2 godzin temu
Najbardziej zdradliwy pilotaż technologiczny to nie ten, który kończy się porażką, ale ten, który działa i przez cały czas nie daje firmie powodu, by cokolwiek z nim zrobić.
Przez ostatnie lata proof of concept stał się domyślną odpowiedzią przedsiębiorstw na niemal każdą nową technologię. Generatywna AI, agenci, automatyzacja, cyfrowe bliźniaki czy nowe platformy danych są najpierw „sprawdzane”, często na niewielkiej grupie użytkowników i poza głównymi procesami. Pozwala to ograniczyć ryzyko, ale stworzyło również całe portfolio eksperymentów, które potrafią dowieść, iż technologia działa, nie odpowiadając na pytanie, czy warto ją wdrożyć.
W 2026 roku ta różnica zaczyna mieć większe znaczenie. IDC szacuje, iż wydatki na AI w regionie EMEA sięgną 319 mld dolarów, o 19,2 proc. więcej niż rok wcześniej. Jednocześnie firma badawcza wskazuje na wyraźnie większą selektywność budżetową pod wpływem niepewności gospodarczej, regulacji i napięć geopolitycznych. Kapitału na technologię przybywa, ale rośnie presja na wykazanie, co dokładnie ma on kupić.
PoC może działać i być porażką
Techniczny sukces jest słabym kryterium inwestycyjnym. Model może poprawnie generować odpowiedzi, agent może wykonywać zadania, a system automatyzacji skracać pojedynczą czynność. Żadna z tych rzeczy nie przesądza, iż rozwiązanie wytrzyma integrację z systemami produkcyjnymi, wymagania bezpieczeństwa, rzeczywiste wolumeny danych i koszty utrzymania.
Gartner podał w styczniu, iż co najmniej połowa projektów generatywnej AI została porzucona po fazie proof of concept. Powodami były m.in. jakość danych, niedostateczne mechanizmy kontroli ryzyka, rosnące koszty i niejasna wartość biznesowa. W lipcu firma mówiła już wprost o „AI pilot fatigue” i problemie wskaźników, które wyglądają dobrze w izolowanym teście, ale przestają się zgadzać po przeniesieniu rozwiązania do rzeczywistego środowiska operacyjnego.
To jedna z głównych pułapek współczesnych programów innowacyjnych. Pilot zostaje zaprojektowany tak, aby sprawdzić technologię, choć przedmiotem inwestycji powinien być wynik biznesowy.
Różnica jest zasadnicza. „Sprawdźmy agentów AI w obsłudze klienta” może wygenerować interesującą demonstrację. „Sprawdźmy, czy agent może obsłużyć 30 proc. określonego typu zgłoszeń przy zachowaniu obecnej jakości i niższym koszcie transakcji” tworzy podstawę do decyzji.
Projekt bez właściciela łatwo przeżywa własny sens
Drugim sygnałem ostrzegawczym jest odpowiedzialność rozmyta między działem innowacji, IT, dostawcą i biznesem. Projekt może mieć sponsora, komitet sterujący i budżet, a przez cały czas nie mieć osoby, której wynik ekonomiczny zmieni się po jego wdrożeniu.
Dane BCG dobrze pokazują skalę problemu. W badaniu opublikowanym w lipcu 2026 roku 64 proc. CEO deklarowało prowadzenie pilotaży AI, ale tylko 26 proc. firm włączyło AI w szerszą transformację przedsiębiorstwa. Ponad połowa szefów firm wskazywała na brak wyraźnego związku między AI a rachunkiem wyników, a jedynie 14 proc. organizacji określało wpływ na P&L dla wszystkich inicjatyw AI.
Nie jest to argument przeciw eksperymentowaniu. Jest to argument przeciw eksperymentom pozbawionym ekonomicznego adresata.
Firmy osiągające najlepsze rezultaty nie prowadzą po prostu większej liczby projektów. Według BCG około siedmiokrotnie częściej przebudowują całe przepływy pracy. PwC dochodzi do podobnych wniosków: 20 proc. badanych przedsiębiorstw przechwytuje 74 proc. wartości ekonomicznej generowanej przez AI, a liderzy dwukrotnie częściej przebudowują procesy zamiast jedynie dodawać do nich nowe narzędzia.
McKinsey wskazuje ten sam mechanizm w Europie Środkowej. AI wykorzystuje już 88 proc. badanych organizacji na świecie w co najmniej jednym obszarze, ale 94 proc. nie osiągnęło jeszcze istotnego wpływu na EBIT. Potencjał gospodarczy technologii w Europie Środkowej firma szacuje na 280–700 mld euro, jednak jego wykorzystanie wymaga przebudowy procesów, a nie mnożenia pojedynczych zastosowań.
Innowacja powinna kończyć się decyzją
Wartość eksperymentu nie zależy więc od tego, czy zakończył się wdrożeniem. Dobry pilotaż może wykazać, iż technologia jest zbyt droga, dane zbyt słabe, integracja zbyt trudna albo rynek jeszcze niegotowy. W takim przypadku racjonalnym wynikiem jest zamknięcie projektu.
Znacznie bardziej kosztowny jest eksperyment, po którym nie zapada żadna decyzja.
Granica między strategicznym pilotażem a modnym projektem przebiega właśnie tutaj. Pierwszy ma jasno określoną zmianę, której ma dowieść, mierzalny punkt odniesienia i właściciela wyniku. Drugi przede wszystkim pokazuje, iż firma również zainteresowała się technologią, o której mówi rynek.
W warunkach gwałtownie rosnących budżetów technologicznych sama zdolność do eksperymentowania przestaje być przewagą. Coraz większą wartość ma umiejętność szybkiego rozpoznania, które eksperymenty zasługują na kapitał potrzebny do skalowania, a które powinny zakończyć się wraz z prezentacją wyników.
