Multe companii mari din Marea Britanie și nu numai au început să introducă la nivel decizional un responsabil dedicat inteligenței artificiale, dar adevărata provocare rămâne gestionarea datelor care alimentează aceste instrumente. De la primele teste cu algoritmi până la sisteme integrate în activitățile zilnice, povestea AI în companii e într-o permanentă schimbare, legată de progresul tehnologic și de felul în care organizațiile învață să-și structureze informațiile, o lecție care amintește de începuturile digitalizării, când multe firme au realizat pe pielea lor că datele dispersate nu sunt utile nici măcar pentru rapoarte.
Cercetările recente arată că aproape jumătate dintre companiile din FTSE 100 au acum un Chief AI Officer, iar 42% dintre aceste numiri s-au făcut în ultimele 12 luni. Mesajul e limpede: conducerea corporatistă vrea să afișeze competențe în AI la nivel de board. Rămâne însă întrebarea dacă aceste numiri aduc valoare concretă sau sunt mai mult un val de hype. Francisco Mateo-Sidron, SVP și șef EMEA la Cloudera, afirmă că un CAIO izolat nu poate produce schimbări dacă nu există o fundație solidă de date. Adoptarea AI variază între sectoare: IT, finanțe, telecom și legal sunt mai avansate, în timp ce ospitalitatea, sănătatea și retailul sunt mai lente. De asemenea, dimensiunea firmei contează: datele arată că 68% dintre marile companii din Marea Britanie utilizează cel puțin un instrument AI, comparativ cu 33% dintre firmele medii și 15% dintre cele mici. Majoritatea organizațiilor sunt încă în faza de experimentare, testând cazuri timpurii și evaluând unde poate aduce AI cele mai mari beneficii.
Rolul unui CAIO nu are o definiție standard și se suprapune adesea cu atribuțiile unui Chief Data Officer sau ale unui CTO. În unele firme, CAIO preia responsabilități deja gestionate de CDO, ceea ce poate genera confuzie și tensiuni; în altele, CDO-ul integrează sarcinile legate de AI fără crearea unor poziții noi. În mod ideal, CAIO construiește strategia AI aliniată cu obiectivele tehnologice, iar CDO se ocupă de guvernanța datelor. În practică, absența unor desemnări clare poate face ca ambii să concureze, metaforic, pentru controlul datelor. Mateo-Sidron subliniază că nu e suficientă doar introducerea unei denumiri noi în organigramă: trebuie stabilită clar proprietatea asupra ciclului de viață al datelor și legătura acestuia cu procesele de business pentru ca AI să genereze valoare reală.
Calitatea datelor este fundamentul eficienței oricărei inițiative AI. Un CAIO poate facilita adoptarea AI și se poate asigura că proiectele sunt în concordanță cu obiectivele companiei, dar fără date bune impactul va fi limitat. Întrebările esențiale pentru o organizație sunt pragmatice: avem vizibilitate completă asupra ciclului de viață al datelor? Aplicăm consecvent guvernanța și securitatea oriunde sunt stocate datele? Este arhitectura noastră suficient de flexibilă pentru a susține AI la scară? Suntem pregătiți din punct de vedere cultural și operațional pentru integrarea AI astfel încât aceasta să aducă valoare? Răspunsurile la aceste întrebări determină dacă leadershipul și managementul datelor vor colabora eficient sau se vor bloca reciproc.
Prioritatea trebuie să fie, prin urmare, infrastructura de date. AI generează și consumă volume mari de date, deseori răspândite între cloud și medii on-premises, iar gestionarea lor la scară este mai complexă decât mulți prevăd. Fără vizibilitate clară asupra locului unde se află datele, asupra fluxurilor, responsabilităților și regulilor de guvernanță, nu poți avea încredere în rezultate. O arhitectură modernă care permite unificarea datelor este esențială pentru funcționarea eficientă a AI. Doar după ce aceste fundații sunt puse, un CAIO poate juca rolul de ghid strategic, conectând capabilitățile tehnice cu obiectivele de business.
Privind înainte, rolul CAIO va continua să se transforme, nu va dispărea. Pe măsură ce discuțiile despre AI trec de la generative AI la concepte precum Agentic, responsabilul AI trebuie să se adapteze. Pe măsură ce AI devine mai integrat în operațiuni, rămâne necesar un leadership care să definească strategia, să asigure alinierea cu obiectivele de business și să garanteze utilizarea responsabilă. Nu există un punct final fix pentru adoptarea AI; este un parcurs continuu. Indiferent de direcție, esențial este ca organizațiile să poată accesa toate datele lor, oriunde s-ar afla, iar cu o fundație solidă și un leadership flexibil și atent, ele pot rămâne pregătite pentru noi cazuri de utilizare.
Francisco Mateo-Sidron e clar: înainte de orice denumire nouă, întrebați-vă unde sunt datele voastre și dacă le puteți exploata. Ce opinie aveți despre modul în care firmele desemnează liderii AI comparativ cu investițiile pe care le fac în infrastructura de date?
Fii primul care comentează