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

Warto wiedzieć! Paradoks sztucznej inteligencji: dlaczego miliardy dolarów zainwestowane w firmy są marnowane

Pomimo bezprecedensowych inwestycji rzędu 30–40 miliardów dolarów w generatywną sztuczną inteligencję, 95% firm nie dostrzega wymiernego zwrotu z inwestycji. Ta niepokojąca ocena, ujawniona w kompleksowym badaniu MIT z 2025 roku, uwypukla drastyczną przepaść między oczekiwaniami a rzeczywistością. Choć 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.

Luka GenAI: niewidoczny podział w gospodarce

Massachusetts Institute of Technology ukuł termin „luka GenAI” dla określenia tego zjawiska – głębokiego podziału między nielicznymi firmami korzystającymi ze sztucznej inteligencji a zdecydowaną większością, które tkwią w niekończących się fazach pilotażowych. Luka ta objawia się nie jako problem techniczny, lecz jako porażka organizacyjna o dalekosiężnych konsekwencjach.

Liczby mówią same za siebie: zaledwie pięć procent zintegrowanych projektów pilotażowych AI generuje obecnie wymierną wartość, podczas gdy pozostałe 95 procent nie wykazuje wpływu na rachunek zysków i strat. Ta rozbieżność jest tym bardziej znacząca, że ​​narzędzia konsumenckie, takie jak ChatGPT i Microsoft Copilot, cieszą się wysokim wskaźnikiem adopcji. Około 80 procent organizacji testuje te platformy, a prawie 40 procent już je wdrożyło.

Wyniki badań opierają się na systematycznej analizie ponad 300 publicznych wdrożeń AI oraz ustrukturyzowanych wywiadach ze 153 menedżerami z różnych branż. Badanie, przeprowadzone między styczniem a czerwcem 2025 roku, ujawnia cztery charakterystyczne wzorce luki GenAI: ograniczone zakłócenia tylko w dwóch z ośmiu kluczowych sektorów, paradoks korporacyjny z wysoką aktywnością pilotażową przy niskiej skalowalności, preferowanie widocznych funkcji w inwestycjach oraz przewagę wdrożeniową 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 nieistotna 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, a zjawisko to występuje w tych branżach częściej niż przeciętnie.

Koszty finansowe są znaczne: 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 poważniejsze. 53% odbiorców zgłasza irytację, 38% dezorientację, a 22% uważa treść za obraźliwą.

Zaufanie między współpracownikami znacząco ucierpiało: około połowa odbiorców postrzega współpracowników, którzy wysyłają 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, które są niezbędne 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 dotyka zarówno systemy sztucznej inteligencji (AI), jak i organizacje. Obecne generatywne systemy AI nie potrafią trwale przechowywać informacji zwrotnych, dostosowywać się do kontekstów organizacyjnych ani stale doskonalić swojej wydajności. Te ograniczenia sprawiają, że nawet profesjonaliści, którzy codziennie korzystają z ChatGPT w życiu prywatnym, odrzucają wewnętrzne implementacje AI w swoich firmach.

Szczególnie uderzający przykład pochodzi od prawniczki, która zgłosiła, że ​​narzędzie do analizy kontraktów jej firmy, warte 50 000 dolarów, konsekwentnie nie działało tak dobrze, 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 opierają się na podobnych modelach.

Niedoceniana słabość sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach i sposób, w jaki 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 chociaż systemy AI dla przedsiębiorstw są wysoce wyspecjalizowane i drogie, często są opracowywane bez uwzględnienia kluczowych potrzeb użytkowników ani dynamicznej ewolucji modeli. Narzędzia dla konsumentów są często bardziej elastyczne, intuicyjne i lepiej zoptymalizowane dzięki milionom interakcji użytkowników. Z drugiej strony, systemy dla przedsiębiorstw są ograniczone przez złożone integracje, silosy danych i sztywne przepływy pracy, a także często nie są w stanie trwale przechowywać informacji zwrotnych.

Kluczowym problemem jest brak adaptacyjności: rozwiązania korporacyjne są wdrażane raz, 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 dialogu, modyfikować swoje dane wejściowe i natychmiast otrzymywać zoptymalizowany wynik. Z drugiej strony, wiele rozwiązań korporacyjnych 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 związany z integracją i administracją: drogie rozwiązania muszą być dostosowane do procesów firmowych, wytycznych dotyczących ochrony danych i interfejsów, a ze względu na zbyt wiele ograniczeń systemowych 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. Dedykowana sztuczna inteligencja korporacyjna często nie posiada znaczącego fundamentu w postaci danych i nie jest w stanie samodzielnie poszerzać swojego kontekstu i uczyć się.

W rezultacie wszystkie te aspekty prowadzą do paradoksalnej sytuacji: mimo że wydaje się duże sumy na pozornie skrojoną na miarę sztuczną inteligencję dla przedsiębiorstw, jej wyniki są często mniej trafne, praktyczne lub dokładne niż wyniki tańszych, elastycznych rozwiązań konsumenckich, które można dostosować bezpośrednio i bez zbędnych zmian do konkretnych potrzeb użytkowników.

Niewidoczne ograniczenia głównych narzędzi sztucznej inteligencji

Narzędzia konsumenckiej sztucznej inteligencji są zazwyczaj zoptymalizowane pod kątem szeroko pojętych 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 zadań.

Jednak im bardziej wyspecjalizowane są wymagania, tym bardziej ogólna, konsumencka sztuczna inteligencja osiąga swoje granice. W przypadku zadań specyficznych dla branży lub krytycznych dla biznesu, narzędzia te zazwyczaj nie dysponują niezbędnymi szczegółowymi informacjami, danymi przedmiotowymi ani specjalistycznym szkoleniem. Zadania takie jak analizy umów z wykorzystaniem złożonej terminologii prawniczej, raporty techniczne czy wysoce zindywidualizowane procesy w sektorze B2B często nie mogą być w sensowny sposób zautomatyzowane, ponieważ sztuczna inteligencja nie zna odpowiednich kontekstów lub nie potrafi ich 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 ryzykują generowanie nieprawidłowych 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 wskaźnik awaryjności tych narzędzi znacznie wzrasta wraz ze wzrostem specjalizacji. Firmy, które opierają się na wiedzy branżowej, precyzyjnej walidacji procesów lub szerokiej personalizacji, czerpią długoterminowe korzyści z własnych rozwiązań korporacyjnych ze specjalistycznymi bazami danych i dostosowanymi szkoleniami.

Prawdziwą przeszkodą w rozwoju sztucznej inteligencji nie jest inteligencja, lecz wysokie oczekiwania co do elastyczności

Bariery utrudniające skuteczne skalowanie sztucznej inteligencji są liczne: przede wszystkim niechęć do wdrażania nowych narzędzi, a następnie obawy o jakość modelu. Co szczególnie interesujące, obawy te nie wynikają z obiektywnych niedociągnięć w wydajności, ale raczej z przyzwyczajenia użytkowników do elastyczności i responsywności narzędzi konsumenckich, co prowadzi do postrzegania przez nich statycznych narzędzi korporacyjnych jako niewystarczających.

W przypadku zadań o znaczeniu krytycznym dla biznesu różnica jest jeszcze wyraźniejsza: podczas gdy 70% użytkowników preferuje sztuczną inteligencję do prostych zadań, takich jak pisanie e-maili czy podstawowa analiza, 90% woli ludzi w przypadku złożonych projektów czy obsługi klienta. Linia podziału nie przebiega wzdłuż linii inteligencji, ale wzdłuż linii pamięci, adaptacji i zdolności do ciągłego uczenia się.

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

Obok rozczarowujących oficjalnych inicjatyw w zakresie sztucznej inteligencji (AI), kwitnie „szara gospodarka 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 LLM, pracownicy z ponad 90% ankietowanych firm deklarują regularne korzystanie z osobistych narzędzi AI do celów zawodowych.

Ta równoległa gospodarka ujawnia kluczową 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.

Nowy wymiar transformacji cyfrowej z „zarządzaną sztuczną inteligencją” (Managed AI) – platforma i rozwiązanie B2B | Xpert Consulting – 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:

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

Niewłaściwa alokacja inwestycji: blichtr i przepych zamiast konkretów

Inny kluczowy aspekt luki w GenAI jest widoczny we wzorcach inwestycyjnych: około 50% budżetów GenAI jest przeznaczane na funkcje sprzedaży i marketingu, mimo że automatyzacja zaplecza często zapewnia lepszy zwrot z inwestycji (ROI). To odchylenie nie odzwierciedla rzeczywistej wartości, a raczej łatwiejszego przydzielania metryk do bardziej widocznych obszarów.

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 powiązane z metrykami na poziomie 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 miesięcy – istotne, ale trudne do zakomunikowania usprawnienia.

To nastawienie inwestycyjne utrwala lukę w GenAI, kierując zasoby na widoczne, ale często mniej transformacyjne przypadki użycia, podczas gdy najwyższe możliwości zwrotu z inwestycji (ROI) w funkcjach zaplecza pozostają niedofinansowane. Co więcej, poszukiwanie społecznej walidacji wpływa na decyzje zakupowe bardziej niż jakość produktu: rekomendacje, istniejące relacje i finansowanie venture capital pozostają silniejszymi predyktorami wdrożenia w przedsiębiorstwach 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 dla poszczególnych użytkowników, podczas gdy sztuczna inteligencja korporacyjna ma na celu optymalizację procesów organizacyjnych, zapewnienie zgodności z przepisami i dostarczanie skalowalnych rozwiązań dla złożonych potrzeb 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 działa wyjątkowo dobrze w aplikacjach konsumenckich, ale zawodzi w środowiskach korporacyjnych. Sztuczna inteligencja w przedsiębiorstwie musi nie tylko funkcjonować technicznie, ale także integrować się z istniejącymi procesami biznesowymi, spełniać wymogi zarządzania i zapewniać długoterminową wartość.

Strategie sukcesu: Jak pięć procent wypełnia lukę

Nieliczne firmy, którym udało się z powodzeniem wypełnić lukę w GenAI, podążają za rozpoznawalnym schematem. Traktują startupy AI mniej jak dostawców oprogramowania, a bardziej jak dostawców usług biznesowych, podobnie jak firmy konsultingowe lub partnerów outsourcingu procesów biznesowych. Organizacje te wymagają głębokiej adaptacji do wewnętrznych procesów i danych, oceniają narzędzia na podstawie wyników operacyjnych, a nie benchmarków modeli, i traktują wdrożenie jako współewolucję poprzez wczesne niepowodzenia.

Na szczególną uwagę zasługuje fakt, że partnerstwa zewnętrzne mają około dwukrotnie wyższy wskaźnik sukcesu niż wewnętrzne działania rozwojowe. Podczas gdy 67% partnerstw strategicznych kończy się pomyślnym wdrożeniem, jedynie 33% wewnętrznych działań rozwojowych osiąga ten cel. Partnerstwa te często oferują krótszy czas do uzyskania wartości, niższe koszty całkowite i lepsze dopasowanie do operacyjnych przepływów pracy.

Skuteczni nabywcy identyfikują inicjatywy AI pochodzące od menedżerów pierwszego kontaktu, a nie ze scentralizowanych laboratoriów, co pozwala dysponentom budżetu i menedżerom domen identyfikować problemy, oceniać narzędzia i kierować wdrożeniami. Takie oddolne podejście zakupowe, w połączeniu z odpowiedzialnością kierownictwa, przyspiesza adopcję i utrzymuje sprawność operacyjną.

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

Luka w GenAI jest wyraźnie widoczna 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 branże pozostają w pułapce transformacji.

Sektor technologiczny obserwuje wzrost udziału w rynku nowych konkurentów i zmiany w przepływach pracy. Media i telekomunikacja doświadczają wzrostu popularności treści opartych na sztucznej inteligencji i zmieniającej się dynamiki reklamy, choć 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 praktycznie nie wykazuje adopcji i minimalizuje eksperymenty. 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 problematycznym aspektem jest to, że 84% niemieckich menedżerów obawia się negatywnych konsekwencji, jeśli nie uda im się wdrożyć strategii AI w ciągu najbliższych 18 miesięcy. Jednocześnie trzy czwarte niemieckich firm nie wdrożyło żadnych wytycznych dotyczących AI. Tylko 40% dysponuje wystarczającą liczbą specjalistów, aby sprostać wymaganiom 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, kulturowe uprzedzenia i pewien sceptycyzm wobec technologii pogłębiają te problemy.

Niemniej jednak pojawiają się nowe możliwości: niemieckie firmy mogą połączyć swoje mocne strony w zakresie precyzji i jakości z innowacjami w dziedzinie sztucznej inteligencji. W sektorach takich jak inżynieria mechaniczna i przemysł motoryzacyjny, sztuczna inteligencja może pomóc w optymalizacji procesów i dalszej poprawie jakości produktów. Wyspecjalizowana sztuczna inteligencja nie zmęczy się nawet po tysiącach iteracji i potrafi wydobyć te ostatnie kilka procent doskonałości.

Agentyczna sztuczna inteligencja: kolejny etap ewolucji

Rozwiązaniem luki w uczeniu się jest tzw. sztuczna inteligencja agentowa – klasa systemów, które od podstaw integrują pamięć trwałą i uczenie iteracyjne. 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 przedsiębiorstw z agentami obsługi klienta zajmującymi się kompleksową obsługą zapytań, agentami przetwarzania finansowego monitorującymi i zatwierdzającymi rutynowe transakcje oraz agentami ds. lejków sprzedażowych śledzącymi zaangażowanie we wszystkich kanałach pokazują, w jaki sposób autonomia i pamięć rozwiązują zidentyfikowane podstawowe problemy.

Infrastruktura wspierająca tę transformację jest tworzona za pomocą frameworków takich jak Model Context Protocol (MCP), Agent-to-Agent (A2A) i NANDA, które umożliwiają interoperacyjność i koordynację agentów. Protokoły te sprzyjają konkurencji rynkowej i efektywności kosztowej, umożliwiając wyspecjalizowanym agentom współpracę, zamiast konieczności stosowania monolitycznych systemów.

Praktyczne rozwiązania dla firm

Firmy dążące do zniwelowania luki w GenAI powinny stosować wiele 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 wysokim poczuciu sprawczości i wysokim optymizmie – tzw. „piloci” – korzystają z GenAI o 75% częściej w pracy niż „pasażerowie” o niskim poczuciu sprawczości i niskim optymizmie. Piloci celowo wykorzystują AI, aby osiągnąć swoje cele i zwiększyć swoją kreatywność, podczas gdy pasażerowie częściej korzystają z AI, aby uniknąć pracy.

Szczególny nacisk należy położyć na ponowne skupienie się na współpracy. Wiele zadań niezbędnych do efektywnej pracy z AI – udzielanie podpowiedzi, udzielanie informacji zwrotnych, opisywanie kontekstu – opiera się na współpracy. Dzisiejsza praca coraz bardziej wymaga współpracy, nie tylko z ludźmi, ale także ze sztuczną inteligencją. Workslop jest doskonałym przykładem nowej dynamiki współpracy wprowadzonej przez AI, która raczej ogranicza, niż zwiększa produktywność.

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 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 takimi jak ChatGPT czy Claude, aby zwiększyć produktywność. 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 bardziej 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 wyników, mogą stworzyć trwałe luki produktowe, wykorzystując zarówno dane, jak i dogłębną integrację. Okno możliwości jest wąskie: projekty pilotażowe są już w toku w wielu branżach. W nadchodzących kwartałach wiele firm nawiąże relacje z dostawcami, których rozplątanie będzie praktycznie niemożliwe.

Organizacje inwestujące w systemy AI, które uczą się na podstawie danych, przepływów pracy i informacji zwrotnych, generują rosnące co miesiąc koszty przejścia na nowe rozwiązanie. Dyrektor ds. informatyki (CIO) firmy z branży usług finansowych o wartości 5 miliardów dolarów ujął to zwięźle: „Obecnie analizujemy pięć różnych rozwiązań GenAI, ale system, który najlepiej się uczy i dostosowuje do naszych specyficznych procesów, ostatecznie zapewni nam sukces. Po zainwestowaniu czasu 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 uprzedzenia inwestycyjne – i działają odpowiednio, mogą 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!

Konrad Wolfenstein

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 7348 4088 965 (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

Nasze globalne doświadczenie branżowe i ekonomiczne 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