Sztuczna inteligencja korporacyjna przechodzi krytyczny kryzys wzrostu: podczas gdy 95% firm zainwestowało w rozwiązania AI, tylko 1% osiągnęło dojrzałość wdrożeniową. Jeszcze bardziej niepokojące jest to, że 95% pilotażowych projektów generatywnej sztucznej inteligencji kończy się niepowodzeniem, a wskaźnik rezygnacji wzrósł z 17% do 42% w ciągu zaledwie jednego roku.

‍

Problem? Silosy AI sabotują transformacyjny potencjał tej technologii. Niniejszy artykuł bada, w jaki sposób AI Synergy Framework może zrewolucjonizować korporacyjne podejście do integracji AI, przekształcając kosztowne inwestycje w trwałą przewagę konkurencyjną.

‍

Indeks

1. Ukryty koszt silosów sztucznej inteligencji
2. Czym jest AI Synergy Framework
3. Filary międzyfunkcyjnej integracji sztucznej inteligencji
4. Studia przypadków: Kto wygrywa wyzwanie?
5. Jak wdrożyć AI Synergy w swojej firmie?
6. ROI i wskaźniki sukcesu
7. Typowe wyzwania i przeszkody
8. Przyszłość: sztuczna inteligencja agentów i superagenci
9. FAQ

Ukryty koszt silosów sztucznej inteligencji

Obecna sytuacja: kosztowny paradoks

W 2025 r. firmy staną w obliczu tego, co eksperci nazywają "paradoksem sztucznej inteligencji": rekordowych inwestycji, którym towarzyszy dramatycznie wysoki wskaźnik niepowodzeń. Według S&P Global Market Intelligence 42% firm porzuciło większość inicjatyw AI przed osiągnięciem produkcji, co stanowi katastrofalny wzrost z 17% w 2024 roku.

‍

Rzeczywiste koszty fragmentacji sztucznej inteligencji

Badania McKinsey pokazują, że ponad 80% organizacji nie dostrzega wymiernego wpływu inwestycji w generatywną sztuczną inteligencję na EBIT. Główne powody to:

• Powielanie danych i niespójności między systemami
• Sprzeczne spostrzeżenia prowadzące do strategicznego zamieszania
• Zbędne inwestycje w sztuczną inteligencję, które zwiększają całkowity koszt posiadania
• Ograniczona widoczność wpływu sztucznej inteligencji na poziomie firmy

Według InformationWeek, pracownicy spędzają prawie 20 procent swojego tygodnia pracy na poszukiwaniu fragmentarycznych informacji pomiędzy rozłączonymi systemami.

‍

Czym jest AI Synergy Framework

‍

Definicja i podstawowe zasady

AI Synergy Framework stanowi fundamentalną zmianę paradygmatu z tradycyjnej integracji technicznej na prawdziwą harmonię operacyjną. Zamiast traktować sztuczną inteligencję jako zbiór odizolowanych narzędzi, podejście to tworzy inteligentny ekosystem, w którym systemy sztucznej inteligencji aktywnie współpracują, aby wzajemnie wzmacniać swoje możliwości.

Architektura frameworka: pionowa vs. pozioma sztuczna inteligencja

Według badań CIO Magazine, optymalne podejście łączy w sobie dwa rodzaje sztucznej inteligencji:

Pionowa sztuczna inteligencja (specyficzna dla systemu)

• Wbudowane bezpośrednio w platformy biznesowe (Salesforce, ServiceNow, SAP)
• Zbudowany specjalnie dla przepływów pracy i struktur danych dowolnego systemu
• Optymalizuje wykonanie i zmniejsza tarcia w procesie

Horyzontalna sztuczna inteligencja (między przedsiębiorstwami)

• Działa jak "mapa" łącząca dane, systemy i zespoły.
• Zapewnia ujednolicony widok i kieruje procesem podejmowania decyzji.
• Umożliwienie odkrywania i przyspieszenie przepływu wiedzy korporacyjnej

Trzy kluczowe elementy

1. Insight Highways: Dedykowane kanały do dzielenia się spostrzeżeniami AI ponad tradycyjnymi granicami działów.
2. Protokoły spójności decyzji: systemy zarządzania zapewniające spójność zaleceń dotyczących sztucznej inteligencji.
3. Wzmocnienie możliwości: Metody umożliwiające systemom AI wzajemne zwiększanie swoich możliwości poprzez dzielenie się specjalistyczną wiedzą.

‍

Filary międzyfunkcyjnej integracji sztucznej inteligencji

Filar 1: Strumieniowe przesyłanie danych w celu ujednolicenia sztucznej inteligencji

Jedną z najbardziej obiecujących innowacji zidentyfikowanych w badaniach jest wykorzystanie platform strumieniowania danych do ujednolicenia korporacyjnych agentów AI. To podejście:

‍

• Umożliwia współpracę w czasie rzeczywistym między platformami AI bez sztywnych integracji.
• Uniknięcie uzależnienia od dostawcy poprzez wykorzystanie współdzielonych strumieni zdarzeń zamiast zastrzeżonych interfejsów API.
• Efektywne skalowanie, ponieważ każdy agent musi tylko rejestrować i wykorzystywać odpowiednie zdarzenia.

Filar 2: Zarządzanie federacyjne i AI TRiSM

Gartner Hype Cycle 2025 określa AI TRiSM (Trust, Risk, and Security Management) jako kluczową technologię, obejmującą cztery poziomy możliwości technicznych, które wspierają polityki biznesowe dla wszystkich przypadków użycia AI.

‍

Filar 3: Podsystemy wielofunkcyjne

Ewolucja od tradycyjnych działów do wielofunkcyjnych podów rewolucjonizuje współpracę korporacyjną. Te małe, zwinne zespoły łączą sprzedaż, marketing, produkt i sukces klienta, aby uzyskać doskonałe wyniki.

‍

Studia przypadków: Kto wygrywa wyzwanie?

UPS: Doskonałość w integracji człowieka ze sztuczną inteligencją

Firma UPS z powodzeniem wdrożyła narzędzie do planowania sieci (NPT), które płynnie integruje system odbioru i dostawy. Klucz do sukcesu? Narzędzie wzmacnia ludzkie decyzje, zamiast je zastępować, tworząc ciągłą pętlę uczenia się między ludzkimi inżynierami a systemem AI.

Google Health: współpraca interdyscyplinarna

Google Health pokazało, jakintegracja międzyfunkcyjna może przynieść niezwykłe rezultaty, współpracując z radiologami, klinicystami i badaczami w celu opracowania narzędzi AI do diagnozowania raka piersi, które znacznie przewyższają tradycyjne metody.

Farm Credit Canada: Wymierny zwrot z inwestycji

Microsoft donosi, że Farm Credit Canada osiągnął znaczną oszczędność czasu na rutynowych zadaniach dla 78 procent użytkowników dzięki Microsoft 365 Copilot, przy czym 35 procent oszczędza ponad godzinę tygodniowo.

NTT DATA: Zaawansowana automatyzacja

NTT DATA osiągnęła imponujący poziom automatyzacji: do 65% w biurach obsługi IT i 100% w niektórych przepływach pracy zamówień, demonstrując potencjał systemowej integracji AI.

‍

Jak wdrożyć AI Synergy w swojej firmie?

‍

Etap 1: Audyt ekosystemu sztucznej inteligencji

Przed wdrożeniem jakiegokolwiek rozwiązania kluczowe jest zmapowanie obecnego krajobrazu AI w organizacji:

• Spis istniejących systemów sztucznej inteligencji i ich możliwości
• Identyfikacja wartościowych punktów przecięcia między systemami
• Ocena umiejętności zespołu i luk w wiedzy
• Analiza bieżących przepływów danych i zależności

Krok 2: Strategia zamówień a rozwój wewnętrzny

Badania MIT dostarczają jasnych wskazówek:zakup narzędzi AI od wyspecjalizowanych dostawców jest skuteczny w około 67 procentach przypadków, podczas gdy wewnętrzne kompilacje są skuteczne tylko w jednej trzeciej przypadków.

Faza 3: Stopniowe wdrażanie

Zacznij od małego, myśl na dużą skalę

• Projekty pilotażowe łączące tylko dwa systemy AI
• Koncentracja na przypadkach użycia o wysokiej wartości i niskim ryzyku
• Opracowanie wskaźników, które wychwytują korzyści z synergii

Krok 4: Skalowanie i optymalizacja

• Systematyczna ekspansja na dodatkowe systemy
• Ciągłe udoskonalanie w oparciu o informacje zwrotne i wydajność
• Inwestycja w zarządzanie zmianą w celu powszechnej adopcji

ROI i wskaźniki sukcesu

Twarde wskaźniki ROI

Według IBM, organizacje, które przyjmują holistyczną perspektywę, odnotowują o 22% wyższy zwrot z inwestycji w rozwój i o 30% wyższy zwrot z inwestycji w integrację GenAI:

• Oszczędność kosztów pracy: Godziny zaoszczędzone dzięki automatyzacji
• Wzrost wydajności operacyjnej: Zmniejszenie zużycia zasobów
• Zwiększona liczba konwersji: poprawa jakości obsługi klienta

Miękkie wskaźniki ROI

• Zadowolenie pracowników powiązane z inicjatywami AI
• Lepsze podejmowanie decyzji dzięki analityce AI
• Większa satysfakcja klientów dzięki personalizacji AI

Benchmarki sektorowe

Deloitte podaje, że obszary o najwyższych zwrotach obejmują:

• Obsługa klienta i doświadczenie: 74%
• Operacje i infrastruktura IT: 69%.
• Planowanie i podejmowanie decyzji: 66%

Typowe wyzwania i przeszkody

Główne przeszkody w przyjęciu

Badanie Informatica CDO Insights 2025 identyfikuje główne przeszkody:

1. Jakość i przygotowanie danych (43%)
2. Brak dojrzałości technicznej (43%)
3. Brak umiejętności i znajomości danych (35%)

Shadow AI: ukryte wyzwanie

Pojawiającym się zjawiskiem, które komplikuje integrację, jest "Shadow AI" - nieautoryzowane korzystanie z narzędzi AI przez pracowników. Harmonic Security ujawnia, że pracownicy często omijają autoryzowane narzędzia biznesowe, aby korzystać z bardziej zwinnych rozwiązań, co stwarza poważne ryzyko związane z zarządzaniem.

Zarządzanie zmianami organizacyjnymi

Badanie IBM CEO Study 2025 podkreśla, że dyrektorzy generalni wymieniają brak współpracy między silosami organizacyjnymi jako główną barierę dla innowacji. 31% pracowników będzie wymagało przekwalifikowania w ciągu najbliższych trzech lat.

‍

Przyszłość: sztuczna inteligencja agentów i superagenci

Rok agentów AI

Rok 2025 jest jednogłośnie określany jako "rok agenta AI". IBM donosi, że 99 procent programistów korporacyjnych bada lub rozwija agentów AI. Te autonomiczne systemy stanowią naturalną ewolucję AI Synergy Framework.

W kierunku superagentów

Capgemini przewiduje pojawienie się "superagentów" - orkiestratorów wielu systemów sztucznej inteligencji, które optymalizują ich interakcje, reprezentując ostatni etap ewolucji w kierunku ujednoliconej inteligencji biznesowej.

Prognozy wpływu

Gartner przewiduje, że do 2029 r. sztuczna inteligencja agentów będzie autonomicznie rozwiązywać80% typowych problemów związanych z obsługą klienta bez interwencji człowieka, co doprowadzi do 30-procentowej redukcji kosztów operacyjnych.

Zalecenia strategiczne na 2025 r.

1. Natychmiastowy audyt silosów AI

Zacznij od kompleksowej oceny obecnej fragmentacji AI:

• Mapowanie wszystkich używanych systemów AI (w tym Shadow AI)
• Identyfikacja punktów nakładania się i konfliktów
• Analiza przepływów danych i zależności

2. Inwestycja w gotowość do przetwarzania danych

Zwycięskie organizacje przeznaczają 50-70% harmonogramu i budżetu na przygotowanie danych. Obejmuje to:

• Ekstrakcja i normalizacja danych
• Zarządzanie metadanymi
• Pulpity nawigacyjne jakości
• Kontrola retencji

3. Proaktywne zarządzanie

Wdrożenie ram zarządzania sztuczną inteligencją, które obejmują:

• Organizacyjne zarządzanie danymi
• Protokoły bezpieczeństwa specyficzne dla sztucznej inteligencji
• Wzorcowe standardy dokumentacji
• Algorytmiczne oceny skutków

4. Zespoły wielofunkcyjne

Utwórz zespoły, które obejmują:

• Naukowcy zajmujący się danymi i eksperci AI
• Specjaliści ds. domen z każdego działu
• Specjaliści IT ds. infrastruktury
• Przywództwo wykonawcze dla strategicznego dostosowania

Najlepsze praktyki w zakresie wdrażania

Podejście "kup i zbuduj

Badania MIT NANDA są jasne: należy preferować zakup rozwiązań od wyspecjalizowanych dostawców, a nie rozwój we własnym zakresie, który ma znacznie niższe wskaźniki sukcesu.

‍

Koncentracja na procesach zaplecza

Wbrew powszechnej intuicji, MIT odkrył, że największy zwrot z inwestycji pochodzi z automatyzacji zaplecza, a nie z narzędzi sprzedażowych i marketingowych, na których koncentruje się ponad 50% obecnych inwestycji.

‍

Zorganizowane zarządzanie zmianą

IBM sugeruje holistyczne podejście, które uwzględnia

• Planowanie strategiczne z jasnymi celami
• Zarządzanie zasobami ludzkimi i szkolenia
• Proaktywne zarządzanie zmianami w celu wdrożenia

Technologie wspomagające dla synergii AI

Platformy strumieniowego przesyłania danych

Platformy do strumieniowego przesyłania danych stają się kluczowym rozwiązaniem technicznym:

• Współdzielone przepływy zdarzeń dla komunikacji między agentami
• Dynamiczna skalowalność bez zależności punkt-punkt
• Inteligentne mapowanie wyników do odpowiednich agentów

Scentralizowane platformy integracyjne

Najlepsze praktyki obejmują wdrożenie oprogramowania pośredniczącego, które zapewnia:

• Routing i transformacja wiadomości
• Orkiestracja procesów
• Scentralizowane monitorowanie wydajności

Pomiar sukcesu: wskaźniki KPI i metryki

Bezpośrednie wskaźniki wydajności

Wydajność operacyjna

• Oszczędność czasu na rutynowe zadania
• Redukcja błędów w procesach
• Szybkość przetwarzania żądań

Wpływ finansowy

• Zmniejszenie kosztów operacyjnych
• Zwiększona produktywność na pracownika
• Zwrot z inwestycji w konkretną sztuczną inteligencję

Wskaźniki współpracy międzyfunkcyjnej

Jakość decyzji

• Spójność spostrzeżeń między działami
• Szybkość podejmowania decyzji
• Dokładność prognoz

Przyjęcie i zaangażowanie

• Odsetek pracowników aktywnie korzystających ze zintegrowanych systemów AI
• Zadowolenie użytkowników z nowych przepływów pracy
• Częstotliwość korzystania z funkcji synergii

Wyzwania techniczne i organizacyjne

Złożoność integracji starszych rozwiązań

Wiele organizacji boryka się ze starszymi systemami, które nie zostały zaprojektowane z myślą o interoperacyjności. Rozwiązania obejmują:

• Stopniowa modernizacja infrastruktury IT
• Brama API do łączenia heterogenicznych systemów
• Inteligentne oprogramowanie pośredniczące, które tłumaczy między różnymi protokołami

Opór wobec zmian

Opór organizacyjny jest powszechnym wyzwaniem we wdrażaniu zintegrowanych systemów sztucznej inteligencji. Skuteczne rozwiązania obejmują:

• Szkolenia międzywydziałowe budujące zaufanie między zespołami
• Wspólne projekty pilotażowe w celu wykazania wymiernej wartości
• Dostosowane zachęty do promowania współpracy międzyfunkcyjnej

Zarządzanie bezpieczeństwem

BigID ujawnia, że 69% organizacji uważa wycieki danych AI za poważny problem, ale 47% nie wdrożyło żadnych konkretnych kontroli.

‍

Ewolucja w kierunku agentowej sztucznej inteligencji

Definicja i charakterystyka

Sztuczna inteligencja oparta na agentach stanowi naturalną ewolucję AI Synergy Framework. IBM definiuje agentową sztuczną inteligencję jako systemy, które wykorzystują cyfrowy ekosystem LLM, uczenia maszynowego i NLP do wykonywania autonomicznych zadań bez stałego nadzoru człowieka.

Prognozy przyjęcia

Tredence podaje, że 25 procent firm korzystających obecnie z generatywnej sztucznej inteligencji uruchomi pilotaże agentów sztucznej inteligencji w 2025 roku, a ich przyjęcie podwoi się do 50 procent do 2027 roku.

Zagrożenia i możliwości

Gartner ostrzega jednak, że do końca 2027 r. ponad 40 procent projektów związanych ze sztuczną inteligencją zostanie anulowanych z powodu rosnących kosztów, niejasnej wartości biznesowej lub nieodpowiedniej kontroli ryzyka.

‍

Plan działania na rok 2025: konkretne kroki

Q1-Q2 2025: Fundamenty

1. Przeprowadzanie kompleksowych audytów istniejących systemów AI
2. Tworzenie wielofunkcyjnych zespołów zarządzających z uprawnieniami międzywydziałowymi
3. Wdrażanie projektów pilotażowych łączących dwa systemy AI
4. Ustalenie wartości bazowych dla wskaźników wydajności

Q3-Q4 2025: Skalowanie

1. Rozszerzanie połączeń o dodatkowe systemy
2. Wdrożenie platformy strumieniowego przesyłania danych do komunikacji w czasie rzeczywistym
3. Optymalizacja przepływów pracy na podstawie wyników pilotażowych
4. Przygotowanie do przejścia na agentową sztuczną inteligencję

2026 i później: Transformacja

1. Wdrażanie superagentów na potrzeby złożonej orkiestracji
2. Pełna pionowa i pozioma integracja AI
3. Ciągła optymalizacja w oparciu o analizy oparte na sztucznej inteligencji
4. Potok innowacji dla nowych możliwości synergii

Lekcje wyciągnięte z niepowodzeń

Dlaczego projekty AI kończą się niepowodzeniem

Badania RAND identyfikują pięć głównych przyczyn niepowodzeń:

1. Słabo zdefiniowane problemy lub nieodpowiednia komunikacja celów
2. Niewystarczające dane do wytrenowania skutecznych modeli
3. Skupienie się na technologii zamiast na rzeczywistych problemach użytkowników
4. Nierealistyczne oczekiwania dotyczące czasu i wyników
5. Brak odpowiednich umiejętności organizacyjnych

Zidentyfikowane wzorce sukcesu

Zwycięskie organizacje mają wspólne cechy:

• Zaczynają od jasno określonego bólu korporacyjnego
• Inwestuj nieproporcjonalnie dużo w niezawodne potoki danych
• Projektują oni nadzór nad ludźmi jako cechę, a nie sytuację awaryjną
• Wykorzystują wyniki jako żywe produkty z planami działania i wskaźnikami

Rozważania dla poszczególnych sektorów

Usługi finansowe

Branża ma szczególne doświadczenie w integracji sztucznej inteligencji, a wiele instytucji eksperymentuje ze wspólnymi przypadkami użycia, aby budować zaufanie i udoskonalać modele ryzyka i kontroli.

Opieka zdrowotna

Wielofunkcyjna sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej wykazuje szczególnie obiecujące wyniki, poprawiającdokładność diagnostyki i skracając czas diagnozy.

Produkcja

Zintegrowana sztuczna inteligencja przekształca zarządzanie łańcuchem dostaw i kontrolę jakości, a niektóre organizacje zgłaszają zmniejszenie liczby usterek o 30%.

‍

Zalecenia dla decydentów

Dla dyrektorów generalnych

• Dostosowanie przywództwa do kierowanej strategicznej mapy drogowej AI
• Ustanowienie wskaźników oceny wydajności i ponownej kalibracji inwestycji
• Inwestowanie w rozwój talentów i partnerstwa strategiczne

Dla CTO

• Wdrażanie modułowych architektur, które pozwalają uniknąć uzależnienia od dostawcy
• Nadanie priorytetu gotowości danych przed wdrożeniem sztucznej inteligencji
• Ustanowienie protokołów ciągłego monitorowania i kontroli jakości

Dla CISO

• Wdrożenie ram AI TRiSM dla kompleksowego zarządzania
• Monitorowanie Shadow AI i wdrażanie odpowiednich kontroli
• Przygotowanie strategii bezpieczeństwa agentów AI

Podsumowanie: Moment prawdy

Rok 2025 stanowi krytyczny punkt zwrotny dla sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach. Organizacje, które nadal będą traktować sztuczną inteligencję jako zbiór odizolowanych narzędzi, znajdą się w coraz gorszej sytuacji konkurencyjnej.

‍

AI Synergy Framework nie jest już opcją - to strategiczny imperatyw. Jak pokazują badania, firmy, które wdrażają zintegrowane podejścia, odnotowują 25-40% poprawę wydajności międzyfunkcyjnej, podczas gdy te, które utrzymują silosy, zawodzą w rekordowym tempie.

Nie chodzi już o to, czy organizacja przyjmie sztuczną inteligencję, ale o to, czy systemy sztucznej inteligencji nauczą się współpracować tak efektywnie, jak zespoły ludzkie. Przyszłość należy do tych, którzy uznają, że prawdziwy potencjał sztucznej inteligencji nie wynika z pojedynczych systemów, ale z ich harmonijnej interakcji w całym przedsiębiorstwie.

‍

FAQ - Często zadawane pytania dotyczące AI Synergy Framework

‍

Czym jest AI Synergy Framework?

AI Synergy Framework to strategiczne podejście do wdrażania sztucznej inteligencji w korporacjach, które kładzie nacisk na integrację i współpracę między systemami sztucznej inteligencji zamiast ich izolowanego wdrażania. Obejmuje trzy kluczowe elementy: Insight Highways do wymiany informacji, Decision Coherence Protocols do spójności decyzji oraz Capability Amplification do wzajemnego zwiększania możliwości AI.

‍

Ile kosztuje wdrożenie AI Synergy Framework?

Koszty różnią się znacznie w zależności od wielkości organizacji i złożoności istniejących systemów. Jednak organizacje odnoszące sukcesy przeznaczają 50-70% budżetu i osi czasu na przygotowanie danych. IBM podaje, że organizacje stosujące podejście holistyczne odnotowują o 22-30% wyższy zwrot z inwestycji niż w przypadku wdrożeń fragmentarycznych.

‍

Jak długo trwa pełne wdrożenie?

Typowe wdrożenie przebiega zgodnie z planem 18-24 miesięcy: 6 miesięcy na audyty i pilotaże, 6-12 miesięcy na stopniowe skalowanie i ponad 6 miesięcy na optymalizację i przejście na sztuczną inteligencję opartą na agentach. Deloitte donosi, że większość organizacji przyznaje, że potrzebuje co najmniej roku, aby rozwiązać wyzwania związane ze zwrotem z inwestycji i przyjęciem.

Jakie są główne przeszkody we wdrażaniu?

Trzy największe przeszkody według Informatica to: jakość i przygotowanie danych (43%), brak dojrzałości technicznej (43%) oraz niedobór umiejętności (35%). Inne przeszkody obejmują opór przed zmianami organizacyjnymi, kwestie związane z zarządzaniem i bezpieczeństwem oraz nierealistyczne oczekiwania dotyczące czasu osiągnięcia wyników.

‍

Czy lepiej jest kupować rozwiązania, czy opracowywać je we własnym zakresie?

Badania MIT są jasne: zakup narzędzi AI od wyspecjalizowanych dostawców jest skuteczny w około 67 procentach przypadków, podczas gdy wewnętrzne kompilacje są skuteczne tylko w jednej trzeciej przypadków. Jest to szczególnie istotne w przypadku wysoce regulowanych branż, takich jak usługi finansowe.

‍

Jak mierzony jest sukces AI Synergy Framework?

Kluczowe wskaźniki obejmują: poprawę wydajności międzyfunkcyjnej (cel: 25-40%), skrócenie czasu spędzanego na wyszukiwaniu informacji (obecnie 20% tygodnia pracy), spójność spostrzeżeń w różnych działach oraz wymierny zwrot z inwestycji w sztuczną inteligencję. Deloitte podaje, że 74% zaawansowanych inicjatyw spełnia lub przekracza oczekiwania dotyczące zwrotu z inwestycji.

‍

Które sektory odnoszą największe korzyści z AI Synergy?

Deloitte identyfikuje trzy wiodące obszary: obsługa klienta i doświadczenie (74% pozytywnego ROI), operacje IT i infrastruktura (69%) oraz planowanie i podejmowanie decyzji (66%). Opieka zdrowotna i usługi finansowe wykazują szczególnie obiecujące wyniki w zakresie integracji międzyfunkcyjnej.

‍

Jak radzić sobie z "Shadow AI" podczas transformacji?

Shadow AI to nieautoryzowane użycie narzędzi AI przez pracowników. Zamiast całkowicie je blokować, należy wdrożyć: proaktywne wykrywanie używanych narzędzi, ocenę ryzyka dla konkretnego przypadku użycia, zasady zarządzania, które równoważą bezpieczeństwo i produktywność oraz stopniową migrację do zatwierdzonych narzędzi korporacyjnych.

‍

Jaka jest różnica między AI Synergy a AI Agentica?

AI Synergy Framework koncentruje się na integracji i współpracy między istniejącymi systemami sztucznej inteligencji, podczas gdy sztuczna inteligencja agentowa reprezentuje ewolucję w kierunku w pełni autonomicznych systemów. Sztuczna inteligencja agentowa jest często postrzegana jako ostateczny cel AI Synergy, w którym zintegrowane systemy ewoluują w autonomicznych agentów zdolnych do niezależnego planowania i działania.

‍

Jak przygotować się na agenta AI?

Zacznij od silnego fundamentu AI Synergy: zintegrowanych systemów, solidnego zarządzania i zoptymalizowanych procesów. Gartner przewiduje, że do 2028 r. 33% aplikacji korporacyjnych będzie zawierać sztuczną inteligencję opartą na agentach. Przygotuj się, wdrażając rozbudowane ramy zarządzania, szkolenia personelu i protokoły bezpieczeństwa specyficzne dla systemów autonomicznych.

‍

Jakie są główne zagrożenia związane z wdrożeniem?

Główne zagrożenia obejmują: eskalację kosztów (42% projektów jest porzucanych z tego powodu), kwestie bezpieczeństwa danych i prywatności, opór wobec zmian organizacyjnych oraz nadmierne poleganie na technologii bez odpowiedniego nadzoru ze strony ludzi. BigID donosi, że 55% organizacji nie jest przygotowanych na zgodność z regulacjami dotyczącymi sztucznej inteligencji.

‍

Ten artykuł opiera się na szeroko zakrojonych badaniach z wiarygodnych źródeł, w tym MIT, McKinsey, Gartner, Deloitte, IBM i innych wiodących organizacji zajmujących się sztuczną inteligencją. Wszystkie linki i cytaty są aktualne na wrzesień 2025 r.