Firmy wdrażają AI szybciej, niż potrafią wykazać zwrot z inwestycji

Firmy potrafią policzyć licencje, użytkowników i uruchomione pilotaże. Znacznie trudniej odpowiedzieć na pytanie, czy po uwzględnieniu wszystkich kosztów AI rzeczywiście poprawiła wyniki konkretnego procesu. Badania z 2026 roku pokazują przede wszystkim lukę w kontroli wydatków i pomiarze efektów, a nie dowodzą, że sztuczna inteligencja nie może przynosić korzyści.232534

Wydatki rosną, ale obraz kosztów pozostaje niepełny

Według Flexery tylko 31% organizacji ma dokładny wgląd w wydatki na oprogramowanie AI. Jednocześnie 59% twierdzi, że w ciągu ostatniego roku wzrosła skala nieefektywnych wydatków na AI.34 W badaniu Battery Ventures obejmującym 100 osób kierujących obszarem technologii 94% respondentów przyznało, że ich organizacje nie mają spójnych zasad oceny zwrotu z inwestycji w AI dla całej firmy. Zaledwie 16% deklarowało dodatni zwrot w ponad połowie swoich projektów AI.23

W ankiecie Futurum dotyczącej drugiej połowy 2026 roku 46,9% respondentów wskazało, że wydatki na AI przekroczyły plan, a 5,6% — że były niższe od planowanych.33 Tych odsetków nie należy łączyć w jeden „wskaźnik porażki AI”: badania obejmują różne grupy i mierzą różne zjawiska — od widoczności kosztów po wyniki projektów i realizację budżetu.

Dlaczego liczba użytkowników nie wystarcza

Aby wykazać zwrot z inwestycji, firma musi wiedzieć, jak przebiegała praca przed wdrożeniem AI, ustalić oczekiwany rezultat — na przykład krótszy czas obsługi lub lepszą jakość — i porównać uzyskane korzyści z pełnym kosztem działania rozwiązania. Samo uruchomienie narzędzia nie daje takiej odpowiedzi.

KPMG ustaliło, że mimo stosowania paneli monitorujących i procedur zatwierdzania projektów większość organizacji nadal nie widzi w czasie rzeczywistym wszystkich kosztów operacyjnych AI od początku do końca.19 W globalnym badaniu KPMG organizacje mające pełny wgląd w te koszty częściej deklarowały potwierdzony zwrot z inwestycji niż pozostałe: 15% wobec 3%. To zależność statystyczna, nie dowód, że sama przejrzystość kosztów powoduje wzrost zwrotu.25

Znaczenie ma także sposób organizacji pracy. Szef technologii Bank of America wskazał zmianę całych procesów, ponowne wykorzystywanie rozwiązań, nadzór i ocenę zwrotu jako priorytety przy wdrażaniu AI na większą skalę.14 Równocześnie badanie opisane przez CIO wykazało, że 61% organizacji w ciągu poprzednich dwóch lat wstrzymało, opóźniło, ograniczyło lub porzuciło inicjatywy modernizacji systemów IT. Przesuwanie budżetów na AI było jedną ze wskazywanych presji, ale wynik ten nie oznacza, że odpowiadało za każde opóźnienie.18

W przypadku agentowej AI — systemów, które mogą wykonywać wieloetapowe zadania — kontrola kosztów, korzyści i ryzyka staje się szczególnie ważna wraz ze skalą wdrożenia. Gartner prognozował w 2025 roku, że do końca 2027 roku anulowanych zostanie ponad 40% projektów agentowej AI, m.in. z powodu rosnących kosztów, niejasnej wartości biznesowej i niewystarczających mechanizmów kontroli ryzyka. To prognoza, a nie stwierdzony odsetek projektów anulowanych w 2026 roku.51

Bank of America: wymierny postęp, ale nie pełna odpowiedź

Bank of America podaje, że narzędzia AI są dostępne dla około 200 tys. pracowników, a produktywność przy pisaniu kodu wzrosła o mniej więcej 15–20% wśród około 19–20 tys. programistów.34 To bardziej konkretny wynik niż sama liczba osób mających dostęp do narzędzi. Bank szacuje też korzyści na około 800 mln dolarów przy kosztach rzędu 400 mln dolarów. Są to jednak szacunki kierownictwa, a nie niezależne potwierdzenie, że każdy przypadek użycia się opłaca.2 Według jednego z dwóch współprezesów banku najwyraźniejsze korzyści widać dotąd w pracy zespołów technologicznych, między innymi przy tworzeniu oprogramowania.1

Wniosek dla firm nie brzmi więc „wdrażać mniej” ani „wdrażać wszędzie”. Każdy projekt powinien mieć osobę odpowiedzialną za wynik, miarę procesu sprzed wdrożenia i po nim, pełną ewidencję kosztów oraz kontrolę jakości i ryzyka. Dopiero gdy korzyść utrzymuje się po uwzględnieniu tych elementów, wzrost wykorzystania AI można uznać za argument za rozszerzeniem wdrożenia.192325