Zaskoczenie menedżerów: AI ma trudności z generowaniem oczekiwanych zysków

W kontekście, w którym sztuczna inteligencja (SI) jest w centrum strategii innowacji i wzrostu, liderzy firm wykazują zdumiewające zaskoczenie wobec faktycznych wyników swoich inwestycji. Pomimo stałego napływu ogromnych wydatków zainwestowanych w SI, obietnica szybkiej rentowności i spektakularnej poprawy wydajności jest trudna do zrealizowania. W 2026 roku trwała rozbieżność między oczekiwaniami a rzeczywistością skłania do głębokiej refleksji nad rzeczywistą wartością ekonomiczną tych technologii. Daleko od jedynie chwilowego spowolnienia, pojawiają się oznaki bańki finansowej, wskazujące na paradoks między entuzjazmem liderów a słabością zysków.

Dyrektorzy generalni, pozostając przekonani o potencjale SI, wyrażają rosnący niepokój z powodu braku widocznych zwrotów z inwestycji. Znaczna część z nich przyznaje, że nie zauważa realnego pozytywnego wpływu na przychody ani na redukcję kosztów, pomimo znaczących wydatków na infrastrukturę i narzędzia SI. Ta dynamika rodzi poważne pytania: jakie są bariery techniczne, organizacyjne i strategiczne, które uniemożliwiają SI stanie się solidnym dźwignią dla gospodarki przedsiębiorstwa? I jakie wnioski można wyciągnąć z tego rozczarowania, mimo że tempo inwestycji nie słabnie?

Ogromne wydatki na SI bez natychmiastowego zwrotu finansowego: niepokojąca nierównowaga

Najnowsze dane pochodzące z szeroko zakrojonego badania przeprowadzonego przez PwC wśród 4454 dyrektorów generalnych ilustrują złożony i zniuansowany obraz. Ponad połowa tych liderów przyznaje, że nie widzi żadnego zwrotu finansowego z inwestycji w sztuczną inteligencję. W ciągu ostatnich dwunastu miesięcy tylko 30% zaobserwowało namacalny wzrost obrotów przypisywany SI, podczas gdy 56% nie zidentyfikowało ani wzrostu przychodów, ani redukcji kosztów.

Ta sytuacja tworzy istotną rozbieżność między historycznym poziomem wydatków a odnotowanymi wynikami ekonomicznymi. Dziesiątki, a nawet setki miliardów dolarów zostały zainwestowane w budowę centrów danych, zakup specjalistycznego sprzętu i wdrożenie energochłonnej infrastruktury. Mimo to, przychody pochodzące z SI pozostają w większości hipotetyczne, ograniczone do mniejszości podmiotów zdolnych przekształcić tę technologię w prawdziwy motor ekonomiczny.

Przyczyny tej nierównowagi

Wiele czynników wyjaśnia tę dezintegrację między ogromnymi inwestycjami a mierzalnymi zyskami. Po pierwsze, wiele przedsiębiorstw realizuje projekty bez jasnej mapy drogowej ani spójnej strategii integracji SI. Ich projekty często pozostają eksperymentalne, ograniczone do prototypów lub pilotaży, które nie przechodzą do fazy masowego zastosowania.

Następnie duże znaczenie mają bariery organizacyjne i ludzkie. Wdrożenie SI wymaga głębokiej adaptacji procesów biznesowych, odpowiedniego szkolenia pracowników i wzmocnionej kontroli nad danymi. Jednak do tej pory 76% pracowników nie otrzymało jeszcze szkolenia w zakresie SI, według niedawnego badania.

Wreszcie, nadal obecne są ograniczenia techniczne. Generatywne SI popełniają błędy, a złożoność ich integracji z zadaniami administracyjnymi lub decyzyjnymi spowalnia ich rentowne wdrożenie. Ryzyka związane z bezpieczeństwem danych również mają znaczenie, hamując adopcję w niektórych wrażliwych sektorach.

Paradoks liderów: obawa zarówno przed bańką, jak i niedostatecznym inwestowaniem w SI

Wysocy liderzy odczuwają paradoksalne napięcie: wielu obawia się pęknięcia bańki spekulacyjnej wokół SI, jednocześnie bojąc się, że nie zaangażują wystarczająco zasobów, aby nie pozostać technologicznie w tyle.

Mohamed Kande, światowy prezes PwC, doskonale podsumowuje tę ambiwalencję: „Niewielka liczba firm już potrafi generować realne zwroty finansowe dzięki SI. Jednak większość wciąż ma trudności, co wpływa na zaufanie i konkurencyjność na globalnym rynku, gdzie wyścig innowacji jest intensywny.”

Ten strach przed nieodwracalnym opóźnieniem skłania wielu liderów do utrzymania, a nawet zwiększania budżetów na SI, mimo że rentowność wciąż się nie materializuje. Efekt „ucieczki do przodu” prowadzi do cyfrowego zadłużenia, które może dodatkowo osłabić bilanse finansowe firm.

Bańka SI w porównaniu z tą z lat 2000

Historyczne porównanie z bańką internetową z końca lat 90. stało się powtarzającym się tematem obecnych analiz ekonomicznych. Podobnie jak bańka dotcomów, bańka SI obejmuje masowe inwestycje, które często wyprzedzają pojawienie się trwałych i rentownych modeli biznesowych.

Jednak rozmiar obecnych inwestycji przewyższa nawet tamte proporcje. Podczas gdy amerykański venture capital zainwestował równowartość 344,5 miliarda dolarów w latach 1997-2000, sektor SI zebrał już 338,3 miliarda w 2025 roku, z czego niemal połowa przeznaczona jest na generatywną SI. Te kolosalne sumy nasilają ryzyko pęknięcia bańki, z możliwymi dramatycznymi konsekwencjami ekonomicznymi.

Technologiczne i organizacyjne bariery rentowności SI

Jedną z głównych przeszkód w przekształceniu SI w motor rentowności jest sama złożoność integracji tej technologii z procesami biznesowymi. Technologia, choć zaawansowana, często jest źle dostosowana do codziennych realiów organizacji.

Badanie MIT z 2025 roku ujawniło, że blisko 95% projektów generatywnej SI w przedsiębiorstwach nie przyspieszyło wzrostu przychodów. Wysoki wskaźnik niepowodzeń tłumaczy się wieloma trudnościami technicznymi i ludzkimi, do których dochodzi złe zarządzanie danymi.

Przykład praktyczny: integracja generatywnych SI w zadaniach administracyjnych

Międzynarodowa firma z sektora bankowego, mimo masywnych inwestycji w generatywną SI do automatyzacji obsługi klienta, doświadczyła stagnacji zysków, a nawet wzrostu kosztów z powodu konieczności ciągłych ręcznych poprawek i interwencji ludzkich w celu naprawy błędów systemu. Zjawisko to ilustruje trudność przekształcenia innowacji technologicznej w trwałe zyski finansowe.

Dodatkowo przypadek ten podkreśla znaczenie odpowiednich szkoleń zespołów: bez wystarczających kompetencji do pełnego wykorzystania tych narzędzi wdrożenie pozostaje nieskuteczne i kosztowne.

Wyzwania zarządzania danymi

Wiarygodność i jakość danych są nierozłączne z sukcesem projektów SI. Tymczasem wiele przedsiębiorstw ma trudności ze strukturyzacją i oczyszczaniem swoich baz danych, co skutkuje stronniczymi lub wręcz bezużytecznymi wynikami. Niedostateczność w tej dziedzinie stanowi poważną przeszkodę.

W efekcie niektóre organizacje wolą postawić na bezpieczeństwo i ochronę, kosztem efektywnego wykorzystania SI, zwłaszcza w sektorach regulowanych, gdzie ochrona danych ma priorytetowe znaczenie.

Globalny wpływ ekonomiczny: wspólne zmartwienie

Wyzwanie to nie dotyczy wyłącznie przedsiębiorstw. Trend ten ma również reperkusje dla światowej gospodarki. Ryzyko pęknięcia bańki technologicznej może wpłynąć na rynki finansowe, fundusze inwestycyjne i szerzej – na zaufanie do innowacji technologicznych.

Banki oraz inwestorzy venture capital obserwują jednocześnie rosnące możliwości i ryzyka związane z SI. Zmienność wycen i stagnacja rentowności wymuszają ponowną ocenę strategii finansowania i dywersyfikacji.

Tabela: Porównanie inwestycji i zwrotów między bańką dotcom a bańką SI

Kryterium	Bańka internetowa (1997-2000)	Bańka SI (2023-2025)
Wielkość inwestycji (w mld dolarów)	344,5	338,3
Procent przeznaczony na główną technologię	100% Web	Blisko 50% generatywna SI
Czas trwania inwestycji (lata)	4	3
Mierzalny zwrot finansowy w krótkim terminie	Niski, głównie w ostatnich 2 latach	Przeważnie niski, z wyjątkiem nielicznych liderów
Wpływ na gospodarkę światową	Formowanie baniek finansowych	Zwiększone ryzyko pęknięcia bańki z efektem zarażenia

Dostosowanie firm: inwestowanie w kapitał ludzki i zarządzanie SI

W obliczu tych wyzwań organizacje zrozumiały, że sama technologia nie wystarczy, aby zapewnić rentowność. Efektywna integracja SI wymaga holistycznego podejścia, skupionego na ludziach i procesach. Inwestycje w szkolenia, adaptację organizacji oraz zarządzanie danymi stają się kluczowe.

Szkolenia jako niezbędny lewarek

Alarmujący odsetek 76% pracowników deklaruje brak szkoleń związanych z SI. Ten deficyt znacznie hamuje przyswajanie narzędzi i zdolność do wyciągania z nich konkurencyjnej przewagi.

Dostosowane programy szkoleniowe, praktyczne warsztaty oraz wzmocniona świadomość to niektóre z rozwiązań już wdrażanych przez firmy pionierskie. Inicjatywy te sprzyjają lepszemu zrozumieniu zastosowań i większemu zaufaniu do technologii.

Wzmacnianie zarządzania danymi i projektami SI

Jakość i zarządzanie danymi, a także nadzór nad projektami, to priorytety podnoszące wydajność związaną z SI. Normy etyczne, jasne zasady odpowiedzialności oraz rygorystyczne kontrole są wdrażane, aby zagwarantować zgodność i bezpieczeństwo projektów.

Te działania przyczyniają się również do optymalizacji procesów i ograniczenia ukrytych kosztów związanych z błędami i niewłaściwym użytkowaniem systemów.

Perspektywy na rok 2026: między hype’em a rzeczywistością ekonomiczną

Podczas gdy entuzjazm wokół SI pozostaje niezmieniony wśród decydentów, wysiłki koncentrują się na przekształceniu obietnic w namacalne wyniki. Rok 2026 będzie rokiem przełomowym, w którym presja na rentowność i wydajność wzrośnie. Firmy będą musiały pokazać, że ich inwestycje to nie tylko ciężkie obciążenie, ale solidny motor tworzenia wartości.

Klucz do sukcesu zdaje się leżeć w synergii między innowacją technologiczną, szkoleniem zespołów, adaptacją organizacyjną i rygorystycznym zarządzaniem projektami. Tylko struktury potrafiące kontrolować te dźwignie będą mogły liczyć na trwały pozytywny zwrot finansowy.

Wskazówki maksymalizacji zwrotu z inwestycji w SI

• Opracowanie jasnej strategii z mierzalnymi celami i precyzyjną mapą drogową.
• Wzmacnianie szkoleń pracowników do skutecznej integracji narzędzi SI.
• Optymalizacja zarządzania danymi oraz zapewnienie ich jakości i bezpieczeństwa.
• Promowanie kultury zwinnej innowacji przyspieszającej wdrażanie i adaptację na podstawie feedbacku.
• Regularne mierzenie wyników w celu bieżącego dostosowywania strategii.

Niedoceniane ryzyka generatywnej SI dla wydajności ekonomicznej

Podczas gdy generatywna SI skupia znaczną część inwestycji, wiąże się również z potencjalnymi zagrożeniami, które są niewystarczająco przewidywane. Częste błędy, uprzedzenia algorytmiczne i kwestie prywatności mogą szkodzić ogólnej efektywności i obniżać oczekiwaną rentowność.

Niewłaściwe użycie tych technologii może generować znaczne ukryte koszty, związane z korektą błędów, sporami prawnymi czy utratą zaufania klientów i partnerów.

Pięć głównych zagrożeń do monitorowania

1. Utrzymujące się błędy generowane przez modele niedoskonałe lub nieodpowiednie.
2. Uprzedzenia algorytmiczne mogące powielać lub wzmacniać dyskryminacje.
3. Problemy z prywatnością narażające organizacje na ryzyko wycieków danych.
4. Nadmierna zależność osłabiająca krytyczne umiejętności ludzkie.
5. Brak przejrzystości utrudniający identyfikację przyczyn błędów lub nieprawidłowości.

Sztuczna inteligencja a zmiana oczekiwań liderów

W miarę rozwoju technologii oczekiwania liderów ulegają redefinicji. Początkowe zaskoczenie brakiem zysków przekształciło się w bardziej świadomą chęć ukierunkowania wysiłków na trwałą rentowność i tworzenie wartości dzielonej.

Firmy dążą obecnie do wdrażania SI nie jako cudownego lekarstwa, ale jako uzupełniającego narzędzia zintegrowanego ze strategicznym podejściem skupionym na efektywności, bezpieczeństwie i jakości usług.

Klucze do dostosowanej wydajności SI

Wśród jasno zidentyfikowanych czynników, zdolność wykorzystania SI do poprawy doświadczenia klienta zajmuje ważne miejsce. Tylko 10% firm obecnie z powodzeniem używa SI do prawdziwej transformacji interakcji z klientami i osiągania wpływu handlowego.

Takie skoncentrowane na kliencie podejście skłania liderów do przemyślenia inwestycji, faworyzując rozwiązania szyte na miarę i rygorystyczne zarządzanie wynikami.

{„@context”:”https://schema.org”,”@type”:”FAQPage”,”mainEntity”:[{„@type”:”Question”,”name”:”Pourquoi lu2019IA ne gu00e9nu00e8re-t-elle pas encore les profits attendus ?”,”acceptedAnswer”:{„@type”:”Answer”,”text”:”Lu2019IA ne produit pas encore les profits escomptu00e9s principalement u00e0 cause du2019un manque de stratu00e9gie pru00e9cise, de problu00e8mes du2019intu00e9gration technologique, du2019un du00e9ficit de formation du personnel et du2019une gouvernance des donnu00e9es insuffisante. Beaucoup de projets restent au stade pilote sans franchir lu2019u00e9chelle du2019une exploitation rentable.”}},{„@type”:”Question”,”name”:”Comment les dirigeants peru00e7oivent-ils les investissements en IA malgru00e9 des retours limitu00e9s ?”,”acceptedAnswer”:{„@type”:”Answer”,”text”:”Malgru00e9 des retours financiers souvent du00e9cevants, les dirigeants maintiennent voire augmentent leurs investissements par crainte de prise de retard face u00e0 leurs concurrents, ce qui cru00e9e une dynamique paradoxale entre prudence et volontu00e9 du2019innovation.”}},{„@type”:”Question”,”name”:”Quelles sont les principales barriu00e8res techniques freinant la rentabilitu00e9 de lu2019IA ?”,”acceptedAnswer”:{„@type”:”Answer”,”text”:”Les limites techniques incluent la fru00e9quence des erreurs, les biais algorithmiques, la difficultu00e9 du2019intu00e9gration aux processus existants, et des problu00e8mes de qualitu00e9 et su00e9curitu00e9 des donnu00e9es qui ralentissent la mise en place de solutions rentables.”}},{„@type”:”Question”,”name”:”Quelles mesures peuvent aider u00e0 amu00e9liorer la performance u00e9conomique de lu2019IA ?”,”acceptedAnswer”:{„@type”:”Answer”,”text”:”Pour maximiser le retour sur investissement, il est crucial du2019u00e9laborer une stratu00e9gie claire, de former les collaborateurs, du2019optimiser la gouvernance des donnu00e9es, du2019instaurer une culture du2019innovation agile, et de mesurer ru00e9guliu00e8rement les ru00e9sultats pour ajuster les actions.”}}]}

Dlaczego SI jeszcze nie generuje oczekiwanych zysków?

SI jeszcze nie przynosi oczekiwanych zysków głównie z powodu braku precyzyjnej strategii, problemów z integracją technologiczną, deficytu szkoleń personelu oraz niewystarczającego zarządzania danymi. Wiele projektów pozostaje na etapie pilotażowym, nie przechodząc do poziomu rentownej eksploatacji.

Jak liderzy postrzegają inwestycje w SI mimo ograniczonych zwrotów?

Pomimo często rozczarowujących zwrotów finansowych, liderzy utrzymują lub nawet zwiększają swoje inwestycje z obawy przed technologicznym pozostaniem w tyle za konkurencją, co tworzy paradoksalną dynamikę między ostrożnością a chęcią innowacji.

Jakie są główne bariery techniczne hamujące rentowność SI?

Ograniczenia techniczne obejmują częste błędy, uprzedzenia algorytmiczne, trudności w integracji z istniejącymi procesami oraz problemy z jakością i bezpieczeństwem danych, które opóźniają wdrażanie rentownych rozwiązań.

Jakie działania mogą pomóc poprawić wydajność ekonomiczną SI?

Aby zmaksymalizować zwrot z inwestycji, kluczowe jest opracowanie jasnej strategii, szkolenie zespołów, optymalizacja zarządzania danymi, wprowadzenie kultury zwinnej innowacji oraz regularne mierzenie wyników i dostosowywanie działań.