IBM: Silosi podataka su Ahilova peta AI

Najveća prepreka za skaliranje veštačke inteligencije u velikim organizacijama nije sama tehnologija, već uporni problem silosâ podataka, prema novoj studiji IBM Institute for Business Value.

Ed Lovely, potpredsednik i glavni direktor za podatke u IBM-u, opisao je silose podataka – gde podaci iz različitih odeljenja kao što su finansije, ljudski resursi i marketing ostaju izolovani – kao "Ahilovu petu" moderne strategije podataka.

Cena Fragmentacije

Izveštaj, zasnovan na anketi 1.700 viših lidera za podatke, naglašava direktan, negativan uticaj ove fragmentacije na AI projekte. Kada su podaci u silosima, svaka AI inicijativa pretvara se u dugotrajan, šestomesečni do dvanaestomesečni "projekat čišćenja podataka". Timovi provode više vremena pripremajući i usklađujući podatke nego generišući vredne uvide.

Ova neefikasnost je direktna pretnja konkurentskoj prednosti. Za glavne informacione direktore (CIO) i glavne direktore za podatke (CDO), fokus se mora prebaciti sa pukog prikupljanja i zaštite podataka na njihovo efikasno korišćenje za pokretanje novih AI sistema.

Novi Arhitektonski Pristup

Da bi se ovo prevazišlo, 81 procenat anketiranih CDO-a sada usvaja strategiju "dovođenja AI do podataka", umesto skupog i sporog procesa premeštanja podataka na centralnu lokaciju. Ovaj pristup se oslanja na moderne arhitektonske obrasce kao što su data mesh i data fabric, koji stvaraju virtuelizovani sloj za pristup podacima tamo gde se nalaze.

Studija je takođe otkrila rastuće poverenje u AI agente koji mogu autonomno da uče i deluju, pri čemu 83 procenta CDO-a veruje da koristi od njihovog uvođenja nadmašuju rizike. Primeri iz stvarnog sveta pokazuju potencijal:

• Medtronic je automatizovao usklađivanje faktura, smanjujući vreme sa 20 minuta na samo osam sekundi sa tačnošću većom od 99%.
• Matrix Renewables je implementirao centralizovanu platformu za podatke, što je dovelo do 75% smanjenja vremena izveštavanja.

Izazov Nedostatka Talenata

Uprkos arhitektonskim rešenjima, najveća prepreka ostaje nedostatak talenata. Oštar porast sa 62 procenta u 2024. na 77 procenata u 2025. godini CDO-a prijavljuje poteškoće u privlačenju ili zadržavanju vrhunskih talenata za podatke. Štaviše, 82 procenta CDO-a "zapošljava za uloge u vezi sa podacima koje nisu postojale prošle godine u vezi sa generativnom veštačkom inteligencijom", što ukazuje na metu koja se brzo kreće za potrebne veštine.

IBM zaključuje da uspeh u korporativnom AI zavisi od uspostavljanja besprekorno integrisane arhitekture podataka i negovanja kulture vođene podacima u celoj organizaciji.

Izvor: Ryan Daws, artificialintelligence-news.com, 13. novembar 2025.