Planujesz wdrożyć sztuczną inteligencję, ale nie masz pewności, od czego zacząć? Zanim zainwestujesz duży budżet, poznaj pięć filarów skutecznej transformacji, dzięki którym ustawisz priorytety i unikniesz kosztownych błędów.
Światowe korporacje wydały w 2024 roku ponad 252 miliardy dolarów na inwestycje w AI. Jednocześnie raport Uniwersytetu Stanforda z 2025 roku wskazuje, że 74% firm nie obserwuje z nich mierzalnej wartości, a zaledwie 6% raportuje znaczące zwroty. Ta rozbieżność stawia przed liderami zasadnicze pytanie: jak przełożyć obietnicę GenAI na twarde wyniki biznesowe?
Paradoks wzrostu inwestycji w AI: dlaczego projekty grzęzną w „piekle pilotów”?
Adopcja sztucznej inteligencji stała się standardem w strategiach biznesowych większości branż. W praktyce jednak wiele firm utknęło w fazie eksperymentów, w tak zwanym „piekle pilotów”. To etap, w którym projekty AI kończą się na poziomie Proof of Concept (PoC) lub Minimum Viable Product (MVP) i nie przechodzą do rzeczywistych wdrożeń.
To zjawisko dobrze wpisuje się w koncepcję Gartner Hype Cycle, według której innowacyjne technologie nie upowszechniają się liniowo. Po okresie euforii i szczytu oczekiwań generatywna AI szybko trafia do „doliny rozczarowania”, gdzie obietnice szybkich efektów zderzają się z ograniczeniami operacyjnymi.
Dlaczego zatem projekty AI nie skalują poza pilotaże? Powodów jest kilka.
Brak jasnych celów i mierników sukcesu. Projekty rozpoczyna się bez powiązania ze strategią i bez określonych kryteriów oceny, co utrudnia weryfikację ich realnej wartości.
Silosowe podejście. Pilotaże realizowane w pojedynczych działach funkcjonują w oderwaniu od reszty firmy, utrudniając współpracę i skalowanie rozwiązań.
Opór kulturowy. Pracownicy postrzegają AI jako zagrożenie dla miejsc pracy, zamiast jako narzędzie wspierające ich efektywność, co spowalnia proces wdrożenia.
Problemy z danymi i infrastrukturą. Niespójne dane, przestarzałe systemy i rosnące trudności z integracją coraz częściej stają się poważną barierą w rozwoju projektów.
Wysokie koszty implementacji. Rozwiązanie, które sprawdza się w małym pilotażu, okazuje się nieopłacalne przy próbie wdrożenia w całej organizacji.
U podstaw większości niepowodzeń leży jednak technocentryczne myślenie o AI. Zarządy zbyt często pytają: „jaką sztuczną inteligencję wybrać?” zamiast „jaką wartość chcemy dostarczyć klientom i jak AI może w tym pomóc?”.
Takie podejście napędza chaos eksperymentów, w którym technologia staje się celem samym w sobie, a nie narzędziem świadomie zaprojektowanej transformacji. Organizacje produkują dziesiątki rozproszonych inicjatyw bez wspólnej wizji, spójnych mierników i realnego planu skalowania, a znacząca część projektów nigdy nie trafia do produkcji lub jest porzucana, zanim zdąży osiągnąć mierzalne efekty biznesowe.
Lekcja z Walmartu: wartość przed technologią
Walmart to przykład organizacji, która wykorzystuje sztuczną inteligencję nie do pojedynczych eksperymentów, lecz do konsekwentnego wzmacniania najważniejszych elementów swojego modelu biznesowego.
Zamiast zaczynać od wdrożenia narzędzi, firma analizuje cały łańcuch wartości – od zarządzania zapasami i organizacji pracy zespołów, po jakość doświadczenia klienta. Dopiero potem wybiera technologie, które eliminują największe bariery i wąskie gardła.
W rezultacie powstało 10 projektów AI o wymiernych efektach:
98% dostępności produktów,
65% szybsza obsługa reklamacji,
25% większe koszyki zakupowe,
22% wzrost sprzedaży e‑commerce,
18% mniej porzuconych wyszukiwań,
redukcja pracy manualnej o 40‑90%,
obniżenie kosztów dostawców o 12%.
Wniosek? Zanim wdrożysz AI, przyjrzyj się swojemu modelowi biznesowemu. Zrozum, jak działa, gdzie pojawiają się ograniczenia i w których miejscach technologia może naprawdę przynieść przełom.
Trzy poziomy transformacji GenAI: gdzie Twoja firma powinna zacząć?
Profesor George Westerman z MIT Sloan School of Management wyróżnia trzy ścieżki rozwoju organizacji w pracy z AI, które pozwalają lepiej oszacować ryzyko i potencjalne korzyści z jej wdrożenia.
Poziom 1: Indywidualna produktywność
Na tym poziomie firma udostępnia pracownikom narzędzia GenAI, od asystentów biurowych po wyspecjalizowane chatboty, by przyspieszyć codzienną pracę: tworzenie tekstów, analizę danych, przygotowanie prezentacji. Wdrożenia są relatywnie proste, oparte na gotowych rozwiązaniach (ChatGPT, Copilot, Claude), a korzyści w postaci oszczędności czasu i odciążenia poznawczego pojawiają się szybko. Ograniczeniem jest jednak brak efektu skali. Zyski pozostają na poziomie pojedynczych ról, a nie całego modelu biznesowego.
Poziom 2: Wyspecjalizowane role i zadania
AI staje się „członkiem zespołu” i wspiera określone profesje – programistów (GitHub, Cursor), lekarzy (Amazon Pharmacy) czy prawników (Wolters Kluwer Asystent). Rozwiązania wymagają trenowania na branżowych danych, integracji z wewnętrznymi systemami i procesami oraz architektury „human in the loop”, w której człowiek zatwierdza decyzje, szczególnie w obszarach regulowanych. Ryzyko i poziom inwestycji są wyższe niż na poziomie 1, ale pojawia się realny wpływ na kluczowe wskaźniki: czas obsługi, jakość decyzji, marżowość działań.
Poziom 3: Nowe produkty i usługi
Na najwyższym poziomie rozwoju generatywna AI nie tylko wspiera istniejące procesy, ale staje się fundamentem nowych usług, kanałów czy modeli monetyzacji. Przykładem są firmy, które wykorzystują sztuczną inteligencję do projektowania całych ścieżek klienta – od personalizowanych rekomendacji (Allegro Assistant, Alibaba), przez dynamiczne wyceny, aż po zautomatyzowaną obsługę posprzedażową. Powstają również w pełni cyfrowe produkty oparte na modelach generatywnych, takie jak automatyczny system triażu medycznego opracowany przez firmę Infermedica. Ten etap wiąże się z dużym ryzykiem inwestycyjnym, regulacyjnym i reputacyjnym, ale jednocześnie daje największą szansę na zbudowanie trwałej przewagi konkurencyjnej, ponieważ takie rozwiązania są trudne do skopiowania w krótkim czasie.
5 kluczowych decyzji strategicznych dla zarządu
Świadome przywództwo w erze AI przejawia się w pięciu wyborach, które określają kierunek, tempo i sposób zarządzania ryzykiem.
1. Wybór punktu startowego
Nie każda organizacja powinna zaczynać w tym samym miejscu. Dojrzałe technologicznie startupy, które od początku budują się wokół danych i AI, mogą celowo wejść od razu na poziom 3, projektując nowy model biznesowy wokół generatywnej technologii. Duże, złożone korporacje częściej potrzebują zacząć od poziomu 1, aby uporządkować podstawy, zbudować zaufanie wśród pracowników i nauczyć się pracy z AI na prostszych przypadkach, zanim przejdą do przedsięwzięć o strategicznym znaczeniu.
Zarząd powinien określić, na którym poziomie organizacja ma dziś największą szansę stosunkowo szybko osiągnąć mierzalny efekt przy akceptowalnym poziomie ryzyka. Ocena powinna uwzględniać dojrzałość technologiczną, kulturę organizacyjną oraz aktualną pozycję rynkową.
2. Skala transformacji w czasie (small‑t i Big‑T)
Transformacja AI może mieć charakter operacyjny (small‑t) lub strategiczny (Big‑T). Projekty typu small‑t koncentrują się na efektywności: automatyzacji powtarzalnych zadań, redukcji czasu i kosztów, poprawie jakości raportowania. Transformacja Big‑T oznacza przebudowę modelu biznesowego, zmianę sposobu pozyskiwania klientów, tworzenia wartości i monetyzacji, często w oparciu o nowe produkty lub usługi zasilane AI.
Najlepsze organizacje łączą oba podejścia: budują portfel szybkich zwycięstw (quick wins), zwykle na poziomie 1, które finansują i przygotowują grunt pod większe inicjatywy realizowane na poziomach 2 i 3. Z perspektywy zarządu oznacza to konieczność traktowania AI nie jako pojedynczego projektu, lecz jako programu transformacyjnego z jasno określoną „mapą drogową” w czasie.
3. Zabezpieczenie fundamentów
Bez solidnych podstaw transformacja AI nie skaluje się poza pilotaże. Analizy projektów AI wskazują, że główne bariery to niespójne dane, brak standardów oraz trudności integracyjne między starymi a nowymi systemami. Sztuczna inteligencja wymaga aktualnych danych, a także przejrzystych procesów, które można zautomatyzować lub wesprzeć.
Z perspektywy zarządu inwestycje w dane i architekturę IT są mało spektakularne, ale to one decydują, czy organizacja będzie w stanie przenieść rozwiązania z „piekła pilotaży” do skalowanej produkcji. Bez tego każdy kolejny projekt AI zwiększa złożoność i ryzyko, zamiast budować efekt synergii.
4. Buy‑in zarządu i interesariuszy
AI jest projektem przekrojowym, dotyka finansów, sprzedaży, operacji, HR czy IT. Badania nad skutecznymi transformacjami cyfrowymi pokazują, że brak spójnej wizji i rozproszone inicjatywy są jednymi z głównych przyczyn niepowodzeń. CFO widzi w AI przede wszystkim efektywność kosztową i zwrot z inwestycji, CRO – potencjał wzrostu przychodów, COO – płynność operacyjną, a CHRO – wyzwania kompetencyjne i społeczne.
Rolą lidera transformacji jest połączenie tych perspektyw w spójny plan oraz dostarczenie wiarygodnych dowodów efektu, choćby w formie dobrze zaprojektowanych quick wins. Bez tego AI pozostanie „projektem IT”, a nie elementem strategii całej firmy.
5. Angażowanie ludzi i rozwój kompetencji
Największym ryzykiem w projektach AI nie jest technologia, ale reakcja ludzi. Obawy pracowników przed zastąpieniem przez AI oraz brak zaufania do jej wyników to obecnie jedne z głównych barier we wdrożeniach. Organizacje, które osiągają ponadprzeciętne zwroty z inwestycji w sztuczną inteligencję, równolegle rozwijają kompetencje zespołów, inwestując w edukację, programy upskillingu i reskillingu.
W praktyce oznacza to trzy elementy: transparentną komunikację, realne włączenie użytkowników końcowych w projektowanie rozwiązań oraz świadome modelowanie postaw przez liderów, którzy korzystają z AI w swojej codziennej pracy. Sztuczna inteligencja powinna wzmacniać ludzi, a nie ich zastępować, to nie tylko kwestia etyki, lecz także warunek akceptacji społecznej wdrożeń.
ICAN AI Strategy & Business Model Innovation™
W 2026 roku sztuczna inteligencja ewoluuje w nową infrastrukturę biznesu. To przełomowy moment dla kadry zarządzającej, by spojrzeć strategicznie na możliwości AI i wykorzystać jej potencjał do wzmocnienia strategii oraz budowania trwałej przewagi konkurencyjnej.
Właśnie na te potrzeby odpowiada program ICAN AI Strategy & Business Model Innovation™, prowadzony przez ekspertów Paulę i Krzysztofa Sobieszków. To czterodniowe szkolenie dla liderów C‑level łączy frameworki MIT Sloan z autorskimi narzędziami ICAN, takimi jak GenAI Strategy Planner czy AI Operating Model Canvas™. Uczestnicy pracują na realnych case’ach, tworzą roadmapę wdrożenia AI oraz analizują megatrendy technologiczne do 2030 roku.
Absolwenci otrzymują certyfikat ICAN Institute oraz gotowy plan strategicznego wykorzystania AI – od quick wins po pełne skalowanie transformacji. To program dla liderów, którzy chcą wyjść poza silosowe eksperymenty i przekuć sztuczną inteligencję w realną wartość biznesową.
Źródła:
Haritha Khandabattu, Latest Hype Cycle for Artificial Intelligence Goes Beyond GenAI, Gartner 2025.
The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation, McKinsey & Company 2025.
The 2025 AI Index Report, Stanford University, 2025.
Melissa Webster, George Westerman, Climbing the GenAI Growth Steige, „MIT Sloan Management Review” 2025.
Melissa Webster, George Westerman, Generate Value From GenAI With ‘Small t’ Transformations, „MIT Sloan Management Review” 2025.