AI Wdrożenia: Recepta na sukces. Czemu 8 z 10 inicjatyw utyka na starcie?

Samo wprowadzenie AI w firmie nie stanowi gwarancji powodzenia. Kluczowa jest strategia, która bazuje na pięciu elementach: wartości dla biznesu, jakości danych, kulturze organizacyjnej, technologii i etyce. Przedsiębiorstwa, które tworzą mocne podstawy poprzez sesje warsztatowe, określenie przypadków zastosowań i promowanie kultury innowacyjności, wykorzystają cały potencjał AI. Z drugiej strony, firmy bez strategii trafią do grona 80% projektów, które nie wyjdą poza etap pilotażowy – przestrzegają eksperci z Inetum.

Organizacje na całym świecie rywalizują w ogłaszaniu swoich działań związanych z AI, inwestując ogromne sumy w projekty pilotażowe. Niemniej jednak, za olśniewającą powłoką transformacji cyfrowej skrywa się niełatwa rzeczywistość: – Aż osiem na dziesięć projektów pilotażowych AI nigdy nie przechodzi do pełnej implementacji – alarmuje Piotr Mechliński, Head of Data & AI EEMEA w Inetum.

Ta statystyka to nie pojedynczy wypadek, a przejaw głębszego problemu: firmy, podążając za trendem AI, rozpoczynają wdrożenia bez dobrze przemyślanej strategii.

Paradoks implementacji AI: wszyscy próbują, niewielu odnosi sukces

Jednakże, zgodnie z badaniami MIT, około 95% projektów AI w firmach nie generuje realnych korzyści finansowych. Ponadto, analiza MIT NANDA, bazująca na 150 rozmowach z liderami biznesu i analizie 300 implementacji, ujawnia znaczną rozbieżność między optymizmem a faktycznymi wynikami.

Problem jest skomplikowany. Jak zaznacza Piotr Mechliński:

– Według McKinsey 78% firm korzysta z AI przynajmniej w jednym obszarze działalności. Jednakże, według MIT ponownie 78% firm nie dysponuje danymi przygotowanymi do implementacji AI. Mimo to, większość z nich nadal chce stosować agentów AI w marketingu i obsłudze klienta.

Ten paradoks – powszechna obecność AI przy jednoczesnym braku fundamentów – stanowi klucz do zrozumienia, dlaczego tak wiele przedsięwzięć kończy się niepowodzeniem.

– Może upłynąć bardzo dużo czasu, zanim firma zrobi nawet niewielki postęp, zwłaszcza w sektorach regulowanych, jak bankowość czy produkcja – wyjaśnia Mechliński. – Firmy, które skupiają się na zarządzaniu ryzykiem, często nie są najlepsze we wprowadzaniu innowacji. Potrafią poświęcić 6, 12, nawet 18 miesięcy – nawet przy współpracy z czołowymi firmami konsultingowymi na świecie – tylko po to, aby stworzyć 300-stronicowy dokument, który i tak szybko straci na aktualności.

Pięć fundamentów efektywnej strategii AI

Aby wyjść z tego impasu, eksperci z Inetum wskazują pięć kluczowych elementów, na których powinna się opierać każda strategia wdrożenia AI. Punktem początkowym powinna być wartość biznesowa. Zbyt wiele firm zaczyna od technologii, stawiając pytanie: „co możemy zrobić z AI?” zamiast: „jakie wyzwania biznesowe możemy rozwiązać przy pomocy sztucznej inteligencji?”. Przedsiębiorstwa osiągające najlepsze rezultaty w wykorzystaniu AI koncentrują się na innowacyjnej transformacji, restrukturyzacji procesów pracy i szybszym skalowaniu. Jak podkreśla Wiktor Zdzienicki, Head of Data & AI Practice w Inetum: „Zestawienie przypadków użycia to jeszcze nie strategia AI”. Prawdziwa strategia wymaga głębokiego zrozumienia celów biznesowych i wyselekcjonowania tych zastosowań, które przyniosą konkretną wartość.

Podstawą skutecznej implementacji AI są dane biznesowe wysokiej jakości. – Dane i sztuczna inteligencja współdziałają ze sobą. Nie ma dobrej sztucznej inteligencji bez dobrych danych – ostrzega Wiktor Zdzienicki. – Widzę, że mnóstwo osób o tym zapomina – że jakość tego, co przekazujemy do modeli, wpływa na ich efekt.

Analiza MIT Technology Review dowodzi, że 77% ankietowanych zgadza się, iż integracja danych stanowi istotne wyzwanie, a 45% wskazuje ją jako główną przeszkodę w osiągnięciu gotowości do wdrożenia AI. Problem leży nie tylko w jakości danych, ale także w ich dostępności, integracji i zarządzaniu nimi.

Następnym istotnym elementem jest kultura organizacyjna w firmie, która sprzyja innowacjom. – Narzędzia same w sobie nie zmieniają firm. Zmieniają je zespoły lub ludzie – zauważa Piotr Mechliński. – Obecnie musimy naprawdę zmienić nastawienie do AI. W wielu sytuacjach kultura organizacyjna nie jest przygotowana na innowacje.

Badania pokazują, że 70–85% projektów AI kończy się fiaskiem, a 70% problemów wynika z kwestii związanych z personelem i procesami, a nie z algorytmów. Sukces wymaga nie tylko inwestycji w technologię, ale przede wszystkim w personel – ich umiejętności, zrozumienie AI i gotowość do zmian.

Paradoksalnie, technologia – choć kluczowa – nie jest głównym problemem. Analiza MIT pokazała, że zakup narzędzi AI od wyspecjalizowanych dostawców i tworzenie relacji partnerskich przekłada się na sukces w około 67% przypadków, podczas gdy wewnętrzne rozwiązania – tylko w jednej trzeciej przypadków. To odkrycie jest szczególnie ważne dla branż silnie regulowanych, gdzie wiele firm preferuje rozwiązania własnościowe. Kluczowe jest wybranie technologii, która umożliwi adaptację i integrację zgodnie z istniejącymi potrzebami firmy.

Istotne są również zarządzanie AI i aspekt etyczny. Zgodnie z prognozami Gartnera, do 2027 roku 35% państw będzie wykorzystywać regionalne platformy AI wykorzystujące własne, kontekstowe dane. To zjawisko, określane jako suwerenność technologiczna, staje się rzeczywistością. Lokalizacja danych, zgodność z regulacjami i etyczne wykorzystanie AI nie są już opcjonalne – to fundamenty długotrwałego powodzenia. Gartner przewiduje również, że do 2027 roku rozproszone regulacje AI obejmą 50% światowych gospodarek, wymuszając 5 mld dol. inwestycji w przestrzeganie przepisów.

Od strategii do działania: warsztat odkrywania potencjału AI

Teoria to jedno, ale jak przełożyć te pięć elementów na konkretne działania? Praktycznym rozwiązaniem, które zyskuje na popularności, jest sesja warsztatowa poświęcona odkrywaniu potencjału AI. Nawet kilkugodzinne spotkanie może pomóc w określeniu najważniejszych obszarów i celów organizacji oraz w opracowaniu skutecznej strategii wdrożenia.

Taki warsztat umożliwia zidentyfikowanie najbardziej obiecujących zastosowań AI w odniesieniu do konkretnych wyzwań biznesowych. Pozwala również ocenić przygotowanie firmy pod względem danych, kultury organizacyjnej oraz infrastruktury i w efekcie opracować realną „mapę drogową” wdrożenia – z uwzględnieniem kluczowych etapów i opracowanymi wskaźnikami sukcesu. Ostatecznie, taka strategia angażuje najważniejszych interesariuszy, budując szerokie poparcie dla inicjatywy AI.

Kluczowe jest rozpoczęcie od niewielkich, mierzalnych projektów, które mogą szybko pokazać wartość inwestycji. Najlepiej funkcjonujące firmy informują, że dążą do innowacyjnej transformacji poprzez AI, restrukturyzują procesy pracy i skalują projekty szybciej. Wniosek jest jeden: zamiast poświęcać miesiące na tworzenie obszernej dokumentacji, należy skupić się na iteracyjnym podejściu – testuj, analizuj, dostosowuj.

Trendy AI na 2026 rok: co przyniesie przyszłość?

Prognozy dotyczące przyszłości AI pokazują, że transformacja dopiero się rozpoczyna.

– Co przyniesie 2026 rok według prognoz Gartnera? Po pierwsze, suwerenność technologiczna staje się faktem. Gartner przewiduje, że do 2027 roku 35% państw będzie korzystało z regionalnych platform AI, bazujących na krajowych, kontekstowych danych. Nie słabnie też rola technik agentowych: do 2027 agenci AI zrewolucjonizują dotychczasowe modele pracy – już liderzy rynku „zatrudniają” agentów AI jako cyfrowych pracowników – mówi ekspert Inetum Piotr Mechliński.

Microsoft prognozuje, że nowa generacja agentów AI będzie wykonywać więcej zadań, nawet obsługiwać określone zadania w imieniu pracownika. Agenci AI stają się „aplikacjami ery AI”, obiecując nie tylko automatyzację prostych zadań, ale także skomplikowane procesy pracy, które wymagają rozumowania kontekstowego. Gartner prognozuje, że do 2028 roku w 90% zakupów B2B będą pośredniczyć agenci AI, kierując ponad 15 bln dol. wydatków B2B przez platformy wymiany agentów AI.

Rynek globalnej AI, wyceniany w 2025 r. na 254,50 mld dol., do 2031 roku ma osiągnąć wartość 1,68 bln dol. Jednak ten wzrost nie będzie równomierny. Organizacje, które jako pierwsze zmierzą się z wyzwaniami związanymi z wdrożeniem GenAI, uzyskają znaczną przewagę nad konkurencją. To wymaga odwagi – do eksperymentowania, przyznawania się do błędów i szybkiej zmiany strategii. Jak pokazuje praktyka, sukces odnoszą firmy, które nie tyle unikają ryzyka, ile uczą się nim zarządzać.

Kluczowe jest również zrozumienie, że AI nie jest celem samym w sobie, ale środkiem do osiągnięcia celów biznesowych. Respondenci, którzy przypisują wpływ EBIT na poziomie 5% lub więcej wykorzystaniu AI i twierdzą, że ich organizacja dostrzegła „znaczącą” wartość z wykorzystania AI, informują o zwiększaniu inwestycji, stosowaniu najlepszych praktyk transformacji i szybszym skalowaniu.

Dziękujemy za przeczytanie naszego artykułu w całości. Bądź na bieżąco! Obserwuj nas w Google. Materiał promocyjny na zlecenie marki Inetum Udostępnij artykuł Newsletter Bądź na bieżąco z informacjami ze świata biznesu i finansów Zapisz się