Polskie firmy kupują AI, ale nie wiedzą, jak z niej korzystać

Posiadanie licencji na narzędzia AI to dopiero początek drogi - samo ich kupno nie przekłada się automatycznie na realne korzyści. Właśnie to pokazuje raport AI Ready. Droga do Autonomicznej Firmy, przygotowany przez SAP Polska. W sierpniu tego roku w badaniu wzięło udział 411 menedżerów odpowiedzialnych za wydatki na IT, z firm zatrudniających minimum 50 osób, które wdrożyły już co najmniej jedno rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji.

Strategia na papierze, rzeczywistość inna

70 proc. ankietowanych deklaruje, że wykorzystanie AI stanowi element strategii rozwoju ich organizacji. W praktyce pełne wdrożenie potwierdza 59 proc. menedżerów, jednak co trzeci respondent (34 proc.) dostrzega zjawisko AI fatigue - czyli wygasanie pierwotnego zapału do nowych technologii. Problemem pozostają też martwe subskrypcje, na które wskazuje aż 39 proc. badanych: firma płaci za dostęp do narzędzi, lecz realnie korzysta z nich garstka pracowników.

Być może pracownicy obawiają się, że wygenerują dodatkowy koszt dla pracodawcy. A może boją się o własne zatrudnienie: jeśli pokażą, że robotę może za nich wykonać AI, to po co utrzymywać stanowisko dla człowieka?

Marcin Demkiw, szef sprzedaży w polskim oddziale SAP

SAP oferuje własnego asystenta o nazwie Joule, który działa w ramach aplikacji biznesowych z ekosystemu SAP i potrafi reagować na konkretne zapytania użytkowników. Demkiw dzieli tego typu rozwiązania na trzy poziomy zaawansowania:

• Chatbot: prowadzenie rozmowy i odpowiadanie na pytania z uwzględnieniem kontekstu firmy.
• Pomoc analityczna: wsparcie decyzji na podstawie firmowych danych.
• Wykonywanie działań (za pomocą agentów) w wizji autonomicznego przedsiębiorstwa.

Działamy w modelu konsumpcyjnym, więc widzimy, jak z AI korzystają nasi klienci. Na razie jest tego niewiele.

Marcin Demkiw

Jak firmy weryfikują efekty swoich wdrożeń? Najpopularniejszym wskaźnikiem jest oszczędność czasu pracy (41 proc.) oraz skrócenie czasu trwania procesów (39 proc.). Po 32 proc. respondentów patrzy na oszczędności finansowe i redukcję liczby błędów. Poziom adopcji narzędzi w zespole śledzi 31 proc. firm, a subiektywne opinie pracowników bierze pod uwagę 29 proc. Rzeczywisty zwrot z inwestycji - czyli zestawienie kosztów z oszczędnościami lub dodatkowymi przychodami - liczy zaledwie 28 proc. organizacji, a wzrost wolumenu wykonanej pracy monitoruje 26 proc. Oznacza to, że większość firm inwestuje w AI bez dokładnego rachunku opłacalności.

Zdaniem Demkiwa liczenie oszczędności nie powinno ograniczać się wyłącznie do samej technologii.

Dzięki AI mogę wyprodukować mnóstwo analiz i raportów, ale czy przełożą się one na jakość końcowego produktu? Jeśli tak, to co zrobię z zaoszczędzonym czasem? A może przez to, że produkuję więcej tekstu, to wręcz spowalniam proces?

Marcin Demkiw

Śmieci na wejściu, śmieci na wyjściu

55 proc. menedżerów twierdzi, że rozproszenie danych w ich organizacji ogranicza pełne wykorzystanie potencjału sztucznej inteligencji. Z kolei 52 proc. przyznaje, że poszczególne działy w ich firmach funkcjonują jak odrębne wyspy, a brak integracji danych utrudnia współpracę między zespołami.

Łączenie danych z różnych źródeł to najtrudniejszy typ projektu w IT. A jednocześnie spółki rosnące organicznie naturalnie tworzą silosy na poziomie departamentów. To nie służy wprowadzaniu nowych technologii, które tymi danymi się karmią.

Marcin Demkiw

Brak spójności danych w skali całej organizacji to jedna z poważniejszych przeszkód we wdrażaniu AI, jednak najczęściej wymienianą barierą pozostaje bezpieczeństwo - obawy o wyciek informacji oraz niejasne regulacje prawne wskazuje 37 proc. badanych. Na drugim miejscu plasuje się czynnik ludzki: nieufność zespołów wobec algorytmów podaje 33 proc. respondentów. Kolejne miejsca zajmują ograniczenia prawne (24 proc.), niedostatek kompetencji i szkoleń (21 proc.) oraz brak strategii i poparcia zarządu (20 proc.). Rzadziej wskazywano ograniczenia budżetowe (19 proc.), trudność w udowodnieniu opłacalności (18 proc.) oraz chaos w danych i procesach (15 proc.).

Te bariery sprzyjają rozwojowi nieformalnego, niekontrolowanego korzystania z AI w firmach.

Shadow AI jako realne zagrożenie

38 proc. menedżerów zaobserwowało, że pracownicy sięgają po prywatne narzędzia AI w celach służbowych, a 34 proc. zauważyło przypadki wklejania poufnych danych do niezatwierdzonych aplikacji. To zjawisko znane jako Shadow AI, czyli korzystanie ze sztucznej inteligencji poza wiedzą i kontrolą działów IT. Jego źródłem jest najczęściej zwykła niewiedza - po 34 proc. ankietowanych wskazało brak świadomości zespołów co do ryzyk związanych z niezatwierdzonymi narzędziami oraz zbyt powolne procedury wewnętrzne.

Rolą pracodawcy jest pokazanie pracownikom, że nie można wrzucać korporacyjnych dokumentów do publicznie dostępnych AI, bo w dłuższej perspektywie może to doprowadzić do utraty przewagi konkurencyjnej. Firmie będzie trudniej działać na rynku.

Marcin Demkiw

Obawy o redukcję zatrudnienia stanowią dziś jeden z centralnych wątków dyskusji o wdrażaniu sztucznej inteligencji w biznesie.

54 proc. menedżerów spodziewa się, że agenci AI ograniczą liczbę etatów

Ten niepokój jest wyraźniejszy wśród dużych przedsiębiorstw oraz w sektorze finansowym. Jeszcze powszechniejsze jest przekonanie o rosnącej presji na wydajność - 56 proc. badanych sądzi, że wdrożenia AI doprowadzą do sytuacji, w której pracownicy będą musieli realizować więcej zadań w tym samym czasie. Rodzi to dodatkowe wątpliwości dotyczące praktycznego wykorzystania agentów w organizacjach.

Ludzie z natury unikają nużącej pracy, więc z otwartymi ramionami powitają agentów, którym oddelegują nudne zadania. Jednak jeśli agent popełni błąd, to odpowiedzialność spadnie na człowieka. Spójrzmy na proces księgowości. Czy księgowa chce cały dzień uzupełniać ręcznie dane z faktur kontrahentów? Oczywiście że nie. Dziś obsługuje pewnie kilkadziesiąt faktur dziennie. Agent zrobi ich tysiące. Jednak na koniec to człowiek musi podjąć decyzję o przelewie w oparciu o fakturę przeanalizowaną przez agenta. Księgowa jej nie widziała, a jednocześnie musi zatwierdzić przelew na miliony złotych.

Marcin Demkiw

Niezbędne staje się więc precyzyjne sterowanie działaniem agentów i wyznaczanie granic ich autonomii, tak by uniknąć pomyłek, na przykład błędnie zrealizowanych przelewów.

Rzeczywistość wdrożeń bywa jednak mniej efektowna niż zapowiedzi dostawców. 49 proc. menedżerów przyznaje, że wprowadzanie AI w ich działach przebiega wolniej niż pierwotnie zakładano i na razie nie zmienia fundamentalnie sposobu pracy zespołów. Częściową odpowiedzią na ten problem mają być szkolenia, które prowadzi już większość firm.

Koniec z gromadzeniem narzędzi, czas na mądre ich wykorzystanie

O sukcesie wdrożenia nie decyduje liczba wykupionych subskrypcji, lecz stopień ich faktycznej adopcji oraz realne oszczędności, jakie przynoszą.

Jak przy okazji każdej nowości, tak i w przypadku AI, klienci pytają o korzyść biznesową. Bez tego nie ma mowy o inwestycji. My budujemy nasze najlepsze praktyki na podstawie 50 lat doświadczenia w prowadzeniu procesów i budowaniu aplikacji dla największych firm na świecie. Dzięki temu wiemy, jak automatyzować zadania i implementować autonomicznych agentów.

Marcin Demkiw

Dojrzałość do funkcjonowania jako autonomiczna firma wymaga uporządkowanych procesów, danych wolnych od silosów, przejrzystych zasad korzystania z narzędzi oraz pozytywnych doświadczeń pracowników z technologią, którą już posiadają. Polskim przedsiębiorstwom wciąż wiele brakuje w tym zakresie, skoro część z nich nadal zastanawia się nad decyzją o migracji do chmury.