Przemyślane wdrożenie AI w przedsiębiorstwach to szybsze decyzje i mniej błędów - Krystian Sperka, VP & Managing Director w Tenarai Europe

• Strona główna
• Komentarze
• Przemyślane wdrożenie AI w przedsiębiorstwach to szybsze decyzje i mniej błędów

2026-07-15

Zgodnie z wynikami badania „Jak polskie firmy wdrażają AI”, które na zlecenie EY przeprowadził CubeResearch wśród 499 średnich i dużych polskich firm w ostatnim kwartale 2025 r., aż 49% polskich przedsiębiorstw było w minionym roku rozczarowanych wdrożeniem sztucznej inteligencji.

Liczby z badania EY brzmią dramatycznie tylko z jednej strony: 49% firm jest rozczarowanych, 17% nie powtórzyłoby wdrożenia. Z drugiej strony, ten sam raport mówi, że 51% firm osiągnęło lub przekroczyło swoje cele związane z AI, a 53% dzięki sztucznej inteligencji obniżyło koszty. Problem nie leży więc w technologii, leży w kolejności podejmowanych kroków. Najczęstszy błąd, który można zauważyć w wielu nie tylko zresztą polskich firmach to kupowanie modelu, zanim ktokolwiek zada pytanie, który proces biznesowy ma on usprawnić.

Zgadzam się z opinią wyrażoną przez ekspertów z EY, że punktem wyjścia musi być konkretny problem operacyjny: czas reakcji, koszt jednostkowy, liczba błędów na linii, ścieżka decyzyjna w back office. W obszarze data & AI nie sprzedaje się modelu ani technologii. Sprzedaje się konkretny efekt biznesowy.

Drugi powód rozczarowań to pomijanie fundamentu. Niespełna 40% polskich firm dysponuje uporządkowaną bazą danych pozwalającą wyjść poza gotowe narzędzia. To jest właściwa diagnoza: bez integracji systemów źródłowych ERP, MES, danych telemetrycznych i bez warstwy analitycznej nawet najlepszy model pozostaje eksperymentem laboratoryjnym.

W naszych projektach 60-70% pierwszych miesięcy to praca z danymi, nie z modelem. To nie jest atrakcyjny slajd dla zarządu, ale tu tkwi różnica między pilotażem a wdrożeniem produkcyjnym.

Zmiana nie musi oznaczać rewolucji. Firmom, które utknęły na trzecim poziomie dojrzałości AI, najczęściej polecam ścieżkę odwrotną do hype’u: dołożyć agenta lub model do istniejącej, działającej aplikacji i zmierzyć efekt w zakresie jednego, wąsko zdefiniowanego procesu. Największy zwrot z AI przynosi dziś nie produkcja oprogramowania, tylko operacje biznesowe i obszary, gdzie wiedza domenowa domena spotyka się z technologią. My zaś nie jesteśmy już klasycznym dostawcą IT. Stajemy się partnerem w transformacji biznesowej opartej na agentach AI, rozwiązaniach, które nie tylko analizują dane, ale też samodzielnie podejmują działania w procesach klientów.

Od lat rozwijamy kompetencje w obszarze data & analytics oraz AI - i to właśnie tu widać dziś największe przesunięcie w sposobie pracy z klientami. Projekty zaczynają się zwykle od uporządkowania źródeł danych: integracji systemów produkcyjnych, ERP, MES czy danych telemetrycznych z linii technologicznych; następnie buduje się warstwę analityczną, na której można osadzać modele predykcyjne i rozwiązania AI. Bez tego fundamentu nawet najlepszy model pozostaje eksperymentem laboratoryjnym.

W obszarze data & AI sprzedajemy zatem klientom wymierny efekt biznesowy: szybsze decyzje, mniej błędów, niższe koszty operacyjne, lepsze wykorzystanie ludzi tam, gdzie ich kompetencje są naprawdę potrzebne.

Ważnym elementem tej oferty jest platforma Ignis, czyli nasze autorskie narzędzie służące do projektowania, testowania i wdrażania rozwiązań AI, w tym całych zespołów współpracujących ze sobą agentów. Platforma pozwala skracać czas, jaki mija od pomysłu i pierwszego PoC do produkcyjnego wdrożenia, z tygodni i miesięcy do dni.