AI wydaje miliardy, ale zyski pozostają tajemnicą. Jak to zmienić?

Sztuczna inteligencja stała się dla kadry kierowniczej przedmiotem obsesji — ale obsesją bez kontroli. Firmy masowo inwestują w projekty AI, jednak większość nie potrafi odpowiedzieć na pytanie, czy te inwestycje rzeczywiście się zwracają. To jest centralna rozbieżność ujawniona w badaniu Gartnera przeprowadzonym między styczeń a kwiecień 2026 roku na próbie 1303 respondentów z organizacji o przychodach co najmniej 50 milionów dolarów.

Wydatki rosną, ale gdzie idą pieniądze?

Scenariusz wydaje się paradoksalny: 85 procent szefów biznesu deklaruje chęć zwiększenia wydatków na AI w 2026 roku. Jednocześnie 11 procent tych samych liderów przyznaje, że nie ma pojęcia, ile poszczególne działy wydają na sztuczną inteligencję w bieżącym roku. To oznacza, że co najmniej jedna na dziewięć firm planuje zwiększyć budżet, nie znając aktualnego stanu wydatków — sytuacja przypominająca jazdę bez mapy.

Średnio organizacje przeznaczają 12 procent swojego budżetu IT na projekty związane ze sztuczną inteligencją. Skala jest więc znaczna, ale rozproszenie środków jest ogromne. Tylko 22 procent firm wdrożyło AI w wielu jednostkach biznesowych, co sugeruje, że większość eksperymentuje na małą skalę, bez skoordynowanej strategii.

Gdzie jest zwrot z inwestycji?

Tutaj pojawia się kluczowe odkrycie badania: firmy, które systematycznie mierzą zwrot z inwestycji w AI, osiągają zyski z 81 procent swoich inicjatyw. To liczba, która powinna zainteresować każdego dyrektora finansowego.

Natomiast organizacje, które nie ustanowiły ścisłego systemu pomiaru, borykają się z niepewnością — 29 procent ich projektów AI ma nieznaną stopę zwrotu. To oznacza, że prawie trzecia część wydatków znika w czarnej dziurze braku raportowania.

Aspekt	Organizacje mierzące ROI	Bez pomiaru ROI
Projekty przynoszące zyski	81%	Nieznane
Projekty z nieznanym zwrotem	Zminimalizowane	29%
Kontrola budżetu	Wysoka	Niska
Ryzyko marnotrawstwa	Niskie	Wysokie

Najpopularniejsze projekty nie zawsze przynoszą największe zyski

Badanie ujawnia interesujący rozdział między tym, co firmy robią najchętniej, a tym, co rzeczywiście się opłaca. Najpopularniejsze wdrożenia to:

• Wykrywanie zagrożeń cyberbezpieczeństwa (54 procent organizacji)
• Automatyzacja procesów IT (54 procent)
• Generowanie kodu (44 procent)

Tymczasem największy zwrot finansowy przynoszą zupełnie inne obszary:

• Optymalizacja zasobów IT (40 procent zwrotu)
• Dane syntetyczne (28 procent)
• Generowanie kodu (23 procent)

Generowanie kodu pojawia się w obu listach, ale z różnymi pozycjami — popularne, ale nie najrentowniejsze. Natomiast optymalizacja zasobów IT, która nie figuruje w top-3 najpopularniejszych wdrożeń, przynosi największy zwrot. To sugeruje, że firmy wybierają projekty ze względu na prestiż techniczny lub widoczność, a nie na rzeczywisty potencjał biznesowy.

Produktywność jako główna obietnica

Siedem na dziesięć szefów (75 procent) stawia na wzrost produktywności jako główny cel wdrożeń AI. To zrozumiałe — produktywność to łatwy do zdefiniowania cel i bezpośredni wpływ na wynik finansowy. Jednak tylko około 30 procent wydatków na AI trafia do projektów produktywności. Oznacza to, że znaczna część budżetu idzie na inicjatywy, które nie są głównym priorytetem strategicznym.

Co to oznacza dla Ciebie

Jeśli pracujesz w firmie, która inwestuje w AI, to badanie Gartnera powinno Cię zainteresować z kilku powodów:

Dla dyrektorów IT i szefów technologii: Wdrażanie AI bez systemu pomiaru ROI to ryzyko utraty budżetu. Priorytetem powinna być implementacja dashboardów i raportów śledzących zwrot z każdego projektu. Organizacje, które to robią, osiągają 81-procentową stopę sukcesu — to wynik, który uzasadnia inwestycję w infrastrukturę monitorowania.

Dla CFO i dyrektorów finansowych: Fakt, że 11 procent firm nie zna wydatków na AI poszczególnych działów, to sygnał ostrzegawczy dla całej branży. Przed zatwierdzeniem wzrostu budżetu na AI w 2026 roku (co planuje 85 procent liderów) konieczna jest audyt wydatków bieżących. Bez tego wzrost budżetu może być zwykłym marnotrawieniem.

Dla pracowników i zespołów: Jeśli pracujesz nad projektem AI, upewnij się, że ma zdefiniowane metryki sukcesu. Projekty bez jasnego pomiaru ROI są pierwszymi kandydatami do cięć budżetowych, gdy przychody spadną.

Przyszłość: rynek aplikacji korporacyjnych i nowe modele cenowe

Rynek aplikacji korporacyjnych wspartych AI ma rosnąć o 86 procent w ciągu pięciu lat. To oznacza, że presja na wdrażanie AI nie będzie maleć — wręcz przeciwnie. Jednocześnie pojawiają się nowe modele biznesowe. Dostawcy takich jak AWS eksperymentują z modelami cenowymi, które przechodzą od tradycyjnych opłat za zużycie do rozliczeń opartych na rzeczywistych wynikach. To zmiana paradygmatu: zamiast płacić za obliczenia, będziesz płacić za rezultaty.

To mogłoby być rozwiązaniem dla problemu ujawnionego w badaniu — jeśli dostawca AI odpowiada za zwrot z inwestycji, a nie tylko za dostarczoną technologię, motywacja do pomiaru ROI staje się wbudowana w model biznesowy.