95 proc. dużych firm na świecie ma strategię AI, ale tylko 8 proc. osiąga realny zwrot z inwestycji

Z raportu KPMG International „Global AI Pulse Q1 2026” wynika, że największym wyzwaniem nie jest już dostęp do narzędzi AI, lecz integracja technologii z procesami biznesowymi, strukturą organizacyjną i sposobem podejmowania decyzji. Polska nie jest wyjątkiem od tej tendencji – eksperci KPMG obserwują ten sam schemat u rodzimych klientów.

Raport „Global AI Pulse Q1 2026” inauguruje cykliczne badanie KPMG International mierzące poziom dojrzałości organizacji w zakresie wykorzystania sztucznej inteligencji. Analiza pokazuje podział między organizacjami, które potrafią przełożyć inwestycje w AI na trwałą wartość biznesową, a firmami, które mimo rosnących budżetów nadal nie osiągają skalowalnych efektów.

Skala wdrożeń nie gwarantuje sukcesu

Z badania KPMG wynika, że niemal cztery na dziesięć organizacji znajduje się już na etapie szerokiego wdrażania AI, jednak większość z nich nadal nie osiąga wymiernych rezultatów biznesowych. Problemem nie jest brak ambicji ani ograniczony dostęp do technologii, lecz sposób wdrażania AI.

Firmy najczęściej nakładają nowe rozwiązania na istniejące struktury organizacyjne, zamiast modyfikować model operacyjny. Tymczasem podmioty uznane za liderów AI koncentrują się na budowie zintegrowanych systemów, które łączą dane, procesy i decyzje w skali całego przedsiębiorstwa.

Dane z raportu „Global AI Pulse Q1 2026” pokazują, że liczba pilotaży nie jest miarą sukcesu. W Polsce obserwujemy szybki wzrost zainteresowania AI – firmy intensywnie eksperymentują z generatywną AI, automatyzacją procesów i asystentami językowymi. Wiele z tych inicjatyw przynosi bardzo dobre wyniki na poziomie pojedynczych procesów. Wyzwanie pojawia się jednak w momencie skalowania.

- 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. To wymaga zmian w obszarach takich jak governance, systemy motywacyjne czy podział odpowiedzialności – komentuje Leszek Ortyński, Dyrektor, Lider ds. AI i Data Science w KPMG w Polsce.

Governance i bezpieczeństwo stają się warunkiem skalowania AI

Raport KPMG pokazuje również, że trzy czwarte badanych menedżerów wskazuje kwestie bezpieczeństwa i ryzyka jako jedne z głównych barier dalszego rozwoju AI. Najczęściej wymieniane wyzwania dotyczą ochrony prywatności danych i cyberbezpieczeństwa (po 42% wskazań), jakości danych (34%) oraz niepewności regulacyjnej (31%).

Organizacje osiągające najwyższą dojrzałość AI traktują jednak governance nie jako element ograniczający innowacje, lecz jako fundament umożliwiający skalowanie technologii. Firmy, które integrują zarządzanie ryzykiem bezpośrednio z architekturą systemów AI, szybciej osiągają kontrolę nad wdrożeniami i lepiej wykorzystują potencjał nowych rozwiązań.

Polskie firmy mają solidne fundamenty: silne kompetencje technologiczne i pragmatyczne podejście do inwestycji. Dodatkowo rosnąca presja regulacyjna w Unii Europejskiej – w szczególności AI Act oraz regulacje takie jak DORA w sektorze finansowym – wymusza budowę governance równolegle z wdrożeniami. Jak pokazuje raport, tworzenie struktur governance pozwala jasno określić zasady odpowiedzialności, kontroli i nadzoru, a tym samym wspiera efektywne skalowanie AI. Największym wyzwaniem pozostaje jednak fragmentaryczność danych oraz starsze, często rozproszone systemy IT, które utrudniają skalowanie AI w całej organizacji.

- Kluczowa rekomendacja jest prosta – sukces AI należy mierzyć wpływem na wyniki biznesowe, a nie liczbą wdrożonych narzędzi. Równie istotne jest zrozumienie, że governance i kompetencje pracowników są fundamentem, nie dodatkiem. To właśnie te obszary zadecydują o trwałej przewadze konkurencyjnej – dodaje Leszek Ortyński, Dyrektor, Lider ds. AI i Data Science w KPMG w Polsce.

Kompetencje pracowników pozostają najsłabszym ogniwem 

Jednym z najbardziej niepokojących wniosków płynących z raportu jest niski poziom gotowości pracowników do funkcjonowania w środowisku opartym na AI. Tylko 22% respondentów deklaruje wysoką pewność, że ich pracownicy są w stanie sprostać wymaganiom środowiska opartego na AI.

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

Różne sektory, różne tempo dojrzewania AI

Najbardziej zaawansowanym sektorem pod względem wykorzystania AI pozostaje sektor TMT (Technologia, Media i Telekomunikacja). Organizacje z tego obszaru coraz częściej budują architektury AI-natywne, integrując systemy wieloagentowe z kluczowymi procesami biznesowymi.

Sektor finansowy rozwija AI bardziej ostrożnie ze względu na wysokie wymogi regulacyjne i compliance, koncentrując się na modelach governance wspierających wdrożenia. Handel i dobra konsumenckie skupiają się przede wszystkim na wykorzystaniu AI w sprzedaży, marketingu i zarządzaniu doświadczeniem klienta, natomiast sektor ochrony zdrowia mierzy się głównie z wyzwaniami dotyczącymi zaufania, odpowiedzialności i ryzyka klinicznego.

Pełna treść raportu dostępna jest na stronie: Global AI Pulse Q1 2026
_________________

O raporcie

„Global AI Pulse Q1 2026” to pierwsza edycja cyklicznego badania KPMG International poświęconego poziomowi zaawansowania wykorzystania sztucznej inteligencji w globalnym biznesie. Badanie realizowane jest kwartalnie i analizuje przejście organizacji od pojedynczych wdrożeń do skoordynowanego zarządzania AI na poziomie całego przedsiębiorstwa. Badanie przeprowadzono metodą ankiety online w okresie od 19 lutego do 17 marca 2026 r. Próba objęła 2110 członków kadry zarządzającej i menedżerów wyższego szczebla z organizacji o rocznych przychodach przekraczających 100 mln USD. Respondenci reprezentowali 20 krajów i osiem sektorów gospodarki, w tym technologię, usługi finansowe, produkcję, handel i dobra konsumenckie, ochronę zdrowia, energetykę oraz nieruchomości i budownictwo.