Sztuczna inteligencja (AI) rewolucjonizuje sposób, w jaki firmy działają, podejmują decyzje i obsługują klientów. Jednak by skutecznie wykorzystać jej potencjał, organizacje muszą zmierzyć się z fundamentalnym pytaniem: czy dane, którymi dysponują, są gotowe na AI? Wspólnie z ekspertami Gimmal przedstawiamy kluczowe zasady przygotowania danych do wdrożeń AI – zgodnie z przepisami, bezpiecznie i efektywnie.
Najważniejsze wnioski
Większość organizacji inwestuje w AI, ale niewiele osiąga z tego realne korzyści – przyczyną jest brak gotowości danych. Dane muszą być uporządkowane, skonsolidowane i sklasyfikowane, zanim zostaną wykorzystane przez modele AI. Proste błędy, jak brak higieny danych czy rozproszone pliki, mogą prowadzić do ujawnienia poufnych informacji lub błędnych decyzji. AI nie naprawi za Ciebie bałaganu w danych – musisz to zrobić przed wdrożeniem.
Spis treści
-
Rzeczywistość wdrażania AI
-
Problem złej jakości danych
-
AI jako impuls do zarządzania informacją
-
Trzy filary gotowości danych: Comprehend, Combine, Classify
-
Ochrona kluczowych danych – nie tylko PII
-
Podsumowanie
Rzeczywistość wdrażania AI
Choć AI pojawia się na ustach wszystkich, wiele firm wdraża ją bez jasnych celów. Pracownicy testują narzędzia AI bez strategii, co kończy się marnowaniem zasobów i ryzykiem. Według badania MIT, choć 75% dyrektorów danych wierzy w transformacyjny potencjał AI, aż 78% nie zrealizowało z niej żadnych wartości. Powód? Dane nieprzygotowane do analizy i uczenia maszynowego.
Problem złej jakości danych
Organizacje są bogate w dane, ale ubogie w wiedzę. AI nie oczyszcza danych automatycznie – jeśli przekażesz mu nieuporządkowane lub nieaktualne informacje, wyniki będą błędne. Przykład? Narzędzia takie jak Copilot mogą nieświadomie uzyskać dostęp do poufnych plików HR i włączyć je do generowanych dokumentów. Bez zarządzania dostępem i klasyfikacją danych, ryzyko naruszenia danych rośnie.
AI jako impuls do zarządzania informacją
AI to idealny pretekst, by usprawnić zarządzanie informacją. Dzięki rozwiązaniom Gimmal możliwe jest uporządkowanie danych nie tylko pod kątem ryzyka, ale też wartości biznesowej. AI wymaga danych:
-
uporządkowanych i wystandaryzowanych,
-
łatwo dostępnych i dobrze opisanych,
-
odpowiednio chronionych i zgodnych z przepisami.
Tylko wtedy może naprawdę działać na korzyść organizacji.
Trzy filary gotowości danych: Comprehend, Combine, Classify
Comprehend: Edukuj pracowników w zakresie higieny danych – gdzie przechowywać pliki, jak je nazywać, kiedy usuwać. Zmiana nawyków to pierwszy krok do porządku.
Combine: Ogranicz rozproszenie danych. Pliki na Google Drive, Box, SharePoint, Dropbox? Skonsoliduj dane w jednym środowisku, co ułatwi zarządzanie i zabezpieczenia.
Classify: Oznaczaj dane zgodnie z ich wrażliwością. Prosty system klasyfikacji pozwala kontrolować dostęp i zgodność z przepisami.
Ochrona kluczowych danych – nie tylko PII
Często skupiamy się na danych osobowych, ale to nie jedyne, co wymaga ochrony. Dane wrażliwe to także:
-
własność intelektualna (algorytmy, kod źródłowy, patenty),
-
tajemnice handlowe (strategie, plany rozwoju),
-
dane finansowe (prognozy, budżety),
-
dokumentacja kadrowa (pensje, ewaluacje),
-
informacje klientów i partnerów (umowy, ustalenia).
Wszystkie te elementy muszą być zidentyfikowane i chronione przed przypadkowym wyciekiem.
Podsumowanie
Sztuczna inteligencja to ogromna szansa – ale tylko dla tych, którzy uporządkują dane przed jej wdrożeniem. Nie chodzi o wielkie inwestycje technologiczne, ale o przemyślaną strategię, klasyfikację danych i edukację pracowników. Z pomocą rozwiązań Gimmal możesz zbudować fundament pod bezpieczne, zgodne z prawem i wartościowe wdrożenia AI. Gotowość danych to nie moda – to warunek sukcesu.
