Why most Консалтинг / услуги внедрения ИИ projects fail (and how yours won't)

Dlaczego 70% projektów wdrożenia AI kończy się porażką?

Zainwestowałeś miliony złotych w sztuczną inteligencję. Zatrudniłeś renomowaną firmę konsultingową. Po sześciu miesiącach masz... dokładnie nic. Albo gorzej – system, którego nikt nie używa, bo jest wolniejszy od starego Excela.

Brzmi znajomo? Nie jesteś sam. Według raportu Deloitte z 2023 roku, aż 68% firm nie osiąga zakładanych celów biznesowych z projektów AI. A w Polsce? Mówimy o porażce w 7 na 10 przypadków.

Trzy śmiertelne grzechy wdrożeń AI

Grzech #1: Rozwiązanie szuka problemu

Typowa historia: CEO przeczytał artykuł o ChatGPT w samolocie. W poniedziałek cała firma ma wdrażać AI. Tylko po co?

Widziałem projekt w średniej firmie logistycznej – wydali 420 tysięcy złotych na "predykcyjną analitykę dostaw". Problem? Ich prawdziwym wyzwaniem była podstawowa jakość danych w systemie WMS. Algorytm uczył się na śmieciach i zwracał śmieci.

Zamiast rozwiązać rzeczywisty problem – chaotyczne wprowadzanie danych przez magazynierów – dostali błyszczącą prezentację z dashboardami, które pokazywały kompletne bzdury.

Grzech #2: Brak właściciela biznesowego

Dział IT dostaje budżet na AI. Dział sprzedaży "nie ma czasu". Marketing "zobaczy później". Efekt? Piękny techniczny sukces, który nikt nie używa.

Przykład z życia: firma e-commerce wdraża rekomendacje produktowe oparte na ML. Zespół techniczny świetnie wykonuje robotę – accuracy 87%, wszystko działa. Ale nikt nie zapytał zespołu merchandisingu, czy te rekomendacje mają sens biznesowy. System promował produkty wycofywane z oferty i towary z ujemną marżą.

Grzech #3: Traktowanie AI jak zwykłego software'u

Tradycyjny software: napisałeś kod, przetestowałeś, wdrożyłeś. Koniec.

AI: trenowałeś model, wdrożyłeś, dane się zmieniły, model przestał działać. Początek kłopotów.

Jedna z warszawskich firm fintech straciła 2,3 miliona złotych w ciągu trzech miesięcy, bo model scoringowy kredytowego przestał działać po zmianie przepisów RODO. Nikt nie monitorował jego performance na bieżąco.

Czerwone flagi – kiedy uciekać?

Konsultant obiecuje wdrożenie "uniwersalnego rozwiązania AI" w cztery tygodnie? Biegnij.

Oto sygnały, że projekt zmierza w przepaść:

• Brak proof of concept: Od razu chcą wdrażać produkcyjnie bez testów na małą skalę
• Magiczne metryki: Mówią o "accuracy 99%" bez kontekstu biznesowego – co to znaczy dla Twoich przychodów?
• Zero pytań o dane: Nie pytają o jakość, dostępność ani strukturę Twoich danych
• Brak planu MLOps: Nie mówią, kto i jak będzie utrzymywał system po wdrożeniu
• Zespół samych data scientistów: Brak inżynierów software, DevOps czy specjalistów od domeny biznesowej

Jak zrobić to dobrze – sprawdzona recepta

Krok 1: Zacznij od bólu, nie od technologii (2-3 tygodnie)

Zidentyfikuj jeden konkretny, mierzalny problem. Nie "chcemy być innowacyjni". Raczej: "tracimy 340 tysięcy złotych rocznie na błędne prognozy popytu w kategorii X".

Warsztat z kluczowymi osobami z biznesu. Nie prezentacja PowerPoint – prawdziwa sesja robocza. Wyjdź z konkretną liczbą: ile zaoszczędzimy lub zarobimy?

Krok 2: Proof of Concept na żywym organizmie (4-6 tygodni)

Weź prawdziwe dane. Nie przykładowe, nie wyczyszczone – takie, jakie masz. Zbuduj najprostszy działający model.

Budżet? 30-80 tysięcy złotych maksymalnie. Jeśli ktoś chce więcej na POC – negocjuj lub szukaj dalej.

Określ jasną metrykę sukcesu: "model musi przewidzieć popyt z błędem mniejszym niż 15%, żeby był lepszy od obecnej metody".

Krok 3: Wdrożenie stopniowe z biznesowym właścicielem (3-6 miesięcy)

Nie "big bang". Zacznij od jednego działu, jednej kategorii, jednego procesu. Zmierz efekt przez miesiąc.

Wyznacz konkretną osobę z biznesu – nie IT – która odpowiada za sukces. To ona decyduje, czy idziemy dalej.

Krok 4: Monitoring i ciągłe dostrajanie

Ustaw alerty: spadek accuracy o 5%? Automatyczny alarm. Zmiana w rozkładzie danych? Powiadomienie.

Przeznacz 15-20% początkowego budżetu rocznie na utrzymanie i rozwój. To nie koszt – to inwestycja w działający system.

Twoja polisa ubezpieczeniowa

Zanim podpiszesz umowę na wdrożenie, upewnij się, że masz:

• Jasny ROI wyrażony w złotówkach, nie "efektywności"
• Właściciela biznesowego z realną władzą decyzyjną
• Plan B – co robimy, jeśli POC się nie uda?
• Umowę z kamieniami milowymi, nie opłatą ryczałtową z góry
• Dostęp do kodu i modeli – to Twoja własność

Najlepsze projekty AI, które widziałem? Zaczynały skromnie. Jeden proces, jeden zespół, trzy miesiące. Mierzalny efekt. Dopiero potem skalowanie.

Najgorsze? Te z prezentacjami na 150 slajdów o "transformacji cyfrowej" i budżetem siedmiocyfrowym zatwierdzonym bez jednego pytania o konkretny zwrot z inwestycji.

Wybór należy do Ciebie.