Pieniądze na sztuczną inteligencję płyną szerokim strumieniem, ale tylko ułamek polskich spółek potrafi przekuć pilotaże w mierzalną wartość biznesową. Jednocześnie aż 80 proc. pracowników korzysta z narzędzi GenAI na własną rękę, poza kontrolą zarządów. O pułapce wiecznych testów, budowie zespołów hybrydowych z agentami AI oraz o tym, dlaczego zakazy technologiczne przynoszą skutek odwrotny do zamierzonego, mówią Iwona Szylar, dyrektor generalna Microsoft w Polsce, oraz Michał Targiel, partner w PwC Polska.
Partnerem publikacji jest PwC
Czy polskie firmy wyróżniają się na tle regionu, jeśli chodzi o wdrożenie AI, czy wprost przeciwnie, muszą gonić konkurencję?
Michał Targiel: Polskie firmy mają duży apetyt na AI, ale wciąż uczą się przekładać eksperymenty na skalę. 75 proc. dużych firm w Polsce prowadzi już projekty AI, a 86 proc. polskich firm planuje zwiększenie budżetów na ten cel w ciągu najbliższych 12–18 miesięcy. Pieniądze więc płyną. Pytanie, czy równie szybko pojawi się wartość biznesowa.
Z naszej pracy z klientami wynika, że zakup technologii jest najłatwiejszą częścią transformacji. Trudniej połączyć ją z procesami, danymi i odpowiedzialnością za wynik. Kluczowa jest jednak adopcja — czyli to, czy pracownicy potrafią i chcą korzystać z AI w codziennej pracy. Sam dostęp do narzędzi niewystarczy. Potrzebne są kompetencje, zaangażowanie liderów i zmiana nawyków. To jak zakup bolidu: nawet najlepsza maszyna nie wygra bez przygotowanego kierowcy i zespołu.
Podobne wyzwania widzimy w całym regionie CEE. Dlatego kolejny etap wyścigu o AI nie będzie polegał na mnożeniu pilotaży. Wygrają firmy, które wybiorą projekty warte skalowania, zadbają o ich rzeczywiste wykorzystanie i zmierzą wpływ na biznes. To adopcja zamienia potencjał AI w realną wartość.
Microsoft zapowiedział 2,8 mld zł inwestycji w chmurę, AI i kompetencje w Polsce. Co z tego odczuje średnia firma bez własnego zespołu IT i budżetu na eksperymenty? Technologia wyrównuje szanse czy zwiększa przewagę największych?
Iwona Szylar: AI może wyrównywać szanse, ale nie zrobi tego sama. Jeszcze kilka lat temu dostęp do zaawansowanych technologii był przywilejem największych. Dziś próg wejścia znacznie się obniżył i firmy nie muszą ponosić kosztownych inwestycji w budowę własnych rozwiązań, żeby korzystać z mocy obliczeniowej i zabezpieczeń na światowym poziomie. Po to właśnie inwestujemy w cały ekosystem: rozbudowę infrastruktury chmurowej, AI, cyberbezpieczeństwo, kompetencje i sieć technologicznych firm partnerskich, których jest już w Polsce 8400 i 90 proc. z nich to polskie spółki.
Nasz raport „AI: czas na zwrot” przygotowany przez BGR Quantic pokazuje coś bardzo ważnego: o sukcesie nie decyduje wielkość firmy. Decyduje to, czy potrafi ona połączyć kompetencje, dane, procesy i zarządzanie. Średnia firma, która wie, jaki problem chce rozwiązać, może działać szybciej niż korporacja. Mniejsze firmy nie muszą więc czekać, aż dorównają największym pod względem budżetu czy zaplecza IT. Mogą zacząć od jednego konkretnego zastosowania AI, np. usprawnienia obsługi klienta, i sprawdzić, jakie przynosi efekty. W ten sposób mogą stopniowo budować swoją przewagę.
Tylko co trzecia duża firma z powodzeniem wdrożyła większość inicjatyw AI. Co jest problemem i na co zarządy powinny zwrócić uwagę przed zatwierdzeniem kolejnego budżetu?
Michał Targiel: Najdroższy projekt AI to często nie ten, który się nie udał, lecz ten, który świetnie wygląda na prezentacji, ale nigdy nie trafia do codziennej pracy. Z naszych doświadczeń wynika, że nie wystarczy, by AI poprawnie wykonywała zadanie w testach. Trzeba jeszcze zapewnić jej odpowiednie dane, połączyć ją z firmowymi systemami i jasno określić, kto odpowiada za wyniki. Demo działa na wybranej próbce. Gotowe rozwiązanie musi sprawdzić się w poniedziałek rano, przy pełnym obciążeniu i w nietypowych przypadkach. Kluczowe jest zarządzenie zmianą — czyli to, czy pracownicy potrafią i chcą korzystać z AI w codziennej pracy. Bez niej nawet sprawna technologia nie przyniesie oczekiwanej wartości.
Przed zatwierdzeniem budżetu zarząd powinien więc zapytać: jaki wynik biznesowy chcemy poprawić i kto za niego odpowiada? Czy mamy właściwe dane? Jak włączymy AI do procesu i przygotujemy ludzi do korzystania z niej? Po czym poznamy, że korzyści uzasadniają koszty i warto zwiększyć skalę?
Weźmy obsługę reklamacji. AI może uporządkować dokumenty, rozpoznać temat, przygotować projekt odpowiedzi i wskazać braki. Człowiek pozostaje tam, gdzie potrzebny jest osąd. Sukcesem jest jednak dopiero to, że zespół korzysta z rozwiązania, a reklamacje są obsługiwane szybciej i lepiej. Miarą sukcesu jest efekt biznesowy.
Jakie projekty i działania Microsoft prowadzi dziś w Polsce wokół AI? Gdzie widać najbardziej dojrzałe zastosowania, które mogą realnie zmienić sposób działania firm?
Iwona Szylar: Skalę upowszechnienia tej technologii w Polsce pokazuje raport „Global AI Diffusion” Microsoft: obecnie z generatywnej AI korzysta 32,3 proc. osób w wieku 15–64 lata. Polska zajęła 24. miejsce wśród 147 badanych gospodarek, osiągając taki sam poziom wykorzystania jak Niemcy czy Stany Zjednoczone. To wskaźnik korzystania z AI przez ludzi, a nie miara dojrzałości wdrożeń w firmach.
Inaczej wygląda poziom wykorzystania AI przez biznes. Według raportu Grupy Banku Światowego tylko 8 proc. polskich firm wykorzystuje AI w przynajmniej jednym procesie biznesowym. Bank Światowy podkreśla, że wzrost produktywności zależy nie tylko od dostępu do technologii, lecz przede wszystkim od zdolności firm do jej skutecznego wykorzystania, w tym kompetencji menedżerskich.
Najbardziej zaawansowane firmy przebudowują sposób działania wokół współpracy ludzi z agentami. Najwcześniej odczuje to sektor usług biznesowych, jeden z najważniejszych pracodawców w Polsce. AI może automatyzować rutynowe zadania w tym sektorze, pozwalając pracownikom skupić się na pracy wymagającej analizy, specjalistycznej wiedzy i oceny sytuacji.
Według PwC 80 proc. pracowników nie ma zgody na korzystanie z GenAI w pracy. Czy zakazy mają jeszcze sens? Co zrobić z danymi, które mogły trafić do publicznych narzędzi, i jak zabezpieczyć firmę przed shadow AI?
Iwona Szylar: Zakaz nie zatrzyma pracowników, którzy widzą, że AI im pomaga. Raport PwC Polska z grudnia 2025 r. pokazuje, że 80 proc. pracowników w Polsce nie ma formalnej zgody na korzystanie z GenAI, a mimo to z niej korzysta. Zakaz nie usuwa ryzyka, tylko sprawia, że firma przestaje je widzieć.
Rolą lidera jest dać ludziom bezpieczną alternatywę. Mam na myśli narzędzia klasy firmowej, w których dane pozostają pod kontrolą organizacji, oraz jasne zasady, z jakich danych korzystamy, w jakim celu i kto za to odpowiada.
Jeśli dane mogły już trafić do publicznych narzędzi, trzeba to potraktować jak każdy incydent bezpieczeństwa: ocenić, czego dotyczył, uporządkować klasyfikację informacji i przenieść pracowników do rozwiązań, co do których mamy pewność, gdzie przetwarzane są dane organizacji.
Odpowiedzialne podejście do transformacji AI wymaga spójnego działania całej organizacji na wielu poziomach – od osoby odpowiedzialnej za całość transformacji, poprzez jasno wyznaczone KPI, budżet, aż po miary zwrotu z inwestycji. Równie ważne jest ustalenie zasad bezpieczeństwa i nadzoru, szczególnie gdy do pracy włączamy agentów AI. W przypadku każdego agenta trzeba określić, kto za niego odpowiada, jakie zadania może wykonywać i do jakich danych ma dostęp. Im większą samodzielność mu powierzamy, tym ważniejsze są monitorowanie jego działań i możliwość interwencji człowieka.
Czy agenci AI zastąpią pracowników? Za dwa lata będą głównie wyręczać ludzi w rutynowych zadaniach czy zaczną zastępować całe stanowiska?
Michał Targiel: Zanim odpowiem na to pytanie, wrócę na moment do shadow AI. Firmy przede wszystkim powinny stworzyć bezpieczne środowisko korzystania z AI: jasne zasady, zatwierdzone narzędzia, odpowiednią ochronę danych i kompetencje pracowników. Co ciekawe, shadow AI może być też sygnałem, gdzie istnieje realna potrzeba automatyzacji. Jeśli pracownicy masowo sięgają po AI, żeby przyspieszyć konkretny proces, być może właśnie tam warto szukać pomysłu na oficjalne wdrożenie, np. agenta AI.
Jeśli chodzi o wpływ agentów na rynek pracy, najbardziej prawdopodobny jest moim zdaniem scenariusz zespołów hybrydowych, w których ludzie będą pracować razem z agentami AI. Nie będzie to więc prosta historia pod tytułem „agent wchodzi, człowiek wychodzi”. Agent dostaje od człowieka cel: może zebrać informacje, wykonać kilka działań i przekazać sprawę wymagającą decyzji. W finansach może wspierać zamknięcie miesiąca, w IT analizować zgłoszenia, a w zakupach przygotowywać porównanie ofert.
Prawdziwe wyzwanie zaczyna się jednak nie wtedy, gdy budujemy agenta, ale kiedy dajemy mu autonomię. Do jakich danych może mieć dostęp? Co może zrobić samodzielnie? Kiedy potrzebuje akceptacji człowieka i kto odpowiada za jego działania? Wartość pojawia się właśnie wtedy, gdy te granice są jasno określone.
PwC zostało wyróżnione przez Microsoft jako Global Advisory and Consulting Services Partner of the Year oraz EMEA Enterprise System Integrator of the Year. Co w praktyce stoi za tymi nagrodami?
Michał Targiel: Klient nie potrzebuje już firmy, która tylko uruchomi technologię. Potrzebuje partnera, który najpierw odpowie na trudniejsze pytanie: po co ją wdrażamy i jaką wartość ma przynieść biznesowi? Te nagrody są dla nas potwierdzeniem strategii rozwijanej przez PwC od wielu lat. Łączymy technologie Microsoft z wiedzą branżową, transformacją procesów, cyberbezpieczeństwem, governance i zarządzaniem zmianą. Chodzi o to, żeby przejść od inwestycji w technologię do mierzalnego efektu biznesowego.
Co ważne, sami przeszliśmy tę drogę jako Klient Zero. Przeprowadziliśmy jedną z największych transformacji technologicznych w naszej organizacji: w ramach migracji do Microsoft 365 przenieśliśmy ponad 15 petabajtów danych i ponad 500 tys. skrzynek pocztowych w 149 krajach. Przy takiej skali technologia była tylko częścią wyzwania. Równie ważne były regulacje, bezpieczeństwo, lokalne potrzeby biznesowe i adopcja nowych sposobów pracy.
Dlatego rozmawiając z klientami, przynosimy nie tylko metodologię, ale też praktyczne lekcje z transformacji, którą najpierw przeprowadziliśmy u siebie.
Gdyby mieli państwo podjąć tylko jedną decyzję dotyczącą AI w firmie w ciągu najbliższego roku, co by to było?
Iwona Szylar: Wybrałabym jeden proces, który naprawdę wpływa na wynik firmy, wyznaczyłabym jego właściciela i od pierwszego dnia mierzyłabym efekt. Tylko 11,5 proc. firm w Polsce formalnie mierzy zwrot z inwestycji w AI, a 57,3 proc. nie mierzy go wcale albo nie ma metodologii. 49 proc. pracowników deklaruje, że może wykonywać pracę, jaka jeszcze rok temu była poza zasięgiem. Ludzie są gotowi.
Michał Targiel: Wybrałbym jeden ważny proces i przebudował go od początku do końca z wykorzystaniem AI, zamiast uruchamiać kolejnych dziesięć pilotaży. Dobrym kandydatem jest proces częsty, kosztowny i oparty na dużej ilości informacji. W finansach może to być rozliczanie faktur i obsługa należności — z potencjałem ograniczenia pracy ręcznej i przyspieszenia płatności. W sprzedaży — przygotowywanie ofert i obsługa zamówień, gdzie szybkość i dokładność wpływają na wyniki. W obsłudze klienta lub IT — rozwiązywanie powtarzalnych zgłoszeń, co pozwala skrócić czas oczekiwania i obniżyć koszt obsługi.
Taki projekt pokaże, czy firma ma odpowiednie dane, właściciela biznesowego i zasady bezpieczeństwa. Kluczowa będzie jednak adopcja: czy pracownicy rzeczywiście korzystają z rozwiązania, a nowy sposób pracy przynosi mierzalne korzyści. Jeśli to się uda, organizacja zyskuje nie tylko wynik, ale też sprawdzoną podstawę do kolejnych wdrożeń.
Partnerem publikacji jest PwC
