Reset Hype’u GenAI: CIO i CTO zwracają się ku praktycznej rzeczywistości

Boom generatywnej sztucznej inteligencji z lat 2023-2024 powoli wygasa. Bardziej niż kiedykolwiek wcześniej, teraz jest ważne, aby zrównoważyć optymizm dotyczący potencjału sztucznej inteligencji z ostrożnością co do jej pułapek. Podczas gdy wiele inicjatyw sztucznej inteligencji nadal utknęło w tzw. „pułapce pilotażu GenAI”, nie udaje się im dostarczyć wartości biznesowej na dużą skalę poza etapem prototypu, inne nadal generują rzeczywistą cyfrową wartość. Ten sukces następuje, gdy CIO i CTO podejmują zrównoważone podejście do wdrożenia i skalowania sztucznej inteligencji w organizacjach.

Teraz sztuczna inteligencja wchodzi w czas, kiedy jej rzeczywiste możliwości i ograniczenia będą ponownie oceniane przez liderów technologicznych. Podczas tego okresu będą musieli działać w niepewności, pozostając jednocześnie elastycznymi i gotowymi na nieprzewidziane scenariusze. Raport Forrester The State Of Agentic AI, 2026 ujmuje ten praktyczny wyzwanie, stwierdzając, że podczas gdy inwestycje nadal rosną, skala jest nadal ograniczona, ponieważ wiele firm brakuje dojrzałości w zakresie orchestracji, wykonalnej governance i zdyscyplinowanej tożsamości nie-ludzkiej.

Istnieją sześć praktycznych i realistycznych podejść, których można użyć teraz, aby pozostać istotnym. Te podejścia opierają się na ludzkości wdrożenia sztucznej inteligencji i tworzą silną podstawę dla każdej organizacji.

1. Zakotwicz adopcję sztucznej inteligencji w ludzkich umiejętnościach dla mierzonej produktywności

Celem CIO i CTO jest uniknięcie ślepego zakładu na sztuczną inteligencję i stworzenie mądrzejszej siły roboczej, która wykorzystuje najlepsze, co sztuczna inteligencja ma do zaoferowania.

W ciągu ostatnich lat inżynierowie wierzyli, że sztuczna inteligencja zastąpi ich i byli odporni na używanie narzędzi sztucznej inteligencji. Dziś więcej inżynierów aktywnie używa Cursor i Claude Code, ponieważ pojawiły się praktyczne metody, które dopasowują oczekiwania do rzeczywistych wyników.

To, co się zmieniło, to uznanie, że narzędzia sztucznej inteligencji uzupełniają inteligencję inżynierów i wspierają ich pracę. Te narzędzia oszczędzają znaczne ilości czasu, szczególnie na wczesnych etapach projektu. Podczas fazy inicjacji i PoC sztuczna inteligencja może pomóc deweloperom pracować nawet pięć razy szybciej. W przypadku rzeczywistych projektów produkcyjnych z dobrze ustanowionymi procesami sztuczna inteligencja może zaoszczędzić do 25% czasu. Te wyniki prawdopodobnie poprawią się, gdy narzędzia sztucznej inteligencji dojrzeją, a zespoły dostosują swoje przepływy pracy.

Te zyski produktywności zależą również od zmian organizacyjnych. Pomyślni adopterzy ponownie przeglądają procesy, przeglądy i przepływy zatwierdzania, aby upewnić się, że istniejące struktury nie staną się wąskimi garściami, które spowalniają prędkość, jaką zapewnia sztuczna inteligencja, przy zachowaniu jakości dostaw końcowych.

2. Kontroluj wyjście sztucznej inteligencji przed podjęciem decyzji

W przeciwieństwie do ludzkiej inteligencji, sztuczna inteligencja nie była nauczona, aby przyznać się do niepewności. Kiedy jest niepewna, nie zwraca się do głębszych badań ani przeglądu ludzkiego, ale przedstawia zgadywania jako fakty.

Ponieważ halucynacje sztucznej inteligencji są nieuniknione, informacje z odpowiedzi wygenerowanych przez sztuczną inteligencję powinny być używane do podejmowania decyzji z większą ostrożnością, szczególnie w przypadku celów edukacyjnych. Uczenie się w klasycznym sensie powinno nadal odbywać się za pomocą artykułów, książek, forów i dokumentacji.

Tam, gdzie sztuczna inteligencja wyróżnia się, jest to zapewnienie zsumowanych odpowiedzi w ciągu kilku sekund, wraz z listą źródeł i linków, których ludzie mogą użyć do uczenia się. To znacznie redukuje czas potrzebny do znalezienia konkretnych informacji. Jednak odpowiedzi wygenerowane przez sztuczną inteligencję nadal wymagają weryfikacji.

3. Zwiększ ludzkie eksperckość

Liderzy organizacji odpowiedzialni za wdrożenie i skalowanie technologii powinni wyraźnie komunikować, że sztuczna inteligencja jest narzędziem, które rozszerza ludzką zdolność, a nie podpórą, która czyni mistrzostwo opcjonalnym. Poprzez projektowanie przepływów pracy i KPI, które nagradzają ludzką intuicję wspomaganą przez sztuczną inteligencję, zamiast ślepej automatyzacji, liderzy zapewniają, że eksperckość nie zostanie utracona. W najbliższej przyszłości przewaga konkurencyjna będzie należeć do firm, które zwiększają umiejętności swoich zespołów za pomocą sztucznej inteligencji, jednocześnie wymagając ludzkiej doskonałości.

4. Myśl o sztucznej inteligencji jako o tkaninie z ludźmi w kontrolce

Wpływ sztucznej inteligencji wzrasta, gdy jest wbudowana w sposób, w jaki zespoły pracują, w jaki systemy interaktywne i w jaki decyzje są podejmowane. W praktyce sztuczna inteligencja wspiera szeroki zakres działań w ramach dostaw i operacji przedsiębiorstwa. Robi świetną robotę z zadaniami opartymi na regułach, rozpoznawaniem wzorców i wieloma innymi. Na przykład, obsługuje wykonywanie, podsumowywanie, porównywanie, prognozowanie, pierwszą analizę i kontrole jakości. To jest szczególnie istotne dla operacji finansowych, triage wsparcia, operacji marketingowych, wewnętrznych badań i kontroli jakości.

Jednak tam, gdzie ostateczna odpowiedzialność i zatwierdzenie są wymagane, lub gdzie decyzje dotyczące etyki, prawa lub reputacji są na szali, ludzka eksperckość musi pozostać strażnikiem decyzji. Najbardziej udane organizacje będą tymi, które dodają ludzką dyskrecję i pomysłowość do wydajności sztucznej inteligencji we wszystkich procesach.

5. Zrób ekspertyzę międzytechnologiczną nową normą

Zatrudnianie, szkolenie i przeszkolenie w erze sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach nie powinno przerodzić się w przygotowanie „wciśnięć przycisków”, których rola jest ograniczona do obsługi narzędzi sztucznej inteligencji.

Pracownicy z szerokim, międzytechnologicznym doświadczeniem mogą teraz podejść do prawie każdego zadania z wsparciem sztucznej inteligencji. Pisanie wymagań, planowanie architektury, kodowanie w różnych językach programowania, obsługa backendu lub frontendu, automatyzacja QA lub zadania DevOps mogą być wykonywane przez współpracę z narzędziami sztucznej inteligencji i działanie jako końcowy recenzent. To podejście oszczędza znaczny czas, szczególnie dla tych, którzy pracują w wielu dziedzinach lub technologiach.

Wiele osób może teoretycznie to robić dzisiaj, ale ich skuteczność zależy od wcześniejszego doświadczenia. Im szersze tło technologiczne, tym więcej wartości mogą wydobyć z narzędzi sztucznej inteligencji.

6. Użyj szczegółowych specyfikacji, aby zanurzyć się w rozwoju wspomaganym przez sztuczną inteligencję

Pociąganie za sobą hossy „vibe coding” przez niektóre organizacje jest zrozumiałe, ale niewiarygodne. Zamiast tego, rozwój oparty na specyfikacjach daje sztucznej inteligencji kontekst, którego potrzebuje, aby wyprodukować niezawodny wynik. Dobrze zdefiniowane specyfikacje tłumaczą intencję w coś, co narzędzia sztucznej inteligencji mogą wykonać.

Dwa główne korzyści rozwoju opartego na specyfikacjach to spójność i kontrola. Kiedy sztuczna inteligencja działa na podstawie specyfikacji, wyniki są łatwiejsze do walidacji, integracji i zarządzania w całej organizacji. W tym samym czasie, zarządzanie ryzykiem nie znika w kodzie wygenerowanym.

Liderzy technologiczni powinni traktować sztuczną inteligencję jako mnożnik siły wewnątrz silnego procesu rozwoju. Rozwój oparty na specyfikacjach jest praktycznym sposobem, aby zapewnić, że sztuczna inteligencja zwiększa prędkość, jakość i odpowiedzialność jednocześnie.

Praktyczny reset

W tym roku i w przyszłości sztuczna inteligencja może zacząć uczyć się i zachowywać się w nieprzewidziany sposób, inaczej niż dzisiejsze modele. W tej niepewności, nastawienie ufności z ostrożnością będzie pasować do większości scenariuszy. Równie ważne będzie zobowiązanie do ciągłego uczenia się, z zespołami, które szlifują swoje umiejętności, kwestionują wyniki sztucznej inteligencji i dostosowują się do nowych sposobów pracy.

CIO i CTO odegrają centralną rolę w stosowaniu praktycznych, pozbawionych hossy praktyk sztucznej inteligencji, aby pochłonąć niepewność i przetłumaczyć zmianę na trwałą cyfrową wartość. Będą wyrównywać procesy organizacyjne, zachęty i struktury decyzyjne, aby zaprojektować operacje tak, aby ludzie i sztuczna inteligencja grały na swoich mocnych stronach.