Sztuczna inteligencja kusi. Firmy widzą w niej szansę na zwiększenie efektywności, obniżenie kosztów i otwarcie nowych możliwości biznesowych. Jednak zbyt często wdrożenia AI kończą się rozczarowaniem – nie dlatego, że technologia jest słaba, ale dlatego, że organizacja nie była na nią gotowa.
AI nie jest magiczną różdżką. To narzędzie, które działa dobrze tylko wtedy, gdy jest karmione właściwymi danymi, osadzone w sensownych procesach i ukierunkowane na jasno zdefiniowane cele. W przeciwnym razie – zamiast oszczędności i jakości – otrzymasz halucynacje, chaos i dodatkowe koszty.

Oto pięć powodów, dla których Twoja firma nie powinna jeszcze wdrażać AI – oraz jeden, w którym nawet bałagan czyni AI rozwiązaniem niezbędnym. A jeśli chcesz najpierw poukładać procesy, by w przyszłości AI działało dla Ciebie, a nie przeciw Tobie – możemy w tym pomóc.

Brak danych statystycznych i mierzalnych kryteriów sukcesu

AI nie tworzy wiedzy z niczego – opiera się na statystyce i wzorcach w danych. Jeśli nie wiesz, co oznacza sukces, a co porażka, system nie ma punktu odniesienia.

To jak bieganie bez porównania do wcześniejszych wyników. Możesz się zmęczyć, możesz nawet poprawić technikę – ale nie dowiesz się, czy pobiłeś życiówkę, czy wypadłeś gorzej niż ostatnio.

Przykłady z praktyki:

• CRM bez danych o tym, dlaczego lead przeszedł dalej lub odpadł, nie daje AI punktu odniesienia: Model raz zaproponuje dobrą ścieżkę, innym razem złą – i nie nauczy się, która naprawdę działa
   
• Obsługa klienta bez dokumentacji to ślepa uliczka: Jeśli nie wiadomo, jak aplikacja powinna działać, AI nie odróżni prawidłowego rozwiązania od fałszywej podpowiedzi.
   
• Marketing bez wiedzy, co zadziałało, a co nie, nie daje AI paliwa do nauki:  KPI pokaże cel, ale bez informacji o drodze – AI nie zoptymalizuje kampanii, tylko będzie błądzić.

Dlaczego to problem?

Modele AI – zwłaszcza duże modele językowe (LLM) – działają jak kompas. Jeśli mają dane, wskazują właściwy kierunek. Jeśli danych brakuje, działają losowo – a człowiek postrzega to jako halucynacje.

Jak to naprawić?

• Zdefiniuj procesy sukcesu: zanim włączysz AI, określ, co oznacza „dobry wynik” w Twoim procesie.
   
• Buduj bazę przykładów: zapisuj, które działania prowadzą do sukcesu, a które do porażki – nawet w prostych tabelach.
   
• Ucz system na własnych danych: dopiero wtedy AI zacznie się doskonalić, bo będzie miało realne „nagrody” i „kary” za swoje rekomendacje.

AI to nie wróżka, tylko uczeń. Bez klarownych lekcji i sprawdzianów nigdy nie stanie się mistrzem.

 Procesy są zawsze takie same i powtarzalne

Sztuczna inteligencja jest jak elastyczny asystent – świetnie odnajduje się w środowisku zmiennym, gdzie dane wejściowe różnią się od siebie, a mimo to trzeba dojść do spójnego efektu. Ale jeśli Twój proces wygląda zawsze tak samo – AI staje się narzędziem zbyt kosztownym i zbyt skomplikowanym.

W takim przypadku warto sięgnąć po prostsze rozwiązania: automatyzację (np. RPA – Robotic Process Automation) lub klasyczne integracje systemów. Te technologie działają jak „makra biznesowe” – odtwarzają ten sam wzorzec krok po kroku, bez potrzeby uczenia się czy dopasowywania do nowych sytuacji.

Przykłady z praktyki:

• Księgowość i faktury VAT
  Co miesiąc w firmie pojawia się ten sam zestaw dokumentów – faktury w PDF, które trzeba wprowadzić do systemu FK. To proces powtarzalny, schematyczny. Tu najlepiej sprawdza się OCR połączony z automatyzacją, która wypełnia odpowiednie pola w systemie. AI byłoby przerostem formy nad treścią.
   
• Raportowanie projektów
  Jeśli jednak dane wejściowe przychodzą z wielu źródeł: różne formaty plików, różni dostawcy, różne systemy – a Ty potrzebujesz końcowego raportu w spójnym formacie – tutaj AI pokazuje swoją wartość. Potrafi „zrozumieć” różnorodność i sprowadzić ją do jednego standardu.
   
• Obsługa zamówień
  Jeśli zamówienia zawsze mają tę samą strukturę, wystarczy prosty workflow. Ale gdy klienci składają zamówienia w wielu kanałach (e-mail, system B2B, marketplace) i w różnych formatach, AI może pomóc w ich klasyfikacji i standaryzacji.
   

Dlaczego to problem?

Wdrażanie AI w procesach schematycznych jest jak wynajmowanie koparki, żeby wykopać mały dołek w piaskownicy. Da się, ale to marnowanie pieniędzy i potencjału. AI będzie droższe w utrzymaniu i bardziej zawodne niż proste automatyzacje.

Jak to naprawić?

• Zrób mapę procesów: sprawdź, które zadania są powtarzalne, a które wymagają adaptacji. Tam, gdzie pojawia się chaos – np. różne formaty danych czy nieustrukturyzowane informacje – AI może się uczyć, jak sprowadzać je do wspólnego mianownika.
   
• Oddziel automatyzację od inteligencji: w procesach 100% schematycznych stosuj RPA, w zmiennych – AI. Mając dużo przykładów różnych „chaosów” i ich wyników (prawidłowych i błędnych), AI nauczy się prowadzić proces do poprawnego rezultatu.
   
• Łącz technologie: czasem najlepszym rozwiązaniem jest automatyzacja wsparta AI – np. AI klasyfikuje i porządkuje dane, a RPA wykonuje powtarzalne kroki, dzięki czemu nawet skomplikowane i chaotyczne procesy stają się przewidywalne.

AI ma sens tam, gdzie dane wejściowe są różne, a oczekiwany wynik spójny. Jeśli proces jest powtarzalny i zawsze taki sam – wystarczy automatyzacja. Nie marnuj budżetu na sztuczną inteligencję tam, gdzie zwykły skrypt rozwiąże problem szybciej i taniej.

 Brak precyzyjnej wiedzy o wynikach końcowych

AI działa najlepiej tam, gdzie można zdefiniować, co oznacza „dobry” wynik – i zna ścieżki prowadzące zarówno do sukcesu, jak i do porażki, żeby wiedziało, czego unikać. Jeśli jednak rezultat końcowy zależy od unikalnej wiedzy eksperta – np. znajomości rynku, doświadczenia branżowego czy niuansów produktowych – algorytm zaczyna działać „na wyczucie”. To oznacza, że część wyników będzie poprawna, a część – zupełnie nietrafiona.

Przykład z praktyki:

Masz bazę 10 000 produktów do uporządkowania. Brakuje w niej słownika producentów i dystrybutorów, nie ma ujednoliconych nazw kategorii. AI spróbuje dopasować produkty do grup – część zrobi dobrze, ale część „zgadnie”. Bez wiedzy eksperta końcowy system będzie fragmentaryczny i zawodny.

Dlaczego to problem?

Wynik pracy AI będzie niepełny i trudno go zweryfikować bez udziału człowieka. Wynik pracy AI będzie niepełny i trudny do zweryfikowania bez człowieka. To jakby asystent próbował skatalogować bibliotekę, nie wiedząc, gdzie są regały albo nie znając alfabetu.

Jak to naprawić?

• Stwórz słowniki i reguły biznesowe, które staną się punktem odniesienia dla AI.
   
• Pozwól AI robić transformację mechaniczną (np. dzielenie pól, czyszczenie formatów).
   
• Zostaw kluczowe decyzje ekspertowi, który zatwierdzi lub poprawi wyniki.
   

AI nie zastąpi wiedzy eksperckiej. Ale tam, gdzie chodzi o czystą standaryzację danych – przyspieszy pracę i da solidną bazę do dalszych decyzji.

Brak jasnego celu zadania i ścieżki dojścia do tego celu

AI to narzędzie probabilistyczne – generuje wyniki w oparciu o kontekst i dostępne dane. Jeśli cel nie jest jasno określony, algorytm nie ma „kompasu” i zaczyna dryfować. Rezultat? Treści ogólne, mało użyteczne i nieprzekładające się na realne efekty.

Przykłady:

• Podsumowanie spotkania – jeśli nie ma określonego celu rozmowy, dostaniesz notatkę, która brzmi poprawnie, ale nie wyciąga kluczowych wniosków.
   
• Kampania marketingowa – bez kryteriów sukcesu (np. liczby leadów, CTR, ROI) AI zaproponuje działania, które wyglądają dobrze na papierze, ale nie przynoszą wyników.
   
• Cold mailing – brak jasnego call to action powoduje, że powstaje dużo treści, która nie prowadzi odbiorcy do decyzji.
   

Dlaczego to problem?

AI staje się wtedy generatorem „ładnych zdań”, ale pustych zdań, a nie użytecznym narzędziem biznesowym.

Jak to naprawić?

• Zdefiniuj mierzalny cel: co dokładnie chcesz osiągnąć.
   
• Ustal ramy działania: np. „notatka ze spotkania = 3 decyzje + lista zadań”.
   
• Traktuj AI jak narzędzie wspierające, a nie zastępujące decyzje menedżerskie.
   

AI wymaga kompasu. Im jaśniej określisz cel, tym bardziej precyzyjny i praktyczny będzie wynik.

Brak bazy wiedzy, do której AI może się odnieść

AI nie posiada własnej wiedzy, tylko działa na podstawie danych wejściowych i powiązań statystycznych. Jeśli w rozmowie o gruszkach wtrąci jabłka, oznacza to, że w modelu są one statystycznie powiązane – prawda dla AI, ale niekoniecznie logiczna w naszym rozumieniu. Jeśli próbujesz wdrożyć je w obszarze, gdzie brakuje bazy wiedzy, dokumentacji czy procedur – dostaniesz odpowiedzi ogólne, czasem trafne, czasem błędne.

Przykład z praktyki:

Klient zgłasza: „Nie mogę się zalogować”.

• Jeśli nie masz bazy wiedzy, która rozpisuje możliwe ścieżki (np. problem z przeglądarką, urządzeniem, systemem operacyjnym), AI odpowie ogólnikiem: „Spróbuj ponownie” albo „Zresetuj hasło”.
   
• Jeśli taka baza istnieje, AI potrafi błyskawicznie zaproponować trafne rozwiązanie i przeprowadzić klienta krok po kroku.
   

Dlaczego to problem?

Bez bazy wiedzy AI działa jak uczeń bez podręcznika. Może coś wymyślić, ale nie będzie w stanie podać poprawnych procedur.

Jak to naprawić?

• Zbuduj system wiedzy: dokumentację, FAQ, bazy przypadków.
   
• Umożliw AI dostęp do kontekstu: integracja z CRM, helpdeskiem, repozytorium dokumentów.
   
• Wdrażaj AI jako warstwę nad istniejącą wiedzą, a nie jako jej substytut.
   

AI nie zastąpi systemu wiedzy. Ale jeśli baza istnieje, może działać jak turbo-wyszukiwarka i inteligentny asystent, który odciąży zespół.

Bonus: Kiedy AI jest niezbędne, mimo bałaganu

Są sytuacje, w których chaos nie jest przeszkodą, lecz… naturalnym środowiskiem dla AI.

Przykład z praktyki: Firma handlowa eksportująca towary poza UE musiała zbierać dokumenty podatkowe w różnych formatach i jakościach – często ręcznie wypisywanych. AI, które analizowało i porządkowało dokumenty z różnych krajów, okazało się jedynym sensownym rozwiązaniem, bo każdy case był inny, a cel zawsze taki sam: komplet dokumentów do rozliczenia VAT.

Zakończenie
AI nie jest rozwiązaniem na każdy problem. Nie sprawdzi się tam, gdzie brak danych, brakuje jasno zdefiniowanych celów lub procesy są całkowicie powtarzalne. Może wręcz pogłębić chaos, jeśli organizacja nie przygotuje fundamentów pod jego wdrożenie.
Jednocześnie, tam gdzie zmienność i nieprzewidywalność są wpisane w naturę procesu – AI staje się narzędziem niezastąpionym.
Dlatego zanim zdecydujesz się na wdrożenie AI, zadaj sobie pytanie nie „jakie AI wdrożyć?”, ale „czy moja firma jest na nie gotowa?”. To pytanie odróżnia organizacje, które korzystają z mody, od tych, które korzystają z technologii.