Data Governance for AI?

Datum vydání 7. 7. 2026
Umělá inteligence je jen tak dobrá, jak kvalitní data využívá. Zjistěte, proč je Data Governance for AI klíčem k úspěšné adopci AI, jak souvisí s klasickou správou dat a jak krok za krokem vybudovat datové základy, které přinesou skutečnou hodnotu pro business.

Není tomu tak dlouho, co jsme se v jiném článku zmínili o Data Governance jako takové. Jaký je tedy rozdíl mezi Data Governance for AI a klasickou Data Governance?

  1. V podstatě žádný :) Jen ten dovětek "for AI" hned dělá z Data Governance zajímavější téma!
  2. Zásadní. Věnujeme se přece specifickým use-casům pro AI nástroje a ty konzumují jiná nebo jinak připravená podkladová data, ve srovnání s běžným reportingem.

Na obou přístupech je něco pravdy, ale já bych se klonil spíše k té první interpretaci.

Pokud se vaše AI iniciativy brodí a boří v blátě nekvalitní datové základny, vadných, nepřesných nebo chybějících dat, je třeba zvážit důslednější práci na organizaci dat a pravidlech práce s nimi.

Obrázek
Ilustrativní obrázek - generováno ChatGPT 5.5 data zvesela

Pořád se však na organizaci, firmu musíme koukat skrze její strategické potřeby a záměry. Konkrétní use-cases jsou pak derivací této strategie a konkrétní technologické nástroje pak derivací této derivace.

AI tedy není cíl, nýbrž pouhý nástroj. Další přeceňovaný svatý grál, který nám umožní brzy vplout do nirvány. Jako vždy se ukazuje, že je to opět jen o práci a malých krůčcích vpřed. Ideálně jedním, ještě lépe tím správných směrem. :)

Jak na to reaguje Projectman?

Adopci AI nástrojů velmi pragmaticky realizujeme u řady zákazníků zvučných jmen (na vyžádání dodám reference). Krotíme zběsilý hype AI a stavíme ho na pevnější základy, reálné potřeby a hlavně business přínosy.

Naše služba Data Governance for AI adopci AI vhodně doplňuje. Je právě tím nástrojem, který má pomoci identifikovat ten správný směr postupu a zahájit pověstné malé krůčky vpřed. Žádný veliký big bang, žádný vědecký elaborát do šuplíku. Jde o praktickou dodávku hodnoty v reálném čase.

Jako vítaný side-effect vznikají (resp. jsou upravována a upevňována) pravidla práce s daty. Inkrement za inkrementem, vrstva za vrstvou.

Vypadá to potom asi takto:

Obrázek
První increment Data Governance

V práci pokračujeme dál. Hledáme společně se zákazníkem hodnotu, možnost realizace dalších use-casů. Každé další kolo je už o něco snazší:

Obrázek
Vyšší úroveň Data Governance

Krok za krokem dodáváme reálný přínos businessu, zpevňujeme datovou základnu, zvyšujeme úroveň data-driven kultury a governance.

Hodnota pro business

Celé naše snažení má jediný imperativ - hodnotu pro firmu, pro business. Hlavně u velkých organizací se často setkávám s tím, že pracovníci už zapomněli, kdo je vlastně platí, kde se berou peníze pro ně samotné, pro jejich projekty.

Jsou to zákazníci. Platící zákazníci. Vždycky. A je jedno, jestli jste banka, pharma firma nebo děláte turbíny pro jaderné elektrárny. Na všechny iniciativy kolem AI nebo v datové oblasti je nutno nahlížet podobným prizmatem. Jak nám to pomůže vydělat peníze, přispět ke strategickým cílům firmy?

Rádi vám pomůžeme se znovu nadechnout, rozhlédnout kolem sebe. A začít řešit ty správné úkoly! Tak dejte vědět :)

Obrázek
AI Disclaimer
Obrázek
Pavel Veselý
Pavel Veselý
Pavel je Head of Data Competency v Projectman. Pavel je profesionál v oblasti inovací a business developmentu, který propojuje IT a byznys, zejména v oblastech data & analytics, ERP a CRM. Zaměřuje se na hledání nových přístupů a tvorbu strategií, které pomáhají firmám dosahovat konkrétních výsledků. Uplatňuje holistický pohled na fungování organizací, dobře rozumí procesům napříč jednotlivými odděleními a dokáže získat podporu stakeholderů pro realizaci změn. Je známý svou vytrvalostí, schopností dotahovat věci do konce a průběžně rozvíjet strategie podle potřeb firmy.
Přejít na všechny příspěvky