Blogi in webinarji

Zakaj 95% projektov z umetno inteligenco propade: MIT razkriva "GenAI razcep"

Podjetja letno vložijo 30–40 milijard dolarjev v generativno umetno inteligenco (GenAI). Kljub temu pa šokantna raziskava MIT, "State of AI in Business 2025," razkriva, da 95 % projektov nima merljivih rezultatov. Le peščica organizacij — 5 % — dosega resnično donosnost naložbe, s čimer uspe prebiti "GenAI razcep" - prelomnico, ki ločuje uspešne od neuspešnih.

Kaj je torej tista nevidna prepreka, ki stoji med obljubami in dejanskimi rezultati? Odgovor ni v kakovosti modelov, ampak v pristopu k implementaciji in razumevanju, kako AI že deluje znotraj podjetja.

Skrivnost: vaši zaposleni že uporabljajo AI

Medtem ko vodstvo razmišlja o dragih pilotskih projektih, se v podjetjih odvija tiha revolucija. 90 % zaposlenih redno uporablja osebna orodja AI (kot je ChatGPT) za službene naloge, čeprav ima le 40 % podjetij uradne naročnine. Ta fenomen, imenovan "Shadow AI", razkriva ključno protislovje: ljudje znajo uspešno uporabljati AI, podjetja pa ga ne znajo implementirati.

Primer iz MIT raziskave: korporativni pravnik vsakodnevno uporablja ChatGPT za osnutke pogodb, medtem ko se izogiba uporabi drage, interne AI rešitve. Njegov razlog? "S ChatGPT lahko vodim pogovor in ponavljam, dokler ne dobim točno tistega, kar potrebujem. Naša kupljena rešitev pa ponuja toge povzetke z omejenimi možnostmi prilagajanja."

Ta primer pokaže, da uspešnost AI ni v njeni kompleksnosti, temveč v njeni uporabnosti in prilagodljivosti.

Trije razlogi, zakaj projekti propadejo

MIT raziskava je identificirala tri glavne vzroke za neuspešne implementacije:

1. AI orodja se ne učijo. Največja ovira ni kakovost modelov, ampak pomanjkanje spomina in prilagodljivosti. Sistemi pozabijo kontekst, se ne učijo iz povratnih informacij in ponavljajo iste napake. Posledično 90 % uporabnikov za kritične naloge še vedno raje izbere človeka.

1. Napačne prioritete pri vlaganju. Polovica vlaganj v AI gre v marketing in prodajo, kjer je lažje meriti rezultate. Vendar se največji prihranek in ROI skriva v back-office funkcijah, kot so avtomatizacija dokumentacije, poenostavitev administrativnih opravil in zmanjšanje stroškov zunanjega izvajanja (BPO). Podjetja, ki so premagala razcep, poročajo o prihrankih 2–10 milijonov dolarjev letno pri BPO storitvah.
2. Gradimo namesto kupujemo. MIT-ovi podatki so jasni: partnerstva z zunanjimi ponudniki imajo dvakrat večjo stopnjo uspeha kot interni razvoj. Uspešne organizacije ne gradijo AI orodij od začetka, temveč sodelujejo s specializiranimi partnerji, ki ponujajo prilagojene in že preizkušene rešitve.

Kako premagati GenAI razcep: trije koraki do uspeha

Uspešna implementacija AI zahteva precej več kot zgolj nakup drage programske opreme. Poročilo MIT predlaga tri ključne korake, ki so jih upoštevala uspešna podjetja:

korak 1: odkrijte svoj "Shadow AI"

Namesto da prepoveste ali ignorirate, analizirajte, kje in kako zaposleni že uporabljajo AI. Ti vzorci uporabe razkrivajo realne potrebe in priložnosti za formalizacijo. Opravite anonimno anketo in identificirajte najbolj uporabne primere, nato jih spojite z varnimi rešitvami, ki so skladne z regulativami.

Korak 2: začnite z malimi, a vidnimi koraki

Uspešen pristop se osredotoča na "hitre dobičke" (quick wins) — majhne, merljive projekte, ki hitro pokažejo rezultate in pridobijo organizacijsko podporo. Primer je avtomatizacija kategorizacije stroškov v nabavi. Gre za majhen projekt, ki ima jasen ROI in omogoča hitro širjenje na kompleksnejše procese.

Korak 3: partnerstvo pred gradnjo

Namesto razvoja lastnih rešitev, poiščite specializirane partnerje, ki:

• globoko razumejo vaše delovne procese,
• ponujajo sisteme, ki se učijo in prilagajajo,
• zagotavljajo integracijo z obstoječimi sistemi (CRM, ERP),
• upoštevajo evropske regulative (GDPR, AI Act).

Prihodnost pripada "Agentic AI"

Naslednja generacija orodij AI ne bo le generirala besedila, ampak bo delovala kot avtonomni agenti z dolgotrajnim spominom, sposobnostjo učenja in koordinacije med različnimi sistemi. Ti sistemi, imenovani "agentic", naslavljajo temeljne pomanjkljivosti trenutnih orodij. MIT raziskava napoveduje nastanek "Agentic Web" — mreže povezanih AI agentov, ki lahko avtonomno odkrivajo rešitve, se pogajajo in koordinirajo delovanje preko različnih platform in organizacijskih meja.

Za evropska podjetja je ključno vprašanje varnosti podatkov in skladnosti z regulativami. Rešitve, ki podatke procesirajo lokalno ali preko evropskih oblačnih storitev, zagotavljajo večjo varnost in skladnost z GDPR ter prihajajočim AI zakonom.

Kako se Skupina stroka.si postavlja na zemljevid AI rešitev?

V podjetju se zavedamo, da umetna inteligenca ni le orodje, temveč partner v delovnem procesu. Naše vodilo "AI ljudem" ni le slogan, temveč strategija, ki se ujema z ugotovitvami poročila MIT. Namesto splošnih rešitev se osredotočamo na ozko prilagojene, problemsko usmerjene rešitve z merljivim ROI.

Ker vemo, da se pravi donosnost skriva v back-office in operacijah, razvijamo in ponujamo rešitve, ki:

• se integrirajo z vašimi obstoječimi sistemi (npr. CRM, ERP),
• se učijo in prilagajajo vašim delovnim tokovom,
• zagotavljajo varnost in skladnost z regulativami, kar omogoča varno uporabo tudi pri občutljivih podatkih.

Pri tem se osredotočamo na gradnjo prilagojenih Copilot agentov, saj omogočajo globoko integracijo z orodji Microsoft 365. Z uporabo orodij Power Platform (PowerApps, Power Automate) lahko te agente natančno vgradimo v vaše obstoječe poslovne procese. Takšen pristop predstavlja za podjetja trenutno najvarnejšo in najbolj skladno rešitev, saj je Copilot zasnovan z mislijo na evropsko zakonodajo, kot sta GDPR in prihajajoča AI zakonodaja.

Ne gre za to, da bi umetna inteligenca zamenjala ljudi, temveč da bi jih osvobodila ponavljajočih se in rutinskih nalog, s čimer jim omogoči, da se osredotočijo na tisto, kar resnično šteje: na inovacije, strategijo in rast.

Čas za odločitev

V naslednjih 18 mesecih se bodo podjetja odločala o dolgoročnih partnerjih za umetno inteligenco. Organizacije, ki razumejo in premagajo GenAI razcep, bodo ustanovile dominantne pozicije v post-pilot AI ekonomiji.

Če se vaše podjetje trenutno nahaja na napačni strani razcepa, je pot jasna: prenehajte vlagati v statična orodja, ki zahtevajo nenehno treniranje. Začnite partnerstvo s ponudniki, ki ponujajo prilagodljive sisteme. Osredotočite se na integracijo v delovne procese, namesto na bleščeče demonstracije.

GenAI razcep ni trajen, vendar zahteva temeljito drugačne izbire glede tehnologije, partnerstev in organizacijske zasnove. Podjetja, ki bodo ukrepala zdaj, bodo oblikovala prihodnost dela z umetno inteligenco.

Vir: MIT, State of AI in Business 2025: povezava