AI w finansach: dlaczego 75% firm wdraża, a zarabia tylko 8%

Sztuczna inteligencja w finansach to już nie wizja przyszłości — to codzienność. Jednak liczby z raportu KPMG „AI in Finance” z 2026 roku, opartego na ankiecie 1013 liderów biznesu z 20 krajów, oraz badania „CFO Pulse” wśród 213 polskich dyrektorów finansowych, ujawniają paradoks: podczas gdy trzy czwarte firm na świecie wdrożyło rozwiązania oparte na AI, zaledwie ósma część z nich rzeczywiście czerpie z nich korzyści na skalę transformacyjną. Dla małych i średnich przedsiębiorstw to ostrzeżenie — inwestycja bez strategii to marnotrawstwo.

Jak dramatycznie zmienił się krajobraz adopcji AI w finansach?

W ciągu zaledwie dwóch lat odsetek firm korzystających z AI w funkcjach finansowych wzrósł z 30 procent do 75 procent. To skok, który wskazuje na gwałtowne przyspieszenie transformacji cyfrowej na globalnym rynku. W Polsce dynamika jest podobna — siedemdziesiąt pięć procent dużych i średnich firm już rozpoczęło przynajmniej pilotażowe wdrożenia technologii AI w swoich departamentach finansowych.

Jednak za tą imponującą statystyką kryje się mniej optymistyczna rzeczywistość. Rozpoczęcie wdrożenia to nie to samo co osiągnięcie rzeczywistych rezultatów. Tylko osiem procent polskich firm wykorzystuje AI szeroko, w sposób zintegrowany i systematyczny. Pozostałe sześćdziesiąt siedem procent utknęła na etapie eksperymentów lub wdrożeń lokalnych, ograniczonych do pojedynczych procesów bez powiązania ze strategią ogólną.

Jakie są główne przeszkody, które hamują pełne wykorzystanie AI w polskich finansach?

Odpowiedź różni się od tego, co mogłoby się wydawać. Podczas gdy wiele rozmów o AI skupia się na braku umiejętności technicznych, polscy dyrektorzy finansowi wskazują inny problem jako najpoważniejszy: brak spójnej strategii digitalizacji. Czterdzieści dwa procent respondentów z Polski wymienia to jako główną barierę — wyżej niż jakiekolwiek inne wyzwanie.

Pozostałe przeszkody tworzą jednak złożony obraz:

Bariera	Odsetek wskazań w Polsce
Brak spójnej strategii digitalizacji	42%
Niedobór kompetencji technicznych	29%
Słaba integracja systemów	24%
Jakość dostępnych danych	23%

Globalnie sytuacja jest nieco inna — tam na pierwszy plan wysuwają się zarządzanie danymi i niedobór specjalistów. Ale w Polsce problem ma wyraźnie strategiczny wymiar. Firmy inwestują w narzędzia bez jasnego planu, jak je wdrożyć i do czego je wykorzystać.

Gdzie polskie firmy skupiają swoje wysiłki wdrożeniowe?

Trzydzieści osiem procent polskich wdrożeń AI w finansach dotyczy prognozowania i analizy danych. To obszar, w którym technologia wykazuje się naturalnym potencjałem — algorytmy mogą przetwarzać ogromne ilości historycznych informacji i identyfikować wzorce niedostrzegalne dla człowieka. Jednak ta specjalizacja wskazuje również na pewną wąskość podejścia.

Globalnie firmy osiągają największe korzyści z AI w trzech obszarach: planowaniu finansowym, prognozowaniu oraz zarządzaniu ryzykiem. Polskie przedsiębiorstwa skupiają się głównie na jednym z nich, co sugeruje, że potencjał AI w innych funkcjach finansowych pozostaje niedostatecznie wykorzystany.

Czy inwestycje w AI faktycznie się zwracają?

Siedemdziesiąt jeden procent firm na świecie, które wdrożyły AI w finansach, osiągnęło już lub przekroczyło oczekiwany zwrot z inwestycji. To liczba, która powinna budzić optymizm — oznacza, że AI w finansach to nie hazard, lecz obliczalna inwestycja.

Jednak warunkiem tego sukcesu okazuje się coś, co często pomija się w dyskusjach o technologii: governance i audyt. Firmy, które wdrożyły mechanizmy umożliwiające audyt i kontrolę swoich systemów AI, osiągają wyniki sześciokrotnie lepsze niż te, które tego nie zrobiły. To nie jest marginalny efekt — to transformacyjna różnica.

Konkretnie: firmy z gotowością do audytu AI raportują trzydzieści trzy procent redukcji błędów operacyjnych, podczas gdy firmy bez takich mechanizmów osiągają zaledwie sześć procent. Podobnie w kwestii pewności przy skalowaniu rozwiązań — czterdzieści dwa procent firm z governance vs. czternaście procent bez.

Co to oznacza dla małej firmy?

Dla przedsiębiorstwa, które rozważa wdrożenie AI w swoim dziale finansów lub administracji, raport KPMG zawiera kilka kluczowych lekcji:

Po pierwsze, technologia bez strategii to marnotrawstwo. Przed wdrożeniem jakiegokolwiek narzędzia AI należy odpowiedzieć na pytania: do czego dokładnie ma nam służyć? Jakie procesy chcemy zautomatyzować lub ulepszyć? Jak to powiąże się z pozostałymi systemami w firmie? Czterdzieści dwa procent polskich CFO, którzy wskazali brak strategii jako główną barierę, to ostrzeżenie przed pospiesznymi decyzjami.

Po drugie, governance to nie biurokracja, lecz konkurencyjna przewaga. Sześciokrotnie lepsze wyniki firm z mechanizmami audytu to nie przypadek. Oznacza to, że firmy, które potrafiły wyjaśnić, jak ich systemy AI podejmują decyzje, i kontrolować ich dokładność, zyskały zaufanie do technologii i mogły ją skalować bez strachu. Dla małej firmy to oznacza: zanim wdrożysz AI, przygotuj sposób na jego monitorowanie.

Po trzecie, jakość danych to fundament. Trzydzieści sześć procent organizacji globalnie wskazuje jakość danych jako największe ograniczenie. W Polsce problem jest nieco mniejszy (23 procent), ale wciąż znaczący. Zanim inwestujesz w zaawansowany algorytm, upewnij się, że dane, które będzie przetwarzać, są czyste, kompletne i reprezentatywne.

Po czwarte, kompetencje są niezbędne, ale nie wystarczające. Dwadzieścia dziewięć procent polskich firm wskazuje brak kompetencji technicznych jako barierę. Jednak nawet jeśli zatrudnisz eksperta, bez spójnej strategii i wsparcia zarządu jego wysiłki będą skazane na marginalizację. Małe firmy mogą rozwiązać to poprzez partnerstwa — pracę z zewnętrznymi doradcami lub wybór rozwiązań AI „gotowych do użytku”, które nie wymagają głębokich umiejętności technicznych.

Czy większość firm jest gotowa do audytu AI?

Mniej niż pięćdziesiąt procent firm globalnie ma gotowość do audytowania swoich systemów AI. To alarmujące, biorąc pod uwagę, że różnica w wynikach między firmami z audytem a bez niego jest sześciokrotna. Oznacza to, że większość wdrażających AI operuje w ciemności — nie wie dokładnie, jak ich systemy działają, jakie błędy mogą popełniać, ani jak je kontrolować.

Dla małej firmy to oznacza konkretne działanie: zanim wdrożysz AI, upewnij się, że będziesz w stanie go monitorować. Może to być prosty dashboard pokazujący dokładność prognoz, regularny przegląd decyzji podejmowanych przez algorytm, czy audyt zgodności z wewnętrznymi standardami. Nie musi to być zaawansowane — musi być systematyczne.

Raport KPMG pokazuje jasno: przepaść między adopcją a rzeczywistym sukcesem AI w finansach nie wynika z braku technologii. Wynika z braku strategii, governance i zrozumienia, co się robi. Dla małych firm to dobra wiadomość — oznacza, że konkurencja z większymi graczami jest możliwa, jeśli podejdzie się do tematu mądrze.