Firmy na razie głównie eksperymentują z AI. Barierami są kompetencje i regulacje

88 proc. globalnych firm korzysta już ze sztucznej inteligencji, ale tylko część potrafi wdrożyć ją na szeroką skalę – wynika z raportu McKinsey & Company „The State of AI 2025”. W Polsce – jak wskazuje EY – najbardziej zaawansowany pod tym względem jest sektor finansowy. Brak odpowiednich kompetencji, wyzwania regulacyjne i obawy o cybebezpieczeństwo wciąż stanowią bariery wdrażania AI w organizacjach.

– Największą barierą we wdrażaniu AI w organizacjach finansowych jest przede wszystkim brak kompetencji, zarówno wewnętrznych, jak i ekosystem partnerów i komponentów z szeroko rozumianego środowiska informatycznego. Druga rzecz to podejście eksperymentalne, czyli możliwość próbkowania pewnych rozwiązań, które są dostępne na rynku, a których nie można przenieść wprost do organizacji finansowej ze względu na różne aspekty, chociażby regulacyjne. Trzecim aspektem jest zarządzanie danymi i infrastrukturą – podkreśla w rozmowie z agencją Newseria Bogdan Nowopolski, vice president Intelligent Automation Solutions w firmie Betacom.

Z globalnego badania McKinsey & Company „The State of AI 2025” wynika, że odsetek firm wykorzystujących sztuczną inteligencję wzrósł w ciągu roku z 78 do 88 proc. Dwie trzecie z nich jednak znajduje się na etapie eksperymentów lub pilotażu, a około jednej trzeciej deklaruje, że zaczęły już skalować swoje programy AI. Raport EY „Jak polskie firmy wdrażają AI” wskazuje, że w Polsce najbardziej zaawansowany pod tym względem jest sektor finansowy. Pierwsze implementacje ma za sobą 52 proc. firm badanych z tej branży. Dla porównania w handlu jest to 22 proc., a w przemyśle – 32 proc.

Analizy McKinsey & Company pokazują, że firmy, które skutecznie wdrażają AI, osiągają wyraźne korzyści biznesowe – zarówno w postaci oszczędności operacyjnych, jak i wzrostu przychodów. 64 proc. badanych przedsiębiorstw twierdzi, że AI umożliwia im większą innowacyjność. Respondenci wskazują także na poprawę doświadczeń klientów i przewagi konkurencyjnej. 39 proc. deklaruje pozytywny wpływ na zyski.  

– Z jednej strony mamy optymalizację kosztów, z drugiej – kwestie inwestycji i potencjalnych przychodów czy optymalizacji tych zysków, czyli przeniesienia zasobów na przykład w inne miejsce – tłumaczy Bogdan Nowopolski.

Wzrost przychodów wynikający z wykorzystania sztucznej inteligencji jest najczęściej odnotowywany w obszarach takich jak marketing i sprzedaż, strategia i finanse korporacyjne oraz rozwój produktów i usług.

– Obszary biznesowe, które AI już wspiera i moim zdaniem jest to bardzo obiecujący kierunek, to na pewno wsparcie operacji, czyli analiza dokumentów przychodzących, interakcja w różnego typu kanałach, głosowych, mailowych, contact center – ocenia przedstawiciel Betacomu.

Jak wskazuje raport EY, jedną z najważniejszych barier dla wdrażania sztucznej inteligencji na polskim rynku są obawy o bezpieczeństwo – wspomina o nich 39 proc. ankietowanych z wszystkich sektorów, również finansowego. Dla branży większą trudnością są ograniczenia regulacyjne.

Dane Komisji Europejskiej (Eurostat) pokazują, że w 2025 roku firmy w UE najczęściej wykorzystywały AI do analizy tekstu i dokumentów, a także do generowania treści oraz przetwarzania języka – zarówno pisanego, jak i mówionego. Coraz częściej rozwiązania te są również wykorzystywane do zarządzania procesami wewnętrznymi oraz analizy danych, zwłaszcza w organizacjach przetwarzających duże wolumeny informacji. Rosnąca skala zastosowań zwiększa zapotrzebowanie na kompetencje związane z integracją AI z istniejącymi systemami i zarządzaniem danymi.

– Z perspektywy IT najważniejsze kompetencje to pewnego rodzaju seniority, czyli doświadczenie, zrozumienie procesów, danych, systemów i całego środowiska, w którym działamy, a z drugiej strony umiejętności wplecenia AI w model operacyjny i zbudowanie zupełnie nowego sposobu działania organizacji. Będziemy potrzebowali mniej typowych kompetencji technicznych, żeby to zbudować, a potężny nacisk będzie kładziony na kwestie bezpieczeństwa – zarówno wewnętrznego, jak i w kontekście ataków z zewnątrz – przekonuje Bogdan Nowopolski.

Z raportu Stanford Institute for Human-Centered AI „AI Index 2025” wynika, że rośnie wykorzystanie narzędzi generatywnej AI w procesie tworzenia oprogramowania, w tym w programowaniu i testowaniu kodu. Również badania McKinsey & Company wskazują na zmianę struktury pracy zespołów IT, w których rośnie znaczenie nadzoru nad modelami, integracji systemów oraz zapewnienia jakości i bezpieczeństwa, a maleje udział prostych prac wytwórczych.

– Będziemy wymagali dużo mniejszych zasobów ludzkich, zwłaszcza młodszych, do programowania. Znam firmy, które w zasadzie w 95 proc. zrezygnowały z deweloperów, a przeniosły się na wytwarzanie kodu w sposób alternatywny, za pomocą sztucznej inteligencji. Następnie kluczowe będzie dbanie o jakość tego oprogramowania, również z perspektywy doświadczenia zespołu, który to tworzy, wytycznych architektonicznych, jakościowych i testowania go również za pomocą narzędzi wspieranych przez sztuczną inteligencję – mówi vice president Intelligent Automation Solutions w Betacomie.