Błędy w interpretacji danych: Dlaczego kontekst biznesowy w analizie jest kluczowy?

49 proc. analityków wskazuje na istotny problem: firmy podejmują decyzje oparte na danych, w których kontekst biznesowy został pominięty lub zinterpretowany w sposób nieprawidłowy. Eksperci podkreślają, że kluczem do poprawnej analityki jest uwzględnianie kontekstu biznesowego oraz dostosowanie narzędzi do potrzeb pracowników.

Rosnące zapotrzebowanie firm na szybkie przetwarzanie informacji idzie w parze z tym, że 64 proc. liderów biznesowych analizuje i interpretuje dane z pomocą sztucznej inteligencji. Tylko 53 proc. badanych sięga po wsparcie specjalistów technicznych, a efekt stosowania AI bywa często odwrotny do zamierzonego. 49 proc. analityków dostrzega, że organizacje podejmują decyzje na podstawie danych, w których kontekst biznesowy został pominięty lub błędnie zinterpretowany.

Halucynacje i bariery techniczne w analityce AI

Problemy z wynikami dostarczanymi przez AI nie zawsze wynikają z halucynacji, czyli generowania fałszywych statystyk lub podawania nieprawdziwych informacji. 74 proc. użytkowników narzędzi analitycznych opartych na AI przyznaje, że w swojej pracy korzystało z wyników, które później okazały się błędne. Ograniczenia te wynikają m.in. z niezoptymalizowanych promptów, metod trenowania AI oraz braku systemów kontrolujących kontekst zapytań.

Maciej Wawrzyniak, Dyrektor obszaru baz danych i inżynierii danych w Linux Polska, wskazuje na barierę komunikacyjną między biznesem a technologią. 63 proc. analityków twierdzi, że błędy wynikają z problemów podczas przekładania kwestii biznesowych na zapytania techniczne. 93 proc. badanych uważa, że wyniki byłyby lepsze, gdyby pytania dotyczące danych były zadawane w języku naturalnym, a chatboty automatycznie tłumaczyły je na zapytania SQL.

Znaczenie kontekstu dla bezpieczeństwa i efektywności

Nawet poprawna technicznie analiza AI nie przynosi wartości, gdy wyniki nie uwzględniają specyfiki organizacji, jej możliwości, ograniczeń oraz celu, który chce osiągnąć. Tomasz Dziedzic, CTO Linux Polska, podkreśla, że analiza nie powinna być oderwana od kontekstu rynkowego. Aby ograniczyć ryzyko błędnych zaleceń, w strukturze plików z danymi należy uwzględniać szczegółowe metadane kontekstowe, takie jak cel biznesowy, źródła informacji oraz definicje wskaźników.

Brak kontekstu wpływa również na bezpieczeństwo operacyjne. Tomasz Dziedzic zaznacza, że analiza ryzyka musi bazować na szerokim kontekście biznesowym i technologicznym, obejmującym m.in. specyfikę branży, zmiany w licencjach, dane historyczne o cyberatakach oraz regulacje prawne. Dzięki temu narzędzia AI mogą wskazywać nie tylko podatności, ale też wpływ zagrożeń na ciągłość działania firmy.

Rozproszenie danych jako bariera wdrożeniowa

Wyzwaniem jest także stale rosnąca ilość danych, która według ekspertów wzrasta o około 30 proc. każdego roku. Typowe przedsiębiorstwo wykorzystuje średnio 21 baz danych operacyjnych oraz 21 usług chmurowych. Jedną z istotnych przyczyn powstawania błędów w procesach analitycznych jest fakt, że informacje są przechowywane w sposób nieuporządkowany i pochodzą z wielu różnych źródeł.

Tomasz Sąciński, Senior Solutions Architect w Linux Polska, podkreśla, że rozproszone źródła utrudniają zadanie narzędziom analitycznym. Problemem jest brak spójnych informacji oraz trudna komunikacja między rozwiązaniami AI a systemami IT. Wybór modeli powinien być zatem uzależniony od potrzeb biznesowych i możliwości ich integracji z istniejącą infrastrukturą.

Warstwa semantyczna, która nadaje danym kontekst biznesowy i ułatwia modelom interpretację informacji, ma duże znaczenie dla skuteczności analiz. Według szacunków inwestowanie w ten obszar może zwiększyć dokładność agentów AI nawet o 80 proc., co ograniczy ryzyko podejmowania złych i często kosztownych decyzji w firmach.

Źródło: Linux Polska / Lightscape

Fot. DC Studio / Freepik