Rozwój AI: Niska jakość danych kosztuje firmy miliony

W erze sztucznej inteligencji dane stały się najcenniejszym paliwem gospodarki, jednak ich niska jakość generuje gigantyczne straty. Jak wynika z raportów rynkowych, ponad jedna czwarta firm traci rocznie co najmniej 5 mln dolarów z powodu błędnych informacji. Eksperci alarmują: bez uporządkowania cyfrowego chaosu, AI zamiast wspierać biznes, będzie generować kosztowne halucynacje.

Pułapka cyfrowego bogactwa

Choć technologie cyfrowe ułatwiają życie 73 proc. Europejczyków, skala przetwarzania informacji rośnie szybciej niż możliwości ich kontroli. W efekcie rośnie lęk o prywatność – niemal połowa badanych w raporcie Eurobarometru wskazuje niewłaściwe wykorzystanie danych osobowych jako jeden z kluczowych problemów wpływających na ich życie.

Trudno nam dogonić coraz bardziej zaawansowane mechanizmy wykorzystania naszego wizerunku czy aktywności w sieci. Sama świadomość użytkownika nie wystarczy. Potrzebny jest regulator, który będzie pilnował, by firmy nie nadużywały możliwości korzystania z naszych danych

— ocenia Sylwia Czubkowska, dziennikarka technologiczna.

Dane niskiej jakości – ukryty koszt marketingu

Brak przejrzystości uderza nie tylko w użytkowników, ale i w same organizacje. Marketerzy często „zakopują się” w tysiącach wskaźników KPI, nie potrafiąc odróżnić wiarygodnych informacji od szumu informacyjnego. Problem ten jaskrawo widać w tzw. strategii omnichannel – firmy deklarują płynne łączenie sprzedaży online i offline, podczas gdy w rzeczywistości działy te często pracują w silosach, nie wymieniając się kluczowymi danymi.

Według IBM Institute for Business Value, jakość danych jest priorytetem dla 43 proc. dyrektorów operacyjnych. Skalę zaniedbań najlepiej obrazują finanse: 7 proc. firm przyznaje, że straty wynikające z operowania na błędnych danych przekraczają 25 mln dolarów rocznie.

AI potrzebuje czystego paliwa

Znaczenie jakości danych rośnie wraz z adopcją sztucznej inteligencji. Modele trenowane na ogólnych, „brudnych” danych z internetu mają skłonność do halucynacji, co w biznesie przekłada się na błędne decyzje strategiczne.

Dane, którymi nakarmimy modele AI, stają się paliwem umożliwiającym zwycięstwo na rynku. Modele zasilane wysokiej jakości danymi o konsumentach dają ogromną przewagę nad generycznymi rozwiązaniami, które trenowane są na całym internecie i halucynują

— podkreśla Maciej Kawka, reprezentujący WPP Media.

Open Intelligence: Koniec z domysłami

Odpowiedzią na te wyzwania są autorskie źródła wiedzy, takie jak zaprezentowany podczas konferencji w Warszawie projekt Open Panel. To jednoźródłowe badanie konsumenckie ma minimalizować błędy interpretacyjne i integrować proces planowania z zakupem mediów.

Największym wyzwaniem dla marketerów jest wiarygodność danych i często brak zrozumienia, które z nich są skorelowane z faktycznym wpływem na sprzedaż.

— zauważa Joanna Okła, senior vice president Clients & Strategy w WPP Media.

Eksperci są zgodni: w świecie zdominowanym przez algorytmy, przewagę zyskają te marki, które przestaną ścigać się na ilość gromadzonych danych, a skupią się na ich precyzji i transparentności. Tylko w ten sposób marketing może wyjść z ery halucynacji i zacząć realnie budować wartość biznesową.

Źródło: Agencja Newseria / Konferencja „Open Intelligence”, kwiecień 2026 r.