AI Without Good Data Doesn't Work: What You Need to Know About Data Preparation
Lubomír Černý · 2025-09-16
Artificial intelligence is the center of attention today, but the true hero of successful AI projects is clean, high-quality data. Without it, even the most advanced models cannot function properly, which can lead to flawed decisions and financial losses. But how do you ensure that your data is sufficiently high-quality and trustworthy?
Proč jsou kvalitní data klíčová pro úspěch AI a ML („Machine Learning“) projektů
Umělá inteligence a strojové učení jsou dnes široce využívány, generativní AI dokonce používá už 65% organizací, což je dvojnásobek oproti roku 2023. Přesto samotná integrace těchto technologií nestačí. Úspěch závisí na tom, jak dobře jsou AI modely začleněny do rozhodovacích procesů, workflow a interakcí se zákazníky – a to vyžaduje spolehlivá, čistá a kvalitní data. Bez takových dat hrozí zkreslení, chyby a regulativní problémy, které mohou způsobit selhání celého projektu.
Data jsou základem toho, aby AI dokázala učit se vzory, předpovídat a doporučovat správná řešení. Pokud jsou zdroje dat neaktuální nebo nekvalitní, modely vytvoří nepřesné a irelevantní výstupy, což může mít i velmi závažné dopady – například chybná data mohou způsobit ztráty milionů během sekund u autonomních obchodních algoritmů.
Jaké jsou hlavní výzvy a rizika spojená s nekvalitními daty
Mnoho organizací stále zápasí s kvalitou dat – 81% firem má problém s kvalitou dat pro AI a 77% velkých společností očekává, že nekvalitní data povedou k vážné krizi. Příklad z praxe: Zillow ukončil svůj model oceňování nemovitostí kvůli chybným algoritmům založeným na nesprávných datech, což mělo za následek obrovské finanční ztráty.
Nekvalitní data zvyšují riziko zkreslení (biasu), nesprávných rozhodnutí a poškozené důvěry zákazníků. Data musí proto být reprezentativní pro reálné situace, bez duplicit a správně sladěná napříč zdroji. Monitorování chybějících údajů, konzistence a eliminace biasů patří k základním požadavkům na přínosná data pro AI.
Jak postupovat při vytváření kvalitního datového prostředí pro AI
Aby mohly AI a ML projekty prosperovat, je potřeba tři klíčové kroky:
- Vybudovat komplexní systém sběru dat
Data by měla pocházet z rozmanitých zdrojů a mít správný formát – ať už jde o strukturovaná, polostrukturovaná či nestrukturovaná data. Sběr musí být etický, s plným souhlasem a v souladu s regulacemi. - Zajistit vysokou kvalitu dat
Data musí být přesná, úplná a určená přesně pro daný případ použití AI. Zároveň je nutné eliminovat chyby a duplicate, aby modely pracovaly správně a výsledky byly důvěryhodné. - Implementovat rámce pro důvěru a správu dat
S nástupem zodpovědné AI je potřeba dynamických rámců správy dat zahrnujících právní, bezpečnostní a etické zásady. Důležitý je také přístup Explainable AI, aby bylo jasné, proč AI dělá konkrétní rozhodnutí a bylo možné budovat důvěru u uživatelů.
Firmy, které přesunou data do centra své strategie a investují do infrastruktury a řízení dat, budou mít výraznou konkurenční výhodu. Naopak ty, které tento krok zanedbají, se vystaví riziku neúspěchu a problémům s nasazením AI.
Zdroj: TechRadarPro