Przewaga danych poprzedza przewagę AI
Duże polskie firmy korzystają z otwartych danych publicznych trzy razy częściej niż ogół (56,6% wobec 17,4%) według danych GUS. Różnica w wykorzystaniu danych poprzedza różnicę w AI. Duże firmy najpierw nauczyły się karmić decyzje danymi, a dopiero potem dołożyły AI.
Duże polskie firmy korzystają z otwartych danych publicznych trzykrotnie częściej niż ogół (56,6% wobec 17,4%) według danych GUS. Różnica w kulturze danych poprzedza różnicę w AI. AI bez nawyku patrzenia na dane, które już masz, to silnik bez paliwa.
Kiedy porównujemy duże firmy z małymi w kontekście AI, zwykle patrzymy na to, kto ma modele i zespoły. Ciekawsza różnica jest wcześniej, o jeden krok, i wiele tłumaczy.
Według GUS w 2024 roku z otwartych danych publicznych korzystało 17,4% polskich przedsiębiorstw, ale wśród dużych aż 56,6%. Dane z obszaru gospodarki i finansów wykorzystywało 14,8% firm. Duże firmy sięgają po zewnętrzne dane trzy razy częściej niż ogół. To nie jest jeszcze o AI. To o nawyku opierania decyzji na danych, a nie na przeczuciu.
Kolejność, o której się zapomina
AI nie działa w próżni. Karmi się danymi, uczy na danych i odpowiada na podstawie danych. Firma, która ma nawyk zbierania, łączenia i patrzenia na dane, ma na czym budować AI. Firma, która decyzje podejmuje na wyczucie, dostanie od AI co najwyżej szybciej podane wyczucie. Dlatego przewaga w danych jest warunkiem przewagi w AI, a nie jej efektem. Duże firmy nie wygrywają, bo mają AI. Mają AI, bo wcześniej wygrały bitwę o dane.
Firmy pytają „jak wdrożyć AI", a moim zdaniem powinny najpierw zapytać, czy w ogóle patrzą na dane, które już mają. AI bez porządku w danych to silnik bez paliwa. W systemie sprzedaży dla brandu alkoholowego w USA voice agenci działają dobrze tylko dlatego, że równolegle zbudowaliśmy platformę, która zebrała rozproszone raporty hurtowni w jedną bazę. To z niej agent wie, co punkt kupował i kiedy kończy mu się zapas. Najtańsza rzecz, jaką firma może zrobić przed AI, to zacząć traktować własne dane poważnie.
Michał Lubański, CTO LUNOLABOd czego zacząć
Nie od AI, tylko od pytania, jakie decyzje w firmie podejmujesz na wyczucie, choć dane, żeby je oprzeć na faktach, już gdzieś są. Uporządkowanie i połączenie tych danych to zwykle tańszy i szybszy krok niż wdrożenie modelu, a jednocześnie warunek, żeby to wdrożenie miało sens. O tej kolejności pisaliśmy w tekście najpierw dane i chmura, potem AI, a analityką zajmujemy się w ramach analizy danych.
CTO i współzałożyciel LUNOLAB
CTO i współzałożyciel LUNOLAB. Odpowiada za całą technologię firmy: architekturę budowanych systemów, infrastrukturę i sprzęt, jakość kodu oraz bezpieczeństwo. Decyduje, jakie technologie i modele AI trafiają do projektów, i pilnuje zasady, że liczby liczy kod, a nie model. Pisze o tym, co dzieje się pod maską wdrożeń AI.
Masz pomysł na wdrożenie technologii u siebie?
Umów bezpłatną rozmowę