Artykuł omawia problem, w którym nieaktualne lub niskiej jakości dane historyczne uniemożliwiają efektywne wdrażanie systemów AI w przedsiębiorstwach. Stare dane mogą prowadzić do błędnych predykcji, bezużecznych modeli i opóźnień we wprowadzaniu rozwiązań AI. W tekście przedstawiane są strategie zarządzania tym wyzwaniem, takie jak czyszczenie danych, walidacja jakości i modernizacja infrastruktury informacyjnej, co jest kluczowe dla sukcesu transformacji cyfrowej.