W miarę jak firmy coraz częściej inwestują w sztuczną inteligencję, automatyzację i cyfrowe platformy, wiele zespołów IT zmaga się z mniej widowiskowym, ale kluczowym problemem: brakiem dostępu do danych, które są im niezbędne do codziennej pracy. Sytuacja ta nie wynika z braku technologii, lecz z ukrytych barier organizacyjnych – rozproszonych źródeł informacji, niejasnej odpowiedzialności i trudnych do przełamania silosów danych.
To właśnie te „ciche blokady” powodują, że nawet najlepiej zaprojektowane procesy IT potrafią się zaciąć na najprostszych zadaniach – od aktualizacji systemów po analizę incydentów bezpieczeństwa.
Gdzie zaczyna się blokada
Silosy danych to dziś bardziej problem zarządzania niż infrastruktury. W praktyce oznaczają one sytuacje, w których różne zespoły w organizacji mają własne, częściowe zbiory danych, nie zawsze dostępne dla innych działów. Czasem są to niezintegrowane systemy, innym razem polityki dostępu, które wynikają z obawy przed utratą kontroli lub odpowiedzialnością. Rezultat? Fragmentacja informacji, brak wspólnego kontekstu i ręczne obchodzenie barier.
Dla zespołów IT oznacza to konieczność podejmowania decyzji na niekompletnych danych lub opieranie się na przestarzałych raportach. Czas reakcji na zgłoszenia rośnie, a efektywność wdrożeń spada – mimo dostępnych narzędzi i kompetencji.
IT pod presją, bez danych
Oczekiwania wobec IT nigdy nie były większe: transformacja cyfrowa, bezpieczeństwo, wydajność operacyjna i wsparcie dla innowacji to dziś codzienność. Jednak często zespoły technologiczne działają w warunkach przypominających jazdę samochodem nocą bez świateł – wiedzą, dokąd mają jechać, ale nie widzą drogi.
Problemem nie jest tylko technologia, ale też rola, jaką pełni IT w organizacji. W wielu firmach zespoły technologiczne nie mają uprawnień ani strukturalnego wpływu na zarządzanie danymi – te są rozproszone między biznesem, compliance, marketingiem czy działami operacyjnymi. Brakuje też wspólnych standardów i wyznaczonego „właściciela” danych, który byłby odpowiedzialny za ich jakość, dostępność i spójność.
W praktyce IT musi więc dostarczać usługi na bazie danych, których nie kontroluje – ani pod względem kompletności, ani wiarygodności. To sytuacja, w której odpowiedzialność i możliwości działania są drastycznie rozdzielone.
Strategia danych – pięta achillesowa
Brak spójnej strategii zarządzania danymi jest jednym z najczęściej pomijanych ryzyk w projektach transformacyjnych. O ile wiele firm inwestuje w narzędzia AI, analitykę czy automatyzację, niewiele z nich ma jasno określone procesy zarządzania dostępem, jakością czy rodowodem danych. W efekcie dane stają się niewidoczną przeszkodą – nie dlatego, że ich nie ma, ale dlatego, że są chaotycznie zorganizowane i niedostępne wtedy, gdy są potrzebne.
Co więcej, dane często nie „płyną” przez organizację w sposób spójny. Różne wersje tych samych informacji, brak standardów integracyjnych czy ręczne aktualizacje w Excelu to wciąż realia w wielu średnich i dużych firmach. Skalowanie AI w takich warunkach staje się iluzją – algorytmy nie są w stanie efektywnie działać na niepełnych, nieaktualnych lub niespójnych danych.
Zacznij od środka, nie od AI
Zanim organizacje zdecydują się na kolejną inwestycję w nową platformę, warto zadać sobie pytanie: czy fundamenty – dane, ich przepływ i odpowiedzialność – są wystarczająco uporządkowane?
Rozwiązaniem nie musi być rewolucja technologiczna, ale konsekwentna praca nad widocznością danych, ich jakością i dostępnością. Mapowanie źródeł danych, określenie właścicieli, wdrożenie polityk data governance i ujednolicenie interfejsów dostępu mogą przywrócić IT zdolność skutecznego działania.
Wnioski? W wielu firmach to nie brak innowacji jest problemem, ale niewidzialne blokady, które codziennie osłabiają potencjał zespołów technologicznych. AI, automatyzacja czy chmura mogą być tylko tak dobre, jak dane, na których są oparte. A te wciąż zbyt często są… po prostu nie do użycia.
