Silosy danych jako strategiczne ryzyko w transformacji ERP

Wdrażanie AI w środowisku ERP nie jest już futurystyczną wizją – to realny kierunek rozwoju firm, które chcą zwiększać efektywność operacyjną, automatyzować procesy i podejmować decyzje w oparciu o wiarygodne dane. Jednak zanim jakikolwiek model LLM zacznie generować wartość, organizacja musi odpowiedzieć na jedno fundamentalne pytanie: czy nasze dane są gotowe na sztuczną inteligencję? W praktyce oznacza to, że dane muszą być dokładne, spójne, ustrukturyzowane, odpowiednio zarządzane i dostępne w całym ekosystemie systemów biznesowych. Brak tych fundamentów prowadzi do błędnych prognoz, nieudanych automatyzacji i decyzji opartych na niepełnych lub sprzecznych informacjach. Poniżej przedstawiam kluczowe obszary, które każdy CEO, CFO, CIO i COO powinien przeanalizować przed rozpoczęciem transformacji opartej na AI – szczególnie w kontekście nowoczesnych systemów ERP, takich jak Microsoft Dynamics 365 Finance & Supply Chain Management. Spójność i dokładność danych – fundament skutecznych modeli AI Sztuczna inteligencja wymaga jednolitego, wiarygodnego zestawu danych. Tymczasem wiele firm nadal funkcjonuje w oparciu o rozproszone systemy, moduły i aplikacje legacy, które przechowują dane częściowo pokrywające się, lecz niespójne. Jeżeli różne działy raportują odmienne wartości dla tego samego wskaźnika – np. przychodu, marży czy poziomu zapasów – to AI nie będzie w stanie wygenerować poprawnych rekomendacji. Modele LLM uczą się na danych, które im dostarczamy. Jeśli dane są sprzeczne, wyniki również będą sprzeczne. Ekspercka wskazówka: Standaryzacja kluczowych definicji biznesowych, integracja systemów oraz regularne audyty danych to nie opcja, lecz konieczność. Dopiero wtedy AI może wspierać organizację w podejmowaniu szybkich i trafnych decyzji. Struktura danych – AI nie poradzi sobie z chaosem Modele LLM najlepiej działają na danych ustrukturyzowanych. W praktyce oznacza to, że informacje muszą być: poprawnie skategoryzowane, przechowywane w formatach możliwych do odczytu maszynowego, dostępne w jednym, spójnym ekosystemie danych. Jeśli kluczowe informacje znajdują się w arkuszach Excel, skanach PDF, e‑mailach lub notatkach odręcznych, sztuczna inteligencja nie będzie w stanie ich poprawnie przetworzyć. To prowadzi do błędów w raportowaniu, nieprecyzyjnych analiz i nieefektywnej automatyzacji. Praktyczna obserwacja z projektów ERP: Jeżeli pracownicy muszą ręcznie „wyciągać” dane z wielu źródeł, aby przygotować raport, to AI również będzie mieć z tym problem – tylko na znacznie większą skalę. Ład danych – jasne zasady to mniejsze ryzyko i większa przewidywalność Brak spójnych polityk zarządzania danymi prowadzi do chaosu informacyjnego, błędów ludzkich i ryzyka naruszeń bezpieczeństwa. W kontekście AI oznacza to, że modele mogą przetwarzać dane nieaktualne, nieautoryzowane lub błędnie wprowadzone. Przykłady ryzyk: brak kontroli dostępu może prowadzić do nadpisania danych finansowych, niejasne zasady aktualizacji danych mogą skutkować błędami w automatyzacji, brak odpowiedzialności za jakość danych prowadzi do nieprzewidywalnych wyników AI. Ekspercka wskazówka: AI‑ready governance to jasne role, odpowiedzialności i procesy. Bez tego nawet najlepszy system ERP nie zapewni wiarygodnych wyników. Skalowalność danych – AI rośnie szybciej niż infrastruktura Firmy często zaczynają od małych pilotaży AI, które działają poprawnie… dopóki nie próbujemy rozszerzyć ich na cały biznes. Wtedy okazuje się, że infrastruktura danych nie jest przygotowana na większą liczbę transakcji, użytkowników czy źródeł danych. Jeśli prognozowanie oparte na sztucznej inteligencji działa dla jednej linii produktowej, ale zawodzi przy analizie całego łańcucha dostaw – to sygnał, że architektura danych wymaga modernizacji. Kluczowe obszary do analizy: magazynowanie danych – data lakes, chmura, architektura hybrydowa, moc obliczeniowa – HPC, GPU, skalowalne środowiska chmurowe, integracja – płynny przepływ danych między systemami on‑prem i cloud. Skalowalna architektura danych to warunek konieczny, aby AI mogła rosnąć wraz z biznesem. AI zaczyna się od danych – nie od technologii Wiele firm traktuje AI jako technologię plug‑and‑play. Tymczasem jej prawdziwa wartość ujawnia się dopiero wtedy, gdy dane są: dokładne, spójne, ustrukturyzowane, właściwie zarządzane, dostępne w całej organizacji. Bez tego nawet najbardziej zaawansowane modele nie przyniosą oczekiwanych rezultatów. Konsultanci xalution Group wspierają organizacje w przygotowaniu danych do wdrożeń AI i nowoczesnych systemów ERP. Jeśli chcesz ocenić gotowość swoich danych lub rozpocząć transformację opartą na sztucznej inteligencji, jesteśmy gotowi pomóc.