Chcemy AI teraz. Ale czy naprawdę wiemy, do czego? 

Pewien komiks rozprzestrzenił się kilka tygodni temu i zwrócił moją uwagę. Mały pluszowy stworki pyta: „Kim jesteśmy?”. A inni odpowiadają: „Dyrektorami generalnymi!”. „Czego chcemy?”. Odpowiadają: „IA!”. „Inteligencji sztucznej do czego?”. Odpowiadają: „Nie wiemy!”. „Ale kiedy chcemy?”. A odpowiadają: „Teraz!”.

Ten żart doskonale odzwierciedla rzeczywistość, nie tylko tego, co widzimy na co dzień, ale także tego, co wynika z raportu „The GenAI Divide: Stan AI w biznesie 2025”, opublikowanego przez inicjatywę Networked AI Agents in Decentralized Architecture (NANDA, czyli agenci AI w sieciach w architekturze rozproszonej) MIT w Stanach Zjednoczonych.

Badanie wykazuje, że mimo iż generatywna IA obiecuje zwiększenie sprawności, rozwiązywanie problemów i nawet rentowność w świecie korporacyjnym, większość inicjatyw wciąż nie osiągnęła wysokiego poziomu sukcesu. 

Raport wskazuje, że zaledwie około 5% z pilotażowych programów AI odnotowało znaczący wzrost przychodów. Większość inicjatyw utknęła w miejscu, co nie przyniosło mierzalnego wpływu na zyski ani straty. 

W rozmowie z magazynem Fortune, główna autorka raportu i współpracownica projektu NANDA MIT, Aditya Challapally, wyjaśniła, które programy pilotażowe dużych firm i młodszych startupów wyróżniły się w ciągu ostatnich lat dzięki sztucznej inteligencji generatywnej. „Wybierają problem, skutecznie go rozwiązują i nawiązują inteligentne partnerstwa z przedsiębiorstwami, które wykorzystują ich narzędzia”, dodała. 

W przypadku 95% firm uwzględnionych w raporcie, sama implementacja rozwiązania z wykorzystaniem generatywnej sztucznej inteligencji nie wystarczyła. Istotny problem nie leżał w jakości modeli i narzędzi, lecz w „braku wiedzy". 

Tekst magazynu Fortune wskazuje, że choć menedżerowie obwiniają regulacje lub wydajność modelu, badanie MIT wskazuje na braki w integracji biznesowej. 

Oznacza to, że rozwiązanie AI istnieje, ale napotkano problemy w codziennej pracy pozostałych elementów tego procesu: ludzi. 

Narzędzia o bardziej ogólnym zastosowaniu, takie jak ChatGPT, są doskonałe dla jednostek ze względu na swoją elastyczność, ale nie są cudownym rozwiązaniem w zastosowaniach biznesowych, ponieważ nie uczą się ani nie dostosowują do przepływów pracy – wyjaśnił Challapally.

Mówiłem o tym w kilku wykładach i rozmowach. Narzędzia AI to doskonałe wsparcie, ale nie skrót. IA świetnie przyspiesza testy, udoskonala pomysły, weryfikuje dane lub wykonuje nawet złożone zadanie, jakby opanowała dedykowany program lub aplikację.

Jak wskazał raport: firmy, które dobrze wybrały agenta AI, wybrały problem lub punkt tarcia i udało im się rozwiązać lub przynajmniej przyspieszyć ten proces, co naturalnie doprowadziło do wzrostu produktywności i rentowności.

Dobre pytanie do zadania, zanim dołączymy do chóru "Chcemy AI we wszystkim teraz", brzmi: jakie narzędzia i rozwiązania są dostępne, które mogą pomóc w zaspokojeniu potrzeb firmy? 

Może się zdarzyć, że jeszcze nie istnieją gotowe produkty i aplikacje dla wielkich problemów. Jednak jeśli uda ci się przyspieszyć jakiś proces lub dać mocniejsze podstawy do podejmowania lepszych decyzji przez Twoich pracowników, będzie to w tej chwili najlepsze wsparcie AI dla Twojej firmy. 

Ostateczna decyzja jest zawsze ludzka, włącznie z określeniem, do jakiego stopnia sztuczna inteligencja będzie pomocna. I tak jak każda technologia, znajdujemy się teraz w fazie rozwoju i doskonalenia. Dlatego Twoja decyzja może się też zmienić w ciągu sześciu miesięcy.

Henrique Calandra Jest założycielem WallJobs, brazylijskiej firmy technologicznej oferującej zautomatyzowane rozwiązania dla umów stażowych, autorem książki „Sztuczna inteligencja generatywna dla początkujących”, kolumnistą ABStartups i prelegentem na dużych ekosystemach, takich jak InovaBRA i Distrito.