Mentionsy

🟨 Społeczność analityków

🟦 Kursy - Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Tableau

🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSY

W tym odcinku opowiadam o tym, dlaczego tak wiele firm marzy o wdrożeniu AI, a jednocześnie zupełnie nie jest na to gotowych. I nie chodzi o brak technologii, budżetu czy magicznego „jednego źródła prawdy”. Największe problemy zaczynają się dużo wcześniej — w sposobie, w jaki firmy podchodzą do danych, jak je łączą, jak nimi zarządzają i… jak często zapominają, że nad tym wszystkim musi czuwać ktoś odpowiedzialny.

Pokazuję cztery najczęstsze błędy: źle rozumiane Single Source of Truth, szkodliwą rywalizację między zespołami analitycznymi, chaos narzędziowy oraz brak ownershipu nad danymi. Każdy z nich sprawia, że kolejne technologie — w tym sztuczna inteligencja — nie rozwiązują problemów, tylko je potęgują. Bo jeśli fundamenty są krzywe, to każda kolejna warstwa kosztuje coraz więcej i działa coraz gorzej.

W tym odcinku tłumaczę też, jak można to naprawić: od akceptacji niedoskonałości danych, przez budowanie współpracy między zespołami, po mądre zarządzanie narzędziami i docenianie tych, którzy dbają o stabilność systemów. Jeżeli chcesz, żeby Twoja firma realnie korzystała z danych i AI, a nie tylko płaciła za kolejne licencje — ten odcinek da Ci bardzo konkretny punkt wyjścia.