Streszczenie: Dlaczego projekty AI nie przynoszą wartości biznesowej? Dlaczego pilotaże nigdy nie trafiają do produkcji? I czemu to nie technologia, ale ludzie blokują transformację? Na te pytania odpowiadają eksperci z MIT Sloan CIO Symposium 2025 oraz liderzy takich firm jak McKinsey, Liberty Mutual i MIT Sloan Management Review.
Dlaczego pilotaże AI się nie udają, zespoły nie ruszają z miejsca, a technologia nie przynosi zwrotu z inwestycji? Liderzy technologiczni i biznesowi zdradzają, gdzie najczęściej popełniane są błędy i jak ich uniknąć.
Coraz więcej organizacji inwestuje w rozwój strategii sztucznej inteligencji, ale wiele z nich nie osiąga oczekiwanych rezultatów. Podczas MIT Sloan CIO Symposium 2025 liderzy technologii i biznesu zgodnie przyznali, że wdrażanie AI wiąże się z ogromnymi wyzwaniami — od przeceniania możliwości narzędzi, przez utknięcie na etapie pilotaży, aż po brak spójności w zarządzie. Co tak naprawdę hamuje transformację cyfrową?
9 strategicznych błędów
Eksperci ds. AI i praktycy z dużych firm podzielili się najczęstszymi błędami, które wciąż popełniają organizacje przy budowaniu strategii AI. Te wnioski to cenna lekcja dla każdego, kto chce uniknąć kosztownych porażek:
1. Przecenianie możliwości AI: George Westerman z MIT Sloan ostrzega przed zbyt ambitnymi celami: „Nisko wiszące owoce? Wcale nie są tak nisko, jak nam się wydaje”. Liderzy często zakładają, że AI natychmiast rozwiąże złożone problemy, tymczasem potrzeba czasu i rozwoju kompetencji, by osiągnąć realne efekty.
2. Traktowanie AI jak zwykłego narzędzia: AI to nie tylko technologia — to zmiana sposobu pracy, kultury organizacyjnej i podejmowania decyzji. Monica Caldas, CIO Liberty Mutual Insurance, podkreśla potrzebę zespołów międzyfunkcyjnych i redefinicji procesów wewnątrz firmy.
3. Brak przejścia z fazy pilotażu do wdrożenia: Wiele firm inwestuje w eksperymenty i testy koncepcji, ale niewiele z nich kończy się wdrożeniem na szeroką skalę. Tymczasem tylko produkcyjne zastosowanie AI przynosi wartość biznesową.
4. Zbyt wolne tempo działania: Hannah Mayer z McKinsey zwraca uwagę, że pracownicy są trzy razy bardziej chętni do wykorzystania AI, niż przewidują ich przełożeni. Powodem stagnacji często okazują się spory w zarządzie i brak jednoznacznego kierunku.
5. Ignorowanie czynnika ludzkiego: Technologia to tylko część układanki. Aby zmiana się udała, niezbędne jest zarządzanie zmianą, szkolenia i włączenie pracowników w proces transformacji.
6. Brak podejścia do bezpieczeństwa: Liderzy często nie potrafią ocenić ryzyk, jakie wiążą się z nowymi narzędziami — szczególnie w obszarze cyberbezpieczeństwa. Potrzebna jest strategia odporności: systemy reagowania, procesy awaryjne, minimalizacja skutków ewentualnych naruszeń.
7. Brak ciekawości i innowacyjności: Niektóre organizacje używają AI tylko po to, by rozwiązać konkretny problem, nie zgłębiając jej potencjału. To, zdaniem ekspertów, efekt braku ciekawości i zamknięcia na nowe modele działania.
8. Nieprzemyślana transformacja doświadczeń klienta i pracownika: AI wymaga od firm ponownego zaprojektowania doświadczeń — zarówno wewnętrznych, jak i zewnętrznych. Każda inwestycja w technologię powinna wspierać ten nowy model działania, a nie odtwarzać istniejący.
9. Brak odporności organizacyjnej: Zamiast próbować uniknąć wszystkich błędów, warto budować zdolność do szybkiego reagowania i uczenia się na wpadkach. Elastyczność i odporność to kluczowe komponenty skutecznej strategii AI.
Strategia AI to nie tylko technologia — to transformacja całej organizacji
Z wdrażaniem AI wiążą się ogromne nadzieje, ale też duże ryzyka. Aby uniknąć kosztownych błędów, liderzy powinni łączyć technologię z ludźmi, procesami i kulturą pracy. Transformacja zaczyna się od zadania trudnych pytań — i odwagi, by zmieniać to, co nie działa.
