Az AI kudarcainak valódi oka: nem a modellek, hanem a rossz adatok

A vállalati vezetők hónapok óta ugyanazzal a csalódással szembesülnek: a mesterséges intelligencia bevezetése nem hozza a várt áttörést. A kísérleti projektek elakadnak, az eredmények ellentmondásosak, a döntéshozók pedig egyre türelmetlenebbek.

„Hány ügyfelünk van?” – elsőre triviális kérdésnek tűnik. Mégis, ha egy nagyvállalat CRM-, CDP- és ERP-rendszereinek adatait hasonlítjuk össze, könnyen négy különböző választ kapunk. Az eltérések nem pusztán számháborúról szólnak: az egyes részlegek eltérően definiálják és követik nyilván az ügyféladatokat. A marketing mást tekint ügyfélnek, mint az értékesítés, az operáció vagy a pénzügy. Ilyen alapokon bármilyen mesterséges intelligencia is dolgozik, a végeredmény torz lesz.

Az AI nem javítja, hanem felerősíti a hibákat

A Reltio megbízásából készült kutatás szerint a legtöbb vállalati AI-projekt azért fullad kudarcba, mert a rendszerekbe betöltött adatok minősége gyenge, a források széttagoltak, a definíciók ellentmondásosak. Az AI ezekre nem gyógyír, hanem erősítő: magabiztos hangon ad hamis válaszokat, és ezzel tovább rombolja a bizalmat a technológia iránt.

Az adatmenedzsment a vállalati IT „temetője”: éveken át halogatott feladat, amelyet felvásárlások, átszervezések és költségcsökkentések söpörnek félre. A menedzsment figyelmét gyakran a gyors megtérülést ígérő, látványos AI-use case-ek kötik le, miközben az alapozás elmarad.

Akik időben felismerték, hogy az AI ereje az adatok minőségén múlik, ma előnyből indulnak. A McDonald’s évtizedek óta módszeresen építi adatstruktúráit és folyamatait, így képes volt a mesterséges intelligenciát valódi versenyelőnnyé formálni. Személyre szabott ajánlatok, mobilos rendelés, digitális kioszkok és AI-vezérelt ellátási lánc optimalizálják a működést, csökkentik a hulladékot és növelik a vásárlói elégedettséget.

Az intelligencia korában az adat a valuta

A 20. század ipari kora után most a „tudás- és intelligencia-korban” élünk. A vállalatok, amelyek nem fektetnek az adatok pontosságába, integrációjába és kormányzásába, lemaradnak. A tőzsdei elemzők azonnali AI-eredményeket várnak, de a széttagolt adatvagyon hónapok alatt nem rendezhető. Ehhez kultúraváltás, türelem és dedikált erőforrások kellenek.

Lényeg: a sikeres AI nem a modellek erejével, hanem a mögöttük álló adatok minőségével kezdődik. Aki először az adatait teszi rendbe, és csak utána épít rá mesterséges intelligenciát, hosszú távon versenyelőnyt szerez. Aki ezt megkerüli, az könnyen beragad az ígéretes, de soha be nem fejezett pilotok körforgásába.

• Adatelemzés
• CRM