Najdroższym błędem, jaki można dziś popełnić, jest próba naprawy biznesu za pomocą AI bez uporządkowania fundamentów. Według Gartnera, organizacje porzucą aż 60% projektów AI, które nie są wspierane przez dane "gotowe na AI". Jeśli Twoje dane są rozproszone, niespójne lub niepełne, technologia nie rozwiąże problemów – ona jedynie przyspieszy generowanie błędnych decyzji.
Podczas webinaru:
Data Quality Assessment and AI implementation. How to start with AI without burning budgets.
pokażemy, jak zweryfikować fundamenty Twojej organizacji i dlaczego precyzyjna transformacja danych, a nie tylko wybór modelu, decyduje o tym, czy wdrożenie AI przyniesie realny zysk.
Kiedy?
08.04.2026 | 11:00-12:00 | online
(wydarzenie bezpłatne – wymagana rejestracja)
Rejestracja: https://forms.office.com/pages/responsepage.aspx?id=_S2EXZ4AL0-7hXhnD6MDu6szVLQbWTlJtc5dbIeDpTRURFgx...
Link do transmisji zostanie przesłany na adres podany podczas rejestracji.
Dlaczego warto zarezerwować czas?
To spotkanie to konkretna lekcja, jak uniknąć „wdrażania technologii na skróty”. Zderzamy perspektywę analityczną z biznesową, by pokazać, gdzie naprawdę zaczyna się rentowne AI.
Zapraszamy liderów i osoby decyzyjne z obszarów Controlling, Accounting, Operations, Sales, Delivery oraz Marketing. Webinar został zaprojektowany szczególnie dla liderów z branż o wysokiej dynamice (np. QSR – Quick Service Restaurants), gdzie kluczowe są mierzalne zyski i optymalizacja decyzji podejmowanych pod presją czasu.
W programie
· Mit wszechwiedzącego AI: Dlaczego próba zlecenia technologii „naprawy całej optymalizacji biznesu” musi skończyć się porażką? · Ekonomia porażki (Data & ROI): Analiza twardych danych (RAND, MIT, S&P Global, Gartner) – dlaczego 95% pilotaży GenAI nie przynosi zysków i jak znaleźć się w pozostałych 5%?
· Analogia paliwa: Jak błędy w danych (over-fitting, edge cases) psują „silnik” AI i dlaczego jakość danych to dyscyplina biznesowa, a nie problem IT.
· Dług operacyjny: Jak AI uwypukla zepsute procesy zamiast je naprawiać (studium przypadku).
· 6 wymiarów Data Quality: Praktyczny przewodnik, jak mierzyć dokładność, spójność i aktualność danych pod kątem modeli AI.
· Strategia „Smart Start”: Jak uniknąć pułapki sprzątania wszystkiego naraz i skupić się na 2-3 przypadkach użycia o najwyższej wartości.
· AI Readiness Assessment w praktyce: Jak krok po kroku zweryfikować gotowość organizacji, procesów i danych przed jakąkolwiek implementacją, by uniknąć przepalania budżetu.
Speakers
Bartłomiej Ordyk | Senior Business and Systems Analyst at DataRiseLab
Bartosz Rutkowski | Head of Growth at DataRiseLab
Data Quality Assessment and AI implementation. How to start with AI without burning budgets.
pokażemy, jak zweryfikować fundamenty Twojej organizacji i dlaczego precyzyjna transformacja danych, a nie tylko wybór modelu, decyduje o tym, czy wdrożenie AI przyniesie realny zysk.
Kiedy?
08.04.2026 | 11:00-12:00 | online
(wydarzenie bezpłatne – wymagana rejestracja)
Rejestracja: https://forms.office.com/pages/responsepage.aspx?id=_S2EXZ4AL0-7hXhnD6MDu6szVLQbWTlJtc5dbIeDpTRURFgx...
Link do transmisji zostanie przesłany na adres podany podczas rejestracji.
Dlaczego warto zarezerwować czas?
To spotkanie to konkretna lekcja, jak uniknąć „wdrażania technologii na skróty”. Zderzamy perspektywę analityczną z biznesową, by pokazać, gdzie naprawdę zaczyna się rentowne AI.
Zapraszamy liderów i osoby decyzyjne z obszarów Controlling, Accounting, Operations, Sales, Delivery oraz Marketing. Webinar został zaprojektowany szczególnie dla liderów z branż o wysokiej dynamice (np. QSR – Quick Service Restaurants), gdzie kluczowe są mierzalne zyski i optymalizacja decyzji podejmowanych pod presją czasu.
· Mit wszechwiedzącego AI: Dlaczego próba zlecenia technologii „naprawy całej optymalizacji biznesu” musi skończyć się porażką? · Ekonomia porażki (Data & ROI): Analiza twardych danych (RAND, MIT, S&P Global, Gartner) – dlaczego 95% pilotaży GenAI nie przynosi zysków i jak znaleźć się w pozostałych 5%?
· Analogia paliwa: Jak błędy w danych (over-fitting, edge cases) psują „silnik” AI i dlaczego jakość danych to dyscyplina biznesowa, a nie problem IT.
· Dług operacyjny: Jak AI uwypukla zepsute procesy zamiast je naprawiać (studium przypadku).
· 6 wymiarów Data Quality: Praktyczny przewodnik, jak mierzyć dokładność, spójność i aktualność danych pod kątem modeli AI.
· Strategia „Smart Start”: Jak uniknąć pułapki sprzątania wszystkiego naraz i skupić się na 2-3 przypadkach użycia o najwyższej wartości.
· AI Readiness Assessment w praktyce: Jak krok po kroku zweryfikować gotowość organizacji, procesów i danych przed jakąkolwiek implementacją, by uniknąć przepalania budżetu.
Bartłomiej Ordyk | Senior Business and Systems Analyst at DataRiseLab
Bartosz Rutkowski | Head of Growth at DataRiseLab
