Privind raportul MIT NANDA iulie 2025: De ce rata de eșec de 95% a pilotelor de IA nu este sfârșitul

Sunt un optimist dovedit și îmi păstrează mintea deschisă pentru orice tehnologie nouă care îmi vine în cale. Ultima mea obsesie care este destinată să rămână pe termen lung? IA.

MIT NANDA a publicat recent o lucrare intitulată ‘The GenAI Divide. State of AI in Business in 2025’, și cred că lucrarea merită citită. Oferă o perspectivă sobră asupra IA și a locului său în afaceri astăzi. Fluxul de pe Linkedin poate părea aproape isteric despre modul în care IA a venit să schimbe totul, dar raportul prezintă o imagine diferită.

În primul rând, ce este MIT NANDA?

Networked Agents and Decentralized AI (abreviat NANDA) este o inițiativă de cercetare ambițioasă de la MIT Media Lab. Proiectul cuprinde mai mult de 18 instituții de cercetare de top de pe 6 continente și câteva nume mari din industria tehnologică – gândiți-vă la Meta, Dell, Microsoft și altele. Scopul NANDA este cu adevărat futurist, dacă nu revoluționar. Ambiția este de a construi infrastructura fundamentală pentru Internetul agenților de IA, adică o rețea descentralizată în care agenții de IA descoperă, verifică și colaborează unii cu alții online, peste granițele organizaționale. În esență, NANDA lucrează la reguli clare, protocoale, ghiduri și cadre care permit agenților de IA să interacționeze cu alți agenți în numele oamenilor și organizațiilor. Proiectul NANDA este open-source, ceea ce înseamnă că îmbrățișează antreprenori, vizionari, tehnologi și factori de decizie ca colaboratori la scară largă. (Primțiți vibrații Wikipedia?)

Motivul pentru care vă spun despre asta este pentru că raportul MIT NANDA este glazura tortului de cercetare atunci când vine vorba de IA. Autorii se află în prima linie a lumii IA, iar descoperirile lor ar trebui luate în serios (deși cu o grăunță de sare).

Lucrarea a fost în lucru din ianuarie și a fost publicată în iulie 2025. Raportul se bazează pe o revizuire sistematică a peste 300 de inițiative de IA publice și interviuri cu lideri din 52 de organizații, precum și sondaje cu 153 de lideri seniori de la patru conferințe industriale majore.

5% rată de succes a pilotelor de IA

Raportul introduce termenul de ‘The GenAI Divide’ care descrie perturbarea care are loc (sau nu are loc) la organizații și chiar la industrii care folosesc cu succes (sau fără succes) IA. Dacă o afacere se află pe ‘partea greșită a diviziei’, conform NANDA, afacerea nu reușește să se schimbe cu adevărat, să evolueze și să reconsidere structura și operațiunile sale. A fi pe partea dreaptă a diviziei, prin urmare, înseamnă a avea un rezultat tangibil al utilizării IA – “Această părtinire a investiției perpetuează GenAI Divide prin direcționarea resurselor către cazuri de utilizare vizibile, dar adesea mai puțin transformatoare, în timp ce oportunitățile cu cel mai ridicat ROI în funcțiile de back-office rămân subfinanțate”.

Motivul pentru care raportul a devenit atât de hype este rezultatul său cheie. Rezumatul executiv afirmă: “În ciuda a 30-40 de miliarde de dolari investiți în GenAI, acest raport descoperă un rezultat surprinzător, și anume că 95% dintre organizații nu primesc niciun randament… Doar 5% dintre piloții de IA integrați extrag milioane în valoare, în timp ce majoritatea rămân blocate fără niciun impact măsurabil asupra P&L”. Nu prea promițător, nu?

Limitarea fundamentală care împiedică organizațiile să realizeze adevărata valoare a IA este ceea ce raportul definește ca ‘lacuna de învățare’. Majoritatea sistemelor GenAI lipsesc fundamental de capacitatea de a reține feedback, de a se adapta la context sau de a se îmbunătăți în timp.

• Sistemele nu învață din feedback. În realitate, acest lucru înseamnă că un manager hrănește sistemul cu același set de date de mai multe ori, dar nu se produce nicio îmbunătățire a performanței. Un manager de producție dintr-o companie de fabricație de piață mijlocie a descris încărcarea repetată a aceluiași manual de produs în sistemul său de IA pentru a rafina liste de verificare a îndeplinirii, dar la fiecare iterație s-au copiat aceleași omisiuni și erori, fără nicio îmbunătățire măsurabilă a calității ieșirii, în ciuda mai multor sesiuni de feedback.
• Se necesită un context manual excesiv de fiecare dată. Uneltele de IA lipsesc memoria între sesiuni, astfel încât fiecare interacțiune necesită rehrănirea sistemului cu cunoștințele și contextul trecut. Fluxurile de lucru complexe, spre deosebire de sarcinile simple, se târăsc și nu reușesc să funcționeze ca un suport de încredere pentru proiecte continue. Raportul citează o echipă juridică corporativă care, pentru fiecare proiect de contract, trebuie să reintroducă preferințele clientului, notele de negociere anterioare și constrângerile regulatorii în instrumentul de IA – transformând ceea ce ar trebui să fie un flux de lucru asistiv într-o corvoadă care subminează productivitatea în proiecte complexe și multietapă.
• Personalizare insuficientă pentru unele procese de afaceri. În loc de a obține un instrument receptiv care se adaptează la contextul mai mare, contextul mai mare se adaptează la instrument, forțând utilizatorii să lucreze în jurul sistemelor rigide. Un CIO a remarcat că analiza de risc a IA furnizată de furnizorul său “a părut un cutie care se potrivește tuturor”, forțând echipele să-și restructureze fluxurile de aprobare a creditelor pentru a se potrivi cu intrările rigide ale instrumentului, în loc să aibă IA care se adaptează la procesele stabilite. Neconcordanța a condus în cele din urmă la piloți abandonate

Principalele mele constatări din raportul NANDA

1. Economia umbrelă a IA prosperă

Raportul introduce termenul de ‘economie umbrelă a IA’ pentru a descrie modul în care angajații folosesc IA la nivelul lor ca instrument personal, nu ca instrument aprobat la nivel organizațional. Acest lucru sună familiar pentru mine, de fapt. O prietenă a mea de la o filială a unei mărci auto chineze în CSI mi-a spus că folosește ChatGPT pentru a scrie conținut în aplicație (știri, reclame și altele). Ea spune că la sediul central nu a fost aprobat niciun instrument de IA pentru utilizare generală, așa că utilizarea ei de IA este un booster și un economisitor de timp pe care nu-l aduce cu adevărat în discuție cu managerul său.

Raportul oferă cifre foarte specifice. În timp ce doar 40% dintre companii au cumpărat abonamente oficiale LLM, angajații din peste 90% dintre companiile chestionate au raportat utilizarea regulată a uneltelor de IA personale pentru sarcini de lucru. Această utilizare în umbră adesea oferă un randament mai bun decât inițiativele oficiale ale întreprinderii, dezvăluind ce funcționează cu adevărat atunci când indivizii au acces la unelte flexibile și receptive.

2. Alocarea investițiilor reflectă priorități greșite

Raportul dezvăluie o decalaj semnificativă între investițiile în IA și potențialul real de randament. Aproximativ 50% din bugetele GenAI curg către funcțiile de vânzări și marketing, în principal pentru că rezultatele pot fi măsurate ușor și se aliniază cu indicatorii de performanță la nivel de consiliu de administrație. Cu toate acestea, cele mai mari randamente adesea apar din automatizarea back-office, cum ar fi eliminarea BPO, care economisește până la 10 milioane de dolari pe an, reducerea cu 30% a costurilor creative externe și economisirea a 1 milion de dolari pe an la gestionarea riscurilor externalizate. Această părtinire a investiției perpetuează GenAI Divide prin direcționarea resurselor către cazuri de utilizare vizibile, dar adesea mai puțin transformatoare.

Cu toate acestea, convingerea mea personală este următoarea. Din ceea ce îmi amintesc din experiența mea la o companie bancară internațională care deține bănci de retail din întreaga lume, introducerea unui instrument care pătrunde în inima organizației, se hrănește cu datele sale și (cine știe?) scurge informații interne acolo este un risc mare. Așa că înțeleg de ce semnarea unui contract pentru o fabrică de conținut de IA pentru creativitate ușoară pentru reclamele de pe Facebook este o decizie ușoară, în timp ce perturbările complexe din back-end nu sunt atât de entuziast îmbrățișate. Cu excepția cazului în care a fost o comandă directă de la nivelul C, implementarea unor instrumente de IA perturbatoare serioase în coloana vertebrală a companiei ar fi durat cel puțin 12 luni.

Norocul meu a fost că am avut ocazia să văd interiorul unui instrument de automatizare de IA făcut pentru echipa de vânzări a unei companii locale de producție a ferestrelor. Ei au angajat un freelancer de la n8n și el a construit un instrument de analiză a apelurilor și a chat-ului bazat pe IA. Afacerea a putut găsi mai repede blocajele în tunelul său și mai multe puncte dureroase au venit la lumină, deoarece IA a ajutat la procesarea scrisului și a vorbirii. Rata lor de satisfacție a fost foarte ridicată, cu mai multe date procesate mai repede.

3. Construcțiile interne pierd în fața furnizorilor externi

Să fiu sincer, această constatare m-a luat prin surprindere. În contradicție cu convingerea comună că întreprinderile ar trebui să-și construiască propriile unelte de IA, cercetarea arată că parteneriatele strategice cu furnizori externi sunt de două ori mai probabil să ajungă la implementare în comparație cu eforturile de dezvoltare internă. Cine ar fi crezut, nu?

Organizațiile care tratează furnizorii de IA ca furnizori de servicii – cerând personalizare profundă și ținându-i responsabili pentru rezultatele operaționale, în loc de benchmark-uri de model – obțin rate de succes semnificativ mai mari și un timp de valoare mai rapid.

4. O investiție mai mare înseamnă o perturbare mai mare? Nu neapărat.

Utilizând un indice compozit de perturbare a pieței IA, raportul arată că doar două industrii – Tehnologie și Media & Telecom – prezintă semne clare de perturbare structurală din partea GenAI. Șapte din nouă sectoare majore demonstrează o activitate de pilot semnificativă, dar o schimbare structurală minimă, industria sănătății, serviciilor financiare și energiei arătând scoruri de perturbare sub 0,5 pe o scară de 5 puncte. Acest decalaj între vizibilitatea investiției și transformarea reală exemplifică GenAI Divide la nivel de industrie.

De ce rata de eșec de 95% este temporară

În ciuda rezultatelor interimare aparent fără speranță, există o lumină la capătul tunelului. Raportul explică faptul că GenAI Divide este temporar și va fi depășit prin dezvoltări emergente.

NANDA însăși este unul dintre principalii contribuitori la o lume de IA și mai conectată. Mecanismele pe care le menționează raportul sunt Protocolul de context al modelului (sau MCP) și Agent-to-Agent (sau A2A) ca fundații de infrastructură pentru interoperabilitatea agenților și coordonarea autonomă transversală.

Eforturile NANDA și aceste unelte sunt calea de urmat pentru exact ceea ce NANDA urmărește – Agentic Web, o rețea de agenți capabili de coordonare autonomă pe Internet. Interacțiunea lor va fi proiectată pentru a înlocui fluxurile de lucru statice cu sisteme auto-educaționale dinamice.

Sună prea bine pentru a fi adevărat sau chiar magic? Ei bine, Microsoft Copilot Studio’s Multi-Agent Orchestration este o asemănare cu viziunea. Sistemul ajută la construirea unui arbore de agenți în care un agent Copilot principal declanșează agenți secundari care sunt responsabili de sarcini specifice, cum ar fi programarea sau generarea de documente. Fiecare agent rămâne în domeniul său de expertiză, coordonându-se cu alții. Pentru a pune lucrurile în termeni mai practici, atunci când un utilizator solicită “Planificați lansarea noastră de produs Q4”, agentul orchestrator declanșează automat agenți specializați – unul gestionează cercetarea de piață, altul gestionează crearea cronologiei, iar altul coordonează cu unelte de management de proiect. Lucrul continuă în sincron, dar în mod autonom.

Deci, ce ne lasă raportul de la NANDA? Fereastra pentru traversarea GenAI Divide se îngustează rapid, pe măsură ce întreprinderile încep să se blocheze în relații cu furnizorii de unelte de IA capabile să învețe, care produc perturbări și evoluează și optimizează operațiunile de back-end, adăugând viteză la însăși esența organizațiilor. Succesul constă în cumpărarea de sisteme de agenți de IA, mai degrabă decât construirea lor de la zero în interior. Pe măsură ce sistemele de învățare agenților, de memorare și de auto-suficiență devin mai prevalente, rata actuală de eșec de 95% va ceda locul unei noi ere în care sistemele de IA colaborează în mod seamăn transversal furnizori, domenii și granițe organizaționale. Acea viitor este adevăratul randament al investițiilor actuale.

Perspectiva alternativă asupra adoptării IA

Proiectul NANDA a făcut o treabă uimitoare la compilarea datelor din multiple surse și la chestionarea liderilor din multiple domenii. Dar este oare gura de sus a adoptării globale de IA? Dacă, ca și mine, ați găsit GenAI Divide puțin înfricoșător, dacă nu descurajant, am găsit aceste perspective alternative asupra adoptării IA pentru a-mi păstra focul personal pentru IA.

• Jed Nykolle Harme de la IT Brief UK a descompus CIO Playbook 2025 de la Lenovo. Studiul include feedback de la lideri IT din EMEA (Europa, Orientul Mijlociu și Africa), iar concluzia este mult mai promițătoare. Se pare că industria de retail conduce atunci când vine vorba de satisfacția IA, unde 96% din performanța pilotului de IA îndeplinește sau depășește așteptările.
• Anterior, am exprimat compasiune pentru jucătorii de piață ai pieței întreprinderilor care găsesc IA dificil de implementat și nu sunt deosebit de deschiși pentru o incorporare intensivă. Lenovo prezintă, însă, o imagine diferită cu industriile BFSI (bănci, servicii financiare și asigurări): în ciuda celei mai scăzute rate de adoptare a IA de 7%, 33% dintre cei care testează IA raportează că piloții au depășit așteptările. Secretul acestor tendințe pozitive este “o abordare precaută”, așa cum spune Arabian Business.
• Un alt raport liniștitor IBM CEO Study începe cu un cuvânt înainte îndrăzneț de la vicepreședintele IBM, Gary Cohn: “Pe măsură ce adoptarea IA accelerează… randamentul final va veni doar pentru CEO-urile care au curajul de a îmbrățișa riscul ca oportunitate. … Când mediul de afaceri este incert, utilizarea IA și a datelor dvs. de întreprindere pentru a identifica unde aveți o pârghie este un avantaj competitiv. La acest punct, liderii care nu utilizează IA și datele lor pentru a avansa fac o decizie conștientă de a nu concura.
• Studiul IBM CEO arată unele fapte inspiratoare. De exemplu, creșterea investițiilor în IA se preconizează că va crește de peste două ori în următorii doi ani, astfel încât aproape 20% din bugetele totale de IT vor fi alocate pentru IA – angajamentul demonstrează că, în ciuda provocărilor vizibile și dovedite, credința în IA este puternică și, mai important, este o investiție strategică, mai degrabă decât cheltuieli reactive.
• În cele din urmă, 64% dintre CEO-urile din raport sunt de acord că riscul de a rămâne în urmă stimulează investițiile în tehnologia nouă, mult înainte de a avea o înțelegere clară a impactului său. Cu toate acestea, nu există decizii rapide. În schimb, factorii de decizie optează pentru “hedging strategic”. În termeni simpli, atunci când un concurent lansează un chatbot de IA pentru recomandări personalizate, faceți același lucru pentru site-ul dvs. web. Nu sunteți sigur de creșterea veniturilor, dar știți că, dacă întârziați încă doi ani până la “setul de date perfect”, veți pierde ireversibil impulsul. Așa că regula este simplă: copiați agresiv, apoi vedeți rezultatul.

Concluzie

În concluzie, aș dori să exprim convingerea mea personală în IA. Ca antreprenor, director de marketing, dezvoltator de afaceri și fost angajat de birou în bancă, văd atâtea moduri în care IA poate ajuta la optimizarea bugetelor, la simplificarea fluxurilor de lucru și la îmbunătățirea echipelor. Viitorul este augmentat și accelerat. Dacă o afacere dorește să concureze, trebuie să fie fluentă în IA. În timp ce constatările pe care le-am prezentat sunt controversate, sunt convins că peisajul actual de IA, cu vârfurile și golurile sale, este o perioadă de învățare naturală, repetată din nou și din nou, cu fiecare tehnologie nouă.