Sztuczna inteligencja w analizie danych przestaje być jedynie cyfrowym asystentem analityka, a stopniowo zyskuje możliwość samodzielnego rozpoznawania problemów, proponowania rozwiązań i generowania rekomendacji dla biznesu. Jednak prawdziwym sprawdzianem wartości tych narzędzi — takich jak autonomiczne systemy decyzyjne czy algorytmy tworzące rekomendacje — nie jest sama technologia, ale jakość i wiarygodność danych, które stanowią ich paliwo. W tym kontekście pojawia się pojęcie „proaktywnej analityki danych”, które oznacza automatyczne wykrywanie szans lub zagrożeń oraz podejmowanie inicjatywy w działaniu, wychodząc poza tradycyjne, pasywne raportowanie. Co jednak naprawdę się zmienia i czy na horyzoncie widać wielki przełom?
Obciążenia rosną, ale znaczenie ma nie tylko moc obliczeniowa
Prognozy mówiące o wielokrotnym wzroście obciążeń obliczeniowych związanych z AI — na przykład pięciokrotnie do roku 2029 — są już w tej chwili stosunkowo dobrze umocowane w danych rynkowych. Szczególnie dotyczy to sektorów przetwarzających gigabajty, a choćby petabajty złożonych informacji, jak biotechnologia czy przemysł farmaceutyczny. Jednak przyspieszenie przetwarzania danych nie przekłada się automatycznie na ich wartość czy przydatność analityczną. Tu bowiem ujawnia się zasadnicza bariera — jakość, dostępność i zaufanie do danych. Organizacje coraz częściej zdają sobie sprawę, iż jeżeli informacji nie można zweryfikować, a ich kontekst jest niejasny, choćby najbardziej wyrafinowane algorytmy mogą prowadzić do błędnych wniosków.
Lista najważniejszych wyzwań stoi więc dziś nie po stronie samej technologii, a danych, które mogą być:
- niepełne (brakujące segmenty informacji)
- nierzetelne (zanieczyszczone danymi historycznymi lub nieaktualnymi)
- niezrozumiałe dla decydentów (brak kontekstu lub przejrzystości)
Proaktywność czy tylko nowa etykieta?
Definicja „proaktywnej” analityki przez cały czas pozostaje nieostra. Czy chodzi wyłącznie o to, iż systemy AI automatyzują generowanie rekomendacji, czy też realnie wpływają na tworzenie nowych, zewnętrznych danych i zmieniają sposób, w jaki powstaje wiedza w organizacji? Brakuje precyzyjnych wskaźników i jednoznacznych badań, które pokazywałyby wpływ tej zmiany na tzw. „epistemiczny chaos” — czyli natłok sprzecznych danych prowadzących do dezorientacji decydentów — w opozycji do prawdziwych odkryć usprawniających biznes.
Sporo opowieści o „eksplozji danych” czy dziesięciokrotnym wzroście danych generowanych przez agentów AI to raczej spekulacja niż oparty na faktach trend. Znanych jest wiele szacunków dotyczących wzrostu zapotrzebowania na moc obliczeniową, znacznie mniej twardych danych na temat liczby rzeczywistych i wartościowych informacji generowanych w trybie proaktywnym przez AI.
Dla organizacji oznacza to, iż kluczem do sukcesu w cyfrowej transformacji nie będzie samo wdrożenie nowych narzędzi analitycznych, ale konsekwentna praca nad jakością, zaufaniem i kontekstem danych, na których operuje sztuczna inteligencja.
Realna zmiana dla firm i użytkowników polega na tym, iż największą przewagę da systematyczne inwestowanie w dane, nie tylko w technologię.
Jeżeli chcesz być na bieżąco z praktycznym spojrzeniem na sztuczną inteligencję, śledź https://sztucznainteligencjablog.pl/.
