Trideset posto R&D budžeta u smeće.

Više od trećine organizacija troši između 25 i 40 posto svog istraživačkog budžeta na projekte koji nikad ne ugledaju svjetlo dana tržišta. Čitaj to polako, jer je brojka toliko apsurdna da je mozak prvo odbija registrirati kao stvarnu. Četvrtina do gotovo pola svakog eura namijenjenog inovacijama odlazi u rupu koja nema dno, koja nikad ništa ne vrati, koja ne stvori nijedan proizvod, nijednu uslugu, nijednu vrijednost osim iskustva i naučenih lekcija o tome koliko skupo može biti neznanje.

U svakoj drugoj grani biznisa takva brojka bi značila smjenu cijelog rukovodstva, hitnu reviziju, forenzičku analizu svakog troška i javno preispitivanje kompetencija svakog uključenog. U tech industriji to je samo još jedan kvartalni izvještaj koji nitko ne čita do kraja, jer svi su previše zauzeti prodajom sljedeće velike stvari koja će, naravno, riješiti problem koji je prethodna velika stvar stvorila. I eto AI-ja u cijeloj priči — najnovijeg lijeka za bolest koju je sama industrija dijagnosticirala, recepta koji će, kako nam obećavaju, smanjiti otpad, ubrzati razvoj i konačno donijeti onu svetu produktivnost o kojoj se priča već trideset godina.

Ako je AI toliko pametan, zašto mu treba cijela infrastruktura veličine male zemlje da otkrije ono što je svaki iskusni projekt menadžer znao od pamtivijeka — da ne znaš što radiš dok ne znaš što radiš?

Problem nije u tome što tvrtke ne koriste AI. Problem je u tome što su AI počele koristiti kao zamjenu za mišljenje. Kao da je dovoljno ubaciti podatke u model, pritisnuti enter i čekati da izađe gotova strategija, gotov proizvod, gotova istina. Kao da je dovoljno kupiti skuplji alat da bi se riješio problem lošeg majstora koji ne zna što radi.

U mojih trideset godina u IT-u, od davnih dana Kvarner Neta kada smo spajali Rijeku na internet žicama koje su izgledale kao da su preživjele rat, naučio sam jednu stvar koja se nije promijenila ni s jednom tehnološkom revolucijom: alat ne rješava problem. Ljudi rješavaju problem. Alat samo ubrzava proces dolaska do rješenja — ili do katastrofe, ovisno o tome tko ga koristi.

AI je savršeni ubrzivač. Ono što je nekad trebalo šest mjeseci da se shvati da je projekt osuđen na propast, sad se može shvatiti za šest tjedana. To bi trebala biti odlična vijest — manje vremena, manje novca, manje resursa potrošenih na ideje koje ne funkcioniraju. Ali evo problema: umjesto da AI koriste da brže odbace loše ideje, tvrtke ga koriste da brže razviju te iste loše ideje do točke s koje nema povratka.

To je kao da netko u kuhinji kuha jelo koje miriše na užeglo ulje i spaljen luk, a umjesto da ga baci, kupi novi, skuplji štednjak. Jelo će i dalje biti nejestivo. Samo će sad biti nejestivo brže, efikasnije i sa sofisticiranijim temperaturnim profilom.

I tako imamo situaciju u kojoj kompanije ulažu milijarde u AI infrastrukturu, podatkovne centre, modele i stručnjake, dok istovremeno priznaju da više od trećine njihovog R&D novca odlazi u kanal. Pitanje koje nitko ne postavlja je jednostavno: ako AI stvarno poboljšava donošenje odluka, zašto se te iste odluke i dalje donose tako loše?

Odgovor je, naravno, predvidiv i depresivan. AI ne donosi odluke. AI pruža informacije. A informacije su uvijek bile dostupne — problem nikad nije bio u nedostatku podataka, nego u nedostatku volje da se podaci shvate ozbiljno, da se povuče crta i kaže: ovo ne funkcionira, idemo dalje.

Postoji stara poslovica u programiranju koja kaže da je najskuplji kod onaj koji se napiše, pa se obriše. U R&D svijetu to znači da je najskuplji projekt onaj koji se pokrene s entuzijazmom, financira s vjerom, razvija s mukom, pa se na kraju tiho ugasi s izjavom da su "naučene vrijedne lekcije". Lekcije su skupe. Posebno kad ih plaćaš s 40 posto budžeta koji je trebao donijeti inovacije.

I sad dolazi AI s obećanjem da će to promijeniti. AI, kažu, može predvidjeti koji će projekti uspjeti, koji će propasti, gdje su uske grla, gdje su skriveni troškovi. AI može analizirati tisuće projekata, usporediti ih s povijesnim podacima, identificirati obrasce koje ljudsko oko ne vidi. Sve to zvuči sjajno na papiru i u pitch decku.

Ali evo što AI ne može: ne može reći menadžeru da je njegov projekt glup. Ne može reći direktoru da je njegova vizija nerealna. Ne može reći odboru da je strategija koju su usvojili prije dvije godine mrtva, hladna i da je vrijeme da se pokopa. AI može sugerirati, može signalizirati, može upozoriti. Ali odluku mora donijeti čovjek. A čovjek se boji. Čovjek ima ego. Čovjek ima političke interese. Čovjek ima bonus vezan za rezultate koji se mjere u kvartalima, a ne u desetljećima.

U osnovi, problem R&D otpada nije tehnološki. Problem je ljudski, organizacijski, kulturni. To je problem kompanija koje nagrađuju pokretanje projekata, a ne njihovo zaustavljanje. Koje slave inovacije, ali ne slave mudrost odustajanja. Koje traže hrabre poteze, a ne pametna povlačenja. I u takvom okruženju, AI ne može pomoći. Može samo ubrzati proces dolaska do točke u kojoj će se morati priznati poraz. Što je, ako bolje razmisliš, zapravo i dobro. Brže shvatiš da si na krivom putu, brže možeš krenuti ispočetka. Manje novca u smeću.

Ali to zahtijeva hrabrost. Zahtijeva kulturu u kojoj je priznanje greške vrlina, a ne slabost. U kojoj je zaustavljanje lošeg projekta jednako vrijedno kao i pokretanje dobrog. U kojoj ljudi ne mjere uspjeh po broju pokrenutih inicijativa, nego po broju vrijednosti koju su stvorili. A to je teško. Puno teže od kupnje novog AI alata.

Kad smo 1996. gradili Kvarner Net, radili smo s opremom koja je bila na glasu kao nepouzdana, u prostorijama koje su bile sve samo ne reprezentativne, s budžetom koji je bio smiješan. Ali imali smo jednu stvar koju današnje korporacije nemaju: strah od bacanja novca. Svaka kuna je bila naša, svaka greška se osjetila u džepu, svaki krivi potez je značio da nećemo jesti. Ta disciplina, taj teror financijske odgovornosti, tjerao nas je da razmišljamo prije nego što krenemo. Da testiramo prije nego što uložimo. Da odustanemo prije nego što bude prekasno.

Današnje kompanije nemaju taj luksuz. One imaju tu kletvu. Novac koji troše nije njihov, već investitorov, dioničarev, poreznog obveznika. I zato ga troše s lakoćom koja graniči s neozbiljnošću. AI to samo naglašava. Daje im brže alate da brže troše novac na brže propale projekte.

I zato će se i dalje trećina R&D budžeta bacati kroz prozor. Ne zato što je AI loš, nego zato što je ljudska priroda lošija. AI neće riješiti problem jer problem nije u inteligenciji — problem je u mudrosti. A mudrost se ne može naučiti, ne može se kupiti, ne može se skalirati. Mudrost se stječe. Polako. Bolno. Kroz greške koje se plaćaju iz vlastitog džepa.

Do tada, izvještaji će se pisati, konferencije organizirati, alati prodavati. I svi će se slagati da je problem ozbiljan i da ga treba riješiti. A onda će se vratiti u svoje urede i nastaviti raditi točno ono što su radili i prije. Jer promjena je teška. A AI je samo alat.

Tržište ne laže. Ali menadžeri itekako znaju.

Izvor: content.knowledgehub.wiley.com