Od zachwytu do rachunku ekonomicznego
Przez ostatnie dwa lata rynek 偶y艂 logik膮, kt贸r膮 analitycy z艂o艣liwie ochrzcili mianem 鈥瀟okenmaxxingu鈥�, czyli im wi臋cej danych, mocy obliczeniowej i zapyta艅, tym lepiej. Bud偶ety p艂yn臋艂y szerokim strumieniem, bo nikt nie chcia艂 zosta膰 w tyle. Zarz膮dzaj膮cym zdawa艂o si臋, 偶e poziom wykorzystania token贸w prze艂o偶y si臋 na to, jak wiele proces贸w zostanie zautomatyzowanych. Z kolei automatyzacja nios艂a za sob膮 wizj臋 oszcz臋dno艣ci. Latem 2026 roku nastr贸j wyra藕nie si臋 zmieni艂. Liderzy biznesu przestali wyk艂ada膰 pieni膮dze bez realnej szansy zwrotu, a dostawcy du偶ych modeli, kt贸rzy jeszcze niedawno stanowili symbol nieograniczonego wzrostu, zacz臋li szykowa膰 si臋 do wej艣cia na gie艂d臋.
To klasyczny moment dojrzewania ka偶dej technologii. Najpierw jest fascynacja, potem gor膮czka inwestycji, a na ko艅cu przychodzi ch艂odna weryfikacja. Internet przeszed艂 to na pocz膮tku wieku, gdy p臋k艂a ba艅ka dotcom贸w. AI w艂a艣nie teraz wkracza w etap 鈥瀙oka偶 mi liczby鈥�.
95 procent, kt贸re znika bez 艣ladu
Wspomniany raport MIT to najzimniejszy prysznic ostatnich miesi臋cy. Badacze przeanalizowali 300 wdro偶e艅, przeprowadzili 150 wywiad贸w z liderami i ankiet臋 w艣r贸d 350 pracownik贸w. Wniosek? Tylko garstka projekt贸w realnie wp艂yn臋艂a na wynik finansowy firmy. Reszta ugrz臋z艂a gdzie艣 pomi臋dzy kolorow膮 prezentacj膮 a codziennym wykorzystaniem narz臋dzi.
Co ciekawe, przyczyn膮 nie by艂a z艂a technologia. Firmy najcz臋艣ciej kierowa艂y pieni膮dze tam, gdzie AI jest w stanie wnosi膰 warto艣膰, do dzia艂贸w marketingu i sprzeda偶y. Jednocze艣nie, jak pokazuj膮 badania, najwi臋kszy zwrot dawa艂a ma艂o spektakularna automatyzacja zaplecza. Okaza艂o si臋 te偶, 偶e rozwi膮zania kupowane od wyspecjalizowanych dostawc贸w przynosi艂y efekt mniej wi臋cej w dw贸ch przypadkach na trzy, a budowane samodzielnie a偶 trzykrotnie rzadziej. Innymi s艂owy rzecz ujmuj膮c, problem nie le偶a艂 w technologii, lecz w sposobie jej wdro偶enia.
Rewolucja tanio艣ci
W tle rozgrywa si臋 drugi dramat: gwa艂towny spadek cen. Nowe modele, w du偶ej mierze pochodz膮ce z Azji, oferuj膮 jako艣膰 por贸wnywaln膮 z liderami przy u艂amku koszt贸w. Zaprezentowany na prze艂omie maja i czerwca 2026 roku model MiniMax M3 dzi臋ki nowej architekturze potrafi obni偶y膰 koszt oblicze艅 nawet dwudziestokrotnie, a jego cennik zaczyna si臋 od kilkudziesi臋ciu cent贸w za milion token贸w.
Dla firm to zmiana regu艂 gry. Jeszcze niedawno zaawansowana AI by艂a jak taks贸wka na lotnisko, czyli wygodna, ale przy codziennym u偶yciu rujnuj膮ca bud偶et. Dzi艣 staje si臋 raczej biletem komunikacji miejskiej, kt贸ry jest tani, powszechny, dost臋pny dla ka偶dego.
Dlaczego 40 procent projekt贸w trafi do kosza
Od 2025 roku g艂o艣nym has艂em s膮 agenci AI, czyli systemy, kt贸re nie tylko odpowiadaj膮, lecz samodzielnie wykonuj膮 zadania. I tu pojawia si臋 ostrze偶enie, kt贸re powinno sp臋dza膰 sen z powiek zarz膮dom. Firma analityczna Gartner prognozuje, 偶e do ko艅ca 2027 roku ponad 40 procent projekt贸w opartych na agentach AI zostanie anulowanych z powodu rosn膮cych koszt贸w oraz niejasnej warto艣ci biznesowej.
To wyrok na wdro偶enia nap臋dzane mod膮, a nie potrzeb膮. Wiele firm buduje agenta AI tak, jak kupuje si臋 modny sprz臋t na si艂owni臋, czyli z entuzjazmem, kt贸ry paruje po trzech tygodniach. Najwi臋ksze ryzyko nie polega dzi艣 na tym, 偶e AI zawiedzie technicznie, lecz na tym, 偶e zostanie wdro偶ona bez pomys艂u i sensu biznesowego.
Nie narz臋dzie, lecz spos贸b pracy
Z perspektywy organizacji p艂ynie z tego jeden wniosek - przewag臋 zyskaj膮 nie te firmy, kt贸re maj膮 najwi臋cej narz臋dzi, ale te, kt贸re potrafi膮 zmieni膰 spos贸b pracy. Sztuczna inteligencja nie zast臋puje strategii, ona bezlito艣nie ujawnia jej jako艣膰. Tam, gdzie procesy s膮 chaotyczne, AI powi臋kszy chaos. Tam, gdzie s膮 przemy艣lane, AI ma szans臋 je wzmocni膰.
Dlatego firmy powinny dzi艣 zada膰 sobie mniej efektowne, ale wa偶niejsze pytania ni偶 鈥瀔t贸ry model wybra膰鈥�. Kt贸ry konkretny proces chcemy usprawni膰 i jak zmierzymy efekt? Czy nasi pracownicy potrafi膮 realnie u偶ywa膰 tych narz臋dzi w codziennej pracy, czy tylko widzieli je na prezentacji? Bo samo szkolenie z AI nie wystarczy, je艣li po jego zako艅czeniu cz艂owiek wraca do starych nawyk贸w. Kompetencje AI staj膮 si臋 elementem podstawowej sprawczo艣ci zawodowej, do tego r贸wnie oczywistym, jak obs艂uga komputera.
Dojrza艂o艣膰 zamiast gor膮czki
Koniec 鈥瀍ry przepalania鈥� to dobra wiadomo艣膰. Oznacza, 偶e sztuczna inteligencja przestaje by膰 tematem konferencyjnych slajd贸w, a staje si臋 narz臋dziem, kt贸re musi si臋 po prostu op艂aca膰. A skoro tak, to wygra nie ten, kto wyda najwi臋cej, lecz ten, kto najlepiej po艂膮czy technologi臋 z kompetencjami ludzi, kt贸rzy potrafi膮 z niej korzysta膰.
Autor: dr Dominik Skowro艅ski
Redakcja: