Když se mě někdo zeptá, jakou nejčastější chybu banky u AI dělají, očekávanou odpověď nedostane. Žádné špatné modely, žádná chybějící data, žádné pomalé IT. Ta chyba je mnohem prozaičtější a vzniká dávno předtím, než se napíše první řádek kódu.
V tomhle se AI vůbec neliší od jakékoli jiné technologie. Jakmile si pořídíte nástroj jen proto, abyste ho měli, spadnete rovnou do pasti kladiva a hřebíku. Kdo drží kladivo, vidí kolem sebe samé hřebíky. Začnete hledat místa, kam AI nasadit, místo abyste řešili skutečnou potřebu. A přesně tam projekty umírají.
Co se přitom v téhle úvaze pravidelně přehlíží, je jednoduchá věc: o zdroje na realizaci se uvnitř každé banky, a popravdě každé velké firmy, tvrdě soutěží.
Vyhrávají iniciativy, ne nápady
Lidí, rozpočtu a kapacity je vždycky méně, než je nápadů, co s nimi udělat. Vyhrávají proto iniciativy, které slibují největší byznysový dopad, v nejkratším čase a s nejvyšší jistotou. Tyhle tři osy se navíc obchodují mezi sebou: čím nižší jistota, tím vyšší musí být slibovaný přínos. A to nejen proto, aby projekt podporu vůbec získal, ale aby si ji udržel v čase.
Tady je zrada AI. Navenek vypadá, že všechno půjde rychle. Demo se udělá za odpoledne, prototyp za týden. Jenže ta zdánlivá rychlost naráží na realitu organizace. A čím větší firma, tím tvrdší ten náraz je.
Velká firma má hodně co ztratit, a proto se riziku vyhýbá. Z toho vyrůstají výbory, oddělená prostředí, bezpečnostní útvary, procesy a brány, kterými musíte projít, než cokoli pustíte do provozu. Nejsou to překážky ze zlé vůle. Je to imunitní systém banky, který chrání to, co banka má. Jen běží pomalu.
Žádné snadné rychlé výhry neexistují. Ten malý pilot, který jen tak zkusíte, vypustíte a zamilujete si ho, je ve skutečnosti ten, co cestou nejspíš umře.
Rok do produkce a obhajoba každé čtvrtletí
Důsledek je nepříjemný. I když use case vypadá technicky triviálně, realisticky trvá rok i víc, než se dostane do produkce. A po celou tu dobu pro něj musíte znovu a znovu, čtvrtletí co čtvrtletí, získávat podporu. Rozpočet a kapacita se přerozdělují, priority se mění, lidé odcházejí. Projekt, který nemá tvrdou kotvu v byznysu, se v každém takovém kole stává kandidátem na odpis.
Pokud řešíte něco, co je „hezké mít“, sázíte na to, že počáteční nadšení vydrží dost dlouho. Obvykle nevydrží. Slibovaný rozpočet a kapacita se nikdy neuvolní, projekt se tiše zastaví a po roce už si nikdo nevzpomene, proč se vlastně začal. Nikdo ho oficiálně nezruší. Jen pomalu vyhasne.
Z toho plyne pár věcí, které před nasazením AI v bance doporučuji projít:
- Začněte u potřeby, ne u technologie. Nehledejte, kam AI dát. Najděte problém, který bolí, a teprve pak se ptejte, jestli je AI nejlepší cesta, jak ho vyřešit.
- Počítejte s rokem, ne s týdnem. Naplánujte si cestu přes výbory, prostředí a bezpečnostní brány hned na začátku. Rychlost dema není rychlost produkce.
- Navažte se na byznysové KPI. Use case, který přímo zvedá výnos, snižuje náklad nebo riziko, ustojí tlak. Aktivita typu počet promptů ho neustojí.
- Ověřte si trvanlivost podpory, ne jen souhlas na startu. Zeptejte se, kdo projekt obhájí příští čtvrtletí, až přijde tlak na náklady. Pokud nikdo, máte problém už teď.
Moje rada je proto jednoduchá: vybírejte projekty, které mají skutečný dopad. Řešte to, co přímo přispívá k byznysovým ukazatelům banky. Všechno ostatní se odloží ve chvíli, kdy přijde první vlna byznysového tlaku. A ta přijde vždycky.
Pokud zvažujete, kterým AI use casem ve své bance začít, aby přežil cestu do produkce, napište mi. Rád se podívám, kde má váš případ tvrdou kotvu a kde jen počáteční nadšení.
