Pułapka „AI na pokaz”. Jak wdrażać innowacje, które naprawdę zarabiają?
„Dodajmy tam jakiegoś chatbota AI!” – to zdanie pada dziś na niemal każdym spotkaniu zarządu. W pogoni za technologiczną modą firmy masowo wdrażają rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, wierząc, że sam napis „AI-powered” magicznie przyciągnie klientów i podwoi zyski. Rzeczywistość bywa jednak brutalna. Bezrefleksyjne wciskanie sztucznej inteligencji wszędzie tam, gdzie nie ma to głębszego sensu, generuje dziś gigantyczne straty finansowe, ekologiczne oraz zwykłą stratę czasu.
Zaczyna dochodzić do absurdów. Głośny stał się przypadek Amazona, który tak bardzo chciał wymusić korzystanie z AI, że zaczął monitorować zużycie tokenów przez swoich programistów i tworzyć wewnętrzne tabele wyników. Efekt? Pracownicy zaczęli sztucznie nabijać statystyki (tzw. tokenmaxxing), uruchamiając zapytania AI bez żadnego sensu i potrzeby, byle tylko dobrze wypaść przed menedżerami.
Bezsensowne wrzucanie AI gdzie popadnie generuje ogromne koszty!
Zamiast oszczędności, firmy na całym świecie zderzają się dziś ze ścianą kosztów. Uber i Nvidia otwarcie przyznają, że wydatki na moc obliczeniową potrzebną do zasilania narzędzi AI zaczynają drastycznie przewyższać pensje samych pracowników. Dyrektor ds. technologii (CTO) w Uberze przyznał wprost, że pierwotny budżet na asystentów AI został błyskawicznie „rozbity w pył” i musiał pisać go od nowa. Głośne są też przypadki mniejszych startupów, które za jeden miesiąc testów nowego modelu potrafią otrzymać rachunek na… 113 tysięcy dolarów. Do tego dochodzą gigantyczne koszty środowiskowe związane z ogromnym poborem prądu przez centra danych oraz fakt, że blisko 40% rzekomo zaoszczędzonego dzięki AI czasu pracownicy i tak marnują na poprawianie błędów i halucynacji generowanych przez algorytmy. Badania MIT dowodzą, że w aż 77% zadań opartych na analizie obrazu praca ludzka wciąż okazuje się po prostu tańsza i bardziej efektywna niż automatyzacja.
Magia efektownych nowinek.
Gdzie leży źródło tego problemu? Bardzo często ulegamy po prostu magii efektownych nowinek. Wspólnie z naszym zespołem badałyśmy to zjawisko u samych jego korzeni. W naszej publikacji “Ghiblified by AI”: Viral AI-generated image trend in press narratives analizowałyśmy, jak media i opinia publiczna zachłysnęły się nagłą, wiralową modą na generowanie za pomocą AI obrazów stylizowanych na kultowe japońskie studio Ghibli. To uroczy i fascynujący trend, który pokazuje niesamowity potencjał kreatywny generatywnej sztucznej inteligencji.
Problem pojawia się jednak wtedy, gdy tę samą logikę „fajnego gadżetu z internetu” chcemy bez głębszej analizy przenieść do krytycznych, twardych systemów biznesowych. W naszej kolejnej pracy naukowej, opublikowanej w 2025 roku w prestiżowym czasopiśmie IEEE Transactions on Learning Technologies, przyjrzałyśmy się z bliska temu, jak modele generatywne radzą sobie z tworzeniem skomplikowanych, merytorycznych struktur. Wnioski są jednoznaczne: to, co świetnie wygląda jako wiral w mediach społecznościowych, w zderzeniu z rygorystycznymi wymaganiami biznesowymi napotyka na twarde bariery wydajnościowe i ograniczenia strukturalne. Bez rzetelnego przetestowania tych narzędzi w Waszym konkretnym środowisku łatwo wpaść w pułapkę długu technologicznego i generowania pustych kosztów.
Wdrażać czy nie wdrażać? Oto jest pytanie!
Jeśli zastanawiasz się, jak mądrze wdrożyć nowoczesne technologie, by rzeczywiście przynosiły zysk, a nie tylko generowały puste koszty – nie musisz działać po omacku. W North by Design Lab łączymy naukowe podejście z biznesową praktyką. Wyjaśniamy i dostarczamy twardych, mierzalnych dowodów.
I nie, absolutnie nie jesteśmy przeciwniczkami AI. Uwielbiamy je! Ale pomagamy firmom zweryfikować, czy planowane wdrożenia AI mają sens biznesowy, czy są bezpieczne dla danych i jak wpłyną na codzienne doświadczenia Waszych klientów. Robimy to po to, by technologia przestała być tylko modnym, kosztownym gadżetem, a stała się bezpiecznym i opłacalnym wsparciem dla Waszego biznesu.
Bibliografia
Hale, C. (2026). Amazon workers are apparently 'tokenmaxxing’ AI platforms to hit arbitrary usage targets. TechRadar.
Rutecka, P., Cicha, K., Rizun, M., & Strzelecki, A. (2025). Generative AI in Curriculum Design: Empirical Insights Into Model Performance and Educational Constraints. IEEE Transactions on Learning Technologies, 18, 757–768.
The Economic Times. (2026). Replacing humans with AI is turning out to be costlier than expected, Uber, Nvidia execs say.