Pilotaż się udał, wdrożenie nie: dlaczego agenci AI utykają przed produkcją

Liczby, o których mówią wszyscy

Najczęściej cytowana statystyka w rozmowach o AI w firmach pochodzi od IDC: 88% badanych projektów proof of concept nigdy nie trafia do szerokiego użytku produkcyjnego. Na każde 33 uruchomione pilotaże do eksploatacji przechodzą tylko cztery.

Deloitte potwierdza ten obraz z drugiej strony: tylko 14% organizacji ma rozwiązania agentowej AI gotowe do wdrożenia, a zaledwie 11% faktycznie używa ich na produkcji. Gartner przewiduje ponadto, że do końca 2027 roku ponad 40% projektów agentowej AI zostanie przerwanych z powodu rosnących kosztów, niejasnej wartości biznesowej lub niewystarczającej kontroli ryzyka.

Źródła: CIO.com o badaniu IDC i Lenovo; Deloitte, Tech Trends 2026; Gartner, komunikat prasowy z 25 czerwca 2025

Modele działają, a demonstracje były prawdziwe. IDC wprost wiąże niski odsetek wdrożeń z niską gotowością organizacji w obszarze danych, procesów i infrastruktury IT. Kluczowe pytanie brzmi więc: dlaczego przejście do eksploatacji tak często się nie udaje?

Dlaczego udany pilotaż to jeszcze nie system gotowy na produkcję

Pilotaż odpowiada na pytanie, czy dany przypadek użycia da się rozwiązać technicznie. Produkcja stawia inne pytanie: czy rozwiązanie będzie działać niezawodnie, bezpiecznie i opłacalnie w rzeczywistych warunkach?

Pilotaż buduje się tak, żeby się udał: wyselekcjonowane dane testowe, kontrolowana jakość danych, jeden proces z jasnymi regułami. Na produkcji pojawiają się słabej jakości skany, niespójne formaty i pięćdziesiąt nakładających się na siebie reguł zamiast jednej. Gartner zwraca też uwagę, że integracja agentów z istniejącymi systemami jest technicznie złożona, zakłóca dotychczasowe procesy i wymaga kosztownych dostosowań. Agent musi zostać podłączony do narzędzi, w których pracujesz, do Twojego systemu uprawnień, Twoich danych i wymagań bezpieczeństwa.

Cztery przyczyny luki między pilotażem a produkcją

Gotowość danych

Pilotaż działał na czystych danych przykładowych, a rzeczywistość dostarcza danych nieustrukturyzowanych, błędnych i niekompletnych. To, co w testach wyglądało na przypadek brzegowy, na produkcji jest normą. Bez ustrukturyzowanych wyników, walidacji i obsługi przypadków brzegowych system zwraca rezultaty, których nikt nie jest w stanie rzetelnie przetworzyć.

Integracja

Agent, którego nie osadzono w systemach firmy, pozostaje odizolowanym rozwiązaniem. Właściwa praca inżynierska dotyczy warstwy łączącej go z narzędziami, źródłami danych i uprawnieniami. Ponieważ w demonstracji jej nie widać, pilotaże regularnie ją pomijają.

Governance

Wiele pilotaży powstaje w laboratorium innowacji, przy dużej tolerancji ryzyka i niewielkim nadzorze. Na produkcji obowiązują inne standardy: kto odpowiada za autonomiczną decyzję, jak zapewnić jej identyfikowalność i jak system ma przejść przegląd bezpieczeństwa?

Odpowiedzialność za utrzymanie

Pilotaż ma zespół, który jest nim zachwycony. System produkcyjny potrzebuje kogoś, kto na stałe odpowiada za monitoring, utrzymanie i rozwój. Bez takiej odpowiedzialności nawet najlepszy system po uruchomieniu stopniowo traci na znaczeniu.

Na czym w praktyce polega przejście na produkcję

Międzynarodowy producent wyposażenia łazienek Radaway chciał przetwarzać zamówienia klientów przychodzące w nieustrukturyzowanych e-mailach przy możliwie najmniejszym nakładzie ręcznej pracy. Istniejące rozwiązanie oparte na LLM pokazywało potencjał, ale nie było wystarczająco niezawodne: szczegóły zamówień bywały błędnie interpretowane, odwołania do produktów nie zawsze pasowały do bazy danych, a załączniki, w których przychodziła duża część zamówień, w ogóle nie były uwzględniane.

Rozwinęliśmy istniejący system i przebudowaliśmy dokładnie te elementy, które na produkcji powodowały błędy: nowe prompty ze schematami ustrukturyzowanych danych wyjściowych, semantyczne dopasowanie produktów oparte na transformerach z końcowym krokiem walidacji, obsługę załączników oraz wstępną klasyfikację zapytania.

Luka między pilotażem a produkcją to więc kwestia struktury danych wyjściowych, walidacji, integracji i obsługi przypadków brzegowych. To zadania inżynierskie, które da się rozwiązać, jeśli traktuje się je poważnie.

Kiedy rzeczywistość jest trudniejsza niż każda demonstracja

Czasem przeciwnikiem jest samo otoczenie. Producent wind chciał przejść od stałych interwałów serwisowych do predykcyjnego utrzymania ruchu. Warunki były przeciwieństwem laboratorium: szyby windowe działają jak klatka Faradaya i zakłócają łączność bezprzewodową, połączenie z chmurą zrywa się w nieprzewidywalnych momentach, a oznaczonych danych treningowych nie było wcale.

Demonstracja na czystych, stabilnie przesyłanych danych z czujników byłaby prosta. Rozwiązanie sprawdziło się na produkcji dzięki architekturze działającej offline, która przetwarza dane lokalnie i synchronizuje je po odzyskaniu połączenia, oraz dzięki celowo minimalnemu zestawowi czujników, przy którym wyposażenie całej floty jest opłacalne. Różnica między „działa w testach” a „działa w eksploatacji” tkwiła w architekturze.

Zobacz projekt producenta wind

Governance jako warunek wstępny

Im szerzej firmy korzystają z agentowej AI, tym bardziej dyskusja przesuwa się od pytania o wykonalność do pytania o odpowiedzialność. Firma musi umieć odtworzyć, dlaczego agent podjął daną decyzję, z jakich danych skorzystał i jakie mechanizmy kontroli obowiązują. Bez tej przejrzystości skalowanie w środowiskach regulowanych jest trudne.

Właściwa praca zaczyna się po pilotażu

Większość firm nie ma dziś problemu z pomysłami ani z technologią. Zadanie polega na tym, żeby działający prototyp przekształcić w system, który przynosi trwałą wartość. Firmy, którym się to udaje, wyraźnie pracują inaczej:

• Określają kryteria sukcesu, zanim zaczną budować.
• Od początku planują integrację z istniejącymi systemami.
• Uwzględniają governance i bezpieczeństwo już w pilotażu.
• Ustalają, kto po uruchomieniu na stałe odpowiada za system.

Mówiąc krótko, zaczynają od procesu. To na tym etapie rozstrzyga się, czy AI pozostanie projektem innowacyjnym, czy zacznie realnie tworzyć wartość w firmie. W theBlue.ai zajmujemy się właśnie tym przejściem, od integracji i governance po utrzymanie. Więcej na stronie Agenci AI.

Najczęściej zadawane pytania