Jeszcze rok temu wdrożenia AI w dużych firmach traktowano jako wyścig. W 2024 roku niemal każdy CIO miał już plan na wykorzystanie generatywnych modeli – choćby w wersji pilotażowej. Dziś rośnie liczba menedżerów, którzy nie tylko przyznają się do błędów, ale zaczynają rozumieć, że największym problemem nie jest sama technologia. To brak kompetencji cyfrowych w organizacjach sprawia, że sztuczna inteligencja staje się rozczarowaniem, zamiast realną dźwignią transformacji.
Zgodnie z najnowszą ankietą Asany, ponad połowa liderów IT żałuje, że wdrożyła AI bez uprzedniego przeszkolenia pracowników. Co więcej, niemal 30% respondentów przyznało, że zbyt szybko zainwestowało w nowe narzędzia, nie mając gotowej strategii. To wzrost o 7 punktów procentowych w porównaniu z rokiem poprzednim. Tymczasem ponad 40% przedsiębiorstw porzuciło większość inicjatyw AI w 2025 roku – dla porównania, w 2024 roku takiej odpowiedzi udzieliło zaledwie 17%.
Kompetencje, których nikt nie zaplanował
Boom na AI ujawnił problem, który był ignorowany przez lata. Nowe narzędzia – szczególnie te generatywne – wymagają nie tylko wiedzy technicznej, ale też rozumienia kontekstu, danych, intencji użytkownika. Pracownicy, którzy przez lata nie mieli potrzeby rozwijania takich umiejętności, zostali wrzuceni w świat promptów, modeli językowych i zautomatyzowanych procesów, których działania często nie rozumieją – i nie ufają im.
Efekt? AI jest wdrożona, ale niewykorzystywana. W wielu firmach staje się kolejnym narzędziem „dla wybranych” – zwykle dla działów IT lub analityków, zamiast dla szerokiego grona użytkowników biznesowych.
Problem nie kończy się na zespołach operacyjnych. Również menedżerowie średniego szczebla często nie mają kompetencji, by rozpoznać, gdzie i jak sensownie wykorzystać sztuczną inteligencję. W efekcie wdrożenia są fragmentaryczne, nieskoordynowane i często kończą się na etapie dowodów koncepcji. Jak zauważa Asana w raporcie, wiele firm zostało „pogrzebanych pod stosem pilotów, PoC-ów i na wpół upieczonych strategii”.
Strategia kompetencyjna zamiast technologicznej
Jedną z głównych przyczyn niepowodzeń projektów AI jest brak przygotowania ludzi – nie tylko do obsługi narzędzi, ale do myślenia o pracy w nowy sposób. Szkolenia techniczne to jedno. Znacznie trudniejsze jest wykształcenie cyfrowego mindsetu, który pozwala łączyć wiedzę branżową z możliwościami technologii.
Tymczasem aż 62% liderów IT żałuje dziś, że nie eksperymentowali wystarczająco z AI – choć rok wcześniej mówiło to jeszcze 10 punktów procentowych więcej respondentów. To oznacza, że entuzjazm powoli ustępuje realizmowi: bez kompetencji nie ma przestrzeni na eksperymenty.
Firmy, które lepiej poradziły sobie z wdrożeniami, zaczęły nie od wyboru narzędzi, ale od inwestycji w ludzi. Wprowadzają role tzw. AI-champions – pracowników przeszkolonych do pełnienia roli tłumaczy technologii i jej kontekstowego zastosowania w zespołach. Wspierają działania upskillingowe, integrują działy HR i L&D w strategie transformacyjne. Co ważne, takie podejście nie jest zarezerwowane dla korporacyjnych gigantów – także średnie firmy mogą z powodzeniem rozwijać „cyfrowe obywatelstwo” wśród swoich pracowników.
Czy AI może pomóc w edukacji?
Paradoksalnie, AI może być też elementem odpowiedzi na lukę kompetencyjną. Narzędzia edukacyjne oparte na sztucznej inteligencji – spersonalizowane tutoringi, kontekstowe asystenty czy symulatory decyzji – pozwalają na szybszy i bardziej dopasowany rozwój pracowników. Ale nawet te rozwiązania wymagają podstawowego przygotowania cyfrowego.
Wdrożenie AI bez edukacji prowadzi do tego, że najbardziej zaawansowane narzędzia w firmie trafiają w ręce nieprzygotowanych użytkowników – i kończą jako nieużywane licencje. Jak wynika z danych Asany, ponad jedna trzecia firm już wycofuje się lub zastępuje wcześniej wdrożone rozwiązania AI „lepszymi alternatywami”. W praktyce często chodzi nie o lepszą technologię, lecz o lepsze dopasowanie do możliwości ludzi.
AI jako test dojrzałości organizacyjnej
W 2023 roku sztuczna inteligencja była synonimem przewagi konkurencyjnej. Dziś coraz częściej staje się testem dojrzałości organizacyjnej – nie tylko technologicznej, ale kompetencyjnej. Dla wielu firm to bolesna lekcja: bez inwestycji w ludzi, żadna technologia nie zadziała.
Prawdziwa transformacja zaczyna się nie od wyboru modelu językowego, ale od tego, czy zespół wie, jak z niego korzystać – i po co.
