AI miało odciążyć pracowników i napędzić zyski, tymczasem dla wielu firm stało się kosztowną iluzją postępu. Michał Zwyrtek o wielkiej ściemie sztucznej inteligencji, błędach liderów i o tym, dlaczego prawdziwa rewolucja zaczyna się nie w technologii, lecz w sposobie myślenia.
Wyobraź sobie typowe poniedziałkowe spotkanie zarządu. Prezes wchodzi do sali, rzuca na stół najnowszy numer branżowego magazynu i z błyskiem w oku ogłasza: „Musimy mieć AI. Konkurencja już to ma, my nie możemy zostać w tyle”. Dział IT przewraca oczami, księgowość blednie, a marketing zaciera ręce, planując kampanię o „inteligentnej przyszłości”. Pół roku później firma jest lżejsza o kilkaset tysięcy euro, system nie działa, a pracownicy po cichu wracają do swoich starych arkuszy w Excelu. Witajcie w świecie Wielkiej Ściemy AI, gdzie osiem na dziesięć firm wdraża technologię, ale tyle samo nie widzi z tego ani grosza zysku.
Paradoks: Kiedy praca staje się trudniejsza
Zacznijmy od brutalnej prawdy, o której rzadko mówi się na konferencjach technologicznych. Sztuczna inteligencja to bezprecedensowa siła transformacyjna, porównywalna z wynalezieniem silnika parowego czy Internetu. Jednak na obecnym etapie dla większości organizacji to po prostu kosztowna iluzja. Statystyki są bezlitosne: średni zwrot z inwestycji w projekty AI wynosi zaledwie 5,9 procent, podczas gdy typowe inwestycje kapitałowe dają prawie dwa razy tyle. Dlaczego tak się dzieje?
Wpadliśmy w pułapkę błędnego postrzegania produktywności. Powszechny przesąd głosi, że technologia jest po to, aby pracowało się lżej. Tymczasem jest dokładnie odwrotnie. AI automatyzuje tę łatwiejszą, przyjemniejszą część naszej pracy. To, co zostaje dla ludzi, to zadania trudniejsze, wymagające większego skupienia i wyższych kwalifikacji. Świetnie obrazuje to przykład z branży medycznej, gdzie wdrożenie dużych modeli językowych do odpowiadania na wiadomości pacjentów miało odciążyć lekarzy. Efekt? Zero oszczędności czasu. Lekarze musieli weryfikować odpowiedzi maszyny, co paradoksalnie zwiększyło ich obciążenie poznawcze. Mieli „lżej”, bo nie musieli pisać, ale nie pracowali szybciej. Pieniądze zostały utopione w komforcie, który nie przełożył się na wynik finansowy.
Cmentarzysko pilotów i pułapka “poziomego” AI
Większość firm, które ponoszą porażkę, popełnia ten sam grzech pierworodny: inwestuje w tak zwane „poziome AI”. Kupują asystentów dla pracowników, generatory obrazków czy chatboty, które oferują jedynie rozproszone korzyści. Owszem, Jan z marketingu napisze maila o pięć minut szybciej, a Anna z HR wygeneruje ładniejszą grafikę do ogłoszenia, ale dla rachunku zysków i strat całej korporacji są to wartości statystycznie nieistotne.
Prawdziwe pieniądze leżą w „pionowym AI” – głębokim wdrożeniu technologii w kluczowe procesy biznesowe, takie jak produkcja, logistyka czy finanse. Niestety, to właśnie tam 95 procent firm utyka w czymś, co eksperci nazywają „czyśćcem pilotów”. Mają setki prezentacji, dziesiątki testów, ale zero realnej zmiany w sposobie działania fabryki czy banku. Dzieje się tak, ponieważ próbujemy nałożyć nowoczesny silnik na stary, zardzewiały wóz. Automatyzujemy stare, często złe procesy, zamiast je fundamentalnie przeprojektować. Zautomatyzowany bałagan to wciąż bałagan, tyle że generowany znacznie szybciej.
Pamięć złotej rybki kontra Agentic AI
Kolejnym powodem, dla którego te szumne projekty upadają, jest natura dzisiejszych narzędzi. Większość popularnych modeli Generatywnej AI ma „pamięć złotej rybki”. Są to systemy reaktywne – czekają na polecenie, wykonują je i zapominają. To świetni asystenci do napisania wiersza na urodziny kolegi, ale fatalni partnerzy w biznesie.
Liderzy, czyli elitarne 5 procent firm, które faktycznie zarabiają na tej technologii, grają w zupełnie inną grę. Oni nie bawią się w chatboty, oni wdrażają Agentic AI. To systemy autonomiczne, które nie czekają na instrukcje, ale realizują cele. Wyobraź sobie różnicę: zwykłemu AI mówisz „napisz mi maila do klienta”. Agentowi AI mówisz „odzyskaj tego klienta”. Agent sam zaplanuje kroki, przeanalizuje historię w CRM, sprawdzi ostatnie zamówienia, zaproponuje ofertę i wyśle wiadomość. Tak działają systemy predykcyjne w General Electric, które same zamawiają serwis turbin, zanim te ulegną awarii, czy inteligentne urzędy w Gdańsku i Wrocławiu, gdzie boty realnie odciążają urzędników, a nie tylko udają rozmowę.
Ludzki czynnik, czyli kto się boi Skynetu
Technologia to jednak tylko wierzchołek góry lodowej. Prawdziwa bitwa o sukces rozgrywa się w głowach pracowników. Wdrażanie AI to w 80 procentach psychologia i socjologia, a tylko w 20 procentach informatyka. Twoi ludzie są przerażeni. Czytają nagłówki wieszczące koniec pracy jaką znają. Aż 67 procent pracowników obawia się utraty posady, a trzy razy więcej szeregowych pracowników niż liderów wierzy, że AI zastąpi ich w ciągu roku.
Jeśli zarząd traktuje wdrożenie sztucznej inteligencji jak instalację nowego pakietu Office, a nie jak potężną zmianę kulturową, projekt jest skazany na porażkę. Ludzie przechodzą przez klasyczną „krzywą żałoby” Kübler-Ross: od zaprzeczenia („to tylko zabawka”), przez gniew („to nie działa, chcą nas zwolnić”), aż po depresję („nie nauczę się tego”). Większość projektów umiera w „Dolinie Rozpaczy”, bo liderzy nie potrafią przeprowadzić zespołu na drugą stronę. Sukces wymaga lidera, który powie wprost: „AI cię nie zastąpi. Zastąpi cię inny człowiek, który potrafi korzystać z AI”.
Jak dołączyć do elity?
Co więc zrobić, by wydostać się z grupy 95 procent firm topiących budżety i dołączyć do zwycięskiej elity? Odpowiedź brzmi: przestań być innowatorem-hobbystą, a zacznij być pragmatycznym strategiem. Zamiast pytać „jak AI może poprawić to, co robimy”, zadaj pytanie „jak AI może pomóc nam robić to zupełnie inaczej”.
Nie próbuj dokręcać jednej śruby na maksa, wdrażając najdroższy model językowy, podczas gdy reszta kół – czyli dane, procesy i kultura organizacyjna – odpada. Transformacja musi być sekwencyjna. Zacznij od małych, bolesnych problemów. Znajdź ten jeden proces, który zabiera pracownikom godziny i jest nienawidzony, a potem oddaj go w ręce cyfrowego agenta.
Stawka jest gigantyczna. Globalny potencjał sztucznej inteligencji szacowany jest na 13 bilionów dolarów do 2030 roku. Żyjemy w czasach, gdy waluta zmienia się z ropy i energii na teraflopy mocy obliczeniowej. Polska, mimo braku systemowego wsparcia, ma tu niesamowitą kartę do rozegrania – nasi inżynierowie stanowią istotną część zespołów w takich gigantach jak OpenAI. Mamy talent, mamy potencjał, ale musimy przestać traktować AI jak magiczną różdżkę, a zacząć jak potężne narzędzie, które wymaga mądrego operatora. Wielka ściema kończy się tam, gdzie zaczyna się rzetelna praca u podstaw – na styku technologii, psychologii i twardego biznesu.
Autor: Michał Zwyrtek
