Firmy wydają miliardy na AI. 70 proc. sukcesu zależy od czegoś zupełnie innego

Sztuczna inteligencja stała się jednym z najgorętszych tematów w biznesie. Pojawia się w strategiach, prezentacjach i rozmowach zarządów jako motor wzrostu i innowacji. Problem w tym, że wiele firm koncentruje się niemal wyłącznie na technologii – wyborze narzędzi, modeli czy infrastruktury.

Eksperci Zebra Technologies zwracają uwagę, że to podejście prowadzi donikąd. Bo choć AI rzeczywiście może zwiększać efektywność i automatyzować procesy, to sama technologia nie gwarantuje sukcesu. O tym, czy wdrożenie się powiedzie, decyduje coś zupełnie innego.

Model 70–20–10: prosta zasada, którą firmy ignorują

W centrum tej dyskusji znajduje się model 70–20–10. To koncepcja, która jasno pokazuje, skąd naprawdę bierze się wartość sztucznej inteligencji w biznesie.

W dużym uproszczeniu wygląda to tak:

• 10 proc. wartości AI pochodzi z algorytmów – czyli samych modeli i rozwiązań technologicznych,

• 20 proc. z technologii i infrastruktury – systemów, danych i integracji,

• aż 70 proc. z ludzi i organizacji – sposobu pracy, kompetencji i kultury firmy.

To właśnie te 70 proc. jest najczęściej pomijane.

W praktyce oznacza to jedno: nawet najlepsze narzędzia AI nie przyniosą efektów, jeśli pracownicy nie wiedzą, jak z nich korzystać, a organizacja nie jest gotowa na zmianę. AI nie działa w próżni – działa w konkretnym środowisku pracy.

Logistyka obnaża prawdę o AI

Najlepiej widać to w logistyce, gdzie sztuczna inteligencja już dziś optymalizuje zaplecze operacyjne – od prognozowania popytu po zarządzanie zapasami. To jednak tylko połowa historii.

Druga połowa rozgrywa się na pierwszej linii, czyli tam, gdzie pracują kurierzy, magazynierzy i operatorzy. To oni odpowiadają za finalny kontakt z klientem i realną jakość usługi.

Eksperci Zebra Technologies podkreślają, że to właśnie w tym obszarze AI ma największy potencjał, ale też największe bariery. Praca w terenie jest dynamiczna, często odbywa się bez stałego dostępu do sieci i wymaga szybkich decyzji. Standardowe narzędzia AI zwyczajnie się tu nie sprawdzają.

Dlaczego „uniwersalna AI” zawodzi

Wiele organizacji próbuje wdrażać ogólne rozwiązania AI w operacjach, licząc na szybki efekt. To jeden z najczęstszych błędów.

AI dla pracowników pierwszej linii musi być projektowana inaczej. Powinna działać w czasie rzeczywistym, być dopasowana do konkretnych procesów i wykorzystywać dane firmy, a nie ogólne modele. Równie ważna jest jej forma – musi być intuicyjna i wspierać pracownika w naturalny sposób, np. poprzez obraz czy głos.

Bez tego technologia pozostaje oderwana od rzeczywistości operacyjnej i nie przynosi oczekiwanych efektów.

Od technologii do realnych efektów

Eksperci Zebra Technologies wskazują, że firmy, które osiągają sukces, zaczynają nie od technologii, lecz od problemów biznesowych i pracy ludzi. Dopiero potem dobierają odpowiednie rozwiązania AI.

Takie podejście przynosi konkretne rezultaty: wyższą precyzję procesów, mniej błędów, oszczędności i większą przewidywalność operacji. Co ważne, efekty te pojawiają się nie tylko w jednym obszarze, ale obejmują cały łańcuch dostaw i sposób funkcjonowania firmy.

AI to test zarządzania, nie technologii

Z perspektywy biznesu sztuczna inteligencja jest dziś mniej testem technologii, a bardziej testem zarządzania. Sprawdza, czy organizacja potrafi się zmieniać, rozwijać kompetencje i wykorzystywać nowe narzędzia w praktyce.

Firmy, które to rozumieją, traktują AI jako element strategii i codziennej pracy. Te, które skupiają się wyłącznie na technologii, często kończą z kosztownymi wdrożeniami bez realnych efektów.

Dwa pytania, które warto sobie zadać

Na koniec specjaliści sprowadzają temat do dwóch kluczowych pytań: jaka jest nasza rzeczywista strategia AI i kto odpowiada za jej wdrożenie w codziennej pracy?

Jeśli odpowiedzi są konkretne, AI zaczyna działać jako realne narzędzie wzrostu. Jeśli nie – pozostaje tylko modnym hasłem w prezentacjach.