Największym wyzwaniem w korporacyjnej AI jest ustalanie priorytetów, a nie innowacyjność

Większość organizacji ma mnóstwo pomysłów na wykorzystanie AI. Jak jednak skutecznie przekuć je we wdrożenia, które rzeczywiście przełożą się na ROI?

Dla liderów biznesu i technologii to pytanie brzmi prosto, ale odpowiedź na nie jest zaskakująco trudna: wskazanie, ocena i ustalenie priorytetów dla tych możliwości wykorzystania AI, które rzeczywiście przyniosą wartość, wymaga uwzględnienia wielu czynników.

Mimo że technologia jest gotowa, a kreatywności nie brakuje, większość inicjatyw związanych z AI upada, zanim w ogóle dotrze do etapu wdrożenia. Różnica między eksperymentowaniem a realizacją jest wyraźna: S&P Global ustaliło, że organizacje porzucały średnio 46% projektów typu proof of concept związanych z AI, zanim trafiły one do środowiska produkcyjnego. Dzieje się tak, ponieważ organizacje oceniają pomysły na wykorzystanie AI, zanim w pełni zdefiniują problem, który próbują rozwiązać.

Wiele organizacji wyszło już z fazy eksperymentowania, w której próbują ustalić, na które rozwiązania AI postawić i w jakiej kolejności. Samo wdrażanie AI nie musi jednak przekładać się na wyniki biznesowe: badanie McKinsey dotyczące stanu AI w 2026 roku wykazało, że choć 44% organizacji deklaruje obecnie wdrażanie AI w całej firmie, tylko 37% odnotowuje jakikolwiek mierzalny wpływ AI na zysk operacyjny. Organizacje te potrzebują powtarzalnego systemu podejmowania decyzji, który pozwoli rozdzielić szybkie korzyści, strategiczne szanse, niezbędne warunki wstępne i problemy, których rozwiązanie nie wymaga AI, zanim zostaną zaangażowane zasoby.

Problem zaczyna się już na etapie zgłaszania pomysłów

W zespołach kierowniczych pomysły na wykorzystanie AI rzadko przybierają postać uporządkowanych, odrębnych możliwości. Często są zgłaszane w pakietach — jako rozbudowane, nieuporządkowane i ambitne propozycje, na przykład: „Potrzebujemy AI do komunikacji, raportowania, spotkań, przekazywania wiedzy, zarządzania wynikami, a może nawet agentów AI, którzy będą prowadzić nasze projekty”.

Tego problemu nie da się rozwiązać jednym pomysłem. Potrzeba co najmniej sześciu, a każdy z nich zasadniczo różni się zakresem, złożonością, wymogami nadzoru i oczekiwaną wartością.

Za pojedynczym stwierdzeniem, takim jak „potrzebujemy AI do raportowania”, mogą kryć się:

• Powtarzalne zadanie, które można zautomatyzować w ciągu kilku tygodni
• Proces, który trzeba przeprojektować, zanim AI będzie mogła pomóc
• Rzeczywiście nowa możliwość, którą AI pozwala wykorzystać po raz pierwszy
• Problem z danymi lub systemami, którego nie da się rozwiązać samą AI

Stosowanie do wszystkich tych przypadków jednakowych kryteriów oceny, harmonogramu i sposobu obliczania ROI prowadzi do błędnego ustalania priorytetów i marnowania wysiłku. Szybkie korzyści giną pod ciężarem zasad nadzoru opracowanych z myślą o dużych inicjatywach. Rewolucyjne pomysły nie otrzymują potrzebnego wsparcia kierownictwa. A problemy, które wcale nie dotyczą AI, pochłaniają zasoby, które można by przeznaczyć na inne cele.

Ramy ustalania priorytetów dla możliwości wykorzystania AI

Organizacje potrzebują ujednoliconego zestawu zasad, które pomogą im wskazać, w jakich obszarach rozwiązania AI będą odpowiednie. Proponuję następujące zasady:

1. Podziel pomysł na części, zanim ustalisz priorytety. Jakość decyzji dotyczących AI zależy wyłącznie od jakości pomysłów, które trafiają do procesu. Najważniejszym krokiem jest podzielenie szeroko zakrojonych propozycji na odrębne możliwości, z których każda ma określony cel, jedną osobę odpowiedzialną i realistyczny zakres. Gdy szerokie pomysły ocenia się w ten sposób, kilka wstępnych propozycji może przekształcić się w szereg odrębnych możliwości, które da się ocenić punktowo. Niektóre z nich można od razu pilotażowo wdrożyć. W przypadku innych trzeba najpierw spełnić niezbędne warunki wstępne. Część może w ogóle nie dotyczyć problemów, które można rozwiązać za pomocą AI.
2. Rodzaj rozwiązania określa zasady zarządzania. Wynik określa kolejność. Rodzaj wdrożenia AI potrzebnego do rozwiązania problemu biznesowego i jego wynik (czyli potencjał tworzenia wartości) to dwie zupełnie różne kwestie, które w większości procesów ustalania priorytetów są ze sobą mylone. Z jakiego rodzaju szansą mamy do czynienia? Czy chodzi o automatyzację zadań, przeprojektowanie procesu, stworzenie zupełnie nowej funkcjonalności AI, czy coś innego? Odpowiedź określa sposób zarządzania: proces zatwierdzania, harmonogram i sposób pomiaru wartości. To, jak dana szansa wypada na tle innych, decyduje o tym, kiedy należy się nią zająć. Zarówno szybka automatyzacja, jak i taktyczna funkcjonalność AI mogą przynieść wartość. Nie powinny jednak nigdy podlegać tym samym zasadom zarządzania.
3. Zdefiniuj problem, zanim wybierzesz technologię. Jedną z najłatwiejszych pułapek związanych z AI jest zbyt szybkie przechodzenie do pytań o modele, platformy czy dostawców. Lepiej zacząć od zrozumienia samego problemu: kogo dotyczy, co powoduje trudności i jaki rezultat należy poprawić? To rozróżnienie ma znaczenie, ponieważ organizacje mogą mieć zaufanie do swojej strategii AI, a jednocześnie nie dysponować podstawowymi możliwościami potrzebnymi do jej realizacji: badanie UST z 2026 roku wykazało, że 44% liderów dużych przedsiębiorstw wskazało jakość danych jako barierę utrudniającą wdrażanie AI. Jeśli rozmowa o technologii rozpoczyna się, zanim uzgodniono te podstawowe kwestie, zwykle jest na nią za wcześnie. Skupienie wstępnych rozmów na problemie może znacznie ułatwić późniejsze podejmowanie decyzji dotyczących technologii.
4. Przedstawiaj przeszkody równie wyraźnie jak szanse. Wysoka ocena sama w sobie nie wystarczy. Pomysł, który może przynieść duże korzyści i ma poparcie kierownictwa, ale napotyka poważną przeszkodę uniemożliwiającą jego realizację, taką jak brak danych, nierozwiązana zależność od innego systemu lub ograniczenie związane ze zgodnością z przepisami, powinien być widoczny na mapie drogowej, ale nie należy podejmować działań, dopóki przeszkoda nie zostanie usunięta. Nadzór i zgodność z przepisami już należą do najpoważniejszych barier utrudniających skalowanie AI: badanie Moody’s z 2025 roku wykazało, że 33% respondentów wskazało niepewność regulacyjną lub ryzyko związane ze zgodnością z przepisami jako wyzwanie przy wdrażaniu AI na dużą skalę, a 30% — trudności z integracją AI ze starszymi systemami. Przykładowo dana możliwość może uzyskać wysoką ocenę we wszystkich wymiarach poza wykonalnością, ponieważ jej realizacja zależy od tego, czy inny zespół uzupełni brakujące dane. Można ją wyraźnie oznaczyć na mapie drogowej i przygotować do realizacji, gdy tylko zależność zostanie rozwiązana.
5. Zadbaj o elastyczność mapy drogowej. Możliwości technologiczne ewoluują, priorytety biznesowe się zmieniają, a zależności z czasem ulegają zmianom. Dobrze zarządzany portfel powinien ułatwiać ponowną ocenę poszczególnych możliwości w miarę zmiany okoliczności, bez konieczności przebudowy całego planu. Roczne cykle planowania są często zbyt sztywne w obszarze, który zmienia się tak szybko.

Wdrażanie w praktyce

Co istotne, samo AI może pomóc we wdrożeniu tych ram w praktyce. Organizacje mogą korzystać z takich narzędzi, jak specjalnie opracowane umiejętności AI i lekkie aplikacje do zarządzania mapą drogową, aby przeprowadzać kadrę kierowniczą przez kolejne etapy: zgłaszanie możliwości, rozkładanie ich na części, klasyfikowanie, ocenianie i ustalanie priorytetów. Zamiast polegać wyłącznie na warsztatach i ręcznym prowadzeniu dyskusji, AI może analizować nieustrukturyzowane pomysły, identyfikować konkretne możliwości, zadawać pytania doprecyzowujące, podważać założenia oraz przygotowywać uporządkowane oceny możliwości do weryfikacji.

Takie oceny można następnie przenieść do scentralizowanej mapy drogowej, w której możliwości, zależności, przeszkody i priorytety są zarządzane w spójny sposób w całej organizacji. Kierownictwo zyskuje wgląd w to, jakie możliwości są dostępne, które można już realizować, a które wymagają spełnienia warunków wstępnych lub dodatkowej oceny. Dzięki temu rozmowa przechodzi od pytania „jakie mamy pomysły?” do pytania „czym powinniśmy zająć się w pierwszej kolejności?”

Może to znacznie zwiększyć produktywność sesji poświęconych ustalaniu priorytetów. Kierownictwo przystępuje do nich po wcześniejszym przeanalizowaniu kluczowych kwestii, dzięki czemu dyskusja może skupić się na uzgadnianiu priorytetów i podejmowaniu decyzji, a nie na rozpoczynaniu wszystkiego od początku.

Zamiast zarządzać pomysłami związanymi z AI za pomocą nieskoordynowanych arkuszy kalkulacyjnych i spotkań, organizacje mogą stworzyć powtarzalny system podejmowania decyzji, który nieustannie ocenia możliwości i ustala ich priorytety w miarę ewolucji potrzeb biznesowych i możliwości technologicznych.

Co to oznacza dla AI w przedsiębiorstwach

Organizacje, które będą czerpać trwałe korzyści z AI, niekoniecznie dysponują najbardziej zaawansowanymi modelami ani największymi budżetami. To te, które rozwijają zdolność organizacji do rzetelnej oceny możliwości wykorzystania AI, zanim zaangażują w nie zasoby. Coraz większe znaczenie ma zdyscyplinowane inwestowanie: badanie Deloitte dotyczące zwrotu z inwestycji w AI z 2025 roku wykazało, że większość organizacji deklarowała osiągnięcie zadowalającego zwrotu z inwestycji w typowym przypadku użycia AI w ciągu dwóch do czterech lat, podczas gdy w przypadku inwestycji technologicznych oczekiwano zwrotu w ciągu siedmiu do 12 miesięcy.

Oznacza to, że trzeba pomagać liderom biznesowym przekształcać ogólne pomysły w jasno określone możliwości, zanim przejdą do ich realizacji, a jednocześnie zapewnić zespołom technicznym przestrzeń do testowania założeń i wczesnego identyfikowania potencjalnych problemów. Oznacza to również utrzymywanie mapy drogowej uwzględniającej przeszkody, zależności oraz możliwości, których realizacja może mieć więcej sensu w późniejszym czasie.

Ostatecznie tworzenie wartości dzięki AI w przedsiębiorstwie zależy nie tylko od modeli czy agentów, które wdraża organizacja. Zależy także od podejmowania przemyślanych decyzji o tym, gdzie, kiedy i dlaczego z nich korzystać.