Od ‘Garbage In’ do genijalnosti: Data Governance kao neophodan preduslov za uspešne AI projekte
U eri u kojoj generativna i agentna veštačka inteligencija (AI) preoblikuju tržišta, kompanije se nalaze pred ključnim pitanjem: Koliko su njihovi podaci zapravo spremni za AI revoluciju? Iako većina rukovodilaca sanja o „pametnim“ algoritmima koji će povećati produktivnost i profit, a u isto vreme optimizovati operativne troškove, istraživanja pokazuju da bez kvalitetnih, sigurnih i dobro upravljanih podataka AI ne donosi genijalnost, već „garbage in, garbage out“ rezultate.
Podaci bez kontrole – AI bez smisla
Najnovije istraživanje Informatica CDO Insights 2025 sprovedeno među 600 lidera za podatke iz SAD, Evrope i Azije pokazuje da čak 67% kompanija nije uspelo da prebaci u produkciju više od polovine svojih AI pilot projekata. Glavni krivci? Loš kvalitet podataka (43%), tehnička nezrelost (43%) i nedostatak veština i podatkovne pismenosti (35%). Alarmantnije je da 97% lidera priznaje da imaju problem da dokažu poslovnu vrednost AI inicijativa, upravo zbog nedostatka poverenja u podatke i zabrinutosti oko privatnosti i bezbednosti.
Drugim rečima, najnapredniji algoritmi padaju kada se hrane pogrešnim, nepotpunim ili neproverenim podacima. Bez upravljanja podacima (data governance), AI ostaje eksperiment umesto investicije.
Zašto Data Governance mora da prethodi AI-ju?
AI se oslanja na podatke kao što se mozak oslanja na iskustvo. Bez jasnih pravila o tome ko prikuplja, čuva i koristi podatke, AI modeli nemaju čvrsto tlo pod nogama. Uspostavljanje okvira za upravljanje podacima znači uvođenje strukture i odgovornosti – od porekla podataka, preko načina obrade, do načina na koji se koriste u odlučivanju.
Ono što je neupitno jeste da skalabilnost počinje jednostavnošću. Kada kompanija zna kojim podacima može da veruje, može i da razvija modele koji daju tačne, dosledne i objašnjive rezultate. Kvalitetni podaci nisu samo tehnički zahtev – oni su osnova poverenja između kompanije, klijenata i tržišta.
Na prvi pogled, „loš podatak“ deluje kao tehnički problem, ali u praksi ima vrlo konkretne posledice. Recimo, radite u CRM sistemu i imate listu potencijalnih klijenata. Svaki Lead bi, prirodno, trebalo da sadrži bar ime, prezime i neki kontakt – mejl ili broj telefona. Međutim, ono što se u praksi često dešava je da su polja prazna, postoje duplikati ili se podaci o istom klijentu nalaze u tri različita sistema. U tim situacijama prodajni tim ne zna kome je već poslao ponudu, marketing tim ne zna koga targetira, a menadžment donosi odluke na osnovu nepotpunih informacija. Ovo najbolje pokazuje zašto upravljanje podacima nije teorija već svakodnevna potreba. Uspostavljanje pravila, odgovornosti i standarda kvaliteta zato postaje prvi korak ka poslovnoj inteligenciji koja zaista donosi vrednost.
Kompanije koje ove principe postave pre implementacije veštačke inteligencije u svoje procese postižu dugoročno smanjenje rizika i povećanje povraćaja investicije. Prema istraživanju koje je sprovela Informatica, 87% organizacija planira da poveća ulaganja u upravljanje podacima upravo da bi obezbedile osnovu za efikasan AI razvoj.
Lekcije koje vrede i za naš region
Velike globalne organizacije poput farmaceutskih i finansijskih grupacija već su pokazale da ulaganje u upravljanje podacima donosi konkretne rezultate – od ubrzanog razvoja proizvoda do smanjenja regulatornih rizika. Kompanije koje su uvele jasnu strukturu vlasništva nad podacima, automatizovale proveru kvaliteta i edukovale zaposlene, sada su u stanju da svoje projekte bazirane na upotrebi veštačke inteligencije razvijaju brže i sigurnije.
Za firme u Jugoistočnoj Evropi, to znači da ulaganje u podatke nije trošak, već strateška odluka. Potrebno je početi od osnovnih koraka: definisati ko upravlja kojim podacima, uvesti standarde kvaliteta, obezbediti sigurnost i privatnost, te omogućiti transparentnost kroz kataloge i automatizovane alate za praćenje.
Šta znači „AI spremnost“ i kako je izgraditi?
Za većinu firmi u Srbiji i regionu, ulaganje u upravljanje podacima i dalje se doživljava kao trošak, a ne investicija. Međutim, uvođenje jednostavnih koraka – definisanje vlasnika podataka, kreiranje kataloga podataka, uvođenje osnovnih pravila kvaliteta i bezbednosti – čini čuda za kasniju AI efikasnost.
Upravo zato preporučujemo sledeće korake pre bilo kakvog AI projekta:
- Procena zrelosti podataka – identifikacija praznine u kvalitetu, dostupnosti i strukturi.
- Definisanje odgovornosti – svaka oblast poslovanja mora imati svog vlasnika podataka.
- Uvođenje automatizacije – alati za praćenje kvaliteta i bezbednosti podataka treba da rade 24/7.
- Podizanje pismenosti – zaposleni moraju razumeti osnovne principe rada s podacima i veštačkom inteligencijom.
Od haosa do poverenja
U regionu gde su agilnost i brze promene neophodne za opstanak, upravljanje podacima više nije samo dodatna vrednost – to je temelj svake digitalne transformacije. Bez njega, veštačka inteligencija ostaje samo površna demonstracija tehnologije, a sa njim, postaje alat koji donosi pravu vrednost.
AI bez kvalitetnih podataka je kao da vozite sportski automobil po makadamu – skupo, neefikasno i rizično. Kompanije koje najpre urede svoje podatke ubrzo otkrivaju da ne samo da donose bolje odluke, već grade i poverenje kod svojih klijenata i partnera, a to poverenje se ne gradi algoritmima, već odgovornošću, pravilima i kulturom koja razume da su podaci temelj svakog inteligentnog poslovanja. Zato kompanija Daita svojim klijentima pruža podršku kroz celokupan proces uspostavljanja Data Governance okvira – od definisanja ciljeva i odgovornosti, preko analize postojećeg stanja i kreiranja pravila, do implementacije i kontinuiranog monitoringa.
Daita je švajcarska kompanija sa sedištem u Cirihu, specijalizovana za Data Governance i upravljanje podacima. Osnivanjem entiteta u Srbiji želimo da se bliže upoznamo sa lokalnim tržištem i istražimo mogućnosti za partnerstva i zajedničke projekte u oblasti digitalne transformacije.