Sztuczna inteligencja przestała być futurystyczną koncepcją, jest to narzędzie transformujące codzienność biznesu. Jednak mimo wzrostu świadomości i liczby wdrożeń, wiele firm nadal napotyka poważne bariery w skalowaniu rozwiązań AI. Z czego wynikają te trudności? I dlaczego 2025 rok może być przełomowy? Odpowiedzi przynosi raport „Power of AI. Rewolucja GenAI w biznesie” przygotowany przez BUZZcenter.
Główne bariery w implementacji AI
Największą przeszkodą w adaptacji sztucznej inteligencji są… pieniądze. 39% firm wskazuje wysokie koszty wdrożenia i utrzymania AI jako główny hamulec rozwoju. Na drugim miejscu znalazł się brak specjalistycznych kompetencji (29%), a podium zamyka brak jasnej strategii AI (26%).
Inne często zgłaszane trudności to:
- problemy z jakością lub dostępnością danych – 23%
- ograniczenia regulacyjne i kwestie prawne – 19%
- obawy o wpływ AI na zatrudnienie – 17%
- brak zespołu AI – 14%
- trudności w ocenie zwrotu z inwestycji (ROI) – 13%
Średnie vs. duże firmy – inne bariery, inne priorytety
Raport wyraźnie pokazuje, że wielkość przedsiębiorstwa wpływa na typ napotykanych przeszkód:
- średnie firmy częściej zmagają się z barierami finansowymi (35% vs. 32% w dużych firmach),
- z kolei większe organizacje wskazują na brak spójnej strategii (24% vs. 18%) – co może wynikać z dynamicznego rozwoju pilotaży, które wyprzedziły stworzenie systemowego governance,
- problemy z danymi są uniwersalne – ich udział oscyluje wokół 19–20% niezależnie od skali działalności.
Faza wdrożenia a rodzaj barier
Im bardziej zaawansowany etap wdrożenia AI, tym wyraźniejsza zmiana rodzaju wyzwań. W fazie pilotażu dominują problemy miękkie – brak kompetencji i ciekawość. W produkcji zastępowane są przez twarde ograniczenia – budżet, dane i strategia.
- Największym kosztem na etapie testów okazuje się czyszczenie danych i licencje GenAI.
- Po przejściu do produkcji pojawia się tzw. „szklany sufit”: wysokie koszty, luki kompetencyjne i brak strategii stają się barierami numer jeden dla skalowania.
Integracja GenAI z istniejącą infrastrukturą – wyzwania 2025 roku
Wdrażanie AI to nie tylko kwestia decyzji, ale też technicznego dopasowania. Raport BUZZcenter pokazuje, że najtrudniejsze są:
- brak doświadczonego zespołu IT lub MLOps – 43%
- wysokie wymagania infrastrukturalne – 38%
- kompatybilność ze starszym oprogramowaniem (np. ERP/CRM) – 31%
- bezpieczeństwo i poufność danych – 26%
- trudności w mierzeniu ROI – 5% (tu widać wyraźny spadek dzięki nowym narzędziom KPI)
Ciekawy trend? Najbardziej rosnącą barierą są talenty IT, nie koszty sprzętu. Firmy coraz częściej inwestują w tzw. center of excellence oraz samoobsługowe platformy MLOps, które skracają czas od pilotażu do produkcji nawet o 25%.
Co naprawdę blokuje rozwój AI w 2025 roku?
Wbrew pozorom nie jest to już niewiedza czy strach przed nowością. Główne hamulce to ekonomia, brak strategii i niska jakość danych. Firmy, które potrafią obniżyć próg wejścia (np. dzięki chmurze i open source) oraz mają porządek w danych, zyskują realną przewagę konkurencyjną.
Artykuł powstał na podstawie raportu Power of AI. Rewolucja GenAI w biznesie przygotowanego przez BUZZcenter, który można pobrać tutaj.
