Koniec teatru AI: dlaczego spowolnienie wdrażania jest oznaką dojrzałości
Spadek wdrożeń: Wdrażanie agentów AI spadło, ujawniając kluczową zmianę w zakresie priorytetów organizacji na rzecz infrastruktury.
Zmiana kierunku inwestycji: Mimo spadku liczby wdrożeń inwestycje w AI nadal rosną, a budżety są strategicznie przeznaczane na cele długoterminowe.
Koncentracja na transformacji: Odnoszące sukcesy organizacje przedkładają przeprojektowanie przepływów pracy i gotowość danych nad samo wdrażanie technologii AI.
Gdy KPMG poinformowało, że wdrażanie agentów AI spadło z 42% do 26% między trzecim a czwartym kwartałem 2025 roku, większość analityków nie dostrzegła sedna sprawy. Zobaczyli odwrót. Ja widzę pierwszy szczery sygnał od dwóch lat szumu wokół AI.
Paradoks jest wyraźny: 67% dyrektorów generalnych spodziewa się obecnie zwrotu z inwestycji w AI w ciągu od roku do trzech lat, podczas gdy jeszcze 12 miesięcy wcześniej przewidywano horyzont od trzech do pięciu lat.
Inwestycje nadal rosną — 69% kadry kierowniczej przeznaczy w ciągu najbliższego roku 10-20% całkowitych budżetów na AI. Zaufanie dyrektorów generalnych do światowej gospodarki jest najniższe od pięciu lat, a mimo to wydatki na AI przyspieszają.
Continue Reading for Free
Create a free account to finish this article, plus get ongoing access to timely insights and practical resources.
Have an account? Log In
Dlaczego więc liczby dotyczące wdrożeń spadają?
Ponieważ kadra kierownicza zaczyna dostrzegać rzeczywistość, której prasa technologiczna niechętnie się przygląda: programy pilotażowe prawie nic nie mówią o sukcesie na etapie produkcyjnym. Organizacje, które w 2024 roku pospiesznie demonstrowały swoje możliwości w zakresie AI, ponoszą teraz tego konsekwencje.
Według wielu badań branżowych w 2025 roku 46% weryfikacji koncepcji AI odrzucono przed wdrożeniem produkcyjnym. To dwukrotnie więcej niż wskaźnik rezygnacji zaledwie rok wcześniej.
Firmy, które się wycofują, nie rezygnują. Zaczynają traktować sprawę poważnie.
Od teatru AI do rzeczywistości infrastrukturalnej
Interpretacja własnych danych przedstawiona przez KPMG przeczy pobieżnemu odczytaniu wyników. Ich analitycy zauważają, że wiodące przedsiębiorstwa profesjonalizują systemy agentowe, zamiast z nich rezygnować.
Inwestycje i możliwości inżynieryjne przesunęły się w stronę agentów klasy produkcyjnej, działających w sposób zorkiestrowany, z właściwym zarządzaniem, monitorowaniem, bezpieczeństwem i integracją. Praca ta wygląda mniej imponująco w kwartalnych raportach, ale tworzy podstawy systemów, które rzeczywiście działają na dużą skalę.
To rozróżnienie ma znaczenie, ponieważ większość organizacji nadal nie rozumie, czego wymaga oddzielenie teatru AI od prawdziwej transformacji. Bariery, na które napotykają, nie są technicznymi ciekawostkami, lecz fundamentalnymi brakami w infrastrukturze:
- Jakość danych: W ciągu jednego roku odsetek liderów uznających ją za krytyczną wzrósł z 37% do 65%
- Cyberbezpieczeństwo: Obecnie 80% badanych wskazuje je jako największą przeszkodę w realizacji celów strategii AI, w porównaniu z 68% wcześniej
- Złożoność systemów: Przez dwa kolejne kwartały 65% badanych wskazuje złożoność systemów agentowych jako główną barierę
- Zmiana kierunku inwestycji: Połowa kadry kierowniczej planuje obecnie przeznaczyć $10-50 milionów konkretnie na zabezpieczenie architektur agentowych i wzmocnienie zarządzania modelami
Nie są to wzorce wydatków organizacji ścigających się za kolejną demonstracją. To ekonomika infrastruktury.
Problem 88%
Przepaść między pilotażem a wdrożeniem produkcyjnym była wielokrotnie dokumentowana, ale rzadko uczciwie konfrontowano się z jej istnieniem.
Badania pokazują, że na każde 33 prototypy AI stworzone przez firmę tylko cztery trafiają do środowiska produkcyjnego. Wskaźnik niepowodzeń przy skalowaniu inicjatyw AI wynosi około 88%, czyli ponad dwukrotnie więcej niż wskaźnik niepowodzeń projektów technologicznych niezwiązanych z AI.
W 2025 roku S&P Global Market Intelligence ustaliło, że 42% firm zrezygnowało z większości swoich inicjatyw AI — to gwałtowny wzrost w porównaniu z 17% w poprzednim roku.
Wzorzec jest spójny we wszystkich branżach: adopcja jest łatwa, projekty pilotażowe mnożą się, ale integracja nadal należy do rzadkości, a wdrożenia produkcyjne z mierzalnymi rezultatami okazują się niezwykle nieliczne.
Co odróżnia teatr od transformacji
Organizacje, które zatrzymują się w miejscu, od tych, które się skalują, odróżnia nie zaawansowanie modeli ani moc obliczeniowa. Badanie McKinsey dotyczące AI w 2025 roku potwierdza, że organizacje raportujące znaczące zwroty finansowe dwukrotnie częściej przeprojektowały kompleksowe procesy pracy przed wyborem technik modelowania.
Zwycięzcy zaczynają od obszarów wartości, a nie od przypadków użycia, pytając, gdzie tracą najwięcej marży lub czasu, zamiast zastanawiać się, co AI może technicznie osiągnąć.
Wirtualny asystent AI.g firmy Air India, który obecnie przetwarza ponad cztery miliony zapytań przy 97% automatyzacji, powstał w odpowiedzi na konkretne ograniczenie: centrum kontaktowym nie mogło skalować działalności wraz ze wzrostem liczby pasażerów. Nie zbudowano go po to, by udowodnić, że firma potrafi wdrożyć AI. Zbudowano go, ponieważ kierowanie rutynowych zapytań do ludzi destabilizowało jej działalność.
Różnica jest w równym stopniu filozoficzna, co operacyjna. Organizacje traktujące AI jako wdrażanie technologii koncentrują się na wydajności modeli i szybkości wnioskowania. Organizacje traktujące AI jako transformację biznesową skupiają się na gotowości danych, przeprojektowaniu przepływów pracy oraz podziale pracy między ludzi i maszyny.
Pierwsza grupa uruchamia projekty pilotażowe, które dobrze wyglądają w prezentacjach dla zarządu, ale nigdy nie wychodzą poza laboratorium. Druga grupa dostarcza produkty.
To rozróżnienie wyjaśnia, dlaczego infrastruktura danych pochłania obecnie 50-70% budżetów i czasu realizacji projektów AI w udanych wdrożeniach — co stanowi całkowite odwrócenie typowych proporcji wydatków.
Wyjaśnia również, dlaczego 72% organizacji planuje wdrażać agentów wyłącznie od zaufanych dostawców technologii zamiast tworzyć niestandardowe rozwiązania, a także dlaczego najbardziej wyrafinowani menedżerowie zwalniają, zamiast przyspieszać.
Dlaczego wycofanie się to rozsądniejszy ruch
Spadek liczby wdrożeń należy odczytywać jako oznakę dojrzewania, a nie porażki. Ciągłe przyspieszanie i uruchamianie kolejnych projektów pilotażowych po prostu nie jest właściwym sposobem przewodzenia wdrażaniu AI. Mówiąc wprost? Przestańmy optymalizować działania pod kątem wewnętrznych prezentacji, zamiast koncentrować się na rzeczywistości operacyjnej.
Prawdziwy punkt zwrotny następuje, gdy menedżerowie przestają pytać, czy AI zapewnia zwrot z inwestycji, a zaczynają pytać, czy ich infrastruktura jest w stanie obsłużyć wymagania AI. Ta zmiana oddziela organizacje przygotowujące się na to, co nastąpi później, od tych, które spędzą 2026 rok na wyjaśnianiu, dlaczego ich prezentacje z 2024 roku nie przekształciły się w wartość produkcyjną.
Jeśli mogę udzielić jednej rady na zakończenie, to brzmi ona: przestańcie koncentrować się na liczbie inicjatyw związanych z AI lub prób wdrażania agentów i zacznijcie budować struktury zarządzania, potoki danych, architektury bezpieczeństwa oraz standardy integracji, które pozwolą każdemu nowemu agentowi wzmacniać system, zamiast zwiększać jego podatność. Ta praca rzadko trafia na pierwsze strony gazet. Nie robi dobrego wrażenia podczas prezentacji. Ale to jedyna praca, która ma znaczenie.
Gdy KPMG poinformuje, że za dwa kwartały liczba wdrożeń ponownie rośnie, będziemy wiedzieć, które organizacje wykorzystały przerwę na zbudowanie fundamentów, a które po prostu nadal uruchamiały projekty pilotażowe.
