Nem mindenre megoldás a mesterséges intelligencia 

Szinte mindenki digitalizáción gondolkodik jelenleg, azonban nem biztos, hogy érdemes rögtön a legnagyobb ugrásra várni.

Sokszor inkább a korábbi lemaradásokat kell behozni elsőként, aztán lehet sikeres digitális transzformációt végrehajtani – vélik a Deloitte szakértői.

Minden a digitalizációról szól, de nem kell fejest ugrani a mesterséges intelligenciába.Évek óta szinte minden cég a digitalizációban, az adatmenedzsmentben látja a jövőt, újabban pedig a mesterséges intelligencia felfutása a legfontosabb tendencia.

Azonban érdemes lépésről lépésre elindulni ezeken a területeken is, nem pedig rögtön belevágni egy fejlett és drága rendszer bevezetésébe.

A generatív mesterséges intelligencia felfutása arra ösztönzi az ügyfeleket, hogy ma mindenki ilyen megoldásokat szeretne, mindenki a legfejlettebb és legmodernebb megoldásokat szeretné alkalmazni, azt gondolják, hogy ez majd minden problémájukat megoldja – osztotta meg tapasztalatait Rusznyák András, a Deloitte Magyarország AI & Data csapatának szakértője.

Ugyanakkor szerinte sok vállalkozás azt tapasztalja, hogy rövid távon csalódnia kell, nem a legdivatosabb megoldások adják meg a keresett választ, mert nincsenek mögöttük megfelelő adatok.

Ez pedig jól mutatja azt is, miért értékelődött fel az utóbbi időben az adatmenedzsment, ma már gyakorlatilag minden döntési helyzet igényli, hogy megfelelő minőségű és mennyiségű adat legyen mögötte.

Nem csak a szervezeten belül van ennek jelentősége, hanem kívülről is a szervezetbe vetett bizalom alapja lehet az, milyen adatokat osztunk meg – mondta Dr. Barta Gergő a Deloitte AI Risk & Governance csapatának vezetője.

A legjobb az, ha egy teljes adatirányítási keretrendszert vezet be egy szervezet. Először fontos meghatározni, mit jelent számunkra az adatminőség, például mennyi hiányzó adatot fogadunk el.

Ezt mérhetővé kell tenni – véli a Deloitte szakembere. Szerinte fontos, hogy eszközöket adjunk azoknak az üzleti területeknek a kezébe, akik képesek javítani az adatminőséget.

Ha ez megvan, akkor jöhet be a képbe az IT-részleg a megfelelő szoftverekkel. Sok helyen az IT kezében van az adatmenedzsment, ők kapják meg az új rendszer bevezetését is feladatként, ami néha ahhoz a hibához vezet, hogy egy szoftverintegrációs folyamat lesz belőle. Technikai problémaként tekintenek rá, ami nem jó megközelítés. Ebbe a teljes szervezetet be kell vonni, mert mindenki használ adatokat, ezzel része lesz ennek a változásnak – hangsúlyozta Rusznyák András.

Hosszú távon az a cég lehet sikeres, amelyik megcsinálja azokat a fejlesztéseket, melyekkel az adatfeldolgozásuk és az adatgyűjtésük hatékonyabb lehet. Gyakran a nem megfelelő adatmenedzsment kétszer-háromszor több munkát jelent az ügyfélnek – emelte ki Kerekes Sándor, a Grape Solutions adatintegrációs szakértője.

Felhő = rugalmasságAz utóbbi időben egyre több cég telepítette az adatmenedzsmentjét a felhőbe, Kerekes Sándor szerint ez költséghatékony működtetést tesz lehetővé, illetve nem igényel beruházást, melyek megtérülése ma már kulcskérdés lett. A felhő infrastruktúra jóval rugalmasabban tudja kezelni azt is, ha adott esetben plusz tárhelyre, kapacitásra van szükség. A skálázhatóság Rusznyák András szerint sokat segít abban, hogy egy szervezet a teljes adattárházát egy helyre tudja telepíteni, a felhő segítségével egy komplett tárházat hozhat létre.

Azoknál a szervezeteknél, ahol nem engedélyezett a felhő alapú szolgáltatás, ma már léteznek hibrid megoldások, melyek szintén biztosítani tudják ezt a rugalmasságot és képesek megvédeni az adatot – emelte ki Kerekes Sándor. 

Lényeges, hogy a szervezetek tekintsenek a digitális transzformációra stratégiai lépésként, az adatvagyon felhasználása stratégiai jelentőségű minden szervezet számára, ezért fontos, hogy a felsővezetést is bevonják, a támogatását megszerezzék – foglalta össze Rusznyák András.

Kerekes Sándor szerint rengeteg pénzt és időt lehet spórolni azzal, ha a cégek visszalépnek egyet, kicsiben kezdenek, és onnan bővülnek fokozatosan, kiemelt figyelmet fordítanak a megfelelő adatmenedzsmentre. Főleg azoknál a cégeknél érdemes kis lépésekkel elindulni, melyek még a digitalizáció elején vannak, érdemesebb először csak egy-egy folyamatot automatizálni, javítani az adatok minőségét, és aztán onnan kiterjeszteni a bevált megoldást – tette hozzá.

Az elsődleges lépés a digitalizáció, a digitális transzformáció ennél magasabb szintű. A digitalizáció esetén a folyamat ugyanaz marad, csak digitálisan, míg a digitális transzformáció a teljes szervezetet átalakítja. Először érdemes a digitalizáció szintjét, az esetleges lemaradásokat megvizsgálni, ezt magabiztossá tenni a szervezetben, utána lehet digitális transzformáción gondolkodni. Az AI-alapú adatmenedzsment előfeltétele az, hogy legyen egy egységes, összevont adatbázis, melyből az AI dolgozni tud – foglalta össze a Grape Solutions szakembere.