AI w biznesie: globalny zryw i niskie wskaźniki sukcesu

Wszyscy i wszędzie chcą wdrażać sztuczną inteligencję. Najwięcej zapału na świecie, w tym i w Polsce, wykazuje biznes, który postrzega AI jako kluczowy motor podnoszenia produktywności. Jednocześnie firmy zmagają się z dramatycznie niskimi wskaźnikami powodzenia w fazie pilotażowej, szczególnie w przypadku generatywnej sztucznej inteligencji. 

Tekst ukazał się pierwotnie na łamach THINKTANK Review.

Raporty dotyczące wdrażania AI w firmach na świecie i w Polsce przynoszą zróżnicowane, a często bardzo zróżnicowane wyniki. To dlatego, że reprezentatywne badania wszelkich przejawów aktywności przedsiębiorstw należą do najtrudniejszych w realizacji. Podmioty gospodarcze są wyjątkowo różne, wolą unikać odpowiedzi na wszelkie pytania i z tych powodów do wszystkich publikowanych na ich temat danych należy podchodzić ostrożnie.

Bardzo optymistyczne deklaracje

Za pewnik można przyjąć deklaracje firm z niemal każdego kraju, iż sztuczna inteligencja staje się ich absolutnym priorytetem. Według kompleksowego badania IDCA (International Data Center Authority – think tanku zajmującego rozwojem światowej gospodarki cyfrowej), przeprowadzonego w I kwartale 2025 r., 87 proc. firm wskazuje sztuczną inteligencję jako najwyższy priorytet w ich planach biznesowych. To zapewne dlatego, że AI jest tematem modnym i wręcz nie wypada deklarować, że się tej nowej technologii nie planuje wdrażać. Taka deklaracja niewiele zresztą kosztuje. Inaczej wyglądają realne wdrożenia.

Według IDCA 76 proc. podmiotów biznesowych na świecie już korzysta z AI, 69 proc. wykorzystuje GenAI w co najmniej jednej funkcji biznesowej, a 53 proc. wykorzystuje sztuczną inteligencję do skutecznego analizowania dużych zbiorów danych. Na całym świecie, czyli również w Polsce.

W 2024 r. adopcja sztucznej inteligencji w Polsce wzrosła o 36 proc. rok do roku, co jest najszybszym tempem w Unii Europejskiej – wynika z raportu Unlocking Poland’s AI Potential in the Digital Decade, przygotowanego przez Strand Partners na zlecenie Amazon Web Services. Z tego źródła pochodzi też informacja, że w ub. roku w Polsce korzystało ze sztucznej inteligencji 30 proc. firm. Co istotne, 83 proc. tych, które wdrożyły AI, odnotowało wzrost wartości biznesowej, a 79 proc. oszczędności kosztów. I co także ważne – ponad 75 proc. firm rozpoczęło inwestycje w AI. Liderami wdrożeń są sektory: obrony (71 proc.), produkcji (47 proc.) i finansów (40 proc.).

Według autorów utrzymanie tej dynamiki może przynieść polskiej gospodarce dodatkowe korzyści w wysokości 134 mld euro (ok. 576 mld zł).

Tak optymistyczne zasięgi wdrożeń AI w Polsce nie znajdują potwierdzenia w innych badaniach dotyczących naszego kraju.

Polski Instytut Ekonomiczny (PIE), think tank rządowy, przeanalizował różne badania i źródła na temat rozwoju AI w firmach. Opublikowany pod koniec września 2025 r. raport z tych analiz ma tytuł „Z AI korzysta mniej niż co szósta firma w Polsce, a pozostałe nie planują jej wdrażać”. Co szósta, czyli ok. 17 proc. Z kolei według danych GUS w 2024 r. takich firm było 5,9 proc. (czyli co siedemnasta), zaś w segmencie dużych firm już co trzecia (33 proc.).  PIE słusznie podkreśla, że wykorzystanie tej technologii jest zróżnicowane i zależy między innymi od wielkości przedsiębiorstwa, branży, w której działa czy poziomu jego cyfryzacji.

Poza tym także zróżnicowane metodologie badań prowadzą do różnic w uzyskiwanych wynikach. Na przykład dane PIE i Ministerstwa Rozwoju Technologii pokazują, że po rozwiązania AI sięga obecnie nawet 16 proc. mikro i 15 proc. polskich małych firm, natomiast w dużych przedsiębiorstwach odsetek ten wynosi 11 proc., czyli znacznie mniej niż 33 proc. raportowane przez GUS.

Co ciekawe, z reprezentatywnych badań przeprowadzonych na przełomie 20204/25 na całym świecie przez KPMG, globalną firmę doradczą, wynika, że w opinii pracowników z Polski co najmniej 72 proc. podmiotów biznesowych w naszym kraju oficjalnie wdrożyło AI, z czego 40 proc. w ograniczonym zakresie. To wynik znacznie odbiegający od cytowanych wyżej danych. Czyżby więc pracownicy wdrożyli AI w firmach bez wiedzy swoich pracodawców? To pytanie z przymrużeniem oka, ale odpowiedź twierdząca może być jednak zasadna, skoro 55 proc. pracowników stosujących AI w pracy unika ujawniania tego faktu i przedstawia wygenerowane przez AI treści jako własne.

Słabe wyniki wdrożeń

Deklaracje deklaracjami, ale przegląd wielu różnych badań na temat realnej efektywności wdrożeń AI w biznesie daje niepokojący wynik: ich skuteczność jest zadziwiająco niska. Tylko 1 proc. firm uważa się za dojrzałe w zakresie AI – wskazuje badanie przeprowadzone przez McKinsey, znaną firmę doradczą. Taki wynik wskazuje, że biznes jest ostrożny i nie chce ogłaszać sukcesu, dopóki efekty wdrożeń nie zostaną potwierdzone w dłuższym okresie. Ale czy zostaną?

W sierpniu tego roku pojawił się raport „The State of AI in Business 2025”, sygnowany przez MIT, słynny amerykański uniwersytet technologiczny. Raport jest wynikiem systematycznego przeglądu ponad 300 publicznie ujawnionych badań i opisów wdrożeń generatywnej AI (GenAI) w biznesie, 52 ustrukturyzowanych wywiadów w przedsiębiorstwach oraz 153 ankiet wśród kadry kierowniczej zebranych podczas czterech dużych konferencji branżowych.

O ile ogólne wskaźniki adaptacji AI w przedsiębiorstwach są wysokie, dane dotyczące przechodzenia od fazy projektów pilotażowych do produkcji, zwłaszcza w obszarze GenAI, są alarmujące. Według raportu aż 95 proc. z nich kończy się niepowodzeniem. Zatem tylko w przypadku ok. 5 proc. wdrożeń GenAI firmy osiągają szybki wzrost przychodów. Zdecydowana większość z nich utyka w martwym punkcie, wywierając niewielki lub żaden wpływ na rachunek zysków i strat.

Jest jeszcze jedna ciekawa obserwacja: choć ponad połowa budżetów na GenAI jest przeznaczana na narzędzia sprzedażowe i marketingowe, MIT wykazał, że największy zwrot z inwestycji (ROI) zapewnia automatyzacja zaplecza biurowego (back-office) – eliminowanie outsourcingu procesów biznesowych, redukcja kosztów agencji zewnętrznych i usprawnianie operacji.

Także Harvard Business Review szacuje, że wskaźnik niepowodzeń projektów AI może sięgać nawet 80 proc. To musi zaskakiwać, jeśli weźmie się pod uwagę nacisk i wysiłek włożony w inicjatywy związane ze sztuczną inteligencją. Trudno pojąć, że cztery z pięciu takich inicjatyw pójdzie na marne.

Zdaniem autorów tych i innych raportów, ten wysoki wskaźnik niepowodzeń nie wynika z wad jakościowych samych modeli AI, lecz z wadliwego podejścia do wdrożeń w firmach. Krótko mówiąc, problem tkwi w źle zorganizowanych procesach biznesowych.

Przyczyny niepowodzeń 

Eksperci i praktycy są zgodni, że w tym obszarze przyczyny porażek są podobne na całym świecie i należą do nich:

• Brak strategicznego dopasowania i pogoń za trendami. Firmy dają zielone światło projektom, ponieważ czują, że wszyscy powinni wdrażać AI, zamiast rozwiązywać zdefiniowany problem biznesowy. A jak zawsze wcześniej, automatyzacja wadliwego procesu tylko go pogłębia, a nie naprawia.
• Problemy z danymi i infrastrukturą. Wszędzie głównymi wyzwaniami są jakość i integracja danych. Zwłaszcza ich silosowość (gromadzenie w odseparowanych systemach) uniemożliwia efektywne wdrażanie modeli AI.
• Wadliwa integracja. Projekty pilotażowe często utykają w izolacji, nie integrują się z realnymi przepływami pracy ani z kluczowymi systemami przedsiębiorstwa (ERP, CRM, łańcuch dostaw). Prawdziwy zwrot z inwestycji (ROI) pojawia się tylko wtedy, gdy AI jest częścią systemu operacyjnego firmy, a nie tylko dodatkową warstwą.
• Luka kompetencyjna i opór organizacyjny. Powszechnym problemem biznesu jest niedobór talentów AI (32 proc. globalnie) oraz opór pracowników wobec zmian. Do wyższych wskaźników niepowodzeń prowadzi też centralizacja zarządzania projektami zamiast umożliwienie menedżerom liniowym kierowania wdrożeniami.

Autor: Zbigniew Gajewski, redaktor naczelny THINKTANK Review, ekspert w zakresie wpływu AI na biznes i życie społeczne