Generatywna sztuczna inteligencja wchodzi do biznesu szybciej, niż wielu menedżerów się spodziewało. Według badań ponad 80% firm planuje wdrożenia nowych funkcji AI w ciągu najbliższych trzech lat. Chatboty obsługujące klientów, asystenci wspierający programistów, narzędzia do analizy dokumentów – w wielu organizacjach te rozwiązania są już w fazie pilotażu lub produkcji.

Ale wraz z rosnącą presją na szybkie efekty, powraca znajomy problem: historia automatyzacji zdaje się powtarzać. Firmy stają dziś przed podobnymi zagrożeniami, jakie dekadę temu towarzyszyły wdrożeniom RPA, a wcześniej systemom BPM. Jeśli CIO i zarządy nie wyciągną lekcji z tamtych doświadczeń, AI może utknąć w tej samej „pułapce pilota”, z której trudno się wydostać.

Technologiczne déjà vu

Na początku lat 2000 firmy masowo inwestowały w systemy zarządzania procesami biznesowymi (BPM). W teorii miały one ujednolicić i usprawnić przepływy pracy w całych organizacjach. W praktyce szybko okazało się, że narzędzia BPM wymuszały sztywne reguły, które trudno było dostosować do realiów biznesowych.

Dekadę później pojawiła się fala RPA. Obietnica była kusząca: szybka automatyzacja powtarzalnych zadań bez udziału IT. Firmy zaczęły wdrażać boty, które logowały się do systemów, kopiowały dane, przygotowywały raporty. W krótkim czasie oszczędności były zauważalne, ale skala problemów rosła równie szybko. Boty działały w silosach, bez centralnego nadzoru, a ich utrzymanie okazało się kosztowne i mało elastyczne.

Dziś historia się powtarza. Generatywna AI obiecuje natychmiastową wartość – od automatycznej obsługi klientów po generowanie kodu. Ale bez spójnej architektury i odpowiedniego zarządzania, efekt może być taki sam jak w przypadku BPM i RPA: technologia, która zamiast ułatwiać życie, tworzy nowe bariery i zadłużenie techniczne.

Pułapka szybkiego sukcesu

Najczęstszym błędem przy wdrożeniach AI jest pogoń za natychmiastowym efektem. Wiele firm traktuje generatywne narzędzia jako sposób na szybkie cięcia kosztów – uruchamia chatbota w dziale obsługi klienta albo wdraża asystenta do wsparcia zespołów sprzedażowych.

Na początku działa to obiecująco. Ale bez centralnej orkiestracji i przemyślanej architektury, rozwiązania szybko okazują się trudne do skalowania. Każdy nowy scenariusz wdrożenia wymaga dodatkowej konfiguracji, a integracje stają się coraz bardziej kosztowne. W efekcie zamiast strategicznej transformacji powstaje zbiór lokalnych eksperymentów – działających tu i teraz, ale bez długoterminowej wartości.

Silosy automatyzacji kontra orkiestracja

Drugi problem to powtarzająca się fragmentacja technologiczna. Wiele firm wdraża różne narzędzia w różnych działach – jeden zespół korzysta z rozwiązań do przetwarzania dokumentów, inny testuje agentów AI w marketingu, jeszcze inny uruchamia boty w systemach finansowych.

Każdy projekt może rozwiązać lokalny problem, ale brak wspólnej architektury procesów sprawia, że całość nie działa razem. Kiedy pojawia się potrzeba modyfikacji – choćby z powodu nowych regulacji lub migracji systemów – okazuje się, że każdą „wyspę” automatyzacji trzeba przebudować niezależnie.

AI nie jest tu wyjątkiem. Bez centralnej warstwy orkiestracji, która łączy ludzi, systemy i agentów AI w spójny proces, organizacja ryzykuje powtórkę z historii RPA – kosztowny patchwork, trudny w zarządzaniu i mało elastyczny wobec zmian.

Sztywne podstawy jako bariera innowacji

Trzecia lekcja dotyczy fundamentów technologicznych. W czasach BPM firmy spędzały miesiące na dokumentowaniu „idealnych procesów”, które w praktyce okazywały się nieelastyczne i mało użyteczne.

Podobny błąd można popełnić dziś, projektując systemy AI w zamkniętych, sztywnych ramach. Narzędzia, które nie potrafią ewoluować wraz z biznesem, szybko stają się ciężarem. Gdy zmieniają się warunki rynkowe, pojawia się nowy produkt czy regulacja, takie rozwiązania wymagają przebudowy całych procesów od zera.

Rozwiązaniem jest podejście komponowalne i dynamiczne. AI powinna działać w elastycznej architekturze, która umożliwia szybkie zmiany, obserwowalność i ciągłe doskonalenie procesów.

Dlaczego to ryzykowne właśnie teraz

W przypadku BPM i RPA skutki błędów były w dużej mierze lokalne – dotyczyły pojedynczych działów lub procesów. W przypadku AI skala jest znacznie większa.

Dzisiejsze systemy generatywne działają w czasie rzeczywistym, mają bezpośredni kontakt z klientami i podlegają coraz większej kontroli regulatorów. Błędy popełniane w izolowanych wdrożeniach nie są więc tylko problemem IT – mogą uderzyć w reputację firmy, a nawet narazić ją na odpowiedzialność prawną.

Strategiczna lekcja dla CIO

Historia automatyzacji pokazuje, że sama technologia nie wystarczy. Równie ważne jak narzędzia są architektura, zarządzanie i zdolność do integracji.

AI powinna być traktowana nie jako odrębne rozwiązanie, ale jako część szerszej architektury procesów biznesowych. To oznacza konieczność inwestycji w orkiestrację, centralną obserwowalność i mechanizmy kontroli. Dzięki temu organizacje mogą nie tylko wdrażać nowe funkcje, ale też monitorować ich działanie, rozumieć decyzje podejmowane przez systemy AI i interweniować, gdy zajdzie taka potrzeba.

Firmy, które podejdą do AI w ten sposób, mają szansę zbudować przewagę konkurencyjną. Te, które potraktują ją jako „gadżet” wdrażany punktowo, utkną w tym samym miejscu, w którym dekadę temu zatrzymały się projekty RPA – w pułapce pilota, bez realnej wartości biznesowej.

Generatywna sztuczna inteligencja ma potencjał, by zmienić sposób działania przedsiębiorstw. Ale potencjał ten nie zrealizuje się sam. Bez spójnej architektury i centralnej orkiestracji AI pozostanie kolejnym epizodem w historii nietrafionych wdrożeń IT.

Prawdziwy sukces nie polega dziś na tym, jak szybko firma uruchomi chatbota czy copilot, ale na tym, jak umiejętnie wbuduje AI w swoje procesy – elastycznie, przejrzyście i na skalę całego przedsiębiorstwa.