Reklama
OFERTA SPECJALNA na NAJWYŻSZY pakiet subskrypcji! Wersję Platinum - OFERTA LIMITOWANA
AI SZTUCZNA INTELIGENCJA

Co się dzieje, a co zaniedbano w sferze danych, analityki oraz sztucznej inteligencji 

9 lutego 2023 8 min czytania
Zdjęcie Randy Bean - doradca dla firm z listy Fortune 1000 w zakresie przywództwa w obszarze danych i AI. Autor książki Fail Fast, Learn Faster: Lessons in Data-Driven Leadership in an Age of Disruption, Big Data, and AI (Wiley, 2021).
Randy Bean
Zdjęcie Thomas H. Davenport - Profesor informatyki i zarządzania w Babson College w Wellesley, w stanie Massachusetts, członek MIT Initiative on the Digital Economy (Inicjatywy MIT na rzecz Gospodarki Cyfrowej) oraz NewVantage Partners. Starszy doradca w Deloitte Analytics.
Thomas H. Davenport
Co się dzieje, a co zaniedbano w sferze danych, analityki oraz sztucznej inteligencji 

Streszczenie: Organizacje nieustannie inwestują w dane, analitykę oraz sztuczną inteligencję, a w 2023 roku planują zwiększenie nakładów na te obszary, mimo niepewności gospodarczej. Jednym z kluczowych trendów jest wzrost znaczenia roli dyrektora ds. danych (CDO), który w wielu firmach odpowiada także za analitykę i sztuczną inteligencję. 92% liderów ds. danych deklaruje, że ich inwestycje w dane przyniosły wymierne korzyści biznesowe. Jednak mimo tego sukcesu, wyzwaniem pozostaje aspekt ludzki – kultura organizacyjna, ludzie i procesy, które nie zmieniają się w takim tempie jak technologia. Większość firm wskazuje na problemy związane z wdrożeniem podejścia data-driven, gdzie barierą są właśnie kwestie związane z zarządzaniem ludźmi.

Pokaż więcej

Organizacje nieprzerwanie inwestują w szeroko pojęte dane. W 2023 roku, pomimo wysokiego poziomu niepewności co do sytuacji gospodarczej, większość firm planuje jeszcze więcej inwestować w ten obszar. Jednak ludzki wymiar danych ciągle stanowi wyzwanie dla wielu, a liderom odpowiedzialnym za te działania nie spieszy się do zmiany nastawienia i pochylenia się nad nim.

W ciągu ostatniego roku wiele działo się w obszarze sztucznej inteligencji. Sądząc po wynikach 11. edycji dorocznej ankiety przeprowadzanej przez NewVantage Partners z udziałem menedżerów z obszaru danych i analityki, niektóre trendy rozwijają się w słusznym kierunku. Przykładowo, coraz więcej firm powołuje do życia stanowiska menedżerskie wysokiego szczebla do zarządzania sferą danych i ich analizy. Rola dyrektora do spraw danych (chief data oficer, CDO) szybko rozpowszechniła się w wielu sektorach i branżach. Ze wspomnianego badania ankietowego wynika, że w 83% badanych firm istnieje stanowisko CDO lub CDAO (dyrektor do spraw danych i analityki).

Coraz więcej organizacji (69% wg tegorocznej ankiety) oficjalnie włącza obszary analityki i sztucznej inteligencji do zakresu odpowiedzialności swoich CDO. Uważamy, że to dobry pomysł, bo wykazanie wartości poprzez samo zarządzanie danymi jest po prostu zbyt trudne.

Dyrektorzy odpowiedzialni za dane mają poczucie, że naprawdę generują konkretną wartość. W tegorocznej edycji ankiety 92% badanych na stanowiskach CDO/CDAO oraz liderów w obszarze zarządzania danymi zgodnie twierdzi, że ich firmy zrealizowały wymierną wartość biznesową dzięki inwestycjom w dane oraz analitykę. Ten odsetek jest mniej więcej taki sam jak w zeszłym roku i drastycznie wyższy niż pięć lat temu, kiedy to zaledwie 48% uczestników badania zadeklarowało realny zwrot z inwestycji w ten obszar. W dodatku nie brakuje optymizmu co do dalszych postępów: 98% liderów i liderek odpowiedzialnych za dane uważa, że ich firmy zyskają na tych inicjatywach także w 2023 roku.

Organizacje nieprzerwanie inwestują w szeroko pojęte dane. Aż 88% firm zadeklarowało wzrost przeznaczanych na ten obszar środków w 2022 roku. Z obserwacji wynika, że 41% firm najwięcej zainwestowało w modernizację danych, natomiast 82% planuje zająć się tym w najbliższej przyszłości. W 2023 roku 80% organizacji zwiększy swoje nakłady na tworzenie produktów do przetwarzania danych. Jesteśmy zdania, że trend ten sprzyja rozwojowi i zastosowaniu systemów analitycznych oraz AI. W 2023 roku, pomimo wysokiego poziomu niepewności co do sytuacji gospodarczej, 94% badanych organizacji planuje więcej inwestować w dane. I bardzo dobrze.

Zaniechania w obszarze „ludzkim”

Jednak wszystkim tym pozytywnym zjawiskom, które świadczą o rosnącym znaczeniu danych, towarzyszą bardzo powolne zmiany – a czasem nawet uwstecznienie – w innych obszarach. Ludzki wymiar danych nadal stanowi wyzwanie dla wielu firm, a liderom odpowiedzialnym za ten obszar nie spieszy się do zmiany nastawienia i pochylenia się nad czynnikiem ludzkim.

W ciągu ostatnich lat przeważająca większość ankietowanych (w tym roku to 80%) wskazuje, że główne przeszkody na drodze do stworzenia organizacji zarządzanej na podstawie danych (data‑driven) – czyli kultura, ludzie, procesy i organizacja pracy – mają charakter ludzki, a nie technologiczny. Nic zatem dziwnego, że badani nie widzą większych postępów na drodze do tego celu. Jedynie 24% z nich opisuje swoje firmy jako data‑driven, podczas gdy zaledwie 21% wskazuje na istnienie kultury wysoko ceniącej wykorzystanie danych w procesach decyzyjnych.

Główne przeszkody na drodze do stworzenia organizacji data‑driven – kultura, ludzie, procesy i organizacja pracy – mają charakter ludzki, a nie technologiczny.

Tymczasem z ankiety wynika, że menedżerowie odpowiedzialni za dane koncentrują się głównie na kwestiach niezwiązanych z czynnikiem ludzkim, takich jak modernizacja danych, produkty do przetwarzania danych, jakość oraz architektura danych. Niespełna 2% badanych uznało rozumienie i umiejętność korzystania z danych (data literacy) za priorytetowy obszar do inwestycji.

Poza wynikami wspomnianej ankiety mamy styczność z różnymi przedsiębiorstwami jako doradcy bądź prowadząc badania naukowe i dostrzegamy wówczas bardzo niewiele działań na rzecz kształtowania nowej kultury lub zachowań w obszarze danych. Nawet programy rozwijające umiejętność korzystania z danych — zwykle bardzo ogólnikowe i realizowane w formie nudnych kursów online — nie wywołują pożądanego efektu. Tylko nieliczne organizacje zdefiniowały role i stanowiska odpowiedzialne za tworzenie kultury i nawyków w sferze danych, analityki i sztucznej inteligencji. Kiedy w wyszukiwarce serwisu LinkedIn wpisaliśmy frazę „data‑driven culture czar” (guru kultury organizacyjnej data‑driven) czy bardziej prozaiczną „director of data‑driven culture” (dyrektor w obszarze kultury data‑driven) nie znaleźliśmy żadnych ofert pracy ani osób aktualnie pełniących podobną funkcję.

Nie wszyscy dostrzegają znaczenie kultury

Jeden z nas, Tom, szukał niedawno materiałów do nowej książki (All In on AI) o firmach agresywnie wykorzystujących sztuczną inteligencję. W trakcie tych poszukiwań natrafił na instytut badawczy działający przy pewnej uczelni, który otrzymał ostatnio miliony dolarów na badania nad zastosowaniem uczenia maszynowego (machine learning) w swojej dziedzinie nauki. Kiedy Tom zapytał zarządzających tą instytucją o ewentualne bariery na drodze do realizacji tego celu, wszyscy oni na pierwszym miejscu wymienili kulturę. Stwierdzili, że eksperci w dziedzinie AI – zwykle informatycy – i naukowcy z innych dziedzin często nie potrafią znaleźć wspólnego języka ani nie pojmują w ten sam sposób celów oraz kryteriów sukcesu.

Zapytani, jak zamierzają wobec tego rozwiązać problemy tkwiące w kulturze organizacyjnej, zareagowali niepewnością. Na sugestię Toma, że antropolog kultury albo inny ekspert w dziedzinie nauk społecznych może pomóc im rozeznać się w sytuacji i wskazać możliwe rozwiązania, odpowiedzieli umiarkowanym entuzjazmem. Jedna z osób stwierdziła, że niezłym pomysłem byłoby zatrudnienie do tego celu jakiegoś doktoranta albo doktorantki. Inni przychylili się do tej myśli.

Wspomniany instytut prowadzi projekty badawczo‑naukowe na najwyższym światowym poziomie i nikomu nie przyszłoby do głowy powierzenie badań choćby w dziedzinach informatyki czy chemii doktorantom. Pracują tam wyłącznie światowej klasy naukowcy. I wydaje nam się, że pomysł zwrócenia się do doktorantów wcale nie został potraktowany poważnie, ponieważ Tom zaproponował swoją pomoc w znalezieniu odpowiedniej osoby, ale instytut nie podjął tematu.

To tylko jeden przykład, ale dobrze ilustruje szersze zjawisko i istniejące bariery. Jeżeli nie zaczniemy aktywnie szukać rozwiązań wspomnianych problemów natury ludzkiej, szanse na zmiany w dobrym kierunku są nikłe. I zapewne dlatego wiele firm, nawet tych dużych z ogromnymi budżetami na rozwój technologii, pomimo upływu czasu wcale nie zaczyna być data‑driven, czyli bardziej i skuteczniej kierować się danymi w swoich procesach decyzyjnych.

Wiele firm, nawet tych dużych z ogromnymi budżetami na rozwój technologii, pomimo upływu czasu wcale nie zaczyna być data‑driven.

Pewien duży bank wydał w 2022 roku kilkanaście miliardów dolarów na technologie informacyjne. Mniej więcej połowa tych nakładów została przeznaczona na wprowadzenie nowych produktów i usług cyfrowych oraz rozwiązań technologicznych wspierających codzienną działalność. Kilka miliardów wydano na projekty technologiczne w poszczególnych jednostkach biznesowych, a pozostała kwota poszła na modernizację infrastruktury, ucyfrowienie procesów i zwiększenie skali zastosowania istniejących platform. Rzecz jasna żadna z tych inwestycji nie była pozbawiona sensu, ale budżet w ogóle nie uwzględniał wydatków na zmiany w sferze kultury organizacyjnej.

Wydawać by się mogło, że wspomniany bank i inne duże przedsiębiorstwa zdołałyby przeznaczyć chociaż niewielką sumę na pokonanie „największej przeszkody w budowaniu organizacji kierującej się danymi”, czyli na wsparcie menedżerów podejmujących decyzje dotyczące technologii, a także pracowników oraz klientów korzystających z tej technologii, danych, analityki i sztucznej inteligencji. Bo tylko wtedy rozwiązania technologiczne będą naprawdę przydatne. Dopóki te kwestie nie zostaną w świadomy sposób rozwiązane, dopóty inwestycje w IT nie będą przynosić pożądanych rezultatów.

O autorach
Tematy

Może Cię zainteresować

przywództwo bez hierarchii w korporacji Jak Samsung Electronics Polska rzuca wyzwanie hierarchii

W obliczu rosnącej złożoności biznesu hierarchiczne modele zarządzania coraz częściej zawodzą. Artykuł analizuje, jak Samsung Electronics Polska wdraża koncepcję „Leader to Leader”, odwracając tradycyjną piramidę decyzyjną. Na przykładzie tej transformacji pokazujemy, dlaczego bezpieczeństwo psychologiczne, decentralizacja decyzji i świadome oddanie kontroli mogą stać się źródłem przewagi konkurencyjnej nawet w najbardziej sformalizowanych organizacjach.

Wideokonferencje i nowoczesne biuro: jak technologia i przestrzeń tworzą nowy standard współpracy. CZĘŚĆ II

Jak wybrać kabinę akustyczną do pracy hybrydowej, by spotkania online były naprawdę efektywne? W drugiej części cyklu pokazujemy checklistę decyzji, typowe błędy oraz technologie Jabra, które zapewniają widoczność i świetny dźwięk.

Wideokonferencje i nowoczesne biuro: jak technologia i przestrzeń tworzą nowy standard współpracy. CZĘŚĆ I

Wideokonferencje nie działają „same z siebie”. O jakości spotkań hybrydowych decyduje widoczność, dźwięk i przestrzeń, która wspiera koncentrację. Sprawdź, jak technologia Jabra i kabiny akustyczne Bene tworzą nowy standard współpracy.

Niektórzy wcale nie ciepią na wypalenie. Są wyczerpani etycznie

Wypalenie zawodowe jest powszechnym zjawiskiem wśród osób pracujących pod nieustanną presją. Ale nie zawsze jest to właściwa diagnoza. Gdy ludzie są wyczerpani pracą, która wydaje się pusta lub niespójna z ich wartościami, problemem nie jest brak wytrzymałości. Problemem jest brak sensu. Dopóki organizacje nie będą gotowe skonfrontować się z tym rozróżnieniem, będą nadal leczyć niewłaściwy problem i dziwić się, że nic się nie zmienia.

 

Poradnik CEO: Jak radzić sobie z trudnymi członkami rad nadzorczych

Prezesi i dyrektorzy zarządzający (CEO) nie unikną kontaktu z trudnymi osobowościami w radach nadzorczych, ale mogą nauczyć się mitygować wyzwania, jakie te postaci stwarzają. Kluczem do sukcesu jest odróżnienie problemów personalnych od wadliwych procesów, współpraca z kluczowymi sojusznikami oraz konsekwentne wzmacnianie relacji w celu budowania wartości biznesowej.

AI w polskiej medycynie: lepsza diagnostyka vs. ryzyko utraty kompetencji

Polskie szpitale i uczelnie medyczne coraz śmielej korzystają z możliwości sztucznej inteligencji – od precyzyjnej diagnostyki onkologicznej w Tychach, po zaawansowane systemy wizyjne rozwijane na AGH. Algorytmy stają się „drugim okiem” lekarza, istotnie zwiększając wykrywalność zmian nowotworowych. Jednak za technologiczną euforią kryje się ryzyko nazywane „lenistwem poznawczym” – lekarze wspierani przez AI tracą biegłość w samodzielnej diagnozie.

Puste przeprosiny w pracy, czyli więcej szkody niż pożytku

Większość menedżerów uważa, że szczere wyznanie winy zamyka temat błędu. Tymczasem w środowisku zawodowym puste deklaracje skruchy działają gorzej niż ich brak – budują kulturę nieufności i wypalają zespoły. Jeśli po Twoim „przepraszam” następuje „ale”, właśnie wysłałeś sygnał, że nie zamierzasz nic zmieniać.

Dlaczego 95% wdrożeń AI kończy się porażką? I jak znaleźć 5% tych udanych?

Sztuczna inteligencja nie jest dziś wyzwaniem technologicznym, lecz testem dojrzałości organizacyjnej. W rozmowie z Tomaszem Kostrząbem AI jawi się nie jako cel sam w sobie, ale jako narzędzie głębokiej transformacji procesów, ról i sposobu myślenia liderów. Tekst pokazuje, dlaczego większość wdrożeń AI kończy się porażką, gdzie firmy popełniają kluczowe błędy oraz jak połączyć technologię z ludźmi i biznesem, by osiągnąć realną wartość.

zarządzanie szybkim wzrostem firmy Jak radzić sobie z szybkim wzrostem

Szybki wzrost organizacji niesie ze sobą wyzwania związane z podziałami między wczesnymi członkami zespołu a nowo przyjętymi pracownikami. Kluczem do sukcesu jest budowanie wspólnego języka, tożsamości oraz kultury sprzeciwu, które pomagają skutecznie integrować różnorodne zespoły i wykorzystywać potencjał różnorodności.

Od czego zacząć porządkowanie analityki internetowej?

Chaotyczna analityka internetowa prowadzi do błędnych decyzji i nieefektywnego wydatkowania budżetów marketingowych. Audyt danych, właściwa konfiguracja GA4, zarządzanie zgodami oraz centralizacja tagów w Google Tag Managerze to fundamenty, od których należy zacząć porządkowanie analityki, aby realnie wspierała cele biznesowe.

Materiał dostępny tylko dla subskrybentów

Jeszcze nie masz subskrypcji? Dołącz do grona subskrybentów i korzystaj bez ograniczeń!

Subskrybuj

Otrzymuj najważniejsze artykuły biznesowe — zapisz się do newslettera!