Nowy raport MIT pokazuje ciemną stronę generatywnej AI w biznesie. Choć firmy inwestują miliardy w pilotaże, 95% z nich nie przynosi oczekiwanych rezultatów. Badanie wskazuje, iż problemem nie są modele, ale sposób ich wdrażania i brak dostosowania do realnych procesów organizacji.
Fiasko większości wdrożeń AI
Generatywna sztuczna inteligencja miała być katalizatorem gwałtownego wzrostu przychodów w biznesie, ale rzeczywistość okazuje się znacznie mniej spektakularna. Z raportu The GenAI Divide: State of AI in Business 2025, opracowanego przez inicjatywę NANDA przy Massachusetts Institute of Technology (MIT), wynika, iż aż 95% firmowych projektów pilotażowych kończy się porażką. Jedynie 5% badanych wdrożeń przełożyło się na realne przyspieszenie wzrostu przychodów.
Badanie obejmowało 150 wywiadów z liderami, ankietę wśród 350 pracowników oraz analizę 300 publicznych wdrożeń AI. Wyniki pokazują wyraźny podział, a nieliczne sukcesy odnoszą głównie młode startupy, które koncentrują się na jednym konkretnym problemie i gwałtownie wprowadzają praktyczne rozwiązania.
„Startupy prowadzone przez 19- czy 20-latków potrafią w rok zwiększyć przychody od zera do 20 mln USD” – podkreślił Aditya Challapally, główny autor raportu.
„Kluczowe jest skupienie na jednej bolączce i mądre partnerstwa z większymi firmami”
Dlaczego korporacjom się nie udaje?
MIT wskazuje, iż przyczyną niepowodzeń nie jest jakość modeli AI, ale „luka wdrożeniowa”. Narzędzia takie jak ChatGPT świetnie sprawdzają się indywidualnie dzięki elastyczności, ale w przedsiębiorstwach gwałtownie się „zacinają”, ponieważ nie adaptują się do złożonych procesów i workflow.
Ponad połowa firmowych budżetów na generatywną AI trafia do działów sprzedaży i marketingu, choć największe zwroty MIT odnotował w obszarze back office – przy automatyzacji procesów administracyjnych, redukcji kosztów outsourcingu czy eliminacji zewnętrznych agencji.
Co ciekawe, badanie pokazuje też znaczącą różnicę w skuteczności w zależności od strategii wdrożenia. Firmy kupujące gotowe rozwiązania od wyspecjalizowanych dostawców osiągają sukces w 67% przypadków. Tymczasem samodzielne budowanie systemów AI kończy się powodzeniem tylko w jednej trzeciej prób.
Cichy wpływ na rynek pracy
Choć raport nie wskazuje na masowe zwolnienia, to już teraz widać, iż AI zmienia strukturę zatrudnienia. Największe przetasowania zachodzą w obsłudze klienta i w administracji. Zamiast zwalniać, firmy po prostu nie zastępują odchodzących pracowników, co stopniowo ogranicza zatrudnienie w rolach uznawanych dotąd za „niskowartościowe”.
MIT zwraca też uwagę na zjawisko „shadow AI”, czyli nieautoryzowanego używania narzędzi pokroju ChatGPT przez pracowników. Z jednej strony zwiększa to produktywność, z drugiej rodzi ryzyka związane z bezpieczeństwem danych i zgodnością z regulacjami.
Co dalej z AI w biznesie?
Najbardziej zaawansowane organizacje eksperymentują już z agentowymi systemami AI, które potrafią uczyć się, zapamiętywać i działać w ramach określonych granic. To kolejny krok po generatywnej AI, dający nadzieję na bardziej autonomiczne i efektywne rozwiązania w przedsiębiorstwach.
Według ekspertów, firmy chcące uniknąć fiaska powinny inwestować nie tylko w same narzędzia, ale także w przygotowanie menedżerów liniowych do ich skutecznego wdrażania. najważniejsze będzie także wybieranie rozwiązań, które nie tylko generują treści, ale integrują się z procesami i ewoluują wraz z organizacją.
