Jak szybko ocenić efektywność biznesową wdrożenia AI? To jedno z najtrudniejszych pytań, przed którym stają dziś CEO, CIO i CTO. Pomóc w tym może technologia low-code, dzięki której można w kilka dni zbudować i przetestować prototyp aplikacji z wbudowanymi asystentami i agentami AI, działający w jednym, spójnym środowisku IT. Jak to osiągnąć?
Sztuczna inteligencja jest dziś jednym z priorytetów inwestycyjnych w wielu większych organizacjach.
Według raportu Deloitte „State of AI 2024”, aż 94% liderów biznesowych uważa, że AI będzie kluczowe dla ich sukcesu w najbliższych 3 latach, ale co najmniej 30% projektów AI nie przejdzie poza fazę pilotażową. Dlaczego?
Według Gartnera ponad 40% projektów związanych ze sztuczną inteligencją bazującą na agentach zostanie anulowanych do końca 2027 roku z powodu rosnących kosztów, niejasnej wartości biznesowej lub niewystarczających mechanizmów kontroli ryzyka. To właśnie niepewność co do efektów inwestycji w AI staje się dziś jedną z głównych barier decyzyjnych dla wielu CIO i CTO. Jak podaje McKinsey, coraz więcej liderów oczekuje wymiernych korzyści z wdrożenia sztucznej inteligencji, dlatego zamiast rozpraszać działania na liczne inicjatywy, koncentrują się na tych obszarach, które oferują największy potencjał zwrotu. Jednocześnie analitycy Gartnera przewidują, że do 2028 roku co najmniej 15% codziennych decyzji zawodowych będzie podejmowanych autonomicznie przez agentic AI – w porównaniu z 0% w 2024 roku. Możliwości optymalizacji są ogromne – kluczowe staje się wiec szybkie i przemyślane walidowanie pomysłów.
O tym, jak przełamać tę barierę i w praktyce sprawdzać opłacalność wdrożeń AI podczas AI Summit Poland 2025 opowiadał Michał Janisz (Head of Business, Productive24). W swoim wystąpieniu pokazał, jak dzięki technologii low-code można szybko tworzyć prototypy aplikacji z asystentami i agentami AI, testować je w spójnym środowisku IT i podejmować decyzje inwestycyjne oparte na rzeczywistych efektach, a nie na prognozach. Zaprezentował przy tym wybrane przykłady implementacji AI w aplikacjach zbudowanych na Productive24 – asystentów wspierających procesy rekrutacyjne i automatyzację w ramach systemów compliance, w których AI rekomenduje decyzje w oparciu o dane operacyjne.
W tradycyjnych projektach wdrażania AI pierwsze rezultaty pojawiają się dopiero po wielu miesiącach i przy dużym zaangażowaniu zespołów developerskich. Każdy etap – od analizy wymagań, przez development, integracje i testy – wymaga czasu i pieniędzy. Często zanim organizacja zobaczy, jak rozwiązanie działa w praktyce, gros budżetu jest już wydane. W efekcie menedżerowie IT i zarządy, podejmując decyzje, opierają się raczej na deklaracjach i wizjach dostawców, niż na dowodach efektywności. To zwiększa ryzyko rozminięcia się oczekiwań z rzeczywistością i sprawia, że projekty AI bywają postrzegane jako kosztowny eksperyment.
Alternatywą jest iteracyjne podejście oparte na szybkim prototypowaniu. Zamiast „skakać na głęboką wodę” i rozpoczynać od pełnoskalowego i ryzykownego wdrożenia, można w kilka dni zbudować prototyp aplikacji z asystentami i agentami AI oraz sprawdzić, czy sztuczna inteligencja ma szansę realnie wspierać procesy biznesowe w naszej organizacji. Takie podejście daje decydentom narzędzie do podejmowania bezpieczniejszych i bardziej uzasadnionych decyzji biznesowych.
Productive24 to nowoczesna platforma low-code z wbudowanym silnikiem do tworzenia i zarządzania asystentami i agentami AI. Productive24 umożliwia błyskawiczne tworzenie bezpiecznych, skalowanych i wieloplatformowych systemów IT – bez konieczności angażowania zespołów programistycznych. Dzięki technologii low-code, analitycy biznesowi Productive24 samodzielnie projektują i rozwijają zaawansowane aplikacje biznesowe, w których sztuczna inteligencja działa natywnie.
Aplikacje Productive24 porządkują dane i standaryzują procesy, zapewniając pierwszy stopień automatyzacji, a wbudowani w nie asystenci i agenci AI wynoszą tę automatyzację na wyższy poziom – analizują dane i wspierają decyzje w sposób niedostępny dla tradycyjnych systemów IT. To właśnie połączenie wymiaru aplikacji, procesów i danych sprawia, że sztuczna inteligencja zaimplementowana na platformie staje się realnym narzędziem biznesowym – takim, które dostarcza powtarzalne wyniki oraz wspiera kluczowe procesy firm i obniża koszty ich realizacji.
W dojrzałych organizacjach proces oceny efektywności wymaga równoległego spojrzenia na wdrożenie sztucznej inteligencji z trzech poziomów: biznesowego, operacyjnego i organizacyjnego.
Wdrożenia AI należy analizować po kątem wartości, jaką generują. Kluczowe wskaźniki ROI (Return on Investment), TCO (Total Cost of Ownership) czy time-to-value powinny być definiowane już na etapie pilotażu. Warto przy tym sprawdzić, czy:
Tradycyjny model wdrożeniowy, w którym efekty pojawiają się po wielu miesiącach, nie przystaje do dzisiejszej dynamiki rynków. Coraz więcej organizacji wdraża podejście Proof of Concept (PoC) – Productive24 pozwala jednak na więcej. Platforma umożliwia nie tylko realizację PoC, ale błyskawiczne tworzenie MVP rozwiązania z natywnie zaimplementowanymi asystentami i agentami AI. Podejście to umożliwia kontrolowane testy rozwiązania w rzeczywistym środowisku technologicznym danej firmy. Dla CIO i CTO oznacza to możliwość praktycznej weryfikacji założeń projektowych – bez ryzyka kosztownego wdrożenia „w ciemno”.
Z prognoz Gartnera wynika, że ponad 30% projektów AI będzie porzucanych z powodu niskiej akceptacji użytkowników końcowych. Dlatego ocena efektywności powinna obejmować także poziom zaangażowania i faktyczne wykorzystanie narzędzi. Productive24 pozwala szybko i bezpiecznie budować rozwiązania IT z AI w jednym, zintegrowanym środowisku firmy i szybko włączać do procesu docelowych użytkowników aplikacji. Dzięki temu organizacje mogą realnie zmierzyć użyteczność i wpływ AI na efektywność pracy jeszcze przed decyzją o skalowaniu projektu.
W kontekście decyzji o inwestycjach w AI wykorzystać można model walidacyjny 3xF, tj. „Fast, Feasible, Fact-based” („szybki, wykonalny, oparty na faktach”).
Partnerem AI Summit 2025 była również platforma GenAI Extentum AI – kompletna i intuicyjna platforma GenAI dla większych firm, która pozwala zespołom biznesowym bezpiecznie i skalowalnie wdrażać sztuczną inteligencję, przyspieszając ich transformację w organizacje AI-driven. Podczas wydarzenia Marcel Piekarski (Product Manager & Team Leader, Extentum AI) wystąpił jako prelegent z prezentacją „Dlaczego pierwsze wdrożenia GenAI zawodzą? Podejście, które pozwala uniknąć błędów i dowieźć wartość”. Opowiedział, jak przejść od eksperymentów z GenAI do skalowalnych wdrożeń obejmujących całe organizacje i przyjrzał się typowym błędom:
Pokazał również, dlaczego te elementy decydują o tym, czy eksperyment zamieni się w trwałe wdrożenie generujące wartość dla organizacji. Uczestnicy mieli okazję zobaczyć, jak odpowiednia technologia może uprościć budowanie rozwiązań, wspierać integrację i zapewnić skalowalność – czyli klucz do tego, by GenAI działało naprawdę. Oba wystąpienia łączyło wspólne przesłanie: AI musi być testowane i weryfikowane w praktyce – inaczej pozostanie tylko obietnicą bez pokrycia.
AI przestaje być domeną futurystycznych wizji – staje się narzędziem operacyjnym. Kluczem do sukcesu nie jest więc sam potencjał technologii, ale zdolność organizacji do jej szybkiej i rzetelnej walidacji. Productive24 pokazuje, że można oceniać opłacalność wdrożeń AI tak samo, jak każdej innej inwestycji: na podstawie danych, wskaźników i rezultatów, a nie na poziomie deklaracji. Na AI Summit 2025 zobaczyliśmy zatem, że praktyczne wdrażanie AI to nie kwestia wiary w technologię, lecz metodyki decyzyjnej.
do naszego newslettera i bądź na bieżąco ze świeżymi artykułami ze świata produktywności.
Wypróbuj Productive24 bez ryzyka
