Tenarai Europe: przemyślane wdrożenie AI w przedsiębiorstwach to: szybsze decyzje, mniej błędów, niższe koszty operacyjne i lepsze wykorzystanie pracowników.
Zgodnie z wynikami badania Jak polskie firmy wdrażają AI, które na zlecenie EY przeprowadził CubeResearch wśród 499 średnich i dużych polskich firm w ostatnim kwartale 2025 r., aż 49% polskich przedsiębiorstw było w minionym roku rozczarowanych wdrożeniem sztucznej inteligencji.
– Liczby z badania EY brzmią dramatycznie tylko z jednej strony: 49% firm jest rozczarowanych, 17% nie powtórzyłoby wdrożenia. Z drugiej strony ten sam raport mówi, że 51% firm osiągnęło lub przekroczyło swoje cele związane z AI, a 53% dzięki sztucznej inteligencji obniżyło koszty – zauważa Krystian Sperka, VP & Managing Director w Tenarai Europe, i dodaje: – Problem nie leży więc w technologii, leży w kolejności podejmowanych kroków.
Najczęstszy błąd, który można zauważyć w wielu – nie tylko zresztą polskich – firmach to kupowanie modelu, zanim ktokolwiek zada pytanie, który proces biznesowy ma on usprawnić. – Zgadzam się z opinią wyrażoną przez ekspertów z EY, że punktem wyjścia musi być konkretny problem operacyjny: czas reakcji, koszt jednostkowy, liczba błędów na linii, ścieżka decyzyjna w back office. W obszarze data & AI nie sprzedaje się modelu ani technologii. Sprzedaje się konkretny efekt biznesowy. Dopiero wtedy AI przestaje być, jak to ujęła w jednej z prasowych wypowiedzi Iwona Kozera z EY Consulting, „kosztownym gadżetem” stwierdził K.Sperka
Drugi powód rozczarowań to pomijanie fundamentu. Niespełna 40% polskich firm dysponuje uporządkowaną bazą danych pozwalającą wyjść poza gotowe narzędzia. To jest właściwa diagnoza: bez integracji systemów źródłowych ERP, MES, danych telemetrycznych i bez warstwy analitycznej nawet najlepszy model pozostaje eksperymentem laboratoryjnym. – W naszych projektach 60–70% pierwszych miesięcy to praca z danymi, nie z modelem. To nie jest atrakcyjny slajd dla zarządu, ale tu tkwi różnica między pilotażem a wdrożeniem produkcyjnym – podkreśla zdecydowanie Krystian Sperka.
I wreszcie: zmiana nie musi oznaczać rewolucji. – Firmom, które utknęły na trzecim poziomie dojrzałości AI, najczęściej polecam ścieżkę odwrotną do hype’u: dołożyć agenta lub model do istniejącej, działającej aplikacji i zmierzyć efekt w zakresie jednego, wąsko zdefiniowanego procesu. Największy zwrot z AI przynosi dziś nie produkcja oprogramowania, tylko operacje biznesowe i obszary, gdzie wiedza domenowa domena spotyka się z technologią. My zaś nie jesteśmy już klasycznym dostawcą IT. Stajemy się partnerem w transformacji biznesowej opartej na agentach AI, rozwiązaniach, które nie tylko analizują dane, ale też samodzielnie podejmują działania w procesach klientów – podsumowuje K. Sperka.
Dane jako fundament. AI i agenci jako dźwignia
Krakowski zespół Tenarai od lat rozwija kompetencje w obszarze data & analytics oraz AI – i to właśnie tu widać dziś największe przesunięcie w sposobie pracy z klientami. Projekty zaczynają się zwykle od uporządkowania źródeł danych: integracji systemów produkcyjnych, ERP, MES czy danych telemetrycznych z linii technologicznych; następnie buduje się warstwę analityczną, na której można osadzać modele predykcyjne i rozwiązania AI. Bez tego fundamentu – jak podkreślają eksperci spółki – nawet najlepszy model pozostaje eksperymentem laboratoryjnym. – W obszarze data & AI sprzedajemy klientom wymierny efekt biznesowy: szybsze decyzje, mniej błędów, niższe koszty operacyjne, lepsze wykorzystanie ludzi tam, gdzie ich kompetencje są naprawdę potrzebne. A agenci AI są dziś najbardziej naturalnym sposobem, by ten efekt dowieźć wewnątrz procesów klienta, a nie obok nich – tłumaczą eksperci Tenarai.
Ważnym elementem tej oferty jest platforma Ignis – autorskie narzędzie spółki służące do projektowania, testowania i wdrażania rozwiązań AI, w tym całych zespołów współpracujących ze sobą agentów. Platforma pozwala skracać czas, jaki mija od pomysłu i pierwszego PoC do produkcyjnego wdrożenia, z tygodni i miesięcy do dni.
Źródło: Tenarai Europe
