O nowych technologiach mówi się praktycznie wszędzie. Nieustannie szczególnie głośno jest o sztucznej inteligencji. Coraz więcej firm decyduje się też na jej wdrożenie. Równolegle rośnie liczba projektów, które kończą się… niepowodzeniem. Nie dlatego, że AI nie działa, ale dlatego, że nie działa tak, jak powinna. Jaki jest tego powód i jak uniknąć najczęstszych błędów? W dzisiejszym artykule sprawdzam trzy pułapki, które mogą decydować o tym, czy wdrożenie AI w firmie przyniesie realną wartość.
Każdy system oparty o sztuczną inteligencję, niezależnie od tego, czy mówimy o dużych modelach językowych (LLM), systemach predykcyjnych, czy analizie obrazów – potrzebuje danych. To one są paliwem, bez którego nawet najbardziej zaawansowany algorytm nie zadziała.
W uproszczeniu system AI składa się z trzech warstw:
Jednym z najczęściej spotykanych błędów związanych z implementacją sztucznej inteligencji w biznesie jest niedoszacowanie problemu jakości danych. Często zakładamy, że „jakoś to będzie” – a później okazuje się, że dane są niepełne, niespójne lub całkowicie nieprzydatne.
Wyobraźmy sobie zakład produkcyjny, który chce wdrożyć AI w firmie i wykorzystać ją do analizy dokumentów w formacie PDF. Dokumentacja jest już w wersji elektronicznej – wystarczy ją ustrukturyzować i podpiąć do systemu. W tym przypadku przygotowanie danych jest stosunkowo proste i niskokosztowe.
Inaczej wygląda sytuacja, gdy firma chce analizować zużycie energii i identyfikować źródła strat. Tutaj potrzebne są:
Jeśli firma nie ma jeszcze infrastruktury pomiarowej albo dane są rozproszone i niespójne – koszt przygotowania rośnie wielokrotnie.
Wdrożenie AI w firmie to nie tylko kwestia algorytmów. To również umiejętność ich osadzenia w środowisku technologicznym. Sztuczna inteligencja musi wymieniać dane z systemami, które już działają, a czasem także dostarczać odpowiedzi z powrotem – np. do systemów MES, ERP lub narzędzi BI.
Jeśli dane są przechowywane w kilku systemach, do których sztuczna inteligencja nie ma dostępu przez jedno API lub wspólną bazę – trudno mówić o efektywnym wdrożeniu. W takich przypadkach warto sięgnąć po rozwiązania wspierające integrację:
Bez integracji AI może analizować tylko fragment rzeczywistości. A wówczas nie będzie skutecznie wspierać decyzji biznesowych.
AI w firmie powinno działać jak dobrze przetestowana maszyna. Tymczasem często jest traktowane jak eksperyment, który jakoś się powiedzie. Zamiast tego warto podejść do projektu jak do testowania hipotezy: ma ona sens dopiero wtedy, gdy da się ją sprawdzić.
Załóżmy, że firma chce zidentyfikować obszary nadmiernego zużycia energii, bazując na danych ze 100 czujników. Zamiast od razu podłączać cały system – lepiej zacząć od 5–10 punktów pomiarowych. Dzięki temu możemy:
Na tym etapie łatwiej jest poprawić błędy: zmienić źródło danych, ulepszyć model, poprawić integrację. Gdy problem zostanie wykryty dopiero po pełnym wdrożeniu – może być już za późno na korekty bez ponoszenia dużych kosztów.
Zdobądź bezpłatnie 5 rozdziałów książki!
Dołącz do biuletynu i zyskaj dostęp do 40% książki
„15 kroków do zakupu systemu informatycznego”.
Jednym z istotnych (ale często pomijanych) aspektów wdrażania AI w firmie jest wybór podejścia do danych. Mamy dwa główne scenariusze:
W praktyce pierwsza opcja jest zazwyczaj bezpieczniejsza i bardziej skalowalna. Standaryzacja umożliwia szybsze wdrażanie kolejnych projektów, lepszą kontrolę jakości i efektywniejszą diagnostykę.
Przykładowo – jeśli temperatura w jednej maszynie nazywana jest “Temp_A”, a w drugiej “TMP_B”, system może mieć trudność w analizie trendów. Dzięki standaryzacji – wszystko działa w jednym schemacie.
Wdrożenie sztucznej inteligencji w kadym biznesie to nie tylko kwestia technologii, ale przede wszystkim przygotowania organizacyjnego i strategicznego. Zbyt często projekty AI kończą się fiaskiem, bo pominięto kluczowe etapy.
Jak więc podejść do tematu, by zwiększyć szanse na sukces?
Sukces implementacji każdej nowej technologii nie zależy tylko od samego algorytmu, lecz od tego, jak przygotujemy dane, środowisko i cały proces wdrożeniowy. Przemyślane działania na starcie mogą pozwolić uniknąć kosztownych błędów i zbudować realną wartość biznesową.
Zdecydowanie – ale z głową. Wdrożenie sztucznej inteligencji nie rozwiąże wszystkich problemów. Nie zastąpi kompetencji zespołu. Ale dobrze zaimplementowana może wspierać i automatyzować procesy biznesowe, oszczędzać czas, ograniczać straty, a przede wszystkim – podpowiadać tam, gdzie człowiek nie ma czasu, żeby analizować każdy szczegół.
AI to nie czarna skrzynka. To narzędzie. A narzędzia działają tylko wtedy, gdy wiemy, jak ich używać.
Jeśli interesuje Cię temat wdrożeń AI w firmach, zapraszam na Digitalizuj.pl – videopodcast, w którym rozkładam na czynniki pierwsze prawdziwe wyzwania cyfrowej transformacji.
W najnowszym odcinku szerzej poruszam ten temat, analizując pułapki wdrożeniowe, które mogą na Ciebie czyhać.
Zobacz film
