Złe dane i wysokie koszty wymuszają masowe zamykanie projektów AI

Prawie 40 procent biznesowych inicjatyw związanych ze sztuczną inteligencją ląduje w koszu. Główny powód to drastycznie rosnące koszty przejścia z fazy testowej do pełnego wdrożenia oraz tragiczna wręcz jakość wewnętrznych danych korporacyjnych. Patrząc na najnowsze wskaźniki rynkowe, w 2026 roku branża dość brutalnie weryfikuje opłacalność inwestycji technologicznych. Zmusza to dyrektorów IT do radykalnej zmiany strategii i poszukiwania tańszych alternatyw, które faktycznie rozwiązują problemy biznesowe, a nie tylko ładnie wyglądają w prezentacjach.

Skala zjawiska odrzucania projektów sztucznej inteligencji w biznesie

Kiedy testuję nowe narzędzia oparte na sztucznej inteligencji w kontrolowanych warunkach, szybko zauważam jedną prawidłowość. Algorytmy radzą sobie świetnie podczas prostych dem technologicznych. Jednak przeniesienie projektu z fazy wczesnych testów do pełnego wdrożenia produkcyjnego zawsze niesie za sobą wyższe wydatki. W przypadku sztucznej inteligencji mówimy o skoku kosztów rzędu dwustu czy nawet trzystu procent. Według analiz firmy badawczej Gartner, to właśnie to zjawisko prowadzi do masowego porzucania projektów AI przez przedsiębiorstwa. Menedżerowie i liderzy zespołów technologicznych codziennie zderzają się ze ścianą w postaci braku wyraźnych wskaźników zwrotu z inwestycji oraz zaskakująco niskiej jakości wewnętrznych baz danych. To skutecznie blokuje dalsze finansowanie prac przez zarządy, które oczekują konkretów, a nie obietnic.

Błędy popełniane na etapie planowania bywają powtarzalne. Zespoły deweloperskie często ignorują fakt, jak wysokie mogą być opłaty za utrzymanie infrastruktury chmurowej przy braku realnych zysków z ostatecznego wdrożenia. Kolejnym blokerem jest bałagan w firmowych repozytoriach informacji, który wręcz uniemożliwia poprawne działanie jakichkolwiek zaawansowanych systemów. Należy do tego doliczyć również zupełny brak wdrożonych mechanizmów kontroli zaufania i bezpieczeństwa. W branży określamy to mianem AI TRiSM. Bez tych fundamentów każda próba skalowania prototypu kończy się fiaskiem.

Wpływ innowacyjnego teatru na decyzje dyrektorów IT

Przez ostatnie lata obserwowaliśmy fascynację nowymi technologiami, co niestety zaowocowało wysypem wdrożeń o charakterze wyłącznie wizerunkowym. Zjawisko to, nazywane innowacyjnym teatrem, polegało na uruchamianiu projektów bez jakiegokolwiek uzasadnienia biznesowego czy chociażby przemyślanej architektury informacji. Wrzucano modne algorytmy do aplikacji tylko po to, aby pochwalić się tym faktem przed konkurencją. Zderzenie z rzeczywistością okazało się bolesne.

Obecnie rynek bardzo szybko weryfikuje takie podejście. Inwestorzy oraz dyrektorzy IT wymagają twardych dowodów na to, że dana implementacja po prostu się opłaca. Skutkuje to odcinaniem budżetów dla inicjatyw, które miały służyć jedynie sztucznemu zawyżaniu wyceny firm i tworzeniu medialnego szumu. Oprogramowanie to oprogramowanie. Musi rozwiązywać realne problemy użytkowników, a nie tylko pompować wyceny akcji na giełdzie.

Rola Agentic AI w odróżnieniu realnych innowacji od działań wizerunkowych

Zaawansowane systemy potrafią obecnie znacznie więcej niż jeszcze dwa lata temu. Samodzielne planowanie i wykonywanie wieloetapowych zadań to domena tak zwanego Agentic AI, które powoli zastępuje proste generatory tekstu. Trzeba jednak wyraźnie zaznaczyć, że tego typu rozwiązania pochłaniają gigantyczną moc obliczeniową. Zgodnie z prognozami firmy Gartner z 2025 roku, zderzenie tak wysokich oczekiwań z technologicznymi realiami wpędziło rynek w fazę określaną jako Dolina Rozczarowania.

Wielu producentów próbuje z tej doliny wyjść poprzez rygorystyczne weryfikowanie sensu budowy w pełni autonomicznych agentów. Jeśli inteligentny asystent gubi kontekst po trzecim zdaniu i nie potrafi zrealizować konkretnego zadania szybciej niż człowiek korzystający z klasycznych skryptów, to jego wdrażanie staje się bezcelowe. Odróżnienie realnej innowacji od technologicznej ciekawostki wymaga chłodnej kalkulacji i zrozumienia procesów biznesowych.

Modele SLM i wdrożenie FinOps jako ratunek dla budżetów AI

Odpowiedzią na rosnące i często wymykające się spod kontroli wydatki jest wdrażanie wyspecjalizowanych narzędzi o znacznie mniejszej skali. Przedsiębiorstwa nareszcie odchodzą od uniwersalnych i piekielnie drogich w utrzymaniu systemów na rzecz rozwiązań ukierunkowanych na wąskie zadania. To zdrowe i pragmatyczne podejście, które w połączeniu ze ścisłą kontrolą finansów pozwala na uratowanie wielu zagrożonych projektów.

Z moich obserwacji analitycznych wynika, że w organizacjach najlepiej sprawdzają się trzy konkretne filary nowej strategii IT.

• Wdrażanie mniejszych modeli językowych. Wykorzystanie Small Language Models jest nie tylko tańsze w trenowaniu, ale też znacznie szybciej generuje wartość operacyjną dla firmy przy wykonywaniu sprecyzowanych zadań.
• Zastosowanie praktyk FinOps dla AI. Polega to na systematycznej optymalizacji kosztów chmurowych i opłat za bieżące przetwarzanie danych, co wymaga ciągłego monitorowania faktycznego zużycia zasobów.
• Węższa specjalizacja oprogramowania. Takie podejście ułatwia weryfikację błędnych odpowiedzi i tak zwanych halucynacji algorytmów, co jest kluczowe w kwestii poszanowania prywatności oraz bezpieczeństwa w krytycznych dla biznesu procesach.

Zaleca się przeprowadzenie wewnętrznego audytu wydatków chmurowych oraz wnikliwą weryfikację opłacalności utrzymywania potężnych, uniwersalnych modeli językowych. Często okazuje się, że zestawienie ich z tańszymi, dziedzinowymi rozwiązaniami w ramach własnej organizacji przynosi o wiele lepsze rezultaty pod kątem stabilności działania.

Artykuł ma charakter edukacyjny i informacyjny oraz opiera się na danych rynkowych i analizach opublikowanych przez firmę badawczą Gartner. Przedstawione informacje i wskaźniki odzwierciedlają stan branży technologicznej na dzień publikacji tekstu i nie stanowią rekomendacji inwestycyjnej.