Sztuczna inteligencja zmienia analizę danych. Bez nich nawet najlepszy algorytm nic nie zdziała

Jeszcze kilka lat temu menedżerowie czekali na raport z końca miesiąca i wierzyli, że Excel wystarczy. Dziś takie podejście może oznaczać wypadnięcie z gry. Tempo rynku wymusza decyzje w czasie rzeczywistym, a sztuczna inteligencja przestała być gadżetem – stała się podstawowym narzędziem analitycznym. Ale tylko tam, gdzie dane są uporządkowane.

Od Excela do odpowiedzi w parę sekund

Współczesna firma tonie w danych. Tradycyjne raportowanie nie nadąża – zanim analityk przygotuje zestawienie, sytuacja już się zmieniła. AI zmienia reguły gry: zamiast ręcznego łączenia tabel, menedżer pyta system w języku naturalnym i dostaje gotowe wnioski.

AI nie zastępuje człowieka, tylko pozwala mu pracować szybciej i na danych, którym naprawdę można ufać. To nie magia, tylko właściwie przygotowane informacje i narzędzia, które potrafią zamienić dane w realną wartość biznesową.

– mówi Tomasz Samagalski, prezes Data Wizards.

W praktyce oznacza to, że w finansach system sam wychwytuje anomalie budżetowe, w sprzedaży przewiduje popyt z dokładnością nieosiągalną dla tradycyjnych metod, w HR sygnalizuje ryzyko odejścia kluczowych pracowników, a w logistyce przewiduje opóźnienia zanim jeszcze się zdarzą.

AI automatyzuje powtarzalne zadania, wychwytuje zależności niewidoczne na pierwszy rzut oka i podpowiada gotowe wnioski. Dzięki temu więcej osób w firmie może samodzielnie analizować dane i podejmować lepsze decyzje, szybciej niż kiedykolwiek.

– podkreśla Tomasz Samagalski, prezes Data Wizards.

Dlaczego 90 proc. projektów AI kończy się rozczarowaniem?

Entuzjazm jest ogromny, efekty – mizerne. Raporty pokazują, że mniej niż 10 proc. firm widzi realną poprawę wyników po wdrożeniu AI. Technologia nie jest winna. Winne są organizacje.

Największy zabójca to fatalna jakość danych. W ponad połowie projektów modele uczą się na błędach, duplikatach i niespójnościach. Sprzedaż liczy aktywnych klientów inaczej niż finanse, data jest w trzech formatach, a kluczowe wskaźniki nikt nigdy nie zdefiniował tak samo w całej firmie.

W ponad 50% projektów źródłem problemów jest niska jakość danych. Potem dochodzi brak kompetencji i chęć robienia wszystkiego samodzielnie. AI nie zadziała, jeśli firma nie ma fundamentów – technologicznych i organizacyjnych.

– wskazuje Tomasz Samagalski, prezes Data Wizards.

Inne typowe pułapki: brak jasnego celu biznesowego, próba wdrożenia „bo wszyscy mają AI”, lęk przed odpowiedzialnością i przekonanie, że wystarczy włączyć przełącznik.

Siedem grzechów głównych danych, które zabijają AI

Każde wdrożenie sztucznej inteligencji obnaża te same problemy:

• Niespójne definicje wskaźników między działami
• Różne formaty tej samej informacji
• Puste i niekompletne rekordy
• Błędy, literówki i duplikaty
• Dane bez zmienności (wszystko „tak” albo „nie”)
• Wpisy „pod KPI”, a nie pod rzeczywistość
• Silosy danych – brak możliwości połączenia perspektywy sprzedaży, finansów i logistyki

AI jest tak dobra, jak dane, które przetwarza. Jeśli dane są błędne, modele tworzą fałszywe zależności i przestają pomagać. Dlatego najważniejszym etapem wdrożenia AI jest przygotowanie danych i upewnienie się, że są stabilne, spójne i kompletne.

– mówi Tomasz Samagalski, prezes Data Wizards.

Kiedy AI naprawdę zaczyna zarabiać

Gdy dane są czyste, efekty przychodzą błyskawicznie. Firmy przechodzą od reagowania na fakty do przewidywania przyszłości: optymalizują zapasy, redukują ryzyko nadużyć, obniżają rotację pracowników i oszczędzają na kosztach logistyki. To nie jest już przewaga konkurencyjna – to warunek przetrwania.

Wdrożenia AI nie robi się dlatego, że to modne. Musi być realny problem do rozwiązania, właściwie dobrany zakres i świadomość, że dane trzeba przygotować. Bez tego AI nie pomaga, tylko pogłębia chaos.

– zaznacza Tomasz Samagalski, prezes Data Wizards.