Największe błędy przy wdrażaniu AI
Wdrażanie sztucznej inteligencji w firmie to jak randka w ciemno – może skończyć się romantyczną kolacją przy świecach, a może wylądowaniem w rowie z gównianym makijażem. Niestety, większość przedsiębiorstw wybiera tę drugą opcję, bo popełnia te same, przewidywalne błędy. Oto lista grzechów głównych przy implementacji AI, które obserwuję wśród startupów i korporacji. Uczcie się na cudzych błędach – mojej firmy też.
1. „AI to magia, która naprawi wszystko” – czyli wiara w technologicznego mesjasza
Pierwszy błąd to traktowanie AI jak szwajcarskiego scyzoryka – uniwersalnego narzędzia do wszystkiego. Prawda? AI to drogi, skomplikowany młotek, a większość Twoich problemów to nie gwoździe, tylko np. kwestie kultury organizacyjnej.
- Przykład z życia: Firma X wydała 2 mln $ na system rekomendacyjny AI, żeby zwiększyć sprzedaż. Tylko zapomnieli, że ich główny problem to fatalna jakość produktu i obsługa klienta. AI polecało śmieci – tylko szybciej i drożej.
- Rozwiązanie: Zaczynaj od diagnozy – czy AI naprawdę rozwiązuje kluczowy problem? Jeśli odpowiedź brzmi „nie wiem”, to znaczy, że nie wiesz też, po co to robisz.
2. „Kupimy gotowca i będzie git” – czyli iluzja plug-and-play
Wierzysz, że wystarczy wykupić subskrypcję ChatGPT Enterprise i Twoja firma nagle stanie się „AI-driven”? Śmieszny jesteś. To jak kupienie Ferrari i oczekiwanie, że samo będzie jeździć po torze Monako – bez kierowcy, mechaników i paliwa.
| Co myślisz, że kupujesz | Co kupujesz naprawdę |
|---|---|
| Gotowe rozwiązanie | Drogą zabawkę wymagającą dostosowania |
| Automatyczny sukces | Kolejny projekt IT do zarządzania |
| Technologię przyszłości | Koszmar integracyjny z legacy systemami |
Dlaczego to nie działa?
Bo każda firma ma unikalne procesy, dane i kulturę pracy. Gotowe rozwiązania wymagają zawsze minimum 50% dostosowania – a to właśnie ta część, o której zapominasz w budżecie.
3. „Nie potrzebujemy danych, mamy AI” – czyli budowanie domu od dachu
Najczęstszy błąd techniczny? Implementacja AI w firmie, gdzie:
- Dane są rozproszone w 15 systemach
- Jakość danych jest taka, że Excel się czerwieni
- Nikt nie wie, kto jest właścicielem danych
AI bez danych to jak Ferrari bez kół – ładnie wygląda, ale do niczego się nie nadaje. Zanim zainwestujesz w model, zainwestuj w:
- Integrację danych
- Procesy zarządzania jakością
- Governance (tak, to nudne, ale konieczne)
4. „Wdrożymy AI, a potem się nauczymy” – czyli strategia „jakoś to będzie”
Najbardziej lubię rozmowy z CEO, którzy mówią: „AI to strategiczny priorytet”, a potem okazuje się, że:
- Nie mają dedykowanego budżetu
- Nie przeszkolili zespołów
- Nie zmienili procesów
- Nie przygotowali infrastruktury
To nie jest strategia, to życzeniowe myślenie. AI wymaga takiego samego zarządzania zmianą jak każda inna transformacja – szkoleń, komunikacji, testów i cierpliwości.
Jak powinna wyglądać prawdziwa strategia AI?
Prosty framework, który stosujemy w NexTech:
- Ocena dojrzałości – czy mamy dane, kompetencje, infrastrukturę?
- Proof of Concept – mały, kontrolowany eksperyment
- Szkolenia – zanim wdrożysz, naucz ludzi
- Pilotaż – test na jednym dziale/procesie
- Skalowanie – tylko jeśli pilotaż dał ROI
5. „AI zastąpi ludzi” – czyli paranoja i brak transparentności
Najgorsze, co możesz zrobić, to wdrożyć AI po cichu, budując atmosferę strachu w zespole. Ludzie nie boją się technologii – boją się utraty pracy i braku kontroli.
Historia z mojego podwórka: W 2021 testowaliśmy automatyzację części procesów HR. Zamiast ogłaszać „AI zastąpi rekruterów”, zrobiliśmy:
- Warsztaty wyjaśniające, jak AI będzie wspierać (nie zastępować) zespół
- Demo pokazujące dokładnie, co system robi
- Szkolenia z nowych kompetencji potrzebnych w erze AI
Rezultat? Zespół sam zgłaszał pomysły na usprawnienia, zamiast sabotować projekt.
6. „Licencja Enterprise = bezpieczeństwo” – czyli lekceważenie ryzyk
Większość firm traktuje bezpieczeństwo AI jak hashtag #thoughtsAndPrayers – dużo mówi, mało robi. Tymczasem ryzyka są realne:
- Wycieki danych przez LLM-y
- Decyzje dyskryminujące przez bias w modelach
- Naruszenia compliance (GDPR, regulacje branżowe)
Prawda przykra jak poniedziałek rano: Większość dostawców AI nie gwarantuje pełnej zgodności z RODO. Używając ChatGPT do przetwarzania danych osobowych, możesz łamać prawo i nawet o tym nie wiedzieć.
Jak minimalizować ryzyko?
- Audyt dostawcy pod kątem compliance
- Polityka użycia AI w firmie
- Szyfrowanie/anonymizacja danych wrażliwych
- Ludzka weryfikacja kluczowych decyzji AI
7. „Nie mierzymy ROI, to przecież przyszłość” – czyli inwestycja w modę
Najbardziej irytujące zdanie w biznesie: „Musimy mieć AI, bo konkurencja ma”. To nie jest argument, to przejaw stadnego instynktu i braku strategii.
AI to nie cel, tylko narzędzie. Każda inwestycja powinna mieć:
- Jasno zdefiniowane KPI przed startem
- System pomiaru efektów
- Określony horyzont czasowy na ocenę
- Plan wycofania, jeśli nie działa
Prawda: 70% projektów AI nie zwraca się w pierwotnie zakładanym czasie. Dlaczego? Bo nikt nie sprawdza, czy w ogóle powinny.
Podsumowanie: Jak nie wpaść w te pułapki?
Podsumowując tę litanię błędów, oto moje rady dla każdego, kto myśli o AI:
- Zacznij od problemu, nie od technologii – jeśli nie wiesz, co chcesz poprawić, AI nie pomoże
- Przygotuj fundamenty – dane, procesy, kompetencje
- Zarządzaj zmianą – technologia to 20% sukcesu, 80% to ludzie
- Mierz efekty – inwestuj w to, co działa, porzucaj ślepe uliczki
- Bądź odpowiedzialny – etyka i bezpieczeństwo to nie modne hasła, ale konieczność
AI to potężne narzędzie, ale jak każda technologia – może być użyte dobrze lub źle. Wybór należy do Ciebie. A jeśli już popełnisz któryś z tych błędów? Witaj w klubie. Ważne, żebyś przynajmniej wiedział, że płacisz za lekcję, a nie bezmyślnie powtarzał błędy innych.
Related Articles:
Cześć, jestem Tomasz Nowak – CEO i współzałożyciel NexTech Solutions, globalnego startupu technologicznego, który z 3-osobowego zespołu rozrósł się do ponad 200 pracowników w 7 krajach.
Kim jestem?
Mam 35 lat i od 12 lat działam w branży technologicznej, w tym od 5 lat jako CEO. Z wykształcenia jestem magistrem informatyki (Politechnika Warszawska), ukończyłem również MBA na INSEAD, ale moim prawdziwym uniwersytetem był proces budowania firmy od zera do globalnego zasięgu.
Wierzę w podejmowanie decyzji w oparciu o dane, nie intuicję. Cenię sobie bezpośrednią komunikację i transparentność – zarówno w relacjach z zespołem, jak i na tym blogu. Jestem pragmatycznym wizjonerem – potrafię marzyć o wielkich rzeczach, ale zawsze z planem realizacji w ręku.
Moje wartości
- Transparentność i uczciwość – fundamenty każdego trwałego biznesu
- Innowacyjność – nie jako modne hasło, ale codzienna praktyka
- Kultura organizacyjna oparta na odpowiedzialności i autonomii
- Rozwój pracowników jako klucz do sukcesu firmy
- Globalne myślenie od pierwszego dnia działalności
Poza biznesem
Wstaję codziennie o 5:30, by zacząć dzień od medytacji i treningu. Mimo intensywnego grafiku (ponad 50 lotów biznesowych rocznie), staram się utrzymywać work-life balance. Biegam w triatlonach, gram w tenisa i jestem aktywnym mentorem dla młodych przedsiębiorców.
Najważniejsza rola w moim życiu? Ojciec dwójki dzieci, dla których staram się być obecny mimo wymagającego biznesu.
Dlaczego ten blog?
„Strona Szefa” to moja przestrzeń do dzielenia się praktyczną wiedzą z zakresu zarządzania i budowania globalnego biznesu. Bez korporacyjnego żargonu, bez pustych frazesów, za to z konkretnymi przykładami i danymi.
Piszę zarówno o sukcesach, jak i porażkach – bo to z tych drugich płyną najcenniejsze lekcje. Jak mawiamy w zespole: „Nie ma nieudanych projektów, są tylko eksperymenty z nieoczekiwanymi rezultatami.”
Jeśli szukasz praktycznej wiedzy o budowaniu startupu, zarządzaniu zespołem w szybko rosnącej firmie i skalowaniu biznesu na globalną skalę – jesteś we właściwym miejscu.
