Dlaczego tyle wdrożeń AI trafia do kosza?

W branży AI lubimy opowiadać o sukcesach. O modelach, które „myślą”, chatbotach, które „rozumieją”, i algorytmach, które „przewidują przyszłość”. Problem w tym, że statystyka nie kłamie: ogromna część projektów AI kończy jako prezentacja w PowerPoincie, która miała zmienić świat — a skończyła w tym samym folderze co pozostałe ambitne porażki.

Dlaczego?

Odpowiedź jest prosta i — parafrazując klasyka — brzmi: dane, głupcze.

Dane, czyli taśma klejąca dla złych decyzji

Zaczyna się niewinnie. Ktoś wpada na świetny pomysł: „Zróbmy asystenta AI!”. Ładnie to brzmi na spotkaniach zarządu, fajnie wygląda w slajdach, jeszcze lepiej w komunikacie prasowym. Tylko że gdy przychodzi moment prawdy — czyli karmienia modelu danymi — okazuje się, że firma jest bardziej chaotyczna niż strych u wujka, który wszystko zbiera „na wszelki wypadek”.

Dane są nieaktualne, ucięte, powielone, niespójne albo — co najgorsze — nikt nie wie, które są „te właściwe”. Excel w wersji final_v13_ostateczny_final2.xlsx kontra SharePoint_Final(3)_use_this.xlsx. Kto wygra? Nikt. AI patrzy na to i mówi: „Serio?”.

Z danych głupich nie da się zrobić inteligencji. Kropka.

Kiepskie dane, wielkie rozczarowania

Modele AI nie są magiczne. Są jak kucharz — mogą być mistrzami świata, ale jeśli dasz im pomidory z puszki sprzed pięciu lat i cebulę, która zaczęła już żyć własnym życiem, to nie ugotują niczego, czym można się chwalić.

A jednak wiele firm nadal wierzy, że:

• model „jakoś to ogarnie”,

• AI sobie poprawi te dane (bo przecież jest „mądra”),

• szybko wdrożymy, potem się poprawi”.

Nie. Nie poprawi się. AI tylko powiększy bałagan i przyspieszy błędy, które już masz w systemie. Mądrość modelu kończy się tam, gdzie zaczyna się chaos w danych.

Asystent AI nie jest wróżką

Firmy często chcą mieć asystenta AI, który „rozwiąże problem wiedzy organizacyjnej”, „skraca procesy” i „odciąży ludzi”. Tymczasem prawda jest brutalna:

AI nie naprawi organizacji, która nie naprawiła swoich danych.

Asystent może być genialny, ale jeśli ma odpowiadać na pytania na podstawie dokumentów z 2021 roku, instrukcji, których nikt nie uaktualnił, lub procesów, które istnieją tylko na papierze — efekt będzie jak rozmhttp://działają.Boowa z praktykantem, który pierwszy dzień w pracy spędził na czytaniu kroniki zakładowej z lat 90.

Firmy, które wygrywają AI, mają jedną wspólną cechę

I nie chodzi tu o budżet, ani o zatrudnianie tabunów data scientistów. Chodzi o pokorę.

Te firmy wiedzą, że zanim AI zacznie świecić, trzeba najpierw:

• posprzątać dane,

• ujednolicić strukturę,

• ustawić procesy aktualizacji,

• przygotować źródła wiedzy,

• i… zrozumieć, że AI to nie magia, tylko matematyka.

Tam, gdzie dane są w porządku, asystenci AI robią cuda — automatyzują, doradzają, podpowiadają, odpowiadają, przyspieszają. I faktycznie działają. Bo mają co czytać i na czym budować logikę.

Jeśli dane są w bałaganie, to nie jest powód do wstydu — to punkt wyjścia.Najgorsze, co może zrobić organizacja, to udawać, że wszystko działa, a winą obarczać „niedojrzałą AI”, „nienadający się model” albo „za wysokie oczekiwania”.

Technologia jest już gotowa.Pytanie brzmi: czy dane też są?

Prawda, którą powtarzamy klientom

Wdrożenie AI nie zaczyna się od modelu.Nie zaczyna się od architektury.Nie zaczyna się nawet od wyboru dostawcy.

Zaczyna się od zadania sobie jednego, brutalnie szczerego pytania:

Czy nasze dane są mądrzejsze od naszego bałaganu?

Jeśli odpowiedź brzmi „tak” — AI będzie waszym turbo-napędem.Jeśli „nie” — nie martwcie się. To da się naprawić.

Byle zacząć od faktów, a nie pobożnych życzeń.