Sztuczna inteligencja coraz szybciej przechodzi z fazy testów do praktyki codziennego wykorzystywania w działalności biznesowej. Według raportu MIT State of AI in Business 2025 ponad 80% firm sprawdziło lub przetestowało takie narzędzia, jak ChatGPT albo Copilot, a niemal 40% deklaruje ich wdrożenie. To pokazuje skalę trendu: AI przestaje być rozwiązaniem dla wybranych i staje się elementem standardowego zestawu narzędzi w wielu przedsiębiorstwach.
Rosnąca popularyzacja AI oznacza jednocześnie, że coraz więcej podmiotów wchodzi w etap działalności, w którym kluczowe staje się nie tylko uruchomienie narzędzi, ale też ich realne osadzenie w procesach. W praktyce firmy coraz częściej stają przed pytaniami o to gdzie sztuczna inteligencja przynosi największą wartość, które zastosowania warto skalować oraz jak utrzymać jakość i bezpieczeństwo rozwiązań w dłuższej perspektywie. To etap dojrzewania rynku, w którym wdrożenia AI przestają być pojedynczymi projektami, a zaczynają wpływać na sposób działania całych zespołów.
Boston Consulting Group zwraca uwagę, że przedsiębiorstwa zatwierdzają inwestycje, zatrudniają wykwalifikowanych pracowników i uruchamiają programy pilotażowe, ale tylko 26% z nich wychodzi poza etap proof-of-concept i zaczyna generować wartość wynikającą ze stosowania AI. To ważny sygnał, że w miarę jak AI staje się powszechna, rośnie znaczenie podejścia, które ma wpływ na przechodzenie od testów do stabilnych rozwiązań działających w skali całego podmiotu.
AI działa, ale co zmienia?
Jednym z kluczowych wyzwań pozostaje pomiar skuteczności sztucznej inteligencji, którego stosowanie nadal nie jest standardem. W analizie S&P Global Sustainable1 zwrócono uwagę, że niewiele firm (21%) deklaruje kwantyfikowanie wpływu swoich inicjatyw AI na działalność biznesową. Część przedsiębiorstw wdraża tego typu rozwiązania bez jasnej wizji jak będą wpływały na procesy, jakość pracy oraz realizację celów biznesowych.
W praktyce pomiar skuteczności AI nie musi oznaczać konieczności prowadzenia skomplikowanych analiz. Firmy mogą oceniać efekty m.in. poprzez skrócenie czasu realizacji zadań, poprawę jakości pracy, ograniczenie liczby błędów, zredukowanie kosztów operacyjnych czy wzrost wykorzystania narzędzi przez zespoły. Takie podejście pozwala porównywać korzyści z zastosowania AI między działami, priorytetyzować kolejne wdrożenia oraz podejmować decyzje o skalowaniu rozwiązań na podstawie danych.
Pomiar istotny jest także z perspektywy zarządzania zmianą. AI coraz częściej wspiera kluczowe obszary funkcjonowania firmy, takie jak obsługę klienta, sprzedaż, marketing, HR czy działalność operacyjną. Bez mierników trudno ocenić, czy używane narzędzia faktycznie usprawniają pracę, czy jedynie przenoszą ją w inne miejsce, np. z zespołów operacyjnych do zespołów kontrolnych lub jakościowych. W tym sensie mierzenie skuteczności staje się elementem dojrzałości i podstawą do świadomego rozwoju.
– Obecnie wiele firm testuje rozwiązania sztucznej inteligencji, ale różnica między eksperymentem a realną wartością zaczyna się w momencie, gdy potrafią zmierzyć efekt wdrożenia. Bez KPI oraz regularnego monitorowania wpływu AI trudno podejmować decyzje o skalowaniu. Dlatego w dojrzałych wdrożeniach kluczowe jest podejście bazujące na danych – od jakości, przez efektywność procesów, po koszty i bezpieczeństwo – komentuje Jakub Andrzejewski, Business Development Manager for Poland & CIS w firmie Progress Software.
Zasady i mierniki – cena dojrzałości firmy
Ważnym elementem dojrzałości jest również porządkowanie zasad korzystania z AI. Według analizy S&P Global Sustainable1 nieco ponad jedna trzecia firm (36%) przyjęła wyodrębnioną politykę wobec sztucznej inteligencji lub uwzględnia AI w innych regułach zarządzania. To pokazuje, że obok samego wdrażania narzędzi rośnie znaczenie kontroli ich wykorzystania w sposób spójny, bezpieczny i możliwy do utrzymania w dłuższej perspektywie.
Dla wielu przedsiębiorstw kolejnym istotnym krokiem jest przejście od pojedynczych wdrożeń do działania systemowego, w którym AI staje się częścią infrastruktury i procesów, a nie dodatkiem używanym okazjonalnie. Oznacza to m.in. potrzebę zdefiniowania standardów jakości, sposobu oceny wyników oraz odpowiedzialności za utrzymanie rozwiązań w czasie. W miarę jak sztuczna inteligencja coraz częściej wspiera pracę wielu zespołów jednocześnie, rośnie znaczenie spójnego podejścia do danych, integracji oraz kontroli nad tym, jak narzędzia są wykorzystywane w przedsiębiorstwie.
Trend rosnącego zainteresowania sztuczną inteligencją widać również na polskim rynku. Według danych KPMG w 2024 roku 28% polskich firm wdrożyło tego typu narzędzia, a kolejne 30% planuje ich implementację. W praktyce oznacza to, że dyskusja o AI będzie coraz częściej przesuwać się z pytania „czy wdrażać?” na „jak wdrażać mądrze?” – w sposób kontrolowany, mierzalny i możliwy do utrzymania w skali przedsiębiorstwa. W tym kontekście podmioty, które od początku budują podejście bazujące na miernikach i zarządzaniu efektami, mogą szybciej identyfikować najbardziej wartościowe zastosowania AI i rozwijać je w sposób uporządkowany.