Generatywna AI rozczarowuje? Firmy wciąż szukają realnych zastosowań

5 godzin temu

Choć liczba projektów AI w przedsiębiorstwach rośnie, wdrożenia wciąż grzęzną w fazie pilotażowej. Coraz więcej liderów IT deklaruje chęć wykorzystania sztucznej inteligencji do poprawy doświadczeń klientów i zwiększenia konkurencyjności, ale rzeczywistość pokazuje, iż AI pozostaje w wielu firmach obietnicą, a nie przewagą.

Z raportu Rackspace Technology wynika, iż przeciętna firma prowadzi dziś aż 21 projektów AI w środowisku produkcyjnym. Liczba ta ma wzrosnąć jeszcze w tym roku. Dwie trzecie badanych decydentów IT przewiduje zwrot z inwestycji w ciągu najbliższych dwóch lat, a kolejne 26% – w perspektywie trzech do pięciu lat. To sugeruje, iż optymizm wokół AI przez cały czas dominuje. Jednocześnie dane pokazują, iż samo uruchomienie projektów nie oznacza ich powodzenia – skalowalność i realna użyteczność to przez cały czas pięta achillesowa wdrożeń.

Więcej projektów, więcej frustracji

Wzrost liczby projektów AI niekoniecznie idzie w parze z ich jakością. Przedsiębiorstwa często eksperymentują z różnymi formami AI – od automatyzacji procesów po generatywne modele językowe – ale wiele z tych inicjatyw kończy się na etapie pilotażowym. Rackspace alarmuje, iż niemal 70% liderów IT wciąż walczy z barierami wdrożeniowymi i problemami ze skalowaniem rozwiązań AI.

Wśród największych przeszkód pojawiają się: brak gotowych do wdrożenia przypadków użycia, rozbieżności między działami biznesowymi a IT, a także niepewność regulacyjna, zwłaszcza w zakresie prywatności danych. To wszystko powoduje, iż wiele firm „nurkuje” w AI bez jasnego planu wypłynięcia na powierzchnię z produkcyjnym rozwiązaniem.

Od pilota do produkcji – długa droga

Z raportu wynika, iż jedynie mniejszość firm jest dziś w stanie z sukcesem wprowadzać generatywne AI do szerokiej produkcji. Około 40% przedsiębiorstw przez cały czas testuje rozwiązania oparte na agentach AI, takich jak chatboty czy wirtualni asystenci. Blisko 30% badanych firm czeka z decyzjami, obserwując rynek i rozwój regulacji.

To oznacza, iż mimo marketingowego szumu wokół narzędzi takich jak ChatGPT czy Copilot, w praktyce wiele firm podchodzi do generatywnej AI z rezerwą. Presja ze strony dostawców technologii – którzy promują AI jako rozwiązanie na wszystko – coraz częściej zderza się z rzeczywistością kosztów, kompetencji i trudnych do przewidzenia ryzyk.

AI jako wskaźnik sukcesu – ale jak go zmierzyć?

Liderzy IT coraz częściej definiują sukces wdrożeń AI przez pryzmat poprawy doświadczeń klientów, zwrotu z inwestycji oraz uzyskania przewagi konkurencyjnej. Problem w tym, iż te wskaźniki są trudne do zmierzenia w krótkim czasie i często rozmywają się w szumie organizacyjnym.

Brakuje natomiast twardych metryk, takich jak skrócenie czasu obsługi klienta, redukcja kosztów operacyjnych czy zwiększenie przychodów dzięki konkretnym rozwiązaniom AI. W efekcie łatwo o sytuację, w której firmy deklarują sukces – choć niekoniecznie potrafią go udokumentować.

Strategia, nie moda

Dane z rynku potwierdzają, iż sukces w AI nie jest dziełem przypadku. Firmy, które osiągają największe korzyści z technologii, to zwykle te, które już wcześniej inwestowały w dane, automatyzację i integrację systemów. Ich strategie AI są częścią szerszej transformacji cyfrowej, a nie jednorazową inicjatywą wspartą entuzjazmem zarządu.

Dla reszty rynku oznacza to jedno: czas eksperymentów dobiega końca. Coraz więcej organizacji staje przed koniecznością uporządkowania portfela projektów, zdefiniowania priorytetów i zderzenia planów z rzeczywistością zasobów – finansowych, technologicznych i kadrowych.

Sztuczna inteligencja z pewnością pozostanie jednym z głównych obszarów inwestycji w IT. Ale nadchodzi faza, w której mniej znaczy więcej – lepiej mieć dwa działające projekty AI niż 20 pilotażowych eksperymentów bez realnego wpływu na biznes.

W tym kontekście sukcesy nie będą zależeć od liczby linii kodu napisanych przez agenta AI, ale od tego, czy rozwiązania te wpisują się w konkretny model biznesowy, potrafią się skalować i przynoszą realne korzyści. Na razie – według raportu Rackspace – tylko nieliczne firmy są w stanie to osiągnąć.

Idź do oryginalnego materiału