Jakie są najważniejsze statystyki dotyczące wdrażania AI w 2026 roku?

Co napędza szybkie wdrażanie AI?

Liczby mówią same za siebie. Globalny rynek sztucznej inteligencji wynosi obecnie około 391 miliardów dolarów, a analitycy przewidują, że w ciągu najbliższych pięciu lat wzrośnie on około pięciokrotnie. Firmy zgłaszają 3,7-krotny zwrot z inwestycji za każdego dolara zainwestowanego w generatywną sztuczną inteligencję i powiązane technologie, co sprawia, że uzasadnienie biznesowe staje się coraz bardziej oczywiste.

Organizacje amerykańskie nadal przodują w globalnych inwestycjach w sztuczną inteligencję, a prywatne finansowanie sztucznej inteligencji osiągnie w 2024 r. wartość 109,1 mld dolarów — prawie 12 razy więcej niż w Chinach (9,3 mld dolarów) i 24 razy więcej niż w Wielkiej Brytanii (4,5 mld dolarów). Patrząc w przyszłość, 92% firm planuje zainwestować w generatywną sztuczną inteligencję w ciągu najbliższych trzech lat, co wskazuje, że tempo tego wzrostu nie wykazuje oznak spowolnienia.

Zakres tej transformacji rodzi ważne pytania dotyczące tego, w jaki sposób różne branże dostosowują się do zmian i jakie strategie okazują się najbardziej skuteczne. Przyjrzyjmy się trendom napędzającym ten wzrost i przeanalizujmy statystyki dotyczące wdrażania sztucznej inteligencji w różnych sektorach i regionach, aby zrozumieć, w jakim kierunku zmierza rynek.

Sztuczna inteligencja osiągnęła punkt zwrotny, w którym wzorce wdrażania mówią tyle samo o strategii biznesowej, co o możliwościach technologicznych. Organizacje na całym świecie podejmują decyzje, które określą ich pozycję konkurencyjną na następną dekadę.

Nie chodzi o to, czy wdrażanie sztucznej inteligencji przyspiesza — ustaliliśmy już, że tak jest. Teraz ważne jest zrozumienie, jak przebiega to wdrażanie w różnych kontekstach. Wzory pojawiające się w 2025 r. pokazują wyraźne różnice między wdrażaniem w organizacjach, zachowaniami poszczególnych użytkowników i dynamiką rynku.

Każdy wskaźnik stanowi część większej całości, pokazującej, jak sztuczna inteligencja zmienia działalność biznesową i codzienne procesy pracy. Przyjrzyjmy się tym trzem wymiarom, aby zrozumieć, gdzie leży prawdziwy potencjał i co oznacza to dla organizacji planujących swoje strategie dotyczące sztucznej inteligencji.

Wdrożenia AI w biznesie – dane mówią jasno: 78% organizacji wykorzystuje obecnie sztuczną inteligencję w co najmniej jednej funkcji

Wdrożenie sztucznej inteligencji osiągnęło punkt zwrotny w całym środowisku biznesowym. Najnowsze badania potwierdzają, że 78% organizacji wykorzystuje obecnie sztuczną inteligencję w co najmniej jednej funkcji biznesowej, co stanowi dramatyczny wzrost w porównaniu z 55% zaledwie rok temu. Wymieniony trend wdrażania AI pokazuje, jak szybko sztuczna inteligencja ewoluowała od technologii eksperymentalnej do niezbędnego narzędzia biznesowego.

Firmy nie poprzestają na podstawowym wdrożeniu — skalują sztuczną inteligencję w całym swoim działaniu. Większość organizacji zgłasza obecnie wykorzystanie sztucznej inteligencji w wielu funkcjach biznesowych, a przeciętna firma wdraża sztuczną inteligencję w trzech różnych obszarach. Zmiana ta wskazuje na bardziej wyrafinowane podejście do integracji sztucznej inteligencji, ponieważ firmy wykraczają poza izolowane projekty pilotażowe.

Sztuczna inteligencja generatywna stała się szczególnie rozpowszechniona — 71% organizacji regularnie wykorzystuje ją w co najmniej jednej funkcji biznesowej, w porównaniu z 65% na początku 2024 r. Sektory opieki zdrowotnej, produkcji i IT odnotowują najbardziej spektakularny wzrost wskaźników wdrożenia w ujęciu rok do roku.

Przejście od fazy eksperymentalnej do operacyjnej pokazuje, jak szybko świat biznesu wykorzystał potencjał sztucznej inteligencji. Organizacje nie zastanawiają się już, czy powinny wdrożyć sztuczną inteligencję — skupiają się na tym, jak skutecznie rozszerzyć jej zastosowanie.

Wdrażanie AI w Polsce – statystyki podają, że liczba użytkowników sztucznej inteligencji przekracza 378 milionów na całym świecie

Równie interesujące są dane dotyczące indywidualnych użytkowników. W 2025 r. narzędzia AI będą dostępne dla 378 milionów osób na całym świecie, co stanowi największy odnotowany kiedykolwiek wzrost w ujęciu rok do roku — od 2024 r. przybyło 64 miliony nowych użytkowników. Aby spojrzeć na ten wzrost z odpowiedniej perspektywy, należy zauważyć, że obecna baza użytkowników jest ponad trzykrotnie większa niż 116 milionów użytkowników odnotowanych zaledwie pięć lat temu.

Około jedna piąta dorosłych Amerykanów korzysta obecnie z AI na co dzień, co przekłada się na około 500-600 milionów osób na całym świecie korzystających z AI codziennie. Liczby te pokazują, jak szybko AI przeszła z niszowych kręgów technologicznych do głównego nurtu zachowań konsumenckich.

Jednak nadal istnieje znaczna luka w monetyzacji. Pomimo tak ogromnej bazy użytkowników tylko około 3% z nich płaci za usługi AI premium. Nawet lider branży, ChatGPT, przekształca zaledwie 5% swoich aktywnych użytkowników tygodniowo w płacących subskrybentów, co podkreśla znaczny potencjał wzrostu na rynku konsumenckim AI.

Ta rozbieżność między wykorzystaniem a płatnościami sugeruje, że nadal znajdujemy się we wczesnej fazie komercjalizacji sztucznej inteligencji. W miarę jak sztuczna inteligencja będzie coraz głębiej integrowana z codziennymi narzędziami i procesami pracy, oczekuje się znacznego przyspieszenia zarówno tempa jej wdrażania, jak i monetyzacji.

Rynek sztucznej inteligencji jest wyceniany na 391 miliardów dolarów i nadal rośnie – tak samo, jak poziom wykorzystania AI w firmach

Rozwój rynku pokazuje, gdzie kierowane są inwestycje. Obecnie możemy stwierdzić, iż wykorzystanie sztucznej inteligencji w małych firmach regularnie rośnie. Analitycy branżowi prognozują, że w latach 2025–2030 rynek będzie się rozwijał w tempie 35,9% (CAGR), osiągając potencjalnie wartość 1,81 bln dolarów do końca dekady. Tempo tego wzrostu przewyższa zarówno boom na chmurę obliczeniową w latach 2010., jak i gospodarkę aplikacji mobilnych na początku lat 2010.

Inwestycje prywatne nadal napędzają tę ekspansję, szczególnie w Stanach Zjednoczonych, gdzie prywatne inwestycje w sztuczną inteligencję osiągnęły w 2024 r. wartość 109,10 mld dolarów — prawie 12 razy więcej niż w Chinach (9,30 mld dolarów) i 24 razy więcej niż w Wielkiej Brytanii (4,50 mld dolarów). Generatywna sztuczna inteligencja przyciągnęła na całym świecie 33,90 mld dolarów prywatnych inwestycji, co stanowi wzrost o 18,7% w porównaniu z 2023 r.

Wzory regionalne ujawniają interesującą dynamikę. Ameryka Północna prowadzi z ponad 36,92% udziałem w rynku w 2024 r., chociaż oczekuje się, że region Azji i Pacyfiku będzie rozwijał się w najwyższym tempie CAGR wynoszącym 19,8% do 2034 r. Sugeruje to, że chociaż obecnie dominuje Ameryka Północna, w nadchodzących latach środek ciężkości może przesunąć się na wschód.

Podział według branż pokazuje, gdzie sztuczna inteligencja tworzy największą wartość. Segment oprogramowania dominuje z 51,40% udziałem w rynku, a następnie segment operacyjny z 21,80%. Wśród sektorów segment BFSI (bankowość, usługi finansowe i ubezpieczenia) przoduje pod względem wdrażania sztucznej inteligencji z 19,60% udziałem w rynku, chociaż przewiduje się, że w nadchodzących latach sektor opieki zdrowotnej będzie się rozwijał w znacznym tempie CAGR wynoszącym 19,10%.

Te wzorce inwestycyjne wskazują, że sztuczna inteligencja zdecydowanie wyszła poza fazę eksperymentalną i stała się podstawową infrastrukturą biznesową. Organizacje we wszystkich obszarach — wdrożenia, baza użytkowników i wartość rynkowa — nadal przyspieszają wdrażanie sztucznej inteligencji, pozycjonując ją jako jedną z najważniejszych zmian technologicznych naszych czasów.

Wdrażanie sztucznej inteligencji w poszczególnych branżach – poznaj proces AI adoption w różnych sektorach

Wdrażanie sztucznej inteligencji nie jest jednolite we wszystkich sektorach. Różne branże stoją przed unikalnymi wyzwaniami i możliwościami, które kształtują ich strategie wdrażania. Niektóre sektory osiągnęły znaczący postęp dzięki przekonującym przypadkom użycia sztucznej inteligencji i wyraźnemu zwrotowi z inwestycji, podczas gdy inne wciąż poszukują swojej drogi.

Branże, które wyznaczają tempo wdrażania sztucznej inteligencji w 2025 roku:

Opieka zdrowotna

Opieka zdrowotna wyróżnia się imponującym 36,8% średnim rocznym tempem wzrostu w zakresie wdrażania sztucznej inteligencji. Szybki rozwój tego sektora koncentruje się na przełomowych zastosowaniach w diagnostyce, zarządzaniu pacjentami i dokumentacji klinicznej. Szpitale i placówki opieki zdrowotnej znacznie zwiększyły swoje inwestycje w sztuczną inteligencję, koncentrując się na systemach, które skracają czas oczekiwania i poprawiają wyniki leczenia pacjentów.

Dokumentacja kliniczna stała się szczególnie cennym zastosowaniem. Chatboty oparte na sztucznej inteligencji obsługują obecnie wstępne zapytania pacjentów w 42% głównych sieci opieki zdrowotnej, zwalniając personel do wykonywania bardziej złożonych zadań związanych z opieką. Zdolność tej technologii do analizowania złożonych danych medycznych zmieniła wszystko, od odkrywania leków po spersonalizowane plany leczenia, zapewniając wymierną poprawę jakości opieki nad pacjentami.

Produkcja

Produkcja przyjęła sztuczną inteligencję w niezwykłym tempie – obecnie 77% producentów korzysta z rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji, w porównaniu z 70% w 2024 r., co stanowi wzrost o 7% w ujęciu rok do roku. Głównym czynnikiem napędzającym ten trend jest konserwacja predykcyjna, która pozwala producentom przewidywać awarie sprzętu, zanim one wystąpią.

Wyniki mówią same za siebie: firmy odnotowują średnio 23% redukcję przestojów dzięki automatyzacji procesów i systemom kontroli jakości opartym na sztucznej inteligencji. Optymalizacja łańcucha dostaw zajmuje równie wysoką pozycję wśród priorytetów produkcyjnych, a algorytmy sztucznej inteligencji przewidują zakłócenia i sugerują alternatywne strategie zaopatrzenia w czasie rzeczywistym.

IT i telekomunikacja

Firmy z branży IT i telekomunikacyjnej osiągnęły 38% wskaźnik wdrożenia sztucznej inteligencji w 2025 r. Sektor ten przewiduje, że do 2035 r. dzięki wdrożeniom sztucznej inteligencji zwiększy swoją wartość brutto o oszałamiającą kwotę 4,7 biliona dolarów. Najbardziej rozpowszechnionym zastosowaniem jest optymalizacja sieci, w ramach której systemy sztucznej inteligencji automatycznie dostosowują zasoby w oparciu o wzorce użytkowania.

Sojusze branżowe, takie jak AI-RAN Alliance, przyspieszyły wdrażanie sztucznej inteligencji, koncentrując się w szczególności na połączeniu sztucznej inteligencji i technologii komórkowej. Aplikacje związane z obsługą klienta zajmują drugie miejsce pod względem wdrożeń, a wirtualni asystenci obsługują około 65% wstępnych zapytań klientów w przypadku głównych dostawców usług telekomunikacyjnych.

Handel

Firmy detaliczne znacznie zwiększyły swoje inwestycje w sztuczną inteligencję, przeznaczając obecnie 20% budżetu technologicznego na rozwiązania AI — w porównaniu z 15% w 2024 r. Zmiana ta odzwierciedla rosnące zaufanie do zdolności sztucznej inteligencji do zwiększania sprzedaży i poprawy doświadczeń klientów.

Wpływ ten widać w danych dotyczących sprzedaży: sprzedawcy detaliczni, którzy wdrożyli chatboty oparte na sztucznej inteligencji podczas wyprzedaży w Czarny piątek w 2024 r., odnotowali 15-procentowy wzrost współczynnika konwersji. Aplikacje działające w tle, takie jak zarządzanie zapasami i prognozowanie popytu, nadal zapewniają znaczne korzyści operacyjne, a systemy zarządzania zapasami oparte na sztucznej inteligencji zmniejszają nadmierne zapasy średnio o 18% wśród pierwszych użytkowników.

Finanse

Usługi finansowe, w tym bankowość, ubezpieczenia i firmy inwestycyjne, intensywnie inwestują w technologie AI, a globalne roczne wydatki przekroczą 20 mld dolarów w 2025 r. Wykrywanie oszustw pozostaje głównym zastosowaniem, a systemy AI przetwarzają miliony transakcji na sekundę w celu identyfikacji podejrzanych wzorców.

Firmy inwestycyjne są szczególnie agresywnymi użytkownikami tej technologii, a 68% funduszy hedgingowych wykorzystuje obecnie sztuczną inteligencję do analizy rynku i strategii handlowych. Aplikacje przeznaczone dla klientów, takie jak robo-doradcy, stały się bardziej zaawansowane i obecnie zarządzają aktywami o wartości ponad 1,2 biliona dolarów na całym świecie.

Te pięć branż stanowi awangardę wdrażania sztucznej inteligencji, ale wpływ tej technologii rozprzestrzenia się na wszystkie sektory. W miarę jak narzędzia sztucznej inteligencji stają się coraz bardziej dostępne i wykazują wyraźniejszy zwrot z inwestycji, nawet tradycyjnie ostrożne branże przyspieszają swoje plany wdrożeniowe na 2026 r. i kolejne lata.

W jaki sposób organizacje skalują sztuczną inteligencję? Poznaj trendy AI w 2025/2026 roku

Samo wdrożenie nie gwarantuje sukcesu. Prawdziwym wyzwaniem jest skuteczne skalowanie sztucznej inteligencji w całej organizacji, wykraczające poza izolowane eksperymenty i obejmujące wdrożenie w całym przedsiębiorstwie. Firmy, które odnoszą sukcesy, stosują ustrukturyzowane podejście, aby zmaksymalizować wpływ i zapewnić zrównoważony wzrost.

Dedykowane zespoły ds. sztucznej inteligencji i biura ds. transformacji

Organizacje, które z powodzeniem skalują sztuczną inteligencję, zdają sobie sprawę, że technologia stanowi tylko ułamek wysiłków związanych z transformacją. Przyszłościowe firmy stosują obecnie zasadę BCG „10–20–70”, przeznaczając 10% wysiłków na algorytmy, 20% na technologię i dane, a aż 70% na ludzi i procesy. Podejście to uwzględnia fundamentalną prawdę: sama technologia nie może doprowadzić do znaczących zmian.

Pojawiły się trzy podstawowe modele organizacyjne zarządzania sztuczną inteligencją. Model Centrum Doskonałości Sztucznej Inteligencji (CoE) wykorzystuje scentralizowany zespół pod kierownictwem dyrektora ds. sztucznej inteligencji, który opracowuje i realizuje strategię sztucznej inteligencji w całej firmie. Podejście oparte na wbudowanej sztucznej inteligencji rozdziela możliwości bezpośrednio między jednostki biznesowe w celu sprawnego rozwiązywania problemów. Model Rady Zarządzającej Sztuczną Inteligencją tworzy wielofunkcyjny zespół kierowniczy, który kieruje strategią i kontroluje budżety.

Firmy takie jak Eaton stworzyły „fabryki AI” powiązane z konkretnymi obszarami działalności, w których zespoły składające się z liderów AI, właścicieli produktów, inżynierów ML, inżynierów danych i specjalistów ds. chmury współpracują z ekspertami dziedzinowymi. Badania pokazują, że organizacje odnoszące sukcesy coraz częściej powołują dedykowanych członków kadry kierowniczej, takich jak wiceprezesi ds. AI i innowacji, aby kierowali tymi działaniami transformacyjnymi.

Wbudowywanie sztucznej inteligencji w przepływy pracy i interfejsy

Dodanie narzędzi AI do istniejących systemów rzadko przynosi oczekiwane korzyści. Prawdziwy wpływ wynika z płynnej integracji AI z istniejącymi procesami i interfejsami. Takie podejście, nazywane czasem „wbudowaną AI”, minimalizuje zakłócenia, jednocześnie zwiększając możliwości. Zamiast zmuszać użytkowników do nauki całkowicie nowych systemów, AI jest wbudowana bezpośrednio w znane narzędzia i procesy.

Organizacje stosujące tę strategię odnotowują znacznie wyższy wskaźnik adopcji, ponieważ sztuczna inteligencja spotyka się z użytkownikami „tam, gdzie już są”. Firma Microsoft zintegrowała Copilot bezpośrednio z aplikacjami Microsoft 365, umożliwiając korzystanie z pomocy sztucznej inteligencji w codziennych narzędziach pracy. Ta metoda integracji zmniejsza tarcia i sprzyja większej adopcji w zespołach.

Kluczowym czynnikiem udanej integracji przepływu pracy jest połączenie sztucznej inteligencji z wieloma źródłami danych za pośrednictwem interfejsów API i nowoczesnych architektur danych. Firmy opracowują modele struktury danych, które zapewniają wbudowane funkcje zarządzania jakością i nadzoru danych, umożliwiając naukowcom zajmującym się danymi dostęp do informacji niezależnie od tego, gdzie się one znajdują.

Śledzenie wskaźników KPI i zwrotu z inwestycji w rozwiązania AI

Pomiar wpływu sztucznej inteligencji pozostaje wyzwaniem, ale jest niezbędny do dalszych inwestycji. Obecnie tylko około połowa projektów związanych ze sztuczną inteligencją przechodzi z fazy pilotażowej do produkcji, często dlatego, że organizacje mają trudności z wykazaniem namacalnej wartości biznesowej.

Wiodące firmy radzą sobie z tym wyzwaniem, definiując na początku jasne kluczowe wskaźniki wydajności (KPI). Wskaźniki te dzielą się na kilka kategorii — miary jakości modelu, takie jak dokładność i spójność; wskaźniki systemowe, w tym czas pracy i opóźnienia; wskaźniki operacyjne związane z procesami biznesowymi; oraz wskaźniki wartości biznesowej przekładające się na wpływ finansowy.

Paradoks pomiaru jest uderzający: prawie trzy czwarte organizacji zgłosiło, że ich najbardziej zaawansowane inicjatywy w zakresie sztucznej inteligencji spełniły lub przekroczyły oczekiwania dotyczące zwrotu z inwestycji w 2024 r., ale około 97% przedsiębiorstw nadal miało trudności z wykazaniem wartości biznesowej wczesnych działań związanych z generatywną sztuczną inteligencją. Ta rozbieżność podkreśla znaczenie rygorystycznych ram pomiarowych.

Organizacje odnoszące sukcesy stosują różne metody śledzenia, w tym pulpity nawigacyjne do monitorowania w czasie rzeczywistym, regularne raporty do oceny wpływu na działalność w czasie oraz okresowe audyty w celu zapewnienia dokładności i adekwatności systemów AI. Bezpośrednie powiązanie tych wskaźników z wynikami biznesowymi pomaga liderom uzasadnić dalsze inwestycje w technologie AI.

Komunikacja wewnętrzna w celu budowania dynamiki AI

Strategiczna komunikacja wewnętrzna odgrywa kluczową rolę we wdrażaniu i skalowaniu sztucznej inteligencji. Boston Consulting Group odkryła, że udane transformacje oparte na sztucznej inteligencji przeznaczają 70% swoich wysiłków na podnoszenie kwalifikacji pracowników, aktualizację procesów i ewolucję kultury. Bez skutecznej komunikacji nawet najbardziej zaawansowane wdrożenia sztucznej inteligencji narażone są na niepowodzenie.

Wewnętrzne doświadczenia firmy Microsoft pokazują tę zasadę w praktyce. Dział HR przeprowadził trzyetapowy proces transformacji AI, priorytetowo traktując potrzeby ludzkie i dostosowanie organizacyjne. Poprzez sesje szkoleniowe i fora wymiany wiedzy pomógł pracownikom przezwyciężyć obawy związane z wpływem AI na ich pracę.

Firma ustanowiła regularne sesje szkoleniowe „First Fridays”, podczas których liderzy ds. produktów i komunikacji dzielą się spostrzeżeniami na temat wykorzystania sztucznej inteligencji. Opracowano biblioteki podpowiedzi, aby pomóc pracownikom w efektywnym wykorzystaniu narzędzi sztucznej inteligencji w komunikacji. Inicjatywy te tworzą pętlę informacji zwrotnych dotyczącą uczenia się i dostosowywania, w której centralną rolę odgrywają ludzie.

Skalowanie sztucznej inteligencji wymaga czegoś więcej niż tylko inwestycji w technologie — wymaga stworzenia kultury przejrzystości i ciekawości, w której pracownicy czują się wzmocnieni, a nie zagrożeni przez sztuczną inteligencję. Organizacje, które równoważą wdrażanie techniczne ze skutecznymi strategiami komunikacyjnymi, osiągają najbardziej zrównoważone wdrożenie sztucznej inteligencji w całym przedsiębiorstwie.

Wpływ na siłę roboczą i trendy w zakresie przekwalifikowania – porównanie wdrożeń AI UE w praktyce

Ludzka strona wdrażania sztucznej inteligencji to złożona historia. Podczas gdy organizacje spieszą się z wdrażaniem rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji, wpływ na miejsca pracy i skład siły roboczej stwarza zarówno prawdziwe wyzwania, jak i znaczące możliwości. Firmy uczą się, że skuteczne wdrożenie sztucznej inteligencji to nie tylko kwestia technologii — chodzi o pomoc ludziom w dostosowaniu się do nowych sposobów pracy.

Zatrudnienie związane ze sztuczną inteligencją

Zapotrzebowanie na specjalistów w dziedzinie sztucznej inteligencji stale rośnie we wszystkich branżach. Przewiduje się, że w latach 2024–2034 liczba stanowisk dla analityków danych wzrośnie o imponujące 34%, a rocznie będzie dostępnych około 23 400 nowych miejsc pracy. Liczba stanowisk dla inżynierów ds. sztucznej inteligencji/uczenia maszynowego wzrosła o 143,2% w ujęciu rok do roku, wyprzedzając prawie wszystkie inne stanowiska techniczne.

Szczególnie interesujące jest to, jak nowe stanowiska pojawiają się poza tradycyjnymi dziedzinami technicznymi. Stanowiska takie jak inżynier ds. promptów (+135,8%), twórca treści AI (+134,5%) i specjalista ds. zgodności AI należą do najszybciej rozwijających się zawodów w 2025 r. Trend ten pokazuje, jak wdrażanie sztucznej inteligencji tworzy wyspecjalizowane stanowiska skoncentrowane na uzyskiwaniu wartości biznesowej przy jednoczesnym zarządzaniu ryzykiem.

Wynagrodzenia odzwierciedlają ten wysoki popyt. Naukowcy zajmujący się danymi zarabiają średnio 112 590 dolarów, a inżynierowie AI mogą zarabiać nawet 171 715 dolarów rocznie. Liczby te sprawiają, że ścieżka kariery jest atrakcyjna dla wielu profesjonalistów rozważających zmianę pracy.

Inicjatywy związane z przekwalifikowaniem w różnych działach

W tym miejscu pojawiają się wyzwania. Oczekuje się, że w ciągu najbliższych pięciu lat zmieni się około 23% wszystkich stanowisk pracy, a 44% podstawowych umiejętności pracowników ulegnie zmianie. Organizacje reagują na to, nadając priorytet rozwojowi umiejętności — prawie połowa dyrektorów generalnych wskazuje obecnie inicjatywy związane z talentami pracowników jako największy czynnik wpływający na produktywność, nawet większy niż samo wdrożenie sztucznej inteligencji.

Różnica między intencjami a realizacją pozostaje znaczna. Prawie dwie trzecie pracowników twierdzi, że programy szkoleniowe i rozwojowe ich firm nie zapewniają odpowiedniego wsparcia dla ich sukcesu w nowym środowisku. Przyszłościowe organizacje rozwiązują ten problem poprzez programy szkoleniowe oparte na sztucznej inteligencji oraz „mistrzów sztucznej inteligencji”, którzy promują jej wdrażanie w poszczególnych działach.

Czas zaoszczędzony dzięki sztucznej inteligencji przeznaczony na nowe zadania

Narzędzia AI pozwalają obecnie pracownikom różnych branż zaoszczędzić średnio 52–60 minut dziennie. Sposoby wykorzystania tego czasu są bardzo zróżnicowane:

• 28% wykorzystuje go na bardziej kreatywną pracę.
• 26% poświęca go na myślenie strategiczne.
• 27% twierdzi, że osiąga lepszą równowagę między życiem zawodowym a prywatnym.

Pojawia się kluczowe pytanie, do kogo należy ten zaoszczędzony czas. Prawie połowa pracowników (46%) uważa, że czas zaoszczędzony dzięki sztucznej inteligencji należy do nich, a nie do firmy. Większość (77%) nadal wykorzystywałaby co najmniej połowę odzyskanego czasu na czynności związane z pracą. Ta dynamika prawdopodobnie wpłynie na przyszłe zasady i oczekiwania w miejscu pracy.

Zmiany w zatrudnieniu różnią się w zależności od branży

Pomimo powszechnych obaw dotyczących utraty miejsc pracy, wdrożenie sztucznej inteligencji ma bardziej zróżnicowany wpływ na poziom zatrudnienia. Oczekuje się, że w okresie przejściowym sztuczna inteligencja spowoduje wzrost bezrobocia tylko o pół punktu procentowego. Około 6–7% stanowisk w amerykańskiej sile roboczej może zostać zastąpionych przez powszechne wdrożenie sztucznej inteligencji, ale efekt ten wydaje się być tymczasowy.

Inwestycje w sztuczną inteligencję faktycznie korelują ze wzrostem ogólnego zatrudnienia, chociaż skład siły roboczej zmienia się w kierunku pracowników lepiej wykształconych i posiadających umiejętności techniczne. Wzrost inwestycji w sztuczną inteligencję na poziomie przedsiębiorstwa o jedno odchylenie standardowe odpowiada wzrostowi o 3,7% liczby pracowników z wyższym wykształceniem oraz spadkowi liczby stanowisk kierowniczych średniego szczebla (-0,8%) i wyższego szczebla (-0,7%).

Ewolucja ta podkreśla kluczowe znaczenie programów przekwalifikowania, które pomagają pracownikom dostosować się do zmieniających się wymagań technicznych, jednocześnie zachowując wiedzę organizacyjną. Firmy, które osiągną właściwą równowagę w tym zakresie, będą miały znaczną przewagę w przyciąganiu i zatrzymywaniu talentów.

Zarządzanie ryzykiem związanym ze sztuczną inteligencją i ład korporacyjny – jakie są bariery wdrażania AI w przedsiębiorstwach?

Organizacje, które ścigają się we wdrażaniu sztucznej inteligencji, stają przed trudną rzeczywistością: technologia, która ma napędzać wzrost, wprowadza również nowe kategorie ryzyka. Firmy odkryły, że solidne ramy zarządzania nie są opcjonalnym dodatkiem — są one podstawowym wymogiem odpowiedzialnego wdrażania sztucznej inteligencji i długoterminowego sukcesu.

Trzy kluczowe rodzaje ryzyka wymagają natychmiastowej uwagi

Systemy sztucznej inteligencji stwarzają wyzwania, których tradycyjne technologie po prostu nie stwarzają. Na czele listy obaw znajduje się niedokładność, ponieważ modele sztucznej inteligencji mogą generować halucynacje i wprowadzające w błąd wyniki, które szkodzą wiarygodności firmy. Szczególnie niepokojące jest to, jak pewnie mogą brzmieć te systemy, mimo że są całkowicie błędne.

Drugim poważnym wyzwaniem jest naruszanie praw własności intelektualnej, ponieważ dane szkoleniowe często zawierają materiały chronione prawem autorskim bez odpowiedniego upoważnienia. Zespoły prawne starają się zrozumieć zakres odpowiedzialności, ponieważ sądy zaczynają orzekać w sprawach dotyczących własności intelektualnej związanych ze sztuczną inteligencją.

Cyberbezpieczeństwo stanowi trzeci obszar krytycznego ryzyka. Generatywne narzędzia AI stały się głównym celem ataków przeciwników i kradzieży danych. Liczby mówią same za siebie: prawie trzy czwarte (73%) organizacji planuje zwiększyć inwestycje w cyberbezpieczeństwo ze względu na generatywne programy AI. Jednak tylko 24% obecnych projektów generatywnej AI jest odpowiednio zabezpieczonych, co stwarza niebezpieczną lukę w zabezpieczeniach.

Zarządy podejmują działania w zakresie nadzoru nad sztuczną inteligencją

Dni traktowania sztucznej inteligencji wyłącznie jako kwestii technicznej dobiegły końca. Zarządy uznają obecnie zarządzanie sztuczną inteligencją za kluczowy obowiązek wymagający bezpośredniego nadzoru. 80% organizacji utworzyło dedykowane funkcje ryzyka specjalnie dla sztucznej inteligencji, co odzwierciedla powagę, z jaką kierownictwo traktuje te wyzwania.

Według PwC skuteczny nadzór zarządu oznacza zapewnienie zgodności strategii AI z celami biznesowymi przy jednoczesnym zrównoważeniu innowacji z odpowiedzialnym wdrażaniem. Nie chodzi o spowolnienie procesu wdrażania AI, ale o zapewnienie, że odbywa się to w bezpieczny sposób.

Prezesi i kierownictwo wyższego szczebla wyznaczają kierunek etycznego wykorzystania sztucznej inteligencji poprzez ukierunkowane planowanie i zdyscyplinowaną realizację. Obejmuje to inwestowanie w szkolenia pracowników, opracowywanie wewnętrznych polityk i tworzenie otwartych kanałów komunikacji. Stawka jest jasna: 96% liderów przyznaje, że wdrożenie generatywnej sztucznej inteligencji zwiększa prawdopodobieństwo naruszenia bezpieczeństwa.

Znalezienie odpowiedniej struktury zarządzania

Organizacje eksperymentowały z różnymi podejściami do zarządzania, z których każde wiąże się z innymi kompromisami. Modele scentralizowane zapewniają spójne standardy i zgodność z przepisami, ale mogą hamować innowacje. Podejścia zdecentralizowane zapewniają jednostkom biznesowym elastyczność, ale niosą ze sobą ryzyko niespójnego wdrażania.

Najlepszym rozwiązaniem wydają się być hybrydowe struktury „centrów doskonałości”, które łączą scentralizowaną wiedzę specjalistyczną z rozproszonymi zastosowaniami. Ramy te ustanawiają jasną odpowiedzialność, jednocześnie umożliwiając dostosowanie do specyfiki działalności. Organizacje odnoszące sukcesy wdrażają scentralizowane monitorowanie i audytowanie w celu śledzenia wydajności wszystkich aplikacji AI.

Kontrola jakości staje się niepodważalna

Wyniki AI często wymagają weryfikacji, co sprawia, że kontrola jakości jest niezbędna, a nie opcjonalna. Najskuteczniejszą metodą pozostaje weryfikacja przez człowieka, w ramach której redaktorzy sprawdzają treść pod kątem zgodności z faktami, spójności tonu i trafności. Organizacje wdrażają również narzędzia do wykrywania plagiatu, aby zweryfikować oryginalność i zapobiec problemom związanym z własnością intelektualną.

Porównywanie danych z wielu wiarygodnych źródeł stało się standardową praktyką zapewniającą wiarygodność informacji generowanych przez sztuczną inteligencję. Zdecydowana większość firm stosuje obecnie zarówno weryfikację przez człowieka, jak i samodzielne narzędzia testujące, aby sprostać wyzwaniom związanym z kontrolą jakości generatywnej sztucznej inteligencji.

Przesłanie jest jasne: organizacje, które traktują zarządzanie ryzykiem związanym ze sztuczną inteligencją jako kwestię drugorzędną, robią to na własne ryzyko. Te, które od samego początku włączają zarządzanie do swojej strategii dotyczącej sztucznej inteligencji, zapewniają sobie trwały sukces.

Prognozy rynkowe na przyszłość i pojawiające się trendy

Co dalej z sztuczną inteligencją? Obecne wskaźniki adopcji pokazują tylko część sytuacji. Branża sztucznej inteligencji wykazuje oznaki gwałtownego wzrostu, który może zmienić całe gospodarki w nadchodzących latach.

Wartość rynkowa może osiągnąć 1,81 bln dolarów do 2030 r.

Trajektoria rynku sztucznej inteligencji sugeruje, że nadal znajdujemy się we wczesnej fazie znacznie większej transformacji. Analitycy przewidują, że z wartości 279,22 mld dolarów w 2024 r. rynek osiągnie wartość 1,81 bln dolarów do 2030 r., rosnąc w tempie 35,9% w skali roku. Niektóre prognozy są jeszcze wyższe i sugerują, że rynek może wzrosnąć do 4,8 bln dolarów do 2033 r.

Tempo tego wzrostu przewyższa zarówno boom na chmurę obliczeniową w latach 2010., jak i gwałtowny rozwój gospodarki opartej na aplikacjach mobilnych. Skala tej ekspansji wskazuje, że sztuczna inteligencja stanie się tak samo fundamentalna dla działalności biznesowej, jak sam internet.

Agenci AI stanowią kolejną granicę

Tradycyjna sztuczna inteligencja odpowiada na polecenia i pytania. Systemy sztucznej inteligencji, które rozumieją złożone cele i podejmują autonomiczne działania, stanowią fundamentalną zmianę w kierunku prawdziwie niezależnych agentów AI. Oczekuje się, że rynek agentów AI wzrośnie do 52,6 mld dolarów do 2030 r., osiągając niezwykły wskaźnik CAGR na poziomie 45%.

Organizacje zwracają na to uwagę. Ponad 50% z nich uznaje obecnie sztuczną inteligencję agentową za priorytetowy obszar rozwoju. Wpływ ten może być znaczący: do 2028 r. około 15% decyzji dotyczących pracy będzie prawdopodobnie podejmowanych autonomicznie przez sztuczną inteligencję agentową, w porównaniu z 0% w 2024 r.

Rynek sztucznej inteligencji w urządzeniach do noszenia osiąga nowe szczyty

Sektor AI do noszenia stał się wyróżniającym się segmentem, osiągając wzrost z 41,13 mld dolarów w 2024 r. do 53,14–71,8 mld dolarów w 2025 r. Prognozy wskazują na dalsze przyspieszenie, a rynek ma się rozszerzyć do 138,5–161,71 mld dolarów do 2029 r., przy szacowanym CAGR wynoszącym od 17,2% do 32,1%.

Postępy w zakresie technologii elastycznych wyświetlaczy, miniaturyzacji czujników i możliwości monitorowania zdrowia opartego na sztucznej inteligencji napędzają ten wzrost. Rozwój ten sugeruje, że sztuczna inteligencja wkrótce stanie się tak osobista i wszechobecna, jak obecnie smartfony.

Inwestycje rządowe sygnalizują strategiczne znaczenie

Rządy na całym świecie uznają sztuczną inteligencję za strategiczny priorytet, w który warto zainwestować znaczne środki. Wydatki rządu federalnego Stanów Zjednoczonych na sztuczną inteligencję osiągnęły w 2022 r. poziom 3,3 mld dolarów, czyli 2,5 razy więcej niż w 2017 r. Japonia przeznaczyła około 740 mln dolarów na obliczenia związane ze sztuczną inteligencją, a Indie przeznaczyły 1,25 mld dolarów na swoją misję IndiaAI. Korea Południowa planuje zainwestować 6,94 mld dolarów do 2027 r.

Inwestycje te odzwierciedlają powszechne przekonanie, że do 2030 r. sztuczna inteligencja może wnieść do światowej gospodarki nawet 15,7 biliona dolarów. Kraje przygotowują się do tego, co wielu uważa za kolejną wielką transformację gospodarczą, która zadecyduje o przewadze konkurencyjnej na kolejne dziesięciolecia.

Jakie są korzyści ze wdrożenia sztucznej inteligencji?

Sztuczna inteligencja staje się podstawą nowoczesnego biznesu, ponieważ automatyzuje procesy, zwiększa wydajność i przyspiesza podejmowanie decyzji. Jej adopcja rośnie dynamicznie w różnych sektorach, co potwierdzają statystyki wdrażania AI i raporty AI adoption.

Poniżej znajdziesz najważniejsze korzyści ze wdrożenia sztucznej inteligencji – przedstawione w formie technicznych i praktycznych punktów, które pomogą Ci lepiej zaplanować strategię transformacji opartej na AI:

• wzrost produktywności i redukcja obciążenia operacyjnego – automatyzacja procesów (np. obsługa klienta, księgowość, logistyka) przejmuje powtarzalne zadania, odciążając zespoły i przyspieszając realizację działań o 30–60% (statystyki wdrożeń AI wskazują, że przeciętny pracownik odzyskuje 52–60 minut dziennie);
• precyzyjna analiza danych i trafniejsze decyzje biznesowe – algorytmy ML przetwarzają wielowymiarowe zbiory danych w czasie rzeczywistym, identyfikując zależności niewidoczne w standardowych analizach (trend wdrażania AI pokazuje, że organizacje korzystające z modeli predykcyjnych zwiększają przewidywalność działań o ponad 40%);
• zmniejszenie kosztów operacyjnych – wdrożenia AI w biznesie generują wymierne oszczędności poprzez optymalizację zasobów, automatyczne prognozowanie popytu i eliminację nieefektywności (wykorzystanie sztucznej inteligencji w małych firmach skraca czas realizacji procesów nawet o 35%);
• skalowanie procesów bez zwiększania zatrudnienia – systemy oparte na AI umożliwiają obsłużenie większego wolumenu zadań bez proporcjonalnego wzrostu etatów (to szczególnie istotne w sektorach m.in. produkcyjnych, handlowych i telekomunikacyjnych, gdzie AI adoption rośnie najszybciej);
• wyższy poziom bezpieczeństwa i zaawansowana detekcja zagrożeń – inteligentne mechanizmy identyfikujące anomalie w systemach IT przewyższają tradycyjne rozwiązania i skracają czas reakcji na incydenty nawet o 70% (bariery wdrażania AI w przedsiębiorstwach coraz częściej dotyczą cyberbezpieczeństwa, co wzmacnia inwestycje w ten obszar);
• personalizacja doświadczeń klientów – modele AI segmentujące użytkowników, analizujące ich zachowania i tworzące rekomendacje w czasie rzeczywistym zwiększają konwersję sprzedaży o 10–30% (przyjęcie sztucznej inteligencji w firmach handlowych nieustannie rośnie – szczególnie w e-commerce i sektorze usługowym);
• wsparcie w podejmowaniu decyzji strategicznych – rozwiązania AI przewidujące trendy, ryzyka i wyniki finansowe wzmacniają procesy zarządcze (raporty porównujące wdrożenia AI w UE pokazują, że organizacje inwestujące w narzędzia predykcyjne notują szybszy wzrost przychodów niż podmioty opóźniające transformację);
• zwiększona elastyczność organizacyjna – integracja AI z przepływami pracy tworzy środowisko umożliwiające szybkie skalowanie projektów, redukcję błędów i lepszą synchronizację między zespołami (poziom wykorzystania AI w firmach intensywnie rośnie dzięki automatyzacji opartej na modelach agentowych).

Jaki jest koszt wdrożenia AI w firmie?

Koszt wdrożenia AI w firmie w 2024/2025 r. waha się zwykle od 20–80 tys. zł w przypadku prostych rozwiązań SaaS (np. chatboty, automatyzacja biurowa, integracje generatywnej AI), aż do 200 tys.–1,5 mln zł przy projektach wymagających budowy modeli, integracji z systemami, modernizacji danych i dedykowanej infrastruktury. Duże wdrożenia analityczne, predykcyjne lub agentowe – szczególnie w sektorach finansowym, produkcyjnym i logistycznym – przekraczają często 2–5 mln zł, jeśli obejmują migrację danych, API, architekturę chmurową i szkolenia pracowników. Średnie przedsiębiorstwa najczęściej inwestują w przedziale 120–350 tys. zł, ponieważ jest to zakres dający wymierny zwrot przy rozsądnej skali projektu.

Wnioski

Te liczby mówią same za siebie: sztuczna inteligencja przekroczyła próg technologii eksperymentalnej i stała się niezbędnym elementem działalności biznesowej. Organizacje, które kiedyś podchodziły do sztucznej inteligencji ostrożnie, obecnie wdrażają ją w wielu obszarach działalności, kierując się atrakcyjnym zwrotem z inwestycji i koniecznością konkurencyjności.

To, co sprawia, że zmiana ta jest szczególnie niezwykła, to jej zakres. Obserwujemy jednoczesne wdrażanie tej technologii w diagnostyce medycznej, produkcji, konserwacji predykcyjnej, systemach zarządzania zapasami w handlu detalicznym i wykrywaniu oszustw finansowych. Wskaźnik wdrożenia na poziomie 78% odzwierciedla nie tylko powszechną akceptację, ale także strategiczną integrację z podstawowymi operacjami biznesowymi.

Organizacje odnoszące największe sukcesy mają wspólne podejście. Tworzą dedykowane zespoły, wdrażają sztuczną inteligencję do istniejących procesów roboczych zamiast tworzyć oddzielne systemy oraz inwestują znaczne środki w komunikację i szkolenia pracowników. Firmy te rozumieją, że sama technologia nie zapewnia sukcesu — to ludzie i procesy decydują o tym, czy inicjatywy związane ze sztuczną inteligencją odniosą sukces, czy też utkną w martwym punkcie.

Jednak wyzwania pozostają znaczące. Zarządzanie ryzykiem stało się kluczową dyscypliną, a zarządy i kadra kierownicza wyższego szczebla sprawują bezpośredni nadzór nad zarządzaniem sztuczną inteligencją. Różnica między projektami pilotażowymi a wdrożeniem produkcyjnym nadal stanowi wyzwanie dla wielu organizacji, podkreślając znaczenie jasnych ram pomiarowych i procesów kontroli jakości.

Szczególną uwagę należy zwrócić na konsekwencje dla pracowników. Chociaż sztuczna inteligencja pozwala pracownikom zaoszczędzić średnio prawie godzinę dziennie, ważniejsze jest to, w jaki sposób czas ten można przeznaczyć na działania o większej wartości. Organizacje inwestujące w kompleksowe programy przekwalifikowania pracowników są w stanie czerpać korzyści z tej dywidendy produktywności, jednocześnie wspierając adaptację pracowników.

Prognozy rynkowe sugerują, że nadal znajdujemy się we wczesnej fazie tej transformacji. Potencjalny wzrost do 1,81 bln dolarów do 2030 r. w połączeniu z pojawiającymi się możliwościami, takimi jak systemy sztucznej inteligencji typu agentycznego, wskazuje, że obecne tempo wdrażania może ulec dalszemu przyspieszeniu. Inwestycje rządowe na całym świecie świadczą o uznaniu, że konkurencyjność w zakresie sztucznej inteligencji będzie decydować o przewadze gospodarczej w nadchodzącej dekadzie.

Dla liderów biznesowych pytanie nie dotyczy już tego, czy wdrożyć sztuczną inteligencję, ale jak szybko i skutecznie można ją skalować. Firmy, które tworzą solidne ramy zarządzania, jednocześnie promując kulturę znajomości sztucznej inteligencji, prawdopodobnie odniosą największe korzyści, ponieważ technologia ta nadal zmienia sposób prowadzenia działalności w każdym sektorze.

Statystyki wdrażania AI – FAQ