ZROZUM AI
Jak wygląda analiza danych przed wdrożeniem agenta AI – od pomysłu do prototypu
Zanim w firmie pojawi się pierwszy agent AI, potrzebne są dane — ale nie jakiekolwiek. To właśnie analiza danych decyduje o tym, czy automatyzacja zadziała, czy stanie się kosztownym eksperymentem. Zobacz krok po kroku, jak wygląda proces przygotowania danych do wdrożenia agenta AI – od pomysłu do gotowego prototypu.
Od pomysłu do danych – jak zaczyna się projekt z agentem AI
Każdy skuteczny agent AI zaczyna się od dobrze zdefiniowanego celu. Zanim pojawi się pierwsza linijka kodu czy prompt, warto odpowiedzieć na pytanie: jaką decyzję ma wspierać AI? Bez tego łatwo stworzyć rozwiązanie, które działa technicznie, ale nie ma wpływu na biznes.
Kluczowe jest zrozumienie kontekstu danych — skąd pochodzą, kto je generuje i w jakim celu są zbierane. W praktyce oznacza to rozmowy z działami, które dane wprowadzają i używają: księgowością, sprzedażą, logistyką. To one najlepiej wiedzą, gdzie dane są niepełne lub nieaktualne.
Na co uważać: najczęstszy błąd to „zbyt szybkie” przechodzenie do modelowania bez wcześniejszej analizy. Jeśli dane są niespójne, agent AI będzie powielał błędy, zamiast rozwiązywać problemy.
Gdzie szukać danych i jak ocenić ich jakość
Dane dla agenta AI można podzielić na dwa typy: wewnętrzne i zewnętrzne. Pierwsze pochodzą z Twoich systemów — CRM, ERP, e-maili, arkuszy. Drugie to źródła zewnętrzne: API, otwarte bazy danych, dane rynkowe czy raporty branżowe.
Ich jakość można ocenić szybko, zadając pięć prostych pytań:
- Czy dane są kompletne — nie brakuje kluczowych pól?
- Czy są aktualne i pochodzą z pewnego źródła?
- Czy formaty są spójne (daty, waluty, kategorie)?
- Czy dane nie są zduplikowane?
- Czy ich wykorzystanie jest zgodne z RODO i umowami?
Warto wiedzieć: nawet 70% pracy przy wdrożeniu AI to przygotowanie danych. Im lepiej je poznasz, tym mniej niespodzianek pojawi się później.
Od surowych danych do struktury – czyszczenie, standaryzacja, mapowanie
Dane rzadko są gotowe „od ręki”. Zanim trafią do agenta AI, trzeba je oczyścić i ujednolicić. Ten etap nazywa się preprocessingiem.
W praktyce oznacza to:
- usuwanie błędów i duplikatów,
- uzupełnianie braków (np. brakujące wartości),
- zamianę formatów (np. tekst na daty),
- łączenie danych z różnych źródeł w jedną spójną strukturę.
Przykład: jeśli w jednym systemie „Warszawa” występuje jako „W-wa”, a w drugim jako „Warsaw”, agent nie rozpozna, że to ta sama lokalizacja. Efekt? Błędne wyniki analizy i problemy w automatyzacji.
Tworzenie prototypu agenta AI
Kiedy dane są uporządkowane, czas połączyć je z logiką działania agenta. W prostych przypadkach wystarczy model językowy (np. OpenAI GPT-4, Claude, Mistral), który przetwarza dane i reaguje na zapytania.
Prototyp agenta powinien odpowiadać na jedno pytanie: czy rozumie dane, na których działa? W tym celu warto zbudować mały testowy zestaw danych i obserwować, jak agent interpretuje wartości.
Wskazówka: używaj małych, realistycznych danych z Twojej firmy. Testuj agenta w codziennych scenariuszach, zanim go skalujesz.
Co sprawdzić przed wdrożeniem – mini audyt danych i modeli
Zanim agent AI trafi „na produkcję”, trzeba zweryfikować kilka kluczowych elementów:
- Walidacja danych: czy struktura i źródła nie zmieniają się w czasie?
- Wersjonowanie: czy masz kopie danych, na których trenowano model?
- Interpretowalność: czy użytkownik potrafi zrozumieć, dlaczego agent dał taką odpowiedź?
- Bezpieczeństwo: czy dane poufne są zaszyfrowane i odseparowane?
Na wynos: mały audyt danych przed wdrożeniem może zaoszczędzić tygodnie frustracji po starcie agenta. Zrób checklistę i przejdź ją z zespołem.
Podsumowanie – dane to fundament agenta AI
Skuteczny agent AI nie powstaje od razu. To efekt przemyślanego procesu: od pomysłu i analizy danych, przez czyszczenie i prototypowanie, aż po walidację i testy.
Automatyzacja działa tylko wtedy, gdy dane są kompletne i wiarygodne. Dlatego zanim zainwestujesz w rozwiązanie AI, upewnij się, że Twoje dane są gotowe.
