Dlaczego sztuczna inteligencja traci zaufanie działów R&D?

Działy badawczo-rozwojowe w przedsiębiorstwach cierpią obecnie nie na niedobór danych, lecz brak sprawnie działających mechanizmów oceny ich wiarygodności. Przekłada się to na coraz bardziej zauważalny brak zaufania do bazujących na sztucznej inteligencji metod wyciągania wniosków z ogromnych zbiorów informacji odpowiedzi. Odkrywanie wiedzy z wykorzystaniem AI ma bowiem sens wyłącznie wtedy, gdy proces ten jest osadzony w bogatych kontekstowo danych organizacyjnych, a nie w probabilistycznych domysłach.

Wiele wdrażanych w przedsiębiorstwach narzędzi AI traci zaufanie użytkowników, zanim zdąży wygenerować realną wartość biznesową. Problem ten jest szczególnie istotny w przypadku firm, które dysponują obszernymi, unikalnymi danymi badawczymi pochodzącymi np. z działu R&D. Traktowanie ich jak generycznej treści internetowej prowadzi do utraty kontekstu, szczegółowych informacji o pochodzeniu, a przez to jakże ważnego w tym przypadku rygoru naukowego. Bez tych elementów AI przestaje wspierać badania, a zaczyna je upraszczać w ryzykowny sposób.

Obserwowane obecnie trendy dają pewną nadzieję na poprawę tej sytuacji. Wraz z planowaniem budżetów AI na 2026 rok zmienia się perspektywa decyzyjna, a firmy coraz częściej nie pytają już „czy korzystać z AI?”, lecz „które inicjatywy faktycznie zasługują na dalsze finansowanie?”. Zarządy i dyrektorzy finansowi coraz uważniej analizują projekty, które pozostały na etapie pilotażowym – generowały aktywność, lecz nie przyniosły mierzalnych rezultatów, albo działały szybko, lecz nigdy nie zbudowały zaufania użytkowników. Dlatego w 2026 roku przewagę zdobędzie „nudna” AI — przewidywalna, wytłumaczalna i zarządzalna.

W obszarze R&D ta presja jest szczególnie silna. Odkrywanie wiedzy znajduje się na styku innowacyjności, efektywności i ryzyka. Gdy zostanie zrealizowane właściwie, sztuczna inteligencja skumuluje wartość całego przedsiębiorstwa, a jeśli nie – stanie się kosztownym eksperymentem. W 2026 roku finansowanie trafi do rozwiązań, które są zaufane, objęte mechanizmami nadzoru i realnie wbudowane w codzienną pracę zespołów badawczych.

Brak kontekstu główną barierą w odkrywaniu wiedzy

Podmioty badawcze dysponują ogromnymi zasobami informacji: od notatek i zapisów z systemów laboratoryjnych, przez repozytoria kodu, po logi eksperymentów, korespondencję i archiwa gromadzone przez dekady. W tym ekosystemie znajdują się odpowiedzi, które niejednokrotnie mogą doprowadzić do przełomu. Zbyt często jednak pozostają one ukryte pod warstwą nadmiarowych, pofragmentowanych i odseparowanych systemów.

W takich warunkach sztuczna inteligencja bywa wdrażana jako kolejny interfejs – szybki i elokwentny, lecz często „oderwany” od źródeł. Gdy badacze pytają, skąd pochodzi dana odpowiedź, okazuje się, że system nie potrafi jednoznacznie wskazać jej podstaw lub halucynuje. W kontekście działań badawczo-rozwojowych jest to moment, w którym użyteczność AI kończy się i de facto staje bezprzedmiotowa. Odkrywanie nowej wiedzy nigdy bowiem nie polegało wyłącznie na szybkości, lecz kluczowa zawsze była pewność: możliwość zaufania zarówno wynikowi, jak i drodze, która do niego prowadzi. Dlatego konieczne jest doprowadzenie do sytuacji, w której sztuczna inteligencja będzie rozumiała dane dziedzinowe, zachowywała ich kontekst i pochodzenie oraz umożliwiała śledzenie relacji między informacjami.

– Rozwiązanie Progress Data Platform przyjmuje odmienne podejście niż większość narzędzi AI. Zamiast zmuszać zespoły R&D do kopiowania, czyszczenia lub „spłaszczania” danych w celu przygotowania ich do analizy, platforma ta implementuje sztuczną inteligencję bezpośrednio w istniejących zasobach danych. Zachowane zostają struktura, semantyka, bezpieczeństwo i mechanizmy zarządzania. Natomiast dzięki wykorzystaniu podejścia bazującego na semantycznym wyszukiwaniu, generowane przez AI odpowiedzi są osadzone w zaufanej wiedzy przedsiębiorstwa – dokumentach, danych, metadanych i relacjach – zamiast powstawać w formie probabilistycznych przypuszczeń – mówi Jakub Andrzejewski, Business Development Manager for Poland & CIS w firmie Progress Software.

Najlepsze systemy odkrywania wiedzy nie powinny sprawiać wrażenia, że działają w sposób „magiczny”. Powinny być przewidywalne, powtarzalne i niezawodne, bowiem dokładnie takie cechy decydują o ich wartości w środowisku badawczym. Metodyczne podejście do wykorzystania sztucznej inteligencji w pracach badawczo-rozwojowych bardzo szybko daje praktyczne i mierzalne efekty. Badacze mogą odnajdywać wnioski we wcześniejszych pracach, zamiast nieświadomie je powielać. Ujawniają się powiązania między projektami, zbiorami danych i obszarami badawczymi, które wcześniej pozostawały niewidoczne. Oraz, co istotne, odpowiedzi generowane przez AI mogą być wyjaśnione, prześledzone i poddane profesjonalnej ocenie.

Gdy sztuczna inteligencja staje się przewidywalna i „nudna”, może działać na dużą skalę i realnie wspierać zwrot z inwestycji. Właśnie takie mechanizmy działania AI mają szansę zdefiniować sposób prowadzenia badań i rozwoju w kolejnych latach.

O firmie Progress Software

Progress Software umożliwia przedsiębiorstwom osiąganie przełomowych rezultatów w warunkach dynamicznych zmian. Oprogramowanie tworzone przez Progress umożliwia tworzenie, wdrażanie i obsługę aplikacji bazujących na odpowiedzialnym wykorzystaniu AI oraz budowanie spersonalizowanych, nowoczesnych cyfrowych usług w sposób szybki i efektywny.