Firmy toną w projektach AI. Nadchodzi zmęczenie sztuczną inteligencją

23.06.2026

Sztuczna inteligencja miała przyspieszyć pracę, ale w wielu firmach zaczyna tworzyć nowy problem: przeciążenie projektami, narzędziami i koniecznością ciągłej weryfikacji wyników. Jak opisuje Fortune w relacji z konferencji Brainstorm Tech w Aspen, przedsiębiorstwa uruchamiają dziś setki inicjatyw AI, z których tylko część ma realne znaczenie biznesowe.

Bret Greenstein, Chief AI Officer w West Monroe, zwrócił uwagę, że zarządy zwykle wiedzą, które trzy obszary mogą naprawdę poprawić wyniki firmy. Problem zaczyna się wtedy, gdy każdy dział wskazuje po kilkadziesiąt lub kilkaset potencjalnych zastosowań AI. Nie wszystkie są jednak równie ważne, a sama liczba projektów nie oznacza jeszcze transformacji.

AI fatigue, czyli zmęczenie sztuczną inteligencją

Coraz częściej mówi się o zjawisku AI fatigue, czyli zmęczeniu sztuczną inteligencją. Nie chodzi o odrzucenie technologii, ale o przeciążenie pracowników liczbą nowych narzędzi, presją uczenia się i niejasnymi zasadami korzystania z AI.

Zjawisko to dobrze opisuje Asana w raporcie State of AI at Work 2025, wskazując, że mimo obietnicy automatyzacji rośnie cyfrowe przeciążenie, a pracownicy nadal spędzają dużo czasu na zadaniach administracyjnych i „busywork”. AI nie zawsze usuwa pracę. Często zmienia jej charakter.

Zamiast pisać tekst od zera, pracownik musi sprawdzić, poprawić i dopasować treść wygenerowaną przez model. Zamiast samodzielnie przygotować analizę, musi ocenić, czy AI nie pomyliła danych, źródeł, nazw produktów, regulacji lub kontekstu.

Ukryty koszt AI: sprawdzanie halucynacji

Jednym z największych problemów pozostają halucynacje, czyli sytuacje, w których model generuje odpowiedź brzmiącą wiarygodnie, ale faktycznie błędną. Może to być nieistniejące źródło, błędny przepis, fałszywa informacja o produkcie albo niepoprawny wniosek biznesowy.

Jak wskazuje Nature Machine Intelligence w analizie dotyczącej wyzwań faktograficznych dużych modeli językowych, generatywna AI tworzy nowe wyzwania dla fact-checkingu, szczególnie wtedy, gdy treści AI są używane w kontekście informacji, decyzji i wiedzy eksperckiej.

Podobnie systematic literature review opublikowany przez Springer pokazuje, że halucynacje pozostają jednym z głównych ograniczeń dużych modeli językowych, mimo postępów w metodach ich wykrywania i ograniczania.

Dla firm oznacza to powstanie nowej warstwy pracy: kontroli jakości AI. Ktoś musi sprawdzić, czy wynik jest poprawny. Ktoś musi porównać go ze źródłami. Ktoś musi ocenić, czy tekst nie wprowadza klienta w błąd. W e-commerce może to dotyczyć opisów produktów, tłumaczeń, claimów marketingowych, danych technicznych, kompatybilności, reklamacji czy komunikacji z klientem.

AI może oszczędzać czas, ale zwiększać odpowiedzialność

Badanie Microsoft Research dotyczące wpływu generatywnej AI na krytyczne myślenie pokazuje ważny paradoks. AI może zmniejszać wysiłek związany z wyszukiwaniem informacji, ale jednocześnie zwiększa potrzebę weryfikowania dokładności wyników. Innymi słowy, część pracy nie znika, tylko przesuwa się z tworzenia na kontrolę.

To szczególnie ważne w organizacjach, które oczekują od pracowników szybkiego wzrostu produktywności. Jeżeli menedżerowie zakładają, że AI automatycznie skraca czas pracy o 30 lub 50%, mogą nie zauważyć, że pracownik nadal musi ponieść koszt sprawdzenia, poprawienia i zatwierdzenia wyniku.

Eksperci nadal są potrzebni

AI najlepiej działa wtedy, gdy wspiera osoby, które rozumieją proces i potrafią ocenić wynik. Badania nad wykorzystaniem generatywnej AI w pracy eksperckiej, m.in. opracowanie Augmenting Expert Cognition in the Age of Generative AI, wskazują, że eksperci chętnie delegują AI zadania powtarzalne, ale wolą zachować kontrolę nad syntezą, interpretacją i decyzjami wymagającymi wiedzy dziedzinowej.

To ważna lekcja dla e-commerce. AI może przygotować szkic opisu produktu, ale nie zawsze oceni, czy claim jest zgodny z dokumentacją. Może przetłumaczyć listing, ale nie zawsze wychwyci lokalny kontekst sprzedażowy. Może zasugerować strategię cenową, ale nie zna automatycznie marży, TACOS, stanów magazynowych i ograniczeń marketplace.

Problemem nie jest AI, tylko brak priorytetów

Z raportu Gallupa o rosnącej adopcji AI w pracy wynika, że częste użycie AI jest powiązane z deklarowanym wzrostem produktywności, ale dowody na fundamentalną zmianę sposobu pracy organizacji są nadal bardziej ograniczone. To dobrze pokazuje obecny etap rynku: narzędzia są już dostępne, ale wiele firm nie przeprojektowało jeszcze procesów.

Sean Bruich z Amgen, cytowany przez Fortune, zwrócił uwagę, że nadmiar pilotaży AI może spowalniać organizację, bo każdy projekt ma własnego sponsora, zespół, KPI i potrzeby technologiczne. Dan Gill z Carvany podsumował to jeszcze prościej: lepiej doprowadzić jeden projekt do końca niż rozwijać pięć projektów po 20%.

Co to oznacza dla e-commerce?

W e-commerce AI jest dziś testowana niemal wszędzie: w opisach produktów, tłumaczeniach, reklamach, analizie cen, obsłudze klienta, marketplace management, raportowaniu i analizie konkurencji. To naturalny kierunek, ale ryzyko polega na tym, że firmy zaczną mierzyć aktywność zamiast efektu.

Nie liczy się liczba wdrożonych narzędzi AI. Liczy się to, czy konkretny proces stał się szybszy, tańszy, dokładniejszy albo bardziej skalowalny.

Dla sprzedawcy marketplace realną wartością może być np. skrócenie czasu przygotowania listingów na nowe rynki, ograniczenie błędów w opisach, szybsza analiza opinii klientów albo lepsza kontrola rentowności kampanii reklamowych. Ale każde takie wdrożenie musi mieć właściciela, dane wejściowe, miernik sukcesu i procedurę sprawdzania wyników.

AI nie jest strategią

Największym błędem jest traktowanie AI jako strategii samej w sobie. „Wdrożymy AI” nie jest strategią. Strategią może być skrócenie czasu wejścia z produktem na nowy marketplace. Strategią może być zmniejszenie liczby błędów w treściach produktowych. Strategią może być poprawa rentowności reklam. Strategią może być szybsza obsługa zapytań B2B.

AI może pomóc w każdym z tych celów, ale tylko wtedy, gdy firma wie, co chce osiągnąć.

Wnioski z debaty opisanej przez Fortune są więc bardzo praktyczne. Firmy nie powinny pytać, ile projektów AI uruchomiły. Powinny pytać, które z nich naprawdę zmieniają wynik biznesowy, kto odpowiada za ich jakość i jak organizacja sprawdza, czy sztuczna inteligencja nie produkuje jedynie szybszego chaosu.

Źródło bazowe: Fortune, „Drowning in AI: Companies are launching hundreds of projects, and that’s a problem”, Jeff John Roberts, 22 czerwca 2026.