Generatywna sztuczna inteligencja wyróżnia się na tle poprzednich zmian technologicznych: zasadniczo zmienia sposób, w jaki firmy działają z imponującą szybkością. To, czego mechanizacja rolnictwa zajęła dziesięciolecia (zmniejszenie liczby pracowników rolnych z jednej trzeciej siły roboczej w USA do 1%), sztuczna inteligencja dokonuje w ciągu miesięcy.
Jednak pomimo inwestycji wartych miliardy dolarów większość organizacji nadal ma trudności z przejściem z fazy pilotażowej do produkcji, a następnie do wdrożenia. W rzeczywistości, według badań Gartner® „do 2024 r. 60% dowodów koncepcji GenAI zostanie porzuconych po ukończeniu¹”.
Różnica między eksperymentowaniem ze sztuczną inteligencją a sukcesem nie polega na wyborze odpowiedniego szerokiego modelu językowego; Chodzi o dużo więcej.
Dzięki naszej pracy z partnerami i klientami na różnych etapach ich podróży do AI zaobserwowaliśmy spójne wzorce, które oddzielają udane wdrożenia od tych, które stoją w miejscu. Organizacje, które pomyślnie przechodzą od projektu pilotażowego do produkcyjnego, skupiają się na czterech połączonych ze sobą filarach i, co ważniejsze, uznają, że technologia to tylko jeden z nich.
W AWS widzimy, że zwycięzcy radzą sobie dobrze.
1. Zbuduj swoją bazę danych strategicznie
Samo posiadanie danych nie wystarczy; sposób, w jaki je organizujesz, zarządzasz i aktywujesz, robi różnicę. Wiodące organizacje wdrażają trzy konkretne praktyki: łączenie wszystkich swoich danych, etykietowanie i organizowanie ich tak, aby było łatwo je znaleźć, oraz ustanawianie kontroli zapewniających, że tylko odpowiednie osoby (lub agenci) mają dostęp do wrażliwych zbiorów danych.
Branże podlegające ścisłym regulacjom, takie jak usługi finansowe i opieka zdrowotna, często mają pod tym względem przewagę: istniejące ramy zarządzania mogą przyspieszyć inicjatywy związane ze sztuczną inteligencją. Jednak w przypadku organizacji zaczynających od zera, zamiast próbować ujednolicić całą hurtownię danych, zacznij od pracy wstecz od konkretnego przypadku użycia. Na przykład operator telekomunikacyjny mógłby zacząć od połączenia danych o wydajności sieci ze zgłoszeniami obsługi klienta i zapisami rozliczeniowymi w jednym celu: przewidzieć pogorszenie jakości usług, zanim klienci doświadczą problemów. Gdy ten przypadek użycia zapewni wartość, możesz określić, które dodatkowe połączenia danych są najważniejsze i na tej podstawie skalować.
2. Buduj zaufanie poprzez bezpieczeństwo i weryfikację
W przypadku sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie zaufanie to nie tylko rzecz, którą warto mieć: to podstawa, która decyduje o tym, czy Twoja inwestycja przejdzie z fazy pilotażowej do produkcji. Organizacje stoją przed podwójnym wyzwaniem: potrzebują systemów sztucznej inteligencji wystarczająco bezpiecznych, aby chronić wrażliwe dane, ale jednocześnie wystarczająco dokładnych, aby podejmować ważne decyzje.
Weźmy pod uwagę podmiot świadczący opiekę zdrowotną liczący 700 000 członków. Twoi klienci dzwonią w najbardziej bezbronnych momentach, potrzebując porady lekarskiej lub informacji o swoim ubezpieczeniu. Możliwości, jakie mogła zapewnić sztuczna inteligencja, były ogromne: szybsze wspieranie klientów, 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, w dowolnym języku. Jednak pojedyncza halucynacja w tym kontekście może wyrządzić prawdziwe szkody, podważając zaufanie, które buduje się latami.
Wiodące organizacje wychodzą poza zasadę „zaufaj, ale weryfikuj” na rzecz „weryfikuj, a następnie ufaj”. Wdrażają wiele warstw walidacji: sprawdzanie danych wejściowych pod kątem złośliwej zawartości, sprawdzanie danych wyjściowych pod kątem znanych faktów i zasad oraz ciągłe monitorowanie pod kątem dryfowania lub nieoczekiwanego zachowania. Pojawiające się techniki, takie jak automatyczne wnioskowanie (podejście matematyczne stosowane od dziesięcioleci w projektowaniu chipów i weryfikacji bezpieczeństwa) mogą teraz porównywać wyniki sztucznej inteligencji z określonymi regułami, w niektórych przypadkach redukując halucynacje o 99%. To podejście oparte na weryfikacji przyspiesza innowacje, a nie je spowalnia, umożliwiając zespołom odważniejsze eksperymentowanie, gdy wiedzą, że poręcze wyłapią błędy, zanim dotrą do klientów.
3. Transformuj kulturę, nie tylko technologię
Największą przeszkodą we wdrażaniu sztucznej inteligencji nie jest technologia, ale zarządzanie zmianami. Organizacje są zbudowane wokół złożonych procesów i zatrudniają pracowników, którzy zarządzają tymi procesami. Nakłonienie ludzi do wycofania się i ponownego wyobrażenia sobie tych procesów tak, aby były w pełni zautomatyzowane lub sterowane przez agentów, wymaga zamierzonej transformacji kulturowej.
Sukces wymaga zarówno odgórnego zaangażowania, jak i oddolnego wsparcia. Liderzy muszą wykazywać widoczne zaangażowanie nie do opisania, podczas gdy pracownicy potrzebują przestrzeni i wsparcia, aby na nowo opracować własne przepływy pracy. Grupa BT jest przykładem takiego podejścia: rozpoczynając w 2024 r. podróż związaną ze sztuczną inteligencją, aby zwiększyć produktywność i poprawić doświadczenia klientów, nie tylko wdrożyła technologię. Opracowali strategię wspomagania, która odpowiadała możliwościom technologii. Obecnie prawie 4000 pracowników korzysta z asystenta kodowania AI do pisania i utrzymywania 4 milionów linii kodu rocznie, ale osiągnięcie to wymagało inwestycji w szkolenia, tworzenia mistrzów w zespołach i zapewniania ludziom pozwolenia na eksperymentowanie.
Rzeczywistość jest zniuansowana: sztuczna inteligencja zautomatyzuje wiele zadań, tworząc jednocześnie nowe możliwości i podnosząc potencjał ludzki w innych. Organizacje, które odnoszą największe sukcesy, przejrzyście informują o tej transformacji i inwestują w przekwalifikowanie swoich pracowników, aby mogli prosperować w środowisku wzmocnionym sztuczną inteligencją.
4. Współpracuj z właściwymi ekspertami
Chociaż niektóre organizacje dysponują zasobami i wiedzą specjalistyczną, aby w całości samodzielnie rozwijać możliwości generatywnej sztucznej inteligencji, większość stwierdza, że partnerstwa strategiczne przyspieszają ich drogę od etapu pilotażowego do produkcji. Pytanie nie brzmi, czy możesz to zrobić sam, ale czy jest to najszybsza droga do osiągnięcia wartości.
Właściwi partnerzy zapewniają trzy kluczowe korzyści: wiedzę techniczną niezbędną do poruszania się w szybko zmieniającym się krajobrazie sztucznej inteligencji, wiedzę dziedzinową pozwalającą na zastosowanie sztucznej inteligencji w określonych środowiskach przemysłowych i regulacyjnych oraz wiedzę specjalistyczną w zakresie zarządzania zmianami w celu wspierania wdrożenia na dużą skalę.
Dane to potwierdzają: organizacje współpracujące z partnerami posiadającymi głęboką wiedzę specjalistyczną w zakresie sztucznej inteligencji i potwierdzone sukcesy klientów wprowadzają swoje projekty AI do produkcji średnio o 25% szybciej niż organizacje działające bez wyspecjalizowanych partnerów. W środowisku, w którym szybkość generowania wartości często decyduje o przewadze konkurencyjnej, przyspieszenie to może być decydujące.
Droga naprzód
Organizacje odnoszące sukcesy traktują generatywną sztuczną inteligencję jako transformację biznesową, a nie tylko wdrożenie technologii. Organizacje, które odniosą sukces, to nie te, które posiadają najbardziej zaawansowane modele, ale te, które uznają, że sukces sztucznej inteligencji wymaga takich samych inwestycji w technologię, ludzi i procesy.
¹ Raport Gartnera, Forecast Analysis: Artificial Intelligence Services, Worldwide, autor: Colleen Graham, Ben Fieselmann itp., wrzesień 2025 r. GARTNER jest zastrzeżonym znakiem towarowym i znakiem usługowym firmy Gartner, Inc. i/lub jej oddziałów w USA i za granicą i został użyty w niniejszym dokumencie za zgodą. Wszelkie prawa zastrzeżone.
Opinie wyrażane w komentarzach Fortune.com są wyłącznie poglądami ich autorów i niekoniecznie odzwierciedlają opinie i przekonania Fortune.
