Klíč k odemknutí potenciálu GenAI: připravenost dat

Když nedávno MIT upozornil na to, že 95 % pilotních projektů generativní umělé inteligence (GenAI) nesmírně selhává při přechodu do produkční fáze, tato zpráva vyvolala pozornost a vyvolala obavy o zajištění dlouhodobé hodnoty. Pro některé to naznačuje, že GenAI je přehnaný nebo předčasný, a proto by se výkonní manažeři měli zdržet investic.

Jako u každé statistiky je realita složitější. Zpráva Wipro State of Data4AI Report 2025 zkoumala datové strategie, zralost a vzorce přijetí podniků. Závěr je jasný: hlavním určujícím faktorem hodnoty GenAI je zralost datových aktiv a systémů, které ji pohání, a ne sama technologie.

Organizace, které mají silné programy řízení, přecházejí pilotní projekty do produkční fáze a dosahují měřitelné obchodní hodnoty. Ty, které postrádají tyto základy, bojují. Selhání závisí méně na vnitřní účinnosti GenAI a více na tom, zda jsou data připravena.

Proč je připravenost dat hlavním faktorem úspěchu AI

Nedávná zpráva MIT zdůrazňuje významnou výzvu přechodu pilotních projektů GenAI do produkční fáze. Zatímco inovace je standardem, široká a dopadová nasazení zůstávají vzácná.

Tato výzva není jedinečná pro GenAI. Pouze 14 % organizací napříč všemi formami AI dosáhlo datové zralosti nezbytné pro škálování. Úspěch závisí více na řízení, integraci a kvalitě dat než na pokročilých nástrojích nebo modelech.

To není pouze otázka technologie. Úspěch závisí na jasných datových strategiích, zavedených řídicích politikách a silné spolupráci mezi technickými a obchodními týmy. Organizace, které investují do těchto oblastí, mění AI z izolovaných experimentů na transformační motory; ty, které zanedbávají připravenost dat, zjistí, že i nejmodernější nástroje AI budou mít potíže s dosažením obchodních cílů. V konečném důsledku je přijetí AI stejně tak o lidech, procesech a datových základech jako o algoritmech a infrastruktuře.

Proč většina podniků selhává: propast datové zralosti

Zatímco GenAI skrývá obrovský potenciál, většina podnikových iniciativ AI selhává při dosahování významného dopadu kvůli nedostatečné datové zralosti napříč organizací. Data by měla být považována za pečlivě řízený majetek. Zavedení jednotných řídicích rámců, jmenování datových správců a zajištění toho, aby všechny týmy přispívaly do datové základny, jsou kritické. Zlepšení provozní efektivity a přesnosti modelů závisí na kombinaci informací z různých systémů a pravidelném jejich zdokonalování, aby se zlepšila kvalita.

Podniky s vyspělými architekturami, vysokou kvalitou řízení a proaktivními strategiemi AI – označovanými jako “Front Runners” – výrazně předčí své kolegy. Tyto společnosti přecházejí GenAI do produkční fáze, integrují ji do základních procesů a dosahují měřitelných výsledků.

Zvládnutí GenAI ve velkém: datové strategie za lídry průmyslu

Škálování GenAI znamená řešení datových výzev brzy. Diagnostikujte datovou fragmentaci a investujte do jednotných, kvalitních repozitářů pro školení a nasazení.

Dalším klíčem je robustní řízení. Jmenujte datové správce napříč odděleními pro odpovědnost a integritu. Zvažte zapojení externích konzultantů a využití zavedených rámců pro včlenění nejlepších postupů a souladu od samého začátku. Například globální spotřebitelská společnost dosáhla měřitelného ROI sjednocením spotřebitelských dat, pokročilým řízením dat prostřednictvím spolupráce mezi obchodními a technickými týmy a postupným zlepšováním. To vedlo k lepší akvizici zákazníků a cílenému marketingu, s výsledky sledovanými po celou dobu transformace.

Tento příklad ukazuje, že společnosti, které škálují GenAI a dosahují měřitelné hodnoty, považují datové zralosti za klíč k inovacím. Zvládnutí datové integrace, řízení a podnikové úrovně použití odemyká obchodní dopad GenAI. To je jádrem argumentu pro realizaci potenciálu GenAI.

Jak lídři dat dosahují skutečných výsledků

Potenciál GenAI je enormní, ale mnoho selhání zastírá fakt, že mnoho lídrů dosáhlo skvělé práce při zvládnutí datové zralosti. Klíčem je, že tyto podniky přijímají datově první přístup, zaměřují se na obchodní kritické výzvy.

Úspěšné nasazení GenAI začíná pevnými datovými základy, centralizovanými a čistými informacemi a robustním řízením. Soustředěním se na obchodní potřeby, jako je logistika, kvalita nebo kontrola dokumentů, organizace zajišťují, že jejich úsilí o AI přinese výsledky.

Považování dat za strategický majetek vyžaduje trvalé investice a vlastnictví napříč týmy. Spolupráce zdokonaluje datové sady, ověřuje výsledky a vylepšuje procesy – pohání úspory nákladů, zvýšenou produktivitu a informovaná rozhodnutí. To mění AI z drahého experimentu na obchodní motor.

Jak lídři podniků mohou generovat hmatatelné výsledky

Lídři podniků by měli při implementaci GenAI postupovat podle těchto čtyř kroků.

• Hodnotit aktuální stav dat a technologií napříč celou organizací.
• Prioritizovat zavedení řízení, jasnou odpovědnost a využívání škálovatelné technologie, aby obchodní a technické týmy mohly pracovat z jednotné základny.
• Centralizovat a aktualizovat data, zajišťující jejich trvalou soulad s obchodními cíli.
• Poskytnout týmům nástroje a znalosti pro dosažení měřitelných zlepšení.

Lídři, kteří považují datové řízení za jádro infrastruktury, dosáhnou transformace, zatímco ti, kteří se zdrží, zůstanou pozadu. Klíčem je investovat do technologických řešení, která nabízejí silné řízení, mezioborové vlastnictví a procesní disciplínu. To jde dlouhou cestu k přesunu organizací z izolovaných pilotů na podnikovou hodnotu. Postupné kroky vytvářejí základ pro GenAI, který přináší obchodní výsledky a staví vaši společnost do lepší pozice, aby využila výhody následující vlny inovací.