Zwrot z inwestycji w wysokiej jakości dane szkoleniowe AI: Wnioski z raportu LXT za 2025 rok

Sztuczna inteligencja dojrzewa w historycznym tempie, a raport Zwrot z inwestycji w wysokiej jakości dane szkoleniowe AI 2025 firmy LXT podkreśla potężną zmianę zachodzącą w przedsiębiorstwach w Stanach Zjednoczonych. AI nie jest już wyizolowanym projektem innowacyjnym – stała się strukturalnym składnikiem, jakimi przedsiębiorstwa operują, podejmują decyzje i obsługują klientów. To, co wynika najwyraźniej z raportu, to powszechne przekonanie: wysokiej jakości, zwalidowane przez ludzi dane szkoleniowe są teraz najważniejszym determinantem, czy inicjatywy AI są udane, czy nie.

Dojrzałość AI weszła w nową erę

W całym kraju organizacje szybko wspinają się po krzywej dojrzałości AI. W tradycyjnym AI 83% przedsiębiorstw działa na poziomie operacyjnym, systemowym lub transformacyjnym. Tylko 17% pozostaje w fazie eksperymentowania. AI generatywny, pomimo swojej młodości, rozwinął się jeszcze szybciej. Aż 76% firm zgłasza, że już używa modeli generatywnych w operacyjnych lub systemowych zdolnościach, a 19% osiągnęło dojrzałość transformacyjną – co oznacza, że AI generatywny jest wpleciony bezpośrednio w ich podstawowe procesy biznesowe.

To, co sprawia, że ta zmiana jest tak znacząca, to fakt, że przedsiębiorstwa nie eksperymentują już tylko po to, by zbadać potencjał. Wdrożenie AI odbywa się z oczekiwaniami wymiernych efektów: zwiększonej wydajności, zmniejszonej ilości błędów, poprawionej obsługi klienta i nowych strumieni przychodu. Im AI staje się bardziej wyspecjalizowane i istotne, tym bardziej podstawa tych systemów – a mianowicie dane szkoleniowe – ma znaczenie.

Budżety AI rosną, a dane są najwyższym priorytetem inwestycyjnym

Raport pokazuje przekształcenie, jakim podlega sposób, w jaki organizacje inwestują w sztuczną inteligencję. Ponad połowa firm wydaje między 1 a 75 milionów dolarów rocznie na AI, podczas gdy 30% wydaje ponad 75 milionów. Nie są to już budżety eksperymentalne; są to zobowiązania przedsiębiorstw, mające na celu transformację podstawowych operacji.

Najważniejsze jest to, że dane szkoleniowe stanowią teraz największy udział w wydatkach na AI, wynoszący 19%. Oprogramowanie zajmuje drugie miejsce z 15%, a rozwój produktu – 13%, podczas gdy kategorie takie jak sprzęt, analiza, strategia AI i talent mieszczą się między 8% a 12%. Ten zwrot ku inwestycjom opartym na danych sygnalizuje szersze zrozumienie branży: nawet najsilniejsza architektura modelu będzie działać nieefektywnie, jeśli zostanie wyszkolona na niskiej jakości, przestarzałych lub nieprzedstawiających danych.

Jak organizacje pozyskują dane dla swoich systemów AI

Przedsiębiorstwa budują swoją infrastrukturę danych AI, wykorzystując wiele źródeł. Wewnętrzne dane organizacyjne są najczęstszym źródłem, używanym przez 70% respondentów. Dodatkowo 62% budują własne zestawy danych, a 56% włączają do swoich potoków szkoleniowych zestawy danych klientów lub kontrahentów. Pomimo silnego polegania na źródłach wewnętrznych, 59% organizacji również zwraca się do dostawców zewnętrznych – co jest uznanie, że specjalistyczne umiejętności, duża skala zbierania, pokrycie wielu języków i zestawy danych pozbawione biasu często wymagają wsparcia zewnętrznego. Zestawy danych publicznych są używane przez 44% organizacji, ale obawy dotyczące jakości, licencjonowania i zgodności zdają się ograniczać ich użycie.

Zwrot z inwestycji, jaki przedsiębiorstwa oczekują od wysokiej jakości danych szkoleniowych

Raport przedstawia podstawowe korzyści, których doświadczają organizacje, gdy inwestują w wysokiej jakości dane szkoleniowe:

• Wyższy wskaźnik powodzenia programów AI, zgłaszany przez 55% przedsiębiorstw
• Zwiększone zadowolenie klientów, cytowane przez 54%
• Poprawiona efektywność operacyjna, również na poziomie 54%
• Wzrost przychodu związany z AI, wskazany przez 53%
• Oszczędności kosztów związane ze zmniejszeniem błędów i bardziej dokładnymi wynikami modelu
• Silniejsze praktyki zgodności regulacyjnej
• Wzmocniona reputacja marki dzięki bardziej godnym zaufania systemom AI
• Niskie wskaźniki błędów w prognozach modelu
• Szybszy czas wprowadzania nowych produktów i narzędzi opartych na AI
• Poprawiona kontrola biasu i bezpieczniejsze wyniki

Te wskaźniki odzwierciedlają zmianę podejścia – od wcześniejszych priorytetów wdrożenia AI generatywnego do bardziej zrównoważonego podejścia skupionego na niezawodności, uczciwości, zgodności i długoterminowej wartości.

Potrzeba danych szkoleniowych AI rośnie we wszystkich sektorach

Popyt na dane szkoleniowe AI rośnie w bezprecedensowym tempie. Według raportu 94% organizacji oczekuje, że ich potrzeby danych szkoleniowych wzrosną w ciągu najbliższych dwóch do pięciu lat. Blisko jedna czwarta oczekuje, że popyt wzrośnie znacznie. Tylko 5% uważa, że ich potrzeby pozostaną takie same, a żadna nie spodziewa się spadku.

Ten wzrost jest napędzany przez kilka trendów: rozwój systemów AI multimodalnych, rozszerzające się przypadki użycia w branżach regulowanych, szybkie wdrożenie specjalistycznych asystentów AI oraz potrzeba lokalizacji modeli AI w różnych regionach i językach. Organizacje na najwyższym poziomie dojrzałości AI oczekują największego wzrostu potrzeb danych, co sugeruje, że bardziej zaawansowane wdrożenia AI wymagają wykładniczo więcej – i lepszych – danych.

Jakość danych stała się najwyższym wymogiem przedsiębiorstw

Zapytane o to, czego potrzebują najbardziej w swoich potokach szkoleniowych, organizacje odpowiedziały zdecydowanie: 80% twierdzi, że wysokiej jakości, dokładne dane są ich najwyższym priorytetem. Zestawy danych zgodne z przepisami są na drugim miejscu z 52%, co odzwierciedla rosnącą kontrolę regulacyjną wokół AI. Połowa respondentów podkreśla potrzebę opłacalnych sposobów pozyskiwania tych danych, podczas gdy 47% kładzie nacisk na wagę danych tworzonych lub sprawdzanych przez specjalistów, takich jak lekarze, prawnicy, inżynierowie i analitycy finansowi. Etyczne źródła i szerokie potrzeby objętości danych pojawiają się na 42%, podczas gdy 36% organizacji wymaga wyspecjalizowanych zestawów danych dostosowanych do niszowych przypadków użycia. Regionowe dane są również postrzegane jako ważne, z 31% firm wskazujących na ich znaczenie.

Odpowiedzi te pokazują wyraźny zwrot w branży: przedsiębiorstwa przechodzą od myślenia o “wielkich danych” do myślenia o “danych o wysokim sygnale”. Dokładność, kontekst i ekspertyza branżowa mają teraz większe znaczenie niż surowa objętość.

Dostawcy zewnętrzni danych stali się niezbędnymi partnerami

Tylko 5% organizacji twierdzi, że nie używa dostawców zewnętrznych usług danych. Pozostałe 95% polega na nich, aby wypełnić krytyczne luki w skali, umiejętnościach lub zdolnościach operacyjnych. Ci dostawcy wspierają wszystko, od zbierania i strukturyzowania danych po wykrywanie biasu, filtrowanie PII, ocenę modeli, generowanie danych syntetycznych i dostosowywanie do określonych dziedzin. Im systemy AI obejmują więcej języków i modalności, a środowisko regulacyjne wokół AI się zaostrza, partnerzy zewnętrzni stali się niezbędni do budowy zestawów danych, które są dokładne, zgodne i odzwierciedlają rzeczywistą złożoność.

Wnioski: Wysokiej jakości dane są teraz silnikiem zwrotu z inwestycji w AI

Raport LXT Zwrot z inwestycji w wysokiej jakości dane szkoleniowe AI 2025 czyni jeden fakt niezaprzeczalnym: organizacje, które traktują wysokiej jakości dane szkoleniowe jako strategiczny atut – a nie techniczne niedogodności – będą prowadzić następną dekadę transformacji AI. Im systemy AI generatywne i tradycyjne stają się wbudowane w branże, tym jakość, różnorodność i walidacja ludzka za danymi szkoleniowymi będą decydować o dokładności, uczciwości, bezpieczeństwie i długoterminowej wartości biznesowej. Przedsiębiorstwa, które inwestują w wyspecjalizowane, dostosowane do dziedziny dane, pozycjonują się, aby odblokować najwyższy zwrot z inwestycji, największą przewagę konkurencyjną i największą elastyczność w szybko ewoluującym krajobrazie AI.