Rosnąca integracja sztucznej inteligencji (AI) w operacjach przedsiębiorstw napotyka na kluczowe wyzwanie: dostępność danych. Niedawne zmiany w polityce, takie jak nowe ograniczenia Salesforce dotyczące danych firmowych w Slacku, podkreślają rosnący trend, który może znacząco utrudnić transformacyjny potencjał AI. Choć te ograniczenia przepływu danych wydają się nieznaczne, stanowią one kluczowy moment w sposobie, w jaki firmy wykorzystują AI i zarządzają swoimi informacjami cyfrowymi.
Podstawowa obietnica AI leży w jej zdolności do analizowania kompleksowych danych kontekstowych i działania na ich podstawie. Aby organizacje mogły w pełni odblokować wzrost produktywności dzięki AI, wymagany jest swobodny dostęp do zunifikowanego widoku komunikacji, projektów i plików. Pojawiający się trend narzucania przez dostawców ograniczeń dotyczących danych grozi fragmentacją tego niezbędnego krajobrazu danych, tym samym utrudniając skuteczność AI i cofając postęp w realizacji jej pełnej propozycji wartości. Te ograniczenia, czego przykładem są limity danych w Slacku, bezpośrednio wpływają na komunikację w czasie rzeczywistym, która jest kluczowym elementem świadomego podejmowania decyzji i zwiększonej wydajności zespołu.
Sytuacja ta stwarza paradoks: firmy dokonują znaczących inwestycji w technologie AI, jednocześnie pozwalając dostawcom na tworzenie silosów danych. Te silosy blokują informacje, których systemy AI potrzebują do optymalnego funkcjonowania. Rozbieżność między inwestycjami w AI a dostępnością danych może prowadzić do znacznego niedoboru oczekiwanych zwrotów.
Walka o uzyskanie wartości z AI jest już powszechnym problemem, a badania wskazują na wysoki wskaźnik niepowodzeń projektów AI, w dużej mierze przypisywany fragmentacji danych. W miarę ewolucji możliwości AI w zakresie zarządzania złożonymi zadaniami, takimi jak nadzór nad projektami i alokacja budżetu, brak kompletnych danych kontekstowych stanie się coraz bardziej widoczny i szkodliwy. Obecne ograniczenia w dostępie do danych narzucane przez dostawców mają na celu pogorszenie istniejących silosów, co dodatkowo ograniczy zdolności operacyjne AI.
Aby sprostać tym wyzwaniom, przedsiębiorstwa powinny priorytetowo traktować strategiczną konwergencję, zamiast dążyć do licznych, rozproszonych narzędzi AI. Podejście to obejmuje konsolidację przepływów pracy, źródeł danych i systemów, aby zapewnić, że AI działa z holistycznym zrozumieniem kontekstu organizacyjnego. Ponadto firmy muszą strategicznie dywersyfikować swoich dostawców technologii, aby zminimalizować wpływ zmian polityki pojedynczego dostawcy na ich plan operacyjny. Przyjęcie otwartych systemów z solidnymi interfejsami API i interoperacyjnością jest również kluczowe, umożliwiając organizacjom utrzymanie kontroli nad swoimi danymi i dostosowanie się do zmieniających się polityk dostawców bez zakłócania krytycznych inicjatyw AI.
