🎯 Definicja
Skupienie AI na Wartości Biznesowej to zmiana paradygmatu w projektach danych i AI: przejście od “robimy AI, bo to modne” lub “robimy Governance, bo regulator każe” do “robimy AI, aby zarobić lub zaoszczędzić pieniądze”.
🔑 Kluczowe punkty
- Shift: Od Compliance (Zgodność) do Value (Wartość).
- GenAI: Jest katalizatorem, który pozwala szybciej pokazać korzyści (np. skrócenie czasu pracy).
- Trusted Data: Bez czystych danych (Lineage, Catalog), AI jest ryzykowną zabawką, a nie produktem biznesowym.
📚 Szczegółowe wyjaśnienie
Wielu liderów danych zaczynało od wdrażania Data Governance jako wymogu prawnego (RODO). Teraz muszą udowodnić zwrot z inwestycji (ROI). Produkty Danych (Data Products) wspierane przez AI mają rozwiązywać konkretne problemy:
- Automatyzacja obsługi klienta.
- Szybsza analiza ryzyka.
- Lepsze targetowanie marketingu.
💡 Przykład zastosowania
Zamiast wdrażać “Platformę AI dla wszystkich”, firma wdraża “Inteligentnego Asystenta dla Działu Prawnego”, który skraca czas analizy umów o 50%. To jest mierzalna wartość biznesowa, która uzasadnia inwestycję w jakość danych i Governance pod spodem.
📌 Źródła
- “Data Strategy: How to Profit from a World of Big Data, Analytics and the Internet of Things”.
👽 Brudnopis
- Koniec ery “Proof of Concept” (PoC), początek ery “Proof of Value” (PoV).
- Zaufanie (Trust) jest walutą w świecie AI.