Různorodá data jako tichý zabiják AI projektů
Firmy dnes chápou význam kvalitních dat – lepší data znamenají lepší AI, která umí provádět sofistikovanější analýzy i rozhodnutí. Přesto se mnohé organizace nedostanou přes fázi pilotů, ne kvůli nedostatku výkonu nebo modelů, ale protože data jsou roztříštěná a často v nesourodých formátech.
Podle různých studií a průzkumů je situace jasná. Například podle zpráv Statista a Forrester trpí až 80% AI projektů problémy spojenými s kvalitou a různorodostí dat, což často vede k jejich předčasnému ukončení. Přes 50% firem uvádí nedostatek odborníků a více než 40% zmiňuje chybějící datovou a AI strategii jako největší bariéru. Většina společností, které díky AI šetří, ušetří kolem 10–20% nákladů, přičemž růst příjmů díky AI zůstává na úrovni 5–10%. To podtrhuje, že hlavní překážkou není objem dat, ale právě jejich různorodost a špatná integrace napříč systémy a týmy.
Tyto poznatky ukazují, že bez řešení různorodosti dat zůstávají projekty často ve fázi testování a nevedou k dlouhodobému využití AI v praxi.
Proč je různorodost dat takový problém?
Každá společnost dnes využívá desítky aplikací, databází a systémů, které komunikují vlastními jazyky a zpracovávají data zcela odlišně. Například řízení zákaznických dat v CRM, fakturace nebo systémy dodavatelů se zásadně liší ve formátu i pojmenování. „Customer ID“ v jednom systému může odpovídat „Account Number“ v jiném, ačkoliv označují zcela jiné entity. Navíc rozsáhlé množství externích dat, neustále se měnící API a různorodé typy souborů od CSV přes PDF až po obrázky tuto situaci ještě komplikují.
Vývojáři tak místo jednoho nastavení konektoru čelí trvalé správě a adaptaci na nové změny a nesourodost dat, což zvyšuje náklady a zpomaluje nasazení AI.
Může AI tento problém vyřešit sama?
Existuje častý mýtus, že AI dokáže vyřešit všechny datové nesrovnalosti sama. Realita je však složitější. AI dokáže pomoci s rozpoznáním vzorů a automatizovaným mapováním datových schémat, rovněž s analýzou nestrukturovaných dat. Nicméně, kompletní orchestrace integrace, správu konektorů, zavádění obchodní logiky a ověřování výsledků je stále potřeba řídit pomocí zkušených odborníků.
Bez spolupráce lidí a AI nelze efektivně překonat všechny výzvy, které datová různorodost přináší. Současně je nutné počítat i s organizačními změnami a podporou z vrcholového managementu, protože technologická řešení samotná nestačí.
Chytrá cesta: Agentická integrační architektura
Ideální řešení kombinuje moderní AI technologie a robustní softwarové inženýrství. V praxi to znamená vytvoření vrstev s opakovaně použitelnými datovými produkty – API či balíčky, které propojují různé zdroje dat bez nutnosti zdlouhavého programování či komplikovaných integrací.
Díky tomu lze zvládnout multi-speed zpracování dat – dávkové, streamované i real-time – a zároveň ponechat člověka v rozhodovacím procesu. Každý návrh změny datového mapování musí být expertů pečlivě validován, což zvyšuje kvalitu i bezpečnost celého systému.
Dlouhodobý přínos: Jaké výhody firmy získají?
Firmy, které systematicky a chytře zvládnou různorodost svých dat, na tom výrazně vydělají. Zkracují se projektové cykly z měsíců na týdny, týmy se mohou soustředit na inovace místo rutiny, a náklady na integraci dat dramaticky klesají.
Kvalitní datová infrastruktura přináší lepší výkon AI modelů, což vede k přesnějším a spolehlivějším výsledkům. Namísto neustálého hasení požárů s daty mohou firmy dát větší energii do strategického rozvoje a získat tak konkurenční výhodu.
Jak potvrzují odborníci z PwC, v budoucnu nevyhraje ten, kdo má „lepší model“, ale ten, kdo lépe zvládne datovou strategii a inovativní správu datových toků.
Zdroje: TechRadarPro | Statista | Dataversity | Statista
