| REKLAMA |
 |
Z raportu Capgemini wynika wyraźny globalny wzrost inwestycji w technologie Gen AI – aż 62% ankietowanych organizacji zadeklarowało zwiększenie nakładów rok do roku. Co istotne, trend ten obejmuje również firmy, których liderzy i liderki nie są aktywnymi zwolennikami tych rozwiązań – w tej grupie 60% firm również zwiększyło inwestycje. Według danych raportu, między 2024 a 2025 rokiem wdrożenie Gen AI w operacjach biznesowych wzrosło 1,8-krotnie. Coraz więcej firm przechodzi od testów do realnego wykorzystania Gen AI. Najlepiej widać to po liczbie organizacji, które są już na etapie pełnego wdrożenia – wzrosła ona z 5% do 18%. Ten kierunek widać także w Polsce: 62% firm zwiększyło inwestycje, a z fazy pierwszych prób do konkretnych wdrożeń przechodzimy szybciej niż średnia globalna.
Zwrot z inwestycji i strategie finansowania AI
Firmy, które już wdrożyły AI, zyskują średnio 1,7 razy więcej niż zainwestowały. Coraz częściej mówi się też o szybkim zwrocie – 40% organizacji liczy na dodatni wynik w ciągu roku do trzech lat, a kolejne 35% w ciągu pięciu. Liderzy w tej dziedzinie wypadają jeszcze lepiej – osiągają oczekiwane efekty nawet o 45% szybciej niż pozostali.
Jednym z kluczowych czynników, który pozwala organizacjom szybciej osiągać realne korzyści z wdrożeń AI, są solidne fundamenty zarządcze – silne przywództwo, klarowny ład korporacyjny oraz dojrzałość organizacyjna w zakresie gotowości na AI. To właśnie te elementy odróżniają liderów od reszty rynku – mówi Maciej Sowa, Director Intelligence Automation Practice EMEA, Capgemini Polska.
W Polsce, podobnie jak na świecie, rośnie zaangażowanie firm w inwestycje związane z Gen AI. Aż 62% polskich organizacji biorących udział w badaniu zadeklarowało zwiększenie nakładów w porównaniu z rokiem ubiegłym – to wynik zgodny ze średnią globalną. Ciekawie wypada jednak kwestia finansowania. Polskie firmy częściej sięgają po budżety przeznaczone specjalnie na AI (42% w Polsce wobec 36% globalnie) i częściej przesuwają środki z innych obszarów (również 42% vs 33%). Rzadziej natomiast łączą te dwa podejścia – decyduje się na to tylko 16% firm, podczas gdy globalnie robi tak aż 32%.
Agenci AI w natarciu: Polska przyspiesza wdrożenia
Polskie firmy szybko przechodzą od testowania Gen AI do jej wdrażania w praktyce. Wśród organizacji z Polski, które brały udział w badaniu, tylko 6% jest na bardzo wczesnym etapie – czyli dopiero rozpoznaje możliwości tej technologii. To znacznie mniej niż globalna średnia, która wynosi 17%. Jednocześnie aż 32% polskich firm deklaruje, że jest już na etapie częściowego wdrożenia (wobec 20% globalnie). Na dalszych etapach – takich jak planowanie strategii, pilotaże czy pełne wdrożenie – różnice między Polską a światem są już niewielkie. Taki rozkład pokazuje, że firmy w Polsce szybciej niż przeciętnie przechodzą od wstępnych analiz do konkretnych zastosowań Gen AI w codziennym działaniu.
Polskie firmy wyróżniają się na tle świata, jeśli chodzi o wykorzystanie agentów AI. Już 17% aktywnie wdrożyło takie rozwiązania – to więcej niż globalna średnia, która wynosi 13%. Częściej też testują konkretne zastosowania, uruchamiając pierwsze pilotaże (14% vs 8%). Choć zaawansowane systemy typu multi-agent są w Polsce nadal rzadkością (1% wobec 7% globalnie), to w szerszym ujęciu widać, że organizacje z naszego kraju działają szybciej i chętniej sięgają po nowe technologie niż wiele firm na świecie.
Różnica między agentem AI a systemem multi-agentowym polega głównie na poziomie złożoności i samodzielności. Pojedynczy agent wykonuje konkretne, jasno określone zadania, natomiast system multi-agentowy to zespół współpracujących ze sobą jednostek, które potrafią rozwiązywać bardziej skomplikowane problemy. Dla wielu firm rozpoczęcie od prostszych agentów to naturalny wybór – wdrożenie jest szybsze, łatwiejsze i mniej kosztowne – wyjaśnia Maciej Sowa z Capgemini Polska.
Agenci AI i systemy multi-agentowe przynoszą konkretne korzyści: zwiększają efektywność, obniżają koszty, poprawiają jakość obsługi klienta i zmniejszają liczbę błędów. Wstępne dane pokazują, że po ich wdrożeniu kluczowe wskaźniki poprawiają się o 40–45%. Raport Capgemini zwraca też uwagę, że połączenie agentów AI z modelami Gen AI pozwala oszczędzać więcej niż wykorzystanie samej technologii generatywnej – średnio o 4 punkty procentowe.
Wybory technologiczne: otwartość kontra własność
Jedną z wyraźnych cech polskiego rynku jest większa popularność modeli open-source wśród kadry zarządzającej – wskazało na nie 25% respondentów z Polski, przy średniej globalnej na poziomie 17%. To spora różnica w porównaniu z dominującym na świecie podejściem, gdzie częściej wybierane są rozwiązania własnościowe: 34% firm korzysta z usług wyspecjalizowanych dostawców, a 43% – z ofert dużych dostawców chmurowych (tzw. hyperscalerów). W Polsce te wskaźniki są wyraźnie niższe – odpowiednio 24% i 38%.
Choć modele open-source oferują szereg korzyści, takich jak elastyczność wdrożeniowa i niższy koszt licencyjny, raport odnotowuje, że globalnie rosną obawy związane z ich ograniczeniami – m.in. potencjalnymi lukami w zabezpieczeniach, poleganiem na społecznościowym wsparciu oraz wolniejszymi cyklami aktualizacji. Mimo to, obserwowana w Polsce wyższa skłonność do wyboru rozwiązań open-source stanowi wyróżnik lokalnej strategii technologicznej.
Z globalnej perspektywy koszt implementacji pozostaje jedną z kluczowych barier dla szerokiej adopcji technologii AI – wskazuje na nią 42% badanych organizacji. To właśnie aspekty kosztowe w dużej mierze mogą wpływać na wybory technologiczne firm, w tym rosnące zainteresowanie modelami open-source. Żeby skutecznie rozwijać rozwiązania AI w firmach, potrzebne jest dobre planowanie – od decyzji, czy lepiej coś zbudować samodzielnie, czy kupić gotowe rozwiązanie, przez tworzenie klarownych planów wdrożeń, aż po mądre zarządzanie kosztami, które obejmuje m.in. dostosowanie infrastruktury i usprawnienie procesów. Na tym tle większe zainteresowanie polskich firm modelami open-source można postrzegać nie tylko jako kwestię technologiczną, ale też jako praktyczną odpowiedź na ograniczone budżety i potrzebę większej elastyczności.
Ludzie i przywództwo: warunek skalowania AI
Jednym z obszarów, w których Polska wypada słabiej na tle średniej globalnej, jest gotowość pracowników i pracownic do pracy z technologiami AI. Prognozowane wskaźniki w zakresie dostępności narzędzi, poziomu przeszkolenia oraz przewidywanych zmian ról zawodowych są w Polsce konsekwentnie niższe we wszystkich analizowanych horyzontach czasowych – 2025, 2026 oraz 2027–2028. Przykładowo, w 2025 roku jedynie 34% osób pracujących w Polsce ma dostęp do zatwierdzonych narzędzi AI (wobec 46% globalnie), a odsetek przeszkolonego personelu wynosi również 35% – o 11 punktów procentowych mniej niż średnia globalna.
Wśród polskich liderów biznesu entuzjazm wobec Gen AI jest mniejszy niż na świecie. Odsetek zdecydowanych zwolenników tej technologii („silnych orędowników”) wynosi w Polsce 27%, co jest wynikiem niższym niż średnia globalna (32%). Równocześnie wyższy jest udział liderów i liderek deklarujących sceptycyzm lub brak przekonania co do potencjału Gen AI – 19% w Polsce wobec 14% globalnie.
Pełne wykorzystanie potencjału AI wymaga nie tylko inwestycji, ale także strategicznego przygotowania organizacji – od silnego przywództwa i ładu korporacyjnego, przez dostęp do danych i etyczne ramy działania, po powszechną umiejętność pracy z AI. Polskie firmy już dziś wykazują wyraźną dynamikę w adopcji agentów AI, jednak dalsze skalowanie korzyści będzie w dużej mierze zależało od gotowości zespołów oraz konsekwentnego rozwoju kompetencji cyfrowych w całej organizacji.
Źródło: Capgemini
Źródło: Capgemini
Najnowsze wiadomości
Kwantowy przełom w cyberochronie - nadchodząca dekada przepisze zasady szyfrowania na nowo
Przez długi czas cyfrowe bezpieczeństwo opierało się na prostym założeniu: współczesne komputery potrzebowałyby ogromnych zasobów i wielu lat, aby złamać silne algorytmy szyfrowania. Rozwój technologii kwantowej zaczyna jednak tę regułę podważać, a eksperci przewidują, że w perspektywie 5–10 lat może nadejść „dzień zero”. Jest to moment, w którym zaawansowana maszyna kwantowa będzie w stanie przełamać większość aktualnie stosowanych zabezpieczeń kryptograficznych w czasie liczonym nie w latach, lecz w godzinach.
PSI prezentuje nową identyfikację wizualną
W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wizualną. Odświeżony wizerunek w spójny sposób oddaje technologiczne zaawansowanie firmy, jej głęboką wiedzę branżową oraz silne ukierunkowanie na potrzeby klientów. Zmiany te wzmacniają pozycję PSI jako innowacyjnego lidera technologicznego w obszarze skalowalnych rozwiązań informatycznych opartych na sztucznej inteligencji i chmurze, rozwijanych z myślą o energetyce i przemyśle.
W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wizualną. Odświeżony wizerunek w spójny sposób oddaje technologiczne zaawansowanie firmy, jej głęboką wiedzę branżową oraz silne ukierunkowanie na potrzeby klientów. Zmiany te wzmacniają pozycję PSI jako innowacyjnego lidera technologicznego w obszarze skalowalnych rozwiązań informatycznych opartych na sztucznej inteligencji i chmurze, rozwijanych z myślą o energetyce i przemyśle.
PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems
PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.
F5 rozszerza portfolio bezpieczeństwa o narzędzia do ochrony systemów AI w środowiskach enterprise
F5 ogłosiło wprowadzenie dwóch nowych rozwiązań - F5 AI Guardrails oraz F5 AI Red Team - które mają odpowiedzieć na jedno z kluczowych wyzwań współczesnych organizacji: bezpieczne wdrażanie i eksploatację systemów sztucznej inteligencji na dużą skalę. Nowa oferta łączy ochronę działania modeli AI w czasie rzeczywistym z ofensy
Snowflake + OpenAI: AI bliżej biznesu
Snowflake przyspiesza wykorzystanie danych i sztucznej inteligencji w firmach, przenosząc AI z fazy eksperymentów do codziennych procesów biznesowych. Nowe rozwiązania w ramach AI Data Cloud integrują modele AI bezpośrednio z danymi, narzędziami deweloperskimi i warstwą semantyczną. Partnerstwo z OpenAI, agent Cortex Code, Semantic View Autopilot oraz rozwój Snowflake Postgres pokazują, jak budować skalowalne, bezpieczne i mierzalne wdrożenia AI w skali całej organizacji.
Najnowsze artykuły
Magazyn bez błędów? Sprawdź, jak system WMS zmienia codzienność logistyki
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Migracja z SAP ECC na S4 HANA: Ryzyka, korzyści i alternatywne rozwiązania
W ostatnich latach wiele firm, które korzystają z systemu SAP ECC (Enterprise Central Component), stoi przed decyzją o przejściu na nowszą wersję — SAP S4 HANA. W obliczu końca wsparcia dla ECC w 2030 roku, temat ten staje się coraz bardziej aktualny. Przemiany technologiczne oraz rosnące oczekiwania związane z integracją nowych funkcji, jak sztuczna inteligencja (AI), skłaniają do refleksji nad tym, czy warto podjąć tak dużą zmianę w architekturze systemu. Przyjrzyjmy się głównym powodom, dla których firmy rozważają migrację do S4 HANA, ale także argumentom, które mogą przemawiać za pozostaniem przy dotychczasowym systemie ECC, przynajmniej na krótki okres.
Jak maksymalizować zyski z MTO i MTS dzięki BPSC ERP?
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Ponad połowa cyberataków zaczyna się od błędu człowieka
Ponad 2/3 firm w Polsce odnotowała w zeszłym roku co najmniej 1 incydent naruszenia bezpieczeństwa . Według danych Unit 42, zespołu analitycznego Palo Alto Networks, aż 60% ataków rozpoczyna się od działań wymierzonych w pracowników – najczęściej pod postacią phishingu i innych form inżynierii społecznej . To pokazuje, że w systemie ochrony organizacji pracownicy są kluczowym ogniwem – i że firmy muszą nie tylko edukować, ale też konsekwentnie egzekwować zasady cyberhigieny. Warto o tym pamiętać szczególnie teraz, w październiku, gdy obchodzimy Europejski Miesiąc Cyberbezpieczeństwa.
MES - holistyczne zarządzanie produkcją
Nowoczesna produkcja wymaga precyzji, szybkości i pełnej kontroli nad przebiegiem procesów. Rosnąca złożoność zleceń oraz presja kosztowa sprawiają, że ręczne raportowanie i intuicyjne zarządzanie coraz częściej okazują się niewystarczające. Firmy szukają rozwiązań, które umożliwiają im widzenie produkcji „na żywo”, a nie z opóźnieniem kilku godzin czy dni. W tym kontekście kluczową rolę odgrywają narzędzia, które porządkują informacje i pozwalają reagować natychmiast, zamiast po fakcie.
PSI prezentuje nową identyfikację wizualną
W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wiz… / Czytaj więcej
Snowflake + OpenAI: AI bliżej biznesu
Snowflake przyspiesza wykorzystanie danych i sztucznej inteligencji w firmach, przenosząc AI z fazy… / Czytaj więcej
Nowa era komunikacji biznesowej, KSeF stał się faktem
Od 1 lutego 2026 roku, w Polsce z sukcesem rozpoczęła się nowa era elektronicznej komunikacji w biz… / Czytaj więcej
Hakerzy nie kradną już tylko haseł. Oni kradną Twój czas i przyszłość. Jak chronić ERP przed paraliżem?
Hakerzy coraz rzadziej koncentrują się wyłącznie na kradzieży haseł. Ich prawdziwym celem jest dziś… / Czytaj więcej
AI bez hype’u – od eksperymentów do infrastruktury decyzji
Sektory IT oraz logistyka stoją u progu fundamentalnej zmiany w podejściu do sztucznej inteligencji… / Czytaj więcej
