Dlaczego AI potrzebuje silnego data fabric, by przynosić wartość biznesową

Sztuczna inteligencja szybko przechodzi od fazy eksperymentów do codziennego wykorzystania w przedsiębiorstwach. Organizacje wdrażają asystentów AI, agentów i systemy predykcyjne w obszarach finansów, łańcuchów dostaw, zasobów ludzkich i obsługi klientów. Jednak w miarę jak AI staje się integralną częścią kluczowych procesów biznesowych, liderzy odkrywają, że największą przeszkodą nie jest wydajność modeli ani moc obliczeniowa, ale jakość i kontekst danych, na których te systemy się opierają. Według najnowszego raportu MIT Technology Review, do końca 2025 roku połowa firm wykorzystywała AI w co najmniej trzech funkcjach biznesowych.

AI wprowadza nowe wymaganie: systemy muszą nie tylko mieć dostęp do danych, ale także rozumieć kontekst biznesowy za nimi stojący. Bez tego kontekstu AI może szybko generować odpowiedzi, ale nadal podejmować złe decyzje.

Kluczowe wnioski

• Problem kontekstu danych: Tradycyjne strategie danych skupiały się na agregacji, tracąc w procesie znaczenie przypisane do informacji — sposób, w jaki odnoszą się do polityk, procesów i rzeczywistych decyzji biznesowych

• Niedojrzałość infrastruktury: Tylko jedna na pięć organizacji uważa swoje podejście do danych za wysoce dojrzałe, a jedynie 9% czuje się w pełni przygotowanych do integracji z systemami danych

• Rozwiązanie: data fabric: Warstwa abstrakcji obejmująca infrastrukturę, architekturę i organizację logiczną, umożliwiająca agentom AI interakcję z wiedzą biznesową zamiast surowych systemów przechowywania

• Trzy komponenty sukcesu: Inteligentne obliczenia dla szybkości, pula wiedzy dla zrozumienia biznesowego i kontekstu oraz agenci dla autonomicznych działań opartych na tym zrozumieniu

• Nowa era autonomii: W erze autonomicznych systemów i inteligentnych aplikacji warstwa kontekstowa staje się niezbędna dla bezpiecznego skalowania AI

Utrata kontekstu jako krytyczny problem AI

Jak wyjaśnia Irfan Khan, prezes i dyrektor produktu SAP Data & Analytics: "AI jest niesamowicie dobra w generowaniu wyników. Działa szybko, ale bez kontekstu nie może wykazać się dobrym osądem, a dobry osąd to właśnie to, co tworzy zwrot z inwestycji dla biznesu. Szybkość bez osądu nie pomaga. Może właściwie nam zaszkodzić."

Tradycyjne strategie danych skupiały się głównie na agregacji. W ciągu ostatnich dwóch dekad organizacje intensywnie inwestowały w wydobywanie informacji z systemów operacyjnych i ładowanie ich do scentralizowanych hurtowni, jezior danych i pulpitów nawigacyjnych. To podejście ułatwia generowanie raportów, monitorowanie wydajności i tworzenie spostrzeżeń w całej organizacji, ale w tym procesie dużo znaczenia przypisanego do tych danych zostaje utracone.

Khan ilustruje problem przykładem dwóch firm wykorzystujących AI do zarządzania zakłóceniami w łańcuchu dostaw. Jeśli jedna używa surowych sygnałów, takich jak poziomy zapasów, czasy realizacji i wyniki dostawców, podczas gdy druga dodaje kontekst obejmujący procesy biznesowe, polityki i metadane, oba systemy szybko przeanalizują dane, ale prawdopodobnie dojdą do różnych wniosków.

Przyszłość: integracja zamiast konsolidacji

Rozwiązaniem staje się data fabric — warstwa abstrakcji obejmująca infrastrukturę, architekturę i organizację logiczną. Dla agentowego AI fabric staje się głównym interfejsem, umożliwiając agentom interakcję z wiedzą biznesową zamiast surowymi systemami przechowywania. Grafy wiedzy odgrywają kluczową rolę, umożliwiając agentom odpytywanie danych korporacyjnych przy użyciu języka naturalnego i logiki biznesowej.

Wartość data fabric opiera się na trzech komponentach: inteligentnych obliczeniach zapewniających szybkość, puli wiedzy dostarczającej zrozumienia biznesowego i kontekstu oraz agentach zapewniających autonomiczne działania oparte na tym zrozumieniu. "To upodmienia pewne, spójne decyzje, a gdy wszystkie te elementy działają razem, AI nie tylko analizuje i interpretuje dane — napędza mądrzejsze, szybsze decyzje, które rzeczywiście tworzą wpływ biznesowy" — mówi Khan.

Obecnie wiele organizacji przemyśla swoją architekturę danych. Zamiast po prostu przenosić dane do pojedynczego repozytorium, szukają sposobów na łączenie informacji między aplikacjami, chmurami i systemami operacyjnymi, zachowując jednocześnie semantykę opisującą sposób działania biznesu.