70% sukcesu AI zależy od ludzi – dlaczego strategia sztucznej inteligencji zaczyna się od organizacji i kultury pracy

Czy naprawdę największym problemem AI jest technologia? Jason Harvey, wiceprezes ds. automatyzacji w regionie EMEA w Zebra Technologies, patrzy na to inaczej — i trudno się z nim nie zgodzić.

Bo jeśli wierzyć konferencjom wynikowym, sztuczna inteligencja już dawno stała się głównym bohaterem biznesowych rozmów. Modele, architektury, kolejne „przełomy”. W ubiegłym roku AI trafiła do ścisłej czołówki tematów poruszanych przez prezesów firm.

A potem wraca codzienność. I tam AI już nie wygląda jak slajd z prezentacji.

Harvey zwraca uwagę na coś, co łatwo przeoczyć: w tym całym przyspieszeniu łatwo pomylić kierunek z tempem. Można bardzo szybko wdrażać nowe narzędzia — tylko niekoniecznie tam, gdzie naprawdę powstaje wartość. Największa pułapka wygląda znajomo: skupiamy się na tym, co najbardziej widowiskowe — modelach, agentach, generatywnych rozwiązaniach — a mniej na tym, co zmienia wynik. Czyli na tym, jak pracują ludzie.

AI nie zaczyna się w IT

To moment, który wiele firm próbuje przeskoczyć. AI trafia do działu technologii, dostaje budżet i roadmapę. Przez chwilę wszystko się zgadza. Tyle że — jak podkreśla Harvey — realna wartość z AI nie bierze się z samego wdrożenia. Pojawia się dopiero wtedy, gdy zmienia się sposób pracy.

• Czy proces został uproszczony.
• Czy decyzje zapadają szybciej.
• Czy pracownik pierwszej linii faktycznie ma łatwiej.

Jeśli nie — AI zostaje dodatkiem. Drogim, efektownym, ale dodatkiem. I to widać w danych: tylko niewielka część firm przechodzi dziś podstawowe testy jakości strategii. W świecie dużych inwestycji i jeszcze większych oczekiwań to zaczyna być problem.

70% to nie technologia

Harvey odwołuje się do modelu, który dobrze porządkuje proporcje: 70–20–10.

• 10% wartości daje algorytm.
• 20% — technologia.
• 70% — ludzie i sposób pracy.

To nie brzmi jak rewolucja, raczej jak przypomnienie czegoś oczywistego. A jednak właśnie ten element najczęściej się pomija. Bo łatwiej kupić narzędzie niż zmienić nawyki. Dlatego AI zaczyna działać dopiero wtedy, gdy przestaje być projektem IT, a staje się częścią codziennych decyzji. I tu kluczową rolę odgrywa średni szczebel zarządzania — miejsce, gdzie strategia spotyka się z praktyką.

Fabryka, która zaczęła od problemu

Harvey przywołuje przykład producenta z branży obróbki drewna. Firma nie zaczęła od technologii, tylko od konkretnego problemu: przestarzałe procesy kontroli jakości, błędy, odpady i tysiące elementów sprawdzanych ręcznie każdego dnia. Dopiero potem pojawiła się AI — jako narzędzie, nie cel. Wdrożenie systemów wizyjnych opartych na uczeniu maszynowym przyniosło wymierne efekty: wyższą precyzję, mniej błędów, realne oszczędności. Ale najważniejsze było coś innego — zmieniła się rola ludzi. Zamiast wykonywać powtarzalne zadania, zaczęli uczyć system i zarządzać procesem. I to jest moment, w którym AI zaczyna mieć sens.

AI jako przewaga, nie funkcja

W tej perspektywie sztuczna inteligencja przestaje być dodatkiem do istniejących procesów. Zaczyna je przebudowywać.

• Lepsza jakość danych.
• Większa przewidywalność.
• Szybsze wdrażanie pracowników.

To nie są spektakularne historie. Ale to one budują przewagę. I — jak podkreśla Harvey — robi się to nie dzięki samej technologii, tylko dzięki ludziom, którzy wiedzą, jak jej użyć. Na końcu i tak chodzi o odpowiedzialność. Dlatego dwa pytania, które naprawdę mają znaczenie, są proste:

• Jaka jest nasza strategia AI?
• I kto odpowiada za zmianę sposobu pracy?

Jeśli na drugie pytanie nie ma odpowiedzi — pierwsze pozostaje deklaracją. Bo AI bardzo łatwo staje się tematem rozmów. Znacznie trudniej zrobić z niej narzędzie, które codziennie coś realnie poprawia. I może właśnie to jest najuczciwsza puenta z tej historii: technologia przyciąga uwagę, ale to ludzie decydują, czy cokolwiek z niej wynika.