Widzieliśmy to w 2004, widzimy i w 2026. Dopisywanie 'AI’ do nazwy projektu nie czyni go innowacyjnym.
W projektach dotacyjnych pewne mechanizmy się nie zmieniają. Zmieniają się mody, słowa-klucze i branżowe hasła, ale sam błąd pozostaje ten sam. Kiedyś do projektu dopisywano „e-usługi”, później „smart”, „Przemysł 4.0”, a dziś najczęściej „AI”, abstrahując od nieśmiertelnych „innowacyjny” czy „zaawansowany”. Założenie jest proste: jeśli w opisie pojawi się odpowiednio nośne pojęcie, projekt automatycznie zacznie wyglądać nowocześnie, rozwojowo i innowacyjnie. Tyle że eksperci oceniający wnioski naprawdę potrafią to wyczuć. I zwykle wyczuwają bardzo szybko.
W praktyce największy problem nie polega na samym użyciu modnego terminu, bo historia zna pozytywnie ocenione wnioski dotyczące innowacyjnego jogurtu czy mebli smart. Problem pojawia się wtedy, gdy deklarowana innowacja nie wynika z treści wniosku o dofinansowanie. Nie ma oparcia w opisie problemu, nie znajduje potwierdzenia w planowanych pracach, nie przekłada się na budżet, harmonogram, kamienie milowe i wskaźniki projektu. Słowo jest, ale technologii za nim już nie ma i projekt staje się wydmuszką.
Obecnie mamy do czynienia z istną plagą przedsięwzięć opartych na sztucznej inteligencji. W tytule i opisie pojawiają się odniesienia do AI, automatyzacji procesów i analityki danych. Problem zaczyna się wtedy, gdy z opisu zakresu prac wynika, że projekt w istocie dotyczy dość standardowego wdrożenia informatycznego z wykorzystaniem gotowych narzędzi AI. To jest jeden z najczęstszych powodów, dla których nawet dobrze rokujące projekty mogą nie uzyskać dofinansowania. Projekt może być uzasadniony biznesowo i może mieć duży potencjał rynkowy. Jeśli jednak we wniosku próbuje się podkręcić innowacyjność sformułowaniami, za którymi nie stoi żadna konkretna innowacja, a cała technologia opiera się na gotowym rozwiązaniu, wtedy projekt traci szanse na pozytywną ocenę.
Ekspert patrzy na spójność projektu. Widzi, czy problem technologiczny jest dobrze opisany i czy zaplanowane prace prowadzą do jego rozwiązania. Widzi, czy użyte pojęcia rzeczywiście odzwierciedlają innowację, czy są dopisane wyłącznie po to, żeby projekt lepiej wyglądał na papierze.
Dlatego, gdy przedsiębiorca chce użyć pojęcia AI na przykład w projektach B+R, musi pokazać, gdzie dokładnie znajduje się komponent sztucznej inteligencji, jakie dane będą wykorzystywane do uczenia algorytmu, jaki problem ma zostać rozwiązany, jaka nowa wiedza powstanie, jakie występują ryzyka technologiczne i w jaki sposób będzie weryfikowana skuteczność rozwiązania. Jeżeli tego nie ma, to magiczne słowo-klucz niewiele pomoże. Wnioski dotacyjne bardzo źle znoszą niespójność, a prawdziwa innowacja broni się sama.