Prawie połowa polskich firm rozczarowana wdrożeniami AI, mimo to zwiększą wydatki

Niemal połowa polskich firm, które wdrożyły rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, jest rozczarowana uzyskanymi efektami. Tak wynika z najnowszej, trzeciej już edycji raportu EY poświęconego wdrażaniu AI w polskich przedsiębiorstwach, opublikowanego 12 lipca 2026 roku. Problemem, jak podkreślają autorzy, nie jest sama technologia, lecz brak wiedzy, gotowości organizacyjnej i dojrzałych procesów wdrożeniowych.

Autorzy raportu wskazują, że mimo rozczarowania efektami, polskie firmy nie rezygnują z inwestycji w sztuczną inteligencję. Wręcz przeciwnie, 77 procent badanych przedsiębiorstw deklaruje zamiar zwiększenia wydatków na AI w ciągu najbliższych półtora roku, a jedna trzecia z nich mówi o znaczącym wzroście budżetów. To pokazuje, że firmy traktują obecne niepowodzenia jako etap nauki, a nie powód do wycofania się z technologii.

Gdzie tkwi problem

Według raportu kluczową barierą nie jest dostępność samych narzędzi AI, lecz gotowość organizacyjna firm do ich wykorzystania. Tylko 9 procent przedsiębiorstw dysponuje kompletną infrastrukturą danych niezbędną do budowy zaawansowanych rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji. Aż 39 procent firm wskazuje obawy związane z bezpieczeństwem i cyberzagrożeniami jako główną przeszkodę, a 22 procent przyznaje, że brakuje im dostępu do ekspertów potrafiących poprowadzić wdrożenie.

Znacząca część firm plasuje się dopiero na wczesnych etapach dojrzałości AI. Według skali stosowanej przez EY 67 procent przedsiębiorstw znajduje się na trzecim poziomie dojrzałości lub niższym w pięciostopniowej skali, a jedynie 10 procent realnie transformuje swój model biznesowy dzięki sztucznej inteligencji.

Różnice między branżami

Raport pokazuje wyraźne różnice między sektorami gospodarki. W usługach finansowych 72 procent firm znajduje się na drugim lub trzecim poziomie dojrzałości, co czyni ten sektor jednym z bardziej zaawansowanych. W energetyce 21 procent firm to zaawansowani użytkownicy AI, a 42 procent dopiero na wczesnym etapie wdrożeń, przy czym sektor ten najbardziej obawia się kwestii bezpieczeństwa, z wynikiem 46 procent wskazań. W przemyśle 29 procent firm osiągnęło trzeci poziom dojrzałości, a w handlu detalicznym jedynie 23 procent wykorzystuje AI w kluczowych procesach biznesowych, najczęściej w formie pojedynczych, punktowych rozwiązań.

Sztuczna inteligencja coraz częściej staje się sprawdzianem dojrzałości biznesowej, a nie eksperymentem - Piotr Ciepiela, lider EY Poland Technology Consulting

Ostatnia mila wdrożenia

Piotr Ciepiela z EY Poland zwraca uwagę, że sama technologia odpowiada jedynie za niewielką część sukcesu projektu AI. Jego zdaniem to właśnie ostatni etap wdrożenia, czyli faktyczne wprowadzenie narzędzia do codziennej pracy zespołów, stanowi około 90 procent wysiłku całego projektu. Wiele inicjatyw kończy się niepowodzeniem nie z powodu ograniczeń samych modeli AI, lecz przez błędy w zarządzaniu zmianą i brak zaangażowania pracowników.

Wśród firm, które odniosły korzyści z wdrożeń, 53 procent wskazuje na redukcję kosztów, 52 procent na poprawę jakości obsługi, a 49 procent na wzrost przychodów. To pokazuje, że tam, gdzie wdrożenie przebiegło prawidłowo, efekty są wymierne i obejmują różne obszary działalności firmy.

Polska na tle Europy

Dane przywołane w kontekście raportu pokazują, że Polska pozostaje w tyle za zachodnią Europą pod względem wykorzystania AI w biznesie. W 2025 roku z rozwiązań AI korzystało zaledwie 8,4 procent polskich przedsiębiorstw zatrudniających co najmniej 10 osób, podczas gdy średnia unijna wynosiła około 20 procent, a w Danii i Finlandii sięgała nawet 40 procent. To stawia Polskę wśród krajów o najniższym poziomie adopcji sztucznej inteligencji w Unii Europejskiej.

Dla polskich menedżerów i działów IT raport EY jest sygnałem, że sukces wdrożenia AI zależy w większym stopniu od przygotowania organizacji, jakości danych i zarządzania zmianą niż od wyboru konkretnego narzędzia czy dostawcy technologii. Firmy, które chcą uniknąć rozczarowania, powinny inwestować najpierw w infrastrukturę danych i kompetencje zespołów, zanim zdecydują się na kosztowne wdrożenia zaawansowanych modeli.

Źródła: Bankier.pl (bankier.pl), EY Polska (ey.com)