Zaufanie do danych i ich bezpieczeństwa w dobie sztucznej inteligencji
Katgoria: IT Solutions / Utworzono: 08 listopad 2023
Bezpieczeństwo i niezawodność danych od dawna mają kluczowe znaczenie dla powodzenia inicjatyw biznesowych. Jednak szybki postęp w sztucznej inteligencji (AI) sprawił, że te elementy stały się jeszcze ważniejsze. Pewność, że sztuczna inteligencja jest zasilana dokładnymi, kompleksowymi danymi to klucz do wykorzystania jej pełnego potencjału.
Niemal 9 na 10 (87%) analityków i liderów IT zgadza się z tym, że postęp w sztucznej inteligencji sprawił, że zarządzanie danymi staje się coraz wyższym priorytetem. Najnowszy raport Salesforce „State of Data and Analytics” wskazuje na brak zaufania respondentów do dokładności danych. Ponadto, największym wyzwaniem w zarządzaniu danymi i ich wykorzystywaniu do potrzeb biznesowych okazało się ich bezpieczeństwo.
Brak wiarygodnych danych budzi strach przed utratą korzyści płynących ze sztucznej inteligencji
Obecnie firmy koncentrują się na wykorzystaniu generatywnej sztucznej inteligencji w celu poprawy produktywności, wydajności i zwiększenia przychodów. Od tworzenia treści, aż po rozwój oprogramowania – liderzy biznesowi w pełni przyjmują dobrodziejstwa płynące z generatywnej sztucznej inteligencji. Najnowsze badania Salesforce pokazują, że pierwsi użytkownicy już zauważają rezultaty, w tym krótszy czas rozwiązywania problemów w zakresie obsługi klienta i zwiększoną sprzedaż. Nic więc dziwnego, że firmy boją się pozostać w tyle.
Aby skorzystać z dobrodziejstw sztucznej inteligencji, firmy muszą jednak najpierw uporządkować swoje dane. Wspieranie skutecznej sztucznej inteligencji wymaga bezpiecznych i niezawodnych danych wejściowych. 92% analityków i liderów IT twierdzi, że zapotrzebowanie na zaufane dane jest większe niż kiedykolwiek.
Z zaufaniem do danych bywa dziś różnie
Zespoły znajdujące się najbliżej danych, na przykład analitycy, mają największe zaufanie do dokładności swoich danych. Jednak nawet te zespoły mają duże pole do poprawy: tylko 57% liderów działów analityki jest całkowicie pewnych swoich danych. Działy biznesowe takie jak marketing, sprzedaż i usługi są jeszcze bardziej sceptyczne, a średnio tylko 43% z nich całkowicie ufa swoim danym.
Zespoły obsługi klienta, których wydajność zależy od terminowego i dokładnego połączenia danych zwrotnych od klientów, informacji o zgłoszeniach do pomocy technicznej czy też szczegółów dotyczących produktów i informacji o klientach, mają szczególnie dużo wątpliwości co do jakości swoich danych.
Zagrożenia bezpieczeństwa i brak harmonizacji danych utrudniają ich wiarygodność
Podczas gdy brak zaufania podkreśla walkę firm o wykorzystanie danych jako podstawy rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji, to jednak największym wyzwaniem wśród ankietowanych są zagrożenia bezpieczeństwa danych.
Niedawne opublikowane badanie Salesforce pokazało, że aż 65% liderów IT doświadczyło naruszenia bezpieczeństwa w okresie od czerwca 2021 r. do czerwca 2022 r. Wśród tych, którzy doświadczyli naruszenia, 35% nie było w stanie odzyskać żadnych danych. Generatywna sztuczna inteligencja niesie ze sobą dodatkowe ryzyko wycieku zastrzeżonych danych firmowych do publicznych, dużych modeli językowych. Rosnące obawy związane z cyberbezpieczeństwem są potęgowane przez inny ważny czynnik: dane organizacyjne rosną zarówno pod względem ilości, jak i złożoności, zwiększając poziom zagrożenia.
Ponad dwie trzecie (68%) zespołów analitycznych i informatycznych przewiduje wzrost ilości danych w ciągu najbliższych 12 miesięcy. Przewidują oni, że wzrost ten będzie znaczny. Średnio liderzy techniczni spodziewają się około 20% wzrostu w różnych miejscach: w danych własnych, danych stron trzecich i danych urządzeń. Ich przewidywania są jednak prawdopodobnie mocno zaniżone, biorąc pod uwagę dane płynące z niezależnych badań.
Zarządzanie przyrastającą liczbą danych pochodzących z wielu różnych źródeł jest czymś więcej, niż tylko kwestią bezpieczeństwa. To techniczne wyzwanie do standaryzacji. Zaraz po zagrożeniach związanych z bezpieczeństwem, firmy wymieniają brak harmonizacji danych, jako największą barierę w wydobywaniu z nich wartości. Dalsze skutki utrzymywania rozproszonych, silosowych danych przekładają się na przytłaczające ilości danych i brak jednego źródła prawdy, a to według badanych główne bariery w wykorzystywaniu własnych danych. Podają oni również brak szkoleń i skutecznych sposobów wydobywania informacji jako kolejne, duże wyzwania związane z danymi w ich organizacjach.
Zarządzanie danymi i kultura danych kluczem do skutecznego wykorzystania danych
Kluczową częścią budowania sukcesu sztucznej inteligencji jest zarządzanie danymi – zestaw zasad lub polityk, zgodnie z którymi informacje są gromadzone, zarządzane, przechowywane, mierzone i przekazywane w organizacji.
Ustanawiając jasne i czytelne zasady dostępu do danych, ich dokładności, prywatności, bezpieczeństwa i przechowywania, doświadczeni liderzy wykorzystują zarządzanie danymi w celu zapewnienia jakości, demokratyzacji dostępu i ochrony prywatności. Skuteczne zarządzanie danymi może zapewnić jasność w kluczowych kwestiach. Dotyczą one przede wszystkim tego danych czy dane są poprawne i bez rozbieżności, czy są kompletne, czy są wiarygodności oraz trafne.
Zdecydowana większość ankietowanych deklaruje, że wykorzystuje zarządzanie danymi jako narzędzie do zapewnienia i certyfikacji podstawowej jakości danych (85%), ramy do wzbudzania zaufania do danych (84%) oraz skuteczny sposób na demokratyzację dostępu do danych (81%).
Oczywiście poprawa zaufania do danych to coś więcej niż tylko rozwiązanie techniczne. Wspieranie silnej kultury danych – tworzenie sposobu myślenia i praktyki wokół wartości bycia firmą opartą na danych ma kluczowe znaczenie dla zwiększenia zaufania. Badania wykazały, że firmy oparte na danych osiągają lepsze wyniki pod względem niemal każdego wskaźnika.
Kluczowe dane z raportu Salesforce:
Zarządzanie danymi:
Brak wiarygodnych danych budzi strach przed utratą korzyści płynących ze sztucznej inteligencji
Obecnie firmy koncentrują się na wykorzystaniu generatywnej sztucznej inteligencji w celu poprawy produktywności, wydajności i zwiększenia przychodów. Od tworzenia treści, aż po rozwój oprogramowania – liderzy biznesowi w pełni przyjmują dobrodziejstwa płynące z generatywnej sztucznej inteligencji. Najnowsze badania Salesforce pokazują, że pierwsi użytkownicy już zauważają rezultaty, w tym krótszy czas rozwiązywania problemów w zakresie obsługi klienta i zwiększoną sprzedaż. Nic więc dziwnego, że firmy boją się pozostać w tyle.
Aby skorzystać z dobrodziejstw sztucznej inteligencji, firmy muszą jednak najpierw uporządkować swoje dane. Wspieranie skutecznej sztucznej inteligencji wymaga bezpiecznych i niezawodnych danych wejściowych. 92% analityków i liderów IT twierdzi, że zapotrzebowanie na zaufane dane jest większe niż kiedykolwiek.
Z zaufaniem do danych bywa dziś różnie
Zespoły znajdujące się najbliżej danych, na przykład analitycy, mają największe zaufanie do dokładności swoich danych. Jednak nawet te zespoły mają duże pole do poprawy: tylko 57% liderów działów analityki jest całkowicie pewnych swoich danych. Działy biznesowe takie jak marketing, sprzedaż i usługi są jeszcze bardziej sceptyczne, a średnio tylko 43% z nich całkowicie ufa swoim danym.
Zespoły obsługi klienta, których wydajność zależy od terminowego i dokładnego połączenia danych zwrotnych od klientów, informacji o zgłoszeniach do pomocy technicznej czy też szczegółów dotyczących produktów i informacji o klientach, mają szczególnie dużo wątpliwości co do jakości swoich danych.
Zagrożenia bezpieczeństwa i brak harmonizacji danych utrudniają ich wiarygodność
Podczas gdy brak zaufania podkreśla walkę firm o wykorzystanie danych jako podstawy rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji, to jednak największym wyzwaniem wśród ankietowanych są zagrożenia bezpieczeństwa danych.
Niedawne opublikowane badanie Salesforce pokazało, że aż 65% liderów IT doświadczyło naruszenia bezpieczeństwa w okresie od czerwca 2021 r. do czerwca 2022 r. Wśród tych, którzy doświadczyli naruszenia, 35% nie było w stanie odzyskać żadnych danych. Generatywna sztuczna inteligencja niesie ze sobą dodatkowe ryzyko wycieku zastrzeżonych danych firmowych do publicznych, dużych modeli językowych. Rosnące obawy związane z cyberbezpieczeństwem są potęgowane przez inny ważny czynnik: dane organizacyjne rosną zarówno pod względem ilości, jak i złożoności, zwiększając poziom zagrożenia.
Ponad dwie trzecie (68%) zespołów analitycznych i informatycznych przewiduje wzrost ilości danych w ciągu najbliższych 12 miesięcy. Przewidują oni, że wzrost ten będzie znaczny. Średnio liderzy techniczni spodziewają się około 20% wzrostu w różnych miejscach: w danych własnych, danych stron trzecich i danych urządzeń. Ich przewidywania są jednak prawdopodobnie mocno zaniżone, biorąc pod uwagę dane płynące z niezależnych badań.
Zarządzanie przyrastającą liczbą danych pochodzących z wielu różnych źródeł jest czymś więcej, niż tylko kwestią bezpieczeństwa. To techniczne wyzwanie do standaryzacji. Zaraz po zagrożeniach związanych z bezpieczeństwem, firmy wymieniają brak harmonizacji danych, jako największą barierę w wydobywaniu z nich wartości. Dalsze skutki utrzymywania rozproszonych, silosowych danych przekładają się na przytłaczające ilości danych i brak jednego źródła prawdy, a to według badanych główne bariery w wykorzystywaniu własnych danych. Podają oni również brak szkoleń i skutecznych sposobów wydobywania informacji jako kolejne, duże wyzwania związane z danymi w ich organizacjach.
Zarządzanie danymi i kultura danych kluczem do skutecznego wykorzystania danych
Kluczową częścią budowania sukcesu sztucznej inteligencji jest zarządzanie danymi – zestaw zasad lub polityk, zgodnie z którymi informacje są gromadzone, zarządzane, przechowywane, mierzone i przekazywane w organizacji.
Ustanawiając jasne i czytelne zasady dostępu do danych, ich dokładności, prywatności, bezpieczeństwa i przechowywania, doświadczeni liderzy wykorzystują zarządzanie danymi w celu zapewnienia jakości, demokratyzacji dostępu i ochrony prywatności. Skuteczne zarządzanie danymi może zapewnić jasność w kluczowych kwestiach. Dotyczą one przede wszystkim tego danych czy dane są poprawne i bez rozbieżności, czy są kompletne, czy są wiarygodności oraz trafne.
Zdecydowana większość ankietowanych deklaruje, że wykorzystuje zarządzanie danymi jako narzędzie do zapewnienia i certyfikacji podstawowej jakości danych (85%), ramy do wzbudzania zaufania do danych (84%) oraz skuteczny sposób na demokratyzację dostępu do danych (81%).
Oczywiście poprawa zaufania do danych to coś więcej niż tylko rozwiązanie techniczne. Wspieranie silnej kultury danych – tworzenie sposobu myślenia i praktyki wokół wartości bycia firmą opartą na danych ma kluczowe znaczenie dla zwiększenia zaufania. Badania wykazały, że firmy oparte na danych osiągają lepsze wyniki pod względem niemal każdego wskaźnika.
Kluczowe dane z raportu Salesforce:
Zarządzanie danymi:
- 87% liderów analityki i IT zgadza się, że postępy w dziedzinie sztucznej inteligencji sprawiają, że zarządzanie danymi ma wyższy priorytet
- 92% z nich zgadza się, że potrzeba wiarygodnych danych jest wyższa niż kiedykolwiek wcześniej
- 57% ankietowanych jest całkowicie pewnych swoich danych
- 68% zespołów analitycznych i zespołów IT przewiduje wzrost ilości danych w ciągu najbliższych 12 miesięcy.
- 77% liderów biznesowych obawia się, że ich firma traci korzyści płynące z generatywnej sztucznej inteligencji.
- Poprawa jakości danych jest priorytetem nr 1 dla liderów analityki i IT
- Zagrożenia bezpieczeństwa to wyzwanie nr 1 dla liderów biznesu, analityki i IT
- Ponad 7 na 10 firm zwiększa budżety na narzędzia do analizy danych i szkolenia z tego zakresu
- 85% liderów analityki i IT wykorzystuje zarządzanie danymi, jako narzędzie do zapewnienia i certyfikacji podstawowej jakości danych.
- 84% liderów analityki i IT wykorzystuje zarządzanie danymi. jako ramy do wzbudzania zaufania do danych.
Źródło: Salesforce
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.
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?
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.
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.
Przeczytaj Również
Jak wycisnąć 100% z Microsoft 365 – sprawdzone rozwiązania
Współczesne organizacje, które integrują swoje systemy ERP czy CRM z Microsoft 365, coraz częściej… / Czytaj więcej
Polska lokalizacja autorstwa IT.integro z certyfikatem zgodności z Ustawą o Rachunkowości
Aplikacja lokalizacyjna dla Dynamics 365 Business Central opracowana przez IT.integro - Polish Loca… / Czytaj więcej
IBM Power11 wyznacza nowe standardy w zakresie infrastruktury IT dla przedsiębiorstw
IBM zaprezentował nową generację serwerów IBM® Power®. Serwery IBM Power11 zostały przeprojektowane… / Czytaj więcej
Nowy model co rok? Fani elektroniki już jej nie kupują, tylko wynajmują
Po co kupować, skoro jutro pojawi się nowszy model? Z takiego założenia wychodzi coraz więcej konsu… / Czytaj więcej
Według najnowszego badania Slack, codzienne korzystanie z AI wzrosło o 233%
Z najnowszego raportu Slack Workforce Index wynika, że wykorzystanie sztucznej inteligencji wśród p… / Czytaj więcej
AI napędza polski przemysł
Sztuczna inteligencja przestaje być wizją przyszłości, a staje się jednym z kluczowych czynników ws… / Czytaj więcej


