OPUBLIKOWANO: 10 lutego 2026
70% projektów AI upada nie dlatego, że modele są „za słabe”, tylko dlatego, że firma próbuje budować przewagę na fundamencie z piasku. Dane są paliwem — ale w większości organizacji to paliwo jest rozlane po silosach, zanieczyszczone duplikatami i zamknięte w plikach PDF.
Jeśli karmisz AI chaosem, dostajesz chaos w odpowiedzi. Zasada „śmieci na wejściu, śmieci na wyjściu” nadal obowiązuje — niezależnie od tego, czy używasz gotowego modelu, wyszukiwania w bazie wiedzy, czy dostrajania modelu.
W tym artykule pokażę Ci, jak podejść do przygotowania danych pod AI pragmatycznie: jak zdiagnozować wąskie gardła, jakie cztery filary gotowości danych warto uporządkować w pierwszej kolejności oraz jak wybrać strategię (od prostych integracji po hurtownię danych), żeby nie wpaść w wieloletni program bez efektu.
- Dlaczego dane są wąskim gardłem
- Cztery filary gotowości danych
- Strategie przygotowania danych (i kiedy którą wybrać)
- Stare systemy: jak modernizować bez rewolucji
- Koszty i budżety: ile to realnie kosztuje
- Plan działania: pierwszy miesiąc + plan na 6 miesięcy
- Podsumowanie
Dlaczego dane są wąskim gardłem
AI opiera się na danych na każdym etapie — i to jest powód, dla którego „zaczęliśmy od promptów, a utknęliśmy na wdrożeniu” jest tak częstą historią.
Po pierwsze, nawet jeśli nie trenujesz własnego modelu, to nadal potrzebujesz danych: do zasilania kontekstu, do oceny jakości odpowiedzi, do monitorowania odchyleń oraz do mierzenia wpływu na biznes. Bez mierzalnych danych nie ma mierzalnego zwrotu z inwestycji.
Po drugie, w praktyce największym hamulcem nie jest brak danych, tylko brak ich użyteczności. Dane są, ale są rozproszone, niespójne, nieopisane, a wydobycie ich z systemów zajmuje tygodnie. AI nie „zgadnie” brakującej definicji pola w systemie ERP ani nie połączy klienta „Jan Kowalski” z „J. Kowalski” w fakturach, jeśli nie zrobisz porządku.
Najczęstsze problemy, które widzę w firmach, można sprowadzić do jednego zdania: nie ma jasnego właściciela danych i nie ma jasnych zasad ich użycia. To powoduje zarówno bałagan jakościowy, jak i ryzyko prawne.
Potrzebujesz solidnej infrastruktury danych pod AI?
Cztery filary gotowości danych
Zanim wybierzesz narzędzia, zrób prosty test: czy w tych czterech obszarach jesteś w stanie powiedzieć „tak, mamy to pod kontrolą”. Jeśli nie — wdrożenie AI będzie kosztowne i kruche.
Warto też pamiętać, że te filary są powiązane. Jakość bez ładu danych nie utrzyma się w czasie, a dostępność bez bezpieczeństwa kończy się w najlepszym wypadku blokadą prawną, a w najgorszym — incydentem.
| Filar | Co oznacza w praktyce | Sygnał, że masz problem |
| 1) Jakość | Dane są kompletne, poprawne, spójne i aktualne | Duplikaty, braki w kluczowych polach, różne definicje tego samego |
| 2) Dostępność i integracja | AI ma dostęp do danych w rozsądnym czasie, bez ręcznych eksportów | Każda prośba o dane kończy się tygodniami czekania na IT |
| 3) Ład danych | Jest właściciel danych, reguły dostępu, dokumentacja i proces utrzymania | Nikt nie wie „czyje” są dane i kto może je używać |
| 4) Bezpieczeństwo | Zasada minimalnych uprawnień, logi dostępu, szyfrowanie, kontrola danych wrażliwych | Dane krążą mailem, brak audytu, brak podziału na role |
1) Jakość danych
Jakość danych nie jest filozofią. To zestaw mierzalnych cech: kompletność, poprawność, spójność, aktualność i unikalność. Kiedy w CRM brakuje pól, a w finansach są duplikaty klientów, AI zaczyna „łatać” luki — i to zwykle robi zbyt pewnie.
Jeśli chcesz podejść do tego rozsądnie, wybierz kilka krytycznych pól dla pierwszego zastosowania (np. status płatności, segment klienta, termin realizacji, wartość koszyka) i zrób ich audyt. Nie naprawiaj wszystkiego naraz. Napraw to, co wpływa na decyzje.
W praktyce najskuteczniejsze są trzy metryki: odsetek braków w kluczowych polach, odsetek duplikatów oraz opóźnienie (czas od zdarzenia do pojawienia się w systemie). To wystarczy, żeby zobaczyć, czy fundament jest stabilny.
2) Dostępność i integracja
Dane w silosach są jak paliwo w czterech osobnych kanistrach, do których nikt nie ma klucza. AI działa dobrze wtedy, gdy ma spójny kontekst: dokumenty, transakcje, interakcje z klientem i podstawowe metryki biznesowe.
Do większości firm trafia to dopiero wtedy, gdy próbują zbudować proste automatyzacje: „agent ma odpowiedzieć klientowi” — ale potrzebuje danych z CRM, ERP i działu obsługi. Jeżeli jedynym sposobem jest ręczny eksport do arkusza, agent nie będzie agentem, tylko generatorem tekstu.
Integracja nie musi zaczynać się od wielkiej platformy. Często wystarczy stabilne połączenie przez interfejs programistyczny, proste procesy przetwarzania i jedno miejsce, gdzie dane są ujednolicone (nawet jeśli to skromna hurtownia na start).
3) Ład danych
Ład danych to odpowiedź na pytania: „kto, co, dlaczego i na jakich zasadach”. Brzmi nudno, ale to jest różnica między wdrożeniem, które działa miesiąc, a wdrożeniem, które działa latami.
Minimalny zestaw, który naprawdę robi robotę, to: właściciel biznesowy danych (kto odpowiada za sens i jakość), polityka dostępu (kto ma widzieć co), okres przechowywania (jak długo trzymamy dane) oraz dokumentacja znaczenia pól (żeby nie było „co znaczy status=3?”).
W kontekście AI ład danych ma jeszcze jeden wymiar: jasna decyzja, które dane mogą trafić do modelu zewnętrznego, a które muszą zostać na Twojej infrastrukturze. Bez tego ryzykujesz wycieki i konflikt z regulacjami.
4) Bezpieczeństwo
AI i dane to atrakcyjny cel. I nie chodzi tylko o ataki „z zewnątrz”. Bardzo częste są problemy „wewnętrzne”: zbyt szerokie uprawnienia, brak audytu, brak podziału na role, brak separacji środowisk.
Jeżeli budujesz rozwiązanie przeszukujące bazę wiedzy lub agenta z narzędziami, traktuj dostęp do danych jak dostęp do pieniędzy: zasada minimalnych uprawnień, logowanie akcji, kontrola danych wrażliwych oraz szyfrowanie danych w tranzycie i spoczynku.
Dobrą praktyką jest też anonimizacja lub pseudonimizacja danych osobowych w miejscach, gdzie nie są konieczne. To obniża ryzyko i często przyspiesza zgodę prawną.
Strategie przygotowania danych (i kiedy którą wybrać)
Wybór strategii zależy od tego, czy masz jasne zastosowanie i jak duża jest organizacja. Najgorszy wariant to budować platformę „na przyszłość”, bez pierwszego wdrożenia, które wymusza priorytety. Najlepsza strategia to ta, która najszybciej dostarcza wartość i uczy Cię, co jest naprawdę potrzebne.
Poniżej masz cztery podejścia, które realnie spotyka się w firmach. Nie wykluczają się one całkowicie — pragmatyczny start często kończy się hurtownią danych, a duże organizacje łączą podejście rozproszone z centralnymi standardami.
| Strategia | Kiedy ma sens | Plusy | Ryzyka |
| Hurtownia danych | Wiele źródeł danych, raportowanie, jedno źródło prawdy | Spójność, jakość, prostszy dostęp | Koszt i czas wdrożenia, opóźnienia wsadowe |
| Jezioro danych | Dużo danych niestrukturyzowanych (dokumenty, pliki, logi) | Elastyczność, niski koszt przechowywania | Bez ładu robi się „bagno danych” |
| Podejście rozproszone | Duża firma, wiele domen, centralizacja jest zbyt wolna | Odpowiedzialność blisko danych, skaluje się | Wymaga dojrzałości i standardów |
| Pragmatyczne (MŚP) | Masz 1–2 zastosowania i liczysz czas do wartości | Szybkość, niski koszt, skupienie na efekcie | Dług techniczny, jeśli brak standardów |
Jeśli jesteś MŚP, wybierz podejście pragmatyczne: zacznij od jednego procesu i uporządkuj dane „pod niego”. Jeśli jesteś większą organizacją, hurtownia bywa najkrótszą drogą do spójności — ale tylko wtedy, gdy ład danych jest równolegle zapewniony.
90% projektów AI nie upada przez zły model — upada przez złe dane. Zanim wydasz złotówkę na narzędzia AI, zainwestuj w porządek w danych: spójne nazewnictwo, usunięte duplikaty, jasne źródło prawdy.
Stare systemy: jak modernizować bez rewolucji
90% firm ma stare systemy. To normalne. Problem zaczyna się wtedy, gdy blokują one dostęp do danych, a wdrożenie AI wymaga „dotknięcia” systemu, którego nikt nie chce ruszać.
Najbezpieczniejsza zasada brzmi: nie wkładaj AI bezpośrednio do bazy starego systemu. Zamiast tego buduj warstwę pośrednią — interfejs, replikację zmian albo procesy przetwarzania — które dają kontrolę, audyt i możliwość wycofania.
Cztery praktyczne opcje wyglądają tak:
- Interfejs opakowujący (gdy system działa, ale nie ma porządnego połączenia),
- Śledzenie zmian / replikacja (gdy potrzebujesz świeżości danych),
- Eksport wsadowy (gdy dane w czasie rzeczywistym nie są krytyczne),
- Stopniowa migracja funkcji (gdy przenosisz funkcje do nowego świata).
To jedyne miejsce w artykule, gdzie zostawiam listę, bo to są „klocki”, z których zwykle składa się architektura przejściowa. Reszta powinna być dopasowana do ryzyka i kosztu.
Koszty i budżety: ile to realnie kosztuje
Wyceny przygotowania danych pod AI potrafią rozjechać się dramatycznie, bo firmy mylą dwa różne tematy: „doprowadzenie danych do użyteczności” i „zbudowanie całej platformy danych”. Pierwsze może być szybkie. Drugie potrafi być wieloletnim programem.
Poniższe widełki są praktyczne — i obejmują integracje, czyszczenie danych oraz minimalną dokumentację. Najczęściej właśnie te elementy decydują o czasie i koszcie.
| Skala | Zakres | Budżet | Czas |
| Mały projekt | 1 zastosowanie, 2–3 źródła danych | 35–90 tys. PLN | 4–8 tygodni |
| Średni projekt | Platforma pod wiele zastosowań, 5–10 źródeł | 130–300 tys. PLN | 3–6 miesięcy |
| Duży projekt | Transformacja korporacyjna z ładem danych i zgodnością | 700 tys.–2,5 mln PLN | 12–24 miesiące |
Najważniejsza rzecz: jeśli nie masz pierwszego zastosowania z jasną metryką, to nawet „dobry” budżet potrafi spłonąć bez wartości. Zacznij od problemu biznesowego, a dopiero potem dobieraj architekturę.
Plan działania: pierwszy miesiąc + plan na 6 miesięcy
Jeśli chcesz ruszyć szybko, zrób to w dwóch rytmach. Najpierw miesiąc „odkrycia i szybkich usprawnień”, a potem 6 miesięcy systematycznego skalowania.
Pierwszy miesiąc (szybkie usprawnienia)
W pierwszych dwóch tygodniach zrób inwentaryzację źródeł danych. Nie chodzi o piękny dokument. Chodzi o listę: system → właściciel → format → częstotliwość aktualizacji → sposób dostępu. Na tym etapie często wychodzą „ukryte” źródła: arkusze kalkulacyjne, foldery współdzielone, maile.
W trzecim tygodniu wybierz jedno krytyczne źródło i policz proste metryki jakości. Zobaczysz, gdzie naprawdę boli: braki, duplikaty, niespójność, opóźnienia. To daje Ci pierwsze, bardzo konkretne zadania naprawcze.
W czwartym tygodniu zrób jedną poprawkę, która odblokuje zastosowanie. To może być deduplikacja, uzupełnienie kluczowych pól, prosty eksport automatyczny albo niewielka integracja przez interfejs. Celem nie jest idealny stan. Celem jest pierwszy działający proces AI na lepszych danych.
Plan na 6 miesięcy (MŚP)
W miesiącach 1–2 budujesz fundament: wybór zastosowania, punkt odniesienia metryk, dokumentacja „minimum” i pierwsze reguły ładu danych (właściciel, dostęp, okres przechowywania). To jest moment, w którym „dane” przestają być niczyje.
W miesiącach 3–4 robisz integracje pod pierwsze wdrożenie: 2–3 źródła na start, procesy przetwarzania, czyszczenie krytycznych pól i uruchomienie AI na tych danych. Tu najwięcej uczysz się o wyjątkach: co nie pasuje do modelu procesowego, gdzie potrzebujesz lepszej definicji danych.
W miesiącach 5–6 skalujesz: dokładujesz kolejne źródła, formalizujesz monitoring jakości, stabilizujesz bezpieczeństwo i budujesz plan na następne pół roku. W tym momencie możesz zdecydować, czy idziesz w bardziej „platformowe” podejście (hurtownia/jezioro), czy zostajesz przy pragmatycznych integracjach.
Podsumowanie
Jeśli chcesz, żeby AI w firmie działało w produkcji, potraktuj dane jak paliwo do silnika odrzutowego: ma być czyste, dostępne i pod kontrolą. Model możesz wymienić. Chaotycznych danych nie „zamodelujesz” w promptach.
Najważniejsze wnioski są proste. Po pierwsze, gotowość danych to cztery filary: jakość, dostępność/integracja, ład danych i bezpieczeństwo. Po drugie, strategię dobieraj do dojrzałości i skali — MŚP najczęściej wygrywa pragmatycznym podejściem od zastosowania. Po trzecie, stare systemy nie są wymówką: są bezpieczne techniki integracji, które nie wymagają rewolucji.
Jeżeli masz poczucie, że „AI jest gotowe, ale dane nie”, to prawdopodobnie masz rację. Dobra wiadomość: to jest problem, który da się rozwiązać iteracyjnie — i który najszybciej zamienia rozgłos na realny wynik.
Potrzebujesz solidnej infrastruktury danych pod AI?