Efektywne wdrożenie AI: Powody, dla których 8 na 10 projektów utyka w fazie testowej.

Samo zastosowanie AI w przedsiębiorstwie nie jest równoznaczne z sukcesem. Najważniejsza jest strategia bazująca na pięciu elementach: wartości dla biznesu, jakości danych, kulturze organizacyjnej, technologii i etyce. Spółki, które tworzą mocne podstawy poprzez sesje warsztatowe, rozpoznawanie przypadków użycia i krzewienie kultury innowacyjności, w pełni spożytkują potencjał AI. Natomiast te, które nie mają strategii, dołączą do 80% projektów, które nie wykraczają poza etap pilotażowy – alarmują specjaliści z Inetum.

Organizacje na całym świecie rywalizują w ogłaszaniu swoich inicjatyw związanych z AI, inwestując ogromne kwoty w projekty pilotażowe. Niemniej jednak, za efektowną powierzchnią transformacji cyfrowej skrywa się niewygodna rzeczywistość: – Osiem na dziesięć projektów pilotażowych AI nigdy nie doczekuje się wdrożenia na pełną skalę – przestrzega Piotr Mechliński, Head of Data & AI EEMEA w Inetum.

Ta wartość statystyczna nie jest odosobnionym zdarzeniem, lecz oznaką głębszego problemu: przedsiębiorstwa, ulegając trendowi AI, realizują wdrożenia bez solidnej strategii.

Paradoks implementacji AI: wszyscy eksperymentują, niewielu odnosi sukces

Ale zgodnie z badaniami MIT około 95% projektów AI w firmach nie generuje zauważalnych korzyści finansowych. Ponadto, studium MIT NANDA, oparte na 150 rozmowach z liderami biznesu i analizie 300 wdrożeń, ukazuje dramatyczny kontrast między entuzjazmem a realnymi wynikami.

Problem jest wieloaspektowy. Jak zauważa Piotr Mechliński:

– Według McKinsey 78% firm stosuje AI przynajmniej w jednym obszarze działalności. Jednak według MIT znów 78% firm nie dysponuje danymi przygotowanymi do zastosowania AI. Pomimo to większość z nich wciąż planuje wykorzystywać agentów AI w marketingu i obsłudze klienta.

Ten paradoks – powszechne użycie AI przy jednoczesnym braku fundamentów – jest kluczem do zrozumienia, dlaczego tak wiele inicjatyw kończy się fiaskiem.

– Może upłynąć bardzo dużo czasu, zanim firma zrobi nawet niewielki krok, zwłaszcza w branżach regulowanych, takich jak sektor bankowy czy produkcja – wyjaśnia Mechliński. – Firmy, które priorytetowo traktują zarządzanie ryzykiem, często nie są najlepsze we wprowadzaniu innowacji. Mogą poświęcić 6, 12, nawet 18 miesięcy – nawet we współpracy z najlepszymi firmami doradczymi na świecie – tylko po to, aby opracować 300-stronicowy dokument, który i tak szybko straci na aktualności.

Pięć fundamentów efektywnej strategii AI

Aby przezwyciężyć ten impas, eksperci Inetum prezentują pięć kluczowych filarów, na których każda strategia implementacji AI powinna być oparta. Punktem startowym powinna być wartość biznesowa. Zbyt wiele organizacji rozpoczyna od technologii, pytając: „co możemy zrobić z AI?” zamiast: „jakie problemy biznesowe możemy rozwiązać za pomocą sztucznej inteligencji?”. Przedsiębiorstwa osiągające najlepsze rezultaty w zastosowaniu AI koncentrują się na przełomowej innowacji, przekształceniu procesów pracy i sprawniejszym skalowaniu. Jak podkreśla Wiktor Zdzienicki, Head of Data & AI Practice w Inetum: „Zestawienie przypadków użycia to jeszcze nie strategia AI”. Autentyczna strategia wymaga dogłębnego zrozumienia celów biznesowych i wyboru tych zastosowań, które wniosą realną wartość.

Podstawą udanej implementacji AI są dobrej jakości dane firmowe. – Dane i sztuczna inteligencja współistnieją. Nie ma efektywnej sztucznej inteligencji bez dobrych danych – przypomina Wiktor Zdzienicki. – Dostrzegam, że wielu o tym zapomina – że jakość tego, co wprowadzamy do modeli, oddziałuje na ich rezultat.

Badanie MIT Technology Review wskazuje, że 77% ankietowanych potwierdza, że integracja danych stanowi poważne wyzwanie, a 45% identyfikuje ją jako główną przeszkodę w osiągnięciu gotowości do wdrożenia AI. Problemem jest nie tylko jakość danych, ale również ich dostępność, spójność i kontrola nad nimi.

Następną istotną kwestią jest kultura korporacyjna w firmie, która jest otwarta na innowacje. – Technologie nie transformują firm. Transformują je zespoły lub ludzie – zaznacza Piotr Mechliński. – Aktualnie musimy realnie przemodelować kulturę związaną z AI. W wielu przypadkach kultura organizacyjna nie jest przygotowana na innowacje.

Badania dowodzą, że 70–85% projektów AI kończy się porażką, a 70% problemów wynika z kwestii związanych z pracownikami i procesami, a nie z algorytmów. Sukces wymaga nie tylko lokat w technologię, ale przede wszystkim w ludzi – ich kompetencje, zrozumienie AI i chęć do adaptacji.

Paradoksalnie technologia – choć kluczowa – nie stanowi głównego problemu. Badanie MIT wykazało, że nabycie narzędzi AI od wyspecjalizowanych dostawców i budowanie partnerstw przekłada się na sukces w około 67% przypadków, podczas gdy wewnętrzne rozwiązania – jedynie w jednej trzeciej przypadków. To spostrzeżenie jest szczególnie istotne dla sektorów mocno regulowanych, gdzie liczne firmy preferują rozwiązania własne. Kluczem jest dobór technologii, która umożliwi dostosowanie i integrację zgodnie z aktualnymi potrzebami przedsiębiorstwa.

Konieczne są także zarządzanie AI i aspekt etyczny. Według przewidywań Gartnera do 2027 roku 35% krajów będzie używać regionalnych platform AI wykorzystujących własne dane kontekstowe. To zjawisko, określane mianem suwerenności technologicznej, staje się rzeczywistością. Lokalizacja danych, zgodność z regulacjami i etyczne wykorzystanie AI nie są już opcjonalne – to fundamenty długofalowego sukcesu. Gartner przewiduje dodatkowo, że do 2027 roku rozproszone regulacje AI obejmą 50% światowych gospodarek, wymuszając inwestycje rzędu 5 mld dol. w spełnienie wymogów prawnych.

Od strategii do działania: warsztat odkrywania potencjału AI

Teoria to jedno, ale jak wcielić te pięć filarów w praktyczne działania? Praktycznym rozwiązaniem, które zyskuje popularność, jest warsztat eksploracji potencjału AI. Nawet kilkugodzinne spotkanie może zdefiniować kluczowe obszary i cele organizacji oraz opracować efektywną strategię wdrożenia.

Taki warsztat umożliwia identyfikację najbardziej perspektywicznych zastosowań AI w kontekście konkretnych wyzwań biznesowych. Umożliwia też ocenę przygotowania firmy pod względem danych, kultury organizacyjnej oraz infrastruktury i w rezultacie opracowanie realistycznej „mapy drogowej” wdrożenia – z zaznaczonymi punktami docelowymi i opracowanymi metrykami sukcesu. Ostatecznie taka strategia angażuje kluczowych interesariuszy, tworząc szerokie poparcie dla inicjatywy AI.

Należy zacząć od drobnych, mierzalnych projektów, które mogą prędko udowodnić wartość inwestycji. Najskuteczniej działające organizacje raportują, że dążą do przełomowej innowacji poprzez AI, przekształcają procesy pracy i szybciej skalują projekty. Wniosek jest następujący: zamiast spędzać miesiące na tworzeniu obszernej dokumentacji, należy skoncentrować się na iteracyjnym podejściu – testuj, analizuj, dostosowuj.

Trendy AI na 2026 rok: co przyniesie przyszłość?

Prognozy na przyszłość AI sugerują, że transformacja dopiero się zaczyna.

– Co przyniesie 2026 rok według prognoz Gartnera? Po pierwsze, suwerenność technologiczna staje się faktem. Gartner prognozuje, że do 2027 roku 35% państw będzie wykorzystywać regionalne platformy AI, oparte na krajowych, kontekstowych danych. Nie słabnie również siła 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 przewiduje, że kolejna generacja agentów AI będzie robić więcej, nawet realizować konkretne zadania w imieniu pracownika. Agenci AI stają się „aplikacjami ery AI”, obiecując nie tylko automatyzację prostych czynności, ale także złożone procesy pracy, wymagające kontekstowego rozumowania. Gartner szacuje, 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, wyceniony w 2025 r. na 254,50 mld dol., ma osiągnąć wartość 1,68 bln dol. do 2031 roku. Jednak ten postęp nie będzie jednolity. Organizacje, które najszybciej rozwiążą wyzwania związane z wdrożeniem GenAI, zyskają 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.

Istotne jest również zrozumienie, że AI nie jest celem samym w sobie, ale narzędziem do realizacji celów biznesowych. Ankietowani, którzy przypisują wpływ EBIT na poziomie 5% lub wyższym wykorzystaniu AI i deklarują, że ich organizacja zaobserwowała „znaczącą” wartość z zastosowania AI, zgłaszają zwiększanie inwestycji, wdrażanie najlepszych praktyk transformacji i szybsze skalowanie.

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