Firmy wydają coraz więcej na AI w sprzedaży. Dlaczego większość nie widzi efektów?

Sztuczna inteligencja sprawia dziś wrażenie technologii powszechnie dostępnej i gotowej do wykorzystania niemal w każdej firmie. Dane pokazują jednak, że realne wdrożenia wciąż nie są standardem. Według Polskiego Instytutu Ekonomicznego z rozwiązań AI korzysta do 16% firm w Polsce. Jednocześnie 77% przedsiębiorstw, które jeszcze ich nie wdrożyły, nie planuje tego robić, dopóki nie będzie to konieczne. Najmocniej w AI inwestują dziś duże i średnie organizacje. Z badania EY „Jak polskie firmy wdrażają AI” wynika, że 34% z nich zakończyło już pierwsze wdrożenia. Aż 77% planuje zwiększyć wydatki na sztuczną inteligencję w ciągu kolejnych 18 miesięcy, a jedna trzecia zapowiada znaczący wzrost budżetów.

Najpierw narzędzie, później strategia

Problem nie leży wyłącznie w wysokości wydatków, lecz w sposobie podejmowania decyzji o wdrożeniach. Polski Instytut Ekonomiczny zwraca uwagę, że korzystanie z AI w firmach ma często charakter oddolny. Inicjatywa wychodzi od pracowników testujących ogólnodostępne narzędzia, a nie z jasno określonego planu zarządu. Jak podkreślają eksperci PIE, faktyczne stosowanie AI w organizacjach nie zawsze wynika z ich strategii. Technologia pojawia się więc w firmie wcześniej niż odpowiedź na pytanie, jaki konkretny problem ma rozwiązać i według jakich kryteriów będzie oceniany efekt wdrożenia. Widać to również w barierach inwestycyjnych. Wśród firm, które nie korzystają z AI, co piąta wskazuje koszty jako główną przeszkodę. Wśród organizacji, które już przeprowadziły wdrożenia, ten odsetek jest niemal dwukrotnie niższy. Koszt przestaje więc odstraszać, zanim firma zyska pewność, jakiego rezultatu oczekuje. 

Duże organizacje częściej obawiają się bezpieczeństwa danych i trudności technologicznych. Według EY pierwszą z tych barier wskazuje 39% badanych, a drugą 34%. Jedynie 23% wymienia jako ryzyko jakość rezultatów. Pokazuje to, że wiele firm koncentruje się na tym, czy technologię da się wdrożyć, zamiast najpierw odpowiedzieć sobie na pytanie, czy usprawni ona istniejący proces.

W sprzedaży B2B dobrze widać to na przykładzie narzędzi do masowego outreachu. AI umożliwia dziś wygenerowanie tysięcy wiadomości i kontaktów w bardzo krótkim czasie. Jeżeli jednak firma nie wie, do kogo, kiedy i z jakiego powodu powinna się odezwać, automatyzacja jedynie zwiększa skalę problemu.

- Firmy wdrażają AI, żeby rozwiązać problem skali, a nie zauważają, że ich prawdziwym problemem jest trafność. Technologia może wygenerować tysiące wiadomości w kilka minut, ale nadal nie odpowiada na najważniejsze pytanie, dlaczego ten klient miałby chcieć rozmawiać właśnie dzisiaj? Jeśli tego nie wiemy, automatyzujemy jedynie zgadywanie. - wskazuje Cezary Reszel, współzałożyciel warszawskiej spółki ZYNT.

Dlaczego AI nie dowozi wyników

Globalne dane pokazują, że nawet duży budżet nie zagwarantuje efektów, jeżeli za wdrożeniem nie stoi spójna strategia. MIT NANDA w raporcie „State of AI in Business 2025” przeanalizował ponad 300 wdrożeń. Z badania wynika, że 95% pilotaży z wykorzystaniem generatywnej AI nie przyniosło mierzalnego zwrotu z inwestycji. Co istotne, ponad połowa budżetów na AI trafia do sprzedaży i marketingu, mimo że największe efekty firmy osiągają obecnie w obszarze back office. To pokazuje skalę oczekiwań wobec automatyzacji sprzedaży, ale również ryzyko wynikające z inwestowania w technologię bez przebudowy procesów, które ma wspierać.

Salesforce w raporcie „State of Sales 2026”, opartym na badaniu ponad 4 tys. przedstawicieli sprzedaży, wskazuje jedną z kluczowych przyczyn tego problemu. Ponad połowa liderów sprzedaży korzystających z AI przyznaje, że niezintegrowane systemy spowalniają wdrożenia. Aż 74% zespołów musi natomiast najpierw wyczyścić dane, zanim sztuczna inteligencja może zacząć działać skutecznie. Z kolei Gartner prognozuje, że do końca 2027 roku ponad 40% projektów wykorzystujących agentów AI zostanie anulowanych z powodu wysokich kosztów i niejasnej wartości biznesowej. Problem nie kończy się jednak na poziomie systemów i budżetów. Jego konsekwencje bezpośrednio odczuwają handlowcy.

- Sprzedawca dostaje dziś więcej leadów niż kiedykolwiek, ale coraz mniej z nich prowadzi do realnej rozmowy. Każdego dnia musi przeglądać dziesiątki automatycznie wygenerowanych kontaktów, żeby znaleźć kilka, które faktycznie mają znaczenie. AI miało zdjąć część pracy z jego barków, a w wielu przypadkach stworzyło zupełnie nową kategorię zadań - zauważa Reszel, współzałożyciel Zynt.

Skoro automatyzacja wolumenu pogłębia problem, pytanie brzmi, co system AI powinien robić zamiast tego. W optymalizacji nie chodzi jedynie o szybsze dotarcie do większej liczby osób, ale o dostarczenie handlowcowi jednej rzeczy - powodu, dla którego akurat teraz warto odezwać się do konkretnego klienta. To odwraca logikę narzędzia, z maszyny do produkowania kontaktów na maszynę do filtrowania sygnałów, które faktycznie coś znaczą. Różnica jest zasadnicza, pierwszy model zwiększa liczbę wysłanych wiadomości, drugi liczbę rozmów, które realnie mogą do czegoś doprowadzić.

Najpierw proces. Potem AI

Wykorzystanie AI może zwiększyć sprzedaż, ale tylko pod jednym warunkiem - technologia musi być elementem strategii, a nie jej substytutem. Dlatego skuteczne wdrożenie zaczyna się jeszcze przed wyborem konkretnego narzędzia. Firma powinna uporządkować dane, jasno określić kryteria kwalifikacji leadów i zdefiniować, w których momentach AI ma wspierać handlowca.

Równie ważne jest odpowiednie dopasowanie rozwiązania do specyfiki firmy, jej oferty i procesu sprzedażowego. Sam algorytm nie wystarczy, jeśli nie rozumie, jakie sygnały są istotne dla konkretnego zespołu i co rzeczywiście oznacza wartościową szansę sprzedażową. Dlatego AI powinno działać jak copilot, a nie autopilot - skracać research, porządkować informacje i dostarczać kontekst, pozostawiając człowiekowi ocenę sytuacji oraz decyzję o dalszym działaniu.

Dopiero takie połączenie technologii, dobrego onboardingu i wiedzy zespołu pozwala mierzyć realną wartość wdrożenia. Nie liczbą wygenerowanych leadów czy alertów, lecz tym, czy narzędzie prowadzi do lepszych szans sprzedażowych, większej liczby wartościowych rozmów i krótszej drogi od sygnału do kontaktu.