95% AI projekata ne uspe. Ali to je sjajna vest.

U poslovnom svetu raste skepticizam prema veštačkoj inteligenciji (AI), a kao glavni argument često se navodi statistika iz studije MIT-a koja sugeriše da približno 95% AI pilot projekata ne uspeva da ostvari povraćaj investicije. Ovaj podatak podstakao je sumnje i postavio pitanje da li AI zaista može da ispuni svoja velika obećanja o transformaciji poslovanja.

Međutim, vodeći stručnjaci iz kompanija kao što su Microsoft, Bloomberg Beta i AI startup Sola nude potpuno drugačiju perspektivu. Na nedavnom panelu, oni su jednoglasno tvrdili da ova visoka stopa neuspeha nije znak problema, već neophodan i neizbežan deo procesa učenja i eksperimentisanja sa tehnologijom koja ima moć da promeni sve. Evo pet ključnih zaključaka sa njihovog panela koji preokreću narativ o neuspehu.

Neuspeh je odlika, a ne greška

Centralna teza panela je da se nalazimo tek u ranoj fazi igre ("in the early innings"), kako je to slikovito opisala Karin Klein, osnivački partner u Bloomberg Beta. U ovakvom kontekstu, eksperimentisanje sa veštačkom inteligencijom je slično učenju potpuno nove veštine – neuspesi nisu samo mogući, već su i ključni za napredak. Klein je upotrebila jednostavnu, ali moćnu analogiju učenja vožnje bicikla kako bi ilustrovala ovu poentu. Niko ne uspe iz prvog pokušaja; padovi su deo procesa koji vodi ka konačnom uspehu.

Amy Coleman, izvršna potpredsednica u Microsoftu, opisala je trenutnu fazu usvajanja AI kao "nazubljenu granicu" (jagged frontier), koju karakterišu neizbežni usponi i padovi. Ovaj period zahteva strpljenje i prihvatanje da će put ka uspehu biti neravan. Kako Klein ističe, ključ je u istrajnosti.

“Naravno da će postojati gomila eksperimenata koji ne funkcionišu. Ali, da li je iko ikada počeo da vozi bicikl iz prvog pokušaja? Ne. Ustanemo, otresemo prašinu sa sebe, nastavimo da eksperimentišemo i nekako to savladamo. Ista je stvar i sa AI.”

Statistika od 95% je pogrešno protumačena

Često citirana statistika o neuspehu gubi svoj dramatični prizvuk kada se stavi u pravi kontekst. Jessica Wu, suosnivačica i direktorka kompanije Sola, pojasnila je da studija zapravo kaže da samo 5% testiranih AI alata na kraju uđe u produkciju. Ovo nije nužno pokazatelj neuspeha same tehnologije, već selektivnosti procesa.

Wu dalje stavlja ovaj broj u istorijsku perspektivu, ističući da su stope uspeha za velike implementacije IT tehnologija pre pojave veštačke inteligencije takođe bile niske, krećući se oko 10% ili čak niže. Međutim, ona dodaje ključnu nijansu koja objašnjava zašto je eksperimentisanje sa AI fundamentalno drugačije. "Veštačka inteligencija je veoma nova. Sklona je halucinacijama. Moraćete da radite sa eksperimentima na načine na koje prethodne generacije nisu morale", istakla je Wu. Ogroman broj dostupnih alata, u kombinaciji sa inherentnom nepredvidivošću tehnologije, prirodno dovodi do veće stope neuspešnih pokušaja.

Kultura je važnija od koda

Ovo prihvatanje neuspeha, kako su istakle Wu i Klein, nije samo tehnička neophodnost, već i kulturološka. To nas dovodi do onoga što je Amy Coleman iz Microsofta identifikovala kao najkritičniji faktor od svih: organizaciona kultura je važnija od samog koda. Potrebna je kultura koja otvoreno prihvata "neuspeh", "nered" i "eksperimentisanje" kao sastavne delove inovacije. Bez psihološke sigurnosti da se pokuša i pogreši, zaposleni se neće usuditi da istražuju pun potencijal AI.

Ona zagovara koncept "organizacije koja uči" (learning organization), gde se fokus menadžmenta pomera sa puke evaluacije izvršenih zadataka na podsticanje procesa učenja. Prema njenim rečima, menadžeri treba da "prestanu da ocenjuju zadatke i počnu da podučavaju učenje". Dva ključna uslova za uspeh u ovakvom okruženju su, kako navodi, "ranjivost i hrabrost" – spremnost da se priznaju greške i hrabrost da se nastavi dalje.

Svi smo mi potencijalni "vibe koderi"

Jedan od najuzbudljivijih aspekata nove AI ere je demokratizacija tehnologije. Karin Klein je predstavila koncept "vibe kodera" (vibe coder) – osobe koja koristi dostupne AI alate za kreiranje aplikacija i rešenja bez formalnog znanja programiranja. Ovaj trend omogućava ljudima koji su najbliži poslovnim problemima da sami kreiraju alate za njihovo rešavanje. Ova demokratizacija razvoja direktan je rezultat kulture eksperimentisanja koju je Coleman opisala, osnažujući zaposlene da postanu aktivni učesnici na "nazubljenoj granici" veštačke inteligencije.

Ova ideja nije samo teorijska. Amy Coleman je otkrila da je čak i izvršni direktor Microsofta izazvao svoje rukovodstvo da postanu "vibe koderi". Ovaj pristup osnažuje zaposlene na svim nivoima da postanu inovatori, umesto da pasivno čekaju rešenja od IT odeljenja.

AI osnažuje ljude, ne zamenjuje ih

Razgovor o veštačkoj inteligenciji često izaziva strah od gubitka posla, ali panelisti su naglasili da je cilj upravo suprotan. Amy Coleman je istakla da svrha AI nije da umanji vrednost ljudskog rada, već da oslobodi zaposlene od "napornog rada" (toil) – repetitivnih i zamornih zadataka. Time im se omogućava da se fokusiraju na kreativne, strateške i kompleksne probleme koje "jedinstveno mogu da urade kao ljudi".

Za postizanje ovog cilja neophodna je duboka saradnja. Coleman predlaže uparivanje tehničkih stručnjaka sa poslovnim korisnicima kako bi zajedno radili na rešenjima – da se "uradi nešto sa vama, a ne za vas". Jessica Wu je zaokružila ovu ideju, objašnjavajući da uspešne implementacije zahtevaju kombinaciju dva faktora: podršku rukovodstva odozgo, koje omogućava zaposlenima da bezbedno testiraju i grade rešenja, i angažovanje odozdo, od strane ljudi koji "žive i dišu posao". Upravo oni poseduju duboko razumevanje procesa koje tehnologija treba da unapredi.

Zaključak

Poruka stručnjaka je jasna: put ka uspešnoj transformaciji uz pomoć veštačke inteligencije nije linearan i bez prepreka. On zahteva promenu načina razmišljanja – prihvatanje eksperimentisanja, učenje iz neizbežnih neuspeha i negovanje kulture koja podržava inovacije. Statistički podaci o neuspehu nisu razlog za pesimizam, već odraz dinamičnog procesa istraživanja nove, moćne tehnologije.

Dok se krećete po "nazubljenoj granici" veštačke inteligencije, da li je vaša organizacija spremna da postane "organizacija koja uči" i osnaži svoje "vibe kodere", prihvatajući nered koji je neophodan za istinsku inovaciju?

Izvor: FORTUNE