Klucz do odblokowania potencjału GenAI: Gotowość danych

Podczas gdy niedawno MIT podkreślił, że 95% pilotowych projektów generatywnego AI (GenAI) nie przechodzi do produkcji, to odkrycie stało się nagłówkiem i wywołało obawy dotyczące zapewnienia długoterminowej wartości. Dla niektórych oznacza to, że GenAI jest przereklamowany lub przedwczesny, co skłania menedżerów do ostrożności przy inwestowaniu.

Jednak jak w przypadku każdej statystyki, rzeczywistość jest bardziej skomplikowana. Raport Wipro State of Data4AI Report 2025 zbadał strategie danych, dojrzałość i wzorce adopcji w przedsiębiorstwach. Wnioski są jasne: głównym determinantem wartości GenAI jest dojrzałość aktywów i systemów danych, które ją napędzają, a nie sama technologia.

Organizacje, które mają silne programy zarządzania, rozwijają pilotażowe projekty i osiągają wymierne korzyści biznesowe. Te, które nie mają takich podstaw, mają trudności. Współczynnik niepowodzeń zależy mniej od wewnętrznej skuteczności GenAI, a bardziej od tego, czy dane są gotowe.

Dlaczego gotowość danych jest głównym czynnikiem sukcesu AI

Niedawny raport MIT podkreśla znaczące wyzwanie przechodzenia pilotowych projektów GenAI do produkcji. Chociaż innowacje są standardem, szeroka i wpływowa wdrożenie pozostaje rzadkie.

To wyzwanie nie jest wyjątkowe dla GenAI. Tylko 14% organizacji we wszystkich formach AI osiągnęło dojrzałość danych niezbędną do skali. Sukces zależy bardziej od zarządzania, integracji i jakości danych niż od zaawansowanych narzędzi lub modeli.

To nie jest po prostu kwestia technologii. Sukces zależy od jasnych strategii danych, ustanowionych polityk zarządzania, silnej współpracy między zespołami technicznymi i biznesowymi. Organizacje, które inwestują w te obszary, zmieniają AI z izolowanych eksperymentów w silniki transformacji; te, które zaniedbują gotowość danych, odkryją, że nawet najbardziej zaawansowane narzędzia AI będą miały trudności z osiągnięciem celów biznesowych. Ostatecznie, adopcja AI jest tak samo ważna jak ludzie, procesy i podstawy danych, jak i algorytmy i infrastruktura.

Dlaczego większość przedsiębiorstw nie radzi sobie: Podział dojrzałości danych

Chociaż GenAI obiecuje ogromne korzyści, większość inicjatyw AI w przedsiębiorstwach nie osiąga znaczącego wpływu z powodu niewystarczającej dojrzałości danych w całej organizacji. Dane powinny być traktowane jako starannie zarządzany aktyw. Ustanowienie zjednoczonych ram zarządzania, powołanie opiekunów danych i zapewnienie, że wszystkie zespoły przyczyniają się do puli danych, są kluczowe. Poprawa skuteczności operacyjnej i dokładności modeli zależy od łączenia informacji z różnych systemów i regularnego udoskonalania ich w celu poprawy jakości.

Przedsiębiorstwa z dojrzałymi architekturami, wysokiej jakości zarządzaniem i proaktywnymi strategiami AI, określane jako „Liderzy”, znacznie wyprzedzają swoich kolegów. Te firmy wprowadzają GenAI do produkcji, integrują ją z procesami podstawowymi i osiągają wymierne wyniki.

Rozwiązywanie GenAI na dużą skalę: Strategie oparte na danych liderów branży

Skalowanie GenAI oznacza rozwiązywanie wyzwań związanych z danymi na wczesnym etapie. Diagnozowanie fragmentacji danych i inwestowanie w zjednoczone, wysokiej jakości repozytoria do szkolenia i wdrożenia.

Innym kluczem jest solidne zarządzanie. Powołanie opiekunów danych w departamentach na rzecz odpowiedzialności i integralności. Rozważenie zatrudnienia zewnętrznych konsultantów i wykorzystania ustanowionych ram, aby wprowadzić najlepsze praktyki i zgodność od samego początku. Na przykład, globalna firma konsumencka osiągnęła wymierne ROI, ujednolicając dane konsumenckie, rozwijając zarządzanie danymi poprzez współpracę biznesowo-techniczną i stopniowo poprawiając. To doprowadziło do lepszej akwizycji klientów i ukierunkowanego marketingu, z wynikami śledzonymi w trakcie transformacji.

Ten przykład pokazuje, że firmy, które skalują GenAI i osiągają wymierne korzyści, traktują dojrzałość danych jako klucz do innowacji. Opanowanie integracji danych, zarządzania i wykorzystania na poziomie przedsiębiorstwa odblokowuje wpływ biznesowy GenAI. To jest podstawowy argument za realizacją potencjału GenAI.

Jak liderzy danych osiągają rzeczywiste wyniki

Obietnica GenAI jest ogromna, jednak wiele niepowodzeń przesłania fakt, że wiele liderów doskonale opanowało dojrzałość danych. Kluczem jest to, że te przedsiębiorstwa stosują podejście oparte na danych, koncentrując się na kluczowych wyzwaniach biznesowych.

Pomyślne wdrożenie GenAI zaczyna się od solidnych podstaw danych, scentralizowanych i czystych informacji oraz solidnego zarządzania. Koncentrując się na potrzebach biznesowych, takich jak logistyka, jakość lub przegląd dokumentów, organizacje zapewniają, że ich wysiłki AI przynoszą wyniki.

Traktowanie danych jako strategicznego aktywa wymaga ciągłych inwestycji i współpracy między zespołami. Współpraca udoskonala zestawy danych, weryfikuje wyniki i poprawia procesy, generując oszczędności kosztów, zwiększoną produktywność i poinformowane decyzje. To zmienia AI z drogiego eksperymentu w silnik biznesowy.

Jak liderzy przedsiębiorstw mogą osiągać wymierne wyniki

Liderzy przedsiębiorstw powinni postępować zgodnie z czterema krokami podczas wdrażania GenAI.

• Ocenienie bieżącego stanu danych i technologii w całej organizacji.
• Priorytetowe ustanowienie zarządzania, jasnej odpowiedzialności i wykorzystanie skalowalnej technologii, aby zespoły biznesowe i techniczne mogły pracować na zjednoczonej podstawie.
• Ujednolicenie i aktualizacja danych, zapewniając ciągłe wyrównanie z celami biznesowymi.
• Uwolnienie zespołów z narzędziami i wiedzą, aby osiągać wymierne poprawy.

Liderzy, którzy traktują zarządzanie danymi jako podstawową infrastrukturę, osiągną transformację, podczas gdy ci, którzy zwlekają, zostaną pozostawieni w tyle. Kluczem jest inwestowanie w rozwiązania technologiczne, które oferują solidne zarządzanie, współpracę między zespołami i dyscyplinę procesową. To idzie daleką drogę w kierunku przesunięcia organizacji z rozłączonych pilotów do wartości na poziomie przedsiębiorstwa. Postępowanie krok po kroku tworzy podstawy dla GenAI, które dostarcza wyniki biznesowe i umieszcza Twoją firmę w lepszej pozycji do korzystania z korzyści następnej fali innowacji.