Zarządzana sztuczna inteligencja w USA: Co prawie wszyscy pomijają w obecnym szumie wokół sztucznej inteligencji

Zbyt ryzykowne, zbyt skomplikowane: prawdziwy powód, dla którego amerykańskie korporacje zlecają teraz na zewnątrz swoją sztuczną inteligencję

Dyskurs publiczny na temat sztucznej inteligencji zazwyczaj koncentruje się wokół spektakularnych modeli językowych, gigantycznych centrów danych i wielomiliardowego wyścigu zbrojeń między gigantami technologicznymi. Jednak z dala od tego blasku fleszy, w amerykańskiej gospodarce trwa cicha, lecz głęboka transformacja. Koncentruje się ona nie tylko na rozwijaniu modeli, ale na ich płynnym, bezpiecznym i rentownym działaniu w codziennej działalności: tak zwanej zarządzanej sztucznej inteligencji (MASI). Z powodu dotkliwego niedoboru wykwalifikowanych pracowników, rosnących kosztów operacyjnych i coraz bardziej złożonego otoczenia regulacyjnego, amerykańskie korporacje oddają kontrolę nad swoimi algorytmami wyspecjalizowanym dostawcom usług. Niniejszy artykuł analizuje, dlaczego prawdziwy boom na sztuczną inteligencję ma miejsce w pozornie mało znaczącym sektorze utrzymania ruchu i eksploatacji, obala mity otaczające typowe postacie analityków i ujawnia, kto tak naprawdę czerpie zyski z tej nowej gospodarki opartej na sztucznej inteligencji.

Dlaczego amerykańskie korporacje już dawno oddały kontrolę nad własnymi algorytmami stronom trzecim

Publiczna debata na temat sztucznej inteligencji w Stanach Zjednoczonych koncentruje się niemal wyłącznie wokół modeli językowych, centrów danych i wyścigu między głównymi dostawcami platform. Pomijany jest jednak rynek, który ma być może nawet większe znaczenie ekonomiczne niż rywalizacja o najpotężniejszy model: wykorzystanie tych systemów w codziennej działalności biznesowej. Zarządzana sztuczna inteligencja (Managed AI), czyli bieżące, zabezpieczone kontraktowo zarządzanie produktywnymi aplikacjami AI, w ciągu zaledwie kilku lat przekształciła się z niszowego tematu w jeden z najszybciej rozwijających się segmentów amerykańskiego sektora usług. Każdy, kto chce zrozumieć, dokąd zmierza gospodarka USA w nadchodzących latach, musi zadać sobie pytanie nie tylko o to, kto tworzy najlepsze modele, ale także kto utrzymuje je w działaniu, monitoruje je, zabezpiecza i ponosi za nie odpowiedzialność w czasie kryzysu.

Od eksperymentu do obowiązkowego działania: Jak reorganizuje się rynek

Różnica między jednorazowym wdrożeniem sztucznej inteligencji (AI) a systemem działającym w sposób ciągły może brzmieć technicznie, ale ma kluczowe znaczenie ekonomiczne. Konsultacje wdrożeniowe kończą się przekazaniem działającego prototypu. Zarządzana AI zaczyna się dokładnie tam, gdzie kończy się to przekazanie i obejmuje monitorowanie, bieżącą obsługę systemów szkoleniowych i wnioskowania, procesy zarządzania, kontrolę kosztów, orkiestrację autonomicznych agentów oraz reagowanie na incydenty – wszystko w ramach umownie uzgodnionych poziomów usług. Ta zmiana nie jest przypadkowa, lecz logiczną konsekwencją procesu dojrzewania: firmy, które początkowo eksperymentowały z projektami pilotażowymi, stoją teraz przed wyzwaniem trwałego, bezpiecznego i ekonomicznego funkcjonowania systemów produkcyjnych, a niewiele z nich dysponuje wewnętrznym personelem, który mógłby to osiągnąć samodzielnie.

Ta luka w kompetencjach, w połączeniu z rosnącą presją regulacyjną i ogromną złożonością ciągłego zarządzania kosztami sztucznej inteligencji (AI) i dryfem modeli, napędza popyt na outsourcing operacji. Firmy o dużej skali, takie jak Amazon, Microsoft, Google, IBM i Oracle, coraz częściej tworzą własne rozwiązania do zarządzania wnioskowaniem, podczas gdy integratorzy systemów i tradycyjne firmy konsultingowe przejmują operacje, zarządzanie i specyficzne dla danej branży przypadki użycia. Pomiędzy tymi dwoma obozami wyłania się hybrydowy ekosystem, w którym platforma zapewnia moc obliczeniową, a dostawca usług przejmuje odpowiedzialność za płynne i zgodne z przepisami działanie.

Miliardy dolarów w popycie od Waszyngtonu i Wall Street

Klimat polityczny i gospodarczy ostatnich dwunastu miesięcy dodatkowo przyspieszył ten trend. W czerwcu 2026 roku rząd podpisał rozporządzenie wykonawcze w celu promowania zaawansowanych innowacji i bezpieczeństwa w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI). Rozporządzenie to przewiduje dobrowolne wstępne zatwierdzanie szczególnie wydajnych modeli oraz ustanawia izbę rozliczeniową ds. cyberbezpieczeństwa AI, w połączeniu z wytycznymi Agencji ds. Cyberbezpieczeństwa i Bezpieczeństwa Informacji (CISA) dla agencji federalnych i infrastruktury krytycznej. Już w grudniu 2025 roku rząd podjął próbę, poprzez kolejne rozporządzenie wykonawcze i specjalnie utworzony departament prawny, egzekwowania jednolitych, minimalnie uciążliwych ram federalnych, jednocześnie chroniąc się prawnie przed rozbieżnymi przepisami w poszczególnych stanach. Dla firm korzystających z systemów AI w wielu stanach, współistnienie polityki federalnej i rosnącej mozaiki przepisów stanowych stwarza znaczną niepewność prawną, co z kolei napędza popyt na wyspecjalizowane usługi zarządzania.

Równocześnie analitycy rynkowi malują obraz eksplozywnego wzrostu. Prognoza opublikowana w maju 2026 r. szacuje globalne wydatki na sztuczną inteligencję w bieżącym roku na około 2,59 biliona dolarów, co stanowi wzrost o 47 procent w porównaniu z rokiem poprzednim, przy czym oczekuje się, że same usługi AI będą stanowić około 585 miliardów dolarów. Odpowiedzialni analitycy jednoznacznie wskazują rok 2026 jako punkt zwrotny, w którym ciężar inwestycji przesunie się z nakładów kapitałowych hiperskalerów na budżety operacyjne samych firm. Analiza rynku przedstawiona w sierpniu 2026 r. wspiera tę tezę niezwykłą obserwacją: Już w 2025 r. wydatki na bieżącą eksploatację modeli sztucznej inteligencji, tj. na wnioskowanie zarządzane, po raz pierwszy przekroczyły wydatki na szkolenie nowych modeli, osiągając 23,1 miliarda dolarów w porównaniu z 16,3 miliarda dolarów. Ta zmiana oznacza przejście od gospodarki opartej na badaniach do gospodarki operacyjnej.

Kto tak naprawdę płaci: spojrzenie na broszury reklamowe analityków

Choć jednoznaczne rankingi mogą być kuszące, dostępne dane nie wytrzymują wnikliwej analizy. Nie ma oficjalnych, znormalizowanych statystyk dotyczących branż w Stanach Zjednoczonych, które wydają najwięcej na systemy operacyjne AI. Różne firmy badawcze rynku dochodzą do sprzecznych wyników, w zależności od swoich definicji i metodologii. Jedno z badań wyraźnie wskazuje sektor finansowy i ubezpieczeniowy na czele, z udziałem stanowiącym nieco ponad jedną czwartą amerykańskiego rynku autonomicznych agentów AI. Inne badanie, oparte na perspektywach kapitału wysokiego ryzyka, identyfikuje opiekę zdrowotną jako zdecydowanie największy segment wydatków w dziedzinie generatywnej AI, z szacowanym wolumenem około 1,5 miliarda dolarów w samym 2025 roku. Trzecia analiza, oparta na oficjalnych badaniach Biura Spisu Ludności, pokazuje, że – mierząc czyste wskaźniki wykorzystania – sektor informacyjny prowadzi z nieco poniżej 40 procent, a sektor finansowy z około 34 procentami, podczas gdy opieka zdrowotna znacznie odstaje pod względem rzeczywistego zastosowania operacyjnego.

Te rozbieżności nie są przypadkowe, lecz odzwierciedlają fundamentalny problem definicyjny. Ci, którzy mówią o wydatkach na generatywną sztuczną inteligencję, często mylą licencje na oprogramowanie, jednorazowe projekty konsultacyjne, koszty infrastruktury i samą eksploatację. Ci, którzy mówią o wskaźnikach wykorzystania, mierzą coś innego niż ci, którzy pytają o wolumen kontraktów na operacje outsourcingowe. Co więcej, oficjalne badania przeprowadzone przez Biuro Spisów Ludności między końcem 2025 a połową 2026 roku pokazują, że ogólne wykorzystanie sztucznej inteligencji wśród amerykańskich firm wynosi zaledwie 18–22 procent i jest silnie skoncentrowane w dużych firmach zatrudniających ponad 250 pracowników, gdzie wskaźnik ten wzrasta do około 37 procent. Dlatego nie ma mowy o powszechnej penetracji sztucznej inteligencji w amerykańskiej gospodarce. Popyt na profesjonalnie obsługiwaną sztuczną inteligencję był dotychczas zjawiskiem zarezerwowanym dla dużych korporacji i branż wiedzochłonnych, podczas gdy małe i średnie przedsiębiorstwa (MŚP), pomimo agresywnego marketingu wielu dostawców, nie oferują prawie żadnych wiarygodnych danych dotyczących zakupów.

Zarządzana platforma AI — zdjęcie: Xpert.Digital

Tutaj dowiesz się, jak Twoja firma może szybko, bezpiecznie i bez wysokich barier wejścia wdrażać dostosowane do jej potrzeb rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji.

Zarządzana platforma AI to kompleksowe i bezproblemowe rozwiązanie w zakresie sztucznej inteligencji. Zamiast zmagać się ze skomplikowaną technologią, kosztowną infrastrukturą i długotrwałymi procesami rozwoju, otrzymujesz gotowe rozwiązanie dostosowane do Twoich potrzeb od wyspecjalizowanego partnera – często w ciągu zaledwie kilku dni.

Najważniejsze zalety w skrócie:

⚡ Szybka implementacja: Od pomysłu do gotowej do użycia aplikacji w ciągu kilku dni, a nie miesięcy. Dostarczamy praktyczne rozwiązania, które generują natychmiastową wartość dodaną.

🔒 Maksymalne bezpieczeństwo danych: Twoje wrażliwe dane pozostają z Tobą. Gwarantujemy bezpieczne i zgodne z przepisami przetwarzanie bez udostępniania danych osobom trzecim.

💸 Brak ryzyka finansowego: Płacisz tylko za rezultaty. Wysokie początkowe inwestycje w sprzęt, oprogramowanie lub personel są całkowicie wyeliminowane.

🎯 Skoncentruj się na swojej podstawowej działalności: Skoncentruj się na tym, co robisz najlepiej. Zajmiemy się całościową implementacją techniczną, obsługą i utrzymaniem Twojego rozwiązania AI.

📈 Przyszłościowa i skalowalna: Twoja sztuczna inteligencja rośnie razem z Tobą. Zapewniamy ciągłą optymalizację i skalowalność oraz elastycznie dostosowujemy modele do nowych wymagań.

Więcej informacji tutaj:

• Zarządzana platforma AI

Regulacja jako ukryty silnik wzrostu dla dostawców usług operacyjnych

Kluczowym, często niedocenianym czynnikiem napędzającym popyt na profesjonalnie zarządzane usługi AI jest sam krajobraz regulacyjny. Banki i ubezpieczyciele od lat podlegają surowym wymogom zarządzania ryzykiem modeli, które organy regulacyjne wyraźnie stosują również do generatywnej AI i autonomicznych agentów. Regulator rynku akcji zapowiedział audyty cyberbezpieczeństwa na rok 2026, które będą wyraźnie uwzględniać mechanizmy kontroli AI. W ochronie zdrowia obowiązuje zasada, że ​​każde przetwarzanie chronionych danych pacjentów przez system AI podlega tym samym wymogom ochrony danych, co każde inne przetwarzanie. W praktyce oznacza to, że korzystanie z modeli językowych opartych na chmurze wymaga formalnej umowy z dostawcą dotyczącej przetwarzania tych danych. Chociaż nie ma osobnego prawa dotyczącego sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej, istniejące przepisy skutecznie stanowią barierę wejścia na rynek, zmuszając wiele szpitali i ubezpieczycieli do zlecania obsługi swoich systemów AI wyspecjalizowanym, w sposób udowodniony zgodnym z przepisami dostawcom usług, zamiast samodzielnego zarządzania nimi.

Nawet na szczeblu federalnym wciąż brakuje kompleksowego prawa dotyczącego sztucznej inteligencji (AI). Zamiast tego decydenci polityczni regulują kwestie za pomocą przepisów wykonawczych i ram prawnych przedstawionych w marcu 2026 r., podczas gdy w praktyce dobrowolne ramy Narodowego Instytutu Norm i Technologii (NITI) dotyczące zarządzania ryzykiem w systemach AI stały się de facto standardem. Uzupełnia je międzynarodowa norma ISO 42001, którą firmy coraz częściej przedstawiają swoim klientom jako dowód prawidłowego zarządzania. Analogia europejska jest interesująca: latem 2026 r. Unia Europejska, w ramach tzw. „Digital Omnibus”, przesunęła kluczowe, wysokiego ryzyka zobowiązania wynikające z prawa dotyczącego AI odpowiednio na koniec 2027 r. i sierpień 2028 r. To przesunięcie zapewnia krótkoterminową ulgę amerykańskim korporacjom prowadzącym działalność w Europie, ale w niewielkim stopniu zmienia fundamentalną potrzebę usług zarządzania na rynku krajowym w USA, ponieważ obowiązują tam już odrębne, niekiedy bardziej rygorystyczne, regulacje sektorowe.

Wielkie nazwiska w świecie biznesu i ich cicha zmiana władzy

Spojrzenie na najnowsze dane finansowe czołowych firm konsultingowych i usług IT potwierdza zmianę układu sił w branży. W przypadku jednej z największych globalnych firm konsultingowych, wartość działalności w zakresie usług bieżących wzrosła do ponad dziewięciu miliardów dolarów w trzecim kwartale roku obrotowego 2026, znacznie szybciej niż w przypadku tradycyjnego, projektowego biznesu konsultingowego. W tym samym okresie jedna z wiodących firm technologicznych odnotowała bardzo wysoki napływ zamówień związanych ze sztuczną inteligencją, podczas gdy jej tradycyjna działalność konsultingowa uległa stagnacji – co powtórzyło się u innych konkurentów. W sierpniu 2026 roku, uznana firma technologiczna i wiodący dostawca modeli językowych ogłosili partnerstwo mające na celu wspólne wdrażanie bezpiecznych rozwiązań dla przedsiębiorstw; świadczy to o tym, że granica między twórcami modeli a dostawcami usług operacyjnych coraz bardziej się zaciera.

Indyjscy dostawcy usług IT i amerykańscy integratorzy systemów coraz częściej zdobywają kontrakty warte wiele miliardów dolarów, szczególnie w sektorze finansowym i opieki zdrowotnej. Kwestia, czy usługi są świadczone lokalnie w Stanach Zjednoczonych, czy za pośrednictwem zagranicznych centrów dystrybucyjnych w Indiach, odgrywa istotną i jak dotąd niedostatecznie udokumentowaną rolę w przypadku wrażliwych, regulowanych branż. Ujawniona w lipcu 2026 roku duża transakcja między dostawcą usług IT a dużym amerykańskim ubezpieczycielem zdrowotnym, szacowana na ponad 500 milionów dolarów, pokazuje, jak bardzo tradycyjny outsourcing IT i nowe systemy sztucznej inteligencji są ze sobą powiązane.

Słoń w pokoju: Czy większość projektów AI naprawdę kończy się porażką?

Niewiele danych zdominowało debatę na temat ekonomicznych korzyści płynących ze sztucznej inteligencji w ciągu ostatniego roku tak bardzo, jak twierdzenie, że 95% wszystkich pilotażowych projektów generatywnej sztucznej inteligencji nie wygenerowało mierzalnego zwrotu z inwestycji. Ta liczba, pierwotnie pochodząca z badania przeprowadzonego przez Massachusetts Institute of Technology, była powtarzana w niezliczonych doniesieniach medialnych i prezentacjach sprzedażowych bez niezależnej weryfikacji metodologii, liczebności próby ani precyzyjnej definicji zerowej stopy zwrotu. Krytycy wskazują, że liczne badania dostawców i firm konsultingowych jednocześnie wskazują na oszczędności rzędu 25–40% w wybranych, dobrze zarządzanych projektach, co stoi w jaskrawej sprzeczności z rzekomą niemal powszechną porażką tej technologii. Bardziej prawdopodobne jest znacznie bardziej przyziemne wyjaśnienie niż całkowita porażka technologii: różnica między imponującym projektem demonstracyjnym a prawdziwie dochodowym, zrównoważonym systemem leży nie w samym modelu, ale w braku bazowego modelu operacyjnego. Ta luka między wersją demonstracyjną a produkcyjną stanowi komercyjny grunt, na którym rozwija się cała branża zarządzanej sztucznej inteligencji.

Między outsourcingiem a rozwojem wewnętrznym: cicha wojna okopowa korporacji

Nie każda firma podąża za trendem outsourcingu. Podczas gdy badania przeprowadzone wśród kadry kierowniczej pokazują, że zdecydowana większość amerykańskich firm postrzega zewnętrznych partnerów operacyjnych jako ważnych, a nawet kluczowych dla skalowania autonomicznych agentów AI, pojawia się kontrnarracja. Duże, silne finansowo marki coraz częściej tworzą własne, dedykowane systemy AI zamiast gotowego oprogramowania, kierując się przekonaniem, że strategicznie krytyczne możliwości nie powinny być delegowane podmiotom zewnętrznym. Dostępne dane nie pozwalają jeszcze na wiarygodną kwantyfikację rzeczywistego stosunku systemów obsługiwanych wewnętrznie do operacji zleconych na zewnątrz, co wymusza w debacie publicznej raczej mało pomocną, czarno-białą logikę, mimo że w rzeczywistości w większości firm prawdopodobnie stosuje się podejście hybrydowe.

Powiązany problem, coraz częściej dyskutowany w kręgach ekspertów, dotyczy rzeczywistych kosztów operacyjnych. Wiele firm jak dotąd nie zdołało systematycznie powiązać bieżących kosztów mocy obliczeniowej i użytkowania modeli z rzeczywistym wzrostem produktywności, co dało początek nowej dziedzinie zwanej AI FinOps, która zajmuje się wyłącznie finansowym zarządzaniem kosztami operacyjnymi AI. Obserwatorzy rynku wskazują obecnie tę kwestię jako jedną z kluczowych propozycji wartości dla dostawców profesjonalnych usług operacyjnych, obok ciągłego zapewniania jakości, wbudowanego zarządzania i automatyzacji opartej na polityce.

Rynek pracy: Prawdziwa przyczyna fali outsourcingu

Za decyzją o powierzeniu obsługi systemów AI zewnętrznym dostawcom usług często kryje się po prostu brak wewnętrznych specjalistów. Analizy rynku pracy z wiosny 2026 roku pokazują, że opieka zdrowotna, jeden z sektorów o największym przewidywanym zapotrzebowaniu na AI, należy do najmniej przygotowanych na tę transformację. Z kolei badania firm z trzeciego kwartału 2026 roku pokazują, że rzeczywiste tygodniowe wykorzystanie narzędzi AI przez pracowników jest szczególnie wysokie w sektorach opartych na wiedzy, takich jak usługi profesjonalne i firmy programistyczne, podczas gdy jest ono znacznie niższe w sektorze opieki zdrowotnej, produkcji i edukacji. Ta rozbieżność między popytem a wiedzą specjalistyczną wyjaśnia, dlaczego popyt na usługi operacyjne coraz bardziej przesuwa się z czystego rozwoju modeli na kompetencje operacyjne i architektoniczne: niedobór dotyczy nie tyle specjalistów potrafiących szkolić nowe modele, co tych, którzy potrafią utrzymać istniejące systemy w bezpiecznym, ekonomicznym i zgodnym z przepisami działaniu.

O czym dyskutuje się publicznie i co naprawdę ma znaczenie

Uderzająca jest rozbieżność między tym, co przyciąga uwagę w mediach społecznościowych i debacie publicznej, a tym, co faktycznie jest ustalane w procesach zakupowych firm. Dyskusja publiczna koncentruje się niemal wyłącznie na centrach danych, zużyciu energii elektrycznej i ogromnej skali inwestycji infrastrukturalnych dużych firm platformowych, podczas gdy fundamentalne pytanie o to, kto faktycznie odpowiada za sprawne funkcjonowanie wdrożonych systemów w szpitalach czy oddziałach banków, pozostaje bez odpowiedzi. Jednocześnie, w dolnym segmencie rynku pojawiają się nowe oferty, często oferowane przez startupy, dla tzw. zarządzanych pracowników AI. Pracownicy ci mają odciążyć małe i średnie przedsiębiorstwa, takie jak gabinety stomatologiczne czy lokalni dostawcy usług, z prostych zadań, takich jak umawianie wizyt i obsługa klienta. Niejasna pozostaje, na ile te modele biznesowe są faktycznie wykonalne poza samymi obietnicami marketingowymi, ponieważ brakuje wiarygodnych danych dotyczących przychodów i retencji.

Uderzający jest również rosnący sceptycyzm wobec modeli spoza USA i centrów operacyjnych zlokalizowanych za granicą w kontekście poufnych danych korporacyjnych. To preferowanie krajowych, transparentnych struktur operacyjnych prawdopodobnie stanie się kluczowym czynnikiem różnicującym w regulowanych branżach w perspektywie średnioterminowej dla dostawców, którzy mogą wiarygodnie wykazać, że przetwarzają dane wrażliwe wyłącznie w Stanach Zjednoczonych.

Zakład na kontrolę, a nie na kreatywność

Ekonomiczna historia sztucznej inteligencji w Stanach Zjednoczonych jest obecnie opowiadana w dwóch rozdziałach. Pierwszy, który przyciągnął znaczną uwagę opinii publicznej, dotyczy coraz potężniejszych modeli i gigantycznych inwestycji infrastrukturalnych. Drugi, potencjalnie bardziej znaczący ekonomicznie, rozdział dotyczy tego, kto będzie obsługiwał te modele w sposób odpowiedzialny, bezpieczny i ekonomiczny w życiu codziennym, gdy wyjdą już z fazy eksperymentalnej. Dostępne dane sugerują, że prawdziwa wartość dodana coraz bardziej przesuwa się w stronę tego drugiego, znacznie mniej atrakcyjnego obszaru, napędzanego niedoborem wykwalifikowanych pracowników, presją regulacyjną i prostym uświadomieniem sobie, że imponujący prototyp to daleki od rentownego modelu biznesowego. Dla dostawców lub firm pragnących odnieść sukces na tym rynku pytanie nie brzmi, który model jest najinteligentniejszy, ale która organizacja może zapewnić jego niezawodne, zgodne z przepisami i opłacalne działanie. To, a nie rozmiar kolejnego modelu językowego, prawdopodobnie ostatecznie zadecyduje o tym, kto naprawdę zarobi w tej nowej gospodarce.

Pomimo dynamicznego charakteru rynku, nadal zaleca się ostrożność. Dostępne dane rynkowe pochodzą głównie z komercyjnych badań przeprowadzonych przez duże firmy konsultingowe i analityczne, których definicje zarządzanej sztucznej inteligencji (AI) znacznie się różnią i rzadko ujawniają, jaka część jest faktycznie przypisywana czystym operacjom, a jaka oprogramowaniu, infrastrukturze lub jednorazowym usługom konsultingowym. Do tej pory nie istnieje żaden wiarygodny, spójny metodologicznie i niezależnie zweryfikowany ranking branż o największym zapotrzebowaniu na zarządzaną sztuczną inteligencję. Każdy, kto podejmuje rozsądne decyzje inwestycyjne w oparciu o takie rankingi, powinien być świadomy tej metodologicznej nieprecyzyjności i krytycznie przeanalizować założenia leżące u podstaw każdego badania, zanim potraktuje je jako ustalone fakty.

Konrad Wolfenstein

Chętnie będę pełnić rolę Twojego osobistego doradcy.

Możesz się ze mną skontaktować pod adresem wolfenstein∂xpert.digital lub

Po prostu zadzwoń do mnie pod numer +49 7348 4088 965 .

LinkedIn