Opublikowano: 27 września 2025 r. / Zaktualizowano: 27 września 2025 r. – Autor: Konrad Wolfenstein
Raport Unframedotyczący trendów w dziedzinie sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach: Od eksperymentu (do 2024 r.) do niezbędnego narzędzia biznesowego (od 2025 r.)
„Czas na eksperymenty minął”: Raport Unframeo trendach w dziedzinie sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach pokazuje nowy poziom dojrzałości sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach
Zaskakujący pionierzy i nowe przeszkody: kluczowe wnioski z raportu Unframedotyczącego trendów w dziedzinie sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach
Krajobraz sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach zmienił się diametralnie. To, co w 2024 roku było jeszcze dziedziną eksperymentalną, do 2025 roku przekształca się w niezbędne narzędzie biznesowe. Regulowane branże niespodziewanie przejmują inicjatywę, a tradycyjne bariery ustępują miejsca nowym wyzwaniom. Ta transformacja wyznacza punkt zwrotny w sposobie, w jaki organizacje działają, podejmują decyzje i tworzą wartość.
Przejście z poziomu wykonawczego na poziom operacyjny
Przez długi czas podejmowanie decyzji dotyczących strategii AI było wyłącznie domeną szefów. W 2024 roku o wdrożeniach AI dyskutowali wyłącznie menedżerowie dużych firm zatrudniających ponad 5000 pracowników. To ekskluzywne grono znacznie się poszerzyło. Obecnie, podczas gdy 65% decydentów w dziedzinie AI nadal zajmuje stanowiska kierownicze, coraz większa część kierowników działów i menedżerów operacyjnych uczestniczy w kształtowaniu strategii AI.
Ten rozwój sygnalizuje fundamentalną zmianę w strukturze organizacyjnej. Sztuczna inteligencja (AI) przekształca się z odgórnie narzuconej inicjatywy innowacyjnej w integralną część odpowiedzialności na wszystkich szczeblach zarządzania. Technologia ta nie jest już postrzegana jako odizolowane narzędzie, lecz jako integralna część procesów biznesowych. Ta demokratyzacja procesu decyzyjnego w zakresie AI prowadzi do szerszego zaangażowania organizacji i przyspieszenia wdrażania w różnych obszarach biznesowych.
Wpływ tej zmiany jest widoczny w praktycznym wdrażaniu projektów AI. O ile w przeszłości inicjatywy AI często powstawały w odizolowanych laboratoriach innowacji, obecnie są one opracowywane i wdrażane bezpośrednio w operacyjnych jednostkach biznesowych. Ta bliskość praktycznych zastosowań przekłada się na bardziej realistyczne oczekiwania i bardziej ukierunkowane rozwiązania.
Branże regulowane jako pionierzy rewolucji AI
Jednym z najbardziej zaskakujących zjawisk jest wiodąca rola regulowanych branż we wdrażaniu sztucznej inteligencji. Podczas gdy w 2024 roku istniał zrównoważony podział między telekomunikacją, technologią, finansami, opieką zdrowotną i produkcją, obecnie dominującą rolę we wdrażaniu sztucznej inteligencji odgrywają usługi finansowe (27%), opieka zdrowotna (21%) i ubezpieczenia (18%).
Ta zmiana przeczy powszechnemu przekonaniu, że surowe wymogi zgodności utrudniają wdrażanie sztucznej inteligencji. Zamiast tego, branże te aktywnie wykorzystują sztuczną inteligencję do zapobiegania oszustwom, modelowania ryzyka i optymalizacji opieki nad pacjentem. Wysokie stawki i surowe wymogi zgodności w tych sektorach paradoksalnie przyspieszają wdrażanie, ponieważ systemy sztucznej inteligencji oferują precyzję i identyfikowalność, które są szczególnie cenne w środowiskach regulowanych.
W sektorze finansowym sztuczna inteligencja rewolucjonizuje relacje z klientami dzięki kompleksowej analizie danych i zautomatyzowanemu monitorowaniu zgodności. Banki wykorzystują sztuczną inteligencję do realizacji procedur KYC (Know Your Customer) i monitorowania przeciwdziałania praniu pieniędzy, co nie tylko pomaga im spełniać wymogi regulacyjne, ale także zwiększa efektywność operacyjną. Automatyzacja raportowania dla inwestorów znacznie przyspiesza procesy i ogranicza ryzyko błędów ludzkich.
Opieka zdrowotna wykorzystuje sztuczną inteligencję do ujednoliconego odkrywania wiedzy w zakresie treści naukowych, regulacyjnych i komercyjnych. Inteligentne zarządzanie terenem i opieką medyczną optymalizuje opiekę nad pacjentem, a zautomatyzowane planowanie biznesowe i generowanie ofert usprawniają procesy administracyjne. Te aplikacje pokazują, jak sztuczna inteligencja nie tylko zapewnia zgodność z przepisami w silnie regulowanych środowiskach, ale także aktywnie przyczynia się do poprawy jakości usług.
Firmy ubezpieczeniowe coraz chętniej sięgają po zautomatyzowane przetwarzanie roszczeń i wykrywanie oszustw na dużą skalę. Dynamiczna ocena ryzyka i analityka predykcyjna dotycząca odejścia klientów i trendów w zakresie roszczeń pozwalają ubezpieczycielom działać proaktywnie, a nie reaktywnie. Te aplikacje pokazują, jak sztuczna inteligencja przekształca tradycyjne modele biznesowe i odblokowuje nowe źródła wartości.
Skok dojrzałości od eksploracji do skalowania
Krzywa dojrzałości sztucznej inteligencji (AI) pokazuje znaczący postęp w całym krajobrazie korporacyjnym. Odsetek firm w fazie eksploracji drastycznie spadł z poprzedniego poziomu do zaledwie 19%, podczas gdy faza skalowania wzrosła do imponujących 36%. Jednak tylko 16% firm w pełni zintegrowało AI ze swoimi procesami biznesowymi.
Ten spadek eksploracji odzwierciedla odejście od tzw. teatru innowacji. Firmy odchodzą od samych eksperymentów w kierunku zrównoważonej, powtarzalnej wartości biznesowej. Jednak stosunkowo niski wskaźnik pełnej integracji, wynoszący 16%, podkreśla rosnące wyzwania związane z przejściem od udanych projektów pilotażowych do wdrożenia w całym przedsiębiorstwie.
Faza skalowania wiąże się ze specyficznymi wyzwaniami, innymi niż początkowe trudności związane z wdrożeniem. Firmy muszą rozwiązywać złożone problemy integracyjne, zarządzać procesami zarządzania zmianą oraz zapewnić harmonię systemów AI z istniejącymi przepływami pracy i kulturą korporacyjną. Faza ta wymaga nie tylko specjalistycznej wiedzy technicznej, ale także transformacji organizacyjnej i zmiany kulturowej.
Niewielki odsetek w pełni zintegrowanych firm pokazuje, że transformacja AI to proces długofalowy, wykraczający daleko poza samo wdrożenie technologii. Udana pełna integracja wymaga gruntownej rewizji procesów biznesowych, nowych umiejętności pracowników, a często także zmian strukturalnych w kierownictwie organizacji.
Zmiana przeszkód we wdrażaniu
Bariery skalowania sztucznej inteligencji zmieniły się fundamentalnie w ciągu niecałego roku. Podczas gdy wysokie koszty, bezpieczeństwo, zgodność z przepisami i integracja były głównymi wyzwaniami w 2024 roku, jakość i dostępność danych zdominowały 55% czasu w 2025 roku, a następnie bezpieczeństwo, zgodność z przepisami i integracja.
Ta zmiana jest znacząca, ponieważ budżety nie stanowią już głównej przeszkody. Zespoły zmagają się teraz z problemami związanymi z wiarygodnymi danymi i integracją ekosystemów. Uświadomienie sobie, że modele AI są tak skuteczne, jak dostarczane przez nie dane, staje się boleśnie oczywiste na dużą skalę. Firmy zdają sobie sprawę, że skuteczne wdrożenie AI wymaga solidnej strategii opartej na danych.
Problemy z jakością danych przejawiają się w różnych wymiarach. Problemy z silosami danych uniemożliwiają spójne wykorzystanie informacji w różnych działach. Niespójne formaty danych i niekompletne zbiory danych prowadzą do niewiarygodnych wyników AI. Ogromna ilość danych przytłacza istniejące możliwości przetwarzania i wymaga nowych podejść infrastrukturalnych.
Zgodność i integracja pozostają kluczowymi wyzwaniami, ale ich znaczenie zmieniło się w kontekście kwestii danych. Wymagania dotyczące zgodności dotyczą teraz nie tylko samej aplikacji AI, ale całego łańcucha przetwarzania danych. Integracja nie oznacza już tylko technicznego połączenia systemów AI, ale ich płynne wkomponowanie w procesy biznesowe oparte na danych.
Inteligencja decyzyjna jako priorytet strategiczny
Jednym z najbardziej uderzających osiągnięć jest pojawienie się inteligencji decyzyjnej jako priorytetu dla sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach. Sześćdziesiąt sześć procent firm wskazuje produktywność i dostęp do wiedzy jako swoje najważniejsze cele. Chociaż doświadczenie klienta i wydajność pozostają ważne, nacisk przesunął się w kierunku bardziej dostępnego i zorientowanego na działanie wykorzystania informacji.
Ta zmiana odzwierciedla rosnącą świadomość, że prawdziwa siła sztucznej inteligencji tkwi w pomaganiu organizacjom w szybszym dostrzeganiu, rozumieniu i podejmowaniu decyzji, a nie tylko w automatyzowaniu znanych procesów. Inteligencja decyzyjna przekształca nieustrukturyzowane dane wejściowe, takie jak arkusze kalkulacyjne, raporty finansowe, pliki PDF i umowy, w praktyczne wnioski.
Narzędzia napędzające tę transformację są zróżnicowane i wzajemnie ze sobą powiązane. Firmy inwestują w obserwowalność poprzez zaawansowane raportowanie, Business Intelligence i analitykę. Dostęp do wiedzy na żądanie jest możliwy dzięki wyszukiwaniu w całym przedsiębiorstwie, które ujednolica silosy danych. Ekstrakcja i abstrakcja przekształcają nieustrukturyzowane informacje w praktyczne wnioski.
Co więcej, automatyzacja i agenci AI umożliwiają przełożenie tych spostrzeżeń na przepływy pracy, wspierając terminowe podejmowanie decyzji i skuteczne działania. To połączenie technologii tworzy kompleksowy ekosystem inteligentnego podejmowania decyzji, wykraczający poza tradycyjną analitykę.
Pobierz raport Unframe ’s Enterprise AI Trends Report 2025
Pobierz raport Unframe ’s Enterprise AI Trends Report 2025
Kliknij tutaj, aby pobrać:
Strategie hybrydowej sztucznej inteligencji: klucz do szybkiego i bezpiecznego skalowania
Rozwój przypadków użycia
Ewolucja przypadków użycia sztucznej inteligencji (AI) pokazuje wyraźne przesunięcie od wyspecjalizowanych obszarów technicznych do szerszych zastosowań korporacyjnych. Podczas gdy w 2024 roku operacje IT, doświadczenia klientów i bezpieczeństwo zdominowały najbardziej wpływowe przypadki użycia, do 2025 roku wykorzystanie będzie szerzej rozpowszechnione w narzędziach do wyszukiwania w przedsiębiorstwach, wspomagania decyzji i angażowania klientów.
Ten rozwój sygnalizuje, że sztuczna inteligencja nie jest już zarezerwowana wyłącznie dla zespołów technicznych, ale staje się narzędziem codziennego użytku, dostępnym dla wszystkich działów. Demokratyzacja wykorzystania sztucznej inteligencji prowadzi do bardziej naturalnej integracji z istniejącymi procesami pracy i zmniejsza bariery w jej wdrażaniu.
Przejście na systemy wspomagania decyzji odzwierciedla rosnące znaczenie inteligencji decyzyjnej. Firmy zdają sobie sprawę, że sztuczna inteligencja może nie tylko automatyzować procesy, ale także poprawiać jakość i szybkość podejmowania strategicznych decyzji. Takie przypadki użycia często mają bardziej bezpośredni wpływ na wyniki biznesowe niż tylko wzrost wydajności.
Narzędzia do angażowania klienta korzystają z możliwości sztucznej inteligencji (AI) do tworzenia spersonalizowanych doświadczeń na dużą skalę. Aplikacje te wykraczają poza proste chatboty i obejmują inteligentne systemy rekomendacji, predykcyjną obsługę klienta oraz dynamiczną personalizację treści. Wpływ na zadowolenie i lojalność klientów jest mierzalny i bezpośrednio powiązany z wynikami biznesowymi.
Kryteria zakupowe w czasie
Kryteria decyzji zakupowych w zakresie sztucznej inteligencji uległy znaczącej zmianie, odzwierciedlając rosnącą dojrzałość rynku. Podczas gdy w 2024 roku priorytetem była szybkość wdrożenia, a następnie adaptacyjność i integracja, w 2025 roku kompatybilność z istniejącym zestawem technologii przewyższyła szybkość.
Ta zmiana świadczy o dojrzewaniu firm. Dzięki sztucznej inteligencji wbudowanej w kluczowe operacje, organizacje cenią płynną interoperacyjność bardziej niż szybkie wdrożenie. Chociaż opłacalność pozostaje priorytetem, szybkość i kompatybilność ze stosem technologicznym stały się kluczowymi czynnikami.
Priorytetyzacja kompatybilności odzwierciedla praktyczne doświadczenia z wdrożeniami AI. Firmy przekonały się, że odizolowane rozwiązania AI, które nie integrują się dobrze z istniejącymi systemami, stwarzają więcej problemów w dłuższej perspektywie niż rozwiązują. Skupienie się na interoperacyjności świadczy o głębszym zrozumieniu złożoności wdrażania AI w całym przedsiębiorstwie.
Bezpieczeństwo i zgodność z przepisami stają się coraz ważniejszymi kryteriami zakupowymi, nawet jeśli nie są na szczycie listy. Odzwierciedla to rosnącą regulację w obszarze sztucznej inteligencji (AI) i świadomość, że kwestie bezpieczeństwa mogą zagrozić całej inicjatywie AI. Firmy poszukują rozwiązań tworzonych od podstaw z myślą o bezpieczeństwie i zgodności z przepisami.
Podejście hybrydowe jako strategia dominująca
Tradycyjna debata „buduj kontra kupuj” ewoluowała w kierunku bardziej wyrafinowanego podejścia hybrydowego. Do 2025 roku podejście hybrydowe będzie dominować z udziałem 40%, podczas gdy czysty rozwój wewnętrzny będzie stanowił 15%, podobnie jak wyłączny zakup gotowych rozwiązań. Kolejne 15% będzie opierać się na strategicznych partnerstwach.
Ten rozwój odzwierciedla świadomość, że sztuczna inteligencja w przedsiębiorstwach wymaga zarówno szybkości, jak i kontroli. Podejście hybrydowe pozwala na przyspieszone wdrożenie, tam gdzie to możliwe, przy jednoczesnym dostosowywaniu rozwiązań w obszarach wrażliwych lub podlegających regulacjom. Ta równowaga między standaryzacją a personalizacją staje się optymalną strategią dla większości firm.
Podejście hybrydowe przybiera różne formy. Niektóre firmy zaczynają od standardowych rozwiązań i stopniowo rozwijają własne komponenty, zdobywając doświadczenie i identyfikując specyficzne wymagania. Inne stosują architektury modułowe, które pozwalają im łączyć różne komponenty od różnych dostawców i integrować własne rozwiązania w razie potrzeby.
Elastyczność podejścia hybrydowego okazuje się szczególnie cenna w dynamicznie rozwijającym się sektorze technologicznym. Firmy mogą reagować na nowe trendy bez konieczności gruntownej przebudowy całej infrastruktury AI. Ta zwinność staje się decydującą przewagą konkurencyjną w środowisku, w którym technologie AI ewoluują z miesiąca na miesiąc.
Wyzwania i strategie skalowania
Skalowanie inicjatyw AI wiąże się ze specyficznymi wyzwaniami, różniącymi się od początkowych problemów wdrożeniowych. Jakość danych jest kluczowa, ponieważ niewystarczające lub niespójne dane mogą prowadzić do niewiarygodnych wyników AI i podważać zaufanie do systemu.
Organizacje opracowują różne strategie, aby sprostać tym wyzwaniom. Ustanowienie kompleksowych ram zarządzania danymi staje się priorytetem, aby zapewnić jakość, bezpieczeństwo i zgodność danych. Automatyczna walidacja i oczyszczanie danych stają się standardowymi elementami infrastruktury AI.
Integracja istniejących systemów często wymaga podjęcia fundamentalnych decyzji architektonicznych. Wiele firm inwestuje w platformy zarządzania API i architekturę mikrousług, aby zwiększyć elastyczność i skalowalność swoich implementacji AI. Te decyzje techniczne mają długofalowe konsekwencje dla zdolności firmy do absorbowania i wykorzystywania innowacji w dziedzinie AI.
Zarządzanie zmianą staje się kluczowym czynnikiem sukcesu w skalowaniu AI. Transformacja przepływów pracy i przeprojektowanie ról wymagają starannego planowania i komunikacji. Organizacje odnoszące sukcesy inwestują znaczne środki w szkolenia i rozwój wewnętrznych liderów AI, którzy pełnią rolę multiplikatorów w procesie wdrażania.
Przyszłość sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach
Wydarzenia roku 2025 wskazują na kilka istotnych trendów w nadchodzących latach. Konwergencja sztucznej inteligencji (AI) z innymi technologiami, takimi jak internet rzeczy (IoT), przetwarzanie brzegowe (edge computing) i komputery kwantowe, stworzy nowe możliwości zastosowań. Jednocześnie otoczenie regulacyjne będzie się rozwijać, tworząc jaśniejsze ramy dla zarządzania i zgodności AI.
Rola sztucznej inteligencji w procesie decyzyjnym będzie się nadal pogłębiać. Autonomiczne systemy decyzyjne, zdolne do podejmowania pewnych decyzji biznesowych bez ingerencji człowieka, staną się rzeczywistością w wyspecjalizowanych obszarach. Ten rozwój wymaga nowych modeli zarządzania i podejść do zarządzania ryzykiem.
Personalizacja systemów AI będzie rosła, w miarę jak firmy nauczą się wykorzystywać swoje specyficzne dane i wiedzę specjalistyczną w danej dziedzinie, aby się wyróżnić. Modele bazowe będą w coraz większym stopniu służyć jako punkt wyjścia, który następnie będzie dostosowywany do konkretnych zastosowań i branż. Ten rozwój jeszcze bardziej zwiększy znaczenie jakości danych i specjalistycznej wiedzy specjalistycznej w danej dziedzinie.
Społeczny wpływ transformacji AI będzie wymagał większej uwagi. Firmy będą coraz częściej pociągane do odpowiedzialności za społeczne i etyczne konsekwencje swoich systemów AI. Będzie to wymagało nowych form zaangażowania interesariuszy i przejrzystości.
Zalecenia dotyczące działań dla menedżerów
Te zmiany dostarczają konkretnych rekomendacji firmom planującym rozwój lub rewizję strategii AI. Wzmocnienie fundamentów danych powinno być priorytetem, ponieważ jakość danych jest kluczowym czynnikiem sukcesu AI. Obejmuje to przegląd kanałów danych, inwestowanie w struktury zarządzania oraz wyznaczanie odpowiedzialnych właścicieli danych.
Powiązanie inicjatyw AI z mierzalnymi wynikami biznesowymi będzie miało kluczowe znaczenie dla długoterminowego sukcesu. Każda inicjatywa AI powinna być powiązana z konkretnymi wskaźnikami, takimi jak wzrost przychodów, efektywność operacyjna czy zgodność z przepisami. Regularne przeglądy zapewniają zgodność ze strategią korporacyjną.
Skupienie się na skalowalnych i efektywnych przypadkach użycia, takich jak inteligencja decyzyjna, przepływy pracy zwiększające produktywność i zaangażowanie klientów, może stanowić fundament udanej transformacji AI. Stworzenie planu działania, który szybko przejdzie od projektów pilotażowych do wdrożenia w całym przedsiębiorstwie, ma kluczowe znaczenie dla osiągnięcia wartości biznesowej.
Zaplanowanie płynnej integracji od samego początku i budżetowanie projektów integracyjnych zapobiega kosztownym przeróbkom w przyszłości. Wybór platform, które łatwo integrują się z istniejącym zestawem technologii, oraz zastosowanie nowoczesnego podejścia „zbuduj i kup” zapewniają niezbędną elastyczność dla przyszłych projektów.
Transformacja korporacyjnej sztucznej inteligencji z podejścia eksperymentalnego w strategiczne narzędzia biznesowe jest już w toku. Organizacje, które rozumieją ten rozwój i proaktywnie go kształtują, odniosą sukces w kolejnej fazie transformacji cyfrowej. Czas eksperymentów minął – teraz liczy się strategiczne wdrożenie i zrównoważona wartość biznesowa.