Umjetna inteligencija (AI) dominira agendama u upravnim odborima, no mnoga poduzeća otkrivaju da je najveća prepreka za značajno usvajanje stanje njihovih podataka. Dok su alati AI za krajnje korisnike oduševili korisnike brzinom i lakoćom, vođe poduzeća shvaćaju da primjena AI-a na većoj razini zahtijeva nešto daleko manje glamurozno, ali mnogo važnije: jedinstvenu, reguliranu i svrhovitu infrastrukturu podataka. Ta razlika između ambicija AI-a i spremnosti poduzeća postaje jedan od ključnih izazova u ovoj fazi digitalne transformacije.
Bavesh Patel, viši potpredsjednik Databricks-a, ističe da je “kvaliteta AI-a i njegova učinkovitost uistinu ovisna o informacijama unutar vaše organizacije.” Nažalost, u mnogim tvrtkama te informacije ostaju fragmentirane između naslijeđenih sustava, izoliranih aplikacija i nepovezanih formata, što gotovo onemogućuje AI sustavima generiranje pouzdanih i kontekstualnih izlaza. “Za većinu organizacija, pravi konkurentski diferencijator je njihov vlastiti skup podataka, kao i podaci trećih strana koje mogu dodati,” dodaje Patel.
Da bi AI u poduzeću donio vrijednost, podaci moraju biti konsolidirani u otvorene formate, precizno regulirani i dostupni kroz različite funkcije. Bez tog temelja, tvrtke riskiraju “strašan AI,” kako to izravno opisuje Patel. To podrazumijeva pomak od izoliranih SaaS platformi i nepovezanih nadzora prema jedinstvenoj, otvorenoj arhitekturi podataka koja može kombinirati strukturirane i nestrukturirane podatke, očuvati kontekst u stvarnom vremenu i provoditi stroge kontrolne mehanizme pristupa. Kada se temelji postave ispravno, organizacije mogu krenuti prema mjerljivim ishodima, otključati efikasnosti, automatizirati složene tokove rada i čak pokrenuti potpuno nove linije poslovanja.
Fokus na vrijednost je ključan, kaže Rajan Padmanabhan, tehnološki direktor u Infosysu, posebno dok poduzeća traže preciznost u izlazima koji pokreću poslovne odluke. Umjesto da AI inicijative tretiraju kao izolirane projekte inovacija, vodeće tvrtke izravno povezuju primjenu AI-a s poslovnim metrikama, koristeći okvire upravljanja za određivanje što donosi rezultate, a što bi trebalo brzo napustiti.
Potencijali su značajni. Kako AI agenti evoluiraju od suvozača do autonomnih operatera sposobnih upravljati radnim tokovima i transakcijama, organizacije koje će pobijediti bit će one koje sada grade pravi temelj. “Ono što vidimo kao novi način razmišljanja je prijelaz s sustava izvršenja ili sustava angažmana na sustav akcije,” primjećuje Padmanabhan. Budućnost AI-a u poduzećima bit će određena sposobnošću poslovanja da fragmentirane informacije pretvore u stratešku imovinu sposobnu za pokretanje pametnijih odluka i potpuno novih načina poslovanja.
