Sztuczna inteligencja (AI) zmienia sposób działania firm niezależnie od ich wielkości. Jednak strategia wdrażania AI w małych i średnich przedsiębiorstwach (MŚP) znacząco różni się od tej stosowanej w dużych korporacjach. W tym artykule przyglądamy się najważniejszym różnicom i wyzwaniom, jakie stoją przed firmami o różnej skali.

1. Zasoby i podejście technologiczne

Duże firmy dysponują zasobami finansowymi, zaawansowaną infrastrukturą technologiczną i wyspecjalizowanymi zespołami. Dzięki temu mogą:

  • budować wewnętrzne działy data science,
  • tworzyć dedykowane modele predykcyjne i algorytmy,
  • analizować Big Data w celu podejmowania decyzji strategicznych.

Wdrożenia AI w takich organizacjach często trwają miesiące i wymagają kompleksowych testów, integracji z istniejącymi systemami i wysokich nakładów inwestycyjnych.

MŚP, w przeciwieństwie do tego, stawiają na szybkie efekty i prostotę. Często sięgają po:

  • gotowe narzędzia SaaS z funkcjami AI,
  • platformy typu no-code lub low-code,
  • rozwiązania automatyzujące konkretne obszary, takie jak marketing, sprzedaż czy obsługa klienta.

Dzięki temu mogą zrealizować wdrożenie w ciągu dni lub tygodni, bez potrzeby angażowania specjalistów IT.

2. Skala wdrożenia i zarządzanie ryzykiem

Korporacje mogą testować nowe technologie w jednym dziale lub regionie i dopiero po sprawdzeniu skuteczności rozwijać projekt na całą organizację. Pozwala to lepiej zarządzać ryzykiem i optymalizować procesy w sposób skalowalny.

Małe firmy zwykle wdrażają rozwiązania AI w całej firmie od razu, koncentrując się na kilku kluczowych procesach, które mają największy wpływ na zysk — np. automatyzacja ofertowania, analiza leadów czy obsługa klienta przez chatboty.

3. Kultura organizacyjna i gotowość na zmianę

W dużych organizacjach transformacja oparta na AI wiąże się z koniecznością przeprojektowania procesów, a często również struktury zarządzania. Wdrożenie wymaga zaangażowania wielu działów oraz silnego przywództwa i zarządzania zmianą.

W MŚP decyzje podejmowane są szybciej, ścieżki komunikacji są krótsze, a wdrożenie AI może przebiegać dynamiczniej, choć często z mniejszym poziomem formalizacji.

4. Wybór narzędzi i partnerów technologicznych

Korporacje inwestują w dedykowane rozwiązania i długoterminowe partnerstwa technologiczne, często współpracując z globalnymi dostawcami. Z kolei MŚP coraz częściej korzystają z:

  • agencji wdrożeniowych specjalizujących się w automatyzacji,
  • prostych narzędzi dostępnych od ręki,
  • wsparcia w modelu subskrypcyjnym lub konsultingowym.

‍

Wdrażanie AI może być skuteczne zarówno w małych, jak i dużych firmach — kluczem jest dopasowanie strategii do możliwości i potrzeb organizacji. MŚP zyskują dzięki elastyczności i szybkości działania, natomiast duże firmy mogą skalować rozwiązania i rozwijać własne technologie. Niezależnie od rozmiaru firmy, warto zacząć od analizy procesów, ustalenia celów biznesowych i dobrania narzędzi, które przyniosą realną wartość.

‍