Według raportu MIT Project NANDA Projekty budowane przy wsparciu zewnętrznych partnerów wdrożeniowych dwukrotnie częściej osiągają wdrożenie produkcyjne niż te realizowane wewnętrznie przez firmę. Najważniejsze 10 tez

1. 95% organizacji nie uzyskuje zwrotu z inwestycji w AI – mimo inwestycji na poziomie 30–40 mld USD!!
2. Tylko 5% zintegrowanych pilotaży AI dostarcza realną wartość biznesową – ma mierzalny wpływ na wynik finansowy firmy.
3. Systemy AI najczęściej zawodzą z powodu braku uczenia się, adaptacji i pamięci kontekstowej – nie poprawiają się w czasie i źle integrują się z workflow.
4. Projekty budowane we współpracy z partnerami zewnętrznymi mają 2x większą szansę na wdrożenie produkcyjne niż te tworzone wewnętrznie.
5. 90% pracowników korzysta z tzw. „Shadow AI” (narzędzi AI używanych poza kontrolą firmy), podczas gdy tylko 40% firm wykupuje oficjalne subskrypcje LLM.
6. Budżety AI są przeznaczane głównie na sprzedaż i marketing (~50–70%), choć największy ROI pojawia się w obszarach back-office (np. finanse, operacje, obsługa dokumentów).
7. Tylko 2 z 9 branż (technologia i media) wykazują realne oznaki transformacji strukturalnej dzięki AI, pozostałe 7 pozostaje na etapie eksperymentów.
8. Największą barierą adopcji AI jest tzw. „learning gap” – narzędzia, które nie uczą się z feedbacku i nie zapamiętują kontekstu.
9. Najlepiej radzą sobie rozwiązania wąsko wyspecjalizowane, mocno zintegrowane z workflow i zdolne do adaptacji – a nie ogólne, „błyszczące” narzędzia.
10. Okno na wdrożenia szybko się zamyka – firmy w ciągu najbliższych 12–18 miesięcy wybiorą dostawców, a koszty zmiany później będą zbyt wysokie.

Na podstawie raportu MIT Project NANDA można zaproponować 6 punktów pokazujących, na czym polega mądrzejsze wdrożenie AI oraz czym można się wyróżnić, żeby uniknąć typowych pułapek:

1. Skupienie na konkretnym procesie, a nie ogólnych funkcjach – firma powinna wybierać wąski, ale krytyczny obszar (np. automatyzacja dokumentów, obsługa klienta, rozliczenia), zamiast budować szerokie narzędzia. Wąski zakres pozwala szybciej pokazać wartość i uniknąć „projektów-widmo” bez efektu biznesowego .
2. AI, które się uczy i dostosowuje – większość wdrożeń upada, bo systemy nie adaptują się ani nie pamiętają kontekstu. Mała firma może się wyróżnić, dostarczając rozwiązanie, które uczy się na danych klienta i poprawia swoje działanie z czasem, zamiast być jednorazowym „demo” .
3. Bezpieczne i jasne granice danych – dla firm kluczowe jest zapewnienie, że dane nie „wyciekają” do modeli zewnętrznych. Wdrożenie powinno uwzględniać pełną kontrolę nad tym, gdzie i jak dane są przetwarzane – to wyróżnia małych dostawców, którzy potrafią zbudować zaufanie szybciej niż wielkie korporacje .
4. Integracja z istniejącymi narzędziami zamiast rewolucji – zamiast zmieniać całe procesy, mała firma powinna „wkleić” AI w codzienny workflow klienta (np. CRM, ERP, e-mail). Takie podejście minimalizuje opór użytkowników i zwiększa szansę na faktyczne używanie systemu .
5. Podejście partnerskie zamiast czysto produktowego – wdrożenie jako wspólny projekt, gdzie obie strony uczą się i dostosowują rozwiązanie do realnych potrzeb, zamiast narzucać gotowy pakiet .
6. Szybkie i widoczne efekty biznesowe – kluczem do uniknięcia pułapki 95% nieudanych wdrożeń jest dostarczenie mierzalnych rezultatów już po kilku tygodniach (np. oszczędność czasu w procesie, redukcja kosztów outsourcingu, szybsze obsługiwanie klientów).

Powodzenia 🙂