Organizacje wdrażają GenAI coraz szybciej, ale zaufanie do danych i governance często za tym nie nadążają.
Agentic AI przyspiesza, ale bez zaufanych danych i governance trudno bezpiecznie wyjść poza pilotaże.
Organizacje coraz szybciej wdrażają GenAI i agentic AI. Problem w tym, że zaufanie do danych i governance nie zawsze nadążają za tempem tej adopcji.
Jeszcze niedawno wiele firm traktowało generatywną sztuczną inteligencję jako obszar pilotaży, testów i szybkich eksperymentów. Dziś rozmowa coraz częściej dotyczy wdrożeń produkcyjnych, realnych procesów biznesowych i decyzji wspieranych przez AI.
Z artykułu Informatica, opartego na badaniu 600 liderów danych z różnych regionów świata, wynika, że prawie 7 na 10 organizacji wdrożyło już GenAI. Niemal połowa poszła krok dalej i korzysta z agentic AI, czyli rozwiązań, które nie tylko generują treści lub rekomendacje, ale mogą wykonywać działania w określonym kontekście biznesowym.
To ważna zmiana. Im bardziej AI wchodzi w codzienną pracę organizacji, tym mniej wystarcza samo pytanie: czy mamy dostęp do modelu? Coraz ważniejsze staje się pytanie: czy model działa na danych, którym możemy zaufać?
Jednym z najciekawszych wniosków z materiału Informatica jest tak zwany paradoks zaufania. Według badania 65% pracowników wierzy, że dane stojące za AI są solidne. Jednocześnie 75% liderów danych wskazuje, że pracownicy wymagają znaczącego rozwoju kompetencji w zakresie data literacy, a 74% mówi to samo o AI literacy.
Innymi słowy: zaufanie do AI może rosnąć szybciej niż zdolność organizacji do krytycznej oceny wyników AI.
To ryzyko, które łatwo przeoczyć. Jeśli użytkownicy biznesowi traktują odpowiedzi AI jako gotową prawdę, a nie jako wynik zależny od jakości danych, reguł, kontekstu i ograniczeń modelu, organizacja może podejmować decyzje na podstawie wyników, których nikt wystarczająco dobrze nie rozumie.
AI w środowisku produkcyjnym wymaga solidnych podstaw. Najważniejsze z nich to:
Informatica wskazuje, że 57% organizacji uznaje niezawodność danych za jedną z głównych barier dla AI. To pokazuje, że wyzwania nie kończą się na wyborze technologii, modelu czy platformy.
AI w środowisku produkcyjnym wymaga danych, które są dostępne, opisane, monitorowane i powiązane z właściwym kontekstem. Jeśli dane są rozproszone, niespójne lub trudne do odnalezienia, nawet najlepszy model może generować wyniki, które wyglądają przekonująco, ale są trudne do obrony biznesowo.
Z artykułu wynika również, że poprawa jakości danych pomaga organizacjom w powodzeniu pilotaży GenAI. Jednocześnie w przypadku agentic AI połowa liderów nadal wskazuje jako największe wyzwanie jakość danych oraz ich wyszukiwanie i pobieranie.
Trzy czwarte organizacji przyznaje, że ich governance nie nadąża za adopcją AI. To jeden z najważniejszych sygnałów dla liderów danych, IT i biznesu.
W tradycyjnych projektach analitycznych brak governance często oznaczał chaos raportowy, spory o definicje wskaźników albo ograniczone zaufanie do dashboardów. W projektach AI konsekwencje mogą być szersze, ponieważ wyniki modeli coraz częściej wpływają na obsługę klienta, procesy operacyjne, zgodność regulacyjną i decyzje biznesowe.
Dlatego governance dla AI nie powinno być osobnym, odłożonym na później projektem. Powinno stać się częścią fundamentu, na którym organizacja buduje rozwiązania AI: od katalogowania danych, przez reguły jakości, po kontrolę dostępu, prywatność i odpowiedzialność za użycie danych.
Organizacje, które chcą przejść z pilotaży AI do bezpiecznego skalowania, powinny zacząć od kilku prostych pytań.
Te pytania są mniej efektowne niż prezentacja nowego modelu lub kolejnego przypadku użycia. Ale to właśnie one decydują o tym, czy AI będzie narzędziem wspierającym decyzje, czy kolejnym źródłem niepewności.
AI nie skaluje się tylko dzięki modelom. Skaluje się dzięki zaufanym danym, jasnemu governance i ludziom, którzy rozumieją, jak z AI korzystać odpowiedzialnie.
Rok 2026 może być dla wielu firm momentem przełomowym w adopcji AI. GenAI i agentic AI wychodzą poza fazę eksperymentów i coraz częściej trafiają do realnych procesów biznesowych.
Jednak im większa rola AI w organizacji, tym większe znaczenie mają fundamenty: jakość danych, governance, prywatność, bezpieczeństwo oraz kompetencje pracowników. Bez nich wdrożenie może wyglądać nowocześnie na poziomie interfejsu, ale pozostawać kruche na poziomie decyzji.
Dlatego dojrzałość AI warto mierzyć nie tylko liczbą uruchomionych przypadków użycia. Równie ważne jest to, czy organizacja potrafi wyjaśnić, skąd AI bierze dane, jak je interpretuje i kto odpowiada za ich wiarygodność.
Źródło: Informatica, CDO Insights 2026 – AI Adoption Accelerates, But Trust and Governance Lag Behind
https://www.informatica.com/blogs/cdo-insights-2026-ai-adoption-accelerates-but-trust-and-governance-lag-behind.html
