Koniec z „dowodami koncepcji”: dlaczego modele sztucznej inteligencji oparte na wynikach rewolucjonizują krajobraz IT

Koniec naiwności: Dlaczego musimy całkowicie przekalkulować ekonomiczną opłacalność sztucznej inteligencji

Podczas gdy Dolina Krzemowa przeżywa gorączkę złota, a miliardy dolarów kapitału wysokiego ryzyka inwestują w generatywną sztuczną inteligencję, w zarządach europejskich firm narasta rozczarowanie. Rozbieżność jest alarmująca: z jednej strony mamy rewolucyjną obietnicę technologii, z drugiej – bilans, którego trudno uzasadnić konwencjonalnymi metodami. Wiele firm odkrywa, że ​​ich kosztowne inicjatywy w dziedzinie sztucznej inteligencji, choć imponujące technicznie, są rozczarowujące pod względem ekonomicznym.

Problem nie leży jednak w samej technologii, lecz w sposobie, w jaki mierzymy i zarządzamy jej wartością. Przez dekady kadra zarządzająca uczyła się kalkulować inwestycje IT, takie jak wdrożenia SAP czy systemy CRM – projekty deterministyczne z jasno określonym początkiem, końcem i zdefiniowanymi korzyściami. Jednak sztuczna inteligencja rządzi się innymi prawami: jest zmienna, probabilistyczna i dynamicznie ewoluuje. Każdy, kto próbuje poruszać się po tym nowym świecie, posługując się starymi schematami tradycyjnych zakupów IT, ryzykuje utopienie ogromnych budżetów w „pułapce kosztów utopionych”, nie widząc żadnych mierzalnych korzyści.

Ta sytuacja jest szczególnie krytyczna dla niemieckich MŚP i europejskich korporacji. Uwięziona między napędzaną innowacjami potęgą kapitalistyczną USA a sterowaną przez państwo skalą Chin, Europa ryzykuje pozostanie w tyle. Rozwiązaniem nie może być jednak bezmyślne inwestowanie kolejnych pieniędzy. Zamiast tego konieczna jest radykalna zmiana paradygmatu: odejście od płacenia za infrastrukturę i licencje na rzecz nagradzania rzeczywistych rezultatów.

Poniższy artykuł analizuje strukturalne braki tradycyjnych modeli inwestycyjnych, ujawnia ukryte czynniki wpływające na koszty projektów AI i przedstawia rozwiązanie minimalizujące ryzyko i gwarantujące generowanie wartości od pierwszego dnia. To przewodnik dla decydentów, którzy chcą postrzegać AI nie jako technologiczną zabawkę, lecz jako zyskowną przewagę konkurencyjną.

Nadaje się do:

• Unframe.AI: Zwrot z inwestycji w sztuczną inteligencję w przedsiębiorstwie: Dlaczego większość obliczeń jest błędna

Dlaczego tradycyjne modele inwestycyjne w Europie są skazane na porażkę i w jaki sposób radykalna reorganizacja może zapewnić dostęp do rynków globalnych

Obecna rozbieżność między ogromnymi inwestycjami w sztuczną inteligencję a generowanymi przez nią realnymi zyskami stanowi jeden z najpilniejszych problemów dla liderów biznesu na całym świecie. Podczas gdy amerykańskie firmy private equity i venture capital wpompowały w ten sektor ponad 100 miliardów dolarów tylko w 2024 roku, europejskie firmy – zwłaszcza niemieckie MŚP – stoją w obliczu przygnębiającej rzeczywistości. Znaczna część obliczeń zwrotu z inwestycji (ROI) w sztuczną inteligencję w przedsiębiorstwach okazuje się błędna. Nie wynika to z braku precyzji matematycznej, ale raczej z fundamentalnie błędnych założeń. Infrastruktura technologiczna i oparte na niej modele finansowe, rozwijane przez dekady dla deterministycznych systemów informatycznych, takich jak ERP czy CRM, załamują się pod wpływem zmienności i probabilistycznego charakteru współczesnych systemów sztucznej inteligencji. Każdy, kto nadal próbuje zarządzać generatywną sztuczną inteligencją, stosując te same KPI, co w przypadku wdrożenia SAP, w zasadzie nawiguje po oceanie z mapą drogową.

Strukturalna niezgodność klasycznych metryk IT

Główny problem z tradycyjnymi kalkulacjami inwestycyjnymi polega na niezrozumieniu natury projektów AI. Cztery dynamika fundamentalnie odróżnia te inwestycje od konwencjonalnych wdrożeń oprogramowania, co prowadzi do tego, że standardowe modele zwrotu z inwestycji systematycznie generują niedokładne prognozy.

Po pierwsze, istnieje poważny problem z harmonogramem. Klasyczny zwrot z inwestycji (ROI) zakłada zdefiniowaną fazę wdrożenia, po której następuje faza mierzalnych zysków. Jednak projekty AI rzadko zachowują się liniowo. Projekt zaplanowany jako sześciomiesięczny pilotaż często ewoluuje w czternastomiesięczną fazę eksperymentalną. Gotowość produkcyjna, która rzekomo miała być dostępna za kilka tygodni, pozostaje teoretycznym celem nawet rok później. Podczas gdy mianownik w równaniu zwrotu z inwestycji (ROI) stale rośnie z powodu bieżących kosztów, licznik – zwrot – pozostaje równy zeru.

Po drugie, projekty AI charakteryzują się ekstremalną zmiennością zakresu. Podczas gdy tradycyjne projekty IT często opierają się na sztywnych specyfikacjach, przypadki użycia AI ewoluują dynamicznie. System przetwarzania dokumentów może przekształcić się w platformę wyszukiwania wiedzy w trakcie rozwoju, a następnie zostać zastąpiony rozwiązaniem opartym na agentach do zarządzania przepływem pracy na krótko przed wdrożeniem. Ponieważ fundamenty technologiczne – modele, frameworki i narzędzia – zmieniają się z okresem półtrwania wynoszącym zaledwie kilka miesięcy, rozwiązania muszą być stale dostosowywane, aby nie stały się przestarzałe po wdrożeniu.

Po trzecie, problem atrybucji stawia działy finansowe przed pozornie niemożliwymi do pokonania wyzwaniami. Nawet jeśli system AI generuje wartość, jej wyodrębnienie jest skomplikowane. Czy wzrost przychodów można przypisać nowemu silnikowi rekomendacji AI, zmodernizowanemu zespołowi sprzedaży, czy po prostu sprzyjającym warunkom ekonomicznym? W przeciwieństwie do oprogramowania deterministycznego, gdzie przyczynowość jest często oczywista, w przypadku AI często mierzy się jedynie wkład w wynik, a nie jego jedyną przyczynę.

Po czwarte, pułapka kosztów utopionych często prowadzi do nieracjonalnych decyzji. Większość projektów AI w przedsiębiorstwach wymaga znacznych inwestycji początkowych: zapewnienia infrastruktury, oczyszczania danych, trenowania modeli i integracji. Do tego dochodzą koszty zarządzania obserwowalnością AI, ponieważ modele, w przeciwieństwie do oprogramowania statycznego, podlegają degradacji wydajności, znanej jako dryft, i muszą być stale monitorowane. Moment, w którym można zweryfikować opłacalność inwestycji, często następuje na tak późnym etapie projektu, że większość budżetu została już bezpowrotnie wydana.

Kontekst globalny i specyficzna niekorzystna lokalizacja Europy

Te nieodłączne ryzyka napotykają na szczególnie wrażliwy ekosystem w Europie. Podczas gdy amerykańskie firmy często korzystają z kapitału wysokiego ryzyka tolerującego ryzyko i kultywują kulturę „szybkiego reagowania na porażki”, rynek europejski funkcjonuje w środowisku o wysokiej awersji do ryzyka i surowych regulacjach. Chociaż unijna ustawa o sztucznej inteligencji (AI) zapewnia pewność prawną, nakłada ona na małe i średnie przedsiębiorstwa (MŚP) znaczne koszty związane z zapewnieniem zgodności. Szacuje się, że testowanie zgodności pojedynczego systemu AI o wysokim ryzyku może kosztować nawet 400 000 euro, jeśli nie ma wdrożonych systemów zarządzania jakością.

Prowadzi to do niebezpiecznej luki inwestycyjnej. Amerykańskie inwestycje w AI znacznie przewyższają europejskie. Chiny z kolei wykorzystują integrację sterowaną przez państwo, aby wymusić korzyści skali w przemyśle. Niemcy i Europa ryzykują, że znajdą się w pułapce: będą technologicznie uzależnione od amerykańskich modeli i pod presją cenową ze strony chińskiej wydajności. Dla europejskich dyrektorów wyższego szczebla oznacza to, że projekty AI muszą być nie tylko rentowne, ale także strategicznie istotne. Jednak to właśnie niemieckie przedsiębiorstwa średnie i średnie (Mittelstand), stanowiące kręgosłup europejskiej gospodarki, wahają się. Tylko około jedna trzecia dużych firm i jeszcze mniejszy odsetek MŚP wykorzystuje AI w celach produkcyjnych. Obawa przed nieobliczalnymi kosztami i niejasnymi korzyściami hamuje innowacyjność.

Zarządzana platforma AI — zdjęcie: Xpert.Digital

Tutaj dowiesz się, jak Twoja firma może szybko, bezpiecznie i bez wysokich barier wejścia wdrażać dostosowane rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji.

Zarządzana platforma AI to kompleksowy, bezproblemowy pakiet rozwiązań dla sztucznej inteligencji. Zamiast zmagać się ze skomplikowaną technologią, kosztowną infrastrukturą i długotrwałymi procesami rozwoju, otrzymujesz gotowe rozwiązanie dopasowane do Twoich potrzeb od wyspecjalizowanego partnera – często w ciągu kilku dni.

Najważniejsze korzyści w skrócie:

⚡ Szybka implementacja: Od pomysłu do wdrożenia w ciągu kilku dni, a nie miesięcy. Dostarczamy praktyczne rozwiązania, które generują natychmiastową wartość.

🔒 Maksymalne bezpieczeństwo danych: Twoje wrażliwe dane pozostają u Ciebie. Gwarantujemy bezpieczne i zgodne z przepisami przetwarzanie bez udostępniania danych osobom trzecim.

💸 Brak ryzyka finansowego: Płacisz tylko za rezultaty. Wysokie początkowe inwestycje w sprzęt, oprogramowanie lub personel są całkowicie wyeliminowane.

🎯 Skoncentruj się na swojej podstawowej działalności: Skoncentruj się na tym, co robisz najlepiej. Zajmujemy się całościową implementacją techniczną, obsługą i utrzymaniem Twojego rozwiązania AI.

📈 Przyszłościowa i skalowalna: Twoja sztuczna inteligencja rośnie razem z Tobą. Dbamy o ciągłą optymalizację i skalowalność oraz elastycznie dostosowujemy modele do nowych wymagań.

Więcej na ten temat tutaj:

• Zarządzana platforma AI

Od abstrakcyjnej obietnicy do mierzalnej rzeczywistości

Aby przełamać ten impas, należy radykalnie przemyśleć uzasadnienie biznesowe dla sztucznej inteligencji. Organizacje odnoszące sukcesy nie zaczynają od pytania o technologię, ale o jej rezultaty. Pierwsze pytanie musi brzmieć: jaki konkretny rezultat biznesowy umożliwi ta sztuczna inteligencja? Niejasne cele, takie jak „zwiększenie efektywności” czy „promowanie innowacji”, są w tym kontekście bezwartościowe. Solidne uzasadnienie biznesowe wymaga precyzyjnych metryk, które można śledzić co tydzień na pulpicie nawigacyjnym.

Dobre przykłady są konkretne i weryfikowalne: skrócenie czasu przeglądu umowy z czterech godzin do dwudziestu minut, wzrost wskaźnika rozwiązywania problemów przy pierwszym kontakcie z obsługą klienta z 62% do 78% czy ograniczenie ręcznego wprowadzania danych do wniosków kredytowych o 80%. Jeśli celu nie da się sformułować językiem kierownika działu, nie ma uzasadnienia biznesowego.

Drugie kluczowe pytanie dotyczy walidacji: Skąd wiemy, czy to działa? Tradycyjne modele udzielają na to pytanie odpowiedzi pod koniec projektu – często po osiemnastu miesiącach. Projekty AI wymagają jednak ciągłej walidacji. Co musimy zobaczyć w drugim tygodniu, aby potwierdzić kurs? Jaki jest punkt decyzyjny w trzecim miesiącu, w którym projekt można przerwać, jeśli brakuje wskaźników? Najlepsze inwestycje są tak skonstruowane, aby szybko udowodnić swoją wartość lub ponieść porażkę, zanim zostanie utracony znaczący kapitał.

Niewidzialni niszczyciele kapitału w strukturze kosztów

Nawet jeśli cel jest trafny, wiele obliczeń kończy się niepowodzeniem z powodu ukrytych kosztów, które często są ignorowane na wczesnym etapie. Przygotowanie danych pochłania około 60% czasu i budżetu w większości projektów. Obejmuje to nie tylko czyszczenie techniczne, ale także zarządzanie, normalizację i szczególnie złożoną procedurę zatwierdzania prawnego zbiorów danych w Europie.

Kolejnym niedocenianym czynnikiem jest złożoność integracji. Sztuczna inteligencja działająca w odizolowanym środowisku demonstracyjnym ma niewiele wspólnego z systemem wbudowanym w istniejące architektury bezpieczeństwa i przepływy pracy. Ta „ostatnia mila” integracji często kosztuje więcej niż sam komponent sztucznej inteligencji i to właśnie tam większość projektów utyka w martwym punkcie. Do tego dochodzą bieżące koszty operacyjne. Modele wymagają stałego monitorowania dryfu i regularnego ponownego trenowania w przypadku zmiany wzorców danych.

Wreszcie, koszt alternatywny czasu prawie nigdy nie jest obliczany. Każdy miesiąc, w którym projekt AI dostarcza wartość, to miesiąc straconej wartości. Projekt o 18-miesięcznym czasie trwania i 200-procentowym zwrocie z inwestycji (ROI) może być gorszy ekonomicznie niż projekt o sześciotygodniowym czasie trwania i 80-procentowym zwrocie z inwestycji (ROI), ponieważ ten drugi generuje dodatni przepływ środków pieniężnych przez 16 miesięcy dłużej. Organizacje o najwyższym zwrocie z inwestycji (ROI) niekoniecznie generują najwyższe zyski, ale raczej te, które najszybciej osiągają mierzalną wartość przy najmniejszych nakładach inwestycyjnych.

Poza CapEx: Zmiana paradygmatu w kierunku modeli finansowania zorientowanych na wyniki

Biorąc pod uwagę te ryzyka i niechęć Europejczyków, nowe modele cenowe i biznesowe, które przenoszą ryzyko z nabywcy na dostawcę, zyskują na popularności. Dostawcy tacy jak Unframe i inni postępowi gracze na rynku ustalają zasady oparte na walidacji przed podjęciem zobowiązania. To podejście do ustalania cen oparte na rezultatach może być kluczem do przełamania zamrożenia inwestycji w Europie.

Zamiast kupować infrastrukturę z góry (CapEx) lub płacić za licencje za użytkownika (cena zależna od liczby stanowisk), które często pozostają niewykorzystane, firmy płacą za osiągnięte rezultaty. Koszty rosną wraz z uzyskaną wartością, a nie z wykorzystanymi zasobami. To bezpośrednio rozwiązuje problem atrybucji i zmusza dostawców do sprzedawania wyłącznie rozwiązań, które faktycznie działają.

W tym modelu każde zlecenie rozpoczyna się od zdefiniowanego przypadku użycia i mierzalnego rezultatu. Klient widzi sztuczną inteligencję działającą na jego własnych danych i w jego środowisku, zanim dokona znaczącej inwestycji. Nie ma 18-miesięcznych okresów realizacji projektu z nadzieją na zwrot z inwestycji na końcu. Priorytetem jest tworzenie wartości. Co więcej, ogromne koszty początkowe infrastruktury są często eliminowane, ponieważ nowoczesne platformy przejmują ciężar przygotowania danych i wdrożenia modelu. Eliminuje to ukryte koszty, które w przeciwnym razie mogłyby pochłonąć nawet 80% budżetu.

Kolejną zaletą tego modelu jest odejście od modeli licencjonowania opartych na liczbie użytkowników, które w przeszłości utrudniały powszechne stosowanie. Jeśli każdy dodatkowy użytkownik generuje koszty, korzystanie z technologii jest sztucznie ograniczane. Modele zorientowane na wyniki z kolei sprzyjają powszechnemu stosowaniu, ponieważ większa liczba użytkowników zazwyczaj przekłada się na lepsze rezultaty, a tym samym na większą wartość dodaną.

Strategiczne implikacje dla europejskiego przywództwa

Dla decydentów w Europie oznacza to koniec ery eksperymentalnych „dowodów słuszności koncepcji” bez jasnej ścieżki do tworzenia wartości. Rzeczywistość gospodarcza wymaga odejścia od fascynacji technologią na rzecz niemal chirurgicznej precyzji w definiowaniu rezultatów biznesowych. Firmy nie powinny wykorzystywać warsztatów i faz pilotażowych do nauki możliwości sztucznej inteligencji, lecz raczej do wyodrębnienia najcenniejszych przypadków użycia i weryfikacji ich wpływu na gospodarkę.

Wskazane jest poszukiwanie partnerstw z dostawcami, którzy są skłonni podejmować ryzyko i oceniać swoją pracę na podstawie rezultatów. Wymaga to jednak również zmiany nastawienia klienta: odejścia od kupowania „godzin IT” czy „licencji” na rzecz partnerstw generujących wartość. W świecie, w którym Stany Zjednoczone i Chiny dominują dzięki ogromnej alokacji kapitału, efektywność jego wykorzystania jest jedyną szansą Europy. Kluczem nie jest wydawanie większej ilości pieniędzy, ale inwestowanie ich w modele, które zwrócą się przed terminem płatności. Każdy, kto nadal polega na 18-miesięcznych prognozach, już przegrał. Prawdziwa konkurencyjność pojawia się tam, gdzie tworzenie wartości nie jest obiecane, ale udowodnione od pierwszego dnia.

Konrad Wolfenstein

Chętnie będę Twoim osobistym doradcą.

skontaktować się ze mną pod Wolfenstein ∂ xpert.digital

zadzwonić pod +49 89 674 804 (Monachium)

LinkedIn
 

Nasze globalne doświadczenie branżowe i biznesowe w zakresie rozwoju biznesu, sprzedaży i marketingu - Zdjęcie: Xpert.Digital

Skupienie się na branży: B2B, digitalizacja (od AI do XR), inżynieria mechaniczna, logistyka, odnawialne źródła energii i przemysł

Więcej na ten temat tutaj:

• Centrum biznesowe Xpert

Centrum tematyczne z przemyśleniami i wiedzą specjalistyczną:

• Platforma wiedzy na temat globalnej i regionalnej gospodarki, innowacji i trendów branżowych
• Zbieranie analiz, impulsów i informacji ogólnych z obszarów, na których się skupiamy
• Miejsce, w którym można zdobyć wiedzę i informacje na temat bieżących wydarzeń w biznesie i technologii
• Centrum tematyczne dla firm, które chcą dowiedzieć się więcej o rynkach, cyfryzacji i innowacjach branżowych