Koniec mitu o idealnych danych. AI poradzi sobie z chaosem w Twojej firmie

W sektorze technologicznym utarło się przekonanie, że przed implementacją jakichkolwiek rozwiązań z zakresu generatywnej AI organizacja musi przejść bolesną i kosztowną transformację danych. Firmy konsultingowe i dostawcy infrastruktury chętnie podsycają tę wizję, forsując wizję gigantycznych „data lakes” i wieloletnich programów porządkowania zasobów. Jednak rzeczywistość rynkowa zaczyna weryfikować te dogmaty.

Sztuczna inteligencja jako filtr chaosu

Joe Rose, prezes JBS Dev, zwraca uwagę na fakt, który często umyka decydentom: współczesne narzędzia nigdy nie były lepiej przygotowane do pracy z danymi niskiej jakości niż obecnie. Zdolność dużych modeli językowych (LLM) do interpretacji nieprecyzyjnych promptów i wyciągania sensu z nieuporządkowanych rekordów jest niemal rewolucyjna. Zamiast czekać na idealne warunki, firmy mogą zacząć wykorzystywać AI do… sprzątania własnego podwórka.

Dobrym przykładem jest sektor medyczny, gdzie migracja systemów rozliczeniowych często graniczy z cudem. Dane bywają tam rozproszone pomiędzy nieczytelne pliki PDF, skany dokumentów i błędy w metadanych, gdzie nazwiska lekarzy lądują w polach przeznaczonych dla pacjentów. Tradycyjne algorytmy poległyby na takim zestawieniu. Tymczasem genAI, wsparta technologią OCR i odpowiednimi barierami ochronnymi (guardrails), potrafi nie tylko wyekstrahować właściwe informacje, ale i porównać je z warunkami kontraktów ubezpieczeniowych, wykrywając nieścisłości finansowe.

Metoda małych kroków i „ludzki bezpiecznik”

Podejście do AI zmienia się z modelu „wdrożyć i zapomnieć” na proces ciągłej ewolucji. Rose sugeruje, by zamiast celować w 100-procentową automatyzację od pierwszego dnia, budować systemy warstwowo. Start od poziomu 20% zautomatyzowanych procesów pozwala na naukę zachowań modelu i stopniowe zwiększanie jego autonomii do 40, 60 czy 80%. W tym układzie kluczowy pozostaje człowiek w pętli (human in the loop), który koryguje nieuniknione halucynacje i błędy AI, dbając o ostateczną wiarygodność wyników.

Nowy priorytet: efektywność kosztowa zamiast skali

W branży narasta zmęczenie wyścigiem na parametry modeli. Ekspert JBS Dev przewiduje, że nadchodzące miesiące przyniosą odwrót od radykalnych skoków w „mocy obliczeniowej” na rzecz zrównoważonych kosztów i przenośności. Granica innowacji przesuwa się w stronę tzw. ostatniej mili – pytania o to, jak uruchomić zaawansowanych agentów na laptopie czy smartfonie, zamiast polegać wyłącznie na energochłonnych centrach danych.

Co więcej, dla wielu firm drogą do sukcesu może okazać się rezygnacja z gotowych rozwiązań SaaS na rzecz własnych narzędzi budowanych w oparciu o posiadane już zasoby chmurowe. „Wielka trójka” dostawców chmury oferuje już wszystko, co niezbędne do uruchomienia agentowych systemów pracy praktycznie z dnia na dzień, bez konieczności kupowania drogich licencji i wdrażania nowych programów szkoleniowych. W dobie AI samodzielność staje się nie tylko tańsza, ale i bardziej efektywna.