Top 5 błędów, których dopuszczają się firmy przy wdrażaniu narzędzi AI i jak ich uniknąć

W 2026 roku Meta zacznie oceniać pracowników pod kątem ich umiejętności związanych z AI. Nie jest to pierwszy i z pewnością nie ostatni pracodawca, który oczekuje i mierzy, w jaki sposób jego pracownicy skutecznie wykorzystują AI, ponieważ firmy na całym świecie integrują sztuczną inteligencję w swoje procesy biznesowe.

Zgodnie z niedawnymi danymi, 71% organizacji dzisiaj regularnie wykorzystuje generatywną AI w co najmniej jednej funkcji biznesowej, jednak tylko około 1% uważa się za „dojrzałe” w wdrożeniu AI, ponieważ większość nadal ma trudności z integracją narzędzi AI w sposób, który dostarcza prawdziwą wartość.

Stwierdzamy, że wiele firm nadal nie docenia, jak trudne może być wdrożenie AI. W wyniku tego często napotykają na te same problemy, które spowalniają postęp i uniemożliwiają narzędziom AI dostarczanie prawdziwej wartości biznesowej.

Oto pięć największych błędów, których dopuszczają się firmy przy przyjmowaniu AI i jak ich uniknąć.

Błąd 1. Brak wyraźnego problemu do rozwiązania

91% globalnych dyrektorów aktywnie zwiększa swoje inicjatywy AI, ujawnia drugie coroczne sprawozdanie AI at Work firmy G-P. Firmy spieszą, aby zintegrować AI z ich procesami biznesowymi, aby nie pozostać w tyle. Problem polega na tym, że strach przed pozostaniem w tyle często staje się głównym motorem wdrożenia. Ale AI wprowadzane bez wyraźnego celu rzadko upraszczają operacje i mogą prowadzić do niepotrzebnych wydatków.

Zgodnie z CIO, około 88% pilotów AI nigdy nie dociera do produkcji, głównie z powodu braku określonych celów biznesowych i miernych wyników. Dotyczy to zarówno modeli wewnętrznych, jak i rozwiązań SaaS. Aby uniknąć porażki, projekt powinien rozpocząć się od określenia konkretnego wskaźnika biznesowego, takiego jak przychody, oszczędności kosztów lub szybkość podejmowania decyzji, oraz przypisania odpowiedzialnego właściciela za wyniki.

Instinctools poszli dokładnie tą ścieżką, pomagając producentowi sprzętu przemysłowego wdrożyć asystenta AI do szkolenia. Klient był gotowy do wdrożenia AI w swoich procesach, więc zespół Instinctools przeanalizował operacje firmy i zidentyfikował kluczowe wyzwanie: szkolenie nowych pracowników. Firma miała trudności z zapewnieniem ciągłego szkolenia i wsparcia dla nowych pracowników. Rozwiązaniem był asystent AI, który pomaga szkolić inżynierów w zakresie wiedzy o produkcie, a także daje zespołom marketingowym i produktowym dodatkowy kanał komunikacji z inżynierami w terenie.

Ustawienie problemu na pierwszym miejscu

Błąd 2. Brak jakości i zarządzania danymi

Asystenci AI wymagają ciągłego dostępu do danych. Jakość, kompletność i spójność tych danych determinują, jak dobrze model będzie działał. Problemy z jakością danych i brak odpowiedniego zarządzania danymi są jednymi z głównych przeszkód w wdrożeniu AI, zgodnie z DataCentre Solutions. W badaniu przeprowadzonym we współpracy z Centrum Stosowanej AI i Analityki Biznesowej w Drexel University’s LeBow College of Business, 62% uczestniczących firm zgłosiło, że problemy z danymi były główną przeszkodą.

Chociaż 60% organizacji stwierdza, że AI odgrywa kluczową rolę w ich programach danych, tylko 12% zgłasza, że ich dane są wystarczająco dobrej jakości i dostępności, aby umożliwić skuteczne wdrożenie AI.

Firmy, które odnoszą sukces w integracji AI z procesami biznesowymi, prawie zawsze zaczynają od przygotowania danych: czyszczenia zbiorów danych, ustalania definicji w różnych departamentach, ustalania ról odpowiedzialności za dane i wdrażania procesów kontroli jakości. Ta podstawowa praca, która często zajmuje do 80% czasu trwania projektu, jest warunkiem wstępnym budowy dokładnych, wolnych od stronniczości i gotowych do produkcji systemów AI.

Błąd 3. Pracownicy nieprzygotowani do skutecznego wykorzystania AI

Innym powszechnym wyzwaniem, przed którym stają firmy, jest luka umiejętności wśród pracowników.

“Podczas gdy organizacje są zainteresowane korzystaniem z możliwości AI, brak talentów utrudnia wdrożenie AI”, powiedział Murugan Anandarajan, PhD, profesor i dyrektor akademicki w Centrum Stosowanej AI i Analityki Biznesowej w Drexel University’s LeBow College of Business. “Nasze wyniki badań podkreślają tę lukę, z 60 procentami respondentów, którzy wskazują na brak umiejętności AI i szkoleń jako znaczące wyzwanie w uruchamianiu inicjatyw AI – sygnał dla liderów biznesu, że doskonalenie umiejętności musi być strategicznym imperatywem”.

Projekty AI często kończą się niepowodzeniem, ponieważ pracownicy nie rozumieją, jak pracować z narzędziami lub jak mogą zoptymalizować procesy. Bez zorganizowanego szkolenia, które obejmuje konkretny plan integracji AI z procesami biznesowymi, pracownicy często wracają do znanych metod.

Błąd 4. Brak zarządzania ryzykiem

Zgodnie z globalnym badaniem Ernst & Young, prawie wszystkie duże firmy wdrażające AI doświadczyły strat finansowych z powodu błędów modelu, naruszeń zgodności lub niekontrolowanych ryzyk, wynoszących około 4,4 mln dolarów. Firmy często pomijają potrzebę przewidywania ryzyk, definiowania polityk użytkowania, wdrażania kontroli jakości i planowania obsługi błędów.

Zgodnie z raportem, najczęstsze ryzyka, których doświadczają firmy, to niezgodność z przepisami AI, gdzie systemy AI są uznawane za naruszające prawa lub wewnętrzne polityki korporacyjne, oraz tendencja AI do podejmowania stronniczych decyzji.

AI może zarówno pomóc w rozwoju biznesu, jak i usprawnić procesy, ale może również stać się pułapką, prowadząc do poważnych problemów dla firmy. Organizacje powinny zawsze mieć plan zarządzania ryzykiem, a także przestrzegać lokalnych przepisów i ustanowionych standardów. Na przykład, Akt AI Unii Europejskiej wymaga przejrzystości algorytmicznej, odpowiedzialności i obowiązkowej nadzoru ludzkiego. Ramy zarządzania ryzykiem AI NIST zapewniają wskazówki dotyczące zarządzania ryzykiem AI, które mogą być dostosowane do każdej organizacji, od startupów po duże korporacje, i we wszystkich branżach. Istnieją również międzynarodowe standardy ISO/IEC, które oferują spójne kryteria jakości, bezpieczeństwa i zarządzania.

Przestrzeganie tych standardów i zarządzanie ryzykiem jest kluczowe dla pomyślnego wdrożenia AI.

Błąd 5. Brak planu skalowania

Ponownie, wieloetapowy plan jest niezbędny. Integracja AI jest długoterminowym procesem, który wymaga ciągłych aktualizacji i dostosowań. Firmy muszą rozważyć, jak rozwiązanie zostanie zintegrowane z architekturą IT, kto będzie utrzymywał model, jak będzie monitorowany dryft danych i jak role i odpowiedzialność będą rozdzielone w różnych departamentach. Wymaga to ciągłego finansowania i zasobów.

Aby odnieść sukces, organizacja musi zbudować zintegrowane środowisko, w którym wszystkie modele AI, zestawy danych i powiązane narzędzia są przechowywane, zarządzane i dostępne, utworzyć infrastrukturę, która zapewnia, że systemy AI działają niezawodnie w skali, wyraźne polityki aktualizacji modelu w celu określenia, kiedy i jak przeszkolić, zwalidować i ponownie wdrożyć modele, oraz standaryzowane procesy monitorowania.