Raport MIT szokuje. 95 proc. projektów AI w firmach to kompletna porażka. Dlaczego miliardy dolarów idą w błoto?

Generatywna AI budzi ogromne emocje i nadzieje w świecie biznesu. Firmy na całym świecie inwestują znaczne środki, licząc na rewolucję w produktywności i nowe źródła przychodów. Uruchamiają programy pilotażowe, testując najnowsze modele i narzędzia AI w swoich strukturach. Jednak entuzjazm związany z technologicznymi możliwościami nie zawsze przekłada się na realne korzyści. Droga od eksperymentu do wdrożenia przynoszącego zyski jest pełna wyzwań.

Pomimo ogromnego entuzjazmu, aż 95 proc. pilotażowych projektów generatywnej sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach nie przynosi oczekiwanych rezultatów biznesowych.

Polski model językowy PLLuM trafia do pierwszego samorządu. Częstochowa testuje sztuczną inteligencję w urzędzie

Najnowsze badania MIT NANDA Initiative przynoszą niepokojące wieści dla branży technologicznej. Raport "The GenAI Divide: State of AI in Business 2025" ujawnia, że aż 95 proc. projektów pilotażowych generatywnej sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach kończy się niepowodzeniem, nie przynosząc żadnego wymiernego wpływu na zyski czy przychody firm. Badanie objęło analizę ponad 300 publicznych wdrożeń AI, wywiady z 150 liderami branżowymi oraz ankiety wśród 350 pracowników. Wyniki pokazują dramatyczny podział w ekosystemie AI. Podczas gdy tylko 5 proc. projektów osiąga sukces finansowy, pozostałe 95 proc. nie generuje żadnych mierzalnych korzyści dla przedsiębiorstw. To szczególnie niepokojące w kontekście inwestycji szacowanych na 30-40 mld dolarów w enterprise AI.

Amazon chce zastąpić ludzi sztuczną inteligencją. Firma przewiduje redukcje etatów w kolejnych latach

Główną przyczyną niepowodzeń nie jest jakość modeli AI, lecz "luka uczenia" występująca zarówno po stronie narzędzi, jak i organizacji. Aditya Challapally, główny autor raportu MIT, wskazuje, że generyczne narzędzia takie jak ChatGPT świetnie sprawdzają się w przypadku indywidualnych użytkowników ze względu na swoją elastyczność, ale zawodzą w zastosowaniach enterprise, ponieważ nie uczą się z przepływów pracy ani nie adaptują się do nich.

OpenAI uruchomiło agenta AI, który zastąpi Cię w internecie. Może kupować, planować i tworzyć prezentacje za 20 dolarów miesięcznie

Badanie MIT wykazało również znaczące różnice w skuteczności różnych podejść do wdrażania AI. Zakup rozwiązań od wyspecjalizowanych dostawców i budowanie partnerstw przynosi sukces w około 67 proc. przypadków, podczas gdy wewnętrzne projekty budowy systemów AI udają się tylko w jednej trzeciej przypadków. To odkrycie ma szczególne znaczenie dla sektora usług finansowych i innych wysoko regulowanych branż, gdzie firmy budują własnościowe systemy generatywnej sztucznej inteligencji.

GPT-5 Cię nie rozumie? Szef OpenAI przyznaje, co jest największym problemem AI i zapowiada rewolucję w GPT-6

Interesujące jest również odkrycie "shadow AI economy", czyli tak zwanej gospodarki cienia AI. Podczas gdy tylko 40 proc. firm oficjalnie zakupiło licencje na modele językowe, pracownicy z ponad 90 proc. badanych organizacji regularnie korzystają z osobistych narzędzi AI takich jak ChatGPT czy Claude do zadań służbowych, często bez wiedzy działów IT. Microsoft wprowadził niedawno funkcje sztucznej inteligencji w swoich rozwiązaniach enterprise poprzez Microsoft 365 Copilot, starając się uszczelnić tę lukę.

Grammarly wprowadza agentów AI dla sektora edukacji. Nowe narzędzia mają uczyć studentów krytycznego myślenia i pisania

Błędna alokacja zasobów stanowi kolejny problem. Ponad połowa budżetów na generatywną AI trafia do narzędzi sprzedażowych i marketingowych, podczas gdy MIT odkrył, że największy zwrot z inwestycji przynosi automatyzacja back-office, czyli eliminowanie outsourcingu procesów biznesowych, cięcie kosztów zewnętrznych agencji i usprawnianie operacji. Firmy takie jak OpenAI czy Anthropic rozwijają swoje modele właśnie w kierunku lepszej integracji z procesami biznesowymi. Raport pokazuje także, że wpływ AI na zatrudnienie jest już widoczny, szczególnie w obsłudze klienta i administracji. Jednak zamiast masowych zwolnień, firmy coraz częściej po prostu nie uzupełniają wakatów, gdy stają się one dostępne. Większość zmian koncentruje się na stanowiskach wcześniej outsourcowanych ze względu na ich postrzeganą niską wartość.