הדרך הבטוחה להיכשל בתכנון וקבלת החלטות באמצעות AI: דאטה לא אמין

הכתבה מדגישה את חשיבות איכות הנתונים (דאטה) כגורם קריטי להצלחת הטמעת בינה מלאכותית (AI) בתהליכי קבלת החלטות בארגונים. היא מזהירה כי דאטה "מלוכלך" או לא עקבי עלול להוביל את ה-AI להסקת מסקנות שגויות, ליצירת ביטחון שווא ולקבלת החלטות עסקיות מוטעות, עם נזקים כספיים ותפעוליים. הכתבה מפרטת שלושה כשלים קלאסיים באיכות נתונים (חוסר "גרסה אחת של האמת", אי-אחידות בשדות פשוטים, וחוסר עקביות לאורך זמן) ומדגישה כי AI הוא נושא ניהולי ולא רק טכנולוגי. היא קוראת למנהלים לדרוש בעלות ברורה על מידע, סטנדרטים אחידים, מנגנוני איכות מתמשכים ושקיפות במקורות הנתונים, כדי להבטיח שה-AI ישמש מנוע צמיחה ולא מקור לסיכון עסקי.