Zmęczenie pilotami generatywnej AI – nowe wyzwanie dla firm
Historia lubi się powtarzać: przełomowa technologia przyciąga uwagę liderów biznesowych, obiecując rewolucyjne zmiany. W latach 2010. był to RPA (automatyzacja procesów), później chmura obliczeniowa. Dziś na topie jest generatywna sztuczna inteligencja (Gen AI), a firmy rzucają się w wir projektów pilotażowych bez jasnego planu.
Efekt? Narastające zjawisko nazywane Zmęczeniem Pilotami Gen AI. To stan wyczerpania i frustracji, gdy firmy uruchamiają dziesiątki nieskoordynowanych inicjatyw bez strategii. Zamiast zysków i efektywności, powstaje chaos, powielanie działań i zastój innowacyjności.
Czym jest zmęczenie pilotami Gen AI?
To problem organizacyjny: wielkie ambicje bez struktury. Przyczyny są znane z poprzednich fal technologicznych:
- Nieskończone możliwości: Gen AI da się zastosować w marketingu, HR, finansach – łatwo stracić kontrolę nad liczbą projektów.
- Proste wdrożenia: Narzędzia jak OpenAI GPT czy Google Gemini pozwalają uruchomić pilota w kilka godzin, bez pomocy programistów.
- Brak planu utrzymania: Gen AI wymaga aktualnych danych. Bez systemu aktualizacji jakość spada.
- Trudny pomiar efektów: Ciężej niż w tradycyjnych IT ocenić, kiedy pilot jest gotowy do skalowania. ROI często niejasny.
- Problemy z integracją Łączenie Gen AI z istniejącymi systemami bywa skomplikowane i czasochłonne.
- Wysokie koszty Piloty pochłaniają zasoby – szczególnie na przygotowanie i utrzymanie danych.
W skrócie: problem pojawia się, gdy eksperymenty wyprzedzają strategię.
Dlaczego to się dzieje?
Firmy pomijają podstawy. Przed wdrożeniem AI trzeba zoptymalizować procesy, które ma usprawnić. W Accruent widzieliśmy, że samo usprawnienie przepływów pracy i poprawa jakości danych może dać nawet 50% wzrost efektywności – bez użycia AI. Dopiero na takim fundamencie Gen AI przynosi podwójne korzyści.
Kolejny błąd to brak zasad. Piloty nie powinny trwać w nieskończoność. Sukces mierzymy konkretnymi wskaźnikami: oszczędnością czasu, kosztów lub nowymi możliwościami. Nawet połowa pomysłów na Gen AI może się okazać lepsza dla innych technologii – i to jest w porządku. Chodzi o rozwiązanie problemu, nie samo wdrożenie AI.
Lekcje z RPA i chmury
To nie pierwsza technologiczna euforia. RPA obiecywało automatyzację, chmura – elastyczność. Obie spełniły obietnice, ale tylko dla tych, którzy wdrożyli je metodycznie.
Kluczowa lekcja? Nie pomijaj fundamentów. Firmy osiągają do 50% poprawy efektywności, naprawiając procesy przed wprowadzeniem AI. Gen AI na sprawnym systemie podwaja wyniki. Na zepsutym – nie daje prawie nic.
Podobnie z danymi. Gen AI jest tylko tak dobre, jak dane, które przetwarza. Brudne lub nieaktualne dane prowadzą do błędów. Dlatego potrzebne są solidne ramy zarządzania danymi, co potwierdzają eksperci i raporty McKinsey.
Pokusa "łatwego" AI
Gen AI ma niski próg wejścia – gotowe modele i proste interfejsy pozwalają każdemu uruchomić pilota w kilka godzin. To zaleta i przekleństwo. Działy pracują w izolacji, bez koordynacji. Często dziesiątki projektów idą równolegle, z różnymi celami i bez wspólnej definicji sukcesu.
Efekt? Zmęczenie zasobów i brak wymiernych korzyści. Bez centralnego nadzoru nawet obiecujące pomysły utykają w pętli testów i poprawek.
Jak przerwać ten cykl?
Traktuj Gen AI jak każdą poważną inwestycję IT – ze strategią i kontrolą. Oto kluczowe zasady:
- Zaczynaj od problemu, nie technologii. Nie wdrażaj AI, bo jest modne – tylko tam, gdzie rozwiązuje konkretny problem biznesowy.
- Optymalizuj przed innowacją. Napraw proces, zanim dodasz do niego AI. Jak wskazuje Bain & Company, firmy z solidnymi podstawami szybciej czerpią wartość z Gen AI.
- Weryfikuj dane. Modele uczą się na jakościowych, etycznych danych. Według Gartnera, złe dane to główny powód porażek.
- Zdefiniuj sukces. Każdy pilot musi mieć jasne KPIs powiązane z celem biznesowym. Decyzje: kontynuować, zmienić czy zamknąć projekt, muszą być oparte na danych.
- Miej szerokie narzędzia. Gen AI nie zawsze jest najlepszym wyborem. Czasem lepsze będą RPA, low-code lub uczenie maszynowe.
Przyszłość: wyzwania i nadzieje
Zmęczenie pilotami może jeszcze narastać, zwłaszcza z postępem technologii jak Agentic AI. Presja "zrobienia czegoś z AI" jest ogromna, a bez zasad firmy utoną w możliwościach.
Ale jest też optymizm. Dojrzałe praktyki wdrożeniowe, lepsze narzędzia integracyjne i gotowe modele od OpenAI, Meta czy Mistral ułatwiają pracę. Ramy etycznego AI, np. AI Now Institute, redukują ryzyko. Rośnie też świadomość biznesowa – coraz więcej liderów rozumie, co AI może, a czego nie.
Podsumowanie: cel ważniejszy niż piloty
Klucz to intencja. Gen AI może przynieść ogromne korzyści – ale tylko ze strategią, czystymi danymi i mierzalnymi efektami. Bez tego to kolejna moda, która zmęczy zespoły i rozczaruje zarząd.
Chcesz uniknąć zmęczenia pilotami? Nie zaczynaj od technologii. Zacznij od celu. I buduj od tego punktu.