| REKLAMA |
 |
Raport „The Race for ROI”, opracowany przez IBM we współpracy z firmą badawczą Censuswide, opiera się na opinii 3 500 przedstawicieli wyższej kadry kierowniczej z dziesięciu krajów. 66% respondentów potwierdza, iż ich organizacje osiągnęły znaczący wzrost produktywności operacyjnej dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji. Dla porównania, w Polsce takie korzyści deklaruje 57% ankietowanych.
45% wyższej kadry kierowniczej w Polsce wskazuje, że AI wspiera pracowników poprzez automatyzację powtarzalnych zadań, co pozwala im skupić się na pracy o wyższej wartości, bardziej kreatywnej i satysfakcjonującej. Około jedna piąta respondentów dodała, że ich organizacje już osiągnęły zakładane cele zwrotu z inwestycji (ROI) dzięki inicjatywom zwiększającym produktywność opartym na AI, natomiast kolejne 42% spodziewa się osiągnąć ROI w ciągu najbliższych 12 miesięcy, w obszarach takich jak redukcja kosztów (42%), oszczędność czasu (45%), wzrost przychodów (36%), satysfakcja pracowników (50%) oraz wyższy wskaźnik Net Promoter Score (45%).
Dalsze korzyści w zakresie produktywności mają przynieść rozwiązania oparte na tzw. agentach AI. Aż 93% respondentów jest przekonanych, że agentowa sztuczna inteligencja zapewni wymierny zwrot z inwestycji w ciągu najbliższych dwóch lat.
Zgodnie z wynikami badania IBM, największe wzrosty produktywności dzięki AI osiągane są w obszarach takich jak obsługa klienta (34%), projektowanie (29%) oraz ogólne zarządzanie (27%). Jednocześnie menedżerowie wskazali trzy kluczowe korzyści wynikające ze zwiększonej produktywności. To lepsze podejmowanie decyzji (46%), wsparcie pracowników poprzez automatyzację powtarzalnych zadań (45%) oraz wyższą efektywność operacyjną (40%).
Nie wszystkie organizacje odnoszą jednak korzyści w równym stopniu. Podczas gdy 70% dużych przedsiębiorstw w Polsce, zatrudniających od 1000 do 5000 osób, odnotowało wzrost produktywności dzięki AI, wśród podmiotów z sektora MŚP ten odsetek wynosi jedynie 50%.
Transformacja modeli biznesowych dzięki AI
Dane z regionu EMEA pokazują, że liderzy coraz częściej wykorzystują sztuczną inteligencję jako narzędzie do strategicznej transformacji biznesu. Spośród 66% organizacji, które odnotowały znaczący wzrost produktywności, niemal jedna czwarta (24%) przypisuje AI kluczową rolę w zmianie swojego modelu biznesowego.
Co istotne, około jedna trzecia respondentów już dziś wykorzystuje AI do przeobrażania sposobu działania swoich firm, m.in. poprzez przyspieszanie procesów innowacji (36%), przechodzenie z cyklicznego planowania na ciągłe podejmowanie decyzji oparte na danych i AI (32%) czy projektowanie łańcuchów wartości wokół technologii AI, zamiast jedynie automatyzować istniejące procesy (32%). Kolejne dwie piąte ankietowanych planują wprowadzić podobne rozwiązania w najbliższym czasie.
Według raportu IBM niemal połowa liderów (48%) wskazuje, że AI wspiera rozwój kompetencji pracowników. Dzięki oszczędności czasu wynikającej ze wzrostu produktywności, pracownicy mogą częściej angażować się w opracowywanie nowych pomysłów (38%), podejmowanie decyzji strategicznych i planowanie (36%) czy pracę twórczą (33%).
W Polsce aż 93% członków wyższej kadry kierowniczej jest przekonanych, że agentowa AI przyniesie ich organizacjom wymierny zwrot z inwestycji w ciągu dwóch lat, a dla 89% kluczowa jest możliwość zachowania pełnej kontroli nad systemami AI i przetwarzanymi przez nie danymi.
Prawdziwa wartość sztucznej inteligencji w biznesie nie ogranicza się do indywidualnej efektywności – stanowi impuls do strategicznej ewolucji. Nasze badania pokazują, że choć wciąż AI znajduje się na wczesnym etapie wdrażania, firmy w regionie EMEA, w tym również w Polsce, już teraz odnotowują znaczący wzrost produktywności dzięki włączeniu sztucznej inteligencji do swoich procesów operacyjnych. Wiele organizacji idzie o krok dalej, gruntownie przebudowując swoje modele biznesowe. Jeśli chodzi o technologiczną niezależność, przekaz jest jednoznaczny: firmy chcą korzystać z technologii na własnych warunkach, z naciskiem na przejrzystość, elastyczność i wolność wyboru - podkreśla Marcin Gajdziński, Dyrektor Generalny IBM na Polskę, Kraje Bałtyckie i Ukrainę.
Priorytetem otwarte systemy, interoperacyjność i swoboda wyboru
Aż 85% respondentów podkreśliło znaczenie przejrzystości systemów i modeli AI, co ma zapewnić etyczne i odpowiedzialne działanie technologii. Podobny odsetek (84%) zwrócił uwagę na potrzebę interoperacyjności, umożliwiającej płynną integrację narzędzi AI z istniejącymi systemami IT w celu maksymalizacji efektywności i elastyczności działania.
Dodatkowo 85% uczestników badania uznało za szczególnie ważną możliwość swobodnego wyboru i dostosowywania rozwiązań lub dostawców AI w miarę zmieniających się potrzeb, co podkreśla rosnące znaczenie autonomii technologicznej dla przedsiębiorstw.
Jak pokonać ryzyko i złożoność wdrażania AI?
Choć wyniki badania IBM wskazują, że firmy coraz skuteczniej dążą do uzyskania wyższego zwrotu z inwestycji w AI, zidentyfikowano również szereg obaw dotyczących bezpieczeństwa, prywatności i etyki, w tym ryzyka naruszeń danych oraz wiarygodności samych systemów AI. Te kwestie stanowią główną barierę w skalowaniu udanych projektów pilotażowych, na którą wskazało 66% respondentów. Niewiele mniej, bo 65% przedstawicieli wyższej kadry kierowniczej, wymieniło wyzwania związane ze złożonością infrastruktury IT, w tym integracją AI ze starszymi systemami.
Chcąc przyspieszyć uzyskiwanie zwrotu z inwestycji w sztuczną inteligencję, raport wskazuje pięć kluczowych priorytetów dla liderów biznesu:
- Opracowanie efektywnego modelu operacyjnego dla AI. Kluczowe znaczenie dla uzyskania zwrotu z inwestycji ma stworzenie spójnego i powszechnie zrozumiałego podejścia do transformacji opartej na sztucznej inteligencji w całej organizacji, na przykład w oparciu o model federacyjny lub strukturę typu hub and spoke, z jasno określoną odpowiedzialnością i zakresem kompetencji.
- Budowanie kompetencji w zakresie AI i kultury innowacji, od zarządu po poziom operacyjny. W nadchodzących latach narzędzia oparte na sztucznej inteligencji będą coraz mocniej zintegrowane z codziennymi procesami i interakcjami w organizacjach. Zrozumienie, jak i dlaczego należy z nich korzystać na różnych szczeblach i w różnych działach firmy, pomoże organizacjom skutecznie się adaptować i rozwijać w miarę ewolucji możliwości AI oraz pojawiania się nowych szans biznesowych.
- Oswojenie się z niepewnością i szybkim tempem zmian. Wchodzimy w erę, w której sztuczna inteligencja staje się wszechobecna. Narzędzia AI będą wbudowane w każdą warstwę interakcji - od wyszukiwarek, przez urządzenia, z których korzystają ludzie, po firmy, z którymi współpracują. Sukces w tej rzeczywistości wymaga budowania kultury organizacyjnej, która akceptuje zmiany i niepewność, a jednocześnie sprzyja szybkim i celowym innowacjom.
- Zrozumienie ryzyk związanych z wdrażaniem AI. Podobnie jak w przypadku każdej technologii, sztuczna inteligencja powinna być wykorzystywana z rozwagą oraz przy pełnej świadomości ryzyk regulacyjnych, reputacyjnych i operacyjnych. Firmy powinny stosować narzędzia do zarządzania i nadzoru nad AI, które pozwalają monitorować i ograniczać potencjalne zagrożenia, takie jak nieautoryzowane udostępnianie danych czy występowanie niepożądanych uprzedzeń w modelach.
- Powołanie międzydziałowej „rady ds. AI” w celu ograniczania ryzyka. Zadaniem takiej rady jest definiowanie zasad etycznych oraz poziomu akceptowalnego ryzyka, a także ocena zastosowań AI o podwyższonym stopniu ryzyka przed ich wdrożeniem. W połączeniu z rozwijaniem kompetencji w zakresie sztucznej inteligencji pozwoli to jednostkom biznesowym działać z większą autonomią i pewnością przy realizacji projektów opartych na AI.
Pełny raport dostępny jest tutaj.
Źródło: IBM
Najnowsze wiadomości
Customer-specific AI: dlaczego w 2026 roku to ona przesądza o realnym wpływie AI na biznes
W 2026 roku sztuczna inteligencja przestaje być ciekawostką technologiczną, a zaczyna być rozliczana z realnego wpływu na biznes. Organizacje oczekują dziś decyzji, którym można zaufać, procesów działających przewidywalnie oraz doświadczeń klientów, które są spójne w skali. W tym kontekście coraz większe znaczenie zyskuje customer-specific AI - podejście, w którym inteligencja jest osadzona w danych, procesach i regułach konkretnej firmy, a nie oparta na generycznych, uśrednionych modelach.
PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems
PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.
SkyAlyne stawia na IFS dla utrzymania floty RCAF
SkyAlyne, główny wykonawca programu Future Aircrew Training (FAcT), wybrał IFS Cloud for Aviation Maintenance jako cyfrową platformę do obsługi technicznej lotnictwa i zarządzania majątkiem. Wdrożenie ma zapewnić wgląd w czasie rzeczywistym w utrzymanie floty, zasoby i zgodność, ograniczyć przestoje oraz zwiększyć dostępność samolotów szkoleniowych RCAF w skali całego kraju. To ważny krok w modernizacji kanadyjskiego systemu szkolenia załóg lotniczych.
Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znacznie wolniejsze od wcześniejszych oczekiwań rynku. Dane pokazują, że z rozwiązań AI korzysta dziś wciąż niewiele przedsiębiorstw, a menedżerowie coraz częściej wskazują na bariery regulacyjne, koszty oraz brak powtarzalnych efektów biznesowych. W praktyce technologia jest testowana głównie w wybranych obszarach, a kluczowe decyzje nadal pozostają po stronie człowieka. Również w firmach, które wdrożyły AI, nierzadko towarzyszą temu rozczarowania.
Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Najnowsze artykuły
5 pułapek zarządzania zmianą, które mogą wykoleić transformację cyfrową i wdrożenie ERP
Dlaczego jedne wdrożenia ERP dowożą korzyści, a inne kończą się frustracją, obejściami w Excelu i spadkiem zaufania do systemu? Najczęściej decyduje nie technologia, lecz to, jak organizacja prowadzi zmianę: czy liderzy biorą odpowiedzialność za decyzje czy tempo jest dopasowane do zdolności absorpcji oraz czy ludzie dostają klarowność ról i realne kompetencje. Do tego dochodzi pytanie: co po go-live - stabilizacja czy chaos w firmie? Poniżej znajdziesz 5 pułapek, które najczęściej wykolejają transformację i praktyczne sposoby, jak im zapobiec.
SAP vs Oracle vs Microsoft: jak naprawdę wygląda chmura i sztuczna inteligencja w ERP
Wybór systemu ERP w erze chmury i sztucznej inteligencji to decyzja, która determinuje sposób działania organizacji na lata — a często także jej zdolność do skalowania, adaptacji i realnej transformacji cyfrowej. SAP, Oracle i Microsoft oferują dziś rozwiązania, które na pierwszy rzut oka wyglądają podobnie, lecz w praktyce reprezentują zupełnie odmienne podejścia do chmury, AI i zarządzania zmianą. Ten artykuł pokazuje, gdzie kończą się deklaracje, a zaczynają realne konsekwencje biznesowe wyboru ERP.
Transformacja cyfrowa z perspektywy CFO: 5 rzeczy, które przesądzają o sukcesie (albo o kosztownej porażce)
Transformacja cyfrowa w finansach często zaczyna się od pytania o ERP, ale w praktyce rzadko sprowadza się wyłącznie do wyboru systemu. Dla CFO kluczowe jest nie tylko „czy robimy pełną wymianę ERP”, lecz także jak policzyć ryzyko operacyjne po uruchomieniu, ocenić wpływ modelu chmurowego na koszty OPEX oraz utrzymać audytowalność i kontrolę wewnętrzną w nowym modelu działania firmy.
Agentic AI rewolucjonizuje HR i doświadczenia pracowników
Agentic AI zmienia HR: zamiast odpowiadać na pytania, samodzielnie realizuje zadania, koordynuje procesy i podejmuje decyzje zgodnie z polityką firmy. To przełom porównywalny z transformacją CRM – teraz dotyczy doświadczenia pracownika. Zyskują HR managerowie, CIO i CEO: mniej operacji, więcej strategii. W artykule wyjaśniamy, jak ta technologia redefiniuje rolę HR i daje organizacjom przewagę, której nie da się łatwo nadrobić.
Composable ERP: Przewodnik po nowoczesnej architekturze biznesowej
Czy Twój system ERP nadąża za tempem zmian rynkowych, czy stał się cyfrową kotwicą hamującą rozwój? W dobie nieciągłości biznesowej tradycyjne monolity ustępują miejsca elastycznej architekturze Composable ERP. To rewolucyjne podejście pozwala budować środowisko IT z niezależnych modułów (PBC) niczym z klocków, zapewniając zwinność nieosiągalną dla systemów z przeszłości. W tym raporcie odkryjesz, jak uniknąć pułapki długu technologicznego, poznasz strategie liderów rynku (od SAP po MACH Alliance) i wyciągniesz lekcje z kosztownych błędów gigantów takich jak Ulta Beauty. To Twój strategiczny przewodnik po transformacji z cyfrowego "betonu" w adaptacyjną "plastelinę".
Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znaczni… / Czytaj więcej
Vertiv Frontiers: 5 trendów, które przeprojektują centra danych pod „fabryki AI”
Centra danych wchodzą w erę „fabryk AI”, gdzie o przewadze nie decyduje już sama skala, lecz zdolno… / Czytaj więcej
Cyberbezpieczeństwo 2026. 6 trendów, które wymuszą nowe podejście do AI, danych i tożsamości
Rok 2026 zapowiada się jako moment przełomu w świecie cyfrowego bezpieczeństwa. W obliczu dynamiczn… / Czytaj więcej
Jurysdykcja danych w chmurze: dlaczego polskie firmy coraz częściej wybierają „gdzie leżą” ich system
Jurysdykcja danych przestała być detalem w umowach chmurowych – dziś decyduje o zgodności, bezpiecz… / Czytaj więcej
Tylko 7% firm w Europie wykorzystuje w pełni potencjał AI
72% firm w regionie EMEA uznaje rozwój narzędzi bazujących na sztucznej inteligencji za priorytet s… / Czytaj więcej
Chmura publiczna w Unii Europejskiej – między innowacją a odpowiedzialnością za dane
Transformacja cyfrowa w Europie coraz mocniej opiera się na chmurze publicznej, która stała się fun… / Czytaj więcej
