Mitobójcy AI: 7 mitów, które blokują rozwój Twojej firmy

W połowie 2025 roku naukowcy z MIT opublikowali ciekawą analizę, według której tylko 1 na 20 projektów wdrożeń AI kończy się sukcesem i przynosi zyski. Dlaczego tak się dzieje? Między innymi dlatego, że mity o sztucznej inteligencji w biznesie mają się bardzo dobrze, nawet w świetnie zarządzanych firmach. W tym artykule odpowiemy na pytanie, czy AI jest bezpieczna, pokażemy, dlaczego wcale nie jest to nieomylne narzędzie – i wiele więcej.

Mit 1: „AI zastąpi pracowników i zwolnienia są nieuniknione”

Tak, wiele firm redukuje etaty w związku z wdrożeniem AI. Z danych ubiegłorocznego Barometru Polskiego Rynku Pracy przygotowanego przez agencję Personnel Service wynika, że 42% polskich przedsiębiorstw już ograniczyło zatrudnienie, a 47% planuje to zrobić w najbliższych latach. Ale często jest to błąd.

Zakres obowiązków na typowym stanowisku „biurowym” ma co najmniej kilka lub nawet kilkanaście pozycji. LLM, takie jak ChatGPT czy Gemini, mogą uprościć część zadań, ale na ten moment nie są w stanie zastąpić człowieka. To też jeden z wniosków z raportu McKinsey The 2025 State of AI – firmy, które najlepiej wychodzą na wdrożeniu sztucznej inteligencji, nie tyle eliminują stanowiska, ile je przebudowują. Oddają rutynowe zadania AI, a pracownikom powierzają te złożone.

Mit 2: „Wdrożenie AI to koszt liczony w milionach złotych”

Faktem jest, że sam Amazon tylko w ubiegłym roku zainwestował w projekty związane ze sztuczną inteligencją aż 125 miliardów dolarów (!). Jednak przypadek ten ma tyle wspólnego z wdrożeniem AI w przeciętnej polskiej firmie, co budowa centrum danych z zakupem laptopa.

Przykład? Microsoft 365 Copilot to asystent AI, który jest od razu zintegrowany ze wszystkimi narzędziami w ekosystemie MS: Excelem, Wordem, Outlookiem czy Teamsami. Subskrypcja oznacza wydatek rzędu… 70 zł miesięcznie na osobę. Za taką cenę otrzymujesz narzędzie, które jest w stanie:

• w kilka sekund przejrzeć całą korespondencję z klientem i ocenić, jakie jest jego nastawienie do Twojej oferty;
• przygotować transkrypcję wideokonferencji wraz z podsumowaniem;
• błyskawicznie przeanalizować dane w Excelu i wygenerować z nich infografikę;
• złożyć pierwszy draft tekstu (np. opisu produktu) w Wordzie lub zredagować już gotowe treści.

Mit 3: „Sztuczna inteligencja to 'magiczny przycisk' – robi wszystko sama”

Gdyby modele AI potrafiły pracować bez nadzoru człowieka, bylibyśmy w zupełnie innym miejscu. Tyle że tak nie jest – cały czas są to tylko i aż narzędzia, choć bardzo zaawansowane.

Jeśli planujesz automatyzację procesów w firmie z pomocą sztucznej inteligencji, wybór modelu do wdrożenia wcale nie jest najważniejszą kwestią. O wiele istotniejsze jest to, czy Ty i Twój zespół będziecie umieć z nim pracować. Kłania się tu pojęcie prompt engineeringu.

Umiejętność formułowania dobrych promptów powinien posiadać każdy, kto pracuje na co dzień z LLM-ami. Warto o tym pamiętać i nie zakładać, że wdrożenie AI w firmie samo rozwiąże wszystkie problemy – trzeba jeszcze potrafić z niej korzystać.

Mit 4: „Korzystanie z AI jest niebezpieczne i narusza RODO”

W dużym skrócie, według Europejskiej Rady Ochrony Danych oraz polskiego UODO narzędzia AI podlegają takim samym zasadom jak każde inne oprogramowanie, które może przetwarzać dane poufne. W związku z tym obowiązują je przepisy RODO wsparte wprowadzonym w 2024 AI Act.

Zgodność z nimi jak najbardziej da się zachować, tyle że pod kilkoma warunkami.

1. Najważniejszy – jeżeli korzystasz z modelu obsługiwanego przez firmę zewnętrzną, a nie on-premise, musisz mieć pewność, że dostawca będzie zarządzał Twoimi danymi w sposób zgodny z unijnymi regulacjami. Twórcy wszystkich dużych modeli – Anthropic, Google, OpenAI – gwarantują to, ale tylko, jeśli opłacasz ich wersję biznesową (enterprise). Wtedy faktycznie masz kontrolę nad tym, czy będą wykorzystywać Twoje dane do treningu modeli albo w jaki sposób będą one szyfrowane.
2. Po drugie, nawet jeśli model spełnia wszystkie prawne wymogi, z zasady i tak nie powinno się go „karmić” danymi poufnymi. Można to obejść, anonimizując dane przed wgraniem ich do modelu.
3. Jeśli chcesz wykorzystać AI do zadań, które wymagają dostępu do czyichś danych osobowych – tak jak np. w procesach rekrutacyjnych – musisz o tym jasno poinformować tę osobę i uzyskać zgodę.

Mit 5: „AI jest nieomylna i obiektywna”

Karl Friston, wybitny brytyjski neuronaukowiec, od kilku lat prowadzi również badania nad działaniem sztucznych sieci neuronowych oraz dużych modeli językowych. Opisał je w ten sposób:

Modele AI są, w uproszczeniu, modelami statystycznymi. To znaczy, że generują statystycznie najbardziej prawdopodobny ciąg tekstu na podstawie wzorców wyuczonych z miliardów dokumentów. Nie potrafią ocenić, czy informacje są prawdziwe, czy nie. Mogą tylko stwierdzić na podstawie średniej, że najlepiej wpisują się w pewien wyuczony schemat, który czasem nie odwzorowuje rzeczywistości, ponieważ żaden zbiór danych treningowych nie jest idealny. Stąd też biorą się m.in. halucynacje AI.

To oczywiście nie oznacza, że odpowiedziom generowanym przez sztuczną inteligencję w ogóle nie można ufać, po prostu trzeba je dwa razy sprawdzać.

Mit 6: „AI to tylko tekst i obrazki – zabawka dla marketingu”

AI łatwo potraktować jako narzędzie do generowania obrazków na Facebooka i to też byłoby duże uproszczenie. Poza ChatemGPT i innymi modelami generative AI, sztuczną inteligencję wdraża się dziś w narzędziach z praktycznie każdego obszaru biznesu. Tak więc:

• w sprzedaży możesz wykorzystać AI np. do analizy rozmów z klientami i oceny leadów;
• w księgowości – do przetwarzania faktur;
• w HR – do analizy CV i ankiet pracowniczych albo do układania grafików;
• w logistyce – do prognozowania popytu czy optymalizacji tras dostaw.

Prawda jest taka, że w każdym dziale da się znaleźć jakiś obszar, który można byłoby zoptymalizować z pomocą AI – nie trzeba ograniczać się tylko do marketingu!

Mit 7: „Na wdrożenie AI jest jeszcze czas”

Teraz jest najlepszy moment, by testować rozwiązania AI – koszty sztucznej inteligencji są niewysokie, specjalistów przybywa, a konkurencja już buduje w ten sposób swoją przewagę.

Od mitów do strategii: 3 kroki do bezpiecznego wdrożenia AI

Pytanie brzmi, jak to zrobić, aby na całym projekcie nie ponieść strat. Naszym zdaniem są trzy złote zasady, którymi należy się kierować.

1. Na początek zidentyfikuj quick wins – czyli obszary, w których wdrożenie AI może pomóc szybko i małym kosztem – i skup się na nich. Na pewno nie radzimy zaczynać od zmian w procesach krytycznych dla Twojej działalności. Przykładowo, jeśli prowadzisz np. biuro rachunkowe, nie oddawaj w „ręce” AI faktur swoich klientów.
2. Najlepiej zacznij od pracy z którymś z popularnych LLM-ów. Dlaczego? Z pomocą GPT czy Gemini da się zrobić o wiele więcej niż tylko generować obrazki i posty na social media. Te narzędzia bez problemu poradzą sobie z większością zadań wymagających analizy danych. W dodatku ich wdrożenie jest względnie tanie, a same LLMy są łatwe do opanowania.
3. Zrób analizę „AI a pracownicy”, czyli porozmawiaj z nimi o tym, jak wygląda ich praca po wdrożeniu sztucznej inteligencji. Dowiedz się, czy rzeczywiście mają więcej czasu na bardziej skomplikowane zadania, czy faktycznie korzystają z nowych narzędzi i w jakich przypadkach model sobie nie radzi.

FAQ

Źródła:

https://fortune.com/2025/08/18/mit-report-95-percent-generative-ai-pilots-at-companies-failing-cfo/

https://ia.acs.org.au/article/2025/companies-backtrack-after-going-all-in-on-ai.html

https://www.bbc.com/news/articles/c150e144we3o

https://uodo.gov.pl/pl/589/3489

https://medium.com/aimonks/what-yann-lecun-is-missing-karl-friston-and-gary-marcus-on-uncertainty-agency-and-the-371fa0810746