Ang Proprietary Data Maaaring Maging Pinakamahalagang Moat sa AI

Ang artificial intelligence ay nagiging mas madaling ma-access ng mga kumpanya. Ang mga nangungunang modelo ay maaaring i-licensiya sa pamamagitan ng mga cloud platform, ang mga open-source na sistema ay maaaring i-customize, at ang mga AI assistant ay lumalabas na sa karaniwang business software. Ang lumalawak na availability na ito ay nagbubuo ng mahalagang tanong para sa mga mamumuhunan: kung makakakuha ng katulad na mga modelo ang mga kakumpitensya, saan magmumula ang pangmatagalang kalamangan sa AI?

Isang bagong pag-aaral na inilathala sa Research Policy¹ ay nagmumungkahi na ang sagot ay maaaring nasa kung gaano kahusay na pinagsasama ng mga kumpanya ang artificial intelligence sa proprietary data, institutional knowledge, at human expertise. Ang pangunahing argumento nito ay hindi na dapat ituring ang AI bilang karaniwang kasangkapan sa software. Ito ay nagiging isa pang learning agent sa loob ng organisasyon.

Mahahalaga ang pagkakaibang ito dahil ang pagbili ng AI ay hindi awtomatikong nagpapabuti sa kakayahan ng kumpanya na matuto. Kailangan pa rin ng mga negosyo ng kaugnay na data, mga empleyado na nakakaunawa sa operating environment, mga technical team na kayang i-configure ang mga modelo, at mga proseso na nagko-convert ng mga insight na ginawa ng AI tungo sa aksyon. Ang mga kumpanyang maagang nag-assemble ng mga kakayahang ito ay maaaring makabuo ng mga kalamangan na lalong nagiging mahirap ulitin.

Binabago ng AI kung Paano Sumisipsip ng Kaalaman ang mga Kumpanya

Ginagamit ng mga mananaliksik sa pamamahala ang terminong absorptive capacity upang ilarawan ang kakayahan ng isang kumpanya na kilalanin ang mahalagang external na kaalaman, maunawaan ito, at ilapat ito sa komersyo. Tradisyonal, itinuturing ang prosesong ito bilang isang gawaing pantao na sinusuportahan ng pananaliksik, komunikasyon, pagsasanay, at karanasan.

Ang bagong papel ay nagsasabing hindi na sapat ang balangkas na ito. Ang mga modernong AI system ay maaaring mag-scan ng impormasyon, matuklasan ang mga pattern, pagsamahin ang data mula sa hindi magkaugnay na mga domain, at lumikha ng posibleng mga paliwanag o solusyon. Sa halip na basta mag-imbak lamang ng impormasyon para kunin ng mga empleyado, maaaring impluwensiyahan ng AI kung ano ang hinahanap ng organisasyon at kung paano nito binibigyang-kahulugan ang natagpuan.

Lilikha ito ng tinatawag ng mananaliksik na dual learning architecture. Ang pagkatuto ng tao ay nananatiling ginagabayan ng karanasan, konteksto, asosasyon, at paghuhusga. Ang machine learning ay gumagana sa pamamagitan ng mga estadistikal na ugnayan na natagpuan sa data. Bawat isa ay may kanya-kanyang lakas at kahinaan, at wala sa kanila ang sapat nang mag-isa.

Nagsusulong ito ng mas malawak na aral na lumilitaw sa buong ekonomiya: hindi lumilikha ng halaga ang impormasyon hangga’t hindi ito naipapakahulugan at nagagamit ng isang organisasyon. Kamakailang coverage ng Securities.io tungkol sa kung paano binubuksan ng AI ang mga bagong oportunidad para sa maliliit na negosyo ay natuklasan din na ang kakayahan ng AI at ang kakayahang entreprenyur ay magkatugma kaysa magpalit.

Maaaring Maging Isang Pagsasama-samang Corporate Asset ang Data Heritage

Isa sa mga pinaka-kapaki-pakinabang na konsepto ng papel ay ang data heritage. Tumutukoy ito sa dami, uri, kalidad, at kasaysayan ng data na naipon ng isang kumpanya.

Kadalasang passive ang mga tradisyonal na database. Pinananatili nila ang impormasyon hanggang sa isang tao o nakatakdang programa ang kumuha at magsuri nito. Ginagawang mas aktibo ng AI ang naipong data dahil ang bagong impormasyon ay maaaring baguhin kung paano kinikilala ng sistema ang mga pattern at lumilikha ng kaalaman sa hinaharap.

Halimbawa, ang isang tagagawa ay maaaring may hawak na taon-taong mga tala ng maintenance, sukat ng produksyon, ulat ng depekto, log ng kagamitan, at obserbasyon ng mga tekniko. Maaaring bumili ang isang kakumpitensya ng katulad na AI software, ngunit hindi nito agad maipapakita ang kasaysayan ng operasyon. Ang data ng incumbent ay makakatulong sa mga modelo nitong mag-diagnose ng mga pagkabigo, i-optimize ang produksyon, at tuklasin ang mga ugnayan na hindi halata noong nilikha ang mga tala.

Ang proseso ay maaaring maging self-reinforcing. Ang mas magandang data ay tumutulong sa AI system na tukuyin kung anong karagdagang impormasyon ang magiging mahalaga. Pagkatapos, nangongolekta ang kumpanya ng mas magandang impormasyon, na nagpapabuti sa susunod na pagsusuri at gumagabay sa karagdagang pangongolekta. Inilarawan ng papel ang sinadyang pamumuhunan sa pagkuha, pag-curate, pag-integrate, at pamamahala ng data bilang pagsisikap sa pag-absorb ng data.

Ang nagreresultang kalamangan ay hindi lamang basta pagkakaroon ng mas maraming data. Ang data na hindi maayos ang estruktura, hindi kaugnay, o may bias ay maaaring magpahina ng sistema. Ang moat ay nagmumula sa kombinasyon ng:

• Proprietary at kaugnay na impormasyon
• Mapagkakatiwalaang proseso ng pangongolekta at pamamahala
• Mga empleyado na nakakaunawa sa operating context
• Teknikal na kadalubhasaan na kayang iangkop ang AI

Ang ito ay tumutugma sa mas malawak na paglipat patungo sa hybrid data strategies na nagsasama ng proprietary corporate information sa mas malalaking external dataset. Maaaring maging karaniwan ang pag-access sa makapangyarihang modelo, ngunit ang pag-access sa tamang internal na konteksto ay mananatiling hindi pantay.

Paano Maaaring Panatilihin ng AI ang Institutional Knowledge

Ipinakilala rin ng pag-aaral ang ideya ng knowledge virtualization. Madalas na nag-iipon ang mga empleyado ng kadalubhasaan na mahirap isulat. Ang isang karanasang tekniko ay maaaring makadetect ng mekanikal na problema mula sa kakaibang pagyanig, habang ang isang risk analyst ay maaaring makilala ang kahina-hinalang aplikasyon nang hindi kayang gawing simpleng patakaran ang paghuhusga.

Tradisyonal, pinapanatili ng mga kumpanya ang tacit knowledge na ito sa pamamagitan ng pagsasanay, mentorship, mga routine, at pinagsaluhang karanasan. Mahalaga ang mga pamamaraang ito ngunit magastos, mabagal sa pag-scale, at madaling maapektuhan ng pag-alis ng mga empleyado.

Lumilikha ang AI ng isa pang posibleng channel. Ang mga modelong sinanay sa mga desisyon, kinalabasan, dokumento, sensor reading, at mga historikal na kaso ay maaaring i-encode ang bahagi ng experiential knowledge sa mga matematikal na representasyon. Hindi ibig sabihin nito na literal na nauunawaan ng modelo ang lahat ng nalalaman ng isang karanasang empleyado. Ibig sabihin, maaaring mapanatili at magamit muli ng organisasyon ang mga pattern na nagmula sa kadalubhasaan na iyon.

Maaaring gawing reusable corporate asset ang kaalaman na dating nauugnay sa isang empleyado o koponan. Ang mga bagong tauhan ay maaaring makipag-ugnayan sa isang AI system na naglalarawan ng bahagi ng historikal na decision-making ng organisasyon, habang ang mga karanasang empleyado ay maaaring gamitin ang output nito upang matukoy ang mga napag-iwanang ebidensya.

Gayunpaman, may estratehikong tensyon. Ang tacit knowledge ay maaaring maging mahalaga dahil eksaktong hindi madaling kopyahin ito ng mga kakumpitensya. Ang pag-virtualize ng kaalaman ay nagpapasikat ito sa loob, ngunit nagdudulot din ito ng mga alalahanin sa seguridad, pamamahala, at pagmamay-ari. Kung maipapakita ang sensitibong training data, model weights, o workflows, maaaring hindi sinasadyang mailipat ng kumpanya ang bahagi ng kanyang operational advantage.

Ang Paghuhusga ng Tao at Makina ay Dapat Manatiling Nakakonekta

Tinutukoy ng papel ang epektibong koordinasyon ng domain knowledge at AI knowledge bilang cognitive duality. Ang kakayahang ito ay nangangailangan ng higit pa sa pag-empleyo ng mga data scientist kasama ng mga karanasang manager. Dapat magawang maunawaan at hamunin ng dalawang grupo ang isa’t isa.

Kailangan ng mga domain expert ng sapat na AI literacy upang matukoy kung kailan hindi mapagkakatiwalaan ang isang modelo, gumagana sa labas ng training environment nito, o nagkakamali sa paghalo ng correlation at causation. Kailangan naman ng mga technical team ng sapat na pamilyaridad sa domain upang maunawaan kung aling mga kinalabasan ang mahalaga at kung aling mga limitasyon ang hindi maaaring mahinuha mula sa data lamang.

Kung walang tulay na iyon, humaharap ang mga kumpanya sa dalawang magkasalungat na panganib. Maaaring masyadong magtiwala ang mga empleyado sa mga rekomendasyon ng AI, na nagiging daan para sa pagkalat ng mga error o historikal na bias sa malawak na sukat. Sa kabilang banda, maaaring tanggihan nila ang kapaki-pakinabang na mga natuklasan dahil hindi pamilyar o hindi sapat na maipaliwanag ang lohika ng sistema.

Ito ay nagpapaliwanag kung bakit maaaring magkaiba-iba ang resulta ng mga enterprise AI project kahit na gumagamit ang mga organisasyon ng magkatulad na underlying models. Ang pagganap ay nakadepende sa nakapalibot na learning system. Katulad din nito, tinukoy ng World Economic Forum ang AI-ready data, employee skills, appropriate models, at responsible governance bilang magkakaugnay na pangangailangan para sa pag-scale ng AI sa buong enterprise.

Ang Natuklasan ng Pag-aaral Tungkol sa AI-Driven Learning

Pagsamahin ng pananaliksik ang isang konseptwal na pagsusuri sa 40 na panayam na isinagawa sa walong maliit at katamtamang laki na AI-first na kumpanya sa Italya. Ang mga kalahok ay may hawak na teknikal at managerial na posisyon sa healthcare, finance, creative content, data management, forecasting, at risk analysis.

Mahahalagang ang balangkas, ngunit mahalaga rin ang mga limitasyon nito. Ito ay isang theory-building qualitative study sa halip na quantitative na ebidensya na nagpapakita na ang mga kakayahang ito ay nagpapataas ng kita o shareholder returns. Wala sa mga kalahok na kumpanya ang may 250 o higit pang empleyado, at lahat ay nakabase sa iisang bansa. Kinakailangan pa ng karagdagang pananaliksik upang subukan ang modelo sa malalaking enterprise, mga industriya na mababa ang teknolohiya, at iba’t ibang pang-ekonomiyang kapaligiran.

Nagbibigay ang ServiceNow ng Exposure sa Enterprise AI Workflows

Para sa mga mamumuhunan na naghahanap ng exposure sa pagbabagong ito, nagbigay ang ServiceNow ng isang kaugnay na halimbawa. Ang platform nito ay nag-uugnay ng enterprise data, workflows, mga empleyado, at patuloy na nagiging autonomous na AI agents. Ang posisyon na iyon ay malapit na sumasalamin sa argumento ng papel na ang halaga ng AI ay nagmumula sa integrasyon nito sa mga proseso ng organisasyon kaysa sa mismong modelo.

Patuloy na pinalalawak ng ServiceNow ang Workflow Data Fabric, AI Control Tower, at mga kakayahan sa autonomous analytics. Inilalarawan ng kumpanya ang real-time enterprise data foundation nito bilang paraan upang magbigay ng pamamahalang operational context sa mga AI system. Sinuri rin ng Securities.io ang kalapit na oportunidad sa pamamagitan ng coverage nito sa UiPath at ang agentic automation market.

Hindi walang panganib ang investment case. Ang kompetisyon sa enterprise software ay matindi, maaaring maging bundled commodities ang mga AI feature, at maaaring tumutol ang mga customer sa gastos o komplikasyon ng malawak na deployment ng platform. Dapat ding patunayan ng ServiceNow na ang mga AI product nito ay nagbubuo ng nasusukat na halaga para sa customer kaysa sa simpleng pagpapalawak ng saklaw ng produkto.

Gayunpaman, ipinapakita ng posisyon nito ang pangunahing investment insight ng papel. Habang nagiging mas accessible ang mga foundation model, maaaring lumipat ang matibay na halaga patungo sa mga kumpanyang kumokontrol sa workflow context, pamamahalang access sa data, at mga sistema kung saan ang mga desisyon ng tao at makina ay nagiging operational na aksyon.

Ang Tunay na AI Divide ay Maaaring Lumawak Sa Paglipas ng Panahon

Ang lumilitaw na divide ay maaaring hindi sa pagitan ng mga negosyo na gumagamit ng AI at ng mga hindi. Maaaring ito ay sa pagitan ng mga kumpanyang itinuturing ang AI bilang hiwalay na kasangkapan at ng mga nagtatayo ng isang organizational learning system sa paligid nito.

Ang proprietary data, naipong kadalubhasaan, pamamahala ng modelo, at cross-functional coordination ay lahat ay nakadepende sa landas. Kailangan ng oras upang paunlarin at pagbutihin sa pamamagitan ng paulit-ulit na paggamit. Ang mga kumpanyang nagsimulang buuin ang mga ito nang maaga ay maaaring magkaroon ng cumulative advantage, habang ang mga huling nag-aadopt ay hindi agad makakabuo ng puwang sa simpleng pagbili ng pinakabagong modelo.

Para sa mga mamumuhunan, binabago nito kung paano dapat suriin ang AI readiness. Mahalaga ang paggastos sa software at computing infrastructure, ngunit kaunti lamang ang ipinapakita nito kung kaya ng kumpanya na i-translate ang AI sa defendable na halaga. Ang mga mas mapanuring tanong ay kung anong proprietary na impormasyon ang kontrolado ng negosyo, kung kaya nitong mapanatili ang kadalubhasaan ng mga empleyado, kung gaano kalapit ang pakikipagtulungan ng mga technical team sa mga domain specialist, at kung maaabot ba ng AI insights ang totoong workflows.

Kaya’t ang susunod na henerasyon ng mga AI winner ay maaaring tukuyin nang mas kaunti batay sa kung sino ang may access sa intelihensiya at higit pa sa kung sino ang nakakaalam kung paano ito sisipsipin.

Mga Sanggunian:

¹ Pedota, M. (2026). Mga Isip at Makina: Muling Pagsusuri sa absorptive capacity sa panahon ng artificial intelligence. Research Policy, 55, 105600. https://doi.org/10.1016/j.respol.2026.105600