Strona główna > Autorzy > Thomas H. Davenport
Profesor informatyki i zarządzania w Babson College w Wellesley, w stanie Massachusetts, członek MIT Initiative on the Digital Economy (Inicjatywy MIT na rzecz Gospodarki Cyfrowej) oraz NewVantage Partners. Starszy doradca w Deloitte Analytics.
Jak przejść od eksperymentów z AI do realnej skali biznesowej? Schneider Electric pokazuje, że kluczem jest koncentracja na wartości, integracja technologii z procesami i odwaga w działaniu mimo niepewności.
Rok 2026 w świecie AI zapowiada się jako czas wielkiej weryfikacji. Eksperci MIT SMR stawiają sprawę jasno: indywidualne korzystanie z Copilota to za mało. Przyszłość należy do firm, które potrafią skalować rozwiązania dzięki „fabrykom AI” i przygotowują się na nadejście autonomicznych agentów. Dowiedz się, dlaczego deflacja bańki AI może być dla Twojego biznesu szansą na oddech i lepszą strategię.
Procter & Gamble analizuje dane behawioralne od… 1924 roku? Dziś ten gigant FMCG nie pyta już tylko o to, czy używasz mydła do rąk, czy do naczyń. Dzięki własnej „Fabryce AI” firma skraca wdrożenia algorytmów o pół roku, a nowe zapachy perfum tworzy 5 razy szybciej niż dotychczas. Poznaj kulisy strategii, w której sztuczna inteligencja nie jest tylko gadżetem, ale „cybernetycznym członkiem zespołu”.
Czy firma z XIX wieku może nadawać tempo transformacji danych i AI? Michelin udowadnia, że tak, realizując ponad 200 zastosowań sztucznej inteligencji: od systemu IRIS wspierającego inspekcję opon po prognozowanie popytu. Zwrot z projektów AI przekraczający 50 mln euro rocznie pokazuje, że „copilot” AI realnie zwiększa produktywność, jakość i tempo innowacji.
Scotiabank udowadnia, że zaawansowana AI może iść w parze z etyką i zaangażowaniem organizacyjnym. Nagrodzony przez DataIQ projekt banku oparty na chatbotach nie tylko poprawił jakość obsługi (skok skuteczności z 35% do 90%), ale też pokazał siłę partycypacyjnej współpracy między zespołami. Kluczem było uporządkowanie danych – także tych nieustrukturyzowanych – oraz rozwój kultury opartej na odpowiedzialności. Bank wprowadził też własne narzędzie do oceny etycznej projektów AI oraz obowiązkowe szkolenia. To przykład, jak transformacja technologiczna może być jednocześnie transformacją kulturową – i przewagą konkurencyjną w świecie nowoczesnej bankowości.
Wielu dyrektorom ds. informatyki (CIO) brakuje zarówno czasu, jak i odpowiednich kompetencji oraz formalnych uprawnień, by skutecznie mierzyć się z wyzwaniami kulturowymi i organizacyjnymi, które mogą utrudniać wdrażanie inicjatyw związanych ze sztuczną inteligencją. Nadszedł moment, by poszerzyć zakres ich ról.
Sztuczna inteligencja fundamentalnie przekształca sposób działania organizacji i ta transformacja wykracza daleko poza samą techniczną implementację. Nowoczesne systemy AI coraz częściej przejmują zadania dotąd wykonywane przez ludzi, co nierzadko wymaga od pracowników przekwalifikowania, podnoszenia kompetencji oraz rozwoju umiejętności, takich jak myślenie krytyczne. Aby skutecznie zarządzać nowym modelem współpracy ludzi i technologii, liderzy muszą rozumieć złożone czynniki ludzkie i organizacyjne, takie jak zwinność i zmiany kulturowe, dynamikę osobowości oraz inteligencję emocjonalną.
Mimo to większość organizacji nadal postrzega wdrażanie sztucznej inteligencji przede wszystkim jako wyzwanie natury technicznej, a obecne role liderów technologicznych odzwierciedlają to podejście. Zgodnie z raportem Foundry’s 2024 State of the CIO aż 85% liderów IT uważa, że dyrektorzy ds. informatyki (CIO) coraz częściej pełnią funkcję agentów zmian w swoich organizacjach. Jedynie 28% z nich twierdzi, że kierowanie transformacją jest dla nich priorytetem.
Apollo Global Management uczyniło ze sztucznej inteligencji priorytet: intensywnie pracuje nad rozwojem zdolności AI w swoich spółkach portfelowych, by uczynić je bardziej konkurencyjnymi i wartościowymi. Firma szczegółowo analizuje, jaki wpływ może mieć wdrożenie AI na projekty w tych spółkach oraz jak ewoluuje wykorzystanie AI w ich branżach. Sukcesy Apollo z ostatnich pięciu lat stanowią dowód, że AI może już dziś tworzyć realną wartość biznesową.
Od agentów AI po dane nieustrukturyzowane – te trendy zasługują na szczególną uwagę przedsiębiorców i menedżerów w 2025 r. Poznaj najnowsze dane oraz porady od ekspertów „MIT Sloan Management Review”.
Przełom roku to tradycyjnie czas prognoz i analizy trendów. Wraz z rosnącym znaczeniem nauki o danych (data science) i sztucznej inteligencji (artificial inteligence; AI) dla globalnej gospodarki menedżerowie muszą nie tylko uważnie śledzić rozwój AI, ale także aktywnie dostosowywać strategie biznesowe do jej wpływu.
Chociaż wiele mówi się o wykorzystaniu AI do formułowania przewidywań, wydaje się, że niewiele firm faktycznie korzysta z niej w tym celu – my również nie użyliśmy AI do tworzenia naszej listy kluczowych trendów. Zamiast tego oparliśmy się na najnowszych „tradycyjnych” badaniach i analizach.
Jednym z aspektów generatywnej sztucznej inteligencji, którym poświęca się dużo uwagi, jest jej potencjalne oddziaływanie na Hollywood i przemysł rozrywkowy. Obawy dotyczące tej kwestii są oczywiste, ponieważ GenAI potrafi kreować dane wyjściowe, z których korzysta ten sektor – teksty w formie opowiadań, scenariuszy, tekstów reklamowych i recenzji; kampanie marketingowe oraz ruchome i statyczne obrazy. Niektóre segmenty tego sektora odczuwają obecnie presję ekonomiczną, co zwiększa zapotrzebowanie na produktywność i tańsze „produkty”. A duża część współczesnych wytworów przemysłu rozrywkowego powstała na podstawie już istniejących treści. Stwarza to duże szanse dla generatywnych technologii, które są trenowane na już istniejących treściach.
Rozrywka kreowana przez generatywną sztuczną inteligencję (generative artificial intelligence – GenAI) jest wciąż we wczesnym stadium rozwoju, ale widać wyraźnie, że coś wielkiego dzieje się w tej branży. Gazeta „Wall Street Journal” opublikowała w minionym roku artykuł, w którym czytamy, że szeroko dostępne narzędzia AI potrafią podpowiadać fabuły, wątki i dialogi. Artykuł zawiera nawet interaktywny moduł, który pozwala czytelnikom przekonać się naocznie, jak łatwo narzędzie ChatGPT potrafi wykreować zarys scenariusza, jeśli zasilimy je kilkoma promptami. Poza tym artykuł stawia pytania dotyczące własności intelektualnej w odniesieniu do obrazów: „Jeśli użytkownik poinstruuje narzędzie AI, aby stworzyło postać wzorowaną na, powiedzmy, SpongeBobie, czy twórcy oryginalnej postaci powinni wydać na to zezwolenie? Kto będzie właścicielem nowego bohatera? Czy również ten bohater może być chroniony prawem autorskim?”.
Jeśli oglądaliście film będący połączeniem kina akcji i kina przygodowego Wszystko wszędzie naraz, być może odebraliście go w ten sam sposób jak my. Imponujący i ekscytujący? Bez wątpienia – to jeden z powodów, dla których zdobył siedem Oscarów. Zapowiedź przyszłości? Być może – film zawiera bowiem jedną z wizji tego, jak mógłby wyglądać tzw. multiverse. Nieco dziwaczny i niejasny? Tak – przynajmniej dla nas.
Joann Stonier, która do niedawna pełniła funkcję dyrektorki do spraw danych (chief data officer – CDO) w Mastercardzie, podczas ostatniej dyskusji panelowej dokonała trafnego porównania pomiędzy filmem Wszystko wszędzie naraz a generatywną sztuczną inteligencją. Powiedziała, że „wszystko wszędzie” to dobry sposób na opisanie tej technologii – ekscytującej, zagmatwanej i jednocześnie ważnej. Stonier odgrywała rolę jednego z nielicznych menedżerów na stanowisku CDO, którzy od wielu lat skupiają się mocno na problematyce etyki wykorzystywania danych. Przeprowadziliśmy z nią wywiad podczas jej ostatnich dni na tym stanowisku; Stonier jest obecnie pracownicą naukową (Mastercard fellow), ale nadal będzie się zajmowała kwestiami związanymi z etyką wykorzystywania danych i sztucznej inteligencji (AI).
Po wywiadzie poczuliśmy pewną ulgę, przekonaliśmy się bowiem, że Stonier i Mastercard nadal szukają swojej drogi w kontekście AI. Dotyczy to wielu firm. Ponad połowa respondentów niedawnej ankiety serwisu VentureBeat stwierdziła, że ich firmy eksperymentują z AI, ale tylko 18% tych przedsiębiorstw rozpoczęło jej wdrażanie. Taki sam był odsetek respondentów, którzy oznajmili, że w nadchodzącym roku zamierzają przeznaczyć na tę technologię więcej pieniędzy.
Oczywiście, firma Mastercard jest specem od danych, analityki i AI. Rok temu pisaliśmy o jej dążeniach do tego, aby stać się „potęgą w zakresie AI”, a Stonier opisała, jak jej firma wykorzystuje dane, będąc gościem podkastu Me, Myself and AI, prowadzonego przez „MIT Sloan Management Review”. Mastercard działa w sferze AI od ponad dekady, przede wszystkim w obszarze cyberbezpieczeństwa. Fakt, że lider rynku i zarazem firma z tak bogatym doświadczeniem w sferze sztucznej inteligencji nadal stara się wypracować szczegóły strategii w zakresie generatywnej AI, powinien być pocieszeniem dla wielu organizacji i menedżerów.
Zdaniem menedżerów odpowiedzialnych za dane na radarze każdego lidera powinno znaleźć się pięć newralgicznych kwestii.
Sztuczna inteligencja (AI) i danologia (data science) to dziedziny, które zdominowały pierwsze strony gazet w 2023 roku. Czynnikiem, który spowodował radykalny wzrost widoczności tej problematyki, jest, rzecz jasna, rozwój generatywnej AI. Jakie więc trendy mogą sprawić w 2024 roku, że obie te dziedziny pozostaną jednymi z głównych tematów doniesień w mediach biznesowych? I jaki będzie faktyczny wpływ tych trendów na działalność przedsiębiorstw?
W trakcie ostatnich kilku miesięcy przeprowadziliśmy trzy ankiety wśród liderów odpowiedzialnych za dane i technologie. W dwóch ankietach wzięli udział dyrektor do spraw danych w MIT i uczestnicy sympozjum poświęconego jakości informacji. Sponsorem jednej ankiety była firma Amazon Web Services (AWS), a drugiej – firma doradcza Thoughtworks (wyniki tej ankiety nie zostały jeszcze opublikowane). Za trzecią ankietę odpowiadała firma Wavestone, dawniej New Vantage Partners, o której dorocznych ankietach niegdyś pisaliśmy. Ogółem w naszych ankietach wzięło udział ponad 500 menedżerów wyższego szczebla, przy czym uczestnictwo mogło się w pewnej mierze dublować.
Ankiety nie przewidują przyszłości, ale z pewnością wskazują na to, co myślą i robią ludzie najmocniej związani ze strategiami i przedsięwzięciami firm w obszarze nauki o danych i AI. Według tych menedżerów na baczną uwagę zasługuje pięć nabierających na znaczeniu kwestii.
Newsletter
Otrzymuj najważniejsze artykuły biznesowe — zapisz się do newslettera!