4 godzin temu
W 2025 roku sztuczna inteligencja wciąż jest jednym z głównych motorów strategii transformacji cyfrowej. Budżety rosną, rośnie też liczba projektów opisywanych w raportach dla zarządów. Na prezentacjach pełno jest przykładów, które mają pokazywać, jak AI może odmienić działanie organizacji.
Problem w tym, iż w wielu firmach efekty tych inicjatyw wciąż nie przekładają się na wymierną wartość biznesową.
Zamiast realnego wpływu na wyniki operacyjne, widać raczej rozproszone projekty pilotażowe, które nigdy nie trafiają do kluczowych procesów. W efekcie przedsiębiorstwa coraz częściej wpadają w pułapkę tzw. syndromu wiecznego pilotażu.
To sytuacja, w której inwestycje rosną, ale zwrot z nich jest trudny do uchwycenia, bo brakuje integracji z codziennymi operacjami, a podejście do danych i mierzenia efektów pozostaje fragmentaryczne.
Wielu CIO przyznaje, iż problem nie leży w samej technologii. Częściej chodzi o brak jasnego planu, co z nią zrobić. Projekty są oceniane na podstawie faktu wdrożenia, a nie osiągniętych rezultatów.
Sztuczna inteligencja funkcjonuje w izolacji od głównych przepływów pracy, przez co jej potencjał pozostaje niewykorzystany. Często bazuje też na danych rozproszonych pomiędzy różnymi systemami, co utrudnia skalowanie.
Zmiana wymaga przesunięcia punktu ciężkości. Zamiast skupiać się na tym, jakie nowe narzędzie można przetestować, warto zadać pytanie o to, które decyzje w firmie mają największy wpływ na najważniejsze wskaźniki i jak AI może pomóc je podejmować lepiej.
Kluczowe jest też włączenie pomiaru efektów od pierwszego dnia projektu. Firmy, które definiują mierzalne cele na starcie, częściej osiągają widoczne rezultaty, a dzięki temu mogą skuteczniej uzasadniać kolejne inwestycje.
Nawet najlepiej zaplanowany projekt AI zawiedzie, jeżeli dane, na których działa, będą niespójne lub przestarzałe.
Wiele firm wciąż walczy z rozdrobnionymi strukturami i niejednolitymi standardami, co ogranicza możliwości tworzenia systemów działających w czasie rzeczywistym. W erze, w której coraz więcej rozwiązań ma charakter agentowy, presja na czystość i spójność danych będzie jeszcze większa.
CIO, którzy myślą długofalowo, zaczynają więc inwestować w architektury umożliwiające pełną integrację danych.
Budują połączone źródła, wdrażają mechanizmy zapewniające semantyczną zgodność i tworzą procesy stałej weryfikacji jakości. To właśnie te fundamenty zdecydują, czy AI będzie można skalować, czy pozostanie zamknięte w ramach pojedynczych eksperymentów.
Przeniesienie projektu z fazy testów do skali całego przedsiębiorstwa wymaga zarówno dojrzałości technicznej, jak i organizacyjnej. Potrzebne są jasne warunki zakończenia etapu pilotażu oraz struktury, które pozwolą przenieść wypracowane rozwiązania do codziennej pracy.
W wielu firmach coraz większą rolę odgrywają centra doskonałości, które kodyfikują najlepsze praktyki i pomagają innym zespołom powielać sprawdzone podejścia.
Nie mniej istotne jest to, by AI była częścią codziennych procesów, a nie dodatkiem obok nich. Dlatego coraz większe znaczenie zyskują narzędzia i procedury MLOps, które pozwalają monitorować, utrzymywać i aktualizować modele już w środowisku produkcyjnym.
Kluczową rolę odgrywają także zespoły łączące kompetencje technologiczne i biznesowe. kooperacja ekspertów IT, analityków danych i liderów operacyjnych sprawia, iż rozwiązania AI odpowiadają na realne potrzeby firmy, a nie jedynie na wewnętrzne ambicje technologiczne.
CIO często obawiają się, iż wprowadzenie zasad governance spowolni proces wdrażania AI. W praktyce jest odwrotnie. Dobrze zaprojektowane mechanizmy kontroli zwiększają tempo skalowania, bo pozwalają unikać kosztownych błędów i budują zaufanie do nowych rozwiązań.
Chodzi nie tylko o ustalenie zasad projektowania modeli czy zapewnienie możliwości ich audytu, ale także o wprowadzenie mechanizmów, które umożliwiają interwencję człowieka w krytycznych momentach działania systemu.
Firmy, które traktują governance jako integralny element architektury, a nie opcję dodatkową, zyskują przewagę w tempie wdrożeń. Mogą gwałtownie adaptować kolejne rozwiązania, wiedząc, iż są one zgodne z wewnętrznymi standardami i regulacjami.
Choć dziś większość wdrożeń AI koncentruje się na konkretnych przypadkach użycia, horyzont CIO powinien wybiegać dalej. Kolejnym etapem rozwoju będą systemy agentowe, które samodzielnie planują, podejmują decyzje i wykonują działania w imieniu organizacji.
To jednak wymaga nie tylko zaawansowanej technologii, ale także solidnych fundamentów w postaci spójnych danych, nowoczesnej architektury IT oraz kultury organizacyjnej nastawionej na mierzenie efektów.
Firmy, które już teraz potrafią zamieniać eksperymenty w realny zwrot z inwestycji, będą lepiej przygotowane, by wykorzystać agentową AI, gdy ta wejdzie do głównego nurtu biznesu.
W świecie, w którym przewaga konkurencyjna coraz częściej zależy od szybkości adaptacji, takie przygotowanie może przesądzić o tym, kto zostanie liderem, a kto ograniczy się do roli obserwatora.
