Spójne dane jako warunek wstępny AI: lekcja dla polskiej administracji

Jeden z wiodących dostawców systemów dla dużych organizacji ogłosił gruntowne zmiany w sposobie, w jaki jego platforma organizuje dane handlowe. Nie chodzi o nowy model AI ani o spektakularną funkcję. Chodzi o coś przyziemnego, ale fundamentalnego: o to, żeby dane z różnych modułów systemu mówiły tym samym językiem i były dostępne w jednym miejscu. Powód jest prosty. Przez lata przedsiębiorstwa zbierały dane o klientach, transakcjach i produktach w oddzielnych silosach. Kiedy przyszedł czas na wdrożenie AI, okazało się, że systemy rekomendacji wyświetlają generyczne wyniki, bo nie mają dostępu do spójnego obrazu klienta. Algorytm jest dobry, ale nie ma czym pracować. Branża zaczyna więc naprawiać fundamenty, zamiast dokładać kolejne warstwy modeli.

Co to oznacza dla polskich urzędów i instytucji publicznych

Administracja publiczna wpada dokładnie w tę samą pułapkę, tylko pod innymi nazwami. Obywatel składa wniosek przez ePUAP, dzwoni na infolinię, odbiera decyzję pocztą i przychodzi osobiście do urzędu. Każdy z tych kontaktów generuje dane, które trafiają do osobnych systemów, często wzajemnie niekompatybilnych. Kiedy urząd chce wdrożyć AI do obsługi zapytań lub automatyzacji procesów, natychmiast napotyka na tę samą barierę, którą właśnie starają się obalić globalne korporacje.

Z naszych doświadczeń w pracy z instytucjami publicznymi wynika, że największe problemy to:

• Brak jednolitych identyfikatorów obywatela między systemami departamentów lub wydziałów,
• Różne formaty danych w systemach dziedzinowych zakupionych od różnych dostawców,
• Brak aktualnej mapy systemów, czyli wiedzy o tym, co w ogóle istnieje i gdzie jest przechowywane,
• Dane historyczne niedostępne dla nowych narzędzi, bo tkwią w starszych bazach bez API.

To nie są problemy techniczne, które rozwiąże zakup nowego oprogramowania AI. To są problemy architektoniczne, które trzeba zaadresować na poziomie strategii cyfryzacji. Doświadczenia z sektora enterprise pokazują, że organizacje, które zainwestowały w porządek danych przed wdrożeniem AI, osiągają efekty. Organizacje, które pominęły ten krok, kupują drogie narzędzia i uruchamiają je na chaotycznych danych, a wyniki są mizerne.

Warto też zwrócić uwagę na praktyczny wymiar zakupowy. Dostawcy systemów dla administracji publicznej coraz częściej ogłaszają funkcje AI w swoich platformach. Zanim urząd zdecyduje się na rozbudowę lub nową umowę, warto zadać dostawcy konkretne pytania: w jaki sposób system ujednolica dane między modułami, czy oferuje standardowe API i jak radzi sobie z integracją z rejestrami zewnętrznymi. Odpowiedzi na te pytania powiedzą więcej o realnej gotowości platformy do AI niż jakikolwiek slajd w prezentacji sprzedażowej.

Trend, który obserwujemy w dużych systemach komercyjnych, dotrze do administracji publicznej, bo te same platformy obsługują coraz więcej urzędów. Instytucje, które już teraz zadbają o porządek w danych, będą mogły skorzystać z tych zmian. Pozostałe będą gonić zaległości. Jeśli chcesz wiedzieć, na jakim etapie gotowości danych jest Twoja instytucja, umów się z nami na bezpłatny audyt.