Pozitív jóslatok sokasága és talán ugyanannyi negatív mérés röpköd a világban az MI-bevezetések sikerességével kapcsolatban. Tavaly augusztusban a MIT – Massachusetts Institute of Technology egy kutatása borzolta a kedélyeket, amely 95 százalékos sikertelenségi rátát mért. Majd jött pár hónappal később a McKinsey egy 88 százalékos kudarcaránnyal (The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation). De mindkét elemzés hangúlyozta: a kudarc oka sok esetben a túlzott elvárás a fejlesztések hatókörével és termőre fordulásához szükséges időtávval kapcsolatban.

A Gartner most hozta ki azt az elemzését, amelyhez az adatokat nagyjából a McKinsey-tanulmány megjelenésével egy időben, tavaly novemberben és decemberben gyűjtötte. Az elemző cég közel 800 infrastruktúraért és üzemeltetésért felelős vezetőt kérdezett meg (a szabadon hozzáférhető összefoglalóból sajnos nem derül ki, hogy globális mintával dolgoztak-e). A válaszok szerint a use case-eknek mindössze 28 százaléka sikeres üzletileg, azaz felel meg a megtérülési elvárásoknak. 20 százalékuk ebből a szempontból teljesen kudarc.

Ennél azonban érdekesebb, hogy mi áll a siker és a kudarc mögött. Azoknak a vezetőknek a 77 százaléka, akik legalább egy használati esetet sikerre vittek, arra vezetik vissza a pozitív végeredményt, hogy szervesen tudták integrálni az MI-t meglévő munkafolyamatokba és rendszerekbe, valamint hogy a projekt teljes körű támogatást kapott az üzleti vezetőktől.

Melanie Freeze kutatási igazgató a teljes kudarccal végződő projekteket (az a bizonyos 20 százalék) klasszikus hibákra vezette vissza. A terv túl ambiciózus volt, vagy rosszul határozták meg a projekt hatókörét (scope). „Az a mesterséges intelligencia, amely nem illeszkedik a szervezet működésébe, egyszerűen nem tud megtérülni” – mondta.

Ezeket a hibákat a megkérdezett vezetők többsége azonosította. 57 százalékuk számolt be legalább egy olyan kudarcos projektről, ahol túl sok eredményt vártak és túl gyorsan. Azt feltételezték ugyanis, hogy az MI bevezetése egy csapásra automatizálja az összetett feladatot, csökkenti a költségeket, sőt: megold olyan problémákat, melyekkel régóta küzd a szervezet.

Kiderült azonban, hogy az infrastruktúrát és az üzemeltetési folyamatokat legfeljebb elméletben könnyű az MI igájába hajtani. A válaszadók leggyakrabban az automatikus hibaelhárítás, az önjavító infrastruktúrák, valamint ügynökvezérelt munkafolyamatok esetében szembesültek azzal, hogy az MI sokkal rosszabbul szerepel az (el)vártnál.

A kudarcért azonban legfeljebb csak részben felelős az MI. A válaszadók a sikertelenséget ugyanakkora arányban (38-38 százalék) vezették vissza a szükséges készségek hiányára, mint a rossz adatminőségre.

Akkor lesz ROI, ha nem lázálmokat kergetünk

A Gartner három sikertényezőt azonosított.

● A sikeres bevezetéseket jegyző válaszadók 33 százaléka állította, hogy az MI-projektjeik soha nem mellékprojektként futnak, hanem a már használt rendszerekbe és folyamatokba ágyazottan. Ezáltal az MI gyorsan a mindennapi működés része lesz.

● Kell erős vezetőség támogatás. A sikeres projekteket lezárók 26 százaléka teljes körű vezetői támogatást élvezett, és 25 százalékuk építhetett funkciókon átívelő együttműködésre. A vezetői támogatás nemcsak a finanszírozást biztosítja, hanem segít az akadályok elhárításában és a prioritások összehangolásában is.

● Legyen felkészült a vezető. Ez az előfeltétele annak, hogy reális használati eseteken kezdjen el dolgozni a csapatával. A kutatás szerint a technológia főleg az IT-szolgáltatásmenedzsment (ITSM) és felhős műveletek terén vált be.

Az elmúlt néhány hónap elemzései összességében egy irányba mutatnak: nem azt bizonyítják, hogy az MI-ben nincs üzleti érték. Inkább arra figyelmeztetnek, annak kinyerése talán hosszabb időt vesz igénybe, mint arra sokan számítottak.

Érdemes visszanyúlni a Lufthansa Industry Solutions tavalyi elemzéséhez is, amely így összegzi a helyzetet: az MI-alapú automatizálás sikere nem garantált, de ha egy cég lemond róla, azzal rontja a versenyképességét.