Główne wyzwania polskich firm we wdrażaniu AI

AI w polskich firmach – potencjalne korzyści dominują nad obawami

Wyniki badania EY Polska – Jak polskie firmy wdrażają AI – wskazują, że 62% średnich i dużych rodzimych organizacji zakończyło lub znajduje się w fazie implementacji sztucznej inteligencji. Głównymi motywatorem jest usprawnienie procesów wewnętrznych (40%) oraz możliwość lepszego dotarcia do klientów (34%). Należy podkreślić zdecydowanie dominującą pozytywną motywacje do wprowadzania zmian, bezpośrednio związaną z dostrzeganiem korzyści.

Aspekty o charakterze negatywnym takie jak działania konkurencji (7%) lub obawa przed zmniejszającą się dostępnością talentów (3%) mają charakter marginalny. Z czasem sytuacja może ulec zmianie. W momencie pojawiania się pierwszych wygranych, obawy przed działaniami konkurencji mogą zacząć odgrywać większą rolę.

Niemniej, aktualny pozytywny sentyment wokół wdrożeń na poziomie kluczowych decydentów w organizacjach sprawia, że firmy chętnie podejmują działania. W szczególności, że doświadczenia polskich firm które zakończyły się proces implementacji narzędzi AI napawają optymizmem. Te przedsiębiorstwa są dwukrotnie bardziej skłonne od pozostałych firm do znacznego zwiększenia inwestycji w sztuczną inteligencję w ciągu najbliższych miesięcy. Oznacza to, że wnioski z pierwszych doświadczeń nie tylko zachęcają to kontynuowania kierunku, ale wręcz do przyspieszenia działań.

Dodatkowo dwukrotnie częściej są skłonne inwestować we własne narzędzia niż korzystać z gotowych rozwiązań na rynku. To potwierdza, że zdobyte doświadczenia uświadamiają osobom decyzyjnym, że to dostosowanie AI do potrzeb organizacji - własnych danych, procesów, polityk, standardów - buduje realną przewagę konkurencyjną.

Co więcej dwie trzecie firm mających za sobą zakończenie pierwszych projektów raportuje szerszą transformację biznesową jako następstwo wdrożeń. Wszystko to razem sprawia, że na polskim rynku - analogicznie jak globalnie – można spodziewać się przyspieszenia działań w obszarze wprowadzania innowacji wykorzystujących sztuczną inteligencję. Wraz ze wzrostem zaawansowania wprowadzanych rozwiązań, rosnąć będzie również skala wdrożeń, a także coraz bardziej dostrzegany będzie ich transformacyjny charakter.

Przed jakimi wyzwaniami stoją dziś organizacje?

Implementacja AI w organizacji jest złożonym zagadnieniem. Wynika to z transformacyjnego charakteru tej technologii, mającej wpływ na różne obszary funkcjonowania przedsiębiorstwa. Sztuczną inteligencję, podobnie jak prąd czy internet, należy traktować jako technologię ogólnego zastosowania. Zasadniczo nie ma więc gotowych rozwiązań, a użyteczność w ramach organizacji wymaga strategii, odpowiedniego wyboru obszarów użycia i efektywnych wdrożeń.

Wyzwania przed jakimi stają organizacje mają rozmaity i do pewnego stopnia indywidualny charakter. Często dotyczą niepewności odnośnie właściwego wyboru priorytetów dla zastosowania AI, obaw o rozproszenie danych w organizacji i często towarzyszącemu mu braku przekonania o ich kompletności, braku odpowiednich kompetencji w ramach zespołów lub ich rozproszenia pomiędzy zespołami, obaw o bezpieczeństwo danych, zapewnienie zgodności regulacyjnej lub percepcji wśród pracowników.

Skuteczna odpowiedź na wymienione wyżej wyzwania wymaga na ogół kompleksowego podejścia i połączeniu szeregu kompetencji – zarówno technologicznych jak i prawnych czy ludzkich. Równocześnie, ze względu na tę ilość zmiennych, firmy często nie poruszają się w swoich działaniach tak szybko jakby tego chciały.

Z tego względu poszukują czynników przyspieszających -  sprawdzonych podejść i zrealizowanych analiz - które pozwolą im sprawniej i z większym poczuciem bezpieczeństwa poruszać się w procesie transformacyjnym. Coraz chętniej w tym procesie korzystają z laboratoriów sztucznej inteligencji. Tego rodzaju centra zapewniają z jednej strony bezpieczeństwo planowania programów wdrożeniowych ze względu na osobne i odpowiednio zabezpieczone środowisko, a z drugiej przyspieszają te procesy dzięki wyposażeniu w odpowiednie narzędzia oraz wykorzystywanie wcześniej wypracowanych i sprawdzonych podejść. To szczególnie ważne dla większych organizacji, gdyż pozwala jednocześnie zweryfikować wiele zmiennych – w tym dotyczących aspektów legislacyjnych lub pracowniczych – a w konsekwencji obrać optymalną ścieżkę działania. Z podobnego rozwiązania od lat korzystają m.in. firmy z branży produkcyjnej.