Jak firmy skutecznie skalują sztuczną inteligencję
Większość przedsiębiorstw wciąż nie potrafi przejść od fazy eksperymentów z AI do skutecznego wdrożenia na szeroką skalę. Tylko 8% firm uznano za liderów, którzy wdrożyli wiele strategicznych inicjatyw AI. Dla pozostałych 92% barierą są rozproszone działania, brak przygotowanej infrastruktury oraz niedostateczna dojrzałość kompetencyjna zespołów.
Znaczenie strategii rozwoju talentów
Rozwój kompetencji zespołu okazał się ważniejszy niż poziom inwestycji technologicznych. Firmy uznane za liderów czterokrotnie lepiej zarządzają talentami i dwa razy częściej wdrażają ustrukturyzowane programy szkoleniowe. Kluczowe znaczenie ma również dostosowanie kultury organizacyjnej do pracy z AI.
Fundamenty danych jako warunek skalowania
Niedojrzała infrastruktura danych jest najczęściej wskazywaną przeszkodą w skalowaniu AI. 70% firm zdaje sobie sprawę z konieczności wzmocnienia fundamentów danych, ale tylko liderzy rozwijają zaawansowane rozwiązania jak retrieval-augmented generation (RAG) czy knowledge graphs. Umiejętność integracji różnych źródeł danych, w tym danych syntetycznych, jest kolejnym wyróżnikiem.
Ukierunkowane inwestycje przynoszą większe zyski
Skupienie się na kilku kluczowych zastosowaniach AI zapewnia lepszy zwrot z inwestycji niż próba szerokiego wdrożenia. Liderzy koncentrują się na tzw. strategicznych zakładach, czyli długoterminowych inwestycjach w krytyczne procesy firmy, co pozwala osiągać wyniki przewyższające prognozy.
Odpowiedzialne AI jako czynnik wzrostu
Dojrzałe podejście do odpowiedzialności w AI przekłada się nie tylko na zgodność z przepisami, ale i wzrost zaufania klientów, poprawę jakości produktów oraz efektywniejsze pozyskiwanie talentów. Zamiast ograniczać się do list kontrolnych, liderzy integrują zasady Responsible AI bezpośrednio z procesem rozwoju technologii.
Nowa architektura agentowa zmienia reguły gry
Liderzy coraz częściej wdrażają agentic AI – sieci autonomicznych agentów AI, które samodzielnie zarządzają całymi procesami. Takie podejście pozwala osiągnąć większą produktywność i redukcję kosztów dzięki inteligentnej współpracy pomiędzy systemami AI, dostosowanej do specyfiki danej branży.
Raport pokazuje, że organizacje wdrażające rekomendacje liderów mogą liczyć na znaczące korzyści: wzrost produktywności o 13%, przychodów o 12%, poprawę doświadczenia klienta o 11% i redukcję kosztów także o 11% w ciągu 18 miesięcy. Sukces wymaga jednak wyjścia poza testy i stworzenia świadomej strategii AI obejmującej ludzi, dane i cele biznesowe.
