AI pod lupą CFO: 2026 rokiem brutalnego rozliczenia zwrotu z inwestycji

Katgoria: WIADOMOŚCI / Utworzono: 03 grudzień 2025

W 2026 roku sztuczna inteligencja przestanie być „magicznie działającą” technologią, a stanie się jedną z najtwardszych pozycji w Excelu CFO. Po latach hype’u i kosztownych eksperymentów przychodzi czas rozliczeń: ile naprawdę zarabiamy na AI, które projekty generują wartość, a które tylko produkują koszty i ryzyko regulacyjne. Tylko inicjatywy z mierzalnym ROI w 6–12 miesięcy mają szansę przetrwać tę selekcję, w której AI „wszędzie” ustąpi miejsca AI tam, gdzie ma realny sens, pod czujnym okiem audytów jakości modeli i danych.

REKLAMA

Inwestycje w AI w 2026 roku będą się opłacać tylko tam, gdzie są podporządkowane mierzalnemu ROI, jakości danych i przejrzystemu nadzorowi – cała reszta projektów zostanie brutalnie zweryfikowana przez biznes i regulatorów.

2026: rok rozliczenia, nie zachwytu nad AI

Po kilku latach „gorączki AI”, napędzanej FOMO i obietnicami vendorów, rynek wchodzi w fazę otrzeźwienia. Eksperci SAS prognozują, że 2026 będzie momentem rynkowego „rozliczenia AI” – innowacja zderzy się z twardą rzeczywistością controllingu i governance’u.

Według danych cytowanych przez SAS, tylko 22% organizacji wyszło poza etap proof of concept, a zaledwie 4% deklaruje, że czerpie z AI realną, znaczącą wartość. Równocześnie 1 na 4 firmy przekroczyła założony okres wdrożenia, generując dodatkowe koszty [Couchbase]. To oznacza, że w wielu roadmapach AI zamiast aktywów powstały długoterminowe zobowiązania.

Jeśli budujesz lub oferujesz klientom własną platformę AI (nazwijmy ją dalej „Twoją Platformą AI”), 2026 będzie testem jej dojrzałości: czy pomaga zamykać projekty w zakładanym czasie i budżecie, czy raczej staje się częścią problemu – źle skalibrowanego entuzjazmu wobec generatywnej AI.

ROI z AI: od „czy działa?” do „czy działa lepiej, taniej i szybciej?”

Dotychczas wiele organizacji akceptowało narrację: „ważne, że AI działa – reszta przyjdzie później”. W 2026 roku ten etap się kończy. Biznes zaczyna oczekiwać odpowiedzi na inne pytania:

Czy nowy model obniża koszt obsługi klienta o X%?
Czy skraca time-to-decision w krytycznym procesie?
Czy ogranicza ryzyko operacyjne / regulacyjne w sposób mierzalny?

Badania Couchbase pokazują, że firmy, które nie dowożą innowacji w planowanym czasie, tracą średnio 8,6% swojej wartości [Couchbase]. Aż 96% respondentów przyznaje, że projekty mają sztywny deadline, z czego ¼ już ten termin przekroczyła. To brutalna ilustracja, że „eksperymenty z AI” przestały być niewinną piaskownicą – stały się elementem bilansu.

Twoja Platforma AI – jeśli ma realnie przetrwać to przesilenie – musi być projektowana pod konkretne KPI: redukcję kosztów, wzrost przychodów, poprawę wskaźników ryzyka lub produktywności. „AI, bo wszyscy tak robią” nie będzie w 2026 roku ani argumentem dla CFO, ani linią obrony przed regulatorem.

Budżety IT 2026: koniec „fajerwerków”, początek infrastruktury pod ROI

Analizy cytowane przez SAS wskazują, że budżety IT na 2026 rok będą bardziej strategiczne niż kiedykolwiek. Środki przesuwają się:

od „nakładek” na ChatGPT i efektownego front-endu,
do fundamentów: integracji danych, automatyzacji, jakości modeli, skalowalnych architektur.

Senior Product Manager ds. AI, Manisha Khanna, zauważa, że „po miliardach zmarnowanych na nakładki ChatGPT i vaporware faza miesiąca miodowego dobiega końca” – CFO zaczynają zadawać trudne pytania o koszt promptów, dokładność i wpływ na P&L.

Dla Twojej Platformy AI oznacza to konieczność „zejścia z billboardu do kotłowni”: musi lepiej integrować się z istniejącymi systemami, automatyzować konkretne procesy i dostarczać dane, które obronią business case przed zarządem. Sprzedawanie samego „wow efektu” interfejsu konwersacyjnego nie będzie już wystarczające.

6–12 miesięcy na dowiezienie wartości: nowy standard time-to-value

Coraz częściej mówi się o tym, że projekty AI będą musiały wykazać zwrot z inwestycji w horyzoncie od 6 do 12 miesięcy od startu produkcyjnego. To bardzo krótki cykl, szczególnie w złożonych środowiskach enterprise z trudnymi integracjami i restrykcyjnym compliance.

Aby Twoja Platforma AI była w stanie wpisać się w ten model, musi:

Oferować gotowe komponenty (np. prekonfigurowane pipeline’y, connectory, szablony use case’ów), które skracają fazę od PoC do produkcji.
Automatyzować utrzymanie modeli – od monitoringu driftu po retraining – tak, aby zespół nie utknął w manualnym „gaszeniu pożarów MLOps”.
Dostarczać standardowe dashboardy ROI – pokazujące wpływ modeli na KPI biznesowe bez konieczności budowania wszystkiego od zera.

Organizacje, które wdrażają Twoją Platformę AI, będą premiować te elementy, które realnie skracają time-to-value: gotowe integracje, silne narzędzia do zarządzania danymi, oraz przejrzyste raportowanie wyników.

Koniec „AI slop”: jakość treści i modeli przechodzi audyt

Luis Flynn z SAS porównuje nadchodzącą falę audytów AI do kryzysu bezpieczeństwa związanego z luką Log4J. Tam, gdzie przez lata ignorowano odpowiedzialne podejście do modeli i danych, 2026 może przynieść serię dotkliwych „odsłonięć”.

„AI slop” – masowo generowane, niskiej jakości treści i modele bez kontroli – zacznie być problemem reputacyjnym i regulacyjnym:

organizacje będą musiały pokazać, skąd pochodzą dane,
jakie mechanizmy walidacji modeli stosują,
jak monitorują halucynacje i błędy generatywne,
jak zarządzają prywatnością i bezpieczeństwem.

Twoja Platforma AI, jeśli ma być traktowana poważnie przez klientów enterprise, musi wspierać te procesy „w pudełku”: polityki data lineage, transparentne metryki jakości, logowanie decyzji modeli, audytowalność promptów i outputów. W 2026 roku nie wystarczy, że AI działa – trzeba będzie pokazać, że działa odpowiedzialnie i zgodnie z regulacjami.

Regulacje i kontrola jakości: 2026 jako rok „compliance first”

USA, Kanada i Unia Europejska zapowiadają zaostrzenie nadzoru nad modelami generatywnymi i ich wpływem na użytkowników [SAS]. Nie chodzi tylko o spektakularne przypadki nadużyć, ale o codzienną, systemową jakość: brak biasów, kontrolę ryzyka prawnego, przejrzystość decyzji.

Z perspektywy Twojej Platformy AI oznacza to, że funkcje compliance przestają być „miłym dodatkiem”, a stają się jednym z głównych kryteriów wyboru technologii.

Rozwiązania, które:

pozwalają łatwo konfigurować polityki zgodności,
wspierają maskowanie danych wrażliwych,
umożliwiają szybkie przygotowanie raportów dla regulatora,

będą miały przewagę nad konkurencją, która nadal koncentruje się wyłącznie na „mocy modelu” czy liczbie parametrów.

Przetasowanie, nie załamanie: kto wygra erę odpowiedzialnego AI?

Rok 2026 nie będzie końcem AI – będzie końcem nieodpowiedzialnego, niepoliczonego wdrażania. Nastąpi przesunięcie z „AI wszędzie” na „AI tam, gdzie ma sens”. Rynek przypomina tu wcześniejsze fale mobilne i chmurowe: po eksplozji aplikacji przychodzi etap dojrzewania, konsolidacji i eliminacji słabych graczy.

Twoja Platforma AI ma szansę wygrać tę „dogrywkę”, jeśli:

jest projektowana „od tyłu”, od KPI biznesowych i oczekiwanego ROI,
dostarcza wbudowane mechanizmy governance, audytu i compliance,
skraca czas od PoC do produkcji poniżej 12 miesięcy,
potrafi udowodnić – liczbowo – że konkretny model działa lepiej, taniej lub szybciej niż dotychczasowy proces.

Gdy szum opadnie, pozostaną dwa pytania, które zada sobie każda zarządzająca AI organizacja: jak głębokie będzie nasze „rozliczenie” i co z niego wyniknie dla dalszego rozwoju? Od odpowiedzi na nie zależy, czy Twoja Platforma AI trafi na listę strategicznych aktywów, czy do katalogu kosztownych eksperymentów.

FAQ: Jak przygotować się na rok rozliczenia AI?

Jakie projekty AI mają największą szansę na finansowanie w 2026 roku?

Największą szansę mają projekty, które już na starcie pokazują jasny wpływ na KPI biznesowe i dają się policzyć w horyzoncie 6–12 miesięcy. Jeśli Twoja Platforma AI posiada gotowe scenariusze (np. optymalizacja kosztów, automatyzacja obsługi, zarządzanie ryzykiem), łatwiej będzie zbudować business case, który przekona CFO i zarząd.

Co zrobić, jeśli obecne wdrożenia AI nie dowożą zakładanego ROI?

W pierwszej kolejności warto przeprowadzić audyt: jakości danych, dojrzałości modeli oraz sposobu ich wykorzystania w procesach. Twoja Platforma AI może pomóc, jeśli posiada funkcje monitoringu i analizy wpływu modeli – dzięki nim zidentyfikujesz, które elementy warto zrefaktoryzować, wygasić lub zastąpić nowymi podejściami o lepszym potencjale ROI.

Jak rozmawiać z CFO o nowych inwestycjach w AI w 2026 roku?

Rozmowa z CFO powinna zaczynać się od liczb – redukcji kosztów, wzrostu przychodów, skrócenia czasu procesów, a nie od opisu algorytmu czy parametrów modelu. Twoja Platforma AI powinna wspierać tę narrację, dostarczając gotowe raporty biznesowe oraz metryki efektywności, które można wprost przenieść do prezentacji zarządczych i prognoz finansowych.

Czy generatywna AI nadal będzie priorytetem, skoro rośnie presja na ROI i regulacje?

Tak, ale tylko tam, gdzie generatywna AI rozwiązuje realny problem biznesowy, a nie jest „gadżetem” na froncie. Twoja Platforma AI powinna umożliwiać łączenie modeli generatywnych z solidnym zapleczem danych, kontrolą jakości oraz mechanizmami zgodności – wtedy generatywność staje się narzędziem zwiększającym produktywność, a nie źródłem niekontrolowanego ryzyka.

Źródło: SAS

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.

Czytaj całość

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.

Czytaj całość

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.

Czytaj całość

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

Czytaj całość

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.

Czytaj całość

RAPORT ERP

Katalog rozwiązań IT

Katalog firm

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?

Czytaj całość

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.

Czytaj całość

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.

Czytaj całość

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.

Czytaj całość

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.

Czytaj całość