Gamla datasystem bromsar företagens AI-satsningar – experter varnar för slöseri med miljarderna

Datan är nyckeln, inte algoritmen

När jag analyserar varför så många företag kämpar med sina AI-initiativ blir mönstret tydligt: problemet ligger sällan i själva AI-tekniken, utan i den grundläggande datainfrastrukturen. Som Bavesh Patel påpekar i MIT Technology Review är det stora konkurrensförsprånget verkligen företagens egen data – men bara om den kan användas effektivt.

Problemet är att de flesta organisationer har byggt sina digitala system organiskt över tid. Data ligger utspridd i olika SaaS-plattformar, äldre databaser och isolerade system som aldrig var designade för att kommunicera med varandra. När företagen sedan ska implementera AI upptäcker de att deras data är inlåst i silos som förhindrar den sammanställning och analys som modern AI kräver.

Från "undermålig AI" till strategisk tillgång

Vad som händer när företag försöker köra AI på fragmenterad data är vad Patel träffande kallar "undermålig AI". Algoritmer som skulle kunna leverera stora affärsfördelar blir istället begränsade av bristfällig datakvalitet och otillgänglig information.

Framgångsrika organisationer har insett att de måste bygga om sin dataarkitektur från grunden. Det handlar om att skapa enhetliga, öppna datastrukturer som kan kombinera både strukturerad data från traditionella databaser och ostrukturad data från dokument, bilder och andra källor.

Detta är inte bara en teknisk utmaning – det kräver en fundamental förändring i hur företag tänker kring data som strategisk tillgång.

Styrning som konkurrensfördel

Rajan Padmanabhan från Infosys lyfter fram en annan kritisk aspekt: kopplingen mellan AI och affärsresultat. Alltför många företag behandlar AI som isolerade innovationsprojekt utan tydlig koppling till verksamhetens mål.

Ledande organisationer har istället utvecklat styrningsramverk som säkerställer att varje AI-satsning kan mätas mot konkreta affärsmått. De har också börjat bygga AI-kompetens direkt hos affärsanvändarna, vilket enligt MIT Technology Review skapar en stark efterfrågan på förståelse för AI:s möjligheter.

Den tekniska revolutionen

Från ett systemutvecklingsperspektiv innebär denna omställning att vi måste överge den traditionella modellen med separata system för olika funktioner. Istället behöver företag dataplattformar som är designade för AI från början.

Det betyder investeringar i moderna dataarkitekturer som kan hantera realtidsströmmar, stödja olika dataformat och möjliggöra smidig integrering mellan olika AI-verktyg och affärssystem.

Vägen framåt

För företag som är seriösa med sina AI-ambitioner finns det ingen genväg förbi denna datarevolution. Organisationer som fortsätter att tro att de kan "lappa och laga" sina befintliga system kommer att hamna allt längre efter konkurrenter som investerat i modern datainfrastruktur.

Det handlar inte längre om att välja rätt AI-verktyg – det handlar om att bygga den grund som gör alla AI-verktyg effektiva.