Dlaczego projekty AI upadają? Firmy zdradzają swoje największe bolączki

Wdrożenie sztucznej inteligencji w firmie jeszcze nie oznacza sukcesu. Często projekty, które zapowiadały się obiecująco, po kilku miesiącach lądują w szufladzie. Dlaczego tak się dzieje? Odpowiedź nie zawsze leży w samej technologii. Zdecydowanie częściej chodzi o brak dojrzałości organizacyjnej, niewłaściwy wybór projektów i strukturalne braki w zarządzaniu danymi.

Jak pokazuje niedawne badanie przeprowadzone wśród ponad 400 firm z różnych krajów, tylko 20% organizacji o niskiej dojrzałości AI utrzymuje swoje inicjatywy przez co najmniej trzy lata. Dla porównania, wśród firm dojrzałych ten odsetek sięga 45%. To duża różnica – i wyraźny sygnał, że problem nie leży w algorytmach, lecz w podejściu.

Główne powody porażki? Dane, bezpieczeństwo i brak celu

Badanie ujawnia, że firmy na różnych poziomach dojrzałości AI borykają się z odmiennymi wyzwaniami. Dla firm o niskim poziomie zaawansowania największym problemem są dane – ich brak lub niska jakość. Aż 34% liderów z tej grupy wskazuje to jako jedną z kluczowych barier we wdrażaniu AI. W firmach dojrzałych ten odsetek spada do 29%, co sugeruje, że bardziej zaawansowane organizacje wcześniej inwestują w jakość i infrastrukturę danych.

Wysoko dojrzałe firmy z kolei częściej zgłaszają obawy związane z bezpieczeństwem – 48% z nich widzi w tym jedną z trzech głównych przeszkód. To logiczne: im więcej projektów i danych, tym większe ryzyko i potrzeba zarządzania zagrożeniami.

W firmach o niskiej dojrzałości równie istotną barierą jest… brak sensownych przypadków użycia. 37% z nich przyznaje, że nie potrafi znaleźć projektów, które faktycznie miałyby wartość biznesową. AI wdrażane „bo wypada”, bez zrozumienia, gdzie może przynieść korzyść, nie ma szans przetrwać.

Błąd nr 1: Zły wybór projektów

Organizacje o niskim poziomie dojrzałości rzadko kierują się wartością biznesową i wykonalnością techniczną przy wyborze projektów AI. Efekt? Wdrażają rozwiązania, które nie są osadzone w strategii, nie mają danych do działania lub nie mają realnego przełożenia na wyniki.

Tymczasem w firmach zaawansowanych podejście wygląda inaczej. Projekty przechodzą selekcję na podstawie twardych kryteriów. Liderzy zadają pytania: czy mamy odpowiednie dane? Czy użytkownik końcowy rzeczywiście skorzysta? Czy zespół inżynieryjny jest w stanie utrzymać to rozwiązanie przez kilka lat? 

3 pytania przed startem projektu AI

1. Czy dane są dostępne, dobrej jakości i spójne?
2. Czy projekt ma realny wpływ na klienta, koszty lub przychody?
3. Czy wiemy, kto będzie go utrzymywał i mierzył jego efekty?

Zaufanie to waluta, której wielu firmom brakuje

Kolejny problem to adopcja AI wśród pracowników. Tylko 14% firm o niskiej dojrzałości AI uważa, że ich jednostki biznesowe są gotowe na korzystanie z rozwiązań opartych na AI. Dla porównania, wśród organizacji dojrzałych ten wskaźnik wynosi 57%.

To nie przypadek. Firmy zaawansowane inwestują nie tylko w technologię, ale i w komunikację, edukację oraz budowanie zaufania do wyników generowanych przez AI. Rozumieją, że nawet najlepszy model nie przyniesie efektu, jeśli użytkownicy mu nie ufają lub nie wiedzą, jak go używać.

Co robią firmy, którym AI naprawdę działa?

Różnice w podejściu między firmami dojrzałymi a pozostałymi widać także w strukturze zarządzania. W organizacjach z zaawansowanymi wdrożeniami aż 91% ma już wyznaczonych liderów ds. AI – osoby odpowiedzialne za spójność, jakość, skalowalność i rozwój technologii.

Ich priorytety są jasne:

• wspieranie innowacji technologicznych (65%),
• zapewnienie odpowiedniej infrastruktury (56%),
• budowa zespołów i organizacji wokół AI (50%),
• projektowanie architektury rozwiązań (48%).

Do tego dochodzi metodyczne podejście do mierzenia efektów. 63% liderów w firmach dojrzałych regularnie analizuje ROI, ocenia wpływ projektów na klienta oraz identyfikuje ryzyka finansowe. W ten sposób mogą decydować, które inicjatywy rozwijać, a które zatrzymać.

Centralizacja jako sposób na chaos

Wreszcie – spójność. Prawie 60% firm z wysoką dojrzałością AI centralizuje swoje strategie, dane, infrastrukturę i zarządzanie projektami AI. Dzięki temu unika się rozproszenia inicjatyw, konfliktów kompetencyjnych i dublowania projektów.

Dojrzałość organizacyjna nie polega na tym, że AI działa wszędzie, ale że wiadomo, gdzie, po co i na jakich warunkach ma działać. Centralizacja nie oznacza braku elastyczności, lecz ramy, w których eksperymenty mogą rosnąć i przynosić trwałą wartość.

AI to nie sprint. To maraton z organizacją na plecach

Trwałość projektów AI nie zależy od najnowszego modelu językowego ani platformy low-code. Zależy od tego, czy firma potrafi wybrać odpowiedni projekt, zgromadzić dane, zbudować zespół i regularnie mierzyć efekty. Bez tego AI staje się kolejnym modnym wdrożeniem, które po kilku miesiącach znika z radaru.

Dojrzałość w obszarze AI to dziś nie tylko przewaga technologiczna, ale przede wszystkim zarządcza. A to dobra wiadomość – bo oznacza, że sukces wcale nie musi być kwestią rozmiaru budżetu, tylko podejścia.