Dlaczego sztuczna inteligencja stoi w miejscu mimo optymizmu liderów

W miarę jak sztuczna inteligencja (SI) coraz bardziej umacnia swoją pozycję jako nieodzowna technologia w globalnym krajobrazie gospodarczym, w 2026 roku utrzymuje się paradoks: pomimo wyraźnego entuzjazmu ze strony kierownictwa firm, jej rzeczywiste wdrożenie pozostaje znacznie poniżej oczekiwań. Rady nadzorcze, komitety zarządzające oraz fora strategiczne nieustannie podkreślają kluczowe znaczenie SI dla innowacji i konkurencyjności. Jednak na szczeblu operacyjnym wdrażanie i uruchamianie projektów SI napotyka trudności w postępie. Rozbieżność między deklaracjami a działaniami budzi głębokie pytania dotyczące ukrytych barier hamujących cyfrową transformację organizacji.

Ta paradoksalna sytuacja wynika z kilku składających się czynników: niewystarczające przygotowanie projektów, rażący brak metodologii do mierzenia efektów, trudności w integracji technicznej, a także istotne opory kulturowe. Inicjatywy w zakresie sztucznej inteligencji często są podejmowane pod presją rynku i konkurencji, a nie w ramach solidnej strategii. Dlatego też optymizm przejawiany przez kierownictwo nie jest w stanie zakryć głębokich ograniczeń dojrzałości cyfrowej i organizacyjnej przedsiębiorstw. Zrozumienie tych blokad jest kluczowe, aby rozważyć trwały i skuteczny rozwój SI w firmach w nadchodzących latach.

Głębokie przyczyny stagnacji sztucznej inteligencji w firmach

Mimo niemal jednogłośnego uznania znaczenia SI – blisko 77% strategicznych kierowników we Francji stawia ją na czele swoich priorytetów – prawdziwa integracja pozostaje w dużej mierze hipotetyczna. Dlaczego taki rozdźwięk? Główną zidentyfikowaną przeszkodą jest niewystarczające przygotowanie projektów. Dwie na trzy firmy nie przeprowadzają jasnej analizy rentowności przed uruchomieniem inicjatywy SI. Bez tak rygorystycznej oceny decyzje często opierają się na słabo ugruntowanych założeniach, co utrudnia rzetelne zarządzanie i optymalną alokację zasobów.

Brak precyzyjnych wskaźników finansowych bezpośrednio wpływa na wiarygodność tych projektów. Zdolność do wykazania efektywności operacyjnej lub wygenerowanych oszczędności jest niezbędna dla trwałości inwestycji. Wówczas pojawia się większa nieufność wobec inicjatyw SI, gdyż konkretne wyniki długo się nie pojawiają. Zjawisko to tworzy błędne koło, gdzie wątpliwości hamują przyspieszenie, podczas gdy inwestycje nie otrzymują oczekiwanego wsparcia w ramach wewnętrznych działów.

Co więcej, 94% firm napotyka na trudności w przemysłowym skalowaniu technologii SI. Widać mnożące się eksperymenty i proof of concept (POC), lecz ich przejście do operacyjnej produkcji pozostaje ograniczone. W tym kontekście rzeczywiste postępy w procesach biznesowych są powolne, wręcz niemal nieistniejące. Przyjęcie SI jest często postrzegane jako reakcja na zewnętrzną presję konkurencyjną, a nie jako efekt przemyślanej strategii skoncentrowanej na tworzeniu wartości.

Rozproszenie danych, kruche architektury techniczne oraz brak zgodności między różnymi interesariuszami (zarząd, działy biznesowe, IT) silnie wpływają na harmonijne wdrożenie rozwiązań. Jak podkreśla Pete McEvoy, globalny szef AdvisoryX, brak solidnych fundamentów podkopuje każdy wysiłek industrializacji, co skutkuje fragmentarycznym i mało efektywnym użytkowaniem.

Krytyczna rola zarządzania i kultury organizacyjnej wobec optymizmu kierownictwa

Poza wyzwaniami technologicznymi, zarządzanie i kultura organizacyjna jawią się jako decydujące elementy dynamiki sztucznej inteligencji. Niedawne badanie wskazuje, że 86% firm napotyka na poważne bariery kulturowe w adopcji SI. Opór wobec zmian, często niedoceniany, stanowi prawdziwą przeszkodę dla integracji nowych technologii.

Zespoły, konfrontowane z nowością narzędzi i niekiedy obawiające się transformacji swoich zadań, wykazują pewien konserwatyzm. Ta nieufność jest potęgowana wrażeniem, że SI może odczłowieczyć procesy lub zastąpić niektóre talenty. Brak odpowiedniego szkolenia i niedobór specjalistycznych kompetencji dodatkowo pogarszają ten stan. W rzeczywistości 23% firm ubolewa nad brakiem wykwalifikowanych talentów do prowadzenia projektów SI.

Ta dynamika kulturowa uwidacznia potrzebę jasnego przywództwa, które potrafi zjednoczyć wokół wspólnej wizji. Konieczne jest również promowanie stosownego zarządzania, które obejmuje zarządzanie ryzykiem, przejrzystość w wykorzystaniu danych oraz podejście etyczne. Bez rygorystycznych ram wzrasta ryzyko nieprawidłowości lub niepowodzeń, co podsyca ostrożność, a nawet sceptycyzm decydentów.

Włączające zarządzanie sprzyjające współpracy między działami biznesowymi, kierownictwem i ekspertami IT jest kluczem do wykraczania poza sam entuzjazm i rozpoczęcia głębokiej oraz trwałej transformacji. Firmy inwestujące w tym kierunku często odnotowują większe zaangażowanie zespołów i łatwiejsze przyswajanie narzędzi sztucznej inteligencji.

Lista głównych barier kulturowych dla adopcji SI

• Opór przed zmianą i obawa przed zakłóceniem zawodów
• Brak szkoleń dostosowanych do nowych narzędzi SI
• Niedobór specjalistycznych profili i kompetencji technicznych
• Brak wspólnej wizji strategicznej i jasnego zarządzania
• Obawy dotyczące skutków społecznych, w tym zmian w zatrudnieniu
• Brak transparentnej komunikacji na temat wyzwań i korzyści

Wyzwanie polega zatem na wspieraniu podnoszenia kwalifikacji oraz angażowaniu pracowników w partycypacyjny proces skoncentrowany na wartości dodanej, jaką SI wnosi do ich codziennych zadań, aby ta technologiczna rewolucja nie była już postrzegana jako zagrożenie, lecz jako szansa.

Deficyt oceny wpływu finansowego i operacyjnego: poważne ograniczenie inwestycji w SI

Jednym z głównych wyzwań przyczyniających się do pozornego zatrzymania rozwoju sztucznej inteligencji jest słabość wskaźników pomiaru. Bardzo niewiele firm potrafi dokładnie zmierzyć rzeczywisty wpływ swoich projektów SI. Zwroty finansowe są słabo zdefiniowane, słabo kwantyfikowane lub słabo komunikowane, co tworzy rodzaj nieprzejrzystości wokół dokonanych inwestycji.

Brak rygorystycznej oceny wpływa na ogólną strategię z powodu braku wiarygodnych informacji o rentowności. Firmy tracą zatem okazję do optymalizacji portfela projektów, priorytetyzacji tych o wysokim potencjale tworzenia wartości oraz odpowiedniego dostosowania budżetów z rozwagą. Zjawisko to podsyca postrzeganie inwestycji jako kosztownych z niepewnymi korzyściami.

Wprowadzenie zestawu jasnych wskaźników – finansowych, operacyjnych i związanych z adopcją – wydaje się być warunkiem sine qua non w celu ożywienia wykorzystania SI. Bez tych punktów odniesienia zarządzanie ma trudności z przekonaniem akcjonariuszy i zainteresowanych stron do kontynuowania tego kierunku.

Rodzaj wskaźników	Główny cel	Praktyczny przykład
Wskaźniki finansowe	Pomiar zwrotu z inwestycji (ROI)	Ograniczenie kosztów operacyjnych dzięki automatyzacji
Wskaźniki użytkowania	Ocenianie udziału aktywnych użytkowników	Wskaźnik adopcji narzędzi SI w zespołach
Wskaźniki wydajności biznesowej	Analiza wpływu na produktywność	Poprawa czasu realizacji zapytań klientów

Firmy, którym udaje się ustalić te pomiary, są w stanie lepiej dostosować swoje działania do oczekiwań rynku i pracować według bardziej klarownego planu rozwoju. Ta metodologia przyczynia się do wzmocnienia zaufania do technologii i zachęca do inwestowania na dłuższą metę.

Presja konkurencyjna: niewystarczający motor dla zrównoważonego rozwoju SI

Jeśli presja wywierana przez konkurencję pozostaje silnym motorem wprowadzania sztucznej inteligencji w firmach, nie wystarcza ona, by zapewnić trwałą adopcję. Wiele inicjatyw powstaje jako odpowiedzi strategiczne na zagrożenia z zewnątrz, wymagania klientów lub postępy konkurentów bezpośrednich. Jednak taka reaktywna dynamika może brakować wizji.

Firmy zaangażowane w SI pod takim impulsem często nie wykazują głębokiej refleksji na temat rzeczywistej generowanej wartości. Mnożą proof of concept, nie gwarantując, że eksperymenty przełożą się na trwałą adaptację procesów biznesowych. Fragmentaryczne podejście nie sprzyja ani wzrostowi, ani długoterminowej innowacji.

Kluczem jest skierowanie się ku przemyślanemu wykorzystaniu, skoncentrowanemu na transformacji przedsiębiorstwa oraz tworzeniu przewagi konkurencyjnej opartej na wartości dodanej. Fidji Simo z OpenAI ilustruje ten punkt jasną wizją: to firma, która podwaja swoje możliwości dzięki SI, będzie rozwijać się szybciej niż ta, która jedynie stara się obniżyć koszty.

Ta filozofia zachęca do postrzegania SI nie tylko jako dźwigni efektywności, ale również jako katalizatora innowacji organizacyjnej. W tym celu konieczne jest, aby presja zewnętrzna była połączona z solidną strategią wewnętrzną.

Rozwój techniczny oraz ograniczenia infrastruktury i danych

Fundamenty technologiczne stanowią kolejny kluczowy czynnik stagnacji sztucznej inteligencji. Masowe wdrażanie rozwiązań SI wymaga solidnej architektury, zdolnej do zarządzania złożonością danych i algorytmów. Tymczasem w wielu firmach istniejące systemy są rozproszone, niewystarczająco zintegrowane i mają trudności z zaspokajaniem rosnących potrzeb.

Jakość i zarządzanie danymi to podstawowe wyzwanie. Dane często pozostają rozproszone w różnych silosach biznesowych, co utrudnia ich eksploatację i harmonizację. Bez jednolitej bazy danych trafność modeli SI znacząco spada, bezpośrednio wpływając na wiarygodność wyników.

Zespoły IT muszą jednocześnie zarządzać złożonością infrastruktury, gwarantować cyberbezpieczeństwo oraz zapewnić dostępność danych w czasie rzeczywistym. Te wyzwania techniczne, w połączeniu z chronicznym niedoborem specjalistycznych umiejętności, spowalniają projekty i generują często niedoszacowane dodatkowe koszty.

W związku z tym konieczne jest głębokie przemyślenie infrastruktury cyfrowej, aby usunąć te bariery. Uproszczenie narzędzi oraz przyjęcie modularnych i skalowalnych platform umożliwia płynniejsze i bardziej stabilne wdrażanie sztucznej inteligencji.

Przykład udanej reorganizacji infrastruktury

Duża firma przemysłowa niedawno przeprowadziła kompleksową przebudowę swoich systemów, implementując scentralizowaną platformę danych sprzężoną z rozwiązaniami SI osadzonymi lokalnie. Ta transformacja pozwoliła na poprawę reaktywności w konserwacji predykcyjnej, oszczędzając kilka milionów euro rocznie i znacząco skracając przestoje.

Inwestycje finansowe: zróżnicowana rzeczywistość pomimo optymizmu kierownictwa

Zgodnie z ostatnimi obserwacjami, blisko 68% CEO planuje zwiększyć inwestycje w sztuczną inteligencję do roku 2027. To silny sygnał zaufania, jednak ważne jest, by analizować naturę i efektywność tych wydatków.

Budżety nie zawsze przekładają się na ogólny wzrost dojrzałości. Znaczna część jest zużywana na powtarzające się eksperymenty, które bez metodycznego wsparcia mają trudności z generowaniem konkretnych rezultatów. Ta rozproszenie zmniejsza realny wpływ na rynek i daje wrażenie nieuporządkowanej inwestycji.

Zróżnicowanie typów projektów SI rodzi też pytanie o ich spójność w ramach roadmapy strategicznej. Kierownictwo jest zachęcane do koncentracji wysiłków na rozwiązaniach o wysokiej wartości dodanej i unikania pokusy „modnych efektów” czy prostych gadżetów technologicznych.

W tym kontekście niezbędne jest lepsze powiązanie celów finansowych, technicznych i kadrowych. Inwestycje muszą towarzyszyć pełnej transformacji obejmującej kompetencje, zarządzanie i technologię.

Wyzwania związane z równoważeniem kompetencji na rynku pracy powiązanym z SI

Sztuczna inteligencja głęboko zmienia zapotrzebowanie na kompetencje. W 2026 roku 81% kierowników przewiduje rekonstrukcję profili potrzebnych do wspierania tych zmian. Tradycyjne zawody ewoluują, pojawiają się nowe role, szczególnie w obszarach przetwarzania danych, cyberbezpieczeństwa oraz specjalistycznego rozwoju oprogramowania.

Ta ewolucja wywiera presję na zasoby ludzkie. Rekrutacja specjalistycznych talentów staje się istotnym wyzwaniem, gdyż rynek boryka się z poważnym niedoborem w tych sektorach. Równocześnie niezbędne jest ciągłe doskonalenie umiejętności istniejących pracowników, aby zapewnić harmonijną integrację technologii SI.

Równoważenie musi również uwzględniać kwestie społeczne i ludzkie związane z masową adopcją sztucznej inteligencji. Firmy muszą przewidywać zmiany, wspierać transformacje i dbać o utrzymanie klimatu zaufania oraz trwałego zaangażowania.

• Wzrost zapotrzebowania na ekspertów data scientistów i inżynierów SI
• Wzmocnienie kompetencji w cyberbezpieczeństwie w celu zabezpieczenia systemów SI
• Rozwój zdolności w zarządzaniu projektami agile i transformacji cyfrowej
• Wprowadzenie szkoleń przekrojowych ułatwiających rozumienie wyzwań SI
• Promocja nowych praktyk współpracy między działami biznesowymi a IT

Perspektywy na przyszłość: ku bardziej dojrzałej integracji sztucznej inteligencji

Pomimo obecnych trudności, średnioterminowa trajektoria rozwoju sztucznej inteligencji pozostaje pozytywna. Badanie wskazuje, że 36% kierowników planuje wdrożyć bardziej zaawansowane i autonomiczne formy SI, zwane „agentowymi”, w ciągu najbliższych dwóch lat. Ta prognoza wyraża wyraźną wolę rozszerzenia zastosowań poza proste narzędzia automatyzacji.

Aby odnieść sukces na tym etapie, konieczne będzie wyjście poza fazę chronicznych eksperymentów i wpisanie SI w sam rdzeń procesów biznesowych na trwałe i strategicznie. Oznacza to rewizję modeli biznesowych oraz lepszą koordynację między różnymi obszarami przedsiębiorstwa.

Ta ewolucja powinna także wiązać się z intensywną pracą nad transparentnością, etyką i zarządzaniem danymi. Tylko odpowiedzialne praktyki zagwarantują zrównoważony rozwój, korzystny zarówno dla firm, pracowników, jak i całego społeczeństwa.