Inwestycje firm w AI coraz bardziej opłacalne. Sztuczna inteligencja podejmie decyzje

Wielkie inwestycje, dobre wyniki

Globalne inwestycje w sztuczną inteligencję mogą, według szacunków Goldman Sachs, przekroczyć w 2026 roku wartość biliona dolarów wskutek zakrojonej na szeroką skalę budowy centrów danych, zakupów półprzewodników oraz inwestycji w infrastrukturę energetyczną i chłodzącą. Wydatki samych hiperskalowych dostawców usług chmurowych i operatorów centrów danych, czyli przede wszystkim Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud oraz Oracle, mogą w tym roku wynieść niemal 800 mld dolarów. Dodatkowo wartość inwestycji venture capital w oprogramowanie dla przedsiębiorstw wykorzystujące AI przekroczyło do połowy roku sumę 267 mld dolarów, wielokrotnie przewyższając nakłady na kategorie software niezwiązane z AI.

Boom inwestycyjny w branży sztucznej inteligencji to bardzo dobra wiadomość dla inwestorów i akcjonariuszy, gdyż odpowiada on w tym roku już za niemal połowę wzrostu zysku na akcję (EPS) spółek z indeksu S&P 500. Według danych Goldman Sachs Research, wskaźnik EPS dla indeksu S&P 500 wzrósł o 51% w II kwartale (rok do roku) oraz o 26% w ciągu ostatnich czterech kwartałów. Jednak wpływ tego czynnika w kolejnych okresach ma słabnąć, a coraz więcej profesjonalnych inwestorów ostrzega, że akcje spółek technologicznych osiągnęły niebezpieczne, spekulacyjne szczyty.

Adopcja poza sektorem technologicznym

Wydatki na sztuczną inteligencję rosną też szybko poza ścisłym sektorem technologicznym, czyli w tych sektorach, w których AI staje się elementem modeli biznesowym firm. Jak podaje Boston Consulting Group, wzrosły one z poziomu około 1,7% przychodów pod koniec 2025 roku do 3,3% w III kwartale 2026 r.oku Wychodzą one już daleko poza sam obszar firmowych działów IT. Obecnie ponad 80% tych nakładów jest realizowane poza strukturami informatycznymi dużych. W ten sposób AI staje się coraz bardziej inicjatywą ściśle biznesową.

Jeszcze rok temu – wskazuje BCG – zaledwie 5% firm osiągało znaczące korzyści z wdrożenia AI, podczas gdy większość odnotowywała jedynie minimalne zyski z takich inwestycji. W 2026 roku sytuacja ta uległa zmianie. Jak wynika z nowego raportu BCG Applied AI Index 2026, firmy przechodzą od fazy eksperymentów z AI do generowania istotnej wartości: Najbardziej zaawansowane podmioty (7,5% ogółu badanych firm), czyli tzw. gracze przyszłości – zdecydowanie dystansują konkurencję, osiągając 2,3-krotnie wyższy całkowity zwrot dla akcjonariuszy, 2,4-krotnie szybszy wzrost przychodów oraz 2,8-krotnie wyższy wzrost wskaźnika EBITDA. Kolejna grupa firm czyli 41% podmiotów z badanej próby, aktywnie skaluje rozwiązania oparte na AI, realizując zwrot dla akcjonariuszy 1,8 razy wyższy niż pozostałe firmy.

Coraz więcej agentów

Najbardziej zaawansowani gracze zmierzają do powierzenia agentom AI uprawnień decyzyjnych w procesach biznesowych. Do 2030 roku 42% firm planuje nadać agentom rzeczywistą autonomię, jednak obecnie zaledwie 5% z nich dysponuje pełnym zestawem niezbędnych zabezpieczeń i mechanizmów kontrolnych.

BCG przewiduje się, że do 2030 roku rozwiązania typu Agentic AI będą odpowiadać za około 40% całkowitej wartości generowanej przez sztuczną inteligencję. Tymczasem udział agentów AI w wartości generowanej przez AI wzrósł z 17% w badaniu z 2025 roku do 22% w 2026 roku.

Skutkiem takiej implementacji AI ma być redukcja zatrudnienia o 10-15% do końca obecnej dekady. Jednak 70% badanych firm nie zamierza ograniczać się do prostych cięć liczby pracowników i już prowadzi szkolenia w zakresie przekwalifikowania zatrudnionych w firmach osób. Warto też zauważyć deklaracje badanych firm w sprawie zwiększenia liczby stanowisk do obsługi procesów AI. Mają one wzrosnąć trzykrotnie, z poziomu 7% ogółu zatrudnionych w 2026 roku do 22% w 2030 roku.

Nieco inne spojrzenie na rozwój zastosowań AI przedstawiła firma konsultingowa McKinsey. Spośród firm globalnych osiągających przynajmniej miliard dolarów przychodów 89% przedsiębiorstw regularnie wykorzystuje obecnie sztuczną inteligencję w co najmniej jednym zakredsie działalności, a 44% deklaruje, że dotyczy to całego przedsiębiorstwa. Jednak tylko 37% firm wskazuje, że wdrożenie AI faktycznie przełożyło się na poprawę wyników finansowych. To niemal taki sam odsetek jak rok wcześniej. Szczególną popularnością cieszą się tzw. agenty programistyczne (coding agents) gdyż ponad 30 dużych przedsiębiorstw wdraża je obecnie na dużą skalę, a część zdecydowała się na samodzielne tworzenie oprogramowania z wykorzystaniem narzędzi AI zamiast jego zakupu.

Redukcja kosztów

Analizy przeprowadzone przez firmy takie jak McKinsey czy Bain&Company wskazują, że powszechne wdrożenie sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach może do 2030 roku przynieść roczne oszczędności rzędu nawet 1 bln dol. Te znaczące sumy koncentrują się w kilku kluczowych kategoriach kosztów operacyjnych. Najistotniejszą z nich jest produktywność pracowników i efektywność wykonywanych zadań. Wdrożenie w ten obszar agentów AI, którzy zautomatyzują zadania oparte na sztywnych regułach i powtarzalnych czynnościach, skracając je do kilku minut wygeneruje wzrost efektywności operacyjnej o 30–50%. W największym stopniu dotknie to czynności administracyjnych i operacyjnych jak działania w back-office, obsługa klienta czy wsparcie serwisowe.

W IT największe oszczędności powstać mogą w zakresie poprawiania kodu i usuwania błędów. Przewiduje się, że AI zredukuje nawet o 50% prac. Z kolei firma Gartner wskazuje, że w odniesieniu do infrastruktury i operacji IT pierwsze znaczące korzyści z wdrożenia AI dotyczyć będą procesu optymalizacji obsługi zgłoszeń i rutynowego tworzenie dokumentacji kodu. Implementacja AI pozwoli też podnieść poziom efektywności w logistyce. Oczekuje się, że optymalizacja tras, prognozowanie popytu i zarządzanie zapasami z wykorzystaniem AI obniżą całkowite jej koszty o 15%. W przemyśle przetwórczym i ciężkim AI z kolei stanie się narzędziem analizy predykcyjnej. Algorytmy w sposób doskonalszy przewidują już awarie maszyn, zanim do nich dojdzie. Pozwala to ograniczyć przestoje urządzeń o około 50% i obniżyć koszty konserwacji i napraw o ponad 40% oraz istotnie ograniczyć zatrudnienie.

Bez gwarancji zysku

Przykładów wzrostu efektywności i redukcji kosztów wskutek implementacji AI jest znacznie więcej. Trzeba jednak zauważyć, że wzrost produktywności operacji i procesów biznesowych nie musi przełożyć się na zysk. Obrazuje to przykład banku JPMorgan Chase, który wdrożył AI na masową skalę. Z wewnętrznego asystenta opartego na tej technologii korzysta codziennie około 200 tys. jego pracowników, a budżet technologiczny na rok 2026 przewidziano na poziomie blisko 20 mld dol. Jak podkreśla McKinsey zarząd banku przyznaje, że czas zaoszczędzony na jednym etapie procesu często jedynie przenosi wąskie gardło w inne miejsce, zamiast faktycznie obniżać koszty. Bank zredukował już zatrudnienie w pionach operacyjnych utworzył jednak jednocześnie nowe stanowiska związane z AI takie jak „inżynierowie kontekstu” (context engineers). Przypadek ten pokazuje, że wdrażanie AI zmienia strukturę zatrudnienia nawet tam, gdzie nie przełożyło się to jeszcze na wymierne wyniki finansowe.

Szybkie decyzje, więcej korzyści

Poza tym sprowadzenie skutków wdrożenia AI wyłącznie do obniżenia kosztów i zatrudnienia jest błędem. Taka wąska perspektywa pomija wartość jaką sztuczna inteligencja wnosi poprzez wspieranie firm w podejmowaniu lepszych i szybszych decyzji – od efektywniejszego wykorzystania posiadanych zasobów po dostrzeganie szans, które w przeciwnym razie zostałyby przeoczone. Dane, na które powołuje się McKinsey pokazują, że AI pozwala skrócić czas podejmowania decyzji z tygodni czy miesięcy do kilku minut lub sekund. W miarę jak coraz więcej decyzji będzie podejmowanych przy udziale AI, firmy zyskają na lepszej alokacji zasobów, szybszej realizacji działań, wyższej zdolności wykorzystywania szans rynkowych oraz bardziej przewidywalnych wynikach. Z tego względu efektywność procesu decyzyjnego może stanowić wczesny wskaźnik przyszłych wyników finansowych przedsiębiorstwa.

Problem polega jednak na tym, że większość firm nie traktuje opóźnień w podejmowaniu decyzji jako kosztu. Inicjatywa o wartości 50 mln dolarów odłożona na 2-4 kwartały może więc przerodzić się w problem kosztujący 75 i więcej milionów dolarów. Nawet nie dlatego, że mogła zmienić się technologia ale dlatego, że organizacja straciła miesiące na zdobywanie wiedzy i usprawnienie działań. McKinsey szacuje, że w przypadku firmy przemysłowych wchodzących w skład listy Fortune 500 wykorzystanie AI do szybszego podejmowania decyzji przynieść im mogłoby dodatkowe kilkaset milionów dolarów rocznie.

AI to więcej niż narzędzia

W wykorzystaniu sztucznej inteligencji nie chodzi jednak o nawet najbardziej efektywne zastosowanie jej narzędzi. Kluczowe staje się wymyślenie organizacji i funkcjonowania firmy od nowa (reinvention). Wiąże się to z redefinicją ról, przebiegu prac i modeli operacyjnych w oparciu o nowe możliwości jakie oferuje AI. Taki etap, według McKinsey, osiągnęło na razie 11% dużych organizacji. Na firmy zwlekające z restrukturyzacją w oparciu o AI czekają nieuświadomione jeszcze zagrożenia. Nowi drapieżcy (tzw. AI predators) mogą przejmować najbardziej dochodowe części ugruntowanych firm, rozdzielając ich główne źródła przychodów, koncentrując się na operacjach o wysokiej marży i obniżając koszty produkcji.

A według globalnych badań Bain&Company, sztuczna inteligencja ma do 2035 roku przejąć aż 4,7 bln dolarów zysków przedsiębiorstw, przekształcając 71% istniejących sektorów. To znacznie większa i głębsza rewolucja niż w przypadku internetu, który sprowadził koszty dystrybucji niemal do zera, redystrybuując zyski w wysokości 1,7 bln dolarów i obejmując 41% funkcjonujących w gospodarce sektorów.   

Źródło zdjęcia: Andreas Klassen/Unsplash