Pośród całego szumu wokół sztucznej inteligencji, w dyskusji pomija się kluczowy temat: lukę transformacji AI.
Obecnie organizacje każdej wielkości są zaznajomione z obietnicą AI, która ma zrewolucjonizować efektywność, produktywność i przychody w biznesie. Ponad trzy czwarte respondentów w najnowszym Globalnym Badaniu McKinsey na temat AI twierdzi, że ich organizacje korzystają z AI w co najmniej jednej funkcji biznesowej.
Mimo to niewiele projektów faktycznie spełnia obietnice związane z AI — dokładnie 5%, jak wynika z niedawnego badania MIT „Stan AI w biznesie 2025”. 95% pilotaży generatywnej AI kończy się niepowodzeniem, a są to najprostsze do wdrożenia elementy AI.
Agentowa AI, definiowana jako aplikacje AI wykonujące zadania autonomicznie, może być znacznie bardziej transformacyjna niż generatywna AI. Jest jednak również bardziej złożona. Do tego stopnia, że Gartner® przewiduje, że „do 2027 roku ponad 40% projektów agentowej AI zostanie anulowanych z powodu rosnących kosztów, niejasnej wartości biznesowej lub niewystarczającej kontroli ryzyka” (Gartner, „Emerging Tech: Avoid Agentic AI Failure: Build Success Using Right Use Cases”, 15 maja 2025 r.).
Czy organizacje powinny poddać się i zaakceptować, że transformacja AI jest zbyt skomplikowana, aby można ją było skutecznie wdrożyć?
Oczywiście, że nie. Dane McKinsey & Company sugerują, że firmy z wiodącymi możliwościami cyfrowymi i w zakresie sztucznej inteligencji osiągają od dwóch do sześciu razy lepsze wyniki w całkowitym zwrocie dla akcjonariuszy niż te pozostające w tyle.
Ten zwrot z inwestycji jest zbyt dobry, by go przegapić. Aby jednak zobaczyć te zwroty – i zniwelować różnicę między obietnicą AI a jej zrealizowaną wartością – organizacje muszą zrozumieć, gdzie inicjatywy AI zawodzą.
Przynoszę dobre wieści: transformacja AI może być skomplikowana, lecz istnieją proste kroki, które możesz podjąć już dziś, aby przygotować swoją firmę na agentową AI.
Czym jest transformacja AI?
Transformacja AI to kompleksowy i strategiczny proces, w którym organizacja integruje sztuczną inteligencję (AI) we wszystkich aspektach swojej działalności, produktów i usług. Większość firm planuje wykorzystać AI do automatyzacji zadań, przyspieszenia podejmowania decyzji, poprawy doświadczeń klientów oraz utworzenia produktów lub usług.
Transformacja AI to coś więcej niż samo wdrożenie kilku narzędzi AI; to fundamentalna zmiana w strategii biznesowej, procesach operacyjnych i kulturze organizacyjnej. I właśnie dlatego jest tak trudna. Aby dostosować się i zmienić aspekty działalności, musisz je dobrze zrozumieć, lecz większość firm tego nie robi.
Pozwól, że to wyjaśnię.
Jakie są największe wyzwania w transformacji AI?
Największe wyzwania w transformacji AI pojawiają się przy integracji AI z codziennymi procesami pracy osób, które muszą z niej korzystać.
Aby lepiej zrozumieć to wyzwanie, możemy odwołać się do analogii z logistyki: problem ostatniej mili.
Problem ostatniej mili odnosi się do nieproporcjonalnych trudności i kosztów związanych z ostatnim etapem dostawy, czyli dostarczeniem produktu do rąk użytkownika. Na przykład w przypadku dóbr konsumpcyjnych nie ma znaczenia, jak wydajny jest proces dystrybucji lub pakowania w magazynie, jeśli klient nigdy nie otrzyma swojej paczki (lub otrzyma ją z opóźnieniem czy uszkodzoną).
W transformacji AI ostatnia mila to kluczowy, ale często pomijany krok osadzania AI w rzeczywistych przepływach pracy. Wiele organizacji buduje potężne modele AI lub trenuje algorytmy na ogromnych zbiorach danych, lecz mają trudności z połączeniem tych modeli z ludźmi, którzy z nich korzystają. Po prostu nie ma znaczenia, jak potężna jest AI, jeśli nie jest skutecznie zintegrowana z operacjami biznesowymi.
Co prowadzi mnie do kolejnego punktu: nie możesz skutecznie zintegrować AI z operacjami biznesowymi, jeśli te operacje nie są jasno udokumentowane.
Agenci AI mają wchodzić w interakcje z różnymi systemami i procesami biznesowymi, a do efektywnego działania potrzebują znaczącego kontekstu. Forrester stwierdza: „Agenci AI potrzebują szczegółowych instrukcji krok po kroku dotyczących wykonywania zadań. W większości współczesnych firm ta wiedza znajduje się w rozproszonych przepływach pracy, nieudokumentowanych danych i nieoficjalnych procesach”. (Blog Forrester, „Autonomia to przyszłość, ale agenci AI nadal dostarczają wartość”, lipiec 2025).
Najnowsze badanie firmy Lucid potwierdza brak dokumentacji biznesowej:
- 49% pracowników umysłowych twierdzi, że obecne przepływy pracy operacyjnej w ich organizacji są słabo udokumentowane lub nie są wcale udokumentowane.
- 60% mówi, że połowa lub więcej procesów pracy w ich zespołach opiera się na wiedzy nieformalnej lub zależnej od konkretnych osób.
- 80% polega na wiedzy plemiennej lub instytucjonalnej, aby wykonać pracę.
Podsumowując: wdrożenie sztucznej inteligencji, zwłaszcza agentowej, nigdy nie osiągnie pełnego potencjału, dopóki obecne procesy przedsiębiorstwa, przepływy pracy, architektury, przepływy danych i praktyki współpracy nie zostaną zrozumiane i udokumentowane.
Jak przeprowadzić transformację AI przez ostatnią milę
Wiemy, że największą przeszkodę w przyjęciu agentowej sztucznej inteligencji stanowi brak dokumentacji, co oznacza, że pierwszy krok w doprowadzeniu AI do ostatniego etapu jest pozornie prosty: należy stworzyć dokumentację.
Uważam, że pomocne jest myślenie o ostatnim etapie transformacji AI w trzech fazach: gotowości, strategii i realizacji. Każda faza wymaga innej dokumentacji, aby skutecznie zintegrować AI w przepływy pracy.
Zaloguj się za pomocą GoogleGoogle
Zaloguj się za pomocą MicrosoftMicrosoft
Zaloguj się za pomocą SlackSlack
