Ścieżka LXT do dojrzałości AI 2025: Raport ujawnia, że sztuczna inteligencja generatywna napędza transformację przedsiębiorstw

W czwartej edycji swojego raportu Ścieżka do dojrzałości AI 2025, LXT przedstawia rzadkie i głęboko wnikliwe spojrzenie na stan sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach z siedzibą w Stanach Zjednoczonych. Raport oparty jest na badaniu przeprowadzonym wśród 200 osób podejmujących decyzje – większość z nich to menedżerowie na wysokich stanowiskach lub starsi specjaliści IT. Wyniki wskazują na decydujący punkt zwrotny: sztuczna inteligencja nie jest już niszą, ani eksperymentalnym trendem. Stała się centralnym filarem strategii przedsiębiorstwa, zwłaszcza wraz z przyspieszeniem rozwoju sztucznej inteligencji generatywnej.

Od Ostrożnych Pilotów do Operacyjnej Sztucznej Inteligencji na Dużą Skalę

W ciągu ostatnich czterech lat, krzywa dojrzałości sztucznej inteligencji stała się znacznie bardziej stroma. W 2022 roku, większość organizacji (60%) wciąż eksperymentowała ze sztuczną inteligencją. Przeskoczmy do 2025 roku, a liczba ta spadła do zaledwie 17%. Odwrotnie, udział firm, które zadeklarowały dojrzałe wdrożenia, wzrósł ponad dwukrotnie do 83%. Te “dojrzewające” organizacje teraz działają z sztuczną inteligencją wbudowaną w procesy robocze, wpływając na wszystko, od podejmowania decyzji po rozwój produktów.

Co więcej, sztuczna inteligencja generatywna, pomimo że jest nowsza, wyprzedza tradycyjną sztuczną inteligencję pod względem głębokiej integracji. Podczas gdy 76% firm zgłasza użycie tradycyjnej sztucznej inteligencji na poziomie operacyjnym lub systemowym, 19% już osiągnęło etap transformacyjny z gen AI – przewyższając tradycyjną sztuczną inteligencję w tej kategorii. To sygnał, że modele generatywne nie są tylko uzupełniającymi narzędziami, ale również przebudowują możliwości przedsiębiorstw w rdzeniu.

Inwestycje w Sztuczną Inteligencję Rosną – Ale Pozostają Strategiczne

Wbrew percepcji, że sztuczna inteligencja jest placem zabaw dla firm o wartości miliardów dolarów, badania LXT pokazują, że sztuczna inteligencja pozostaje dostępna dla szerokiego zakresu organizacji. Połowa wszystkich respondentów inwestuje między 1 a 50 milionów dolarów rocznie w sztuczną inteligencję, a godny uwagi 15% zgłasza działanie z budżetami poniżej 1 miliona dolarów. Nadal jednak, górna granica rośnie szybko. Liczba organizacji inwestujących ponad 500 milionów dolarów w sztuczną inteligencję zwiększyła się siedmiokrotnie w ciągu zaledwie jednego roku.

Gdzie idą pieniądze? Największa alokacja jest skierowana na dane szkoleniowe, a następnie na rozwój oprogramowania i innowacje produktowe. Inwestycje w sprzęt, platformy analityczne i talent sztucznej inteligencji również odgrywają znaczącą rolę, choć w mniejszym stopniu. Te wzorce sugerują, że firmy coraz bardziej rozpoznają podstawowe znaczenie wysokiej jakości, specyficznych dla domeny danych dla długoterminowego sukcesu sztucznej inteligencji.

Strategiczne Dlaczego: Innowacja Zamiast Wydajności

W 2024 roku, zarządzanie ryzykiem stało się dominującym powodem przyjęcia sztucznej inteligencji. To miało sens w roku, w którym nasiliła się kontrola regulacyjna nad sztuczną inteligencją generatywną, a firmy zrobiły pauzę. Ale w 2025 roku, narracja uległa zmianie. Innowacja ponownie stała się wiodącym motywatorem, cytowanym przez 70% respondentów. Różnicowanie konkurencyjne (66%) i elastyczność biznesowa (59%) następują wkrótce.

Co ciekawe, tradycyjne napędzające czynniki, takie jak oszczędności kosztów i wydajność łańcucha dostaw, spadły w względnej ważności. Ta zmiana sugeruje, że sztuczna inteligencja nie jest już postrzegana jako narzędzie biurowe do stopniowej optymalizacji – jest ona przyjmowana jako strategiczny mnożnik wzrostu, zdolny do przekształcenia całych rynków i doświadczeń klientów.

Sztuczna Inteligencja Generatywna Wychodzi na Czoło

Sztuczna inteligencja generatywna jest teraz najczęściej wdrożonym typem aplikacji sztucznej inteligencji, używanym przez 80% organizacji objętych badaniem. Jej przyjęcie jest napędzane przez szeroki zakres przypadków użycia o wysokim wpływie. Obejmują one:

• Analiza danych (73%), która pomaga organizacjom zrozumieć ogromne i złożone zestawy danych.

• Bezpieczeństwo cybernetyczne i wykrywanie ryzyka (71%), gdzie sztuczna inteligencja generatywna okazuje się krytyczna w identyfikowaniu pojawiających się zagrożeń i anomalii w czasie rzeczywistym.

• Agenci AI i wirtualni asystenci (60%), którzy stają się integralną częścią automatyzacji procesów roboczych i obsługi klienta.

• Podsumowanie dokumentów i generowanie obrazów, oba używane przez ponad połowę organizacji.

Co więcej, zwrot z inwestycji. W 2025 roku, sztuczna inteligencja generatywna wyprzedziła analitykę predykcyjną jako najwyższy zwrot generowany przez technologię sztucznej inteligencji. Jej zdolność do dostarczania wartości w postaci oszczędności kosztów i czasu, obok strategicznych wglądów, uczyniła ją kamieniem węgielnym modeli biznesowych napędzanych przez sztuczną inteligencję.

Sztuczna Inteligencja w Miejscu Pracy: Wzrost Narzędzi Cieni

Przyjęcie sztucznej inteligencji nie jest ograniczone do wdrożeń przedsiębiorstw. Pracownicy podejmują inicjatywę. Blisko dwie trzecie (65%) używa narzędzi sztucznej inteligencji wbudowanych w platformy trzecich (takie jak Salesforce lub Microsoft 365), a 59% używa samodzielnych narzędzi, takich jak ChatGPT – nawet jeśli nie zostały formalnie zatwierdzone przez ich firmy. Ten organiczny wzrost ujawnia potężne podziemne zapotrzebowanie na umożliwienie sztucznej inteligencji, ale podnosi również pytania dotyczące bezpieczeństwa danych, zarządzania i odpowiedzialnego użytkowania.

Dane Są Różnicą

Wyniki LXT nie pozostawiają wątpliwości: dane są bijącym sercem wydajności sztucznej inteligencji. Pełne 80% organizacji wymienia wysokiej jakości, dokładne dane jako ich najwyższy priorytet, a prawie wszystkie (94%) oczekują, że ich potrzeby danych wzrosną w ciągu najbliższych dwóch do pięciu lat. Dojrzałe organizacje, w szczególności, kładą duży nacisk na adnotowane dane specyficzne dla domeny – wytworzone lub zwalidowane przez ekspertów w dziedzinie – rozpoznając ich nieproporcjonalny wpływ na dokładność modelu i znaczenie biznesowe.

Nadzorowane uczenie dominuje w krajobrazie szkolenia modeli, używanym przez 74% respondentów. Jednak dane syntetyczne szybko rosną w znaczeniu, używane obecnie przez 65% organizacji. To odzwierciedla potrzebę skalowalnych, szanujących prywatność i dostosowalnych zestawów danych w coraz bardziej głodnym ekosystemie danych.

Przerwy Przemysłowe: Sukces Jest Nierówny

Chociaż dojrzałość sztucznej inteligencji rośnie w całych sektorach, wyniki różnią się wyraźnie w zależności od branży. Sektor detaliczny wyróżnia się jako historia sukcesu, posiadając najniższy wskaźnik niepowodzeń (34%) dla projektów sztucznej inteligencji i najwyższe przydziały budżetowe (21%). To koreluje z ich koncentracją na zarządzaniu zapasami i innowacjach skierowanych do klienta.

W przeciwieństwie do tego, firmy świadczące usługi profesjonalne zgłaszają najwyższe wskaźniki niepowodzeń (48%), a przydzielają najmniejszy udział swoich budżetów (7%) na sztuczną inteligencję. Ta dysproporcja sugeruje, że sukces w sztucznej inteligencji nie jest tylko funkcją strategii, ale również adekwatnych zasobów i zaangażowania organizacyjnego.

Wnioski: Od Narzędzia do Transformacji

Raport LXT Ścieżka do dojrzałości AI 2025 oznacza przełomowy moment w ewolucji sztucznej inteligencji przedsiębiorstw. Wyniki są jasne: sztuczna inteligencja nie jest już o marginalnych zyskach ani izolowanych projektach. Jest ona integrowana w systemy, wbudowana w planowanie strategiczne i transformuje, w jaki sposób firmy działają i konkurują.

Gdy firmy będą kontynuować skalowanie swoich wysiłków sztucznej inteligencji, te, które mądrze zainwestują w dane szkoleniowe, zachęcą do przyjęcia sztucznej inteligencji na poziomie cross-funkcjonalnym i podejdą do sztucznej inteligencji jako do transformacyjnej, a nie taktycznej technologii, poprowadzą następną falę innowacji.

Raport LXT nie jest tylko migawką teraźniejszości – jest to mapa drogowa dla przyszłości inteligentnych przedsiębiorstw.