Sztuczna inteligencja w firmach: rośnie zainteresowanie, ale tempo wdrożeń pozostaje wolne

Zdjęcie: sztuczna inteligencja firma biznes

Biznes. Firma. Sztuczna inteligencja

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach systematycznie rośnie, jednak tempo realnych wdrożeń pozostaje znacznie wolniejsze niż oczekiwania rynku.

Dane pokazują, iż AI jest wciąż testowana głównie w wybranych obszarach działalności, a najważniejsze decyzje pozostają po stronie człowieka. Firmy, które wdrożyły AI, często napotykają rozczarowania związane z brakiem powtarzalnych efektów biznesowych.

Skala wykorzystania AI w Polsce i UE

Według Eurostatu w 2025 roku z rozwiązań AI korzystało 19,95 proc. przedsiębiorstw w Unii Europejskiej zatrudniających więcej niż 10 pracowników, wobec 13,48 proc. rok wcześniej. Najwięcej firm wdrażających AI znajduje się w sektorach opartych na wiedzy i danych, takich jak informacja i komunikacja (62 proc.) oraz usługi profesjonalne, naukowe i techniczne (ok. 40 proc.).

W Polsce odsetek przedsiębiorstw wykorzystujących AI pozostaje niski – 8,36 proc. według Eurostatu i 8,7 proc. według danych GUS. Najczęściej technologie stosowane są do generowania tekstu i głosu (5,3 proc.) oraz analizy tekstu (2,1 proc.).

Główne bariery wdrażania sztucznej inteligencji

Firmy wskazują na trzy główne przeszkody w implementacji AI:

1. Wysokie koszty wdrożeń.

2. Brak odpowiednich kompetencji w organizacji.

3. Niska przewidywalność i powtarzalność efektów biznesowych.

Raport Polskiego Instytutu Ekonomicznego pokazuje, iż inicjatywy związane z AI mają najczęściej charakter oddolny i nie są strategicznie skalowane w firmach. Większość przedsiębiorstw wstrzymuje się z wdrożeniem AI dopóki nie stanie się to konieczne.

Obszary zastosowań AI w praktyce

Firmy skupiają się na zastosowaniach o niskim ryzyku operacyjnym, takich jak:

• analiza języka pisanego (11,75 proc. firm w UE),

• generowanie obrazów, wideo lub dźwięku (9,55 proc.),

• systemy generujące tekst, mowę lub kod programistyczny (8,76 proc.).

Najczęściej narzędzia AI zwiększają produktywność indywidualną, np. poprzez wsparcie generatywnych modeli językowych, ale rzadko mają mierzalny wpływ na wynik finansowy firmy.

Problemy wiarygodności i odpowiedzialności

Głównym ograniczeniem wdrożeń AI pozostaje brak wiarygodności technologii w krytycznych procesach. Przedsiębiorstwa ostrożnie podchodzą do automatyzacji decyzji w obszarach takich jak usuwanie szkód ubezpieczeniowych, procedury medyczne czy zatwierdzanie sprawozdań finansowych.

Niejasne pozostaje również zagadnienie odpowiedzialności za błędy systemów AI, co znacząco hamuje tempo implementacji. Brak regulacji w tym zakresie sprawia, iż firmy wolą etapowe, ostrożne wdrożenia i utrzymanie nadzoru człowieka w kluczowych procesach.

Regulacje i przyszłość wdrożeń AI

Europejski AI Act wprowadza klasyfikację systemów AI według poziomu ryzyka i nakłada obowiązki na dostawców oraz użytkowników technologii. W przypadku systemów wysokiego ryzyka regulacje przewidują m.in.:

• nadzór człowieka nad działaniem AI,

• dokumentowanie decyzji algorytmów,

• możliwość sankcji finansowych.

W praktyce oznacza to, iż wiele firm decyduje się na stopniowe wdrażanie AI, aby zachować zgodność z regulacjami i zminimalizować ryzyko biznesowe.

Wnioski – ostrożność i realistyczne oczekiwania

Mimo rosnącej fascynacji sztuczną inteligencją, przedsiębiorstwa wciąż podchodzą do niej ostrożnie. Większość wdrożeń ma charakter eksperymentalny, a efekty biznesowe pozostają ograniczone. Skupienie się na niskoryzykowych obszarach i realistyczne oczekiwania wobec AI mogą pomóc firmom w skutecznym wykorzystaniu tej technologii w przyszłości.