Rozwój wewnętrzny jako pułapka kosztowa: dlaczego większość firm ma zupełnie błędne podejście do sztucznej inteligencji i oszczędza pieniądze w niewłaściwych miejscach

Zasada 80/20 dla sztucznej inteligencji: Ci, którzy ignorują tę strategię, narażają przyszłość swojej firmy

Era kosztownych, ale bezużytecznych eksperymentów z AI dobiegła końca. Podczas gdy na całym świecie miliardy dolarów są przeznaczane na tworzenie własnych rozwiązań sztucznej inteligencji, niedawne badanie przeprowadzone przez Massachusetts Institute of Technology (MIT) ujawnia brutalną prawdę: 95 procent tych projektów pilotażowych nie generuje realnej wartości biznesowej. Zamiast optymalizować procesy, przeradzają się one w niekończące się i niezwykle kosztowne „projekty naukowe”. To bolesne odkrycie prowadzi obecnie do bezprecedensowej zmiany na rynku przedsiębiorstw. Nowe, nieuniknione motto brzmi: kupuj zamiast budować. Zamiast angażować ograniczone zasoby programistów w zastrzeżone systemy, które są już przestarzałe w momencie ukończenia, pionierzy polegają obecnie na tzw. zasadzie 80/20 i modułowym podejściu platformowym. Ta analiza ujawnia, dlaczego konwencjonalne oprogramowanie „uniwersalne” jest przestarzałe, dlaczego spersonalizowane usługi AI – takie jak te oferowane przez obiecujący startup Unframe AI – rewolucjonizują rynek i jakie decyzje strategiczne zadecydują o sukcesie lub porażce w globalnej konkurencji do 2026 roku.

Każdy, kto w dobie sztucznej inteligencji nadal polega na wewnętrznym rozwoju oprogramowania, marnuje nie tylko pieniądze, ale także swoją przyszłość

Pytanie, czy firmy powinny rozwijać swoje rozwiązania AI wewnętrznie, czy kupować je od wyspecjalizowanych dostawców, należy do najpilniejszych decyzji strategicznych 2026 roku. Podczas gdy miliardy dolarów inwestują w generatywną AI, szeroko cytowane badanie przeprowadzone przez Massachusetts Institute of Technology (MIT) wykazało, że aż 95% wszystkich projektów pilotażowych AI w firmach nie generuje wymiernej wartości biznesowej. Jednocześnie obecne dane rynkowe ujawniają drastyczną zmianę: w ciągu zaledwie roku stosunek rozwoju rozwiązań AI w firmie do outsourcingu niemal się odwrócił. To właśnie w tym dynamicznym środowisku firmy takie jak izraelsko-niemiecki startup Unframe AI pozycjonują się, wprowadzając radykalnie nowy model biznesowy, który fundamentalnie podważa tradycyjne zasady oprogramowania korporacyjnego.

Poniższa analiza bada ekonomiczne, technologiczne i strategiczne aspekty debaty „buduj czy kupuj”, korzystając z najnowszych danych rynkowych od Menlo Ventures, Gartner, McKinsey i MIT, a także umieszcza wyniki w kontekście rzeczywistej firmy działającej w trakcie tego procesu transformacji.

Rynek w ciągłej zmianie: 37 miliardów dolarów i niewygodna prawda

Liczby mówią same za siebie. Według trzeciego corocznego raportu Menlo Ventures na temat stanu generatywnej sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach, organizacje na całym świecie wydały około 37 miliardów dolarów na generatywną sztuczną inteligencję w 2025 roku, co stanowi trzykrotny wzrost w porównaniu z 11,5 miliarda dolarów w roku poprzednim. Oznacza to, że generatywna sztuczna inteligencja stanowi już sześć procent całego globalnego rynku oprogramowania – tempo penetracji rynku bezprecedensowe w historii branży oprogramowania. Co najmniej dziesięć produktów z zakresu sztucznej inteligencji generuje obecnie roczne przychody cykliczne przekraczające miliard dolarów, a ponad pięćdziesiąt przekroczyło granicę 100 milionów dolarów.

Jednak za tymi imponującymi zbiorczymi liczbami kryje się o wiele bardziej złożona rzeczywistość. Gartner prognozuje globalne wydatki na sztuczną inteligencję na poziomie 2,52 biliona dolarów do 2026 roku, co stanowi wzrost o 44% w porównaniu z rokiem poprzednim. Gartner jednoznacznie wskazuje jednak branżę sztucznej inteligencji na tzw. „dołek rozczarowania” do 2026 roku i ostrzega, że ​​w większości przypadków sztuczna inteligencja będzie sprzedawana firmom za pośrednictwem istniejących dostawców oprogramowania, a nie w ramach śmiałych projektów. Według analityka Gartnera, Johna-Davida Lovelocka, aby sztuczna inteligencja mogła w pełni się skalować, musi najpierw nastąpić poprawa przewidywalności zwrotu z inwestycji.

Różnica między wielkością inwestycji a rzeczywistą wartością stanowi zasadniczą sprzeczność obecnego boomu na AI. Firmy inwestują w rekordowym tempie, ale większość tych inwestycji marnuje się na eksperymenty, projekty pilotażowe i proof of concept, które nigdy nie osiągają gotowości produkcyjnej. To rodzi fundamentalne pytanie strategiczne: czy rozsądniej jest rozwijać rozwiązania AI we własnym zakresie, czy je kupować?

Najważniejsza zmiana: dlaczego firmy masowo rezygnują z tworzenia własnych rozwiązań AI

Być może najbardziej uderzającym odkryciem roku 2025 jest całkowita zmiana stosunku „budowa do kupna” w przypadku rozwiązań AI. Według Menlo Ventures, 76% wszystkich przypadków użycia AI w firmach jest obecnie objętych rozwiązaniami zakupionymi, a jedynie 24% jest rozwijanych wewnętrznie. Jeszcze w 2024 roku stosunek ten wynosił prawie 50:50, przy czym 47% rozwiązań opracowano wewnętrznie, a 53% zakupiono. W ciągu zaledwie dwunastu miesięcy rynek uległ radykalnej zmianie.

Ta zmiana nie jest przypadkowa, lecz wynikiem bolesnych doświadczeń. S&P Global Market Intelligence, w badaniu przeprowadzonym wśród ponad 1000 firm w Ameryce Północnej i Europie, wykazało, że do 2025 roku 42% firm porzuci większość swoich inicjatyw w zakresie sztucznej inteligencji (AI) – co stanowi drastyczny wzrost w porównaniu z zaledwie 17% w 2024 roku. Średnio 46% wszystkich studiów wykonalności AI zostało przerwanych przed osiągnięciem gotowości produkcyjnej. Rand Corporation potwierdza, że ​​ponad 80% wszystkich projektów AI kończy się porażką – dwa razy więcej niż projektów niezwiązanych z technologią AI.

Przyczyny niepowodzeń wewnętrznych projektów rozwojowych są wieloaspektowe. McKinsey podaje, że około 85% wszystkich proof-of-conceptów AI nigdy nie wychodzi poza fazę pilotażową. Analiza przeprowadzona przez Boston Consulting Group, obejmująca 1000 dyrektorów z 59 krajów, wykazała, że ​​tylko 26% firm rozwinęło zdolność do wyjścia poza fazę proof-of-concept, a zaledwie cztery% konsekwentnie generuje znaczącą wartość AI. Analitycy Gartnera prognozują nawet, że do 2027 roku ponad 40% projektów AI opartych na agentach zostanie porzuconych z powodu rosnących kosztów, niejasnej wartości biznesowej lub niewystarczającej kontroli ryzyka.

W tym kontekście masowe przejście na outsourcing jawi się jako racjonalna reakcja rynku na falę niepowodzeń. Przesłanie od nabywców korporacyjnych jest jasne: szybkość tworzenia wartości jest ważniejsza niż perfekcyjna personalizacja. Zakupione rozwiązania AI osiągają gotowość produkcyjną znacznie szybciej i charakteryzują się prawie dwukrotnie wyższym wskaźnikiem konwersji niż tradycyjne oprogramowanie. Według Menlo Ventures, 47% zakupionych transakcji AI trafia do produkcji.

Badanie MIT i porażka sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach: badanie anatomiczne

Badanie MIT NANDA „The GenAI Divide: State of AI in Business 2025”, przeprowadzone pod kierownictwem Adityi Challapally z MIT Media Lab, stało się najczęściej cytowanym źródłem informacji na temat strukturalnych niepowodzeń projektów AI w przedsiębiorstwach. Badanie opiera się na 150 wywiadach z kadrą kierowniczą, ankiecie przeprowadzonej wśród 350 pracowników oraz analizie 300 publicznych wdrożeń AI. Wyniki badania malują ponury obraz porażki: 80% organizacji bada narzędzia AI, 60% ocenia rozwiązania korporacyjne, 20% uruchamia projekty pilotażowe, ale tylko pięć% osiąga etap produkcyjny z mierzalnym wpływem na biznes.

Kluczowe odkrycie badania jest niezwykłe, ponieważ obala powszechne wymówki. Problemem nie jest jakość modeli sztucznej inteligencji, niewystarczająca infrastruktura ani przede wszystkim przeszkody regulacyjne. Prawdziwym wąskim gardłem jest to, co naukowcy z MIT nazywają „luką uczenia się”: systemy korporacyjne, które nie adaptują się, nie przechowują informacji zwrotnych i nie integrują się z przepływami pracy. Ogólne narzędzia, takie jak ChatGPT, doskonale sprawdzają się w przypadku użytkowników indywidualnych, ponieważ są elastyczne. W kontekście korporacyjnym stają się jednak statycznymi projektami akademickimi, które ani nie uczą się w kontekście, ani nie ulepszają się z czasem.

Kolejny wniosek z badania jest szczególnie wymowny: zakup narzędzi AI od wyspecjalizowanych dostawców i budowanie partnerstw przynosi efekty w około 67% przypadków, podczas gdy rozwój wewnętrzny przynosi efekty tylko w około jednej trzeciej przypadków. Odkrycie to jest szczególnie istotne dla sektora finansowego i innych silnie regulowanych branż, gdzie wiele firm w 2025 roku nadal próbowało tworzyć własne, autorskie, generatywne systemy AI. Dane MIT sugerują, że firmy działające w pojedynkę znacznie częściej ponoszą porażki.

Kolejny błąd systematyczny dotyczy niewłaściwej alokacji zasobów. Ponad połowa budżetów na generatywną sztuczną inteligencję trafia do narzędzi sprzedaży i marketingu, podczas gdy badanie MIT wskazuje na najwyższy zwrot z inwestycji (ROI) w automatyzację zaplecza – czyli eliminację outsourcingu procesów biznesowych, redukcję kosztów agencji zewnętrznych i usprawnienie procesów. Firmy inwestują zatem nie tylko w niewłaściwy rodzaj wdrożenia, ale często również w niewłaściwe obszary zastosowań.

Zasada 80/20 w sztucznej inteligencji przedsiębiorstw: nowy paradygmat strategiczny

Z połączenia różnych źródeł danych i analiz branżowych wyłania się coraz bardziej strategiczny paradygmat, który można opisać jako zasadę 80/20 w korporacyjnej sztucznej inteligencji. Obserwatorzy branży i dane od analityków, takich jak Gartner i Deloitte, sugerują, że większość firm powinna stosować podejście hybrydowe: 80% potrzeb w zakresie sztucznej inteligencji jest pokrywanych przez rozwiązania zakupione lub subskrypcyjne, a 20% przez rozwiązania tworzone na zamówienie, w których kluczowa jest głęboka integracja lub unikalna własność intelektualna.

Ten podział 80/20 znajduje również odzwierciedlenie w praktyce. Przykłady zastosowań idealnie dopasowane do potrzeb działów zaopatrzenia to m.in. systemy zgłoszeń IT, funkcje wyszukiwania opartego na wiedzy, generowanie treści marketingowych, ekstrakcja danych z nieustrukturyzowanych dokumentów oraz ujednolicone rozwiązania raportowania. Rozwój wewnętrzny pozostaje uzasadniony w przypadku obaw dotyczących własności intelektualnej lub gdy rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji stanowi strategiczny czynnik różnicujący, na przykład w podstawowych systemach bankowych, zastrzeżonych algorytmach handlowych lub krytycznych dla biznesu modelach decyzyjnych.

Logika ekonomiczna stojąca za tym podziałem jest przekonująca. Outsourcing oferuje szybszy czas realizacji wartości, przewidywalne koszty dzięki modelom subskrypcyjnym, ciągłe cykle innowacji ze strony dostawcy oraz unikanie wewnętrznych zaległości w rozwoju. Z drugiej strony, rozwój wewnętrzny wiąże się z ograniczeniem zasobów programistów, generuje dług techniczny i niesie ze sobą fundamentalne ryzyko, że rozwiązanie wdrożone wewnętrznie będzie już technologicznie przestarzałe w momencie ukończenia, ponieważ bazowe modele sztucznej inteligencji (AI) ulegną w międzyczasie ewolucji.

Firma venture capital Andreessen Horowitz (a16z) potwierdza ten trend w swojej analizie 100 dyrektorów ds. informatyki (CIO) w przedsiębiorstwach: Ostatnio nastąpiło znaczące przejście od rozwoju wewnętrznego do outsourcingu, w miarę jak ekosystem aplikacji AI zaczyna dojrzewać. W szczególności dynamiczne różnice w wydajności między różnymi modelami i malejące koszty sprawiają, że coraz bardziej sensowne jest zlecenie ciągłej oceny i optymalizacji każdego przypadku użycia dedykowanemu zespołowi aplikacji AI u zewnętrznego dostawcy, zamiast wykonywania ich wewnętrznie.

Koniec z rozwiązaniami uniwersalnymi: dlaczego standardowe oprogramowanie jest przestarzałe

Przez dekady tradycyjne oprogramowanie korporacyjne opierało się na prostej zasadzie: jeden produkt dla wszystkich. Standaryzowane rozwiązania projektowano z myślą o obsłudze jak najszerszego grona odbiorców, oferując ten sam zakres funkcji. W dobie sztucznej inteligencji ten paradygmat jest pod ogromną presją. Formuła uległa zmianie: „Jeden rozmiar dla wszystkich” staje się „Jeden rozmiar dla nikogo”.

Ta zmiana ma głębokie przyczyny ekonomiczne. Firmy mają coraz bardziej zróżnicowane wymagania, których uogólnione rozwiązania nie są już w stanie spełnić. Rosnąca złożoność procesów biznesowych, heterogeniczność środowisk IT oraz rosnące oczekiwania użytkowników, przyzwyczajonych do spersonalizowanego doświadczenia w ramach prywatnego korzystania z ChatGPT i podobnych narzędzi, sprawiają, że podejście dostosowane do indywidualnych potrzeb staje się niezbędne.

Personalizacja oparta na sztucznej inteligencji umożliwia platformom oprogramowania dostosowywanie się w czasie rzeczywistym do zachowań, preferencji i specyficznych wyzwań biznesowych każdego użytkownika. Koszty krańcowe personalizacji drastycznie spadają dzięki generowaniu kodu, refaktoryzacji i testowaniu z wykorzystaniem sztucznej inteligencji – nie do zera, ale na tyle niskie, aby fundamentalnie zmienić model biznesowy dostarczania oprogramowania. Otwiera to możliwości modeli, w których każdy klient, po rejestracji, otrzymuje logicznie odizolowaną, opartą na chmurze wersję oprogramowania, precyzyjnie dopasowaną do jego specyficznych potrzeb.

Równocześnie zmieniają się modele cenowe. Ceny oparte na wynikach coraz częściej zastępują tradycyjny model oparty na licencjach lub stanowiskach. Gartner prognozuje, że do 2025 roku ponad 30% rozwiązań SaaS dla przedsiębiorstw będzie integrować komponenty oparte na wynikach, w porównaniu z około 15% w 2022 roku. W swoim najnowszym podręczniku „Pricing Playbook” firma Bessemer Venture Partners opisuje, jak firmy oparte na sztucznej inteligencji w dużej mierze odchodzą od cen SaaS opartych na stanowiskach na rzecz modeli opartych na użytkowaniu, wynikach i wynikach, które bezpośrednio wiążą przychody z mierzalnymi rezultatami. Przykłady takie jak Intercom z 0,99 USD za rozwiązane zgłoszenie czy Salesforce z 2 USD za rozmowę ilustrują kierunek, w którym zmierzamy.

Zasada modułowa: Jak modułowe platformy AI podbijają rynek

Kluczowym paradygmatem architektonicznym zyskującym na popularności w segmencie korporacyjnej sztucznej inteligencji jest podejście modułowe, często opisywane jako zasada klocków Lego. Podstawową ideą jest to, że zamiast budować monolityczne, sztywne systemy AI, rozwiązania są budowane z wielokrotnego użytku, wymiennych klocków, które można elastycznie łączyć i wymieniać w razie potrzeby.

Ta zasada oferuje trzy kluczowe korzyści: po pierwsze, elastyczność dodawania i zastępowania komponentów w miarę pojawiania się lepszych technologii. Po drugie, możliwość aktualizacji narzędzi AI bez konieczności przebudowywania całej infrastruktury. Po trzecie, szybkość, z jaką można tworzyć wartość, zachowując jednocześnie elastyczność. W branży, w której modele bazowe ewoluują co tydzień, ta elastyczność nie jest miłym dodatkiem, lecz niezbędną koniecznością.

Praktyczne wdrożenie tej zasady można zilustrować na przykładzie ekstrakcji danych. Opracowywany jest wstępny moduł do przetwarzania umów najmu komercyjnego, tj. złożonych dokumentów liczących od 80 do 90 stron. Moduł ten jest tak uniwersalny, że można go używać z minimalnymi modyfikacjami do raportów finansowych w programie Excel, CV lub w przypadku zastosowań opartych na obrazach. Każdy nowy moduł rozszerza bibliotekę i jest natychmiast dostępny dla kolejnych klientów. Ta zasada skalowalnego ponownego wykorzystania stanowi ekonomiczne jądro modelu platformy: koszty krańcowe każdej kolejnej implementacji drastycznie maleją, a jakość rośnie wraz z rosnącym zasobem doświadczeń.

W praktyce modułowa architektura sztucznej inteligencji oznacza również, że różne modele Foundation mogą być używane do różnych zadań – na przykład GPT do logicznego rozumowania, Gemini do zadań architektonicznych, a Claude do prac precyzyjnych – bez wpływu na całościowe rozwiązanie. Ta niezależność od LLM to kolejny kluczowy element odróżniający ją od rozwoju wewnętrznego, który zazwyczaj jest powiązany z konkretnym modelem i wymaga znacznego nakładu pracy związanego z migracją przy każdej zmianie modelu.

Zarządzana platforma AI — zdjęcie: Xpert.Digital

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

Zarządzana platforma AI to kompleksowe i bezproblemowe rozwiązanie w zakresie sztucznej inteligencji. Zamiast zmagać się ze skomplikowaną technologią, kosztowną infrastrukturą i długotrwałymi procesami rozwoju, otrzymujesz gotowe rozwiązanie dostosowane do Twoich potrzeb od wyspecjalizowanego partnera – często w ciągu zaledwie kilku dni.

Najważniejsze zalety w skrócie:

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

🔒 Maksymalne bezpieczeństwo danych: Twoje wrażliwe dane pozostają z Tobą. 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. Zajmiemy się całościową implementacją techniczną, obsługą i utrzymaniem Twojego rozwiązania AI.

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

Więcej informacji tutaj:

• Zarządzana platforma AI

Unframe AI: Studium przypadku nowego modelu biznesowego przedsiębiorstwa opartego na sztucznej inteligencji

Izraelsko-niemiecki startup Unframe AI stanowi pouczające studium przypadku dotyczące praktycznego zastosowania opisanych trendów rynkowych. Firma została założona w kwietniu 2024 roku przez Shaya Leviego, Larissę Schneider i Adiego Azaryę. Levi był wcześniej współzałożycielem Noname Security i, jako dyrektor ds. technologii, przekształcił ją w pierwszego „jednorożca” w sektorze cyberbezpieczeństwa API, zanim została sprzedana Akamai za około 500 milionów dolarów. Schneider wnosi ponad dekadę doświadczenia w sektorze technologii korporacyjnych, w tym na stanowiskach kierowniczych w Nutanix i Noname Security, a także wykształcenie akademickie w Hult International Business School w San Francisco.

W kwietniu 2025 roku Unframe wyszła z ukrycia, pozyskując łącznie 50 milionów dolarów finansowania, podzielonego na rundę zalążkową o wartości 20 milionów dolarów i rundę serii A o wartości 30 milionów dolarów, prowadzoną przez Bessemer Venture Partners. Wśród pozostałych inwestorów znaleźli się TLV Partners, Craft Ventures, Third Point Ventures, SentinelOne Ventures, Cerca Partners i Terra Nova Ventures. W niecały rok firma osiągnęła miliony dolarów rocznych przychodów cyklicznych (ARR) i pozyskała dziesiątki dużych klientów korporacyjnych na całym świecie, w tym Cushman & Wakefield i Nomura.

Cechą Unframe na tle wielu konkurentów jest jej model biznesowy. Platforma opiera się na tzw. podejściu Blueprint, metodologii, która zapewnia rozbudowanym modelom językowym niezbędny kontekst do generowania wyników specyficznych dla danej dziedziny, bez konieczności intensywnego szkolenia modeli ani ich dostrajania. Firma jest niezależna od LLM, co oznacza, że ​​klienci mogą przełączać się między różnymi modelami publicznymi i prywatnymi bez konieczności uzależniania się od konkretnego ekosystemu. Ceny naliczane są za osobę rocznie w ramach planów (mały, średni, duży, bardzo duży), a wszystkie usługi personalizacji i praca liderów produktów AI są wliczone w subskrypcję – bez ukrytych kosztów ani dodatkowych opłat.

Być może najbardziej radykalnym aspektem tego modelu biznesowego jest zasada płatności zorientowanych na rezultaty: klienci płacą tylko wtedy, gdy widzą realny wpływ. W branży, w której 95% projektów AI kończy się porażką, jest to śmiała obietnica, która może się sprawdzić tylko wtedy, gdy wdrożenia faktycznie przyniosą wartość. Według firmy, czas realizacji od wstępnej konsultacji do gotowego do produkcji, w pełni spersonalizowanego rozwiązania wynosi zazwyczaj kilka dni, a nie miesiące lub lata, które są standardem w branży.

1670 przypadków użycia i końca nie widać: Rzeczywistość zapotrzebowania na sztuczną inteligencję w dużych firmach

Skalę wyzwań stojących przed dużymi korporacjami w zakresie wdrażania sztucznej inteligencji (AI) można zilustrować konkretnym przykładem. Starsza dyrektor ds. AI w jednym z trzech największych banków inwestycyjnych na Wall Street zgłosiła zaległości w postaci 1670 przypadków użycia AI, które zostały przekazane jej działowi operacyjnemu i wymagały wdrożenia do końca 2026 roku. Ocena tej osoby była jednoznaczna: nawet przy nieograniczonych wewnętrznych zasobach programistycznych, nie da się obsłużyć takiej liczby zadań wewnętrznie. Potrzebne było podejście skalowalne.

Ten przykład w żadnym wypadku nie jest wyjątkiem. JPMorgan Chase obsługuje obecnie ponad 1000 przypadków użycia sztucznej inteligencji w środowisku produkcyjnym, obejmujących zarządzanie ryzykiem, marketing, wykrywanie oszustw i obsługę klienta. Bank of America przeznaczył 4 miliardy dolarów z 13 miliardów dolarów swojego budżetu technologicznego na sztuczną inteligencję do 2025 roku. Citigroup przeprowadził pilotażowe wdrożenie sztucznej inteligencji opartej na agentach dla 5000 pracowników i uruchomił ogólnofirmową inicjatywę mającą na celu systematyczną integrację sztucznej inteligencji ze wszystkimi procesami. Dane te pokazują, że zapotrzebowanie na wdrożenia sztucznej inteligencji w dużych przedsiębiorstwach znacznie przekracza dostępne wewnętrzne możliwości.

Dane McKinsey pokazują, że chociaż 88% organizacji wykorzystuje sztuczną inteligencję (AI) w co najmniej jednej funkcji biznesowej, tylko siedem% z nich wdrożyło ją w całej firmie. Zdecydowana większość znajduje się na etapie pośrednim między eksperymentowaniem (32%), pilotażem (30%) i skalowaniem (31%). Różnica między tym, co firmy chcą osiągnąć dzięki AI, a tym, co faktycznie mogą wdrożyć, stanowi największe wąskie gardło w obecnej transformacji AI.

W tym kontekście staje się jasne, dlaczego modele hybrydowe, łączące zalety rozwoju wewnętrznego (elastyczność, kontrola) z korzyściami outsourcingu (szybkość, skalowalność, mniejsze obciążenie konserwacyjne), zyskują na znaczeniu. Partnerstwo ze specjalistycznym dostawcą platformy pozwala firmom systematycznie radzić sobie z wykładniczo rosnącym zaległościami w zakresie zastosowań AI bez przeciążania wewnętrznych zespołów.

Paradoks zarządzania: kiedy agenci AI tracą kontrolę

Oprócz ekonomicznych aspektów decyzji „buduj czy kupuj”, istnieje często niedoceniany wymiar: zarządzanie. Temat ten zyskuje na znaczeniu wraz z rozwojem systemów AI opartych na agentach – czyli agentów AI, którzy nie tylko dostarczają informacji, ale mogą również autonomicznie wykonywać działania w systemach korporacyjnych.

Dobitny przykład z branży ubezpieczeniowej ilustruje ten problem. Kierownik działu IT dużej firmy ubezpieczeniowej na zachodnim wybrzeżu USA został skonfrontowany przez swoich przełożonych z żądaniem stworzenia agentów AI, bez jasnego określenia ich przeznaczenia. Pomysł prostego udostępnienia jednostkom biznesowym narzędzia do samodzielnego tworzenia agentów AI niesie ze sobą znaczne ryzyko: setki tysięcy niekonserwowanych agentów AI wykonujących autonomiczne działania w firmie działającej w branży o wysokim stopniu regulacji to koszmar dla ładu korporacyjnego.

Wymogi regulacyjne dodatkowo pogłębiają ten problem. Unijna ustawa o sztucznej inteligencji (AI Act), obowiązująca od sierpnia 2024 r., wprowadza coraz bardziej rygorystyczne obowiązki dla systemów AI wysokiego ryzyka do 2026/2027 r., w tym ocenę zgodności, oznakowanie CE i wymogi przejrzystości dla ogólnych modeli AI. Singapurskie ramy dla sztucznej inteligencji opartej na agentach wymagają zdefiniowania tzw. przestrzeni działania (z jakich narzędzi i systemów może korzystać agent), a także jasnych granic autonomii z nadzorem człowieka. Ramy Zarządzania Ryzykiem AI NIST oferują niezależną od dostawców strukturę kontroli ryzyka, która jest coraz częściej stosowana przez firmy amerykańskie.

Aspekt zarządzania ma istotne implikacje dla decyzji „buduj czy kupuj”. Firmy rozwijające AI wewnętrznie muszą samodzielnie budować i utrzymywać pełną infrastrukturę zarządzania: bramki cyklu życia, cykle recertyfikacji, mapy modeli, testy red team, monitorowanie po wprowadzeniu na rynek oraz przepływy pracy dotyczące incydentów. Dostawcy wyspecjalizowanych platform mogą centralnie sprostać tym wymaganiom w zakresie zarządzania i oferować je jako część swojego standardowego rozwiązania, znacznie zmniejszając obciążenie pracą poszczególnych klientów. W erze wykładniczego wzrostu wymagań regulacyjnych dotyczących systemów AI, wiedza specjalistyczna w zakresie zarządzania staje się kluczową przewagą konkurencyjną dostawców platform.

KPI czy działanie w ciemno: Co odróżnia udane projekty AI od porażek?

Dane są jednoznaczne: decydującym czynnikiem sukcesu projektów AI nie jest sama technologia, ale raczej zdefiniowanie jasnych kryteriów sukcesu przed wdrożeniem. Badanie MIT wskazuje na brak spójności między technologią a procesami biznesowymi jako główną przyczynę niepowodzeń. Firmy próbowały wymusić implementację generatywnej AI w istniejących procesach, wprowadzając minimalne modyfikacje, zamiast najpierw określić pożądany wpływ na biznes i ściśle dostosować do niego wdrożenie.

Zgodnie z obecnymi najlepszymi praktykami wielowymiarowe ramy KPI dla projektów AI obejmują sześć wymiarów: wpływ na biznes (wzrost przychodów, redukcja kosztów), wydajność operacyjna (szybkość procesów, redukcja błędów), łagodzenie ryzyka (zgodność, zapobieganie oszustwom), wartość strategiczna (pozycja rynkowa, zdolność innowacyjna), wydajność ekonomiczna (koszt za wynik) i wskaźnik adopcji (akceptacja użytkowników, penetracja).

Praktyczna implementacja to właśnie to, co odróżnia zwycięzców od przegranych. Firmy odnoszące sukcesy określają konkretne, mierzalne cele przed rozpoczęciem projektu – na przykład 96% dokładności i wskaźnik kompletności odpowiedzi przekraczający 90%. Ustanawiają punkty odniesienia, z którymi można je porównywać, i zapewniają transparentność, pokazując, jak dokładnie wygląda sukces, zanim jeszcze powstanie pierwsza linijka kodu.

W przeciwieństwie do tego, większość firm nie potrafi odpowiedzieć na niejasne pytanie: „Co tak naprawdę możemy zrobić ze sztuczną inteligencją?”. To eksploracyjne, nieustrukturyzowane podejście prowadzi do tego, co eksperci branżowi nazywają projektami naukowymi: technicznie interesującymi demonstracjami bez istotnej wartości biznesowej. Konsekwencją jest niekończący się cykl eksperymentów, które nigdy nie trafiają do produkcji.

Implikacje dla decyzji „buduj czy kupuj” są znaczące. Wewnętrzne zespoły programistyczne zazwyczaj koncentrują się na wykonalności technologicznej, a wpływ na biznes traktują jako kwestię drugorzędną. Z drugiej strony, wyspecjalizowani dostawcy platform, którzy wystawiają faktury na podstawie wyników, są egzystencjalnie zależni od dostarczania wartości biznesowej od pierwszego dnia, ponieważ w przeciwnym razie ich model biznesowy uległby załamaniu. To strukturalne dostosowanie bodźców jest często niedocenianą zaletą modelu zakupowego.

Przewaga szybkości: Dlaczego czas jest najtwardszą walutą w gospodarce opartej na sztucznej inteligencji

W gospodarce opartej na sztucznej inteligencji (AI) czas jest decydującym czynnikiem konkurencyjnym. Rozwój technologiczny postępuje tak szybko, że opracowane wewnętrznie rozwiązanie może być już przestarzałe w momencie ukończenia. W tradycyjnych środowiskach korporacyjnych czas między koncepcją wewnętrznego systemu AI a jego gotowością produkcyjną wynosi zazwyczaj od 19 do 24 miesięcy: od jednego do dwóch miesięcy na ocenę potrzeb, od trzech do czterech miesięcy na pilotaż, a kolejne miesiące na zatwierdzenie budżetu, wybór dostawcy, przeglądy prawne i bezpieczeństwa, integrację i wreszcie wdrożenie.

W tym okresie pojawiają się dziesiątki nowych modeli Foundation, całe kategorie produktów pojawiają się i znikają, a wydajność testów porównawczych poprawia się o rzędy wielkości. Menlo Ventures dokumentuje, że wydatki na agentów kodu i kreatory aplikacji AI gwałtownie wzrosły z niemal zera do kilku miliardów dolarów, ponieważ modele potrafią teraz interpretować całe bazy kodu i wykonywać wieloetapowe zadania całkowicie autonomicznie. To, co zaczyna się jako najnowocześniejsze, wewnętrzne oprogramowanie, ryzykuje, że po jego ukończeniu stanie się przeżytkiem.

Dostawcy wyspecjalizowanych platform skracają ten czas z miesięcy do dni, a nawet tygodni. Centralnie przejmują złożoność ciągłych zmian modeli, aktualizacji i poprawek bezpieczeństwa, umożliwiając indywidualnym klientom korporacyjnym czerpanie korzyści bez konieczności angażowania własnych zasobów. To łączenie szybkości innowacji jest klasycznym przykładem ekonomii skali: to, co pojedyncza firma nigdy nie byłaby w stanie zrealizować tak szybko, staje się możliwe dla wielu jednocześnie dzięki platformie.

Co więcej, raport a16z pokazuje, że różnice w wydajności między różnymi modelami stają się coraz bardziej marginalne, podczas gdy różnice w kosztach pozostają znaczące. W tej sytuacji przewaga konkurencyjna przesuwa się z wyboru modelu na czystą szybkość wdrożenia i integrację procesów – właśnie na mocne strony wyspecjalizowanych platform.

Wyjątek strategiczny: Kiedy rozwój wewnętrzny nadal ma sens

Pomimo wszystkich argumentów przemawiających za outsourcingiem, istnieją jasno określone obszary, w których rozwijanie rozwiązań AI we własnym zakresie jest strategicznie uzasadnione. Obszary te zazwyczaj charakteryzują się jedną lub kilkoma z następujących cech: wysokim znaczeniem dla własności intelektualnej firmy, bezpośrednim powiązaniem z podstawową działalnością jako strategicznym wyróżnikiem lub przypadkami użycia, w których samo rozwiązanie AI staje się produktem przeznaczonym do sprzedaży.

System bankowości centralnej oparty na zastrzeżonych algorytmach, który stanowi autentyczną przewagę konkurencyjną w modelowaniu ryzyka, jest klasycznym przykładem rozsądnego rozwoju wewnętrznego. Podobnie, zastrzeżone strategie handlowe, w których centralną rolę odgrywa logika sztucznej inteligencji, a ich ujawnienie zewnętrznemu dostawcy wiąże się z niedopuszczalnym ryzykiem. W przemyśle farmaceutycznym badania molekularne oparte na sztucznej inteligencji mogą być tak głęboko splecione z DNA firmy, że outsourcing nie jest ani praktyczny, ani pożądany.

Wyzwaniem dla decydentów jest jednak dokonanie brutalnie szczerego rozróżnienia między autentycznymi strategicznymi wyróżnikami a niesławnym syndromem „nie wymyślono tego tutaj”. Wiele firm przecenia strategiczne znaczenie przypadków użycia, które w rzeczywistości są jedynie standardowymi funkcjonalnościami. System zgłoszeń IT, wyszukiwanie oparte na wiedzy czy generowanie treści marketingowych zazwyczaj nie mieszczą się w kategorii strategicznego wyróżnika i, jeśli są opracowywane wewnętrznie, generują jedynie kosztowne zaległości rozwojowe.

Zalecenia analityków branżowych są wyraźnie zbieżne: 20-procentowy udział rozwoju wewnętrznego powinien być ściśle ograniczony do tych obszarów, które faktycznie tworzą unikalną przewagę konkurencyjną, podczas gdy pozostałe 80 procent powinno być realizowane szybciej, bardziej ekonomicznie i przy znacznie mniejszym ryzyku przez wyspecjalizowane platformy.

Przekroczenie doliny rozczarowania: spojrzenie w przyszłość, na rok 2026 i dalej

Prognozy Gartnera, że ​​do 2026 roku AI znajdzie się w dołku rozczarowania, w żadnym wypadku nie należy interpretować jako pesymistycznego sygnału. Ten etap w cyklu szumu medialnego wyznacza raczej punkt krytyczny, w którym nierealistyczne oczekiwania ustępują miejsca rzeczywistości, a firmy zaczynają rozumieć rzeczywiste mocne i słabe strony technologii. To faza, w której czyste eksperymenty ustępują miejsca chłodnej kalkulacji zwrotu z inwestycji.

Dane wskazują, że proces dojrzewania jest już w toku. Globalne wydatki na sztuczną inteligencję w wysokości 2,52 biliona dolarów w 2026 roku i prognozowany wzrost do 3,3 biliona dolarów w 2027 roku pokazują, że gotowość do inwestowania pozostaje niezwykle silna, pomimo rozczarowań w poszczególnych projektach. Przewiduje się, że w 2026 roku sztuczna inteligencja będzie stanowić 41,5% wszystkich wydatków na IT, a udział ten może wzrosnąć do ponad 50% w 2027 roku. Same inwestycje w infrastrukturę spowodują 49-procentowy wzrost wydatków na serwery zoptymalizowane pod kątem sztucznej inteligencji w 2026 roku.

Zmienia się nie skala inwestycji, ale ich struktura. Firmy stają się coraz bardziej wybiórcze w wyborze projektów AI, przedkładając sprawdzone rezultaty nad potencjał spekulacyjny. Era eksperymentów z AI ustępuje miejsca erze produkcji AI – a produkcja ta jest kupowana, a nie budowana. Dla dostawców platform, którzy w sposób udowodniony dostarczają wymierną wartość biznesową, otwiera się rynek o niemal historycznych rozmiarach. Dla firm wciąż wahających się między tworzeniem a zakupem, decyzja staje się coraz bardziej oczywista: w świecie, w którym szybkość stała się najcenniejszą walutą, a 95% wewnętrznych projektów AI kończy się porażką, zakup wyspecjalizowanych rozwiązań jest nie tylko bardziej pragmatyczną, ale także jedyną ekonomicznie lepszą strategią w zdecydowanej większości przypadków użycia.

Zwycięzcami tej transformacji będą te firmy, które odważą się radykalnie skoncentrować swoje zasoby na prawdziwie strategicznych 20 procentach i polegać na inteligentnych partnerach w przypadku pozostałych 80 procent – ​​partnerach, którzy dostarczają szybciej, taniej i z wyraźnie wyższym wskaźnikiem sukcesu. Reszta pozostanie pogrążona w rozczarowaniu, przytłoczona własną powolnością w branży, która nie zna litości dla wahających się.

Konrad Wolfenstein

Chętnie będę pełnić rolę Twojego osobistego doradcy.

skontaktować pod adresem wolfenstein ∂ xpert.digital

Wystarczy zadzwonić pod numer +49 7348 4088 965 (Monachium) .

LinkedIn