95% dużych firm ma już strategię AI, ale tylko 8% ma zwrot z inwestycji

Raport KPMG Global AI Pulse Q1 2026 pokazuje, że 95% dużych firm ma strategię AI, ale tylko 8% osiąga realny zwrot z inwestycji. Problemem jest skalowanie, governance i kompetencje pracowników.

Ta luka mówi więcej o rynku niż same deklaracje o wdrażaniu nowych narzędzi. Firmy kupują rozwiązania AI, testują generatywną sztuczną inteligencję, automatyzują wybrane procesy, budują asystentów językowych. Problem zaczyna się wtedy, gdy pilotaż trzeba zmienić w trwały model działania.

Sztuczna inteligencja w firmie wymaga czegoś więcej niż narzędzi

Raport KPMG pokazuje, że niemal cztery na dziesięć organizacji znajduje się już na etapie szerokiego wdrażania AI. Skala wdrożeń nie przekłada się jednak automatycznie na wyniki. Największym wyzwaniem nie jest dziś dostęp do technologii, lecz jej integracja z procesami biznesowymi, strukturą organizacyjną i sposobem podejmowania decyzji.

W praktyce oznacza to, że wiele firm dokłada AI do istniejących procedur. Pracownicy mają działać szybciej, raporty mają powstawać sprawniej, obsługa klienta ma być tańsza. Takie podejście może poprawić pojedynczy proces, ale rzadko zmienia wynik całej organizacji.

KPMG wskazuje, że liderzy AI działają inaczej. Nie traktują sztucznej inteligencji jako dodatku do obecnego modelu pracy. Budują systemy łączące dane, decyzje i procesy w skali całego przedsiębiorstwa.

Strategia AI w firmie nie wystarczy, jeśli organizacja działa po staremu

Z perspektywy marketerów, e-commerce i właścicieli firm najważniejszy wniosek jest prosty: sama strategia AI nie jest jeszcze przewagą konkurencyjną. Strategię ma niemal każdy duży gracz. Różnica pojawia się dopiero tam, gdzie AI zmienia sposób pracy działów sprzedaży, marketingu, obsługi klienta, finansów i IT.

KPMG zwraca uwagę, że tylko 11% firm można uznać za liderów AI zdolnych do skutecznego skalowania tej technologii w całej organizacji. Reszta rynku nadal szuka odpowiedzi na pytanie, jak przejść od testów do powtarzalnych efektów.

Dla działów marketingu oznacza to szczególnie trudny moment. Narzędzia AI są już dostępne niemal od ręki. Mogą pisać szkice tekstów, segmentować odbiorców, analizować dane kampanii, wspierać obsługę klienta, personalizować komunikację i przyspieszać pracę kreatywną. Problemem staje się jakość danych, odpowiedzialność za decyzje, kontrola ryzyka oraz umiejętność połączenia działań marketingowych z celami całej firmy.

Wdrożenie AI powinno być mierzone wynikiem, a nie liczbą projektów

Leszek Ortyński, dyrektor, lider ds. AI i data science w KPMG w Polsce, zwraca uwagę, że liczba pilotaży nie jest miarą sukcesu. Według niego polskie firmy szybko interesują się AI, zwłaszcza generatywną sztuczną inteligencją, automatyzacją procesów i asystentami językowymi. Wiele takich inicjatyw przynosi dobre wyniki w pojedynczych obszarach, ale trudność pojawia się przy skalowaniu.

W komunikacie prasowym KPMG Ortyński komentuje:

„W praktyce doradczej widać ten sam schemat, który raport identyfikuje globalnie: sztuczna inteligencja jest dokładana do istniejących struktur, zamiast prowadzić do ich przebudowy. Organizacje próbują wykorzystywać AI, by robić to samo, co dotychczas, tylko szybciej i taniej. Tymczasem realna wartość pojawia się jako rezultat przeprojektowania sposobu podejmowania decyzji, lepszej koordynacji procesów między działami oraz budowy modelu pracy opartego na współpracy ludzi i AI”.

Oszczędność czasu może być pierwszym efektem wdrożenia. Trwała wartość pojawia się dopiero wtedy, gdy firma zmienia proces, a nie tylko przyspiesza jego starą wersję.

Governance AI staje się warunkiem skalowania

Raport KPMG pokazuje także rosnące znaczenie bezpieczeństwa, ryzyka i governance AI. Trzy czwarte badanych menedżerów wskazuje kwestie bezpieczeństwa i ryzyka jako jedne z głównych barier dalszego rozwoju sztucznej inteligencji. Najczęściej wymieniane wyzwania to ochrona prywatności danych i cyberbezpieczeństwo - po 42% wskazań. Kolejne problemy to jakość danych, wskazana przez 34% respondentów, oraz niepewność regulacyjna, na którą zwraca uwagę 31% badanych.

Dla firm działających w Unii Europejskiej znaczenie tych obszarów będzie rosło. AI Act, regulacje dotyczące danych, cyberbezpieczeństwa i odpowiedzialności za systemy automatyzujące decyzje sprawiają, że wdrożenia AI nie mogą być prowadzone wyłącznie przez działy technologiczne.

Governance AI obejmuje zasady odpowiedzialności, nadzoru, kontroli danych, oceny ryzyka i sposobu używania modeli przez pracowników. W firmach marketingowych i e-commerce może dotyczyć m.in. personalizacji ofert, scoringu klientów, automatycznego tworzenia treści, rekomendacji produktowych, chatbotów oraz analityki sprzedażowej.

Kompetencje pracowników są słabym punktem wdrożeń AI

Jednym z najbardziej praktycznych wniosków z raportu jest niski poziom gotowości pracowników do pracy w środowisku opartym na AI. Tylko 22% respondentów deklaruje wysoką pewność, że ich zespoły są w stanie sprostać wymaganiom takiego modelu działania.

Jednocześnie firmy przekonane o gotowości swoich pracowników niemal czterokrotnie częściej osiągają mierzalne efekty biznesowe niż organizacje, które widzą braki kompetencyjne.

To oznacza, że szkolenia z AI nie powinny ograniczać się do instrukcji obsługi narzędzi. Pracownicy muszą rozumieć, kiedy można zaufać wynikowi modelu, kiedy trzeba go zweryfikować, jakie dane wolno wprowadzać do systemu, kto odpowiada za decyzję oraz w jakich procesach człowiek powinien zachować kontrolę.

AI w marketingu, finansach i technologii rozwija się w różnym tempie

KPMG wskazuje, że najbardziej zaawansowanym sektorem pod względem wykorzystania AI pozostaje TMT, czyli technologie, media i telekomunikacja. Firmy z tego obszaru coraz częściej budują architektury AI-natywne i łączą systemy wieloagentowe z kluczowymi procesami biznesowymi.

Sektor finansowy rozwija AI ostrożniej ze względu na wymogi regulacyjne i compliance. Handel oraz dobra konsumenckie koncentrują się przede wszystkim na sprzedaży, marketingu i zarządzaniu doświadczeniem klienta. Ochrona zdrowia mierzy się natomiast z wyzwaniami dotyczącymi zaufania, odpowiedzialności i ryzyka klinicznego.

Dla marketerów ta mapa sektorowa jest użyteczna. Pokazuje, że AI w sprzedaży i komunikacji z klientem będzie rozwijać się szybko, ale jego skuteczność zależy od jakości danych, integracji systemów i jasnych reguł odpowiedzialności.

Polskie firmy mają według KPMG solidne fundamenty: kompetencje technologiczne i pragmatyczne podejście do inwestycji. Barierą pozostają jednak rozproszone dane, starsze systemy IT i fragmentaryczne wdrożenia.

Dla małych i średnich przedsiębiorstw raport ma też jedno istotne ograniczenie. Badanie objęło duże organizacje o przychodach przekraczających 100 mln USD, więc jego wyników nie należy mechanicznie przenosić na cały rynek. Wnioski dotyczące procesu wdrożenia są jednak przydatne również dla mniejszych firm: AI trzeba mierzyć wynikiem biznesowym, a nie liczbą uruchomionych narzędzi.

Kilka pytań, które warto zadać przed kolejnym wdrożeniem AI:

• Czy AI rozwiązuje konkretny problem biznesowy?
• Czy firma ma dane wystarczającej jakości?
• Kto odpowiada za decyzje wspierane przez algorytm?
• Czy pracownicy potrafią korzystać z narzędzia bez ryzyka dla danych i klientów?
• Czy wdrożenie da się powtórzyć w innych procesach?

Bez odpowiedzi sztuczna inteligencja łatwo staje się kolejnym kosztem technologicznym. Z nimi może stać się narzędziem przebudowy firmy.

Sztuczna inteligencja w firmie - najważniejsze dane z raportu KPMG

• 95% dużych firm na świecie ma strategię AI.
• Ponad dwie trzecie organizacji deklaruje, że AI dostarcza mierzalną wartość biznesową.
• Tylko 8% firm osiągnęło realny zwrot z inwestycji w AI.
• Jedynie 11% organizacji można uznać za liderów AI zdolnych do skutecznego skalowania technologii.
• Trzy czwarte menedżerów wskazuje bezpieczeństwo i ryzyko jako główne bariery rozwoju AI.
• 42% badanych wymienia ochronę prywatności danych jako wyzwanie.
• 42% wskazuje cyberbezpieczeństwo.
• 34% zwraca uwagę na jakość danych.
• 31% wskazuje niepewność regulacyjną.
• Tylko 22% respondentów ma wysoką pewność, że ich pracownicy są gotowi do pracy w środowisku opartym na AI.

AI w firmie wchodzi w etap trudniejszy niż eksperymenty

Pierwsza fala wdrożeń AI była zbudowana na ciekawości, presji rynku i obietnicy automatyzacji. Druga będzie wymagała znacznie więcej: porządku w danych, kompetencji pracowników, odpowiedzialności menedżerów i przebudowy procesów.

Raport KPMG pokazuje, że przewaga nie należy już do firm, które po prostu „mają AI”. Takich organizacji jest coraz więcej. Różnica powstaje tam, gdzie sztuczna inteligencja zostaje wpisana w sposób podejmowania decyzji, obsługi klienta, planowania kampanii, zarządzania sprzedażą i mierzenia efektów.

Dla polskich firm to dobry moment na chłodną korektę strategii. Mniej zachwytu nad samym narzędziem. Więcej pytań o wynik, odpowiedzialność i skalę.

Źródło:

informacja prasowa KPMG z 19 maja 2026 roku, raport „Global AI Pulse Q1 2026”.

Pobierz ebook "Wielki ranking agencji marketingowych 2026 roku i e-book o trendach w promocji w sieci"