W 2026 roku rozwój sztucznej inteligencji w analizie danych i systemach Business Intelligence wchodzi w nową fazę - od narzędzi wspierających analityków do rozwiązań, które potrafią samodzielnie planować działania i generować rekomendacje biznesowe. Jak wskazuje Przemysław Żukowski, Qlik Department Director w Data Wizards, kluczowym warunkiem tej zmiany jest nie tylko rozwój modeli AI, ale przede wszystkim jakość i wiarygodność danych, na których one operują.

Według badania Qlik przeprowadzonego wspólnie z Enterprise Technology Research wśród 232 decydentów z firm z listy Fortune 500 i Global 2000, aż 79% organizacji uznaje agentowe podejście do AI za kluczowe dla swojej strategii w perspektywie 3-5 lat, jednak wdrożenia pozostają na wczesnym etapie - tylko 18% firm deklaruje pełne wykorzystanie tego typu rozwiązań.

Jednocześnie firmy wskazują na istotne bariery: 56% organizacji zwraca uwagę na jakość, dostępność i spójność danych jako główne wyzwanie, 54% obawia się wiarygodności wyników i tzw. halucynacji AI, a 49% wskazuje na trudności integracyjne z istniejącymi systemami.

Governance danych jako warunek skutecznego AI

W praktyce oznacza to powrót do fundamentów analityki. Bez uporządkowanych, zweryfikowanych i odpowiednio zarządzanych danych nawet najbardziej zaawansowane rozwiązania AI nie są w stanie generować wiarygodnych wyników.

„Organizacje coraz częściej rozumieją, że problemem nie jest brak AI, tylko brak zaufania do danych - podkreśla Przemysław Żukowski z Data Wizards. - Jeżeli chcemy, aby AI nie tylko analizowała, ale też podejmowała działania, musimy mieć pewność, że dane spełniają określone standardy jakości”.

Kluczowe znaczenie mają tu takie elementy jak:

- walidacja danych już na etapie ich wprowadzania,

- kontrola jakości i kompletności,

- data lineage, czyli pełna informacja o pochodzeniu danych,

- jasno zdefiniowane reguły governance oraz tzw. guardrails dla AI.

Jak Qlik łączy dane, kontekst i działania AI

W odpowiedzi na te wyzwania Qlik rozwija podejście oparte na trzech filarach: zaufaniu do danych, kontekście oraz możliwości działania. W praktyce oznacza to połączenie klasycznej analityki danych z mechanizmami AI oraz warstwą współpracy z agentami.

Jednym z kluczowych elementów są tzw. data products - zestawy danych przygotowane i udokumentowane tak, aby mogły być bezpiecznie wykorzystywane zarówno przez użytkowników biznesowych, jak i systemy AI. Ich jakość oceniana jest za pomocą wskaźnika trust score, który określa wiarygodność danych.

Drugim elementem są narzędzia takie jak Qlik Answers, umożliwiające zadawanie pytań w języku naturalnym i łączenie informacji z różnych źródeł - zarówno danych ustrukturyzowanych (np. dashboardów), jak i nieustrukturyzowanych (np. dokumentów czy procedur). Dzięki temu AI działa w szerszym kontekście biznesowym.

Istotną rolę odgrywa także warstwa integracyjna MCP (Model Context Protocol), która umożliwia wykorzystanie danych i analiz z platformy Qlik przez zewnętrzne systemy i agentów AI. Pozwala to budować środowiska, w których różne narzędzia AI pracują na tych samych, zweryfikowanych danych.

Co to oznacza dla firm w 2026 roku

Zmiana podejścia do AI w analizie danych oznacza dla firm konieczność rewizji strategii wdrożeń. Zamiast skupiać się wyłącznie na modelach AI, organizacje coraz częściej koncentrują się na przygotowaniu fundamentów: jakości danych, ich dostępności oraz spójnych zasad zarządzania.

Eksperci Data Wizards wskazują, że skuteczne wdrożenia zaczynają się od pojedynczych, dobrze zdefiniowanych przypadków użycia - np. automatyzacji raportowania czy wsparcia decyzji sprzedażowych - budowanych na wiarygodnych data products.

W tym modelu AI przestaje być eksperymentem, a zaczyna pełnić rolę realnego wsparcia operacyjnego i decyzyjnego. Warunkiem pozostaje jednak jedno: dane, na których działa, muszą być równie wiarygodne jak decyzje, które na ich podstawie zapadają.

FAQ: najczęstsze pytania o AI w analizie danych

Czym różni się agent AI od klasycznego narzędzia AI?

Agent AI nie tylko odpowiada na zapytania, ale potrafi planować działania, korzystać z wielu źródeł danych i wykonywać zadania w różnych systemach.

Dlaczego jakość danych jest kluczowa dla AI?

AI opiera swoje wnioski na danych. Jeżeli są one niepełne lub błędne, prowadzi to do ryzyka nieprawidłowych rekomendacji biznesowych.

Jak ograniczyć ryzyko błędów i „halucynacji” AI?

Poprzez stosowanie governance danych, walidację, kontrolę jakości oraz ograniczenia (guardrails), które definiują, na jakich danych AI może pracować.

Do czego służy MCP w analizie danych?

MCP umożliwia integrację platformy analitycznej z zewnętrznymi agentami AI, dzięki czemu mogą one korzystać z tych samych, zweryfikowanych danych i analiz.

Źródło: Data Wizards; Qlik & Enterprise Technology Research, The State of Agentic AI (2025)

https://datawizards.pl/

Źródło informacji: Data Wizards Sp. z o.o

UWAGA: Za materiał opublikowany przez redakcję PAP MediaRoom odpowiedzialność ponosi jego nadawca, wskazany każdorazowo jako „źródło informacji”.