23 godzin temu
Choć globalnie obserwujemy systematyczny wzrost inwestycji w technologie AI, polskie organizacje wyróżniają się relatywnie szybkim tempem adaptacji – zwłaszcza w obszarze dotyczącym agentów AI. Wyniki badania pokazują, iż firmy w Polsce sprawniej przechodzą od fazy eksploracyjnej do wdrożeń i częściej deklarują aktywne wykorzystanie agentów niż przeciętna dla badanej próby globalnej – tak wynika z najnowszego raportu Capgemini AI in action. How Gen AI and agentic AI redefine business operations.
Z raportu Capgemini wynika wyraźny globalny wzrost inwestycji w technologie Gen AI – aż 62 proc. ankietowanych organizacji zadeklarowało zwiększenie nakładów rok do roku. Co istotne, trend ten obejmuje również firmy, których liderzy i liderki nie są aktywnymi zwolennikami tych rozwiązań – w tej grupie 60 proc. firm również zwiększyło inwestycje. Według danych raportu, między 2024 a 2025 rokiem wdrożenie Gen AI w operacjach biznesowych wzrosło 1,8-krotnie. Coraz więcej firm przechodzi od testów do realnego wykorzystania Gen AI. Najlepiej widać to po liczbie organizacji, które są już na etapie pełnego wdrożenia – wzrosła ona z 5 proc. do 18 proc.. Ten kierunek widać także w Polsce: 62 proc. firm zwiększyło inwestycje, a z fazy pierwszych prób do konkretnych wdrożeń przechodzimy szybciej niż średnia globalna.
Zwrot z inwestycji i strategie finansowania AI
Firmy, które już wdrożyły AI, zyskują średnio 1,7 razy więcej niż zainwestowały. Coraz częściej mówi się też o szybkim zwrocie – 40 proc. organizacji liczy na dodatni wynik w ciągu roku do trzech lat, a kolejne 35 proc. w ciągu pięciu. Liderzy w tej dziedzinie wypadają jeszcze lepiej – osiągają oczekiwane efekty choćby o 45 proc. szybciej niż pozostali.
– Jednym z kluczowych czynników, który pozwala organizacjom szybciej osiągać realne korzyści z wdrożeń AI, są solidne fundamenty zarządcze – silne przywództwo, klarowny ład korporacyjny oraz dojrzałość organizacyjna w zakresie gotowości na AI. To właśnie te elementy odróżniają liderów od reszty rynku – mówi Maciej Sowa, Director Intelligence Automation Practice EMEA, Capgemini Polska.
W Polsce, podobnie jak na świecie, rośnie zaangażowanie firm w inwestycje związane z Gen AI. Aż 62 proc. polskich organizacji biorących udział w badaniu zadeklarowało zwiększenie nakładów w porównaniu z rokiem ubiegłym – to wynik zgodny ze średnią globalną. Ciekawie wypada jednak kwestia finansowania. Polskie firmy częściej sięgają po budżety przeznaczone specjalnie na AI (42 proc. w Polsce wobec 36 proc. globalnie) i częściej przesuwają środki z innych obszarów (również 42 proc. vs 33 proc.). Rzadziej natomiast łączą te dwa podejścia – decyduje się na to tylko 16 proc. firm, podczas gdy globalnie robi tak aż 32 proc..
Agenci AI w natarciu: Polska przyspiesza wdrożenia
Polskie firmy gwałtownie przechodzą od testowania Gen AI do jej wdrażania w praktyce. Wśród organizacji z Polski, które brały udział w badaniu, tylko 6 proc. jest na bardzo wczesnym etapie – czyli dopiero rozpoznaje możliwości tej technologii. To znacznie mniej niż globalna średnia, która wynosi 17 proc.. Jednocześnie aż 32 proc. polskich firm deklaruje, iż jest już na etapie częściowego wdrożenia (wobec 20 proc. globalnie). Na dalszych etapach – takich jak planowanie strategii, pilotaże czy pełne wdrożenie – różnice między Polską a światem są już niewielkie. Taki rozkład pokazuje, iż firmy w Polsce szybciej niż przeciętnie przechodzą od wstępnych analiz do konkretnych zastosowań Gen AI w codziennym działaniu.
Polskie firmy wyróżniają się na tle świata, jeżeli chodzi o wykorzystanie agentów AI. Już 17 proc. aktywnie wdrożyło takie rozwiązania – to więcej niż globalna średnia, która wynosi 13 proc.. Częściej też testują konkretne zastosowania, uruchamiając pierwsze pilotaże (14 proc. vs 8 proc.). Choć zaawansowane systemy typu multi-agent są w Polsce przez cały czas rzadkością (1 proc. wobec 7 proc. globalnie), to w szerszym ujęciu widać, iż organizacje z naszego kraju działają szybciej i chętniej sięgają po nowe technologie niż wiele firm na świecie.
– Różnica między agentem AI a systemem multi-agentowym polega głównie na poziomie złożoności i samodzielności. Pojedynczy agent wykonuje konkretne, jasno określone zadania, natomiast system multi-agentowy to zespół współpracujących ze sobą jednostek, które potrafią rozwiązywać bardziej skomplikowane problemy. Dla wielu firm rozpoczęcie od prostszych agentów to naturalny wybór – wdrożenie jest szybsze, łatwiejsze i mniej kosztowne – wyjaśnia Maciej Sowa z Capgemini Polska.
Agenci AI i systemy multi-agentowe przynoszą konkretne korzyści: zwiększają efektywność, obniżają koszty, poprawiają jakość obsługi klienta i zmniejszają liczbę błędów. Wstępne dane pokazują, iż po ich wdrożeniu najważniejsze wskaźniki poprawiają się o 40–45 proc.. Raport Capgemini zwraca też uwagę, iż połączenie agentów AI z modelami Gen AI pozwala oszczędzać więcej niż wykorzystanie samej technologii generatywnej – średnio o 4 punkty procentowe.
Wybory technologiczne: otwartość kontra własność
Jedną z wyraźnych cech polskiego rynku jest większa popularność modeli open-source wśród kadry zarządzającej – wskazało na nie 25 proc. respondentów z Polski, przy średniej globalnej na poziomie 17 proc.. To spora różnica w porównaniu z dominującym na świecie podejściem, gdzie częściej wybierane są rozwiązania własnościowe: 34 proc. firm korzysta z usług wyspecjalizowanych dostawców, a 43 proc. – z ofert dużych dostawców chmurowych (tzw. hyperscalerów). W Polsce te wskaźniki są wyraźnie niższe – odpowiednio 24 proc. i 38 proc..
Choć modele open-source oferują szereg korzyści, takich jak elastyczność wdrożeniowa i niższy koszt licencyjny, raport odnotowuje, iż globalnie rosną obawy związane z ich ograniczeniami – m.in. potencjalnymi lukami w zabezpieczeniach, poleganiem na społecznościowym wsparciu oraz wolniejszymi cyklami aktualizacji. Mimo to, obserwowana w Polsce wyższa skłonność do wyboru rozwiązań open-source stanowi wyróżnik lokalnej strategii technologicznej.
Z globalnej perspektywy koszt implementacji pozostaje jedną z kluczowych barier dla szerokiej adopcji technologii AI – wskazuje na nią 42 proc. badanych organizacji. To właśnie aspekty kosztowe w dużej mierze mogą wpływać na wybory technologiczne firm, w tym rosnące zainteresowanie modelami open-source. Żeby skutecznie rozwijać rozwiązania AI w firmach, potrzebne jest dobre planowanie – od decyzji, czy lepiej coś zbudować samodzielnie, czy kupić gotowe rozwiązanie, przez tworzenie klarownych planów wdrożeń, aż po mądre zarządzanie kosztami, które obejmuje m.in. dostosowanie infrastruktury i usprawnienie procesów. Na tym tle większe zainteresowanie polskich firm modelami open-source można postrzegać nie tylko jako kwestię technologiczną, ale też jako praktyczną odpowiedź na ograniczone budżety i potrzebę większej elastyczności.
Ludzie i przywództwo: warunek skalowania AI
Jednym z obszarów, w których Polska wypada słabiej na tle średniej globalnej, jest gotowość pracowników i pracownic do pracy z technologiami AI. Prognozowane wskaźniki w zakresie dostępności narzędzi, poziomu przeszkolenia oraz przewidywanych zmian ról zawodowych są w Polsce konsekwentnie niższe we wszystkich analizowanych horyzontach czasowych – 2025, 2026 oraz 2027–2028. Przykładowo, w 2025 roku jedynie 34 proc. osób pracujących w Polsce ma dostęp do zatwierdzonych narzędzi AI (wobec 46 proc. globalnie), a odsetek przeszkolonego personelu wynosi również 35 proc. – o 11 punktów procentowych mniej niż średnia globalna.
Wśród polskich liderów biznesu entuzjazm wobec Gen AI jest mniejszy niż na świecie. Odsetek zdecydowanych zwolenników tej technologii („silnych orędowników”) wynosi w Polsce 27 proc., co jest wynikiem niższym niż średnia globalna (32 proc.). Równocześnie wyższy jest udział liderów i liderek deklarujących sceptycyzm lub brak przekonania co do potencjału Gen AI – 19 proc. w Polsce wobec 14 proc. globalnie.
Pełne wykorzystanie potencjału AI wymaga nie tylko inwestycji, ale także strategicznego przygotowania organizacji – od silnego przywództwa i ładu korporacyjnego, przez dostęp do danych i etyczne ramy działania, po powszechną umiejętność pracy z AI. Polskie firmy już dziś wykazują wyraźną dynamikę w adopcji agentów AI, jednak dalsze skalowanie korzyści będzie w dużej mierze zależało od gotowości zespołów oraz konsekwentnego rozwoju kompetencji cyfrowych w całej organizacji.
