Firmy znów utknęły w danych — AI napotyka te same ograniczenia co Big Data
Przez ostatnią dekadę dyskusje o wartości danych krążyły wokół terminu Big Data. Dziś, gdy firmy inwestują w modele AI, te same bolączki wychodzą na powierzchnię — różnorodność źródeł, brak standardów, błędy i uprzedzenia w danych oraz wymagania prawne. W praktyce oznacza to, że samo posiadanie dużej ilości informacji nie przekłada się automatycznie na skuteczne systemy sztucznej inteligencji.
Skąd bierze się problem?
W typowej małej i średniej firmie dane rozrzucone są po arkuszach kalkulacyjnych na laptopach, w Google Sheets i Office 365; w CRM; w korespondencji e‑mailowej; w dokumentach Word i PDF oraz w formularzach webowych i komunikatorach. W korporacjach dochodzą do tego ERP, strumienie danych w czasie rzeczywistym, jeziora danych i szereg odrębnych baz obsługiwanych przez różne produkty punktowe. W krótkim spisie łatwo doliczyć kilkanaście miejsc, w których przechowywane są informacje — i niemal zawsze brak tam spójnego przygotowania pod automatyczne przetwarzanie.
Dlaczego problemy Big Data wracają?
Wiele barier, które osłabiły potencjał Big Data, nie zniknęło: dane bywają niekompletne, niespójne, nieaktualne, obarczone uprzedzeniami lub zawierają wrażliwe informacje. Modele AI, które „kopią” w takich zasobach, powielają te błędy — a czasem je spotęgują. Dlatego analitycy i instytucje branżowe, w tym firmy badawcze, sygnalizują, że przygotowanie danych pod AI (AI‑Ready Data) jest dziś kluczowym, ale ciągle niedojrzałym obszarem.
Co mogą zrobić firmy — i co oferuje rynek?
Na rynku pojawiają się platformy do przygotowania i konsolidacji danych, które obiecują ułatwić transformację informacji do postaci użytecznej dla systemów AI. Rozwiązania te skupiają się na automatyzacji oczyszczania, normalizacji, klasyfikacji i wersjonowania danych oraz na wdrażaniu reguł compliance. Coraz częściej dostarczają też mechanizmy „guardrail” — kodowane ograniczenia mające zapobiegać wyciekowi informacji wrażliwych albo wykorzystaniu skryptów doświadczalnych w sposób reprodukujący stronniczość.
Jednak narzędzia to tylko część zadania. Ich skuteczność zależy od jakości źródłowej i odpowiedniej integracji z procesami biznesowymi. Dlatego zalecana praktyka to zaczynać od małych, odizolowanych projektów‑pilota, które pozwalają zweryfikować zarówno technologię, jak i koszty utrzymania modelu danych.
Real‑time zamiast statycznego zasobu
Różnica między Big Data a danymi dla AI jest praktyczna: tam, gdzie Big Data często funkcjonowało jako względnie statyczny zasób, dane do zasilenia modeli muszą być aktualizowane blisko w czasie rzeczywistym. To zmienia charakter przedsięwzięcia — nie chodzi tylko o jednokrotne, kosztowne czyszczenie danych, lecz o trwałe procesy ich walidacji, monitoringu i audytowalności. Dla wielu firm to bariera organizacyjna i finansowa równie duża jak problem technologiczny.
Opłacalność, ryzyko i wybór dostawcy
Decyzje wokół platformy do przygotowania danych są dziś krytyczne. Od wyboru dostawcy zależy nie tylko koszt wdrożenia, ale i możliwość spełnienia wymogów regulacyjnych czy ochrony przed uprzedzeniami algorytmicznymi. Organizacje muszą ważyć potencjał biznesowy projektów AI wobec ryzyka nadużyć danych i wydatków na ciągłe utrzymanie przygotowanej infrastruktury.
Eksperci branżowi prognozują, że dopiero w ciągu najbliższych kilku lat narzędzia i praktyki osiągną dojrzałość, która pozwoli wielu firmom przejść od eksperymentów do stabilnych wdrożeń. W praktyce oznacza to etapową strategię: audyt zasobów, pilotaż rozwiązania, wdrożenie mechanizmów zgodności i skalowanie tylko tam, gdzie biznesowo ma to sens.
W efekcie współczesne wyzwanie nie polega już wyłącznie na dostępie do danych, lecz na zdolności do ich trwałego, zgodnego i bezpiecznego przygotowania pod systemy uczące się. Bez tej pracy wysokie oczekiwania wobec AI pozostaną w większości organizacji niespełnione.
