Dlaczego większość firm utknęła w fazie pilotażowej AI? Analiza przyczyn

Zdjęcie: Sztuczna inteligencja, ai

W przestrzeni korporacyjnej temat sztucznej inteligencji zdominował narrację. Oczekiwania interesariuszy są ogromne, a komunikaty marketingowe sugerują, iż rewolucja technologiczna już się dokonała. Jednak analiza rzeczywistego stanu wdrożeń ujawnia inny obraz: większość przedsiębiorstw, mimo szumnych deklaracji, wciąż operuje w sferze testów. Zamiast strategicznego skalowania innowacji, rynek obserwuje zjawisko „wiecznego pilotażu”, w którym presja na wykazanie się nowoczesnością przesłania brak gotowości operacyjnej.

Mimo powszechności dyskusji o wpływie AI na modele biznesowe, obecny dyskurs w wielu organizacjach rozmija się z technologiczną rzeczywistością. Choć rzadko mówi się o tym oficjalnie, znaczna część firm utknęła w fazie wczesnych eksperymentów. Zamiast konsekwentnego wdrażania rozwiązań produkcyjnych, zarządy często koncentrują się na demonstrowaniu „odwagi innowacyjnej”, której nie towarzyszy jednak pewność niezbędna do głębokiej integracji technologii z biznesem.

Statystyka porażek a presja rynku

Skalę problemu obrazują twarde dane. Dochodzenie przeprowadzone przez inicjatywę NANDA MIT ujawniło, iż aż 95% programów pilotażowych AI nie przynosi oczekiwanych rezultatów biznesowych lub kończy się całkowitym fiaskiem. Jest to wskaźnik, który w każdym innym obszarze inwestycyjnym zostałby uznany za nieakceptowalny.

Wysoki odsetek niepowodzeń wynika w dużej mierze z faktu, iż firmy starają się wdrażać rozwiązania AI pod presją otoczenia, bez odpowiedniego przygotowania. Programy pilotażowe często traktowane są jako cel sam w sobie – dowód na nowoczesność organizacji – a nie jako wstęp do realnej transformacji. W rezultacie powstają projekty, które choć technologicznie zaawansowane, nie generują zwrotu z inwestycji (ROI) i nie mają szans na wyjście poza środowisko testowe.

Dla decydentów IT i biznesu oznacza to konieczność zmiany paradygmatu oceny sukcesu. W obecnych realiach samo uruchomienie inicjatywy AI przestało być wyróżnikiem rynkowym. Prawdziwym wyzwaniem – i miarą skuteczności – staje się zdolność do przeniesienia rozwiązań z bezpiecznego „piaskownicy” (sandbox) do środowiska produkcyjnego.

Bariera danych: Architektura informacji jako fundament

Analizując przyczyny niepowodzeń, należy zwrócić uwagę na fundament, jakim są dane. Generatywna sztuczna inteligencja, modele LLM czy analityka predykcyjna są w całości zależne od jakości i dostępności danych, na których operują. Tymczasem zarządzanie tym zasobem w erze AI staje się wyzwaniem przekraczającym dotychczasowe standardy.

Szacuje się, iż globalny wolumen danych osiągnie w tym roku poziom 181 zettabajtów. Organizacje zmagają się z informacyjnym przytłoczeniem, a problem pogłębia struktura tych zasobów. Według analityków Gartnera, 80% danych biznesowych to dane nieustrukturyzowane. Przed erą AI zasoby te były zwykle archiwizowane i zabezpieczane, bez prób ich głębokiej analizy. Obecnie, gdy technologia pozwala na wydobycie z nich wartości, ujawnia się brak odpowiedniej kategoryzacji i governance.

Wprowadzenie algorytmów AI do nieuporządkowanego środowiska danych to jedna z głównych przyczyn porażek projektów pilotażowych. Bez wcześniejszego zadbania o widoczność i odporność danych (data resilience), organizacje ryzykują budowanie innowacji na niestabilnym gruncie.

Inwestycja w „higienę danych” przestała być zagadnieniem czysto technicznym, a stała się strategicznym. Istniejące środki bezpieczeństwa często okazują się niewystarczające w zderzeniu z wymaganiami nowoczesnych modeli AI. Bez ustrukturyzowania i walidacji danych, każda próba wdrożenia zaawansowanej analityki skazana jest na pozostanie w sferze teorii.

Shadow IT: Ryzyko pozornej kontroli

Opóźnienia w oficjalnych wdrożeniach oraz fiaska programów pilotażowych niosą za sobą poważne konsekwencje w obszarze bezpieczeństwa, znane jako zjawisko Shadow IT. Pracownicy, dostrzegając potencjał narzędzi AI w usprawnianiu codziennej pracy, często nie czekają na autoryzację centrali.

Gdy oficjalne ścieżki innowacji są zablokowane lub niewydolne, zespoły zaczynają eksperymentować z ogólnodostępnymi narzędziami na własną rękę, poza kontrolą działów bezpieczeństwa. Stwarza to iluzję, iż organizacja posiada szczelną politykę AI, podczas gdy w rzeczywistości przepływ danych odbywa się kanałami nieautoryzowanymi. Dopóki firmy nie zdołają uporządkować swoich zasobów i udostępnić bezpiecznych, firmowych alternatyw, zjawisko to będzie się nasilać, generując ryzyko wycieku wrażliwych informacji.

Shadow IT w kontekście sztucznej inteligencji to sygnał ostrzegawczy dla zarządów. Wskazuje on, iż w organizacji istnieje „popyt” na innowacje, którego oficjalne struktury nie są w stanie zaspokoić. Rolą liderów jest przekierowanie tej oddolnej energii na bezpieczne tory, zamiast jej ignorowania.

Strategia ewolucyjna: Od porządkowania do innowacji

Traktowanie AI jako „nowej ery” nie zwalnia z obowiązku dbałości o podstawy ery poprzedniej. Eksperci wskazują, iż kluczem do sukcesu nie jest odrzucenie dotychczasowych procedur, ale ich adaptacja.

Rekomendowanym podejściem jest zmiana wektora pierwszych wdrożeń. Zamiast koncentrować się na efektownych aplikacjach klienckich, warto wykorzystać potencjał AI do prac porządkowych. Sztuczna inteligencja doskonale sprawdza się w procesach klasyfikacji danych, mapowania ich przepływu oraz wzmacniania odporności cyfrowej. Pierwszy projekt AI w firmie powinien zatem służyć uporządkowaniu „data landscape”. Dopiero gdy algorytmy pomogą zapanować nad chaosem informacyjnym, możliwe stanie się bezpieczne skalowanie bardziej zaawansowanych rozwiązań.

Zrównoważony rozwój zamiast rewolucji

Podejście „wszystko albo nic” rzadko sprawdza się w transformacji cyfrowej. Rozwiązaniem problemu stagnacji wdrożeniowej jest strategia małych kroków. Nie jest konieczne, by organizacja od razu stawała się pionierem rynkowym w każdym aspekcie AI. najważniejsze jest wykazanie umiejętności generowania wartości przy zachowaniu pełnej kontroli nad procesami.

Zaleca się rozpoczęcie od precyzyjnie zdefiniowanych inicjatyw, gdzie AI może w sposób bezpieczny i mierzalny usprawnić procesy. Sukcesy w mniejszej skali budują zaufanie organizacji (confidence) i stanowią dowód koncepcji, niezbędny do późniejszego wdrażania rozwiązań transformacyjnych. Na każdym etapie niezbędna jest weryfikacja zgodności modelu z wymogami kosztowymi, wydajnościowymi i bezpieczeństwa.

Stopniowe budowanie kompetencji pozwala na zniwelowanie paraliżującego strachu przed porażką, który blokuje decyzyjność wielu zarządów. Utrzymanie równowagi między kontrolą a innowacją, przy zachowaniu odporności operacyjnej, wydaje się być jedyną skuteczną drogą wyjścia z fazy „wiecznego pilotażu”.