AI w polskich firmach: dlaczego inwestycje nie przynoszą zysku?

Polska gospodarka inwestuje w sztuczną inteligencję, ale większość tych pieniędzy nie przynosi spodziewanych rezultatów. Problem nie leży w samej technologii — leży w tym, jak firmy podchodzą do jej wdrażania.

Ile faktycznie kosztuje wdrożenie AI?

Koszty inwestycji w sztuczną inteligencję różnią się drastycznie w zależności od skali. Projekty na poziomie podstawowym wymagają nakładów od 50 do 100 tysięcy złotych. Gdy firma chce rozwiązania bardziej zaawansowane, przygotować się musi na wydatki przekraczające milion złotych. Do tego dochodzą koszty bieżące — szkolenia pracowników i zmiana kultury organizacyjnej to wydatek setek tysięcy złotych rocznie.

Analitycy z PWC szacują, że kompleksowe projekty AI mogą pochłonąć nawet ponad 3 miliony złotych w ciągu dwóch lat. To znaczące obciążenie dla budżetu, szczególnie gdy efekty są niepewne.

Typ wdrożenia	Koszt początkowy	Koszt roczny (szkolenia)
Podstawowe	50–100 tys. zł	Dziesiątki tys. zł
Zaawansowane	Ponad 1 mln zł	Setki tys. zł
Kompleksowe (PWC)	Do 3 mln zł w 2 lata	Nieprecyzyjnie

Dlaczego projekty AI nie osiągają celów?

Mimo że siedemdziesiąt pięć procent dużych polskich przedsiębiorstw już korzysta z narzędzi opartych na AI, zaledwie jedna trzecia z nich raportuje powodzenie w wdrażaniu większości swoich inicjatyw. Reszta — sześćdziesiąt procent firm — nie uzyskuje żadnych wymiernych korzyści, choć wydała już znaczące sumy.

Instytut Technologii MIT przeprowadził badanie, które pokazuje skalę problemu: dziewięćdziesiąt pięć procent pilotażowych projektów AI kończy się niepowodzeniem. To oznacza, że nawet gdy firma testuje rozwiązanie na małą skalę, szanse na jego przeznaczenie do pełnego użytku są znikome.

Dobrym przykładem jest historia agencji PR Face it!, która zdecydowała się wycofać sztuczną inteligencję z części swoich działań komunikacyjnych. Z drugiej strony spółka mediowa re58 znalazła dla niej zastosowanie — wspiera analizy konkurencji i planowanie kampanii mediowych. Nawet duże ubezpieczeniowe Nationale-Nederlanden ostrożnie podchodzi do AI: tylko część eksperymentów przechodzi do pełnego wdrożenia.

Co jest główną przeszkodą?

Badania wskazują na jeden powtarzający się problem: brak spójnej architektury zarządczej i opisanych procesów biznesowych. Firmy wdrażają AI bez przygotowania fundamentu — czyli bez jasnego zdefiniowania, które procesy będą zautomatyzowane, kto będzie odpowiedzialny za zmianę, i jak pracownicy będą pracować z nowymi narzędziami.

To nie jest kwestia technologii. Każde oprogramowanie jest wystarczająco dobre. Problem leży w organizacji, komunikacji i planowaniu. Firma, która nie wie dokładnie, jak działa jej obecny proces sprzedaży czy obsługi klienta, nie będzie w stanie efektywnie go zautomatyzować.

Jak firmy obchodzą oficjalne systemy?

Pojawia się dodatkowy problem: pracownicy sami znajdują rozwiązania. Zjawisko określane jako „shadow AI economy” — pracownicy korzystają z prywatnych kont narzędzi takich jak ChatGPT czy Claude, zamiast czekać na wdrożenie oficjalnych rozwiązań. To oznacza brak kontroli, potencjalne zagrożenia bezpieczeństwa danych i duplikowanie wysiłków.

Polska Grupa Biogazowa dopiero w tym roku formalnie rozpoczyna strategię AI. To pokazuje, że nawet firmy z dużymi zasobami czekały, zanim zdecydowały się na skoordynowany plan. Tymczasem ich pracownicy mogą już prywatnie eksperymentować z narzędziami AI.

Rosnące koszty operacyjne

Kolejnym wyzwaniem są rosnące wydatki związane z samymi modelami AI. Opłaty za tokeny — jednostki, za które rozliczane są zapytania do modeli — stale rosną. Dla firm, które planują masowe wdrożenia, to oznacza nieprzewidywalny wzrost kosztów operacyjnych. To, co dziś wydaje się opłacalne, za rok może być zbyt drogie.

Co to oznacza dla Twojej firmy?

Jeśli planujesz wdrożenie AI, zapamiętaj trzy rzeczy. Po pierwsze, nie zaczynaj od technologii — zacznij od procesów. Zmapuj dokładnie, jak dziś pracują Twoje zespoły. Po drugie, przygotuj się na zmianę kultury, nie tylko na instalację oprogramowania. Szkolenia i komunikacja to połowa sukcesu. Po trzecie, zaplanuj na długoterminowo. Pilotaż to dopiero początek; większość z nich nie przechodzi do pełnego użytku.

Nie wystarczy kupić narzędzie. Musisz być gotów zmienić sposób pracy swojej organizacji. To wymaga czasu, pieniędzy i zaangażowania kierownictwa. Bez tego — niezależnie od ceny licencji — projekt skończy się jak dziewięćdziesiąt pięć procent innych: na etapie testów.