Globalne inwestycje w AI rosną w zawrotnym tempie – do 2026 roku mają sięgnąć aż 480 miliardów dolarów. Firmy na całym świecie liczą, że AI zapewni im szybki zwrot z inwestycji, większą efektywność operacyjną i przewagę konkurencyjną na dynamicznie zmieniającym się rynku. Jednak rzeczywistość bywa brutalna – aż 85% projektów AI kończy się niepowodzeniem, a najczęstszą przyczyną porażki są złe, niespójne lub niekompletne dane.
Kluczowe wnioski z artykułu
- Nawet 408 miliardów dolarów globalnych inwestycji w AI może zostać zmarnowane z powodu złej jakości danych.
- Niska jakość danych napędza dług technologiczny, który utrudnia wdrażanie AI, podnosi koszty projektów i opóźnia osiąganie wyników biznesowych.
- Aż 85% projektów AI kończy się niepowodzeniem – najczęściej z powodu niespójnych, niekompletnych lub przestarzałych danych.
- Analiza potencjału danych przeprowadzana przez Britenet to pierwszy krok do realnego zwrotu z inwestycji i uniknięcia długu technologicznego.
Dlaczego inwestycja w AI nie przynosi zysków?
Zwrot z inwestycji nie nadejdzie, jeżeli dane, na których opierają się algorytmy, będą niespójne, niekompletne i przestarzałe – według badania Qlik aż 81% organizacji ma problemy z jakością danych1, a co trzeci lider nie ufa analizom i raportom generowanym przez AI, przede wszystkim ze względu na wątpliwą jakość danych wejściowych.
Niska jakość danych w organizacji to realne straty finansowe i operacyjne. Brak spójnych danych prowadzi do błędnych decyzji, powielania pracy zespołu oraz marnotrawienia budżetów – na przykład na nietrafione działania marketingowe. To także ryzyko strat finansowych i wizerunkowych związanych z nieprzestrzeganiem regulacji. Niskiej jakości dane wpływają na każdy etap projektu AI – od proof of concept (POC), przez trenowanie modeli, po wdrożenie.
Jakość danych – kosztowne błędy, których można uniknąć
Dane, mimo że stanowią paliwo dla nowoczesnych rozwiązań, wciąż są zaniedbywane przez większość firm i rzadko postrzegane jako strategiczny zasób organizacji. Bez priorytetyzacji ich jakości, organizacje nie tylko ryzykują niepowodzenie projektów AI, ale także narażają się na koszty związane z niezgodnością z regulacjami – takimi jak Data Act czy RODO.
- 38% firm nie ufa własnym danym.
- 43% firm wątpi w wiarygodność wyników rozwiązań AI.
- 45% firm ma problem z odpowiedzialnym wykorzystaniem AI.
- 81% firm nie traktuje danych priorytetowo.
- 96% specjalistów ds. danych ostrzega przed kryzysem jakości danych.
Jeżeli 85% projektów AI kończy się niepowodzeniem, oznacza to, że nawet 408 miliardów dolarów jest przeznaczone na inwestycje, które nigdy nie przyniosą realnej wartości biznesowej. W zdecydowanej większości odpowiedzialne za to są dane słabej jakości.
Zajmiemy się Twoimi danymi i pomożemy przyspieszyć rozwój dzięki analizie potencjału danych
Analiza potencjału danych przeprowadzana przez Britenet to szybka, ukierunkowana analiza, która pomaga ocenić gotowość danych do użycia w projektach AI, automatyzacji oraz wdrożeniu rozwiązań chmurowych. To konkretne, mierzalne badanie, które pomaga określić, czy dane w organizacji są kompletne, spójne, użyteczne i gotowe do generowania zysku.
Kompleksowa analiza potencjału danych pozwala podejmować lepsze decyzje budżetowe, unikać pogłębiania długu technologicznego, a także przyspiesza czas do uzyskania wartości z inwestycji.
Z myślą o wsparciu Twojej firmy w tym procesie cyfrowego rozwoju opracowaliśmy ocenę gotowości organizacji. Po jej wypełnieniu otrzymasz spersonalizowany plan działania, który zidentyfikuje mocne strony i możliwości rozwoju Twojej firmy w każdym z obszarów.
1https://www.qlik.com/us/news/company/press-room/press-releases/data-quality-is-not-being-prioritized-on-ai-projects
