Podejmowanie decyzji i procesy decyzyjne dotyczące sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach: od impulsu strategicznego do praktycznego wdrożenia

Coś więcej niż tylko narzędzie: dlaczego wybór sztucznej inteligencji zmieni całą Twoją firmę

Szum wokół sztucznej inteligencji nie gaśnie, a w zarządach niemieckich firm panuje mentalność gorączki złota. Wielu postrzega wprowadzenie sztucznej inteligencji jako szybką, operacyjną decyzję – kolejne narzędzie programowe obiecujące wydajność. To założenie jest jednak kosztownym błędem i głównym powodem, dla którego szokujące 80% wszystkich projektów z zakresu sztucznej inteligencji kończy się porażką. Rzeczywistość jest taka: decyzja o strategicznej integracji sztucznej inteligencji z firmą to nie sprint, ale maraton, który trwa od sześciu do dziewięciu miesięcy, zanim powstanie nawet pierwsza linijka kodu.

Przyczyną tej złożoności nie jest technologia, lecz sam proces. W przeciwieństwie do konwencjonalnego oprogramowania, sztuczna inteligencja wymaga gruntownej reorganizacji strategii korporacyjnej, struktur zarządzania i oceny ryzyka. Od czasu przełomu w dziedzinie ChatGPT i wejścia w życie unijnej ustawy o sztucznej inteligencji (AI Act), eksperymenty bez zobowiązań nie są już możliwe. Każda inicjatywa w zakresie AI musi być dziś osadzona w rygorystycznych ramach prawnych, etycznych i finansowych.

Ten artykuł to Twój przewodnik po tym wymagającym, ale kluczowym procesie. Rozkłada on złożoną ścieżkę od wstępnych rozważań strategicznych do decyzji gotowej do wdrożenia na siedem konkretnych, zrozumiałych etapów. Korzystając z praktycznych przykładów, analiz kosztów i najczęstszych pułapek, dowiesz się, dlaczego prawdziwa praca zaczyna się na długo przed wdrożeniem technicznym i jak wyznaczyć kurs na udaną transformację AI – ze strategiczną dalekowzrocznością, a nie ślepym aktywizmem.

Strategiczny dylemat: dlaczego decyzje dotyczące sztucznej inteligencji zajmują więcej czasu, niż firmy sądzą

Decyzja o wprowadzeniu sztucznej inteligencji do firmy jest często postrzegana jako szybki wybór operacyjny. Rzeczywistość jest znacznie bardziej złożona. Proces decyzyjny dotyczący wdrożenia sztucznej inteligencji nie jest pojedynczym momentem, lecz raczej zagnieżdżoną sekwencją ocen strategicznych, operacyjnych, organizacyjnych i technicznych, która trwa od sześciu do dziewięciu miesięcy, zanim rozpocznie się pierwsza faza wdrożenia. Podczas gdy firmy z innych obszarów technologicznych mogą pracować w oparciu o ugruntowane matryce decyzyjne, proces decyzyjny w zakresie sztucznej inteligencji jest zasadniczo inny: wymaga nie tylko oceny parametrów technicznych, ale także reinterpretacji struktur zarządzania, strategii zarządzania zmianą i ocen ryzyka, które często nie są jeszcze zinstytucjonalizowane w tej formie w organizacjach.

Tragedia wielu firm leży w niedocenieniu wagi tej decyzji. W dyskusjach zarządczych sztuczna inteligencja jest często utożsamiana z innymi wdrożeniami oprogramowania, mimo że jej złożoność jest wielokrotnie większa. Prowadzi to do niedofinansowania projektów, optymistycznych szacunków czasowych, a ostatecznie do niesławnych porażek udokumentowanych w literaturze: aktualne badania wskazują, że 80% wszystkich projektów z zakresu sztucznej inteligencji kończy się porażką. Znaczna część tych porażek ma charakter nie techniczny, lecz proceduralny. Wynikają one z faktu, że proces decyzyjny nie był wystarczająco rygorystycznie ustrukturyzowany.

Rozwój historyczny: od utopii do pragmatycznego rządzenia

Aby zrozumieć dzisiejszy proces decyzyjny, konieczne jest przeanalizowanie czynników, które do niego doprowadziły. Pierwsza fala wdrażania sztucznej inteligencji w firmach charakteryzowała się euforią i technologicznym optymizmem. W latach 2010. sztuczną inteligencją interesowały się głównie duże firmy technologiczne i dobrze skapitalizowane startupy. Tradycyjne firmy początkowo podchodziły do ​​tego sceptycznie, a później z wahaniem. Decyzje w tamtym czasie były proste: angażowano zewnętrznych konsultantów, testowano modele akademickie, a jeśli coś nie działało, projekt po cichu porzucano.

Ten okres niezobowiązującego rozwoju zakończył się gwałtownie wraz z publikacją ChatGPT w listopadzie 2022 roku. Nagle sztuczna inteligencja przestała być abstrakcyjna i naukowa, a stała się namacalna i wszechobecna. Doprowadziło to do gwałtownego wzrostu zainteresowania ze strony zarządów korporacji. Druga fala, której obecnie doświadczamy, charakteryzuje się presją regulacyjną, presją konkurencyjną i uznaniem strategicznego znaczenia sztucznej inteligencji. Unijna ustawa o sztucznej inteligencji, która weszła w życie w sierpniu 2025 roku, a także podobne ramy regulacyjne w innych krajach, fundamentalnie ustrukturyzowały proces decyzyjny. Firmy nie mogą już eksperymentować bez zaangażowania; każda inicjatywa w zakresie sztucznej inteligencji musi być osadzona w ramach prawnych i etycznych.

Trzecim wymiarem tego rozwoju jest profesjonalizacja. Gartner podaje, że do końca 2025 roku 75% firm będzie korzystać ze sztucznej inteligencji (AI). Oznacza to masową adopcję. Wraz z tą powszechną adopcją pojawiają się oczywiście standardy, najlepsze praktyki i ramy zarządzania, które wcześniej były zbędne. Firmy wdrażające AI mogą dziś korzystać z ugruntowanej wiedzy i doświadczenia, co sprawia, że ​​proces podejmowania decyzji jest bardziej ustrukturyzowany, ale jednocześnie bardziej złożony. Proces decyzyjny nie jest dziś szybszy, ale bardziej szczegółowy i lepiej udokumentowany. To właśnie ten kluczowy czynnik definiujący współczesny proces decyzyjny w dziedzinie AI.

Podstawowe mechanizmy procesu podejmowania decyzji

Proces decyzyjny w zakresie sztucznej inteligencji (AI) w firmach nie przebiega według uniwersalnego schematu, lecz zgodnie z utrwalonymi wzorcami, które pojawiają się w bardziej dojrzałych organizacjach. Procesy te można jednak podzielić na konkretne fazy, z których każda ma swoje własne kryteria, interesariuszy i punkty krytyczne.

Pierwszą fazą jest faza oceny strategicznej, która trwa od dwóch do czterech tygodni.

Na tym etapie pierwszym pytaniem, na które należy odpowiedzieć, jest: Na jakim etapie rozwoju AI znajduje się nasza firma? Odbywa się to poprzez ustrukturyzowaną analizę dojrzałości AI, w ramach której przeprowadzane są wywiady z kadrą zarządzającą z różnych działów – od IT i finansów po rozwój biznesu. Celem jest uchwycenie nie tylko gotowości technicznej, ale także dojrzałości organizacyjnej. Firmy, które na tym etapie odczuwają niepokój i chcą szybko przejść do kolejnej fazy, popełniają fundamentalny błąd. Faza oceny stanowi fundament, na którym opierają się wszystkie kolejne decyzje.

Druga faza to opracowanie strategii i celów, która trwa od czterech do ośmiu tygodni.

To tutaj firma definiuje, czym powinna być sztuczna inteligencja (AI) dla jej działalności. Nie jest to pytanie przede wszystkim techniczne, lecz biznesowe. Przykłady pytań obejmują: Czy sztuczna inteligencja powinna przede wszystkim umożliwiać wzrost efektywności, czy tworzyć nowe modele biznesowe? Czy powinna zostać zintegrowana z istniejącymi procesami, czy też utworzyć osobne działy? Które branże lub obszary funkcjonalne mają największy potencjał? To strategiczne wyjaśnienie wymaga intensywnych dyskusji na poziomie zarządu. Wiele firm nie docenia czasu trwania tego etapu, ponieważ odrzucają go jako zwykłą retorykę. Tak nie jest. Jasność wizji firmy dotyczącej AI determinuje wszystkie późniejsze decyzje. Firmy bez jasnej strategii kończą z projektami AI, które nie przynoszą namacalnej wartości biznesowej.

Trzecia faza polega na identyfikacji przypadków użycia i ustaleniu priorytetów, co zajmuje od sześciu do dwunastu tygodni.

To zoperacjonalizowana wersja fazy strategicznej. W tym etapie identyfikowane są konkretne, zorientowane na wyniki biznesowe przypadki użycia. Firma zbiera pomysły z różnych działów: W jaki sposób sztuczna inteligencja może Ci pomóc? Ten zbiór jest celowo nieustrukturyzowany. Następnie następuje systematyczna priorytetyzacja, oparta na macierzy ewaluacji, która uwzględnia takie czynniki, jak potencjał biznesowy, wykonalność techniczna, dojrzałość danych i potencjalne ryzyko. Proces priorytetyzacji jest najważniejszym punktem tej fazy, ponieważ łączy optymistycznie nastawione działy biznesowe z realistycznie nastawionymi działami technicznymi. Zarządzanie tymi napięciami i ustalanie uzasadnionych priorytetów to umiejętność menedżerska, a nie techniczna. Firmy, które wybiorą dziesięć najważniejszych przypadków użycia poprzez proste głosowanie, stracą później czas na nierentowne projekty.

Czwarta faza to ocena ryzyka i zgodności, która trwa od czterech do ośmiu tygodni.

To faza, która była praktycznie pomijana w pierwszej fali wdrażania sztucznej inteligencji (przed 2023 rokiem), ale obecnie ma kluczowe znaczenie. W tej fazie ocenia się: Jakie wymogi regulacyjne wpływają na planowane zastosowania sztucznej inteligencji? Jakie dane są wymagane i jaka jest ich dopuszczalność prawna? Jakie pojawiają się pytania etyczne? Jakie ryzyko związane z odpowiedzialnością i zgodnością z przepisami się pojawia? Najlepiej, aby tę fazę przeprowadzał zespół składający się z prawników, specjalistów ds. zgodności, inspektorów ochrony danych i ekspertów technicznych. Nie jest to opcjonalne. Firmy, które pominą tę fazę lub przeprowadzą ją powierzchownie, w przyszłości będą miały ogromne problemy.

Piąta faza to planowanie finansowe i opracowanie analizy biznesowej, co zajmuje od czterech do sześciu tygodni.

Tutaj zestawiono konkretne liczby inwestycyjne. Koszty wdrożenia AI różnią się znacznie w zależności od zakresu projektu. Samoobsługowe rozwiązania AI mogą zaczynać się od 4000 do 25000 euro miesięcznie. Niestandardowe rozwiązania wahają się od 15000 do 32000 euro za prototyp i mogą osiągnąć 50000 do 1000000 euro lub więcej. Koszty infrastruktury, które mogą wynosić od 500 do 15000 euro miesięcznie w zależności od rozwiązania chmurowego, są dodatkowym czynnikiem. A potem są ukryte koszty: szkolenie pracowników (300 do 4000 euro na osobę), zarządzanie zmianą, przygotowanie danych (co może stanowić 60 do 80 procent budżetu projektu) i ciągła optymalizacja. Projekty AI dla przedsiębiorstw w średnich i dużych firmach mogą rozpocząć się od budżetu 250000 euro. Opracowanie uzasadnienia biznesowego ma tutaj kluczowe znaczenie. Firmy muszą nie tylko wykazać inwestycje, ale także oczekiwane zyski. Konserwatywny zwrot z inwestycji (ROI) dla wdrożenia AI wynosi 214 procent w ciągu pięciu lat; Optymistyczne szacunki mogą sięgać nawet 761 procent. Ten zakres podkreśla potrzebę realistycznych założeń.

Szósta faza to przygotowanie organizacyjne i struktura zarządzania, która trwa od czterech do ośmiu tygodni.

Jest to faza, która często przebiega równolegle do innych, ale zasługuje na własny, odrębny status. W tym miejscu definiowane są następujące pytania: Kto podejmuje decyzje dotyczące projektów AI? Jaka struktura zarządzania jest wymagana? Czy konieczny jest dyrektor ds. AI? W jaki sposób AI zostanie zintegrowane z istniejącymi hierarchiami decyzyjnymi? Duże firmy o bardziej złożonych wymaganiach dotyczących zarządzania powołują Radę ds. Zarządzania AI, składającą się z przedstawicieli jednostek biznesowych, IT, compliance, HR i finansów. Mniejsze firmy mogą zarządzać tym w sposób bardziej nieformalny, ale nadal powinny ustalić jasne linie odpowiedzialności. Ta faza jest kluczowa, ponieważ nadaje inicjatywie AI legitymację i strukturę. Firmy bez jasnego zarządzania później upadają z powodu konkurencyjnych inicjatyw lub braku odpowiedzialności w procesie decyzyjnym.

Siódma faza to mobilizacja interesariuszy i przygotowanie do zarządzania zmianą, trwające od czterech do dziesięciu tygodni.

Ta faza przewiduje opór i przygotowuje organizację na niego. Klasyczny proces zarządzania zmianą w AI opiera się na sprawdzonej strukturze: w ciągu pierwszych dwóch do trzech miesięcy zwiększana jest świadomość. Pracownicy są informowani, że AI nadchodzi, nie jako zagrożenie dla ich miejsc pracy, ale jako narzędzie, które ich wzmocni. W ciągu kolejnych trzech do sześciu miesięcy pielęgnowany jest duch eksperymentowania. Demonstrowane są szybkie sukcesy. Tworzone są grupy pilotażowe wolontariuszy. Kolejne sześć do dwunastu miesięcy poświęcone jest skalowaniu. Dokumentowane są najlepsze praktyki, a szkolenia są instytucjonalizowane. Zaangażowanie interesariuszy ma kluczowe znaczenie: 78 procent kadry kierowniczej postrzega decyzje wspierane przez AI jako strategiczną przewagę, ale nie jest to automatyczne. To przekonanie trzeba zdobyć. Firmy, które pomijają tę fazę, nie tylko generują opór przed wdrożeniem, ale także długoterminowe problemy kulturowe.

Dopiero po tych siedmiu fazach, które łącznie trwają od sześciu do dziewięciu miesięcy, firma jest w stanie uruchomić konkretne projekty pilotażowe. To kluczowy moment, którego wielu decydentów nie rozumie. Uważają, że decyzja o wdrożeniu sztucznej inteligencji jest punktem wyjścia do prac praktycznych. W rzeczywistości sama decyzja to proces trwający od sześciu do dziewięciu miesięcy i dopiero po nim rozpoczyna się wdrożenie.

Nasze doświadczenie w zakresie rozwoju biznesu, sprzedaży i marketingu w UE i Niemczech – 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

Status quo: podejmowanie decyzji jako rzeczywistość korporacyjna

Obecny stan podejmowania decyzji w zakresie sztucznej inteligencji (AI) przedstawia uderzający obraz. Z jednej strony, istnieje pilna potrzeba regulacji. Wraz z wejściem w życie unijnej ustawy o AI, europejskie firmy muszą osadzić wykorzystanie AI w udokumentowanym systemie zarządzania. To sprawia, że ​​podejmowanie decyzji staje się koniecznością, a nie tylko opcją strategiczną, ze względu na zgodność z przepisami. 77% organizacji aktywnie wdraża już programy zarządzania AI. Nie jest to opcjonalne, lecz powszechne. To powszechne zastosowanie oznacza, że ​​firmy mogą korzystać z ugruntowanych wzorców. Rynek narzędzi i doradztwa w zakresie zarządzania AI rośnie o 36,7% rocznie i do 2033 roku osiągnie wartość 29,6 miliarda dolarów. Oznacza to, że proces podejmowania decyzji jest dziś bardziej profesjonalny niż kiedykolwiek wcześniej.

Z drugiej strony, decyzje są bardziej realne i oparte na interesariuszach niż wcześniej. 47% organizacji wymienia zarządzanie sztuczną inteligencją jako priorytet strategiczny. Oznacza to, że decyzje nie są podejmowane w działach IT, ale na poziomie zarządu. Zwiększa to rygor procesu, ponieważ zarządy zazwyczaj stosują bardziej formalne procedury decyzyjne niż kierownicy IT. Chociaż jest to generalnie pozytywne, prowadzi to również do znacznych opóźnień we wdrażaniu.

Praktyczna rzeczywistość również ujawnia fragmentaryczny krajobraz. Firmy, które skutecznie wdrażają sztuczną inteligencję, stosują ustrukturyzowany, czterofazowy model: eksploracja (dwa do trzech miesięcy), standaryzacja (dwa do czterech miesięcy), integracja (sześć do dwunastu miesięcy) i wreszcie transformacja. Fazy te nie są opcjonalne ani szybkie do ukończenia, lecz stanowią fundamentalne kamienie milowe. Firmy, które pomijają lub upychają te fazy, systematycznie ponoszą porażkę.

Kolejnym aspektem status quo są koszty. Wydatki na zgodność z przepisami w projektach wdrażania AI wynoszą średnio 344 000 euro, podczas gdy koszty badań i rozwoju wynoszą około 150 000 euro. Stanowi to wzrost kosztów zarządzania o 229% w porównaniu z rozwojem. To wyjaśnia, dlaczego proces decyzyjny trwa tak długo: sama decyzja stała się kosztowna.

Z praktyki: Dwa studia przypadków rzeczywistego podejmowania decyzji

Pierwsze studium przypadku dotyczy średniej wielkości berlińskiej firmy e-commerce zatrudniającej około 500 pracowników.

Firma uznała, że ​​jej procesy logistyczne wymagają optymalizacji. Tradycyjnym podejściem byłoby wdrożenie nowego oprogramowania. Zamiast tego zaplanowano inicjatywę AI. Proces decyzyjny trwał osiem miesięcy. W fazie oceny zmapowano istniejące procesy logistyczne, oceniono jakość danych i sprawdzono istniejące systemy IT. Okazało się, że jakość danych była znacznie gorsza niż oczekiwano. W fazie strategii zdefiniowano, że AI powinna być wykorzystywana przede wszystkim do optymalizacji planowania tras dostaw. W fazie przypadków użycia zidentyfikowano siedemnaście przypadków użycia i nadano im priorytety: optymalizacja tras, prognozowanie zapasów, automatyzacja obsługi klienta i wykrywanie oszustw. W fazie oceny ryzyka ustalono, że większość przypadków użycia nie stwarza problemów z punktu widzenia regulacyjnego, ale przetwarzanie danych klientów w celu wykrywania oszustw musiało być udokumentowane zgodnie z RODO. W fazie finansowej określono początkowy budżet w wysokości 150 000 euro na dwanaście miesięcy. Powołano dedykowaną grupę zadaniową ds. AI. Po ośmiu miesiącach uruchomiono projekt pilotażowy optymalizacji tras. Po sześciu miesiącach prac pilotażowych (łącznie 14 miesięcy od podjęcia pierwotnej decyzji) rezultaty były mierzalne: średnie skrócenie czasu dostaw o 18% i obniżenie kosztów logistycznych o 12%. Sukcesy te doprowadziły do ​​rozszerzenia projektu na inne zastosowania.

Drugie studium przypadku dotyczy międzynarodowej spółki holdingowej RSBG SE, posiadającej ponad 80 spółek zależnych.

Decyzja o wdrożeniu sztucznej inteligencji w całej firmie zajęła dziewięć miesięcy. Istotną różnicą w porównaniu z mniejszymi organizacjami była konieczność zapewnienia spójności w ramach wysoce zdecentralizowanej struktury. Faza oceny oceniała dojrzałość sztucznej inteligencji każdej spółki zależnej osobno. Stało się jasne, że poziomy dojrzałości znacznie się różniły. Podczas gdy niektóre firmy eksperymentowały już z SI, inne były całkowicie niedoświadczone. W fazie strategicznej zdecydowano, że SI powinna być wykorzystywana przede wszystkim do zwiększenia efektywności procesów administracyjnych – jako aplikacja o znaczeniu międzyfunkcyjnym. Przypadki użycia były gromadzone w sposób zdecentralizowany, z centralną koordynacją. Zgłoszono osiemdziesiąt indywidualnych pomysłów na aplikacje. Zostały one podzielone na szybkie rozwiązania (rozwiązywalne w ciągu jednego do trzech miesięcy) i projekty strategiczne (od sześciu do dwunastu miesięcy). W fazie ryzyka głównym wyzwaniem było to, że wymagania dotyczące zgodności różniły się w zależności od kraju. Opracowano minimalistyczne ramy zarządzania, wykorzystując wymogi UE jako punkt odniesienia. Wybrano centralną platformę SI. Po dziewięciu miesiącach podejmowania decyzji rozpoczął się proces skalowania. W ciągu trzech miesięcy 60 procent firm było aktywnych na platformie. Zidentyfikowano ponad 80 przypadków użycia i rozpoczęto prace nad ich wdrożeniem. W ciągu roku sztuczna inteligencja zaoszczędziła ponad 400 godzin miesięcznie. To przykład skutecznego, skalowalnego podejmowania decyzji.

Problemy i kontrowersje: Gdzie decyzje zawodzą

Główną wadą w procesie decyzyjnym w zakresie sztucznej inteligencji (AI) są niejasne cele. Wiele firm decyduje się na wdrożenie AI bez jasnego określenia celu. Wdrażają AI, ponieważ jest modna, a nie dlatego, że rozwiązuje problemy biznesowe. Prowadzi to do projektów bez wymiernych korzyści. Dowody empiryczne pokazują, że 80% wszystkich projektów AI kończy się porażką, a znaczna część tych niepowodzeń ma charakter proceduralny, a nie techniczny. Wynikają one z decyzji podejmowanych bez jasno określonego celu biznesowego.

Drugim kluczowym błędem jest niedocenianie jakości i przygotowania danych. Wiele firm zakłada, że ​​systemy AI mogą pracować z dowolnymi danymi. Rzeczywistość jest jednak o wiele bardziej krytyczna. Zazwyczaj 60–80% budżetu projektu AI przeznaczane jest na przygotowanie i oczyszczanie danych. Firmy, które nie przewidzą tego, doświadczają znacznych przekroczeń budżetu i opóźnień. Dlatego decyzja o wdrożeniu AI zawsze musi obejmować audyt jakości danych.

Trzecim kluczowym błędem jest niedocenianie oporu wobec zmian i potrzeby zmian kulturowych. Wiele firm zakłada, że ​​jeśli rozwiązanie techniczne jest dobre, pracownicy automatycznie je przyjmą. To psychologicznie naiwne. Ludzie obawiają się, że sztuczna inteligencja zagrozi ich pracy, że ich wiedza specjalistyczna stanie się przestarzała, a decyzje maszyn pozbawią ich kontroli. Dobry program zarządzania zmianą nie jest opcjonalny, ale niezbędny do osiągnięcia sukcesu. Firmy, które to bagatelizują, tworzą rozwiązania techniczne, które w praktyce zawodzą, ponieważ pracownicy z nich nie korzystają.

Czwartym błędem jest nieodpowiednie zarządzanie projektami i planowanie zasobów. Projekty AI są złożone. Wymagają jednocześnie specjalistycznej wiedzy technicznej, znajomości dziedziny i zarządzania projektem. Wiele firm nie docenia wymaganego czasu i zasobów. Projekty AI są powierzane pracownikom, którzy już pracują na pełnych obrotach, jako zadania dodatkowe. Prowadzi to do opóźnień w harmonogramach i nieoptymalnych rezultatów. Dlatego decyzji o wdrożeniu AI zawsze musi towarzyszyć planowanie zasobów, uwzględniające realne możliwości.

Piątym krytycznym błędem jest brak pomiaru sukcesu i ciągłej optymalizacji. Firmy często nie definiują mierzalnie, co oznacza sukces. Uruchamiają projekty AI bez jasnych KPI. Prowadzi to do sytuacji, w której po zakończeniu projektu nie ma pewności, czy zakończył się on sukcesem, czy nie. Dobre podejmowanie decyzji w zakresie AI definiuje mierzalne wskaźniki sukcesu: oszczędność czasu, redukcję kosztów, poprawę jakości i wzrost satysfakcji klienta. Bez tych definicji projekt staje się kwestią polityczną, a nie empiryczną.

Wreszcie, istnieją kwestie zarządzania i zgodności. Ustawa UE o sztucznej inteligencji (AI) sprawia, że ​​te kwestie są obowiązkowe. Firmy, które wdrażają AI bez oceny swoich wymogów zgodności, będą później same narażać się na ogromne problemy. Szczególnie w sektorach regulowanych (usługi finansowe, opieka zdrowotna, ubezpieczenia) faza zgodności nie jest opcjonalna. To również wyjaśnia, dlaczego proces decyzyjny trwa dłużej, niż wiele firm się spodziewa: musi być uzasadniony z perspektywy regulacyjnej.

Przyszłość podejmowania decyzji za pomocą sztucznej inteligencji: trendy i potencjalne zakłócenia

Przyszłość podejmowania decyzji w przedsiębiorstwach przy użyciu sztucznej inteligencji będzie zależeć od kilku istotnych trendów.

Pierwszym trendem jest przejście od sztucznej inteligencji generatywnej do sztucznej inteligencji agentowej.

Oznacza to autonomicznych agentów AI, którzy nie tylko udzielają rekomendacji, ale także podejmują niezależne decyzje i realizują procesy. To fundamentalnie zmieni proces decyzyjny. Gdy systemy AI nie tylko analizują, ale i działają, pojawiają się nowe wymagania dotyczące zarządzania. Firmy nie muszą już decydować o tym, co AI rekomenduje, ale jak AI działa autonomicznie. To jeszcze bardziej skomplikuje proces zarządzania. Gartner przewiduje, że do 2028 roku około 33% wszystkich aplikacji korporacyjnych będzie integrować agentów AI – co stanowi ogromny wzrost w porównaniu z niecałym 1% w 2024 roku. Oznacza to, że proces decyzyjny nie stanie się szybszy w nadchodzących latach, ale bardziej złożony.

Drugim trendem jest demokratyzacja sztucznej inteligencji.

Platformy AI bez kodu i z niskim kodem umożliwiają nie tylko ekspertom technicznym, ale także działom biznesowym tworzenie rozwiązań AI. Prowadzi to do zdecentralizowanego wdrażania AI, którym trudniej zarządzać. Zmieni to wymogi dotyczące zarządzania. Zamiast odgórnego podejmowania decyzji, firmy będą musiały podejmować oddolne inicjatywy w zakresie AI. Może to przyspieszyć proces decyzyjny, ale oznacza również większą potrzebę kontroli.

Trzecim trendem jest integrowanie sztucznej inteligencji z istniejącymi narzędziami biznesowymi.

Microsoft 365 Copilot, Google Workspace AI i podobne opcje integracji sprawiają, że sztuczna inteligencja nie jest już odrębną technologią, lecz integralną częścią codziennych narzędzi. Upraszcza to proces wdrażania z technicznego punktu widzenia, ale komplikuje proces podejmowania decyzji, ponieważ zaciera się granica między decyzjami IT a decyzjami biznesowymi.

Czwartym trendem jest konsolidacja przepisów.

Dzięki ugruntowanej normie unijnej ustawy o sztucznej inteligencji (AI Act) i podobnym regulacjom w innych jurysdykcjach, zarządzanie stanie się mniej rozdrobnione. W dłuższej perspektywie może to ujednolicić proces decyzyjny, a tym samym go przyspieszyć. Jednak w perspektywie krótkoterminowej (w ciągu najbliższych dwóch do trzech lat) dostosowanie przepisów zwiększy ich złożoność.

Piątym trendem jest samo podejmowanie decyzji przez sztuczną inteligencję.

Oczekuje się, że w przyszłości systemy sztucznej inteligencji (AI) będą wspierać nie tylko analizę danych, ale także samo zarządzanie. Inteligentne systemy mogłyby symulować procesy decyzyjne, analizować scenariusze i oceniać ryzyko, zanim ludzie podejmą decyzję. Mogłoby to poprawić jakość decyzji, ale oznaczałoby również, że sam proces decyzyjny byłby wspierany przez AI – paradoks refleksyjny, który rodzi własne pytania.

Czego możemy się nauczyć z tego procesu

Proces decyzyjny w zakresie sztucznej inteligencji (AI) w firmach nie jest jednorazowym momentem, lecz ustrukturyzowanym procesem trwającym od sześciu do dziewięciu miesięcy, obejmującym siedem odrębnych faz: ocenę strategiczną, opracowanie strategii i celów, identyfikację i priorytetyzację przypadków użycia, ocenę ryzyka i zgodności, planowanie finansowe, przygotowanie organizacyjne oraz mobilizację interesariuszy. Dopiero po tych fazach rozpoczyna się faktyczne wdrożenie. Ten harmonogram odstrasza wiele firm marzących o szybszych rozwiązaniach, ale jest on konieczny. Firmy, które przyspieszają lub pomijają te fazy, systematycznie stwarzają sobie problemy operacyjne.

Proces jest rygorystyczny, ponieważ decyzja ma kluczowe znaczenie. Inwestycje w sztuczną inteligencję mają dziś strategiczne znaczenie. Mogą przekształcać firmy lub wprowadzać je w błąd. Podejmowanie decyzji nie jest zatem rutynowym zadaniem administracyjnym, lecz podstawową kompetencją zarządczą. Firmy, które z powodzeniem przeszły transformację w kierunku sztucznej inteligencji, różnią się od tych, które poniosły porażkę nie technologicznymi superlatywami, ale rygorystycznym procesem decyzyjnym. Określiły jasne cele. Systematycznie oceniały ryzyko. Angażowały interesariuszy. Określiły kryteria sukcesu. Te cnoty zarządzania nie są nowe – są po prostu wyraźnie wymagane w kontekście sztucznej inteligencji.

Przyszłość pokaże, czy proces podejmowania decyzji stanie się szybszy, czy wolniejszy. Obecna dynamika sugeruje, że stanie się on bardziej złożony. Dzięki agentowej sztucznej inteligencji, konsolidacji przepisów i zdecentralizowanym inicjatywom w zakresie sztucznej inteligencji, wymagania dotyczące zarządzania wzrosną, a nie spadną. Firmy, które przewidują tę złożoność, będą w lepszej sytuacji niż te, które marzą o szybkich, intuicyjnych decyzjach. Kluczowy wniosek jest taki: w procesie podejmowania decyzji przez sztuczną inteligencję nie chodzi o szybkość, ale o dokładność. To najważniejsza lekcja dla firm rozpoczynających tę podróż.

Niezależne platformy AI jako strategiczna alternatywa dla europejskich firm – Zdjęcie: Xpert.Digital

Ki-Gamechanger: najbardziej elastyczne rozwiązania platformy AI, które obniżają koszty, poprawiają ich decyzje i zwiększają wydajność

Niezależna platforma AI: integruje wszystkie odpowiednie źródła danych firmy

• Szybka integracja AI: rozwiązania AI dostosowane do firm w ciągu kilku godzin lub dni zamiast miesięcy
• Elastyczna infrastruktura: oparta na chmurze lub hosting we własnym centrum danych (Niemcy, Europa, bezpłatny wybór lokalizacji)

• Najwyższe bezpieczeństwo danych: Wykorzystanie w kancelariach jest bezpiecznym dowodem
• Korzystaj z szerokiej gamy źródeł danych firmy
• Wybór własnych lub różnych modeli AI (DE, UE, USA, CN)

Więcej na ten temat tutaj:

• Niezależne platformy AI kontra hiperskalery: które rozwiązanie jest dla Ciebie odpowiednie?

Konrad Wolfenstein

Chętnie będę Twoim osobistym doradcą.

skontaktować się ze mną pod Wolfenstein ∂ xpert.digital

zadzwonić pod +49 89 674 804 (Monachium)

LinkedIn
 

Skorzystaj z bogatej, pięciokrotnej wiedzy specjalistycznej Xpert.Digital w ramach kompleksowego pakietu usług | Badania i rozwój, XR, PR i optymalizacja widoczności cyfrowej — Zdjęcie: Xpert.Digital

Xpert.Digital posiada dogłębną wiedzę na temat różnych branż. Dzięki temu możemy opracowywać strategie „szyte na miarę”, które są dokładnie dopasowane do wymagań i wyzwań konkretnego segmentu rynku. Dzięki ciągłej analizie trendów rynkowych i śledzeniu rozwoju branży możemy działać dalekowzrocznie i oferować innowacyjne rozwiązania. Dzięki połączeniu doświadczenia i wiedzy generujemy wartość dodaną i dajemy naszym klientom zdecydowaną przewagę konkurencyjną.

Więcej na ten temat tutaj:

• Wykorzystaj 5-krotną wiedzę Xpert.Digital w jednym pakiecie – już od 500 €/miesiąc