AI w biznesie: od „korzystamy” do „wiemy, co osiągamy”

Skorzystanie z generatywnej AI stało się niezwykle proste. Wystarczy otworzyć jedno z powszechnie dostępnych narzędzi, żeby wyszukać informacje, przeanalizować dokument, przygotować podsumowanie czy porównać dostępne możliwości.

Bartłomiej Anszperger
Solution Engineering Manager CEE, F5

Według Adyen Index: Retail Report 2025 już 37 proc. badanych korzysta z AI jako wsparcia podczas zakupów. Rozpoczęcie korzystania z AI nie wymaga więc specjalistycznej wiedzy: użytkownik nie musi rozumieć technologii stojącej za modelem, żeby zacząć wykorzystywać jego możliwości w praktyce.

W organizacji rozpoczęcie korzystania z AI również nie musi być skomplikowane. Firma może udostępnić pracownikom jedno z gotowych narzędzi, a oni mogą niemal od razu wykorzystywać je do tworzenia podsumowań, pracy z tekstem, wyszukiwania informacji czy porządkowania danych. Samo zapewnienie dostępu do AI nie jest jednak jeszcze wdrożeniem AI w proces biznesowy – podobnie jak liczba korzystających z niej pracowników nie mówi, czy technologia rzeczywiście przynosi organizacji wartość.

Rozwiązania i problemy

Różnica staje się widoczna, gdy AI ma wyjść poza rolę narzędzia wspierającego pojedynczego użytkownika. Jeśli ma pracować na firmowych danych, komunikować się z klientami, wspierać decyzje, automatyzować elementy procesu lub współdziałać z innymi aplikacjami, pojawiają się pytania, których nie trzeba rozstrzygać przy prostym korzystaniu z gotowego chatbota. Do jakich informacji model powinien mieć dostęp? Jak kontrolować jego działanie? Jak zabezpieczyć rozwiązanie? Jak zapewnić jego dostępność i wydajność? Oraz ile właściwie będzie kosztowało jego funkcjonowanie przy większej skali?

Dlatego między frazą „korzystamy z AI” a „AI przynosi nam realną wartość biznesową” pozostaje istotna różnica. Przejście od jednego do drugiego wymaga spojrzenia nie tylko na możliwości modelu, ale także na problem, który ma rozwiązać, bezpieczeństwo, dane, infrastrukturę i możliwość kontrolowania rozwiązania już po jego uruchomieniu.

Tę różnicę dobrze obrazuje m.in. przykład Ubera. Firma wykorzystała budżet przeznaczony na narzędzia AI na cały 2026 rok już w ciągu pierwszych czterech miesięcy roku. Jednocześnie przedstawiciele Ubera zwracali uwagę na trudność w bezpośrednim powiązaniu rosnącego wykorzystania AI z proporcjonalnym wzrostem wartości dostarczanej klientom. Przykład ten pokazuje, dlaczego sama adopcja – nawet bardzo wysoka – nie może być jedyną miarą powodzenia wdrożenia AI.

Najpierw problem biznesowy, potem technologia

Punktem wyjścia do wdrożenia AI powinien być konkretny problem, który organizacja chce rozwiązać – od automatyzacji powtarzalnych czynności i analizy danych po obsługę klienta, sprzedaż czy wsparcie decyzji.

Takie podejście pozwala od początku określić, po czym organizacja pozna, że zastosowanie AI rzeczywiście przynosi efekt – np. skraca czas realizacji zadania, przyspiesza analizę informacji czy odciąża pracowników. Sama możliwość zastosowania AI nie jest jeszcze miarą jej wartości.

Równie istotny jest wybór modelu. Poszczególne rozwiązania mogą znacząco różnić się nie tylko możliwościami, ale także charakterystyką bezpieczeństwa. Pokazuje to m.in. prowadzony przez F5 AI Security Index (CASI), który ocenia modele pod kątem ich odporności na zagrożenia. W lipcowym zestawieniu CASI znalazło się 55 modeli AI, a ich wyniki mieściły się w bardzo szerokim przedziale – od 93,08 do 16,25 punktu. Tak duża rozpiętość przypomina, że modele AI mogą różnić się między sobą nie tylko możliwościami, ale również poziomem odporności na zagrożenia.

Dla biznesu płynie z tego istotny wniosek: wybór modelu nie może opierać się wyłącznie na jego możliwościach czy popularności. Równie ważne jest dopasowanie jego charakterystyki do konkretnego zastosowania, w tym danych, z którymi będzie pracował, zakresu wykonywanych działań oraz konsekwencji ewentualnego błędu.

W przypadku wyboru modelu AI pytanie nie powinno brzmieć wyłącznie: Co potrafi model? Równie istotne jest to, w jakim procesie chcemy go wykorzystać, do jakich informacji otrzyma dostęp i jakie mogą być konsekwencje jego błędnego lub nieprzewidzianego działania. Im bliżej AI znajduje się kluczowych procesów biznesowych, tym ważniejsze staje się spojrzenie na jej wdrożenie jako całość – od wyboru modelu po jego funkcjonowanie w środowisku produkcyjnym.

Eksperyment wybacza więcej niż środowisko produkcyjne

Jednym z zagrożeń, które trzeba uwzględnić przy przejściu AI do rzeczywistych procesów, jest manipulowanie zachowaniem modeli. Przykładem jest opisywana przez F5 Labs technika Adversarial Tales, polegająca na ukrywaniu szkodliwych instrukcji w pozornie niewinnych narracjach. W testach obejmujących 26 modeli od dziewięciu dostawców średnia skuteczność ataku wyniosła 71,3 proc. Skuteczność modelu w realizacji oczekiwanych zadań jest więc tylko jedną stroną jego oceny. Równie istotne jest to, jak zachowa się w sytuacji nieprzewidzianej lub podczas celowej próby manipulacji. Kolejnym sprawdzianem jest skala. Wraz ze wzrostem liczby użytkowników i zapytań rośnie znaczenie wydajności, dostępności i kosztów infrastruktury obsługującej AI. Rozwiązanie, które sprawdza się w ograniczonym zastosowaniu, nie musi być równie efektywne po rozszerzeniu na całą organizację czy tysiące klientów.

Udany proof of concept odpowiada przede wszystkim na pytanie, czy dane zastosowanie AI jest możliwe. Wdrożenie produkcyjne musi odpowiedzieć na znacznie więcej pytań: czy rozwiązanie pozostanie dostępne i wydajne przy większej skali, czy potrafimy kontrolować związane z nim ryzyko i czy koszt jego działania nadal uzasadnia osiągane efekty. Dopiero wtedy można realnie ocenić biznesową wartość AI.

Ostatecznie nie liczba uruchomionych projektów czy korzystających z AI pracowników świadczy o powodzeniu wdrożenia. Największą wartość AI przynosi tam, gdzie odpowiada na konkretny problem, jej efekt można zmierzyć, a rozwiązanie pozostaje bezpieczne, skalowalne i ekonomicznie uzasadnione. To właśnie zdolność do przejścia od „korzystamy z AI” do „wiemy, co dzięki niej osiągamy” decyduje o tym, czy technologia rzeczywiście tworzy wartość dla biznesu.