Tylko 13% firm widzi realny zwrot z inwestycji w AI – Gartner

Zdecydowana większość firm wciąż nie potrafi przełożyć wydatków na AI na realne korzyści biznesowe. Jak wynika z nowego badania Gartnera, tylko 13 procent respondentów zgłasza znaczące lub transformacyjne zwroty z inwestycji w sztuczną inteligencję. Wyniki ankiety, w której wzięło udział 2002 dyrektorów ds. IT i innych liderów technologicznych, zaprezentowano podczas Gartner IT Symposium w Orlando.

Dane ujawniają głęboki rozdźwięk między oczekiwaniami wobec AI a tym, co firmy faktycznie osiągają. Mimo to apetyt na dalsze inwestycje w technologię pozostaje wysoki, co stawia pod znakiem zapytania, czy obecny model wdrażania AI w przedsiębiorstwach jest zrównoważony.

Kluczowe wnioski

• Tylko 13 procent ankietowanych firm odnotowuje duże lub transformacyjne zwroty z inwestycji w AI.
• 58 procent dyrektorów ds. IT ma za zadanie generować oszczędności dzięki AI, ale 51 procent spodziewa się, że AI podniesie całkowite koszty utrzymania infrastruktury technologicznej.
• 44 procent CEO ma problem z wykazaniem interesariuszom finansowych korzyści płynących z wdrożenia AI.
• Mimo niepewnych zwrotów 75 procent CEO planuje zwiększyć wydatki na technologię.
• Analityczka Gartnera Alicia Mullery mówi o rosnącej przepaści między „wyścigiem innowacji” prowadzonym przez dostawców a „wyścigiem o wyniki”, który muszą wygrać firmy.

Rozdźwięk między obietnicami a rachunkiem zysków i strat

Badanie Gartnera pokazuje, że presja na mierzalne efekty AI jest ogromna, ale rzadko spełniana. Ponad połowa CIO ma formalny mandat do redukcji kosztów dzięki wdrożeniom AI, jednocześnie podobna część z nich zakłada, że technologia ta w praktyce podniesie, a nie obniży, łączne wydatki na stos technologiczny. To sprzeczność, która według Gartnera wynika z różnicy między tym, co obiecują dostawcy rozwiązań AI, a tym, co realnie da się osiągnąć w organizacjach.

Alicia Mullery z Gartnera opisuje to zjawisko jako napięcie między „wyścigiem innowacji”, w którym uczestniczą producenci narzędzi AI prześcigający się w premierach kolejnych funkcji i modeli, a „wyścigiem o wyniki”, czyli realną potrzebą firm, by wdrożenia przynosiły konkretną wartość biznesową. Problem w tym, że te dwa wyścigi toczą się na różnych torach – tempo innowacji technologicznej nie przekłada się automatycznie na tempo generowania zwrotu z inwestycji.

Dodatkowym symptomem tego rozdźwięku jest fakt, że niemal połowa dyrektorów generalnych nie potrafi jasno przedstawić interesariuszom finansowych efektów działań związanych z AI. To istotny sygnał dla rad nadzorczych i inwestorów, którzy coraz częściej domagają się twardych dowodów na to, że miliardowe nakłady na sztuczną inteligencję faktycznie się zwracają – temat ten pojawia się też w kontekście szerszej dyskusji o kosztach i zadłużeniu związanym z budową infrastruktury AI.

Co odróżnia firmy, które odnoszą sukces

Gartner wskazuje, że organizacje osiągające realne korzyści z AI charakteryzują się konkretnym podejściem do zarządzania portfelem projektów. Kluczowa różnica polega na gotowości do podejmowania trudnych decyzji na wczesnym etapie – te firmy świadomie wybierają, które inicjatywy warto kontynuować, a które należy zamknąć, nawet jeśli dane rozwiązanie jest już wdrożone i działa w produkcji.

To podejście wymaga odejścia od logiki „im więcej projektów AI, tym lepiej” na rzecz selektywności i gotowości do przyznania się do błędu, zanim zainwestowane środki jeszcze bardziej się rozrosną. Skuteczne firmy nie czekają biernie na efekty – aktywnie weryfikują założenia biznesowe swoich wdrożeń, podobnie jak podkreśla to Celonis w kontekście znaczenia kontekstu biznesowego dla enterprise AI.

Drugim wyróżnikiem liderów jest proaktywne planowanie tego, jak agenci AI zmienią role zawodowe w organizacji. Zamiast reagować na zmiany w strukturze zatrudnienia po fakcie, te firmy z wyprzedzeniem projektują, które zadania i stanowiska zostaną przekształcone przez automatyzację opartą na agentach AI, co pozwala im lepiej zarządzać transformacją kadrową zamiast być przez nią zaskoczonym.

Nie wszyscy się spieszą z oceną wyników

Nie wszyscy liderzy branży podzielają niecierpliwość wynikającą z presji na szybkie wyniki. Vlad Kliatchko, CEO Bloomberga, uważa, że obecnie po prostu za wcześnie, by mierzyć ekonomiczny zwrot z AI. Jego firma inwestuje w tę technologię, ponieważ wierzy, że to właściwy moment na takie działania – niezależnie od tego, czy zwrot da się już policzyć.

To stanowisko pokazuje, że wśród liderów technologicznych nie ma jednomyślności co do tego, jak szybko AI powinna zacząć się „spłacać”. Mimo to presja inwestorska i oczekiwania rynku sprawiają, że większość firm będzie musiała w kolejnych kwartałach dostarczyć bardziej przekonujące dowody na opłacalność swoich inwestycji w sztuczną inteligencję. Jednocześnie, jak pokazuje raport Gartnera, 75 procent CEO deklaruje zwiększenie wydatków na technologię mimo braku pewności co do zwrotu – co sugeruje, że strategiczne znaczenie AI przeważa na razie nad brakiem twardych dowodów finansowych.

Badanie Gartnera rysuje obraz branży balansującej między entuzjazmem a realizmem: inwestycje w AI rosną, ale dowody na ich opłacalność wciąż są rzadkością, a presja na pokazanie konkretnych wyników będzie się nasilać.