Wdrożenie strategii zarządzania danymi to dziś jedno z największych wyzwań dla liderów IT. Jak pokazuje raport firmy konsultingowej 7N „Dane: ambicje biznesu i ukryta złożoność”, sukces nie zależy wyłącznie od technologii, ale od umiejętności przełożenia celów biznesowych na spójne działania operacyjne i techniczne. Dopiero wtedy sztuczna inteligencja staje się realnym wsparciem w rozwoju organizacji.
Według autorów raportu, kluczowe bariery, z którymi trzeba się zmierzyć zanim wprowadzi się AI, to:
- Brak wspólnej strategii i języka między biznesem a IT.
- Różne definicje kluczowych pojęć w działach, brak harmonizacji.
- Silosy danych i brak integracji systemów.
- Nadmierne oczekiwania względem „magicznych” platform AI bez wcześniejszego uporządkowania podstaw.
- Próby wdrożeń na wielką skalę bez wcześniejszych „quick wins”.
„AI to przyszłość, ale implementacja tych rozwiązań wymaga czasami zrobienia kroku wstecz. Tylko 8% firm skutecznie wdrożyło AI, więc bez wspomnianych elementów nawet najlepsze i najambitniejsze plany mogę zostać zaprzepaszczone” – wyjaśnia Grzegorz Pyzel, Senior Vice President, Poland & India w firmie 7N.
4 filary wdrożenia AI
Twórcy badania zidentyfikowali cztery obszary, o które firmy muszą zadbać, zanim zabiorą się za wdrożenia rozwiązań opartych o sztuczną inteligencję. Pierwszym z nich jest faza analizy czyli zrozumienie luk pomiędzy wymaganiami biznesu, a możliwościami technicznymi. Otóż sukces zaczyna się od dokładnego zrozumienia danych, z którymi będziemy pracować, a równie ważne jest poznanie kontekstu biznesowego, który za nimi stoi. Dopiero wtedy można efektywnie przejść do tworzenia i testowania rozwiązania.
Drugi obszar dotyczy zadbania o podstawy. Pokusa wdrożenia AI od razu wydaje się pociągająca, ale firmy z sukcesami koncentrują się najpierw na jakości danych, spójności definicji i prostych integracjach. Bez solidnych podstaw każda nowa technologia wywoła tylko chaos – biznesowy efekt osiągamy bowiem w oparciu o pełną przejrzystość procesów. Najwięcej zyskują firmy, które potrafią przetłumaczyć strategię na realne, jasne wymagania.
Trzeci punkt opisuje podejście do zmian. Najlepiej sprawdza się wdrażanie rozwiązań krok po kroku, gdzie każde kolejne pozwala budować zaufanie i dać dowody biznesowej wartości.
„Jednocześnie nawet małe sukcesy na poziomie pojedynczych zespołów potrafią uruchomić samonapędzającą się kaskadę zmian w całej organizacji. Inicjatorzy takiego podejścia stanowią oddolną inspirację i realny przykład wartości dla pozostałych zespołów, które zmieniają postawę z naturalnego oporu przed zmianą na proaktywną chęć bycia jej częścią” – tłumaczy Paweł Konas, Data Solutions Architect, konsultant 7N.
Czwarty obszar to umiejscowienie AI w szerszej koncepcji rozwoju przedsiębiorstwa. Największe korzyści odnoszą te organizacje, które traktują AI nie jako jednorazowy projekt, ale jako proces wymagający stałego doskonalenia. W praktyce oznacza to nie tylko wdrożenie technologii i uporządkowanie danych, ale także inwestycję w rozwój ludzi – ich wiedzy, umiejętności analitycznych i zdolności do pracy z danymi na co dzień.
7N wspiera ten obszar poprzez 7N Academy, oferując szkolenia i ścieżki rozwoju w obszarze Data & AI.
