Nowa era efektywności w AI: firmy kładą nacisk na rzeczywisty zwrot z inwestycji

Na całym świecie firmy zainwestowały od 30 do 40 miliardów dolarów w generatywną sztuczną inteligencję, jednak aż 95 procent tych wdrożeń nie przyniosło wymiernych zwrotów - wynika z raportu MIT „The GenAI Divide”. Mimo to na rynku zachodzi cicha rewolucja: nowa generacja modeli jest nawet dwadzieścia razy tańsza pod względem kosztów obliczeń, a przedsiębiorstwa zaczynają przechodzić z myślenia „im więcej, tym lepiej” do twardych pytań o opłacalność. Rok temu w oczach wielu osób z branży liczyła się głównie skala, a to, kto zużył więcej tokenów. Obecnie kluczowy jest rachunek. Czy to oznacza koniec najbardziej rozrzutnej fazy wdrażania AI w biznesie? O tym mówi dr Dominik Skowroński z Wydziału Zarządzania Uniwersytetu Łódzkiego.

Od zachwytu do rachunku ekonomicznego

Przez ostatnie dwa lata rynek funkcjonował w myśleniu określanym przez analityków mianem „tokenmaxxingu”, czyli zasady, że im więcej danych, mocy obliczeniowej i zapytań, tym lepiej. Budżety były wydawane bez opamiętania, ponieważ nikt nie chciał zostać w tyle. Latem 2026 roku sytuacja uległa zmianie, gdy liderzy biznesu przestali inwestować bez konkretnego obrazu zwrotu, a dostawcy dużych modeli, którzy wcześniej byli symbolem nieograniczonego wzrostu, zaczęli się przygotowywać do wejścia na giełdę.

To klasyczny moment dojrzałości technologii. Najpierw mamy fascynację, potem następuje szaleństwo inwestycyjne, a na końcu przychodzi czas na chłodną weryfikację. Podobne przejście miały internet i bańka dotcomów na początku wieku. AI obecnie wkracza w etap „pokaż mi liczby”.

95 procent, które znika bez śladu

Wspomniany raport MIT to najzimniejszy prysznic minionych miesięcy. Badacze przeanalizowali 300 wdrożeń, przeprowadzili 150 wywiadów z liderami oraz ankietę wśród 350 pracowników. Wniosek? Zaledwie nieliczne projekty realnie wpłynęły na wyniki finansowe firm. Reszta ugrzęzła gdzieś pomiędzy efektownymi prezentacjami a codziennym wykorzystywaniem narzędzi.

Interesujące jest to, że przyczyna nie tkwiła w niewłaściwej technologii. Firmy zazwyczaj kierowały fundusze tam, gdzie AI może przynieść wartość, czyli do działów marketingu i sprzedaży. Z drugiej strony, jak pokazują badania, największy zwrot przyniosła mało spektakularna automatyzacja zaplecza. Okazało się też, że rozwiązania nabywane od wyspecjalizowanych dostawców przynosiły sukces w około dwóch trzecich przypadków, natomiast te budowane wewnętrznie były skuteczne zaledwie w jednej trzeciej. Innymi słowy, problem nie leżał w technologii, ale w metodzie jej wdrożenia.

Rewolucja taniości

Na rynku ma miejsce kolejny dramat: znaczący spadek cen. Nowe modele, głównie z Azji, oferują jakość porównywalną z liderami przy znacznie niższych kosztach. Model MiniMax M3, zaprezentowany na przełomie maja i czerwca 2026 roku, dzięki nowej architekturze potrafi obniżyć koszty obliczeń nawet dwudziestokrotnie w kontekście długoterminowym, a jego cena zaczyna się od kilku dziesiątek centów za milion tokenów.

Dla firm to zmiana zasad gry. Jeszcze niedawno zaawansowana AI była jak taksówka na lotnisku - komfortowa, ale kosztowna w codziennym użytkowaniu. Obecnie staje się raczej komunikacyjnym biletem miejskim, tani i ogólnodostępnym dla każdego.

Dlaczego 40 procent projektów trafi do kosza

Od 2025 roku modne stały się agenci AI, czyli systemy, które nie tylko odpowiadają, lecz także samodzielnie wykonują zadania. Jednak pojawia się ostrzeżenie, które powinno budzić niepokój w zarządach. Firma analityczna Gartner przewiduje, że do końca 2027 roku ponad 40 procent projektów opartych na agentach AI zostanie anulowanych z powodu rosnących kosztów i niewystarczającej wartości biznesowej.

To wyrok na inwestycje napędzane modą, a nie rzeczywistą potrzebą. Wiele firm buduje agenta AI niczym kupuje nowoczesny sprzęt do siłowni – z entuzjazmem, który znika po kilku tygodniach. Największe ryzyko obecnie polega na tym, że AI zawiedzie nie technicznie, lecz że zostanie wdrożona bez przemyślanej koncepcji biznesowej.

Nie narzędzie, lecz sposób pracy

Z perspektywy organizacji wypływa jeden kluczowy wniosek - nie przewagę zdobędą te firmy, które dysponują największą ilością narzędzi, ale te, które potrafią przekształcić sposób pracy. Sztuczna inteligencja nie zastępuje strategii, lecz bezlitośnie ujawnia jej jakość. W miejscach, gdzie procesy są chaotyczne, AI wzmocni ten chaos. W obszarach z dobrze przemyślanymi procesami AI ma szansę je wzmocnić.

Dlatego firmy powinny dziś zadać sobie mniej efektowne, ale istotniejsze pytania niż „który model wybrać”. Który konkretny proces chcemy ulepszyć i jak będziemy mierzyć efekty? Czy nasi pracownicy są w stanie realnie korzystać z tych narzędzi na co dzień, czy tylko znają je z prezentacji? Ponieważ samo szkolenie z AI nie wystarczy, jeśli po jego zakończeniu ludzie wracają do starych nawyków. Kompetencje AI stają się nieodłącznym elementem podstawowej sprawczości zawodowej, równie oczywistym, jak umiejętność obsługi komputera.

Dojrzałość zamiast gorączki

Koniec „ery przepalania” to pozytywna wiadomość. Oznacza, że sztuczna inteligencja przestaje być tylko tematem przekonywujących slajdów na konferencjach, a zaczyna być narzędziem, które musi być opłacalne. Wygląda na to, że nie wygra ten, kto wyda najwięcej, ale ten, kto najlepiej połączy technologię z kompetencjami ludzi zdolnych do jej efektywnego wykorzystywania.