Zakaj večina UI pilotov v podjetjih ne doseže poslovnih ciljev?

MIT-jevo poročilo The GenAI Divide: State of AI in Business 2025  ugotavlja, da približno 95 odstotkov pilotnih projektov z generativno umetno inteligenco ne doseže pričakovane rasti prihodkov. Le okoli pet odstotkov podjetij poroča o hitrem povečanju prihodkov, večina pa obtiči pri skromnih ali celo ničelnih rezultatih.

Raziskava temelji na 150 intervjujih z vodilnimi odločevalco, anketi 350 zaposlenih in analizi 300 javnih implementacij umetne inteligence. Podrobnosti razkrivajo jasno ločnico med redkimi zgodbami o uspehu in številnimi projekti, ki se nikoli ne razvijejo v dejanske poslovne koristi.

Ključni razlogi za neuspeh

Glavni razlogi za neuspeh niso povezani s kakovostjo samih modelov, temveč z načinom njihove vpeljave v poslovno okolje. Generativna orodja, kot je ChatGPT, so zaradi prilagodljivosti sicer odlična pri individualni uporabi, a v podjetjih pogosto zastanejo, ker se ne naučijo specifičnih procesov in se ne prilagodijo delovnim tokovom.

Poročilo opozarja tudi na napačno razporeditev virov. Več kot polovica proračunov za generativno umetno inteligenco je usmerjena v prodajo in marketing, medtem ko MIT ugotavlja, da se največja donosnost skriva v avtomatizaciji zalednih procesov, denimo pri zmanjšanju stroškov zunanjih agencij ali optimizaciji poslovnih procesov.

Uspešne strategije

Podjetja, ki pri uvedbi umetne inteligence uspevajo, pogosto sledijo drugačnim pristopom. Analiza kaže, da ima nakup že obstoječih specializiranih orodij in oblikovanje partnerstev približno 67-odstotno stopnjo uspeha, medtem ko interni razvoj lastnih rešitev uspe le v tretjini primerov.

Pomemben dejavnik je tudi vključevanje linijskih vodij in ne zgolj centralnih UI laboratorijev, saj so prav oni tisti, ki najbolje poznajo delovne procese in lahko skrbijo za postopno integracijo tehnologije.

Vpliv na delovna mesta

Umetna inteligenca že vpliva na trg dela, predvsem v podpornih in administrativnih vlogah. Ne gre toliko za množična odpuščanja, temveč za to, da podjetja ob upokojitvah ali odhodih zaposlenih pogosto ne nadomeščajo teh položajev. Spremembe so izrazite zlasti na področjih z nizko dodano vrednostjo.

MIT ugotavlja, da najbolj napredne organizacije že eksperimentirajo z agentnimi sistemi umetne inteligence, ki se lahko učijo, si zapomnijo in delujejo samostojno znotraj določenih meja. Ti poskusi ponujajo vpogled v prihodnost, kjer bi UI lahko postal ne le orodje, temveč aktiven partner pri poslovnih procesih.