| REKLAMA |
 |
Kiedy F5 w raporcie 2024 State of Application Strategy zapytało o wyzwania związane z przyjęciem sztucznej inteligencji, główną odpowiedzią 56% respondentów była „niedojrzałość danych”.
Szybki rekonesans potwierdza, że jest to poważna przeszkoda na drodze do przyjęcia AI.
Czym jest niedojrzałość danych?
Niedojrzałość danych, w kontekście sztucznej inteligencji, odnosi się do słabo rozwiniętych lub nieodpowiednich praktyk organizacji w zakresie danych, które ograniczają jej zdolność do skutecznego wykorzystywania AI. Obejmuje ona kwestie związane z jakością danych, dostępnością, zarządzaniem i infrastrukturą, takie jak:
Niedojrzałość danych uniemożliwia organizacjom wykorzystanie pełnego potencjału sztucznej inteligencji, ponieważ wysokiej jakości, dobrze zarządzane i dostępne dane mają fundamentalne znaczenie dla rozwoju niezawodnych i skutecznych systemów AI. Organizacje, które chcą przezwyciężyć tę niedojrzałość, często zaczynają od budowania ich strategii, wdrażania zasad zarządzania danymi, inwestowania w infrastrukturę i zwiększania umiejętności korzystania z danych w zespołach.
Wpływ na wdrażanie sztucznej inteligencji
Krótko mówiąc, niedojrzałość danych hamuje wdrażanie sztucznej inteligencji. Adopcja spowalnia, ponieważ organizacje w większości wybrały już najbardziej dostępne narzędzia (chatboty, asystenci, copiloty) i napotykają na problemy związane z niedojrzałością danych, gdy próbują przejść do bardziej wartościowych przypadków użycia, takich jak automatyzacja przepływu pracy. Organizacje, które nie traktują priorytetowo tego zagadnienia, będą miały trudności z odblokowaniem bardziej zaawansowanych możliwości AI.
Niedojrzałość danych prowadzi do braku zaufania do analizy i przewidywalności wykonania. Utrudnia to wszelkie plany wykorzystania sztucznej inteligencji w bardziej autonomiczny sposób – czy to do automatyzacji procesów biznesowych, czy zastosowań operacyjnych. Badanie przeprowadzone w 2023 r. przez MIT Sloan Management Review podkreśla, że organizacje z dojrzałymi zasadami zarządzania danymi mają o 60% większe szanse na odniesienie sukcesu w automatyzacji przepływu pracy niż te z niedojrzałymi praktykami w tym zakresie. Problem ten ogranicza dokładność predykcyjną i niezawodność AI, kluczowe dla autonomicznych funkcji, w których decyzje są podejmowane bez interwencji człowieka.
Organizacje muszą uporządkować swoje zasoby danych, zanim będą w stanie naprawdę wykorzystać potencjał AI do optymalizacji przepływów pracy i zwolnienia cennego czasu dla ludzi, aby mogli skupić się na strategii i projektowaniu, czyli zadaniach, do których większość sztucznej inteligencji nie jest jeszcze dobrze przygotowana.
Przezwyciężenie niedojrzałości danych
Rozwiązanie tego wyzwania ma kluczowe znaczenie dla zapewnienia zaawansowanych możliwości sztucznej inteligencji.
Kluczowe kroki obejmują:
1. Opracowanie jasnej strategii dotyczącej danych
Dostosowanie standardów gromadzenia, zarządzania i jakości danych do celów organizacyjnych, aby zapewnić, że będą one skutecznie wspierać projekty AI.
2. Wdrożenie solidnego zarządzania danymi
Ustanowienie zasad dotyczących własności danych, zgodności, bezpieczeństwa i prywatności w celu poprawy ich jakości i budowania zaufania do spostrzeżeń AI.
3. Inwestycja w skalowalną infrastrukturę danych
Zastosowanie nowoczesnej infrastruktury, takiej jak przechowywanie danych w chmurze i potoku danych , aby wspierać wydajne przekształcanie i skalowalne szkolenie AI.
4. Ulepszenie standardów jakości danych
Ustanowienie standardów dokładności, spójności i kompletności danych oraz ich regularne monitorowanie i czyszczenie.
5. Promowanie umiejętności korzystania z danych i współpracy
Wspieranie kultury znajomości danych i pracy zespołowej między danymi a jednostkami biznesowymi w celu poprawy ich dostępności i wpływu.
Przyjmując te praktyki, organizacje mogą stworzyć solidne podstawy danych dla sztucznej inteligencji, co prowadzi do optymalizacji przepływów pracy, zmniejszenia ryzyka i większej ilości czasu na zadania strategiczne.
Dojrzałość to nie tylko konieczność techniczna, to strategiczna przewaga, która umożliwia organizacjom uwolnienie pełnego potencjału AI. Przezwyciężając niedojrzałość, organizacje mogą przejść od podstawowych aplikacji AI do tych bardziej transformacyjnych, opartych na wartości przypadkach użycia, ostatecznie pozycjonując się na długoterminowy sukces w przyszłości opartej na sztucznej inteligencji.
Autor: ori MacVittie, Distinguished Engineer w F5.
Źródło: F5
Szybki rekonesans potwierdza, że jest to poważna przeszkoda na drodze do przyjęcia AI.
Czym jest niedojrzałość danych?
Niedojrzałość danych, w kontekście sztucznej inteligencji, odnosi się do słabo rozwiniętych lub nieodpowiednich praktyk organizacji w zakresie danych, które ograniczają jej zdolność do skutecznego wykorzystywania AI. Obejmuje ona kwestie związane z jakością danych, dostępnością, zarządzaniem i infrastrukturą, takie jak:
- Niska jakość: Niespójne, niekompletne lub nieaktualne dane prowadzą do niewiarygodnych wyników AI.
- Ograniczona dostępność: Silosy danych w różnych działach firmy czy organizacji utrudniają dostęp i kompleksową analizę, ograniczając wgląd w dane.
- Słabe zarządzanie: Brak zasad dotyczących własności, zgodności i bezpieczeństwa danych wprowadza ryzyko i ogranicza wykorzystanie sztucznej inteligencji.
- Nieodpowiednia infrastruktura: Niewystarczające narzędzia i infrastruktura utrudniają przetwarzanie danych i szkolenie modeli AI na dużą skalę.
- Niejasna strategia dotycząca danych: Brak jasnej strategii skutkuje nieskoordynowanymi inicjatywami i ograniczonym skupieniem się na wartościowych danych dla AI.
Niedojrzałość danych uniemożliwia organizacjom wykorzystanie pełnego potencjału sztucznej inteligencji, ponieważ wysokiej jakości, dobrze zarządzane i dostępne dane mają fundamentalne znaczenie dla rozwoju niezawodnych i skutecznych systemów AI. Organizacje, które chcą przezwyciężyć tę niedojrzałość, często zaczynają od budowania ich strategii, wdrażania zasad zarządzania danymi, inwestowania w infrastrukturę i zwiększania umiejętności korzystania z danych w zespołach.
Wpływ na wdrażanie sztucznej inteligencji
Krótko mówiąc, niedojrzałość danych hamuje wdrażanie sztucznej inteligencji. Adopcja spowalnia, ponieważ organizacje w większości wybrały już najbardziej dostępne narzędzia (chatboty, asystenci, copiloty) i napotykają na problemy związane z niedojrzałością danych, gdy próbują przejść do bardziej wartościowych przypadków użycia, takich jak automatyzacja przepływu pracy. Organizacje, które nie traktują priorytetowo tego zagadnienia, będą miały trudności z odblokowaniem bardziej zaawansowanych możliwości AI.
Niedojrzałość danych prowadzi do braku zaufania do analizy i przewidywalności wykonania. Utrudnia to wszelkie plany wykorzystania sztucznej inteligencji w bardziej autonomiczny sposób – czy to do automatyzacji procesów biznesowych, czy zastosowań operacyjnych. Badanie przeprowadzone w 2023 r. przez MIT Sloan Management Review podkreśla, że organizacje z dojrzałymi zasadami zarządzania danymi mają o 60% większe szanse na odniesienie sukcesu w automatyzacji przepływu pracy niż te z niedojrzałymi praktykami w tym zakresie. Problem ten ogranicza dokładność predykcyjną i niezawodność AI, kluczowe dla autonomicznych funkcji, w których decyzje są podejmowane bez interwencji człowieka.
Organizacje muszą uporządkować swoje zasoby danych, zanim będą w stanie naprawdę wykorzystać potencjał AI do optymalizacji przepływów pracy i zwolnienia cennego czasu dla ludzi, aby mogli skupić się na strategii i projektowaniu, czyli zadaniach, do których większość sztucznej inteligencji nie jest jeszcze dobrze przygotowana.
Przezwyciężenie niedojrzałości danych
Rozwiązanie tego wyzwania ma kluczowe znaczenie dla zapewnienia zaawansowanych możliwości sztucznej inteligencji.
Kluczowe kroki obejmują:
1. Opracowanie jasnej strategii dotyczącej danych
Dostosowanie standardów gromadzenia, zarządzania i jakości danych do celów organizacyjnych, aby zapewnić, że będą one skutecznie wspierać projekty AI.
2. Wdrożenie solidnego zarządzania danymi
Ustanowienie zasad dotyczących własności danych, zgodności, bezpieczeństwa i prywatności w celu poprawy ich jakości i budowania zaufania do spostrzeżeń AI.
3. Inwestycja w skalowalną infrastrukturę danych
Zastosowanie nowoczesnej infrastruktury, takiej jak przechowywanie danych w chmurze i potoku danych , aby wspierać wydajne przekształcanie i skalowalne szkolenie AI.
4. Ulepszenie standardów jakości danych
Ustanowienie standardów dokładności, spójności i kompletności danych oraz ich regularne monitorowanie i czyszczenie.
5. Promowanie umiejętności korzystania z danych i współpracy
Wspieranie kultury znajomości danych i pracy zespołowej między danymi a jednostkami biznesowymi w celu poprawy ich dostępności i wpływu.
Przyjmując te praktyki, organizacje mogą stworzyć solidne podstawy danych dla sztucznej inteligencji, co prowadzi do optymalizacji przepływów pracy, zmniejszenia ryzyka i większej ilości czasu na zadania strategiczne.
Dojrzałość to nie tylko konieczność techniczna, to strategiczna przewaga, która umożliwia organizacjom uwolnienie pełnego potencjału AI. Przezwyciężając niedojrzałość, organizacje mogą przejść od podstawowych aplikacji AI do tych bardziej transformacyjnych, opartych na wartości przypadkach użycia, ostatecznie pozycjonując się na długoterminowy sukces w przyszłości opartej na sztucznej inteligencji.
Autor: ori MacVittie, Distinguished Engineer w F5.
Źródło: F5
Najnowsze wiadomości
Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Nowa era komunikacji biznesowej, KSeF stał się faktem
Od 1 lutego 2026 roku, w Polsce z sukcesem rozpoczęła się nowa era elektronicznej komunikacji w biznesie. Od tego dnia przedsiębiorcy zaczynają posługiwać się wspólnym standardem we wzajemnej wymianie dokumentów – fakturą ustrukturyzowaną, znaną jako FA(3) lub po prostu faktura KSeF.
Od 1 lutego 2026 roku, w Polsce z sukcesem rozpoczęła się nowa era elektronicznej komunikacji w biznesie. Od tego dnia przedsiębiorcy zaczynają posługiwać się wspólnym standardem we wzajemnej wymianie dokumentów – fakturą ustrukturyzowaną, znaną jako FA(3) lub po prostu faktura KSeF.
Smart Factory w skali globalnej: jak MOWI porządkuje produkcję dzięki danym w czasie rzeczywistym
Cyfryzacja produkcji w skali globalnej wymaga dziś spójnych danych, jednolitych standardów i decyzji podejmowanych w czasie rzeczywistym. W środowisku rozproszonych zakładów produkcyjnych tradycyjne raportowanie i lokalne narzędzia IT przestają wystarczać. Przykład MOWI pokazuje, jak wdrożenie rozwiązań Smart Factory i systemu MES może uporządkować zarządzanie produkcją w wielu lokalizacjach jednocześnie, zwiększając przejrzystość procesów, efektywność operacyjną oraz stabilność jakości.
Cyfryzacja produkcji w skali globalnej wymaga dziś spójnych danych, jednolitych standardów i decyzji podejmowanych w czasie rzeczywistym. W środowisku rozproszonych zakładów produkcyjnych tradycyjne raportowanie i lokalne narzędzia IT przestają wystarczać. Przykład MOWI pokazuje, jak wdrożenie rozwiązań Smart Factory i systemu MES może uporządkować zarządzanie produkcją w wielu lokalizacjach jednocześnie, zwiększając przejrzystość procesów, efektywność operacyjną oraz stabilność jakości.
Hakerzy nie kradną już tylko haseł. Oni kradną Twój czas i przyszłość. Jak chronić ERP przed paraliżem?
Hakerzy coraz rzadziej koncentrują się wyłącznie na kradzieży haseł. Ich prawdziwym celem jest dziś sparaliżowanie kluczowych systemów biznesowych, przejęcie kontroli nad danymi i wymuszenie kosztownych decyzji pod presją czasu. System ERP, jako centralny punkt zarządzania finansami, produkcją i logistyką, stał się dla cyberprzestępców najbardziej atrakcyjnym celem. Ten artykuł pokazuje, dlaczego tradycyjne zabezpieczenia przestają wystarczać i jak realnie chronić ERP przed atakami, które mogą zatrzymać firmę z dnia na dzień.
PSI automatyzuje logistykę Rossmanna: Wdrożenie WMS i MFC w Czechach
Nowoczesne centrum logistyczne Rossmann w Czechach to przykład, jak strategiczne inwestycje w automatykę i systemy IT wspierają skalowanie biznesu w handlu detalicznym. Projekt realizowany przez PSI Polska obejmuje wdrożenie zaawansowanego systemu WMS oraz sterowania przepływem materiałów, tworząc w pełni zintegrowane środowisko dla obsługi rosnących wolumenów sprzedaży i dynamicznego rozwoju e-commerce. To wdrożenie pokazuje, jak technologia staje się fundamentem efektywnej, przyszłościowej logistyki.
Nowoczesne centrum logistyczne Rossmann w Czechach to przykład, jak strategiczne inwestycje w automatykę i systemy IT wspierają skalowanie biznesu w handlu detalicznym. Projekt realizowany przez PSI Polska obejmuje wdrożenie zaawansowanego systemu WMS oraz sterowania przepływem materiałów, tworząc w pełni zintegrowane środowisko dla obsługi rosnących wolumenów sprzedaży i dynamicznego rozwoju e-commerce. To wdrożenie pokazuje, jak technologia staje się fundamentem efektywnej, przyszłościowej logistyki.
Najnowsze artykuły
Magazyn bez błędów? Sprawdź, jak system WMS zmienia codzienność logistyki
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Jak maksymalizować zyski z MTO i MTS dzięki BPSC ERP?
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Warsztaty analityczne i sesja discovery. Jak wygląda pierwszy etap współpracy z partnerem wdrożeniowym ERP
Wdrożenie systemu ERP to jedna z najważniejszych strategicznych decyzji, jakie może podjąć firma. To inwestycja, która ma zrewolucjonizować procesy, zwiększyć efektywność i dać przewagę konkurencyjną. Jednak droga do sukcesu jest pełna potencjalnych pułapek. Wielu menedżerów obawia się nieprzewidzianych kosztów, oporu zespołu czy niedopasowania systemu do realnych potrzeb. Jak zminimalizować to ryzyko? Kluczem jest solidne przygotowanie. Zanim padnie słowo „wdrażamy”, konieczne jest przeprowadzenie trzech fundamentalnych etapów: warsztatów analitycznych, sesji discovery oraz analizy przedwdrożeniowej ERP. To nie są zbędne formalności, ale fundament, na którym zbudujesz sukces całego projektu.
Wdrożenie systemu ERP to jedna z najważniejszych strategicznych decyzji, jakie może podjąć firma. To inwestycja, która ma zrewolucjonizować procesy, zwiększyć efektywność i dać przewagę konkurencyjną. Jednak droga do sukcesu jest pełna potencjalnych pułapek. Wielu menedżerów obawia się nieprzewidzianych kosztów, oporu zespołu czy niedopasowania systemu do realnych potrzeb. Jak zminimalizować to ryzyko? Kluczem jest solidne przygotowanie. Zanim padnie słowo „wdrażamy”, konieczne jest przeprowadzenie trzech fundamentalnych etapów: warsztatów analitycznych, sesji discovery oraz analizy przedwdrożeniowej ERP. To nie są zbędne formalności, ale fundament, na którym zbudujesz sukces całego projektu.
Strategia migracji danych do nowego systemu ERP. Metody, ryzyka i najlepsze praktyki
Wdrożenie nowego systemu ERP to dla wielu firm nie tylko krok w stronę unowocześnienia procesów biznesowych, ale także ogromne przedsięwzięcie logistyczne i technologiczne. Aby nowy system ERP zaczął efektywnie wspierać działalność organizacji, kluczowe jest odpowiednie przygotowanie danych, które muszą zostać bezpiecznie i precyzyjnie przeniesione ze starego systemu. Migracja danych ERP to skomplikowany proces, wymagający zarówno zaawansowanej wiedzy technologicznej, jak i dokładnego planowania na poziomie strategicznym. W tym artykule przybliżymy najlepsze metody, wskażemy najczęstsze ryzyka oraz podpowiemy, jak przeprowadzić migrację krok po kroku.
Wdrożenie nowego systemu ERP to dla wielu firm nie tylko krok w stronę unowocześnienia procesów biznesowych, ale także ogromne przedsięwzięcie logistyczne i technologiczne. Aby nowy system ERP zaczął efektywnie wspierać działalność organizacji, kluczowe jest odpowiednie przygotowanie danych, które muszą zostać bezpiecznie i precyzyjnie przeniesione ze starego systemu. Migracja danych ERP to skomplikowany proces, wymagający zarówno zaawansowanej wiedzy technologicznej, jak i dokładnego planowania na poziomie strategicznym. W tym artykule przybliżymy najlepsze metody, wskażemy najczęstsze ryzyka oraz podpowiemy, jak przeprowadzić migrację krok po kroku.
Strategiczna przewaga czy kosztowny mit? Kto wygrywa dzięki chmurze?
Chmura miała być odpowiedzią na wyzwania sektora finansowego: przestarzałą infrastrukturę, rozproszone dane, rosnące oczekiwania klientów i klientek. Dziś korzysta z niej już 91% instytucji, a mimo to tylko nieliczne mówią o realnych efektach. Zaledwie 12% firm maksymalizuje potencjał chmury – tworzy skalowalne platformy, wdraża GenAI, monetyzuje dane. Reszta? Często grzęźnie w kosztach, integracjach i braku kompetencji. Różnica nie tkwi w technologii, ale w strategii – i to ona może zadecydować o miejscu w sektorze, który właśnie wchodzi w kolejną fazę transformacji.
Strategiczna przewaga czy kosztowny mit? Kto wygrywa dzięki chmurze?
Chmura miała być odpowiedzią na wyzwania sektora finansowego: przestarzałą infrastrukturę, rozprosz… / Czytaj więcej
Nowe narzędzie, nowe możliwości – Adrian Guzy z CTDI o innowacyjności, kulturze pracy z danymi i analityce w Microsoft Fabric
W nowej siedzibie CTDI w Sękocinie Starym pod Warszawą tafle szkła odbijają poranne słońce, a wnętr… / Czytaj więcej
Hiperautomatyzacja: kolejny etap rewolucji czy buzzword?
Automatyzacja to już nie tylko boty i proste skrypty – kolejnym krokiem jest hiperautomatyzacja, kt… / Czytaj więcej
Jak agenci AI zrewolucjonizują przemysł, zwiększą produktywność i obniżą koszty
Obecnie każda firma chce być firmą AI, ale według McKinsey tylko 1% przedsiębiorstw uważa, że osiąg… / Czytaj więcej
Technologiczny wyścig z czasem – czy automatyzacja pomoże załatać lukę technologiczną w przemyśle?
Sytuacja polskiego przemysłu nie jest łatwa – według ostatnich danych GUS wskaźnik produkcji sprzed… / Czytaj więcej
Niedojrzałość danych: blokada na drodze do zaawansowanej sztucznej inteligencji
Każda ankieta dotycząca generatywnej sztucznej inteligencji, wypełniana przez osoby z branży techno… / Czytaj więcej
