Michał Sablik

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.

Wdrożenie sztucznej inteligencji – gdzie najczęściej popełniamy błąd?

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.

Uporządkowane dane jako fundament systemów IT

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 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.

Agenci AI i analityka jako dźwignia dla Przemysłu 4.0

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 skrócić czas, jaki mija od pomysłu i pierwszego PoC do produkcyjnego wdrożenia, z tygodni i miesięcy do dni.

Tenarai Europe (dawniej: Infogain Poland) działa w Polsce od 2020 r., kiedy to uruchomiono krakowskie centrum technologiczne, będące jednocześnie pierwszym polskim i europejskim hubem firmy. Od tego momentu stanowi centrum nearshore dla klientów z Europy i USA oraz jest ważnym ośrodkiem kompetencji AI i inżynierii oprogramowania. Polska spółka aktywnie uczestniczy w realizacji projektów m.in. w Rumunii i Urugwaju.

Michał Sablik