.

AI wymaga wiarygodnych danych

Rozwój sztucznej inteligencji zwiększa również ryzyko tzw. halucynacji modeli AI, czyli generowania błędnych odpowiedzi i wniosków.

Dlatego firmy coraz częściej inwestują nie tylko w same modele AI, ale również w:

• zarządzanie danymi,
• systemy analityczne,
• integrację źródeł informacji,
• bezpieczeństwo i transparentność danych.

Dane nowym zasobem strategicznym

Rosnące znaczenie danych sprawia, że stają się one jednym z kluczowych zasobów strategicznych przedsiębiorstw – podobnie jak infrastruktura czy kapitał.

Dla firm oznacza to konieczność budowy kompetencji w zakresie:

• analityki danych,
• zarządzania informacją,
• cyberbezpieczeństwa,
• wykorzystania AI w procesach biznesowych.

Firmy muszą uporządkować cyfrowe fundamenty

Eksperci podkreślają, że skuteczne wykorzystanie AI wymaga uporządkowania całego środowiska danych w organizacji. Bez tego nawet najbardziej zaawansowane narzędzia sztucznej inteligencji nie przyniosą oczekiwanych efektów.

W praktyce oznacza to, że w erze AI przewagę konkurencyjną będą budować nie firmy posiadające najwięcej danych, lecz te, które potrafią najlepiej nimi zarządzać.