3 ścieżki wdrożenia AI, które dają szybkie rezultaty

Inwestycje w sztuczną inteligencję sięgają miliardów, jednak konkretne korzyści finansowe wciąż pozostają wyzwaniem. Jak wskazują dane z końca 2025 roku, jedynie 15% liderów potwierdza, że integracja AI przełożyła się na realny wzrost zysków ich organizacji. W poszukiwaniu skutecznego modelu działania warto przyjrzeć się doświadczeniom… amerykańskiego urzędu skarbowego (IRS). Mimo że to instytucja publiczna, mierzyła się z identyczną presją: każda wydana złotówka pochodziła od podatników, więc każda inwestycja w nowe technologie musiała przynieść namacalną, mierzalną poprawę.

Od entuzjazmu do rezultatów: strategia oparta na trzech ścieżkach

Charles Rettig, były komisarz IRS, który kierował jednym z najbardziej ambitnych programów modernizacji tej instytucji, podkreśla, że kluczem było precyzyjne zidentyfikowanie palących problemów, praktyczne zastosowanie AI, pomiar efektów i systematyczne budowanie na tych fundamentach. Według niego, organizacje, które odniosą sukces, będą czerpać wartość z AI poprzez trzy odrębne, choć uzupełniające się ścieżki. Zamiast szukać jednego, uniwersalnego rozwiązania, należy dopasować typ narzędzia do konkretnego wyzwania.

AI ogólnego przeznaczenia dla codziennej produktywności

Pierwszą ścieżką są powszechnie dostępne systemy, jak duże modele językowe (LLM) czy agentyczne workflowy. Ich rolą jest wsparcie pracowników w rutynowych zadaniach: wstępnych researchach, koordynacji prostych czynności czy generowaniu wstępnych treści. Główna korzyść to odzyskanie czasu i uwagi zespołów. Jednak prawdziwy zwrot z inwestycji pojawia się dopiero wtedy, gdy pracownicy otrzymają odpowiednie szkolenia, jak najlepiej wykorzystać te technologie w kontekście swoich specyficznych ról.

Specjalistyczne systemy AI dla precyzyjnych zadań

W obszarach, gdzie liczy się absolutna kompletność faktów i wiarygodność – takich jak analiza prawna, badania medyczne czy właśnie administracja podatkowa – potrzebne są systemy wyspecjalizowane domenowo. Te narzędzia są budowane w oparciu o autorytatywne źródła danych i mają wbudowane mechanizmy bezpieczeństwa, które radykalnie redukują ryzyko halucynacji (generowania nieprawdziwych informacji). Dzięki temu, że projektuje się je z myślą o konkretnych, dobrze zdefiniowanych procesach, przynoszą one szybszy i bardziej przewidywalny zwrot z inwestycji.

W IRS wdrożyliśmy domenowo-specyficzne AI do obsługi odpowiedzi na infolinii, by natychmiast rozwiązywać typowe pytania i kierować złożone sprawy do specjalistów. W ciągu pierwszego roku średni czas oczekiwania spadł z 28 minut do trzech, a miliony dodatkowych połączeń zostało odebranych na żywo.

Niestandardowe, dedykowane AI dla unikalnych problemów

Trzecia ścieżka to budowa lub zakup sprofilowanych, dedykowanych rozwiązań AI. W urzędzie skarbowym sięgnięto po nie tylko wtedy, gdy żadne gotowe lub specjalistyczne narzędzie nie mogło sprostać wymaganiom złożoności danych lub standardom zgodności. Przykładem jest system AI do zarządzania sprawami, który analizował wzorce w milionach transakcji, aby priorytetyzować przypadki o wysokim ryzyku. W roku podatkowym 2024 pomógł on zapobiec i odzyskać miliardy dolarów w wyniku oszustw lub nieprawidłowych wypłat.

Błąd, który popełnia większość firm

Rettig zwraca uwagę na częsty błąd strategiczny: wiele organizacji zaczyna swoją przygodę z AI właśnie od trzeciej ścieżki, pomijając dwie pierwsze. Inwestycja w dedykowany system jest nie tylko kosztowna, ale też stanowi największe wyzwanie implementacyjne, co utrudnia i opóźnia wykazanie zwrotu z inwestycji (ROI). Zwycięzcami w wyścigu AI nie zawsze będą firmy z największymi budżetami, lecz te, które potrafią najpierw zidentyfikować wartościowe przypadki użycia dzięki narzędziom ogólnym i specjalistycznym. Dopiero generowane przez nie ROI i wnioski mogą uzasadnić późniejszą inwestycję w budowę systemu na zamówienie.

Iteracja i kumulowanie korzyści: AI jako proces, nie projekt

Pojedyncze sukcesy to za mało, by mówić o trwałej wartości z AI. Konieczne jest przyjęcie dynamicznej strategii, która zakłada ciągłe testowanie nowych możliwości i elastyczne dostosowywanie kierunków. Przykładem takiego myślenia była ewolucja pomysłu w IRS: zamiast używać AI do kosztownego i ryzykownego przepisywania milionów linii przestarzałego kodu, nowe kierownictwo zaproponowało wykorzystanie tych samych technologii do jego utrzymania i modernizacji. Cel pozostał ten sam, ale rozwiązanie stało się mniej ryzykowne i bardziej skalowalne.

Kluczowe jest także łączenie i kumulowanie zwycięstw. Silna strategia, obejmująca wszystkie trzy typy narzędzi, pozwala organizacji równolegle rozwijać projekty o różnej złożoności i łączyć ich możliwości dla uzyskania korzyści na poziomie całego przedsiębiorstwa.

Wnioski: wdrażaj z intencją, nie dla samego wdrażania

Obecnie każda złotówka wydana na sztuczną inteligencję jest dokładnie analizowana. Zamiast ślepego wyścigu polegającego na jak najszybszej integracji jakichkolwiek rozwiązań, firmy odniosą sukces, jeśli będą wdrażać AI celowo i z rozmysłem. Lekcja z IRS jest jasna: zacznij od rozwiązania prostych, dotkliwych problemów za pomocą odpowiednich narzędzi, mierz efekty, a następnie buduj na tym fundamencie bardziej zaawansowane możliwości. To podejście minimalizuje ryzyko, maksymalizuje szansę na szybki zwrot i tworzy solidną podstawę dla długoterminowej transformacji.

Źródło

Może Cię zainteresować