Why most Внедрение ИИ-решений в бизнес projects fail (and how yours won't)

28 June 2025 5 min read
Why most Внедрение ИИ-решений в бизнес projects fail (and how yours won't)

Dlaczego 87% projektów AI w firmach kończy się fiaskiem

Zainwestowaliście pół miliona złotych w wdrożenie sztucznej inteligencji. Zatrudniliście konsultantów, kupiliście licencje, przeszkoliliście zespół. A po sześciu miesiącach? System leży odłogiem, pracownicy wracają do Excela, a zarząd patrzy na was jak na osobę, która właśnie spaliła budżet na złotą toaletę.

Witajcie w klubie. McKinsey podaje, że tylko 13% inicjatyw związanych ze sztuczną inteligencją przechodzi z fazy pilotażowej do pełnego wdrożenia. To gorsza statystyka niż przy startupy technologiczne.

Trzy mity, które zabijają projekty AI zanim się zaczną

Mit #1: "Kup rozwiązanie, podłącz i zapomnij"

Widziałem firmę produkcyjną, która wydała 300 tysięcy na system predykcji awarii maszyn. Problem? Nikt nie pomyślał, że trzeba najpierw uporządkować dane z czujników, które przez ostatnie pięć lat były zapisywane w różnych formatach przez trzech różnych dostawców. Wdrożenie stanęło w miejscu po dwóch tygodniach.

AI nie jest mikrofalówką. To raczej jak hodowanie bonsai – wymaga ciągłej uwagi, przycinania i dostosowywania.

Mit #2: "Dane mamy, więc jesteśmy gotowi"

Dane to nie to samo co użyteczne dane. Jedna z firm e-commerce, z którą rozmawiałem, miała 2 miliony rekordów klientów. Brzmi imponująco, prawda? Problem w tym, że 40% z nich to duplikaty, kolejne 30% to adresy email, które już nie istnieją, a kategorie produktów zmieniały się co kwartał przez ostatnie trzy lata.

Wyobraźcie sobie, że próbujecie nauczyć kogoś gotować, podając mu przepisy w pięciu różnych językach, z połową składników opisanych jako "to białe coś".

Mit #3: "Dział IT to ogarnie"

Najszybciej upadające projekty AI to te, gdzie biznes rzuca wymagania przez płot do IT, a potem znika na sześć miesięcy. IT buduje genialny system predykcyjny, który... odpowiada na pytania, których nikt nie zadawał.

Czerwone flagi, które widzę przed katastrofą

Jeśli w waszej firmie słyszycie któreś z poniższych zdań, zapalcie alarm:

Jak wdrożyć AI, żeby nie spalić budżetu na wiatr

Krok 1: Zacznijcie od bólu, nie od technologii (tydzień 1-2)

Zapomnijcie o AI na chwilę. Zapytajcie zespoły: co was najbardziej wkurza w codziennej pracy? Gdzie tracicie najwięcej czasu? Jedna firma logistyczna odkryła, że ich dyspozytor spędza 4 godziny dziennie na ręcznym planowaniu tras. To 80 godzin miesięcznie. Teraz macie konkretny problem z konkretną wartością do zaoszczędzenia.

Krok 2: Audyt danych – bez ściemy (tydzień 3-4)

Zanim zadzwonicie do pierwszego dostawcy, zróbcie brutalne szczery przegląd danych. Nie "mamy dane w systemie". Tylko: ile procent rekordów jest kompletnych? Jak często są aktualizowane? Kto za nie odpowiada? Czy są w jednym miejscu czy w ośmiu różnych Excelach?

Jeśli odpowiedź brzmi "nie wiem" – gratulacje, właśnie zaoszczędziliście 200 tysięcy złotych, które wydalibyście na niedziałające rozwiązanie.

Krok 3: Pilot na małą skalę (miesiąc 2-3)

Zamiast wdrażać system dla całej organizacji, wybierzcie jeden oddział, jeden proces, jeden zespół. Firma retail, zamiast wdrażać predykcję popytu dla 500 sklepów, zaczęła od 5 placówek w jednym regionie. Po trzech miesiącach wiedzieli dokładnie, co działa, a co wymaga poprawek.

Budżet pilota: 15-20% tego, co planowaliście na pełne wdrożenie.

Krok 4: Zmierz wszystko, nawet porażki (ciągle)

Ustalcie 3-5 konkretnych metryk przed startem. Nie "zwiększenie efektywności", tylko "redukcja czasu przetwarzania zamówienia z 45 do 30 minut" albo "spadek błędów prognozy o 25%". Mierzcie co tydzień. Jeśli po miesiącu nie widzicie żadnej zmiany – zatrzymajcie się i naprawcie coś, zamiast kontynuować w złym kierunku.

Zabezpieczenia na przyszłość

Najlepsze projekty AI, które widziałem, miały kilka wspólnych cech. Po pierwsze, biznes i IT siedzieli w jednym pokoju, dosłownie. Nie "mamy spotkania co tydzień", tylko wspólna przestrzeń robocza.

Po drugie, ktoś konkretny był odpowiedzialny za sukces projektu – nie komitet, nie "zespół", tylko jedna osoba z nazwiskiem i skórą w grze.

Po trzecie, byli gotowi zabić projekt, jeśli nie działał. Firma finansowa, z którą współpracowałem, zamknęła inicjatywę AI po trzech miesiącach, bo odkryli, że prosty algorytm daje 90% efektów zaawansowanego modelu. Zaoszczędzili 400 tysięcy złotych i czas.

Wdrożenie sztucznej inteligencji nie musi być rosyjską ruletką z waszym budżetem. Wymaga tylko mniej entuzjazmu dla błyszczącej technologii i więcej staromodnej dyscypliny projektowej. Zacznijcie małe, mierzcie bezlitośnie, skalujcie ostrożnie.

A jeśli ktoś obiecuje wam, że wdroży AI w dwa miesiące bez problemu – uciekajcie. Szybko.