2 godzin temu
Pilotaże technologiczne pozwalają ograniczać ryzyko inwestycji, ale ich rzeczywista wartość zależy od tego, jak gwałtownie i na jakiej podstawie organizacja potrafi podjąć decyzję o dalszym finansowaniu projektu.
Według raportu McKinsey z sierpnia 2026 r. 44 proc. respondentów deklaruje, iż ich organizacje skalują wykorzystanie AI na poziomie całego przedsiębiorstwa, wobec 38 proc. rok wcześniej. Jednocześnie 80 proc. ankietowanych dostrzega poprawę własnej produktywności, podczas gdy 37 proc. wskazuje na pozytywny wpływ technologii na wynik operacyjny (EBIT). Badanie obejmujące 1719 osób z 97 państw opiera się na deklaracjach, ale pokazuje istotną rozbieżność między korzyściami użytkowników a rezultatami finansowymi organizacji.
Podobne napięcie ujawnia badanie Bain & Company z 2025 r. Wśród analizowanych zastosowań generatywnej AI do produkcyjnej skali przechodziło 40 proc. pilotaży dotyczących tworzenia systemu i 32 proc. związanych z obsługą klienta. Jednocześnie tylko 23 proc. ankietowanych potrafiło powiązać wykorzystanie technologii z mierzalnym wzrostem przychodów lub ograniczeniem kosztów. Wyniki pochodzą z badania 197 respondentów, dlatego nie powinny być traktowane jako uniwersalna miara skuteczności wdrożeń.
Oba badania pokazują, iż techniczna użyteczność rozwiązania, jego upowszechnienie i ekonomiczna opłacalność wymagają odrębnej oceny. Pilotaż może potwierdzić skuteczność narzędzia, pozostawiając otwarte pytania dotyczące kosztów integracji, utrzymania i reorganizacji procesów.
Eksperyment jako narzędzie podejmowania decyzji
Jednym z najlepiej udokumentowanych przykładów korzyści z szybkiej weryfikacji pomysłów pozostaje Microsoft. W 2012 r. propozycja niewielkiej zmiany sposobu wyświetlania nagłówków reklam w wyszukiwarce Bing przez ponad pół roku pozostawała niezrealizowana. Kiedy przeprowadzono test A/B, wykazano wzrost przychodów z reklam objętych eksperymentem o 12 proc. Autorzy analizy opublikowanej w Harvard Business Review oszacowali potencjalny roczny efekt tej zmiany na ponad 100 mln dolarów w samych Stanach Zjednoczonych.
Historia Binga dotyczy eksperymentu cyfrowego, którego wynik można było stosunkowo łatwo zmierzyć. Pokazuje jednak szerszy problem zarządzania innowacjami: organizacje ponoszą koszty zarówno nietrafionych inwestycji, jak i pomysłów, których wartości nigdy nie sprawdziły.
Zależność między eksperymentowaniem a gotowością do rezygnacji z projektów analizowali również badacze publikujący w Strategic Management Journal. W 2024 r. przedstawili wyniki czterech eksperymentów z randomizacją, obejmujących 759 przedsiębiorstw. Firmy, których przedstawicieli uczono naukowego podejścia do podejmowania decyzji, miały o 9,8 punktu procentowego wyższe prawdopodobieństwo zakończenia rozwijanego projektu i podejmowały taką decyzję średnio o 2,7 tygodnia wcześniej.
Badanie dotyczyło przede wszystkim przedsięwzięć przedsiębiorczych, więc jego wyników nie można bezpośrednio przenosić na duże programy informatyczne. Dostarcza jednak argumentu na rzecz formułowania sprawdzalnych hipotez i traktowania negatywnych rezultatów jako podstawy do realokacji zasobów.
Kiedy pilotaż rozmija się z rzeczywistością
Trudniejszym sprawdzianem są wdrożenia obejmujące fizyczną infrastrukturę, złożone procesy i zachowania klientów. McDonald’s od 2021 r. testował z IBM automatyczne przyjmowanie zamówień głosowych, rozszerzając eksperyment na ponad 100 restauracji. W 2024 r. zakończył współpracę dotyczącą tego rozwiązania. Publicznie opisywano problemy z poprawnością zamówień, choć szczegółowe wyniki pilotażu nie zostały ujawnione.
W czerwcu 2026 r. sieć rozpoczęła kolejną próbę automatyzacji, tym razem z technologią Google, w pięciu restauracjach. Mniejszy zakres nowego testu nie przesądza o zmianie strategii wdrożeniowej, ale pokazuje, iż rezygnacja z konkretnego rozwiązania może być elementem długoterminowego rozwoju technologii.
W takich projektach reprezentatywność warunków testowych ma zasadnicze znaczenie. Rozwiązanie działające poprawnie na ograniczonej liczbie stanowisk, z wyselekcjonowanymi użytkownikami i niewielką liczbą wyjątków, może zachowywać się inaczej przy pełnym obciążeniu. Dotyczy to również systemów ERP, automatyzacji produkcji czy narzędzi AI wykorzystujących dane przedsiębiorstwa.
Zbyt wąski pilotaż ogranicza wiedzę o rzeczywistych kosztach wdrożenia. Nadmiernie rozbudowany może natomiast odtwarzać znaczną część wydatków produkcyjnych, zanim zapadnie formalna decyzja inwestycyjna.
Ekonomika eksperymentowania
Uzasadnienie dla pilotażu zależy od wartości informacji, którą może dostarczyć. Im większa niepewność technologiczna, trudniejsze odwrócenie decyzji i wyższy potencjalny koszt błędu, tym więcej przemawia za starannym testowaniem. W projektach o dojrzałych rozwiązaniach i przewidywalnych parametrach wielomiesięczny eksperyment może jedynie odraczać wdrożenie.
Racjonalny pilotaż wymaga zatem określenia kryteriów sukcesu przed rozpoczęciem prac. Oprócz parametrów technicznych powinien uwzględniać koszt pełnej eksploatacji, wpływ na procesy, ryzyko operacyjne oraz warunki zakończenia projektu. Istotny jest również termin rozstrzygnięcia i odpowiedzialność za podjęcie decyzji.
Przedłużenie testu ma sens, jeżeli dodatkowe obserwacje mogą istotnie zmienić ocenę inwestycji. W przeciwnym razie kolejne miesiące generują wydatki, angażują pracowników i opóźniają realizację innych przedsięwzięć. Nie oznacza to jednak, iż krótszy pilotaż zawsze jest lepszy. W systemach krytycznych dłuższa obserwacja może być warunkiem wiarygodnej oceny bezpieczeństwa i niezawodności.
W dojrzałej organizacji eksperymentowanie powinno zwiększać jakość decyzji, a nie liczbę równolegle prowadzonych projektów. Dobrze uzasadniona rezygnacja może mieć większą wartość ekonomiczną niż kolejny pozytywny test, który nie przybliża przedsiębiorstwa do wdrożenia.
