Zaniedbania w produktywności: projekty AI nie przynoszą mierzalnych korzyści 95% firm i jak (muszą) tego unikać

Ważne, żeby wiedzieć! Paradoks sztucznej inteligencji: dlaczego miliardy dolarów zainwestowane w firmy tracą sens

Pomimo bezprecedensowych inwestycji rzędu 30–40 miliardów dolarów w generatywną sztuczną inteligencję, 95% firm nie osiąga mierzalnego zwrotu z inwestycji. Ta niepokojąca statystyka, ujawniona w kompleksowym badaniu MIT z 2025 roku, ujawnia drastyczną rozbieżność między oczekiwaniami a rzeczywistością. Chociaż technologia ta codziennie trafia na pierwsze strony gazet i jest okrzyknięta kluczem do przyszłej rentowności, zdecydowana większość firm nie generuje realnej wartości ze swoich inicjatyw w zakresie sztucznej inteligencji.

Podział GenAI: niewidoczny podział w gospodarce

Massachusetts Institute of Technology ukuł termin „GenAI Divide” dla określenia tego zjawiska – głębokiego podziału między nielicznymi firmami korzystającymi ze sztucznej inteligencji a masą uwikłaną w niekończące się fazy pilotażowe. Podział ten objawia się nie jako problem techniczny, lecz jako porażka organizacyjna o dalekosiężnych konsekwencjach.

Liczby mówią same za siebie: zaledwie 5% zintegrowanych projektów pilotażowych AI generuje obecnie wymierną wartość, podczas gdy pozostałe 95% nie wykazuje żadnego wpływu na wynik finansowy. Ta dysproporcja jest tym bardziej uderzająca, biorąc pod uwagę wysoki wskaźnik adopcji narzędzi konsumenckich, takich jak ChatGPT i Microsoft Copilot. Około 80% organizacji testuje te platformy, a prawie 40% już je wdrożyło.

Wyniki badań opierają się na systematycznej analizie ponad 300 publicznych wdrożeń AI oraz ustrukturyzowanych wywiadach ze 153 dyrektorami z różnych branż. Badanie, przeprowadzone między styczniem a czerwcem 2025 roku, ujawnia cztery charakterystyczne wzorce podziału GenAI: ograniczone zakłócenia tylko w dwóch z ośmiu głównych sektorów, paradoks korporacyjny z wysoką aktywnością pilotażową przy niskiej skalowalności, preferencja inwestycyjna na rzecz widocznych funkcji oraz przewaga wdrożeniowa partnerstw zewnętrznych nad rozwojem wewnętrznym.

Workslop: Ukryta trucizna produktywności AI

Jednym ze szczególnie szkodliwych zjawisk zidentyfikowanych w badaniach jest tzw. „workslop” – zlepek słów „work” i „slop” – opisujący treści generowane przez sztuczną inteligencję, które na pierwszy rzut oka wydają się profesjonalne, ale po bliższym przyjrzeniu się okazują się niekompletne i bezużyteczne. Ta pozornie dopracowana, ale pozbawiona treści praca przenosi ciężar z twórcy na odbiorcę, zwiększając tym samym ogólny nakład pracy zamiast go zmniejszać.

Wpływ Workslop jest znaczący: 40 procent z ponad 1150 ankietowanych pełnoetatowych pracowników w USA zgłosiło otrzymanie takich treści w ciągu ostatniego miesiąca. Pracownicy szacują, że średnio 15,4 procent otrzymywanych przez nich dokumentów służbowych należy do tej kategorii. Szczególnie dotknięte są sektory usług profesjonalnych i technologii, gdzie zjawisko to występuje nieproporcjonalnie często.

Koszty finansowe są znaczące: każdy incydent związany z Workslop kosztuje firmy średnio 186 dolarów miesięcznie na pracownika. Dla organizacji zatrudniającej 10 000 pracowników oznacza to ponad 9 milionów dolarów rocznie utraconej produktywności. Jednak koszty społeczne i emocjonalne mogą być potencjalnie jeszcze większe. 53% odbiorców zgłasza irytację, 38% czuje się zdezorientowanych, a 22% uważa treść za obraźliwą.

Zaufanie między współpracownikami znacząco ucierpiało: około połowa odbiorców postrzega współpracowników wysyłających wiadomości Workslop jako mniej kreatywnych, kompetentnych i rzetelnych. 42% uważa ich za mniej godnych zaufania, a 37% za mniej inteligentnych. Jedna trzecia osób, których to dotyczy, wolałaby w przyszłości mniej pracować z takimi współpracownikami. Ta erozja relacji zawodowych zagraża kluczowym elementom współpracy, niezbędnym do skutecznego wdrożenia sztucznej inteligencji i zarządzania zmianą.

Strukturalna luka w uczeniu się: dlaczego firmy upadają

Główny problem nie leży w samej technologii, ale w fundamentalnej luce w uczeniu się, która wpływa zarówno na systemy sztucznej inteligencji, jak i organizacje. Obecne generatywne systemy sztucznej inteligencji nie są w stanie trwale przechowywać informacji zwrotnych, dostosowywać się do kontekstów organizacyjnych ani stale poprawiać swojej wydajności. Te ograniczenia sprawiają, że nawet profesjonaliści, którzy korzystają z ChatGPT codziennie, prywatnie, odrzucają wewnętrzne implementacje sztucznej inteligencji w swoich firmach.

Szczególnie uderzający przykład podała prawniczka, która zgłosiła, że ​​narzędzie do analizy kontraktów jej firmy, warte 50 000 dolarów, konsekwentnie nie spełniało oczekiwań, podobnie jak jej subskrypcja ChatGPT za 20 dolarów. Ta rozbieżność uwypukla paradoks polegający na tym, że narzędzia konsumenckie często przynoszą lepsze rezultaty niż drogie rozwiązania dla przedsiębiorstw, mimo że oba oparte są na podobnych modelach.

Niedoceniana słabość sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach – i jak narzędzia konsumenckie ją wyprzedzają

Uderzająca przewaga niedrogich narzędzi AI dla konsumentów, takich jak ChatGPT, nad drogimi rozwiązaniami dla przedsiębiorstw, wynika z kilku konkretnych przyczyn. Głównym problemem jest to, że korporacyjne systemy AI, choć wysoce wyspecjalizowane i drogie, są często opracowywane bez uwzględnienia kluczowych potrzeb użytkowników i dynamicznej ewolucji modeli. Narzędzia konsumenckie są często bardziej elastyczne, intuicyjne i lepiej zoptymalizowane dzięki milionom interakcji użytkowników. Z drugiej strony, systemy korporacyjne są ograniczone przez złożone integracje, silosy danych i sztywne przepływy pracy, a często nie przechowują trwale informacji zwrotnych.

Kluczowym problemem jest brak adaptacyjności: rozwiązania dla przedsiębiorstw są wdrażane jednorazowo, a następnie rozwijane powoli, podczas gdy konsumenckie narzędzia AI są stale uczone w oparciu o opinie użytkowników i aktualną wiedzę. Dzięki ChatGPT użytkownicy mogą zadawać pytania bezpośrednio w oknie dialogowym, modyfikować dane wejściowe i natychmiast otrzymywać zoptymalizowany wynik. Z drugiej strony, wiele rozwiązań dla przedsiębiorstw jest w dużej mierze opartych na formularzach i korzysta z predefiniowanych, często przestarzałych modułów tekstowych – co czyni je bardzo nieelastycznymi i mało responsywnymi.

Do tego dochodzi wysoki nakład pracy w zakresie integracji i administracji: drogie rozwiązania muszą być dostosowane do procesów korporacyjnych, polityk ochrony danych i interfejsów, a ze względu na nadmierne ograniczenia systemowe nie nadążają już za tempem innowacji w ofertach konsumenckich. Szczególnie w przypadku konkretnych zadań, takich jak analiza umów, modele generyczne są często jeszcze bardziej wydajne, ponieważ obejmują szerszą wiedzę i mogą być bezpośrednio kontrolowane przez użytkowników dzięki lepszym podpowiedziom. Dedykowane korporacyjne systemy sztucznej inteligencji często nie posiadają sensownej bazy danych i nie są w stanie samodzielnie rozszerzać ani uczyć się kontekstu.

Ostatecznie wszystkie te aspekty prowadzą do paradoksalnej sytuacji: mimo że wydaje się ogromne sumy pieniędzy na pozornie dostosowaną do potrzeb przedsiębiorstw sztuczną inteligencję, jej wyniki są często mniej trafne, bardziej praktyczne lub dokładniejsze niż wyniki tańszych, elastycznych rozwiązań konsumenckich, które można bezpośrednio i bezproblemowo dostosować do konkretnych potrzeb użytkowników.

Niewidoczne ograniczenia głównych narzędzi sztucznej inteligencji

Narzędzia konsumenckiej sztucznej inteligencji są zazwyczaj zoptymalizowane pod kątem szerokich, popularnych tematów i zadań ogólnych. Dane treningowe, na których się opierają, pochodzą zazwyczaj z publicznie dostępnych źródeł, takich jak internet, teksty publiczne i typowe przykłady z życia codziennego. Dzięki temu są one szczególnie skuteczne w przypadku typowych pytań, tekstów ogólnych lub standardowych procesów – na przykład tworzenia tekstów marketingowych, odpowiadania na e-maile czy automatyzacji prostych, rutynowych procesów.

Jednak im bardziej wyspecjalizowane są wymagania, tym bardziej ogólna, konsumencka sztuczna inteligencja osiąga swoje granice. W przypadku zadań branżowych lub o znaczeniu krytycznym dla biznesu, narzędziom tym zazwyczaj brakuje niezbędnych szczegółowych informacji, danych przedmiotowych lub specjalistycznego przeszkolenia. Zadania takie jak analizy umów, wymagające skomplikowanej terminologii prawniczej, raporty techniczne lub wysoce spersonalizowane procesy B2B, często nie mogą być skutecznie zautomatyzowane, ponieważ sztuczna inteligencja nie zna odpowiedniego kontekstu lub nie potrafi go wiarygodnie zinterpretować.

Jest to najbardziej widoczne w wysoce wyspecjalizowanych branżach i przy indywidualnych, specyficznych wymaganiach firmy. Im mniej informacji jest dostępnych publicznie – na przykład o głównym produkcie firmy lub poufnych procesach wewnętrznych – tym wyższy wskaźnik błędów konsumenckiej sztucznej inteligencji. W rezultacie takie systemy są narażone na ryzyko formułowania błędnych lub niekompletnych rekomendacji, a w najgorszym przypadku mogą nawet utrudniać kluczowe dla firmy procesy lub prowadzić do błędnych osądów.

W praktyce oznacza to, że konsumenckie narzędzia AI zazwyczaj wystarczają do realizacji typowych zadań; jednak wraz ze wzrostem specjalizacji wskaźnik awaryjności tych narzędzi znacząco wzrasta. Firmy, które opierają się na wiedzy branżowej, precyzyjnej walidacji procesów lub zaawansowanej personalizacji, czerpią długoterminowe korzyści z własnych rozwiązań korporacyjnych ze specjalistycznymi bazami danych i dostosowanymi szkoleniami.

Prawdziwą przeszkodą dla skalowania sztucznej inteligencji nie jest inteligencja: gdy wysokie oczekiwania dotyczące elastyczności maleją

Bariery utrudniające skuteczne skalowanie sztucznej inteligencji są liczne: przede wszystkim niechęć do wdrażania nowych narzędzi, a następnie obawy o jakość modelu. Co szczególnie interesujące, te obawy o jakość nie wynikają z obiektywnych niedociągnięć w wydajności, ale raczej z faktu, że użytkownicy są przyzwyczajeni do elastyczności i responsywności narzędzi konsumenckich i dlatego uważają statyczne narzędzia korporacyjne za niewystarczające.

Różnica jest jeszcze wyraźniejsza w przypadku zadań o znaczeniu krytycznym: podczas gdy 70% użytkowników preferuje sztuczną inteligencję do prostych zadań, takich jak pisanie e-maili czy podstawowa analityka, 90% woli ludzi w przypadku złożonych projektów lub obsługi klienta. Granica nie leży w inteligencji, ale w zdolności zapamiętywania, adaptacji i ciągłego uczenia się.

Gospodarka sztucznej inteligencji w cieniu: tajna rewolucja sztucznej inteligencji w miejscu pracy

Równolegle z rozczarowującymi oficjalnymi inicjatywami w zakresie sztucznej inteligencji (AI), kwitnie „szara strefa AI”, w której pracownicy korzystają z osobistych narzędzi AI do zadań służbowych, często bez wiedzy i zgody działu IT. Skala jest imponująca: podczas gdy tylko 40% firm deklaruje zakup oficjalnej subskrypcji AI, pracownicy w ponad 90% ankietowanych firm regularnie korzystają z osobistych narzędzi AI do celów służbowych.

Ta równoległa gospodarka ujawnia ważną kwestię: jednostki mogą skutecznie wypełnić lukę w GenAI, jeśli mają dostęp do elastycznych, responsywnych narzędzi. Organizacje, które dostrzegają ten wzorzec i rozwijają go, reprezentują przyszłość wdrażania AI w przedsiębiorstwach. Postępowe firmy już zaczynają wypełniać tę lukę, ucząc się na błędach w użytkowaniu i analizując, które narzędzia osobiste przynoszą wartość, zanim zdecydują się na alternatywy dla przedsiębiorstw.

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:

• Rozwiązanie Managed AI – Usługi w zakresie przemysłowej AI: Klucz do konkurencyjności w sektorze usług, przemysłu i inżynierii mechanicznej

Niewłaściwa alokacja inwestycji: blichtr zamiast istoty rzeczy

Inny istotny aspekt podziału GenAI jest widoczny we wzorcach inwestycyjnych: około 50% budżetów GenAI trafia do działów sprzedaży i marketingu, mimo że automatyzacja zaplecza często zapewnia lepszy zwrot z inwestycji (ROI). To odchylenie nie odzwierciedla rzeczywistej wartości, a raczej łatwiejszej alokacji metryk w widocznych obszarach.

Sprzedaż i marketing dominują w alokacji budżetu nie tylko ze względu na swoją przejrzystość, ale także dlatego, że wyniki takie jak liczba demonstracji czy czas odpowiedzi na e-maile są bezpośrednio skorelowane z metrykami zarządu. Z drugiej strony, działy prawny, zaopatrzenia i finansów oferują bardziej subtelne korzyści w zakresie efektywności, takie jak mniejsza liczba naruszeń przepisów, optymalizacja przepływów pracy czy szybsze zamykanie miesiąca – ważne, ale trudne do zakomunikowania usprawnienia.

To nastawienie inwestycyjne utrwala podział w GenAI, kierując zasoby na widoczne, ale często mniej transformacyjne, przypadki użycia, podczas gdy możliwości o najwyższym zwrocie z inwestycji (ROI) pozostają niedofinansowane w funkcjach zaplecza. Co więcej, poszukiwanie społecznej walidacji wpływa na decyzje zakupowe silniej niż jakość produktu: rekomendacje, istniejące relacje i inwestycje venture capital pozostają silniejszymi predyktorami wdrożenia w przedsiębiorstwie niż funkcjonalność czy zestaw funkcji.

Różnice strukturalne: sztuczna inteligencja przedsiębiorstw kontra sztuczna inteligencja konsumentów

Fundamentalne różnice między sztuczną inteligencją korporacyjną a konsumencką wyjaśniają wiele zaobserwowanych problemów. Sztuczna inteligencja konsumencka koncentruje się na poprawie doświadczeń klientów i personalizacji indywidualnych użytkowników, podczas gdy sztuczna inteligencja korporacyjna ma na celu optymalizację procesów organizacyjnych, zapewnienie zgodności z przepisami i dostarczanie skalowalnych rozwiązań dla złożonych wymagań biznesowych.

Sztuczna inteligencja (AI) w przedsiębiorstwach wymaga dogłębnej wiedzy specjalistycznej i często wykorzystuje techniki uczenia nadzorowanego, aby osiągać rezultaty oparte na wskaźnikach KPI. Musi integrować się ze złożonymi systemami IT, spełniać wymogi regulacyjne i wdrażać solidne środki bezpieczeństwa danych. Z kolei sztuczna inteligencja konsumencka stawia na łatwość użytkowania i natychmiastową satysfakcję, często kosztem bezpieczeństwa i zgodności z przepisami.

Te różnice strukturalne wyjaśniają, dlaczego ten sam model bazowy doskonale sprawdza się w aplikacjach konsumenckich, ale zawodzi w środowiskach korporacyjnych. Sztuczna inteligencja w przedsiębiorstwie musi być nie tylko funkcjonalna technicznie, ale także integrować się z istniejącymi procesami biznesowymi, spełniać wymogi zarządzania i zapewniać długoterminową wartość.

Strategie sukcesu: Jak pięć procent pokonuje lukę

Nieliczne firmy, którym udało się z powodzeniem pokonać przepaść GenAI, podążają za rozpoznawalnym schematem. Traktują startupy AI mniej jak dostawców oprogramowania, a bardziej jak dostawców usług biznesowych, porównywalnych z firmami konsultingowymi lub partnerami outsourcingu procesów biznesowych. Organizacje te wymagają głębokiej integracji z procesami wewnętrznymi i danymi, oceniają narzędzia na podstawie wyników operacyjnych, a nie benchmarków modeli, i traktują wdrażanie jako współewolucję poprzez wczesne niepowodzenia.

Na szczególną uwagę zasługuje fakt, że partnerstwa zewnętrzne mają wskaźnik sukcesu około dwukrotnie wyższy niż rozwój wewnętrzny. Podczas gdy 67% partnerstw strategicznych prowadzi do udanego wdrożenia, jedynie 33% wewnętrznych działań rozwojowych osiąga ten cel. Partnerstwa te często oferują krótszy czas do osiągnięcia wartości, niższe koszty ogólne i lepsze dopasowanie do operacyjnych przepływów pracy.

Skuteczni nabywcy identyfikują inicjatywy związane ze sztuczną inteligencją (AI) na poziomie menedżerów liniowych, a nie laboratoriów centralnych. Umożliwia to dysponentom budżetu i menedżerom domen identyfikację problemów, ocenę narzędzi i kierowanie wdrożeniami. Takie oddolne podejście zakupowe, w połączeniu z odpowiedzialnością kierownictwa, przyspiesza adopcję i utrzymuje sprawność operacyjną.

Przełom w branży: technologia prowadzi, inni podążają za nią z wahaniem

Podział w GenAI jest wyraźnie widoczny na poziomie branżowym. Pomimo wysokich inwestycji i szeroko zakrojonych działań pilotażowych, tylko dwa z dziewięciu głównych sektorów – technologia oraz media/telekomunikacja – wykazują wyraźne oznaki strukturalnych zakłóceń. Wszystkie pozostałe sektory pozostają w pułapce transformacji.

Branża technologiczna obserwuje wzrost udziału w rynku nowych konkurentów i zmiany w przepływach pracy. Media i telekomunikacja obserwują wzrost popularności treści opartych na sztucznej inteligencji i zmieniającą się dynamikę reklamy, mimo że ugruntowane firmy nadal się rozwijają. Usługi profesjonalne odnotowują wzrost wydajności, ale obsługa klienta pozostaje w dużej mierze niezmieniona.

Sytuacja jest szczególnie dramatyczna w tradycyjnych branżach: sektor energetyczny i materiałowy charakteryzuje się niemal zerowym poziomem wdrożenia i minimalną liczbą eksperymentów. Zaawansowane branże ograniczają się do pilotaży konserwacyjnych bez istotnych zmian w łańcuchu dostaw. Ta rozbieżność między inwestycjami a rewolucją ukazuje lukę w GenAI na poziomie makro – powszechne eksperymentowanie bez transformacji.

Perspektywa niemiecka: szczególne wyzwania i szanse

Niemieckie firmy stoją przed szczególnymi wyzwaniami związanymi z wdrażaniem sztucznej inteligencji. Tylko sześć procent niemieckich firm jest optymalnie przygotowanych na sztuczną inteligencję, co stanowi spadek w porównaniu z rokiem poprzednim. W porównaniu międzynarodowym Niemcy zajmują dopiero szóste miejsce w Europie pod względem liczby firm w pełni przygotowanych na sztuczną inteligencję.

Szczególnie problematyczne jest to, że 84% niemieckich menedżerów obawia się negatywnych konsekwencji, jeśli nie wdrożą strategii AI w ciągu najbliższych 18 miesięcy. Jednocześnie trzy czwarte niemieckich firm nie wdrożyło jeszcze polityki AI. Tylko 40% dysponuje wystarczającą liczbą specjalistów, aby sprostać wymaganiom w zakresie AI.

Do głównych przeszkód dla niemieckich firm należą niedobór wykwalifikowanych pracowników (34% w porównaniu z 28% na świecie), wyzwania związane z cyberbezpieczeństwem i zgodnością z przepisami (33%) oraz skalowalnością infrastruktury danych (25%). Niepewność regulacyjna, różnice kulturowe i pewien stopień sceptycyzmu wobec technologii pogłębiają te problemy.

Niemniej jednak pojawiają się nowe możliwości: niemieckie firmy mogą łączyć swoje mocne strony w zakresie precyzji i jakości z innowacjami w dziedzinie sztucznej inteligencji. W branżach takich jak inżynieria mechaniczna i przemysł motoryzacyjny, sztuczna inteligencja może pomóc w optymalizacji procesów i dalszej poprawie jakości produktów. Wyspecjalizowana sztuczna inteligencja nigdy się nie męczy, nawet po tysiącach iteracji, i potrafi wycisnąć z tych ostatnich kilku procent, aby osiągnąć perfekcję.

Agentyczna sztuczna inteligencja: kolejny etap ewolucji

Rozwiązaniem luki w uczeniu się jest tzw. sztuczna inteligencja agentowa – klasa systemów, które integrują pamięć trwałą i uczenie iteracyjne od podstaw. W przeciwieństwie do obecnych systemów, które wymagają pełnego kontekstu za każdym razem, systemy agentowe zachowują pamięć trwałą, uczą się na podstawie interakcji i mogą autonomicznie organizować złożone przepływy pracy.

Wczesne eksperymenty firmy z agentami obsługi klienta zajmującymi się kompleksową obsługą zapytań, agentami przetwarzania finansowego monitorującymi i zatwierdzającymi rutynowe transakcje oraz agentami ds. sprzedaży śledzącymi zaangażowanie we wszystkich kanałach pokazują, w jaki sposób autonomia i pamięć rozwiązują zidentyfikowane podstawowe problemy.

Infrastruktura wspierająca tę transformację powstaje dzięki takim frameworkom jak Model Context Protocol (MCP), Agent-to-Agent (A2A) i NANDA, które umożliwiają interoperacyjność i koordynację agentów. Protokoły te tworzą konkurencję rynkową i optymalizują koszty, umożliwiając wyspecjalizowanym agentom współpracę, zamiast wymagać stosowania monolitycznych systemów.

Praktyczne rozwiązania dla firm

Firmy dążące do zniwelowania przepaści między GenAI a AI powinny realizować kilka strategii. Po pierwsze, kluczowe jest unikanie nieuporządkowanych nakazów: Kiedy kadra kierownicza opowiada się za AI wszędzie i zawsze, pokazuje brak rozsądku w stosowaniu tej technologii. GenAI nie nadaje się do wszystkich zadań i nie potrafi czytać w myślach.

Nastawienie pracowników odgrywa kluczową rolę: badania pokazują, że pracownicy o wysokiej sprawczości i wysokim optymizmie – tzw. „piloci” – korzystają z GenAI o 75% częściej w pracy niż „pasażerowie” o niskiej sprawczości i niskim optymizmie. Piloci wykorzystują AI w odpowiedni sposób, aby osiągać swoje cele i rozwijać kreatywność, podczas gdy pasażerowie częściej korzystają z AI, aby uniknąć pracy.

Szczególny nacisk należy położyć na powrót do współpracy. Wiele zadań niezbędnych do efektywnej pracy z AI – dostarczanie podpowiedzi, udzielanie informacji zwrotnych, opisywanie kontekstu – opiera się na współpracy. Dzisiejsza praca wymaga coraz większej współpracy, nie tylko z ludźmi, ale także ze sztuczną inteligencją. Workslop jest doskonałym przykładem nowej dynamiki współpracy wprowadzonej przez AI, która z większym prawdopodobieństwem obniży produktywność niż ją poprawi.

Czynniki sukcesu organizacyjnego i zarządzanie zmianą

Skuteczne wdrożenie sztucznej inteligencji (AI) wymaga konkretnych rozwiązań organizacyjnych. Firmy odnoszące największe sukcesy decentralizują uprawnienia wdrożeniowe, zachowując jednocześnie odpowiedzialność. Umożliwiają one menedżerom pierwszej linii i ekspertom dziedzinowym identyfikację przypadków użycia i ocenę narzędzi, zamiast polegać wyłącznie na scentralizowanych funkcjach AI.

Szczególnie ważne jest wyciąganie wniosków z szarej strefy w gospodarce AI. Wiele z najsilniejszych wdrożeń w przedsiębiorstwach rozpoczęło się od zaawansowanych użytkowników – pracowników, którzy już wcześniej eksperymentowali z narzędziami do zwiększania produktywności, takimi jak ChatGPT czy Claude. Ci „prosumenci” intuicyjnie rozumieją możliwości i ograniczenia GenAI i stają się pierwszymi zwolennikami wewnętrznie zatwierdzonych rozwiązań.

Pomiar i komunikacja sukcesu wymagają nowych podejść. Podczas gdy tradycyjne wskaźniki oprogramowania koncentrują się na funkcjonalności i akceptacji użytkowników, sztuczna inteligencja w przedsiębiorstwach musi być oceniana na podstawie wyników biznesowych i usprawnień procesów. Firmy muszą nauczyć się kwantyfikować i komunikować subtelne, ale istotne usprawnienia, takie jak mniejsza liczba naruszeń przepisów czy przyspieszone przepływy pracy.

Zamykające się okno możliwości

Okno na wypełnienie luki w GenAI szybko się zamyka. Firmy coraz częściej wymagają systemów, które adaptują się z czasem. Microsoft 365 Copilot i Dynamics 365 już integrują pamięć trwałą i pętle sprzężenia zwrotnego. Wersja beta pamięci ChatGPT firmy OpenAI sygnalizuje podobne oczekiwania wobec narzędzi ogólnego przeznaczenia.

Startupy, które szybko zareagują, aby zniwelować tę lukę, opracowując adaptacyjnych agentów, którzy uczą się na podstawie informacji zwrotnych, użytkowania i rezultatów, mogą zbudować trwałą przewagę konkurencyjną, zarówno dzięki danym, jak i głębokiej integracji. Okno możliwości jest wąskie: projekty pilotażowe są już w toku w wielu branżach. W nadchodzących kwartałach wiele firm nawiąże relacje z dostawcami, których zerwanie będzie praktycznie niemożliwe.

Organizacje inwestujące w systemy AI, które uczą się na podstawie danych, przepływów pracy i informacji zwrotnych, generują koszty przejścia na nowe rozwiązanie, które rosną co miesiąc. Dyrektor ds. informatyki (CIO) firmy z branży usług finansowych o wartości 5 miliardów dolarów podsumował to następująco: „Obecnie analizujemy pięć różnych rozwiązań GenAI, ale system, który najlepiej się uczy i dostosowuje do naszych specyficznych procesów, ostatecznie zapewni nam sukces. Gdy zainwestujemy czas w przeszkolenie systemu w zakresie zrozumienia naszych przepływów pracy, koszty przejścia stają się zaporowe”.

Luka w GenAI jest realna i głęboka, ale nie nie do pokonania. Firmy, które rozumieją jej przyczyny – lukę w uczeniu się, wyzwania związane z projektowaniem organizacji i błędy inwestycyjne – i działają odpowiednio, mogą w pełni wykorzystać transformacyjną moc sztucznej inteligencji. Jednak czas na działanie jest ograniczony, a koszt czekania rośnie wykładniczo.

☑️Naszym językiem biznesowym jest angielski lub niemiecki

☑️ NOWOŚĆ: Korespondencja w Twoim języku narodowym!

 

Chętnie będę służyć Tobie i mojemu zespołowi jako osobisty doradca.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) . Mój adres e-mail to: wolfenstein ∂ xpert.digital

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

 

 

☑️ Wsparcie MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania

☑️ Tworzenie lub wyrównanie strategii AI

☑️ Pionierski rozwój biznesu

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