Veel bedrijven starten hun eerste AI-project als een afzonderlijk experiment. Een team verzamelt documenten, bouwt een eigen databank en koppelt die aan een AI-toepassing. De eerste resultaten zien er veelbelovend uit en het gevoel groeit dat je iets in handen hebt. Na een tijdje merk je dat diezelfde info ook in het ERP zit, in het CRM, in gedeelde mappen en in een handvol Excels. Niemand weet nog welke versie klopt. De AI die informatie toegankelijker moest maken, heeft ondertussen een nieuwe datasilo opgebouwd.
Wat een datasilo eigenlijk is
Een datasilo is een verzameling gegevens die je binnen een toepassing, een afdeling of een team opslaat, zonder echte verbinding met de rest van de organisatie. Die data is niet beschikbaar voor andere processen, hangt niet vast aan een duidelijke bron, gebruikt vaak eigen definities en is moeilijk actueel te houden. Meestal ligt de toegang bij een kleine groep en valt de silo buiten het algemene datamanagementbeleid. AI vergroot dat risico, omdat je proefprojecten snel opzet met kopieen en aparte platformen die naast je bestaande systemen leven.
Waarom AI-datasilo's zo gemakkelijk ontstaan
De eerste reden is snelheid. Experimenten moeten iets tastbaars laten zien, dus exporteert het team de nodige gegevens uit de bestaande systemen naar een aparte werkomgeving. Wat begint als een tijdelijke kopie voor een pilot, groeit ongemerkt uit tot een permanente bron waar het hele project op leunt.
Een tweede reden ligt bij de leveranciers zelf. Veel AI-oplossingen vragen dat je documenten en gegevens uploadt naar hun eigen platform. Daar bouw je vervolgens een aparte omgeving op met eigen toegangsbeheer, eigen versiebeleid en een eigen kijk op wat de waarheid is.
Een derde reden is de moeite die je hebt om aan brongegevens te geraken. Een rechtstreekse koppeling met het ERP of het CRM lijkt complex en tijdrovend, dus kies je voor een kopie omdat die eenvoudiger oogt. Enkele maanden later verschillen die kopie en de bron van elkaar zonder dat iemand nog weet welke telt.
De vierde reden is onduidelijk eigenaarschap. Zolang niemand formeel verantwoordelijk is voor de gegevens in de AI-toepassing, gebeuren correcties alleen daar en blijft de bron gewoon fout. Zo groeit langzaam een parallel systeem dat op geen enkel moment nog vergeleken is met de originele data.
Start bij de vraag waar de waarheid zit
Voor je begint te bouwen, maak je per soort informatie duidelijk welk systeem de bron is. Klantgegevens horen in het CRM, productgegevens in het ERP of het PIM, transacties in de boekhouding, contracten in het documentbeheer, personeelsgegevens in HR. Zodra die keuzes vastliggen, mag een AI-toepassing die info gebruiken zonder er ongemerkt een alternatieve waarheid van te maken.
Kopieer alleen met een duidelijk doel
Soms heb je geen andere keuze en moet je gegevens tijdelijk of technisch kopieren. Leg dan expliciet vast wat je kopieert, waarom, hoe vaak je die kopie bijwerkt, hoe lang je ze bewaart, wie toegang krijgt, hoe correcties terugvloeien en wat er gebeurt als je het project stopzet. Een kopie zonder afspraken groeit bijna altijd uit tot een risico.
Laat correcties terugvloeien naar de bron
Stel dat een medewerker via de AI merkt dat een productbeschrijving niet klopt. Als je die correctie alleen in de AI-omgeving doorvoert, blijven alle andere systemen fout. Ontwerp daarom een proces waarin correcties in het bronsysteem gebeuren, daar goedgekeurd raken en van daaruit terugstromen naar de AI-toepassing. Zo blijft je AI een gebruiker van de data en geen zelfstandige bron ernaast.
Gebruik bestaande definities
Een nieuw AI-project mag niet zelf gaan bepalen wat omzet, actieve klant, leverdatum of productgroep betekenen. Als je merkt dat die definities niet duidelijk zijn, dan legt het AI-project een governance-probleem bloot dat je centraal moet oplossen. Doe je dat niet, dan levert je AI keurige analyses op basis van de verkeerde definitie en verlies je vertrouwen in de resultaten.
Denk vroeg na over integratie
Een proefproject kan je nog met handmatige uploads laten draaien om een hypothese te toetsen. Voor structureel gebruik heb je een beheerde integratie nodig. Bepaal welke systemen data leveren, hoe vaak die vernieuwt, hoe je fouten meldt, wat de AI mag terugschrijven, welke controles je vooraf inbouwt en hoe je de stroom monitort. Zo blijft de AI-toepassing een gecontroleerd onderdeel van je landschap.
Vermijd een afzonderlijk toegangsmodel
Een AI-platform bevat vaak gevoelige informatie. Gebruik daarom je bestaande identity- en accessmanagement en zet geen aparte rechtenstructuur op. Medewerkers mogen via de AI alleen zien wat ze ook zonder AI zouden mogen zien. Wie geen toegang heeft tot de contractmap, mag ook via een chatbot de inhoud van die contracten niet raadplegen.
Leg data-eigenaarschap vast
Voor elke belangrijke databron heb je iemand nodig die verantwoordelijk is voor de kwaliteit, de definities, de rechten, de correcties, de bewaartermijnen en de beschikbaarheid. IT beheert de infrastructuur maar is niet automatisch de eigenaar van de betekenis of de kwaliteit van commerciele of financiele data. Dat eigenaarschap beleg je bij de businesskant, voor je de eerste kopie maakt.
Voorzie een exitplan
Een datasilo is extra problematisch als je data enkel binnen het platform van de leverancier leeft. Leg vooraf vast in welk formaat je alles kan exporteren of configuraties en metadata mee kunnen, hoe je bedrijfsgegevens laat verwijderen, hoe lang backups blijven bestaan, welke documentatie beschikbaar is en hoe een andere leverancier de oplossing kan overnemen.
Controleer de architectuur voor opschaling
Voor een pilot hoeft niet alles perfect te zijn maar voor opschaling wel. Breng dan minstens in kaart waar de originele data leeft, welke gegevens je gekopieerd hebt, hoe updates verlopen, wie toegang heeft, waar de resultaten opgeslagen zitten, hoe correcties werken en wat er gebeurt als je stopt. Zonder dat overzicht schaal je een verborgen silo mee op.
Tot slot
Een AI-project maakt een nieuwe datasilo op het moment dat snelheid belangrijker is dan samenhang. Behandel je AI-oplossing als een deel van je bestaand informatielandschap met betrouwbare bronnen, correcties die terugstromen en toegangsregels die aansluiten op je bestaand beleid. Dan versterkt AI je informatiehuishouding in plaats van er een parallel systeem naast te bouwen.
Wil je vermijden dat je AI-project een parallel systeem wordt?
De SEMANU Analyse legt de bronsystemen vast, plaatst de AI-toepassing in je bestaande architectuur en definieert eigenaarschap, integratie en exitcriteria voor je bouwt. Eenmalige investering vanaf 4400 euro.
Veelgestelde vragen
Wat is een datasilo en hoe herken je die in een AI-project?
Een datasilo ontstaat als een AI-toepassing eigen kopieen, eigen definities of eigen toegangsrechten opbouwt naast de bestaande systemen. Je herkent hem aan correcties die alleen binnen de AI-omgeving gebeuren, aan rapporten die andere cijfers geven dan het ERP en aan een leverancier die telkens om nieuwe uploads vraagt.
Mag je data kopieren naar een AI-platform?
Soms is een technische kopie noodzakelijk maar leg dan expliciet vast wat je kopieert, hoe vaak, hoe lang je die bewaart, wie toegang heeft en wat er bij projectstop gebeurt. Zonder die afspraken groeit de kopie bijna altijd uit tot een risico.
Wie is eigenaar van de data in een AI-project?
Elke belangrijke databron heeft een eigenaar voor kwaliteit, definities, rechten en bewaartermijnen. IT beheert de infrastructuur maar is niet automatisch eigenaar van commerciele of financiele betekenis. Dat eigenaarschap moet je vooraf beleggen.
Wat moet in een exitplan voor een AI-leverancier staan?
In welk formaat je de data kan exporteren of configuraties en metadata meekomen, hoe lang backups blijven bestaan, hoe je bedrijfsgegevens laat verwijderen en welke documentatie beschikbaar is zodat een andere leverancier de oplossing kan overnemen.
Many companies kick off their first AI project as a standalone experiment. A team gathers documents, builds its own database and connects it to an AI tool. The early results look promising and there's a real sense that you're on to something. A few months later you notice that the same information also lives in the ERP, in the CRM, in shared folders and in a handful of spreadsheets. Nobody knows anymore which version is right. The AI that was supposed to make information easier to find has quietly built a new data silo.
What a data silo actually is
A data silo is a set of data you store inside one application, one department or one team, with no real connection to the rest of the organisation. That data isn't available to other processes, isn't tied to a clear source, often uses its own definitions and is hard to keep up to date. Usually only a small group has access and the silo sits outside your general data management policy. AI amplifies that risk, because you spin up pilots quickly with copies and separate platforms that live alongside your existing systems.
Why AI data silos appear so easily
The first reason is speed. Experiments need to show something tangible, so the team exports the necessary data from the existing systems into a separate workspace. What starts as a temporary copy for a pilot quietly turns into a permanent source that the whole project leans on.
A second reason lies with the vendors themselves. Many AI tools ask you to upload documents and data to their platform. There you build a separate environment with its own access controls, its own versioning and its own view of what the truth looks like.
A third reason is the effort it takes to reach source data. A direct connection to the ERP or the CRM looks complex and time-consuming, so you pick a copy because it seems simpler. A few months later the copy and the source have drifted apart and nobody knows which one counts.
The fourth reason is unclear ownership. As long as nobody is formally responsible for the data in the AI tool, corrections happen only there and the source stays wrong. That's how a parallel system quietly grows without ever being compared to the original data.
Start with the question of where the truth lives
Before you start building, decide for each type of information which system is the source. Customer data belongs in the CRM, product data in the ERP or the PIM, transactions in accounting, contracts in the document management system, HR data in HR. Once those choices are set, an AI tool can use that information without quietly turning itself into an alternative truth.
Only copy with a clear purpose
Sometimes you have no choice and you have to copy data temporarily or for technical reasons. Then write down explicitly what you copy, why, how often you refresh it, how long you keep it, who has access, how corrections flow back and what happens if you shut the project down. A copy without agreements almost always turns into a risk.
Let corrections flow back to the source
Say an employee notices through the AI that a product description is wrong. If you make that correction only in the AI environment, every other system stays wrong. Design a process where corrections happen in the source system, get approved there and flow from there back into the AI tool. That way your AI stays a consumer of the data rather than becoming an independent source next to it.
Use the existing definitions
A new AI project shouldn't get to decide on its own what revenue, active customer, delivery date or product group actually mean. If those definitions aren't clear, the AI project has exposed a governance problem that you need to solve centrally. If you don't, your AI will produce neat analyses based on the wrong definitions and you'll lose trust in the results.
Think about integration early
A pilot can still run on manual uploads to test a hypothesis. For structural use you need a managed integration. Decide which systems deliver data, how often it refreshes, how you report errors, what the AI is allowed to write back, which checks you build in upfront and how you monitor the flow. That way the AI tool stays a controlled part of your landscape.
Avoid a separate access model
An AI platform often holds sensitive information. Use your existing identity and access management and don't set up a separate permissions structure. Employees should only see through the AI what they'd also be allowed to see without it. Anyone who can't open the contracts folder shouldn't be able to read those contracts through a chatbot either.
Assign data ownership
Every important data source needs someone responsible for quality, definitions, permissions, corrections, retention periods and availability. IT runs the infrastructure but isn't automatically the owner of the meaning or the quality of commercial or financial data. That ownership belongs on the business side and you need to assign it before you make the first copy.
Plan your exit
A data silo becomes even more problematic when your data lives only inside a vendor's platform. Agree upfront in which format you can export everything, whether configurations and metadata come with it, how you get your company data deleted, how long backups stick around, which documentation is available and how another vendor could take the solution over.
Check the architecture before you scale
For a pilot not everything needs to be perfect, but for scaling it does. At the very least you should map out where the original data lives, which data you've copied, how updates happen, who has access, where the results are stored, how corrections work and what happens if you stop. Without that overview you're just scaling a hidden silo along with everything else.
Wrapping up
An AI project turns into a new data silo the moment speed matters more than coherence. Treat your AI solution as part of your existing information landscape, with reliable sources, corrections that flow back and access rules that plug into your existing policy. That way AI strengthens the way you handle information instead of building a parallel system alongside it.
Want to keep your AI project from becoming a parallel system?
The SEMANU Analysis maps the source systems, places the AI tool inside your existing architecture and defines ownership, integration and exit criteria before you build. One-off investment from 4,400 euros.
Frequently asked questions
What is a data silo and how do you spot one in an AI project?
A data silo appears when an AI tool builds up its own copies, its own definitions or its own access rights alongside the existing systems. You spot it in corrections that happen only inside the AI environment, in reports that show different numbers than the ERP and in a vendor that keeps asking for new uploads.
Can you copy data to an AI platform?
Sometimes a technical copy is unavoidable, but then agree explicitly on what you copy, how often, how long you keep it, who has access and what happens if the project stops. Without those agreements the copy almost always turns into a risk.
Who owns the data in an AI project?
Every important data source has one owner for quality, definitions, permissions and retention periods. IT runs the infrastructure but isn't automatically the owner of commercial or financial meaning. You need to assign that ownership upfront.
What should an exit plan for an AI vendor contain?
In which format you can export the data, whether configurations and metadata come along, how long backups keep existing, how you get company data deleted and which documentation is available so another vendor can take the solution over.
Viele Unternehmen starten ihr erstes KI-Projekt als eigenstandiges Experiment. Ein Team sammelt Dokumente, baut eine eigene Datenbank auf und verbindet sie mit einer KI-Anwendung. Die ersten Ergebnisse sehen vielversprechend aus und man hat das Gefuhl, wirklich etwas in der Hand zu halten. Nach einigen Monaten stellen Sie fest, dass dieselben Informationen auch im ERP, im CRM, in gemeinsam genutzten Ordnern und in einer Handvoll Excel-Dateien liegen. Niemand weiss mehr, welche Version stimmt. Die KI, die Informationen zuganglicher machen sollte, hat inzwischen ein neues Datensilo aufgebaut.
Was ein Datensilo eigentlich ist
Ein Datensilo ist eine Ansammlung von Daten, die Sie innerhalb einer Anwendung, einer Abteilung oder eines Teams speichern, ohne echte Verbindung zum Rest der Organisation. Diese Daten stehen anderen Prozessen nicht zur Verfugung, hangen nicht an einer klaren Quelle, verwenden haufig eigene Definitionen und lassen sich schwer aktuell halten. Meist hat nur eine kleine Gruppe Zugriff und das Silo liegt ausserhalb Ihrer allgemeinen Data-Management-Richtlinie. KI verstarkt dieses Risiko, weil Sie Pilotprojekte schnell aufsetzen, mit Kopien und separaten Plattformen neben Ihren bestehenden Systemen.
Warum KI-Datensilos so leicht entstehen
Der erste Grund ist Tempo. Experimente mussen etwas Greifbares zeigen, also exportiert das Team die notwendigen Daten aus den bestehenden Systemen in eine separate Arbeitsumgebung. Was als temporare Kopie fur einen Piloten beginnt, wachst unbemerkt zu einer dauerhaften Quelle heran, auf die sich das gesamte Projekt stutzt.
Ein zweiter Grund liegt bei den Anbietern selbst. Viele KI-Losungen verlangen, dass Sie Dokumente und Daten auf ihre Plattform hochladen. Dort bauen Sie dann eine separate Umgebung auf, mit eigenem Zugriffsmanagement, eigener Versionierung und einer eigenen Sicht darauf, was die Wahrheit ist.
Der dritte Grund ist der Aufwand, um an Quelldaten heranzukommen. Eine direkte Anbindung an das ERP oder das CRM wirkt komplex und zeitraubend, also entscheiden Sie sich fur eine Kopie, weil sie einfacher aussieht. Einige Monate spater weichen Kopie und Quelle voneinander ab und niemand weiss, welche zahlt.
Der vierte Grund ist unklare Verantwortlichkeit. Solange niemand formell fur die Daten in der KI-Anwendung zustandig ist, geschehen Korrekturen nur dort und die Quelle bleibt falsch. So wachst nach und nach ein Parallelsystem, das nie mit den Originaldaten abgeglichen wurde.
Beginnen Sie mit der Frage, wo die Wahrheit liegt
Bevor Sie mit dem Bauen beginnen, legen Sie fur jede Art von Information fest, welches System die Quelle ist. Kundendaten gehoren ins CRM, Produktdaten ins ERP oder PIM, Transaktionen in die Buchhaltung, Vertrage ins Dokumentenmanagement, Personaldaten in HR. Sobald diese Entscheidungen stehen, darf eine KI-Anwendung diese Informationen nutzen, ohne heimlich eine alternative Wahrheit zu erzeugen.
Kopieren Sie nur mit klarem Ziel
Manchmal haben Sie keine andere Wahl und mussen Daten temporar oder aus technischen Grunden kopieren. Dann halten Sie ausdrucklich fest, was Sie kopieren, warum, wie oft Sie diese Kopie aktualisieren, wie lange Sie sie aufbewahren, wer Zugriff bekommt, wie Korrekturen zuruckfliessen und was geschieht, wenn Sie das Projekt beenden. Eine Kopie ohne Vereinbarungen wachst fast immer zu einem Risiko heran.
Lassen Sie Korrekturen zur Quelle zuruckfliessen
Angenommen, ein Mitarbeiter bemerkt uber die KI, dass eine Produktbeschreibung nicht stimmt. Wenn Sie diese Korrektur nur in der KI-Umgebung vornehmen, bleiben alle anderen Systeme falsch. Entwerfen Sie deshalb einen Prozess, bei dem Korrekturen im Quellsystem geschehen, dort genehmigt werden und von dort zuruck in die KI-Anwendung fliessen. So bleibt Ihre KI ein Nutzer der Daten und keine eigenstandige Quelle daneben.
Verwenden Sie bestehende Definitionen
Ein neues KI-Projekt darf nicht selbst festlegen, was Umsatz, aktiver Kunde, Lieferdatum oder Produktgruppe bedeuten. Wenn Sie merken, dass diese Definitionen nicht klar sind, legt das KI-Projekt ein Governance-Problem offen, das Sie zentral losen mussen. Tun Sie das nicht, liefert Ihre KI saubere Analysen auf Basis der falschen Definition und Sie verlieren das Vertrauen in die Ergebnisse.
Denken Sie fruh an die Integration
Ein Pilotprojekt konnen Sie noch mit manuellen Uploads laufen lassen, um eine Hypothese zu prufen. Fur den regularen Einsatz brauchen Sie eine verwaltete Integration. Legen Sie fest, welche Systeme Daten liefern, wie oft diese aktualisiert werden, wie Sie Fehler melden, was die KI zuruckschreiben darf, welche Kontrollen Sie vorschalten und wie Sie den Fluss uberwachen. So bleibt die KI-Anwendung ein kontrollierter Teil Ihrer Landschaft.
Vermeiden Sie ein eigenes Zugriffsmodell
Eine KI-Plattform enthalt haufig sensible Informationen. Nutzen Sie Ihr bestehendes Identity- und Access-Management und richten Sie keine separate Rechtestruktur ein. Mitarbeiter sollen uber die KI nur sehen, was sie auch ohne KI sehen durften. Wer keinen Zugriff auf den Vertragsordner hat, darf auch uber einen Chatbot den Inhalt dieser Vertrage nicht einsehen.
Legen Sie die Dateneigentumerschaft fest
Fur jede wichtige Datenquelle brauchen Sie jemanden, der fur Qualitat, Definitionen, Rechte, Korrekturen, Aufbewahrungsfristen und Verfugbarkeit verantwortlich ist. Die IT betreibt die Infrastruktur, ist aber nicht automatisch Eigentumer der Bedeutung oder der Qualitat kommerzieller oder finanzieller Daten. Diese Eigentumerschaft siedeln Sie auf der Business-Seite an, bevor Sie die erste Kopie erstellen.
Planen Sie einen Ausstieg
Ein Datensilo ist besonders problematisch, wenn Ihre Daten nur auf der Plattform des Anbieters existieren. Legen Sie vorab fest, in welchem Format Sie alles exportieren konnen, ob Konfigurationen und Metadaten mitkommen, wie Sie Unternehmensdaten loschen lassen, wie lange Backups bestehen bleiben, welche Dokumentation zur Verfugung steht und wie ein anderer Anbieter die Losung ubernehmen kann.
Prufen Sie die Architektur vor der Skalierung
Fur einen Piloten muss nicht alles perfekt sein, fur die Skalierung schon. Bringen Sie dann mindestens in Erfahrung, wo die Originaldaten liegen, welche Daten Sie kopiert haben, wie Aktualisierungen ablaufen, wer Zugriff hat, wo die Ergebnisse gespeichert sind, wie Korrekturen funktionieren und was geschieht, wenn Sie aufhoren. Ohne diesen Uberblick skalieren Sie ein verborgenes Silo einfach mit.
Zum Abschluss
Ein KI-Projekt schafft ein neues Datensilo in dem Moment, in dem Geschwindigkeit wichtiger als Zusammenhang wird. Behandeln Sie Ihre KI-Losung als Teil Ihrer bestehenden Informationslandschaft, mit zuverlassigen Quellen, Korrekturen, die zuruckfliessen, und Zugriffsregeln, die an die bestehende Richtlinie andocken. Dann starkt KI Ihre Informationslage, statt daneben ein Parallelsystem aufzubauen.
Mochten Sie vermeiden, dass Ihr KI-Projekt zu einem Parallelsystem wird?
Die SEMANU Analyse erfasst die Quellsysteme, ordnet die KI-Anwendung in Ihre bestehende Architektur ein und definiert Eigentumerschaft, Integration und Ausstiegskriterien, bevor Sie bauen. Einmalige Investition ab 4.400 Euro.
Haufig gestellte Fragen
Was ist ein Datensilo und wie erkennen Sie es in einem KI-Projekt?
Ein Datensilo entsteht, wenn eine KI-Anwendung eigene Kopien, eigene Definitionen oder eigene Zugriffsrechte neben den bestehenden Systemen aufbaut. Sie erkennen es an Korrekturen, die nur innerhalb der KI-Umgebung stattfinden, an Berichten, die andere Zahlen zeigen als das ERP, und an einem Anbieter, der immer wieder um neue Uploads bittet.
Durfen Sie Daten auf eine KI-Plattform kopieren?
Manchmal ist eine technische Kopie unumganglich, dann aber halten Sie ausdrucklich fest, was Sie kopieren, wie oft, wie lange Sie es aufbewahren, wer Zugriff hat und was bei einem Projektende geschieht. Ohne diese Vereinbarungen wachst die Kopie fast immer zu einem Risiko heran.
Wer ist Eigentumer der Daten in einem KI-Projekt?
Jede wichtige Datenquelle hat einen Eigentumer fur Qualitat, Definitionen, Rechte und Aufbewahrungsfristen. Die IT betreibt die Infrastruktur, ist aber nicht automatisch Eigentumer der kommerziellen oder finanziellen Bedeutung. Diese Eigentumerschaft mussen Sie vorab festlegen.
Was gehort in einen Ausstiegsplan fur einen KI-Anbieter?
In welchem Format Sie die Daten exportieren konnen, ob Konfigurationen und Metadaten mitkommen, wie lange Backups bestehen bleiben, wie Sie Unternehmensdaten loschen lassen und welche Dokumentation zur Verfugung steht, damit ein anderer Anbieter die Losung ubernehmen kann.
Beaucoup d'entreprises lancent leur premier projet d'IA comme une experience isolee. Une equipe rassemble des documents, monte sa propre base de donnees et la connecte a un outil d'IA. Les premiers resultats semblent prometteurs et vous avez le sentiment d'avoir quelque chose de solide entre les mains. Quelques mois plus tard, vous constatez que les memes informations se trouvent aussi dans l'ERP, dans le CRM, dans des dossiers partages et dans une poignee de fichiers Excel. Personne ne sait plus quelle version est la bonne. L'IA qui devait rendre l'information plus accessible a entre-temps construit un nouveau silo de donnees.
Ce qu'est reellement un silo de donnees
Un silo de donnees est un ensemble de donnees que vous stockez a l'interieur d'une application, d'un service ou d'une equipe, sans veritable lien avec le reste de l'organisation. Ces donnees ne sont pas disponibles pour d'autres processus, ne sont pas rattachees a une source claire, utilisent souvent leurs propres definitions et sont difficiles a maintenir a jour. En general, seule une petite equipe y a acces et le silo echappe a votre politique generale de gestion des donnees. L'IA amplifie ce risque, parce que vous montez rapidement des projets pilotes avec des copies et des plateformes distinctes qui vivent a cote de vos systemes existants.
Pourquoi les silos d'IA apparaissent si facilement
La premiere raison est la vitesse. Les experiences doivent montrer quelque chose de tangible, alors l'equipe exporte les donnees necessaires depuis les systemes existants vers un espace de travail separe. Ce qui commence comme une copie temporaire pour un pilote se transforme insensiblement en source permanente sur laquelle repose l'ensemble du projet.
Une deuxieme raison vient des fournisseurs eux-memes. Beaucoup de solutions d'IA vous demandent de televerser documents et donnees sur leur plateforme. Vous y construisez ensuite un environnement separe, avec sa propre gestion des acces, son propre versioning et sa propre vision de ce qu'est la verite.
La troisieme raison est l'effort necessaire pour acceder aux donnees sources. Une connexion directe a l'ERP ou au CRM parait complexe et chronophage, donc vous optez pour une copie parce qu'elle semble plus simple. Quelques mois plus tard, la copie et la source divergent et personne ne sait laquelle compte.
La quatrieme raison est la responsabilite floue. Tant que personne n'est formellement responsable des donnees dans l'outil d'IA, les corrections n'ont lieu qu'a cet endroit et la source reste erronee. C'est ainsi qu'un systeme parallele grandit lentement sans jamais avoir ete confronte aux donnees d'origine.
Commencez par la question de savoir ou se trouve la verite
Avant de commencer a construire, decidez pour chaque type d'information quel systeme fait office de source. Les donnees clients appartiennent au CRM, les donnees produits a l'ERP ou au PIM, les transactions a la comptabilite, les contrats a la GED, les donnees du personnel aux RH. Une fois ces choix arretes, un outil d'IA peut utiliser ces informations sans en faire discretement une verite alternative.
Ne copiez qu'avec un objectif clair
Parfois vous n'avez pas le choix et vous devez copier des donnees de facon temporaire ou pour des raisons techniques. Consignez alors explicitement ce que vous copiez, pourquoi, a quelle frequence vous rafraichissez cette copie, combien de temps vous la conservez, qui y a acces, comment les corrections remontent et ce qui se passe si vous arretez le projet. Une copie sans accords devient presque toujours un risque.
Faites remonter les corrections vers la source
Imaginez qu'un collaborateur remarque via l'IA qu'une description produit est incorrecte. Si vous n'appliquez la correction que dans l'environnement d'IA, tous les autres systemes restent faux. Concevez donc un processus dans lequel les corrections ont lieu dans le systeme source, y sont validees et redescendent ensuite vers l'outil d'IA. Ainsi votre IA reste un consommateur des donnees et non une source independante a cote.
Utilisez les definitions existantes
Un nouveau projet d'IA ne doit pas decider seul de ce que signifient chiffre d'affaires, client actif, date de livraison ou groupe de produits. Si vous constatez que ces definitions ne sont pas claires, le projet d'IA met au jour un probleme de gouvernance que vous devez traiter de facon centralisee. Sinon votre IA produira des analyses propres sur la base de la mauvaise definition et vous perdrez confiance dans les resultats.
Pensez tot a l'integration
Un projet pilote peut encore tourner avec des televersements manuels pour tester une hypothese. Pour un usage structurel, vous avez besoin d'une integration geree. Determinez quels systemes fournissent les donnees, a quelle frequence elles se rafraichissent, comment vous remontez les erreurs, ce que l'IA a le droit de reecrire, quels controles vous placez en amont et comment vous surveillez le flux. Ainsi l'outil d'IA reste une piece controlee de votre paysage.
Evitez un modele d'acces separe
Une plateforme d'IA contient souvent des informations sensibles. Utilisez votre gestion des identites et des acces existante et ne montez pas de structure de droits separee. Les collaborateurs ne doivent voir via l'IA que ce qu'ils seraient egalement autorises a voir sans elle. Quiconque n'a pas acces au dossier des contrats ne doit pas non plus pouvoir en consulter le contenu via un chatbot.
Fixez la propriete des donnees
Pour chaque source de donnees importante, il vous faut quelqu'un de responsable de la qualite, des definitions, des droits, des corrections, des durees de conservation et de la disponibilite. La DSI exploite l'infrastructure mais n'est pas automatiquement proprietaire du sens ou de la qualite des donnees commerciales ou financieres. Cette propriete se place du cote metier, avant que vous ne fassiez la premiere copie.
Prevoyez un plan de sortie
Un silo de donnees est encore plus problematique lorsque vos donnees ne vivent que dans la plateforme du fournisseur. Fixez a l'avance dans quel format vous pouvez tout exporter, si les configurations et metadonnees suivent, comment vous faites supprimer les donnees de l'entreprise, combien de temps les sauvegardes restent en place, quelle documentation est disponible et comment un autre fournisseur pourrait reprendre la solution.
Verifiez l'architecture avant la mise a l'echelle
Pour un pilote, tout n'a pas besoin d'etre parfait, mais pour la mise a l'echelle si. Vous devriez au minimum cartographier ou vivent les donnees d'origine, quelles donnees vous avez copiees, comment se deroulent les mises a jour, qui a acces, ou sont stockes les resultats, comment fonctionnent les corrections et ce qui se passe si vous arretez. Sans cette vue d'ensemble, vous mettez a l'echelle un silo cache en meme temps que tout le reste.
Pour conclure
Un projet d'IA cree un nouveau silo au moment ou la vitesse devient plus importante que la coherence. Traitez votre solution d'IA comme une partie de votre paysage d'information existant, avec des sources fiables, des corrections qui remontent et des regles d'acces qui se branchent sur votre politique existante. Alors l'IA renforce votre gestion de l'information au lieu de batir un systeme parallele a cote.
Voulez-vous eviter que votre projet d'IA devienne un systeme parallele?
L'Analyse SEMANU cartographie les systemes sources, place l'outil d'IA dans votre architecture existante et definit la propriete, l'integration et les criteres de sortie avant que vous ne construisiez. Investissement unique a partir de 4400 euros.
Questions frequentes
Qu'est-ce qu'un silo de donnees et comment le reconnaitre dans un projet d'IA?
Un silo de donnees apparait lorsqu'un outil d'IA se constitue ses propres copies, ses propres definitions ou ses propres droits d'acces a cote des systemes existants. Vous le reconnaissez a des corrections qui n'ont lieu que dans l'environnement d'IA, a des rapports qui affichent d'autres chiffres que l'ERP et a un fournisseur qui demande sans cesse de nouveaux televersements.
Pouvez-vous copier des donnees vers une plateforme d'IA?
Parfois une copie technique est incontournable, mais consignez alors explicitement ce que vous copiez, a quelle frequence, combien de temps vous la conservez, qui y a acces et ce qui se passe a l'arret du projet. Sans ces accords, la copie devient presque toujours un risque.
Qui est proprietaire des donnees dans un projet d'IA?
Chaque source de donnees importante a un proprietaire pour la qualite, les definitions, les droits et les durees de conservation. La DSI exploite l'infrastructure mais n'est pas automatiquement proprietaire du sens commercial ou financier. Vous devez attribuer cette propriete au prealable.
Que doit contenir un plan de sortie pour un fournisseur d'IA?
Dans quel format vous pouvez exporter les donnees, si les configurations et metadonnees suivent, combien de temps les sauvegardes subsistent, comment vous faites supprimer les donnees d'entreprise et quelle documentation est disponible pour qu'un autre fournisseur puisse reprendre la solution.