AI pod lupą CFO: 2026 rokiem brutalnego rozliczenia zwrotu z inwestycji

Katgoria: WIADOMOŚCI / Utworzono: 03 grudzień 2025

W 2026 roku sztuczna inteligencja przestanie być „magicznie działającą” technologią, a stanie się jedną z najtwardszych pozycji w Excelu CFO. Po latach hype’u i kosztownych eksperymentów przychodzi czas rozliczeń: ile naprawdę zarabiamy na AI, które projekty generują wartość, a które tylko produkują koszty i ryzyko regulacyjne. Tylko inicjatywy z mierzalnym ROI w 6–12 miesięcy mają szansę przetrwać tę selekcję, w której AI „wszędzie” ustąpi miejsca AI tam, gdzie ma realny sens, pod czujnym okiem audytów jakości modeli i danych.

REKLAMA

Inwestycje w AI w 2026 roku będą się opłacać tylko tam, gdzie są podporządkowane mierzalnemu ROI, jakości danych i przejrzystemu nadzorowi – cała reszta projektów zostanie brutalnie zweryfikowana przez biznes i regulatorów.

2026: rok rozliczenia, nie zachwytu nad AI

Po kilku latach „gorączki AI”, napędzanej FOMO i obietnicami vendorów, rynek wchodzi w fazę otrzeźwienia. Eksperci SAS prognozują, że 2026 będzie momentem rynkowego „rozliczenia AI” – innowacja zderzy się z twardą rzeczywistością controllingu i governance’u.

Według danych cytowanych przez SAS, tylko 22% organizacji wyszło poza etap proof of concept, a zaledwie 4% deklaruje, że czerpie z AI realną, znaczącą wartość. Równocześnie 1 na 4 firmy przekroczyła założony okres wdrożenia, generując dodatkowe koszty [Couchbase]. To oznacza, że w wielu roadmapach AI zamiast aktywów powstały długoterminowe zobowiązania.

Jeśli budujesz lub oferujesz klientom własną platformę AI (nazwijmy ją dalej „Twoją Platformą AI”), 2026 będzie testem jej dojrzałości: czy pomaga zamykać projekty w zakładanym czasie i budżecie, czy raczej staje się częścią problemu – źle skalibrowanego entuzjazmu wobec generatywnej AI.

ROI z AI: od „czy działa?” do „czy działa lepiej, taniej i szybciej?”

Dotychczas wiele organizacji akceptowało narrację: „ważne, że AI działa – reszta przyjdzie później”. W 2026 roku ten etap się kończy. Biznes zaczyna oczekiwać odpowiedzi na inne pytania:

Czy nowy model obniża koszt obsługi klienta o X%?
Czy skraca time-to-decision w krytycznym procesie?
Czy ogranicza ryzyko operacyjne / regulacyjne w sposób mierzalny?

Badania Couchbase pokazują, że firmy, które nie dowożą innowacji w planowanym czasie, tracą średnio 8,6% swojej wartości [Couchbase]. Aż 96% respondentów przyznaje, że projekty mają sztywny deadline, z czego ¼ już ten termin przekroczyła. To brutalna ilustracja, że „eksperymenty z AI” przestały być niewinną piaskownicą – stały się elementem bilansu.

Twoja Platforma AI – jeśli ma realnie przetrwać to przesilenie – musi być projektowana pod konkretne KPI: redukcję kosztów, wzrost przychodów, poprawę wskaźników ryzyka lub produktywności. „AI, bo wszyscy tak robią” nie będzie w 2026 roku ani argumentem dla CFO, ani linią obrony przed regulatorem.

Budżety IT 2026: koniec „fajerwerków”, początek infrastruktury pod ROI

Analizy cytowane przez SAS wskazują, że budżety IT na 2026 rok będą bardziej strategiczne niż kiedykolwiek. Środki przesuwają się:

od „nakładek” na ChatGPT i efektownego front-endu,
do fundamentów: integracji danych, automatyzacji, jakości modeli, skalowalnych architektur.

Senior Product Manager ds. AI, Manisha Khanna, zauważa, że „po miliardach zmarnowanych na nakładki ChatGPT i vaporware faza miesiąca miodowego dobiega końca” – CFO zaczynają zadawać trudne pytania o koszt promptów, dokładność i wpływ na P&L.

Dla Twojej Platformy AI oznacza to konieczność „zejścia z billboardu do kotłowni”: musi lepiej integrować się z istniejącymi systemami, automatyzować konkretne procesy i dostarczać dane, które obronią business case przed zarządem. Sprzedawanie samego „wow efektu” interfejsu konwersacyjnego nie będzie już wystarczające.

6–12 miesięcy na dowiezienie wartości: nowy standard time-to-value

Coraz częściej mówi się o tym, że projekty AI będą musiały wykazać zwrot z inwestycji w horyzoncie od 6 do 12 miesięcy od startu produkcyjnego. To bardzo krótki cykl, szczególnie w złożonych środowiskach enterprise z trudnymi integracjami i restrykcyjnym compliance.

Aby Twoja Platforma AI była w stanie wpisać się w ten model, musi:

Oferować gotowe komponenty (np. prekonfigurowane pipeline’y, connectory, szablony use case’ów), które skracają fazę od PoC do produkcji.
Automatyzować utrzymanie modeli – od monitoringu driftu po retraining – tak, aby zespół nie utknął w manualnym „gaszeniu pożarów MLOps”.
Dostarczać standardowe dashboardy ROI – pokazujące wpływ modeli na KPI biznesowe bez konieczności budowania wszystkiego od zera.

Organizacje, które wdrażają Twoją Platformę AI, będą premiować te elementy, które realnie skracają time-to-value: gotowe integracje, silne narzędzia do zarządzania danymi, oraz przejrzyste raportowanie wyników.

Koniec „AI slop”: jakość treści i modeli przechodzi audyt

Luis Flynn z SAS porównuje nadchodzącą falę audytów AI do kryzysu bezpieczeństwa związanego z luką Log4J. Tam, gdzie przez lata ignorowano odpowiedzialne podejście do modeli i danych, 2026 może przynieść serię dotkliwych „odsłonięć”.

„AI slop” – masowo generowane, niskiej jakości treści i modele bez kontroli – zacznie być problemem reputacyjnym i regulacyjnym:

organizacje będą musiały pokazać, skąd pochodzą dane,
jakie mechanizmy walidacji modeli stosują,
jak monitorują halucynacje i błędy generatywne,
jak zarządzają prywatnością i bezpieczeństwem.

Twoja Platforma AI, jeśli ma być traktowana poważnie przez klientów enterprise, musi wspierać te procesy „w pudełku”: polityki data lineage, transparentne metryki jakości, logowanie decyzji modeli, audytowalność promptów i outputów. W 2026 roku nie wystarczy, że AI działa – trzeba będzie pokazać, że działa odpowiedzialnie i zgodnie z regulacjami.

Regulacje i kontrola jakości: 2026 jako rok „compliance first”

USA, Kanada i Unia Europejska zapowiadają zaostrzenie nadzoru nad modelami generatywnymi i ich wpływem na użytkowników [SAS]. Nie chodzi tylko o spektakularne przypadki nadużyć, ale o codzienną, systemową jakość: brak biasów, kontrolę ryzyka prawnego, przejrzystość decyzji.

Z perspektywy Twojej Platformy AI oznacza to, że funkcje compliance przestają być „miłym dodatkiem”, a stają się jednym z głównych kryteriów wyboru technologii.

Rozwiązania, które:

pozwalają łatwo konfigurować polityki zgodności,
wspierają maskowanie danych wrażliwych,
umożliwiają szybkie przygotowanie raportów dla regulatora,

będą miały przewagę nad konkurencją, która nadal koncentruje się wyłącznie na „mocy modelu” czy liczbie parametrów.

Przetasowanie, nie załamanie: kto wygra erę odpowiedzialnego AI?

Rok 2026 nie będzie końcem AI – będzie końcem nieodpowiedzialnego, niepoliczonego wdrażania. Nastąpi przesunięcie z „AI wszędzie” na „AI tam, gdzie ma sens”. Rynek przypomina tu wcześniejsze fale mobilne i chmurowe: po eksplozji aplikacji przychodzi etap dojrzewania, konsolidacji i eliminacji słabych graczy.

Twoja Platforma AI ma szansę wygrać tę „dogrywkę”, jeśli:

jest projektowana „od tyłu”, od KPI biznesowych i oczekiwanego ROI,
dostarcza wbudowane mechanizmy governance, audytu i compliance,
skraca czas od PoC do produkcji poniżej 12 miesięcy,
potrafi udowodnić – liczbowo – że konkretny model działa lepiej, taniej lub szybciej niż dotychczasowy proces.

Gdy szum opadnie, pozostaną dwa pytania, które zada sobie każda zarządzająca AI organizacja: jak głębokie będzie nasze „rozliczenie” i co z niego wyniknie dla dalszego rozwoju? Od odpowiedzi na nie zależy, czy Twoja Platforma AI trafi na listę strategicznych aktywów, czy do katalogu kosztownych eksperymentów.

FAQ: Jak przygotować się na rok rozliczenia AI?

Jakie projekty AI mają największą szansę na finansowanie w 2026 roku?

Największą szansę mają projekty, które już na starcie pokazują jasny wpływ na KPI biznesowe i dają się policzyć w horyzoncie 6–12 miesięcy. Jeśli Twoja Platforma AI posiada gotowe scenariusze (np. optymalizacja kosztów, automatyzacja obsługi, zarządzanie ryzykiem), łatwiej będzie zbudować business case, który przekona CFO i zarząd.

Co zrobić, jeśli obecne wdrożenia AI nie dowożą zakładanego ROI?

W pierwszej kolejności warto przeprowadzić audyt: jakości danych, dojrzałości modeli oraz sposobu ich wykorzystania w procesach. Twoja Platforma AI może pomóc, jeśli posiada funkcje monitoringu i analizy wpływu modeli – dzięki nim zidentyfikujesz, które elementy warto zrefaktoryzować, wygasić lub zastąpić nowymi podejściami o lepszym potencjale ROI.

Jak rozmawiać z CFO o nowych inwestycjach w AI w 2026 roku?

Rozmowa z CFO powinna zaczynać się od liczb – redukcji kosztów, wzrostu przychodów, skrócenia czasu procesów, a nie od opisu algorytmu czy parametrów modelu. Twoja Platforma AI powinna wspierać tę narrację, dostarczając gotowe raporty biznesowe oraz metryki efektywności, które można wprost przenieść do prezentacji zarządczych i prognoz finansowych.

Czy generatywna AI nadal będzie priorytetem, skoro rośnie presja na ROI i regulacje?

Tak, ale tylko tam, gdzie generatywna AI rozwiązuje realny problem biznesowy, a nie jest „gadżetem” na froncie. Twoja Platforma AI powinna umożliwiać łączenie modeli generatywnych z solidnym zapleczem danych, kontrolą jakości oraz mechanizmami zgodności – wtedy generatywność staje się narzędziem zwiększającym produktywność, a nie źródłem niekontrolowanego ryzyka.

Źródło: SAS

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.

Czytaj całość

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.

Czytaj całość

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.

Czytaj całość

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.

Czytaj całość

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.

Czytaj całość

RAPORT ERP

Katalog rozwiązań IT

Katalog firm

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.

Czytaj całość

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.

Czytaj całość

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.

Czytaj całość

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.

Czytaj całość

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".

Czytaj całość