Dlaczego Agile nie działa w projektach AI

Agile stał się w ostatnich latach domyślnym podejściem do prowadzenia projektów technologicznych. Dla wielu organizacji oznacza szybkość, elastyczność i iteracyjne dostarczanie wartości. Problem pojawia się wtedy, gdy ten sam sposób myślenia próbuje się bezrefleksyjnie zastosować do projektów opartych o sztuczną inteligencję.

Bo AI to nie jest „kolejna technologia”.To zupełnie inny typ niepewności.Agile zakłada, że wiemy, co budujemy

Klasyczne Agile opiera się na kilku fundamentalnych założeniach: mamy produkt, który da się opisać w backlogu, potrafimy zdefiniować user stories, a wartość biznesowa jest możliwa do weryfikacji w krótkich iteracjach.

W projektach AI te założenia bardzo często nie są spełnione.

Na starcie nie wiemy:

• czy dane są wystarczającej jakości

• czy model osiągnie oczekiwaną skuteczność

• jakie będą rzeczywiste ograniczenia algorytmu

• czy problem w ogóle da się sensownie rozwiązać przy użyciu AI

• 
  

Agile dobrze radzi sobie z niepewnością zakresu. AI wprowadza niepewność poznawczą.

W AI nie „dostarczasz funkcji”, tylko uczysz system

W klasycznym Agile postęp mierzy się funkcjonalnością. Coś działa albo nie działa. Feature jest skończony lub nie.

W AI postęp wygląda inaczej. Pracujesz z:

• hipotezami

• eksperymentami

• jakością danych

• statystycznym prawdopodobieństwem, a nie deterministycznym wynikiem

  
  

Model może dziś działać dobrze, a jutro gorzej. Może osiągać 80% skuteczności, ale nikt nie potrafi jasno powiedzieć, czy to „wystarczy” z perspektywy biznesu, ryzyka lub odpowiedzialności.

Sprint kończy się, ale pytania zostają.

Agile nie adresuje odpowiedzialności decyzyjnej

Jednym z największych problemów projektów AI nie jest tempo prac, lecz odpowiedzialność.

Agile świetnie rozdziela role projektowe.Nie odpowiada jednak na pytanie: kto ponosi odpowiedzialność za decyzję wspieraną przez model?

W projektach AI ta luka jest krytyczna, bo:

• modele wpływają na decyzje biznesowe

• błędy nie są widoczne od razu

• konsekwencje mogą być prawne, reputacyjne lub etyczne

  
  

Bez jasnej struktury decyzyjnej Agile przyspiesza wdrożenie, ale nie porządkuje ryzyka.

Iteracja bez granic prowadzi do chaosu

W wielu organizacjach Agile w AI kończy się wieczną iteracją. Modele są ciągle poprawiane, dane ciągle „czyszczone”, a odpowiedź na pytanie „czy to już działa?” jest stale odkładana.

Brakuje momentu zatrzymania i decyzji:

• czy to rozwiązanie ma sens biznesowy

• czy ryzyko jest akceptowalne

• czy organizacja jest gotowa wziąć za nie odpowiedzialność

AI nie potrzebuje tylko iteracji. Potrzebuje punktów decyzyjnych.

Czego Agile nie daje projektom AI

Agile nie został zaprojektowany do:

• pracy z niepewnością poznawczą

• zarządzania jakością danych jako zasobem strategicznym

• kontroli ryzyka decyzyjnego

• budowania odpowiedzialności za decyzje wspierane przez algorytmy

Dlatego w projektach AI często obserwujemy paradoks: zespoły pracują szybko, a organizacja coraz mniej rozumie, co właściwie powstaje.

Co zamiast „czystego” Agile?

Projekty AI wymagają innego podejścia. Nie rezygnacji z iteracyjności, ale jej uzupełnienia o elementy, których Agile nie zapewnia.

Kluczowe są:

• wyraźne fazy eksploracyjne oddzielone od wdrożeniowych

• decyzje zarządcze na poziomie ryzyka, a nie backlogu

• governance AI jako rama odpowiedzialności

• jasne kryteria „stop / go”, niezależne od sprintów

AI to nie sprint. To proces uczenia się organizacji. Agile nie jest „zły” dla AI. Jest po prostu niewystarczający. Tam, gdzie technologia zaczyna wpływać na decyzje, odpowiedzialność i ryzyko, potrzebujemy czegoś więcej niż szybkości i iteracji. Potrzebujemy architektury decyzji, świadomości ograniczeń i odwagi, by powiedzieć „stop”, zanim system zacznie działać poza kontrolą. W projektach AI pytanie nie brzmi:jak szybko dostarczamy?

Pytanie brzmi:czy wiemy, co robimy — i czy jesteśmy gotowi wziąć za to odpowiedzialność?