Dlaczego przygotowanie danych jest najbardziej czasochłonnym etapem projektu AI?

Dane trzeba zebrać, uporządkować i zweryfikować, zanim model zacznie na nich pracować. W badaniu Akeneo aż 36% liderów IT podało, że przygotowanie danych stanowi ponad 50% nakładu przy projekcie AI.

Jakie kompetencje warto rozwijać, by pracować przy wdrożeniach AI?

Przydatne są umiejętności przygotowania i dokumentowania danych, rozumienia powiązań między systemami oraz zasad bezpiecznego dostępu do danych. Coraz większe znaczenie ma także zarządzanie wiedzą w organizacji.

Dlaczego integracja systemów jest kluczowa dla sukcesu AI?

Według PwC z 2026 roku to właśnie integracja była główną przyczyną niespełnionych oczekiwań wobec inwestycji w technologie. Bez połączenia danych z systemami firmy nawet dobry model nie dostarczy oczekiwanych rezultatów.

Skalowanie AI bez utraty wiedzy: rola danych i kontekstu w firmie

Q: Czym jest kontekst danych?

To informacje o tym, skąd dane pochodzą, jak są powiązane z innymi zbiorami, które źródło ma pierwszeństwo oraz na jakich warunkach wolno je wykorzystywać. Bez nich dane trudno ponownie użyć w kolejnym wdrożeniu.

Q: Jak bezpiecznie udostępniać dane agentom AI?

Należy stosować kontrolę dostępu dla każdego przypadku użycia, zgodnie z podejściem opisywanym przez NIST. Agenci AI mogą bowiem podejmować działania bezpośrednio w systemach przedsiębiorstwa.

Dowiedz się, dlaczego przygotowanie danych pochłania tak dużo czasu przy AI i jak zachować kontekst, by kolejne wdrożenia nie zaczynały się od zera.

Skalowanie sztucznej inteligencji w firmie wymaga ponownego wykorzystania przygotowanych danych i ich kontekstu przy kolejnych wdrożeniach. Jeśli każdy nowy projekt zaczyna się od zera, koszty rosną, a zebrana wiedza ulatuje razem z ludźmi, którzy ją posiadali.

Dlaczego przygotowanie danych pochłania tak dużo czasu?

Przygotowanie danych to etap, który w projektach AI zajmuje najwięcej pracy, a często jest niedoceniany na początku. Badanie Akeneo pokazuje skalę zjawiska: 36% liderów IT wskazało, że dane stanowią ponad 50% nakładu projektu, a 53% oceniło ten udział na 26–50% pracy.

Poniższa tabela zestawia kluczowe wyniki badania Akeneo, które warto mieć w głowie planując wdrożenie:

Wskaźnik	Odsetek
Decydenci IT: AI przyniosła wzrost produktywności	93%
Decydenci IT: AI wiąże się z nowymi obowiązkami	43%
Liderzy IT: przygotowanie danych to ponad 50% nakładu	36%
Liderzy IT: przygotowanie danych to 26–50% nakładu	53%
Liderzy IT: dane produktowe i operacyjne oceniane jako dobre lub doskonałe	92%

Zwróć uwagę na ostatni wiersz. Większość liderów ocenia swoje dane produktowe i operacyjne dobrze, a mimo to przygotowanie ich do pracy z AI pochłania znaczną część budżetu czasu. To sygnał, że problemem rzadko jest jakość samych rekordów, a częściej brak uporządkowanych powiązań między nimi.

Czym jest kontekst danych i dlaczego decyduje o skali?

Kontekst danych obejmuje cztery elementy: pochodzenie informacji, jej powiązania z innymi zbiorami, pierwszeństwo źródeł oraz warunki użycia. Bez tych informacji nawet poprawny zbiór staje się trudny do ponownego wykorzystania, bo nikt nie wie, czy można mu ufać i w jakim celu go stosować.

Badanie McKinsey wskazuje, że kontekst danych ma istotne znaczenie dla gotowości organizacji do AI. Duże modele językowe radzą sobie z fragmentarycznymi danymi i potrafią wykrywać zależności, które nie są zapisane wprost. Mimo to, jak wynika z przeglądu zagadnień, większym problemem od złej struktury danych jest ich całkowity brak.

Jak zacząć dokumentować kontekst?

Zidentyfikuj zbiory, które powtarzają się w kilku projektach, np. dane produktowe.
Zapisz, skąd pochodzi każdy zbiór i kto za niego odpowiada.
Określ, które źródło ma pierwszeństwo, gdy dane się różnią.
Dopisz warunki użycia, aby kolejny zespół wiedział, czego nie wolno mu robić.

Jak uniknąć utraty wiedzy przy odejściu pracownika?

Wiedza instytucjonalna bardzo często zależy od jednej osoby. Gdy taki pracownik odchodzi, firma traci nie tylko jego czas, lecz także kontekst, który pozwalał interpretować dane. Z tego powodu dokumentacja nie jest biurokracją, lecz ubezpieczeniem ciągłości projektów.

Dobrym rozwiązaniem jest prowadzenie rejestru źródeł i zasad ich używania, z wpisami aktualizowanymi przy każdym wdrożeniu. Warto też wyznaczać osobę odpowiedzialną za każdy kluczowy zbiór, zamiast polegać na wiedzy przekazywanej ustnie.

Dlaczego integracja decyduje o tym, czy inwestycje się zwrócą?

Według PwC z 2026 roku integracja była główną przyczyną niespełnionych oczekiwań wobec inwestycji w technologie. W praktyce oznacza to, że nawet najlepszy model nie przyniesie wartości, jeśli nie połączy się z systemami firmy w sposób kontrolowany.

Planowanie budżetów na 2027 rok, w którym inwestycje w AI trafiają na szczebel zarządów, sprawia, że temat integracji staje się pilny. Przedsiębiorstwa, które zbudują wspólne standardy danych, będą mogły skalować kolejne projekty bez powtarzania tych samych prac.

Jak bezpiecznie udostępniać dane agentom AI?

Agenci AI działają w systemach przedsiębiorstwa, dlatego dostęp do danych musi być kontrolowany. Inicjatywa NIST opracowuje standardy dla agentów AI, które mają zapewnić bezpieczny dostęp do danych i systemów. Każdy przypadek użycia wymaga osobnej oceny ryzyka i ustalenia granic działania.

Co to oznacza dla Ciebie?

Jeśli myślisz o przebranżowieniu w stronę pracy z danymi lub wdrożeniami AI, najbardziej poszukiwane będą umiejętności, które stoją za samą technologią: przygotowanie danych, ich dokumentowanie, rozumienie powiązań między systemami oraz zasady bezpiecznego dostępu. Osoba, która potrafi opisać pochodzenie i warunki użycia zbioru, ma przewagę nad kimś, kto zna tylko narzędzia. Warto zacząć od przeglądu danych w obecnej pracy, sprawdzić, gdzie kontekst jest zapisany, a gdzie istnieje tylko w głowach ludzi, i zaproponować prostą dokumentację. Takie działanie pokazuje kompetencje przyszłości w praktyce, niezależnie od branży, w której pracujesz.