Pułapka wysokich oczekiwań: Co druga polska firma rozczarowana efektami AI

Polski biznes znalazł się w punkcie, w którym fascynacja możliwościami algorytmów zderza się z twardą, rynkową rzeczywistością. Najnowsze dane z raportu EY kreślą obraz rynku pełnego sprzeczności. Z jednej strony aż 77 proc. przedsiębiorstw planuje w najbliższym półroczu zwiększyć nakłady na technologię, z drugiej – niemal połowa (49 proc.) przyznaje, że dotychczasowe wdrożenia nie spełniły ich oczekiwań.

Dlaczego to ważne właśnie teraz? Polska staje przed ścianą kompetencyjną i regulacyjną. Podczas gdy globalni gracze przechodzą do twardego zarządzania zwrotem z inwestycji, rodzime firmy utknęły w fazie chaotycznych eksperymentów. Co gorsza, wejście w życie unijnego AI Act wymusi wkrótce rygorystyczny przegląd projektów, na które wiele organizacji po prostu nie jest gotowych pod kątem bezpieczeństwa i jakości danych.

Między oszczędnościami a rozczarowaniem

Paradoks polskiej adaptacji AI polega na tym, że technologia dowozi wyniki finansowe, ale zawodzi w sferze ambicji. Choć 53 proc. badanych odnotowało redukcję kosztów, skala satysfakcji pozostaje niska. Co szósty przedsiębiorca jest do tego stopnia zawiedziony efektami, że mając dzisiejszą wiedzę, nigdy nie wydałby pieniędzy na te rozwiązania. Tylko 11 proc. respondentów uważa, że narzędzia przerosły ich oczekiwania.

Eksperci wskazują na błąd poznawczy liderów, którzy traktują modele językowe jak magiczną różdżkę. Bez jasnej wizji technologia szybko zamienia się w kosztowny gadżet. Jak zauważa Polski Instytut Ekonomiczny, polskie firmy są dziś na rozdrożu – część czerpie realną wartość, ale większość ryzykuje kosztowną lekcję rozczarowania.

Fundamenty na piasku

Kluczowym hamulcem transformacji jest fatalna jakość danych wewnętrznych. Niespełna 40 proc. rodzimych firm dysponuje bazą pozwalającą na budowę autorskich rozwiązań. Reszta kupuje generyczne narzędzia, które nie dają żadnej przewagi. Michał Potoczek, prezes Equinix Poland, podkreśla: ‘Głównymi barierami w rozwoju AI w polskich organizacjach są obawy o bezpieczeństwo danych i brak kompetencji technologicznych’.

Sytuacja wygląda źle nawet w sektorze finansowym, gdzie 42 proc. podmiotów nie potrafi ocenić gotowości swoich zasobów. Problemem są też ludzie. Według danych Rzeczpospolitej Cyfrowej, dostęp do wykwalifikowanej kadry IT zdolnej utrzymać systemy AI posiada zaledwie co czwarta firma w kraju.

Ewolucja zamiast rewolucji

Obecnie większość polskich przedsiębiorstw oscyluje wokół trzeciego stopnia w pięciostopniowej skali dojrzałości. AI służy głównie do punktowej optymalizacji – przyspieszania rutynowych zadań czy analizy prostych zbiorów. Jedynie co dziesiąta firma odważyła się na całkowitą zmianę modelu biznesowego.

Przyszłość wdrożeń zależy od zdolności menedżerów do budowania fundamentów: od czyszczenia tabel w Excelu po realne szkolenia kadry. Bez tego polskie projekty pozostaną jedynie kosmetycznymi poprawkami w cieniu niespełnionych obietnic o wielkim skoku technologicznym.