2 godzin temu
W drugiej połowie 2026 roku przewagi nie da już liczba uruchomionych pilotaży AI. Da ją zdolność do wyboru kilku procesów o największym znaczeniu, przebudowania ich od początku do końca oraz szybkiego zamykania inicjatyw, które nie generują wartości.
AI stała się najważniejszym obszarem inwestycji technologicznych: połowa firm wskazuje ją jako priorytet na najbliższe dwa lata. Jednocześnie między adopcją a wynikami finansowymi pozostaje duża luka. Według McKinsey 88% organizacji regularnie używa AI w przynajmniej jednej funkcji, ale tylko około jedna trzecia rozpoczęła skalowanie programów. Deloitte podaje, iż zaledwie 25% organizacji przeniosło do produkcji co najmniej 40% swoich pilotaży. W badaniu PwC 56% prezesów nie odnotowało ani wzrostu przychodów, ani spadku kosztów, a tylko 12% osiągnęło oba efekty jednocześnie.
Jaka jest sytuacja?
Problemem przedsiębiorstw nie jest już brak pomysłów na zastosowanie AI. Problemem jest nadmiar odizolowanych inicjatyw: asystent dla jednego zespołu, chatbot w jednym kanale, eksperyment z generowaniem kodu czy lokalna automatyzacja dokumentów. Każdy projekt może działać poprawnie, ale razem nie tworzą nowego modelu operacyjnego.
Najlepiej radzące sobie organizacje nie ograniczają się do nakładania AI na istniejące zadania. Fundamentalną przebudowę procesów deklaruje 55% firm osiągających najwyższe wyniki z AI, wobec 20% pozostałych. Te firmy częściej łączą cele efektywnościowe ze wzrostem i innowacją, zamiast traktować AI wyłącznie jako program redukcji kosztów.
Drugim czynnikiem jest gwałtowny rozwój agentów AI. w tej chwili wdrożyło je około 17% organizacji, ale ponad 60% planuje zrobić to w ciągu dwóch lat. Gartner prognozuje wzrost globalnych wydatków na oprogramowanie agentów AI z 86,4 mld USD w 2025 roku do 206,5 mld USD w 2026 roku i 376,3 mld USD w 2027 roku. Jednocześnie przewiduje, iż do 2027 roku 40% przedsiębiorstw ograniczy autonomię agentów lub całkowicie wycofa część wdrożeń z powodu luk w zarządzaniu i kontroli.
Trzecim elementem jest regulacja. Od 2 sierpnia 2026 roku zasadnicza część unijnego AI Act staje się stosowana, w tym reguły dotyczące przejrzystości, a Komisja uzyskuje uprawnienia wykonawcze wobec dostawców najbardziej zaawansowanych modeli ogólnego przeznaczenia. Terminy dla części systemów wysokiego ryzyka zostały przesunięte na lata 2027–2028, ale obowiązek inwentaryzacji systemów, przypisania odpowiedzialności i kontroli treści generowanych przez AI nie może już pozostawać zadaniem „na później”.
Co to oznacza dla firm technologicznych?
Rynek przesuwa się od sprzedaży samego dostępu do modelu w stronę dostarczania kompletnego rozwiązania dla określonego procesu. Gartner prognozuje, iż wydatki na platformy i modele AI wzrosną w 2026 roku o 63,4%, a segment wyspecjalizowanych modeli generatywnych aż o 210%. Dostawcy będą więc konkurować nie tylko jakością odpowiedzi modelu, ale przede wszystkim integracją, przewidywalnością kosztów, opóźnieniem, ewaluacją jakości, bezpieczeństwem oraz możliwością egzekwowania polityk organizacji.
Kolejny ogólny copilot będzie trudny do obrony biznesowo. Większą wartość będą miały produkty rozwiązujące cały problem branżowy — na przykład obsługę reklamacji, analizę dokumentacji technicznej, proces zakupowy albo wytwarzanie i testowanie systemu — wraz z integracją z systemami klienta i mierzalnym efektem operacyjnym.
Co to oznacza dla CIO?
CIO powinien przejść z zarządzania listą przypadków użycia do zarządzania portfelem inwestycyjnym. Każdy projekt powinien mieć właściciela biznesowego, bazowy wynik procesu, docelową zmianę, pełny koszt utrzymania oraz z góry ustalone kryteria zatrzymania.
Praktyczny portfel na drugie półrocze może składać się z czterech kategorii:
- Skaluj — rozwiązania działające produkcyjnie, z potwierdzoną adopcją i wpływem na wynik lub jakość.
- Napraw — projekty wartościowe, ale zablokowane przez dane, integracje albo zmianę organizacyjną.
- Eksperymentuj — krótkie, ograniczone budżetowo testy nowych możliwości, zwłaszcza agentów AI.
- Zamknij — inicjatywy bez właściciela procesu, punktu odniesienia, regularnych użytkowników lub realistycznej ekonomiki.
- Wspólne komponenty — dostęp do modeli, dane, wyszukiwanie wiedzy, monitorowanie jakości, bezpieczeństwo, rejestry systemów i kontrola kosztów — powinny być budowane centralnie. Same wdrożenia procesowe mogą pozostać federacyjne, blisko jednostek biznesowych.
Co to oznacza dla zarządu?
AI staje się decyzją dotyczącą alokacji kapitału, a nie wyłącznie technologią. Zarząd nie powinien pytać, ile firma ma pilotaży, lecz:
Jaki procent portfela przeszedł do produkcji? Jaki wynik procesu uległ zmianie? Ile kosztuje jedna transakcja AI? Gdzie system podejmuje lub wykonuje decyzje? Kto odpowiada za rezultat i ryzyko?
Silne fundamenty mają wymierny związek z wynikami. Organizacje posiadające dojrzałe środowisko technologiczne i formalne zasady Responsible AI są według PwC trzykrotnie bardziej skłonne raportować istotne korzyści finansowe. Tymczasem tylko 51% przedsiębiorstw sformalizowało swoje podejście do ryzyka AI.
Kontrola powinna być proporcjonalna do autonomii systemu. Narzędzie wyłącznie odczytujące dokumenty nie wymaga takich samych zabezpieczeń jak agent mogący modyfikować dane, wysyłać komunikację albo uruchamiać transakcje. Jednolite zasady dla wszystkich agentów prowadzą albo do blokowania prostych zastosowań, albo do niedostatecznej kontroli systemów wysokiego ryzyka.
Plan na drugie półrocze 2026
Do końca roku organizacja powinna wykonać trzy ruchy.
Po pierwsze, przeprowadzić przegląd wszystkich inicjatyw AI i podjąć jednoznaczne decyzje: skalowanie, naprawa, dalszy eksperyment albo zamknięcie.
Po drugie, wybrać od trzech do pięciu kluczowych procesów, w których AI może zmienić pełny przepływ pracy, a nie tylko przyspieszyć pojedyncze zadanie. Sukces należy mierzyć wynikiem procesu: czasem realizacji, jakością, konwersją, retencją, marżą lub ograniczeniem ryzyka.
Po trzecie, wprowadzić kwartalny przegląd portfela AI na poziomie zarządu, łączący wartość, koszt, adopcję i ryzyko. Budżet powinien przepływać do projektów, które potwierdzają wyniki, a nie pozostawać przypisany do inicjatyw tylko dlatego, iż zostały wcześniej uruchomione.
Co wydarzy się dalej?
Najbardziej prawdopodobnym skutkiem będzie zmniejszenie liczby niezależnych pilotaży i koncentracja inwestycji wokół kilku platform oraz procesów o największym znaczeniu. Agenci AI będą coraz powszechniejsi, ale w wielu zastosowaniach pozostaną nadzorowani przez człowieka. Zarządzanie modelami, ich kosztami, jakością i uprawnieniami stanie się trwałym elementem architektury przedsiębiorstwa.
W efekcie przewagę zyskają firmy, które najszybciej przekształcają eksperyment w powtarzalny wynik biznesowy — i równie gwałtownie rezygnują z projektów, które tego wyniku nie dostarczają.
Strategia AI na drugie półrocze 2026 nie powinna więc odpowiadać na pytanie „co jeszcze możemy przetestować?”, ale „które procesy chcemy przebudować i jakie inicjatywy jesteśmy gotowi zakończyć?”.
