Azja Centralna wyprzedza świat w wdrażaniu AI — jak to robią

Firmy w Azji Centralnej i na Kaukazie wdrażają sztuczną inteligencję ponad dwa razy szybciej niż średnia światowa. Badanie KPMG obejmujące ponad dwa i pół tysiąca menedżerów technologii z 27 krajów wykazało, że 53% przedsiębiorstw z tego regionu już osiągnęło wdrożenie AI na skalę przemysłową, podczas gdy na całym świecie odsetek ten wynosi zaledwie 24%. To wyraźny sygnał, że regiony poza Zachodem nie czekają na instrukcje — działają.

Dlaczego firmy w regionie przyspieszają wdrażanie AI?

Odpowiedź leży w podejściu do ryzyka. Podczas gdy wiele firm na świecie czeka na idealne warunki, 44% przedsiębiorstw z Azji Centralnej i Kaukazu wybiera strategię proaktywnych eksperymentów — testowania rozwiązań w praktyce i szybkiego uczenia się z błędów. Globalnie ten odsetek wynosi zaledwie 21%. To różnica mentalności: zamiast długotrwałego planowania, firmy w regionie preferują „szybką, ale selektywną adaptację”, którą deklaruje 43% respondentów z CAC (wobec 36% średniej światowej).

Takie podejście ma sens szczególnie w branżach wymagających szybkiej optymalizacji kosztów i procesów. Przedsiębiorstwa w Azji Centralnej stoją przed podobnymi wyzwaniami jak małe firmy na całym świecie: ograniczone budżety, duża konkurencja i potrzeba szybkiego dostosowania się do zmian rynkowych.

Jakie projekty AI rzeczywiście trafiają do produkcji?

Oto gdzie teoria spotyka się z praktyką. W dziale IT Eurasian Resources Group (BTS), który zarządza zakładami produkującymi chrom, żelazo i aluminium w Kazachstanie, około 80% pilotaży klasycznej sztucznej inteligencji — w tym systemów wizyjnych do sprawdzania stanu sprzętu wydobywczego — przechodzi do pełnego wdrożenia produkcyjnego. To znacznie wyższy wskaźnik niż średnia branżowa.

Dla porównania, pilotaże generatywnej AI (takie jak chatboty czy asystenci tekstowi) trafiają do produkcji w około 10% przypadków. Różnica jest fundamentalna: klasyczne uczenie maszynowe i systemy wizyjne rozwiązują konkretne problemy techniczne z mierzalnymi wynikami, podczas gdy generatywna AI wymaga bardziej wyrafinowanego podejścia do integracji z procesami biznesowymi.

Kazakhtelecom, największy operator telekomunikacyjny w regionie, uruchamia pilotaże nowych rozwiązań AI niemal co miesiąc. Wdrażane są one w obsłudze klienta, procesach zakupów, zarządzaniu zasobami ludzkimi, finansach, bezpieczeństwie i rekrutacji. To pokazuje, że AI nie jest już eksperymentem — stało się narzędziem do optymalizacji praktycznie każdego działu.

Co stoi na przeszkodzie pełnemu wykorzystaniu potencjału AI?

Szybkość wdrażania to jedno, ale strategiczne planowanie to drugie. Tutaj pojawia się istotna luka. Zaledwie 34% firm w Azji Centralnej i na Kaukazie ma jasno sprecyzowaną strategię AI powiązaną z celami biznesowymi. Globalnie wskaźnik ten wynosi 76% — prawie dwa i pół raza wyżej. To oznacza, że wiele firm w regionie wdraża AI bez wyraźnego planu, co może prowadzić do marnotrawstwa zasobów i rozczarowującym wynikom.

Jeszcze większy problem to brak struktury zarządzania. Zaledwie 25% przedsiębiorstw w CAC posiada struktury nadzoru nad AI obejmujące różne działy, a taki sam odsetek ma mechanizmy formalnego nadzoru nad systemami AI. Globalnie te wskaźniki wynoszą odpowiednio 69% i znacznie wyżej. Oznacza to, że w wielu firmach projekty AI działają w silosach, bez koordynacji między zespołami.

Aspekt	Azja Centralna i Kaukaz	Średnia globalna
Wdrożenie AI na skalę przemysłową	53%	24%
Strategia proaktywnych eksperymentów	44%	21%
Jasna strategia AI powiązana z celami biznesowymi	34%	76%
Struktury zarządzania AI między działami	25%	69%
Mechanizmy nadzoru nad AI	25%	(brak danych)

Jak platformy samoobsługowe zmieniają grę?

BTS opracowała platformę samoobsługową o nazwie FAIR, która umożliwia tworzenie cyfrowych agentów bez głębokich umiejętności programistycznych. To kluczowe dla przyspieszenia wdrożeń — jeśli każdy dział może eksperymentować z AI, nie czekając na zasoby IT, tempo innowacji rośnie wykładniczo.

Takie podejście jest szczególnie cenne dla małych i średnich firm, które nie mogą sobie pozwolić na duże zespoły data science. Platformy samoobsługowe demokratyzują dostęp do AI, umożliwiając każdemu pracownikowi testowanie rozwiązań i uczenie się.

Co to oznacza dla Ciebie?

Jeśli zarządzasz małą firmą, lekcja z Azji Centralnej jest jasna: nie musisz czekać na doskonały plan. Zamiast tego wybierz jeden konkretny problem — np. obsługę klienta, kontrolę jakości lub automatyzację administracji — i zacznij eksperymentować. Szybkie pilotaże, nawet jeśli 90% z nich nie trafi do produkcji, nauczą Cię więcej niż rok planowania.

Jednocześnie nie ignoruj strategii. Zanim rozpędzisz się z wdrażaniem, odpowiedz sobie na pytania: Jaki problem AI ma rozwiązać? Jak zmierim sukces? Kto będzie odpowiedzialny za projekt? Bez odpowiedzi na te pytania ryzykujesz, że AI stanie się kolejnym „fajnym gadżetem” zamiast narzędziem biznesowym.

Kazachstan wprowadza sformalizowane regulacje dotyczące AI i gospodarki cyfrowej, co wskazuje na malejące znaczenie Wild West podejścia. Jeśli planujesz wdrażać AI, warto śledzić, jak regulacje będą się rozprzestrzeniać na inne kraje, w tym potencjalnie na Europę i rynki sąsiadujące z Polską.