Liderzy opinii
Dlaczego GenAI utknÄ Å w fazie pilotaÅžu

Firmy majÄ trudnoÅci z przeniesieniem projektÃģw Generative AI z fazy eksperymentalnej do produkcji â wiele firm pozostaje w fazie pilotaÅžu. Jak podkreÅla nasze ostatnie badanie, 92% organizacji obawia siÄ, Åže pilotaÅžowe projekty GenAI przyspieszajÄ bez wczeÅniejszego rozwiÄ zania podstawowych problemÃģw z danymi. Co wiÄcej, 67% nie byÅo w stanie skalowaÄ nawet poÅowy swoich pilotÃģw do produkcji. Ta luka produkcyjna nie dotyczy tak bardzo dojrzaÅoÅci technologicznej, ile gotowoÅci podstawowych danych. PotencjaÅ GenAI zaleÅžy od siÅy podÅoÅža, na ktÃģrym stoi. I dzisiaj, dla wiÄkszoÅci organizacji, to podÅoÅže jest najwyÅžej chwiejne.
Dlaczego GenAI utknÄ Å w fazie pilotaÅžu
ChociaÅž rozwiÄ zania GenAI sÄ naprawdÄ potÄÅžne, sÄ one tak skuteczne, jak dane, ktÃģre je zasilajÄ . Stare powiedzenie âÅmieci na wejÅciu, Åmieci na wyjÅciuâ jest dziÅ bardziej prawdziwe niÅž kiedykolwiek. Bez zaufanych, kompletnych, uprawnionych i wyjaÅnialnych danych, modele GenAI czÄsto produkujÄ wyniki, ktÃģre sÄ niedokÅadne, tendencyjne lub niewÅaÅciwe.
Niestety, organizacje spieszyÅy siÄ z wdroÅženiem przypadkÃģw uÅžycia o niskim wysiÅku, takich jak czatboty zasilane przez AI, ktÃģre oferujÄ dostosowane odpowiedzi z rÃģÅžnych wewnÄtrznych dokumentÃģw. I chociaÅž poprawiajÄ one doÅwiadczenia klientÃģw w pewnym stopniu, nie wymagajÄ one gÅÄbokich zmian w infrastrukturze danych firmy. Ale aby skalowaÄ GenAI strategicznie, niezaleÅžnie od tego, czy jest to opieka zdrowotna, usÅugi finansowe czy automatyzacja ÅaÅcucha dostaw, wymaga to innego poziomu dojrzaÅoÅci danych.
W rzeczywistoÅci, 56% Chief Data Officers wymienia niezawodnoÅÄ danych jako kluczowÄ barierÄ wdroÅženia AI. Inne problemy to niekompletne dane (53%), problemy z prywatnoÅciÄ (50%) i wiÄksze luki w zarzÄ dzaniu AI (36%).
Brak zarzÄ dzania, brak GenAI
Aby przenieÅÄ GenAI poza fazÄ pilotaÅžu, firmy muszÄ traktowaÄ zarzÄ dzanie danymi jako strategicznÄ potrzebÄ swojego biznesu. MuszÄ upewniÄ siÄ, Åže dane sÄ wystarczajÄ co dobre, aby zasilaÄ modele AI, i aby to osiÄ gnÄ Ä, naleÅžy odpowiedzieÄ na nastÄpujÄ ce pytania:
- Czy dane wykorzystywane do szkolenia modelu pochodzÄ z odpowiednich systemÃģw?
- Czy usunÄliÅmy informacje osobiste i przestrzegaliÅmy wszystkich przepisÃģw dotyczÄ cych danych i prywatnoÅci?
- Czy jesteÅmy przejrzyste, i czy moÅžemy udowodniÄ pochodzenie danych, ktÃģrych uÅžywa model?
- Czy moÅžemy udokumentowaÄ nasze procesy danych i byÄ gotowym do pokazania, Åže dane nie sÄ tendencyjne?
ZarzÄ dzanie danymi rÃģwnieÅž musi byÄ wbudowane w kulturÄ organizacji. Aby to osiÄ gnÄ Ä, wymaga budowania umiejÄtnoÅci AI we wszystkich zespoÅach. Unijna ustawa o AI formalizuje tÄ odpowiedzialnoÅÄ, wymagajÄ c od dostawcÃģw i uÅžytkownikÃģw systemÃģw AI, aby robili najlepsze starania, aby upewniÄ siÄ, Åže pracownicy sÄ wystarczajÄ co wyksztaÅceni w zakresie AI, aby zrozumieÄ, jak te systemy dziaÅajÄ i jak ich odpowiedzialnie uÅžywaÄ. Jednak skuteczne wdroÅženie AI wykracza poza techniczne umiejÄtnoÅci. Wymaga rÃģwnieÅž silnego fundamentu w zakresie umiejÄtnoÅci danych, od zrozumienia zarzÄ dzania danymi po formuÅowanie analitycznych pytaÅ. Traktowanie umiejÄtnoÅci AI w izolacji od umiejÄtnoÅci danych byÅoby krÃģtkowzroczne, biorÄ c pod uwagÄ, jak ÅciÅle sÄ one powiÄ zane.
JeÅli chodzi o zarzÄ dzanie danymi, jest jeszcze wiele do zrobienia. WÅrÃģd firm, ktÃģre chcÄ zwiÄkszyÄ inwestycje w zarzÄ dzanie danymi, 47% zgadza siÄ, Åže brak umiejÄtnoÅci danych jest gÅÃģwnÄ barierÄ . To podkreÅla potrzebÄ budowania wysokiego poziomu wsparcia i rozwijania odpowiednich umiejÄtnoÅci w caÅej organizacji. Bez tych fundamentÃģw nawet najpotÄÅžniejsze LLM nie bÄdÄ w stanie dostarczyÄ.
Tworzenie AI, ktÃģre musi byÄ odpowiedzialne
W obecnych przepisach, AI nie moÅže po prostu âdziaÅaÄâ, musi rÃģwnieÅž byÄ odpowiedzialne i wyjaÅnialne. Unijna ustawa o AI i brytyjski plan dziaÅania AI wymagajÄ przejrzystoÅci w przypadku wysokiego ryzyka. Inni podÄ ÅžajÄ tym samym tropem, a ponad 1000 powiÄ zanych projektÃģw ustaw jest na porzÄ dku dziennym w 69 krajach.
Ten globalny ruch w kierunku odpowiedzialnoÅci jest bezpoÅrednim wynikiem rosnÄ cych wymagaÅ konsumentÃģw i interesariuszy dotyczÄ cych uczciwoÅci w algorytmach. Na przykÅad, organizacje muszÄ byÄ w stanie powiedzieÄ, dlaczego odrzucili wniosek o poÅžyczkÄ lub naliczyli wyÅžszÄ stawkÄ ubezpieczenia. Aby to zrobiÄ, muszÄ wiedzieÄ, jak model podjÄ Å tÄ decyzjÄ, a to zaleÅžy od posiadania jasnego, audytowalnego Åladu danych, ktÃģrych uÅžyto do jego szkolenia.
JeÅli nie ma wyjaÅnialnoÅci, firmy ryzykujÄ utratÄ zaufania klientÃģw, a takÅže mogÄ spotkaÄ siÄ z konsekwencjami finansowymi i prawnymi. W zwiÄ zku z tym, Ålad pochodzenia danych i uzasadnienie wynikÃģw nie jest âmiÅym dodatkiemâ, ale wymogiem zgodnoÅci.
A gdy GenAI rozszerza siÄ poza proste narzÄdzia do peÅnoprawnych agentÃģw, ktÃģre mogÄ podejmowaÄ decyzje i dziaÅaÄ zgodnie z nimi, stawka za silne zarzÄ dzanie danymi roÅnie jeszcze wyÅžej.
Kroki do budowania zaufanego AI
WiÄc, co jest dobre? Aby skalowaÄ GenAI w sposÃģb odpowiedzialny, organizacje powinny dÄ ÅžyÄ do przyjÄcia jednej strategii danych na trzech filarach:
- Dostosuj AI do biznesu: Kataloguj dane wokÃģÅ kluczowych celÃģw biznesowych, upewniajÄ c siÄ, Åže odzwierciedlajÄ one unikalny kontekst, wyzwania i moÅžliwoÅci specyficzne dla Twojego biznesu.
- UstanÃģw zaufanie w AI: UstanÃģw polityki, standardy i procesy dla zgodnoÅci i nadzoru nad etycznym i odpowiedzialnym wdroÅženiem AI.
- Buduj AI gotowe do danych: PoÅÄ cz swoje rÃģÅžnorodne ÅšrÃģdÅa danych w odporne podÅoÅže danych dla solidnego szkolenia AI z wbudowanÄ ÅÄ cznoÅciÄ GenAI.
Gdy organizacje to robiÄ , zarzÄ dzanie przyspiesza wartoÅÄ AI. Na przykÅad w usÅugach finansowych, fundusze hedgingowe wykorzystujÄ GenAI do przewyÅžszenia ludzkich analitykÃģw w prognozowaniu cen akcji przy znacznie niÅžszych kosztach. W produkcji, optymalizacja ÅaÅcucha dostaw napÄdzana przez AI umoÅžliwia organizacjom reagowanie w czasie rzeczywistym na zmiany geopolityczne i presje Årodowiskowe.
I to nie sÄ tylko futurystyczne pomysÅy, sÄ one realizowane teraz, napÄdzane przez zaufane dane.
Z silnymi fundamentami danych, firmy redukujÄ dryf modelu, ograniczajÄ cykle ponownego szkolenia i zwiÄkszajÄ szybkoÅÄ osiÄ gania wartoÅci. Dlatego zarzÄ dzanie nie jest przeszkodÄ , ale katalizatorem innowacji.
Co dalej?
Po fazie eksperymentalnej, organizacje przechodzÄ do transformacyjnych moÅžliwoÅci. Od personalizacji interakcji z klientami do przyspieszania badaÅ medycznych, poprawy zdrowia psychicznego i uproszczenia procesÃģw regulacyjnych, GenAI zaczyna demonstrowaÄ swÃģj potencjaÅ w rÃģÅžnych branÅžach.
Jednak te korzyÅci zaleÅžÄ caÅkowicie od danych, na ktÃģrych sÄ oparte. GenAI zaczyna siÄ od budowania silnego fundamentu danych, poprzez silne zarzÄ dzanie danymi. I chociaÅž GenAI i agenticzne AI bÄdÄ nadal ewoluowaÄ, nie zastÄ piÄ one nadzoru ludzkiego w najbliÅžszej przyszÅoÅci. Zamiast tego, wkraczamy w fazÄ strukturalnej twÃģrczoÅci wartoÅci, gdzie AI staje siÄ godnym zaufania wspÃģÅpilotem. Z odpowiednimi inwestycjami w jakoÅÄ danych, zarzÄ dzanie i kulturÄ, firmy mogÄ wreszcie przeksztaÅciÄ GenAI z obiecujÄ cego pilota w coÅ, co w peÅni wystartuje.












