“Garbage In, Garbage Out” AI w biznesie
Wszyscy mówią dziś o transformacyjnej mocy Sztucznej Inteligencji. Obietnica jest ogromna: od hiperpersonalizacji, przez inteligentne prognozy, po w pełni zautomatyzowane procesy decyzyjne. Jest jednak jeden fundamentalny haczyk, o którym w ferworze entuzjazmu łatwo zapomnieć.
Tym haczykiem jest jedna z najstarszych zasad informatyki: “Garbage In, Garbage Out” (GIGO), czyli “śmieci na wejściu, śmieci na wyjściu”.
W kontekście AI, ta zasada nie jest już tylko ostrzeżeniem. Jest to najważniejszy czynnik decydujący o sukcesie lub porażce całego projektu.
Dlaczego AI jest tak bezbronna wobec “śmieci”?
Tradycyjne oprogramowanie opierało się na sztywnych regułach. Jeśli reguła była zła, poprawiało się regułę. Sztuczna Inteligencja (a konkretnie uczenie maszynowe, ML) działa inaczej – uczy się na podstawie danych.
Model AI nie “rozumie” świata jak człowiek. On statystycznie analizuje gigantyczne zbiory danych i uczy się rozpoznawać wzorce.
- Jeśli karmimy go danymi niekompletnymi – jego prognozy będą niekompletne.
- Jeśli karmimy go danymi niepoprawnymi – jego decyzje będą błędne.
- Jeśli karmimy go danymi stronniczymi (biased) – jego działanie będzie powielać i wzmacniać istniejące błędy.
Model AI karmiony “śmieciami” z absolutną, matematyczną pewnością wyprodukuje “śmieci” – tyle że zrobi to szybciej, na większą skalę i w sposób znacznie trudniejszy do wykrycia niż człowiek.
Czym są “biznesowe śmieci”?
W kontekście firmy, “śmieci” to nie tylko oczywiste błędy. To cały zestaw problemów z danymi, które są codziennością w wielu organizacjach:
- Dane nieustrukturyzowane: Tysiące faktur, umów, wniosków czy maili w formacie PDF i skanach, których nikt nie jest w stanie manualnie przetworzyć na spójne dane.
- Dane niekompletne: Brakujące pola w systemie CRM, puste komórki w kluczowym raporcie Excel.
- Dane niespójne: Ten sam klient wpisany w trzech systemach pod trzema różnymi nazwami (np. “Firma X”, “Firma X Sp. z o.o.”, “X”).
- Dane nieaktualne: Stare adresy, nieaktywne numery kont, dawno nieaktualne cenniki.
- Dane zduplikowane: Te same faktury wprowadzone do systemu wielokrotnie przez różne osoby.
Próba zbudowania inteligentnego systemu (np. anti-fraud lub automatyzacji AP) na takim fundamencie jest jak budowanie wieżowca na bagnie.
Konsekwencje “Garbage Out”: Kiedy AI zaczyna szkodzić
Gdy system AI zaczyna działać na złych danych, skutki są natychmiastowe i kosztowne:
- Błędne decyzje strategiczne: Zarząd podejmuje decyzje na podstawie prognoz AI, które bazowały na nieaktualnych danych sprzedażowych.
- Utrata zaufania klientów: System anti-fraud (zasilony błędnymi danymi) masowo blokuje legalne transakcje uczciwych klientów (tzw. false positives).
- Chaos procesowy: Inteligentny system BPM, zamiast usprawnić, zaczyna kierować dokumenty do złych osób, ponieważ bazuje na niespójnych danych o strukturze firmy.
- Ryzyko prawne: Model AI wykazuje stronniczość (np. w procesie rekrutacji lub ocenie wniosków kredytowych), ponieważ był uczony na historycznych danych, które odzwierciedlały uprzedzenia.
Antidotum na GIGO: Podejście “Data-Centric”
Jak więc uniknąć katastrofy? Kluczem jest zmiana myślenia. Zamiast skupiać się wyłącznie na samym modelu AI (podejście Model-Centric), musimy obsesyjnie skupić się na jakości danych, które do niego trafiają (podejście Data-Centric).
Jak słusznie zauważa jedna z naszych ekspertek w swoim niedawnym wpisie, jakość danych staje się dziś największą szansą (lub największym wąskim gardłem) w drodze do efektywnego wykorzystania AI.
Polecamy analizę: Zapraszamy do zapoznania się z ciekawą perspektywą na temat “Data-Centric AI” w tym wpisie na LinkedIn.
Podejście “Data-Centric” oznacza, że 80% sukcesu projektu AI zależy od tego, co zrobimy zanim dane trafią do modelu. W Foresight wierzymy, że ten proces ma dwa kluczowe filary:
1. Oczyszczanie Danych u Źródła (IDP) Nie można posprzątać bałaganu na samym końcu. Trzeba go zatrzymać na “bramie wejściowej” firmy. Tu właśnie kluczową rolę odgrywa Intelligent Document Processing (IDP). Zanim jakikolwiek dokument (faktura, wniosek, umowa) stanie się “daną”, technologia IDP oparta na AI musi go:
- Odczytać (nawet ze skanu),
- Zrozumieć (zidentyfikować NIP, kwoty, daty),
- Zweryfikować (sprawdzić poprawność z bazami danych).
IDP to pierwszy i najważniejszy filtr jakościowy, który przekształca chaotyczne “śmieci” w czyste, ustrukturyzowane i wiarygodne dane.
2. Utrzymanie Porządku (BPM) Posiadanie czystych danych to jedno. Drugie to zapewnienie, że nie zostaną one “zanieczyszczone” w dalszym procesie. Tu wkracza Business Process Management (BPM). Platforma BPM działa jak centralny system nerwowy, który gwarantuje, że te czyste dane krążą w firmie po ustandaryzowanej, audytowalnej i bezpiecznej ścieżce. BPM pilnuje, aby dane były kompletne na każdym etapie akceptacji czy weryfikacji.
Podsumowanie: Nie kupuj AI, zanim nie posprzątasz danych
Sztuczna Inteligencja to nie magiczna różdżka, która sama naprawi chaotyczne procesy. To potężny wzmacniacz – wzmocni zarówno porządek, jak i bałagan.
Inwestycja w AI bez jednoczesnej inwestycji w jakość danych to najszybszy przepis na kosztowną porażkę. Prawdziwa transformacja cyfrowa nie zaczyna się od skomplikowanych algorytmów, ale od fundamentalnej pracy nad jakością danych – a ta zaczyna się od inteligentnego zarządzania dokumentem i procesem.
Masz pytania dotyczące jakości danych w Twojej firmie?
Chcesz dowiedzieć się, jak przygotować Twoją organizację na erę AI, zaczynając od solidnych fundamentów? Porozmawiajmy. Nasi eksperci pomogą Ci zdiagnozować Twoje procesy i pokazać, jak przekształcić “biznesowe śmieci” w najcenniejszy zasób firmy.