Dlaczego tyle wdrożeń AI zawodzi (i co z tym zrobić)

Najczęstszy błąd to traktowanie AI jak wtyczki. Agentowe podejście do AI (agentic AI) sugeruje coś odwrotnego: zaczynasz od przeprojektowania procesu (kto/co decyduje, jakie dane, jakie wyjątki), a dopiero potem „wpinasz" agenta, który monitoruje, wyzwala działania, domyka wątki i pracuje w przepływie zadań, nie obok niego. Taki projekt daje wartość trudną do skopiowania, bo odzwierciedla logikę Twojej firmy, a nie katalog funkcji dostawcy. Innymi słowy: mniej „copilota do wszystkiego", więcej wąskich, krytycznych przepływów z jasno zdefiniowaną odpowiedzialnością człowieka.

Dane kontra narracja: jak jest z adopcją i budżetami

Przybywa organizacji, które próbują. W Australii 40% MŚP już korzysta z AI (i ta liczba rośnie), a niewiedza spada z kwartału na kwartał. Globalnie wydatki na AI i genAI również rosną: IDC szacuje 69,1 mld USD na genAI w 2025 r. To jednak podkreśla tylko skalę — nie gwarancję zwrotu. Porzucenia projektów (42% firm) i brak wpływu na EBIT w większości organizacji pokazują, że sam zakup narzędzi nie wystarczy.

Playbook: jak zbudować ROI z AI zamiast „AI dla AI"

• Zacznij od procesu, nie od demo. Wytypuj 1–2 przepływy o dużym wolumenie i powtarzalności (np. obsługa zapytań wewnętrznych, przygotowanie materiałów dla zarządu) i opisz wyjątki, dane wejściowe, kryteria jakości.
• Dopasuj agenta do pracy, nie odwrotnie. „Pudełkowe" agentki w pakietach biurowych są świetne na start, ale przewaga rodzi się z agentów szytych pod Twój proces i dane.
• Mierz przyrost, nie tylko użycie. Obok metryk aktywności (ile zapytań, ile streszczeń) trzymaj „twarde" KPI: skrócenie czasu realizacji, mniej błędów, krótszy cykl akceptacji, mniej przestojów.
• Zarządzaj zmianą. Szkolenia, standardy promptów, polityki odpowiedzialnego użycia, ścieżka eskalacji „AI → człowiek" i audyty jakości to elementy, które chronią projekt przed „pierwszym zachwytem i drugą falą zwątpienia".

Przykłady: AI w komunikacji wewnętrznej (co już dziś działa)

KT (telekom) wdrożył Microsoft 365 Copilot: pracownicy szybciej porządkują harmonogramy, streszczają wątki mailowe, przeszukują dokumenty wewnętrzne, a nowi szybciej „łapią" rolę. To klasyczny, „prozaiczny", ale skalowalny efekt: mniej czasu na szukanie informacji, więcej na decyzje.

Cintas zbudował wewnętrzne centrum wiedzy na Vertex AI Search, by zespoły wsparcia i sprzedaży szybciej znajdowały odpowiedzi. Taki hub przekłada się na spójność komunikacji i mniej „chaos-maili" do wszystkich.

DBS Bank wprowadził asystenta dla konsultantów; cel: –20% czasu obsługi dzięki szybszemu dostępowi do polityk i procedur. To blisko komunikacji operacyjnej: jedno źródło prawdy + streszczenia.

W skrócie

Wykorzystanie AI w firmie daje zwrot wtedy, gdy porzucasz „gadżetowe" myślenie i przeprojektowujesz proces pod konkretnego agenta: wąski cel, właściwe dane, jasna rola człowieka i mierniki przyrostu, nie tylko użycia. Dane rynkowe pokazują wysoki poziom adopcji, ale też brak przełożenia na wynik i liczne porzucenia — to sygnał, by inwestować w agentic AI do realnych przepływów pracy (np. komunikacja wewnętrzna: streszczenia wątków, wyszukiwarka polityk, hub wiedzy), a nie w „AI do wszystkiego". Tylko wtedy ROI z AI wyjdzie poza slajdy.

Czy „wszyscy już mają AI", więc my też musimy?

Warto mieć, ale po coś. Statystyki pokazują adopcję, lecz brak bottom-line impact u większości firm. Zacznij od jednego procesu, gdzie tydzień w tydzień tracisz czas i pieniądze.

Dlaczego tyle projektów AI kończy się porzuceniem?

Bo wdraża się narzędzie bez zmiany sposobu pracy. Gdy projekt nie „wchodzi" w procesy i dane, ląduje w szufladzie (stąd 42% porzuceń).

Czy kupić „gotowego copilota", czy budować własne rozwiązanie?

Zacznij od gotowca, żeby zobaczyć, co „zjada" najwięcej czasu. Przewagę uzyskasz, gdy podszyjesz agenta pod swoje dane i proces (agentic AI).

Jakie zastosowania w komunikacji wewnętrznej dają szybki zwrot?

Automatyczne streszczenia wątków e-mail, wyszukiwarka polityk i procedur, hub wiedzy dla wsparcia/sprzedaży — wszystko, co redukuje szum informacyjny i opóźnienia decyzyjne. To przykłady, które już działają w dużych firmach.