AI łamie stos danych. Większość przedsiębiorstw spędziła ostatnią dekadę na budowaniu zaawansowanych stosów danych. Pipelines ETL przenoszą dane do hurtowni. Warstwy transformacji oczyszczają dane do analizy. Narzędzia BI ujawniają spostrzeżenia użytkownikom. Ta architektura działała w przypadku tradycyjnej analityki. Ale AI wymaga czegoś innego. Potrzebuje ciągłych pętli sprzężenia zwrotnego. Wymaga aktualizacji w czasie rzeczywistym i pobierania kontekstu. Weźmy pod uwagę klienta przy ATM wypłacającego kieszonkowe. Agent AI w ich aplikacji mobilnej musi znać tę transakcję na kwotę 40 dolarów w ciągu kilku sekund. Dokładność danych i szybkość nie są opcjonalne. Netflix przebudował całą swoją infrastrukturę rekomendacji, aby wspierać aktualizacje modeli w czasie rzeczywistym1. Stripe stworzył zintegrowane pipelines, w których dane płatności przepływają do modeli oszustw w ciągu milisekund2. Nowoczesny stos AI wymaga fundamentalnie innej architektury. Dane przepływają z różnych systemów do baz danych wektorowych, gdzie osadzenia i dane o wysokiej wymiarowości żyją obok tradycyjnych danych strukturalnych. Bazy danych kontekstowych przechowują wiedzę instytucjonalną, która informuje decyzje AI. Systemy AI konsumują te dane, a następnie wchodzą w pętle eksperymentalne. GEPA i DSPy umożliwiają ewolucyjną optymalizację w wielu wymiarach jakości. Oceny mierzą wydajność. Uczenie przez wzmocnienie szkoli agentów do poruszania się w złożonych środowiskach przedsiębiorstw. Podstawą wszystkiego jest warstwa obserwowalności. Cały system potrzebuje dokładnych danych i szybkości. Dlatego obserwowalność danych połączy się również z obserwowalnością AI, aby zapewnić inżynierom danych i inżynierom AI pełne zrozumienie stanu ich pipelines. Infrastruktura danych i AI nie zbiega się. Już się połączyły. Referencje Blog technologiczny Netflix. (2025, sierpień). „Od faktów i metryk do uczenia maszynowego w mediach: ewolucja funkcji inżynierii danych w Netflix.” ↩︎ Stripe. (2025). „Jak to zbudowaliśmy: Stripe Radar.” ↩︎