2 godzin temu
Rosnące inwestycje w sztuczną inteligencję, automatyzację i cyberbezpieczeństwo sprawiają, iż znajomość technologii staje się integralną częścią zarządzania kapitałem, ryzykiem i rozwojem przedsiębiorstwa.
Według KPMG Global CEO Outlook 2026 aż 79 proc. prezesów największych przedsiębiorstw uznaje sztuczną inteligencję za jeden z głównych priorytetów inwestycyjnych na najbliższe trzy lata. Jednocześnie 31 proc. wskazuje cyberbezpieczeństwo i ochronę danych jako najpoważniejsze zagrożenie dla wzrostu. Technologia zajmuje więc coraz ważniejsze miejsce w strategiach biznesowych, choć jej znaczenie wykracza dziś daleko poza obszar tradycyjnie przypisywany działom IT.
Zmienia się również charakter kompetencji potrzebnych do podejmowania decyzji. Znajomość dostępnych rozwiązań ma ograniczoną wartość bez rozumienia ich ekonomiki, zależności architektonicznych i konsekwencji organizacyjnych. W warunkach rosnącej złożoności infrastruktury cyfrowej coraz istotniejsza staje się zdolność odróżniania technologii tworzącej wartość od inwestycji, której korzyści pozostają trudne do zmierzenia.
Inwestycje wyprzedzają rezultaty
Skala zainteresowania sztuczną inteligencją dobrze ilustruje tę rozbieżność. W badaniu PwC Global CEO Survey 2026, obejmującym 4454 prezesów z 95 państw i terytoriów, 56 proc. respondentów zadeklarowało, iż wdrożenia AI nie przyniosły dotychczas ani wzrostu przychodów, ani ograniczenia kosztów. Zaledwie 12 proc. wskazało korzyści w obu obszarach.
Podobne wnioski płyną z badania McKinsey „The State of AI in 2026”. Tylko 37 proc. respondentów przypisało wykorzystaniu AI pozytywny wpływ na wynik operacyjny przedsiębiorstwa. Około jednej piątej wskazało natomiast, iż koszty operacyjne technologii ograniczają skalę jej zastosowania.
Oba badania opierają się na deklaracjach uczestników, a nie niezależnej analizie wyników finansowych. Pokazują jednak istotne napięcie między tempem wdrażania nowych rozwiązań a zdolnością organizacji do osiągania wymiernych korzyści.
Wyzwaniem staje się zatem nie tyle samo finansowanie innowacji, ile ocena ich rzeczywistej efektywności. Koszt licencji lub infrastruktury stanowi tylko część rachunku. Pozostałe wydatki obejmują integrację systemów, przygotowanie danych, utrzymanie rozwiązań, rozwój kompetencji i dostosowanie procesów. W przypadku AI dochodzą zmienne koszty wykorzystania modeli, które wraz ze wzrostem skali zastosowania mogą istotnie wpływać na rentowność projektu.
W takich warunkach kompetencja technologiczna polega przede wszystkim na umiejętności oceny całkowitego kosztu inwestycji oraz jej wpływu na produktywność, przychody i elastyczność operacyjną.
Wiedza technologiczna a wyniki przedsiębiorstwa
Znaczenie tych kompetencji analizowali również badacze MIT Center for Information Systems Research. W badaniu obejmującym 2788 amerykańskich spółek giełdowych ustalili, iż w 2024 roku jedynie 26 proc. rad dyrektorów spełniało przyjęte kryteria zaawansowanych kompetencji cyfrowych i AI.
Przedsiębiorstwa z takimi radami osiągały rentowność kapitału własnego średnio o 10,9 punktu procentowego wyższą od średniej branżowej. Wynik ten wymaga jednak ostrożnej interpretacji. Kompetencje identyfikowano na podstawie analizy biogramów członków rad, a badanie wykazuje korelację, nie związek przyczynowy. Firmy te były również przeciętnie większe i wyżej wyceniane.
Analiza MIT sugeruje jednak, iż zdolność do rozumienia nowych technologii może współwystępować z bardziej efektywnym zarządzaniem. Istotna jest przy tym nie znajomość konkretnych narzędzi, ale umiejętność oceny ich znaczenia dla modelu biznesowego, struktury kosztów i przyszłej pozycji konkurencyjnej.
Podobna logika dotyczy architektury przedsiębiorstwa. Fragmentacja danych, zależność od pojedynczego dostawcy czy trudności z integracją systemów mogą ograniczać możliwości rozwoju równie skutecznie jak niedostatek kapitału. Decyzje podejmowane na poziomie technicznym potrafią tworzyć zobowiązania finansowe i organizacyjne na wiele lat.
Odpowiedzialność wykracza poza dział IT
Rosnące znaczenie kompetencji technologicznych znajduje odzwierciedlenie także w regulacjach. Obowiązująca od 3 kwietnia 2026 roku nowelizacja polskiej ustawy o krajowym systemie cyberbezpieczeństwa, wdrażająca NIS2, przewiduje odpowiedzialność kierowników podmiotów kluczowych i ważnych za realizację określonych obowiązków związanych z cyberbezpieczeństwem. Wprowadza również wymóg corocznego, udokumentowanego szkolenia, z uwzględnieniem przepisów przejściowych.
Z kolei AI Act zobowiązuje dostawców i podmioty stosujące systemy sztucznej inteligencji do podejmowania działań wspierających rozwój odpowiednich kompetencji osób wykorzystujących te rozwiązania.
Regulacje odzwierciedlają szerszą zmianę. Cyberbezpieczeństwo, zarządzanie danymi i nadzór nad AI stają się zagadnieniami związanymi bezpośrednio z odpowiedzialnością organizacyjną, ciągłością działalności i kontrolą ryzyka.
Rozwijanie kompetencji technologicznych na najwyższych szczeblach zarządzania może więc opierać się na regularnej analizie portfela inwestycji, wspólnej ocenie projektów przez zespoły biznesowe i technologiczne oraz systematycznym porównywaniu zakładanych korzyści z rzeczywistymi rezultatami.
W miarę jak technologie cyfrowe coraz głębiej przenikają procesy operacyjne, granica między strategią biznesową a technologiczną staje się coraz mniej wyraźna. Sama wiedza o możliwościach nowych rozwiązań przestaje wystarczać. Coraz większą wartość ma zdolność rozpoznania ich ograniczeń, oceny konsekwencji i świadomego wyboru inwestycji, które uzasadniają zaangażowany kapitał.
