Dlaczego 95% projektów AI kończy się porażką? Dowiedz się, jak znaleźć się w gronie zwycięzców
Tylko 5% pilotaży AI przynosi mierzalną wartość biznesową. Jak firmy przemysłowe mogą odnieść sukces – nie tylko dzięki technologii, ale poprzez zmianę sposobu, w jaki ludzie i procesy współpracują z AI?
Generatywna AI budzi ogromne zainteresowanie. Jednak jest pewien niepokojący trend. Według raportu MIT opublikowanego latem 2025, aż 95% pilotaży GenAI nie dostarcza realnej wartości biznesowej. Problem zwykle nie tkwi w technologii, lecz w zarządzaniu zmianą – firmy nie potrafią włączyć AI w codzienne procesy i przepływy pracy, gdzie jej potencjał jest największy.
Dla przedsiębiorstw przemysłowych stawka jest szczególnie wysoka: efektywność produkcji, produktywność, bezpieczeństwo, jakość i stabilność łańcucha dostaw to obszary krytyczne. Inwestycja w technologię jest konieczna, ale równie ważne jest zapewnienie, że rozwiązania są faktycznie wykorzystywane, a sposób pracy ewoluuje wraz z nimi. Technologia przynosi realny wpływ biznesowy tylko wtedy, gdy jest wdrożona i stosowana.
Dlaczego projekty AI zawodzą – i jak to zmienić?
- Brak miejsca dla AI w codziennej pracy: Jeśli rozwiązanie nie wspiera istniejących procesów ani nie ułatwia codziennych zadań, pozostaje odłączone i niewykorzystane. Dlatego użytkownicy muszą być zaangażowani od początku, aby stworzyć poczucie współodpowiedzialności za współpracę: technologia + procesy + ludzie.
- Ignorowanie doświadczenia użytkownika: Zaufanie szybko znika, gdy AI działa jak „czarna skrzynka”, a jej logika jest ukryta. Aby je budować, narzędzia muszą być projektowane tak, by użytkownicy mogli zrozumieć, zaakceptować i – w razie potrzeby – nadpisać decyzje AI.
- Regulacje – przykry obowiązek czy przewaga konkurencyjna?: Unijna ustawa o AI wymaga nadzoru człowieka w systemach wysokiego ryzyka. To nie tylko wymóg prawny – płynna współpraca człowiek–AI zmniejsza ryzyko biznesowe, poprawia użyteczność i ułatwia wdrożenie, nawet w systemach niższego ryzyka.
- Błędne cele i metryki: Samo „eksperymentowanie z AI” nie wystarczy. Sukces należy mierzyć na dwóch poziomach:
- KPI rozwiązania AI: dokładność modelu, transparentność, zaufanie użytkowników – ich monitorowanie w trakcie rozwoju pokazuje, czy rozwiązanie działa technicznie i jak dobrze zostanie zaadaptowane.
- Biznesowe KPI: efektywność produkcji, jakość, dokładność, doświadczenie pracowników. To one pokazują, czy projekt AI osiąga realny stosunek kosztów do korzyści. Bez tego ryzykujemy, że AI pozostanie izolowanym eksperymentem bez wpływu na biznes.
Jak zwiększyć szanse na sukces?
- Zdefiniuj przypadek użycia i wartość: Wybierz problem o mierzalnym wpływie biznesowym, zgodnym z priorytetami strategicznymi.
- Pilotaż z użytkownikami: Angażuj operatorów i ekspertów w projektowanie, aby rozwiązanie realnie wspierało ich pracę.
- Nie odsuwaj człowieka od procesu: Stosuj zasadę „human-in-the-loop” nawet tam, gdzie nie jest wymagana – buduje to zaufanie i ułatwia adopcję.
- Zapewnij gotowość kompetencji i danych: Upewnij się, że zespół ma wiedzę w obszarze technologii, procesów i czynników ludzkich, a dane są wysokiej jakości.
- Myśl długoterminowo: Rozwój AI to maraton, nie sprint. Udoskonalanie modeli wymaga czasu – traktuj to jako naturalny element procesu, a nie oczekuj natychmiastowych efektów.
Jeśli te elementy są spełnione, Twój kolejny projekt AI może znaleźć się w gronie tych, które naprawdę zmieniają biznes.
Gotowy, aby przekształcić potencjał AI w realne wyniki? Skontaktuj się z naszym ekspertem AI już dziś!
O autorze
Hanna Remula
Head of Design, Cloud and Applications
O autorze
Hanna Remula
Head of Design, Cloud and Applications
Hanna Remula is a business developer and design leader with a passion for driving meaningful transformation in industrial companies. With deep expertise in strategic design and change adoption, Remula helps organizations go beyond technology – ensuring that digital, data, and AI initiatives deliver genuine value. Remula bridges the gap between business, technology, and people across the OT–IT landscape to enterprise-wide digital, data and AI programs to deliver real impact. She is a trusted partner to industry leaders, SMEs, and global corporations shaping the future of industrial operations.