4 godzin temu
Obecna sytuacja na rynku sztucznej inteligencji przypomina gorączkę złota. Wszyscy czują, iż na horyzoncie czeka ogromna szansa, a pociąg do przyszłości właśnie odjeżdża ze stacji. W salach konferencyjnych i na spotkaniach zarządów panuje pośpiech, byle tylko zająć w nim miejsce.
Pytanie brzmi: czy ten pęd jest napędzany przez przemyślaną strategię, czy raczej przez paniczny strach przed pozostaniem w tyle? Niestety, coraz więcej danych wskazuje na to drugie. Zjawisko to, określane jako AI FOMO (Fear Of Missing Out), staje się cichym zabójcą budżetów i innowacyjności.
Diagnoza zjawiska: Inwestycje “obronne” to nie strategia
W idealnym świecie każda decyzja o wdrożeniu nowej technologii byłaby poprzedzona dogłębną analizą. Zespół identyfikuje problem, szuka najlepszego rozwiązania, a następnie implementuje je, mierząc konkretne wskaźniki sukcesu. Rzeczywistość w erze AI wygląda jednak inaczej.
Z najnowszych badań europejskiego rynku, przeprowadzonych przez Instytut Zrównoważonego Rozwoju AI Szkoły Zarządzania ESSCA, wyłania się niepokojący obraz. Okazuje się, iż zaledwie co czwarta firma (23%) wdraża sztuczną inteligencję w odpowiedzi na jasno zidentyfikowaną, wcześniejszą potrzebę.
Co motywuje pozostałych? Aż sześć na dziesięć organizacji przyznaje, iż inwestuje z powodów, które można nazwać “obronnymi” – by nie stracić przewagi konkurencyjnej i “nie przegapić pociągu” – lub pod wpływem niejasnych sugestii ze strony zarządu czy zewnętrznych konsultantów.
To klasyczny przykład technologii szukającej problemu do rozwiązania, a nie odwrotnie. Takie podejście prowadzi do powstawania projektów-widm: kosztownych, pozbawionych jasnych celów (KPI) i bez zdefiniowanego zwrotu z inwestycji (ROI).
To działanie dla samego działania, które w najlepszym wypadku kończy się stworzeniem mało użytecznego narzędzia, a w najgorszym – marnotrawstwem zasobów, które można było przeznaczyć na realne innowacje.
Skala ma znaczenie: Kto i dlaczego boi się najbardziej?
Co ciekawe, syndrom AI FOMO ma różne oblicza w zależności od wielkości firmy.
Wielkie korporacje często padają ofiarą presji wizerunkowej. Zarząd, bombardowany nagłówkami o rewolucji AI, czuje potrzebę działania, by pokazać akcjonariuszom i rynkowi, iż firma jest nowoczesna.
Prowadzi to do “teatru innowacji” – projektów, które świetnie wyglądają na slajdach w prezentacji, ale w praktyce nie przynoszą żadnej wartości dodanej.
Średnie przedsiębiorstwa wydają się być głosem rozsądku. Działając przy ograniczonych zasobach, nie mogą sobie pozwolić na eksperymenty bez celu.
Dlatego ich inwestycje w AI znacznie częściej są pragmatyczne i ukierunkowane na rozwiązanie konkretnych bolączek – optymalizację logistyki, automatyzację obsługi klienta czy usprawnienie procesów produkcyjnych.
Małe i mikro firmy znajdują się na drugim biegunie. U nich strach nie prowadzi do panicznego działania, ale do paraliżu. Przytłoczone kosztami, brakiem specjalistycznej wiedzy i skalą wyzwania, często w ogóle rezygnują z działania, co w dłuższej perspektywie może okazać się równie groźne, co przepalanie budżetów przez ich większych konkurentów.
Ukryte koszty pośpiechu: Ryzyka, na które nikt nie patrzy
Pośpiech i brak strategii mają jeszcze jedną, mroczną stronę – prowadzą do ignorowania fundamentalnych ryzyk, jakie niesie ze sobą sztuczna inteligencja. Menedżerowie IT skupiają się na znanych od lat problemach, takich jak bezpieczeństwo i zarządzanie danymi, jednocześnie nie doceniając zupełnie nowych zagrożeń:
- Uprzedzenia (bias): AI uczy się na dostarczonych danych. jeżeli dane te odzwierciedlają ludzkie stereotypy, system będzie je bezkrytycznie powielał i wzmacniał, co może prowadzić do dyskryminujących decyzji w procesach rekrutacji czy oceny zdolności kredytowej.
- “Halucynacje”: Modele językowe potrafią z absolutną pewnością generować informacje, które są całkowicie fałszywe. Opieranie kluczowych decyzji biznesowych na takich “faktach” to prosta droga do katastrofy.
- Wyzwania etyczne: Kto ponosi odpowiedzialność za błąd popełniony przez algorytm? Jak zapewnić transparentność jego działania? To pytania, na które firmy muszą znaleźć odpowiedź.
To nie są już teoretyczne rozważania. Wspomniane badanie pokazuje, iż prawie co piąta firma (18%) musiała już zatrzymać lub gruntownie zmodyfikować projekt AI właśnie z powodów etycznych.
To twardy dowód na to, iż ignorowanie tych aspektów generuje realne koszty i ryzyka.
Od strachu do strategii: Jak mądrze wsiąść do pociągu AI?
Sztuczna inteligencja bez wątpienia jest technologią transformacyjną. Jednak kluczem do sukcesu nie jest sam fakt jej posiadania, ale sposób jej wykorzystania.
Zamiast ulegać presji i pytać “Czy powinniśmy inwestować w AI?”, liderzy powinni zadać sobie inne, znacznie ważniejsze pytanie: “Jaki jest nasz największy problem biznesowy i czy AI może pomóc go rozwiązać?”.
Zmiana tej perspektywy to pierwszy krok od reaktywnego strachu do proaktywnej strategii. Zamiast wielkich, mglistych projektów, warto zacząć od małych, dobrze zdefiniowanych wdrożeń, które rozwiązują realny problem i przynoszą mierzalne korzyści.
Kluczowe jest myślenie o etyce i ryzykach od samego początku, a nie wtedy, gdy kryzys puka już do drzwi.
Nie chodzi o to, by za wszelką cenę być w pociągu do przyszłości. Chodzi o to, by wiedzieć, dokąd chce się nim dojechać. Inaczej to tylko bardzo kosztowna przejażdżka w kółko.
