Jakie są główne obawy liderów firm wobec kosztów AI?

Ponad 80% kierownictwa inwestującego w AI martwi się wydatkami na tokeny. Prawie wszystkie firmy (98%) przyznają, że finansowe aspekty zmusiły je do ponownego rozpatrzenia sposobu, w jaki podchodzą do implementacji tej technologii.

Jak firmy reagują na wysokie koszty AI?

Organizacje dzielą się: jedna trzecia rozważa rozszerzenie wdrożeń, prawie tyle samo chce przyspieszyć implementację, a 15% decyduje się na ograniczenie skali. Większość (64%) aktywnie śledzi zużycie zasobów i ustala budżety.

Czy AI rzeczywiście przyspiesza tworzenie oprogramowania?

Tak — 94% firm, które wdrożyły lub testują programy tworzenia kodu wspierane AI, potwierdza szybsze dostarczanie rozwiązań niż metody tradycyjne. Prawie wszystkie (91%) zauważają zmniejszoną zależność od zewnętrznych dostawców.

Jakie są główne bariery w rozwoju własnego oprogramowania z AI?

Prawie wszystkie organizacje (92%) napotykają przeszkody. Najczęstsze to shadow IT (34%), kwestie regulacyjne i zarządzania (33%) oraz zwiększone ryzyko cyberbezpieczeństwa (32%).

Czy firmy wolą gotowe rozwiązania AI czy własne implementacje?

Dwie trzecie organizacji skupia się na gotowych produktach. Jednak 76% liderów uważa, że takie rozwiązania nie w pełni odpowiadają ich specyficznym wymaganiom biznesowym.

Koszty AI zamieniają strategie firm: jak lidera reagują na wydatki

Większość liderów firm obawia się kosztów tokenów AI. Sprawdź, jak organizacje zmieniają podejście do wdrażania technologii i jakie strategie wybierają.

Obawy dotyczące wydatków operacyjnych na sztuczną inteligencję zmieniają sposób, w jaki przedsiębiorstwa planują i realizują swoje inicjatywy związane z tą technologią.

Rzeczywistość kosztów AI: od planowania do codziennego użytkowania

Koszty związane z wdrażaniem i utrzymywaniem rozwiązań opartych na AI stanowią coraz poważniejszy problem dla menedżerów biznesu. Aż 82% liderów firm, które inwestują w sztuczną inteligencję, wyraża obawy przed wydatkami na tokeny — jednostkami rozliczeniowe wykorzystywane przez większość platform AI. Ta liczba pokazuje, że niepewność finansowa dotyczy zdecydowanej większości sektora.

Co jeszcze bardziej znaczące, 98% respondentów przyznaje, że finansowe wyzwania skłoniły ich organizacje do gruntownego przeanalizowania podejścia do AI. To nie jest marginalny problem — to zmiana strategiczna, która dotyka niemal wszystkich firm. Jak zauważa partner zarządzający w EY Polska, „na początkowych etapach inwestycji skupiano się na samym wdrożeniu narzędzi, zmianach procesów i szkoleniu zespołów. Dziś, gdy ta faza się zakończyła, coraz bardziej widoczne stają się wydatki związane z bieżącym funkcjonowaniem technologii”.

Jak firmy dostosowują strategie wdrażania

Finansowe wyzwania doprowadziły do trzech różnych ścieżek decyzyjnych wśród organizacji:

Podejście	Odsetek firm	Znaczenie
Rozszerzenie zakresu wdrożeń	37%	Firmy wierzą w potencjał i inwestują więcej
Przyspieszenie implementacji	29%	Organizacje chcą szybko osiągnąć zwrot z inwestycji
Ograniczenie skali wdrożeń	15%	Ostrożne podejście ze względu na koszty

Większość firm (64%) podejmuje bardziej świadome decyzje — aktywnie monitoruje zużycie zasobów obliczeniowych i ustala precyzyjne budżety. To oznacza koniec ery eksperymentów bez kontroli finansowej. Organizacje chcą wiedzieć, ile wydają i na co dokładnie.

Praktyczne zastosowania AI w przedsiębiorstwach

Mimo obaw finansowych, zainteresowanie AI pozostaje wysokie. Aż 87% organizacji albo w pełni wdrożyło, albo aktywnie testuje programy wspomagające tworzenie oprogramowania z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Rezultaty są namacalne:

94% z tych firm potwierdza, że rozwiązania działają szybciej niż tradycyjne metody
91% zauważa zmniejszoną zależność od komercyjnych dostawców oprogramowania
60% wykorzystuje AI do wspierania pracy konkretnych zespołów
39% eksperymentuje z narzędziami będącymi jeszcze w fazie testowania
39% rozszerza możliwości istniejącego oprogramowania korporacyjnego
33% zastępuje tradycyjne produkty rozwiązaniami opartymi na AI

Te liczby pokazują, że AI nie jest już tylko trendem — to narzędzie, które faktycznie zmienia sposób pracy w przedsiębiorstwach.

Bariery i ryzyka: co hamuje pełne wykorzystanie AI

Chociaż potencjał jest duży, prawie wszystkie organizacje (92%) napotykają znaczące przeszkody w rozwijaniu własnych rozwiązań. Problemy spowalniające postęp zgłasza 72% firm. Najczęstsze wyzwania to:

Shadow IT (34%) — pracownicy używają narzędzi AI poza kontrolą IT, co stwarza zagrożenia bezpieczeństwa
Zgodność regulacyjna i governance (33%) — niejasne przepisy i brak wewnętrznych standardów
Cyberbezpieczeństwo (32%) — zwiększona podatność na ataki i naruszenia danych

Konsekwencja? Aż 93% liderów dostrzega pilną potrzebę wprowadzenia odpowiednich ram zarządzania AI. Bez nich firmy ryzykują nie tylko stratę finansową, ale też poważne problemy prawne i bezpieczeństwa.

Gotowe rozwiązania vs. własne implementacje

Paradoksalnie, mimo że 92% firm napotyka bariery w tworzeniu własnego oprogramowania, dwie trzecie (66%) organizacji skupia swoje inwestycje na gotowych rozwiązaniach AI. W 2025 roku odsetek ten wynosił 56%, co pokazuje rosnący trend.

Jednak tu pojawia się kolejny problem: 76% liderów uważa, że gotowe produkty nie w pełni odpowiadają ich specyficznym potrzebom biznesowym. Firmy stoją przed dylematem — własne rozwiązania są trudne i drogie, ale gotowe rozwiązania nie spełniają ich wymagań.

Co to oznacza dla Ciebie

Jeśli pracujesz w firmie, która rozważa inwestycje w AI, warto zrozumieć, że decyzje będą coraz bardziej oparte na analizie kosztów i zwrotu z inwestycji. Dni nieograniczonych eksperymentów się kończą. Organizacje będą wymagać jasnego uzasadnienia każdej inicjatywy związanej ze sztuczną inteligencją.

Dla specjalistów IT oznacza to potrzebę umiejętności zarządzania wydatkami i optymalizacji. Dla menedżerów — konieczność zdefiniowania jasnych celów biznesowych przed wdrożeniem. Dla całych zespołów — edukacja w zakresie bezpieczeństwa i zgodności, ponieważ bariery regulacyjne i cyberbezpieczeństwa będą coraz bardziej restrykcyjne.

Kluczem do sukcesu będzie znalezienie równowagi między ambicją a realizm finansowym — inwestowanie w AI tam, gdzie przyniesie rzeczywistą wartość, a nie wszędzie, gdzie technologia jest dostępna.