Sztuczna inteligencja jest już wykorzystywana przez zdecydowaną większość firm na świecie, jednak wiele organizacji nadal znajduje się na etapie testowania i pilotażowych wdrożeń. Z raportu McKinsey & Company „The State of AI 2025” wynika, że z rozwiązań opartych na AI korzysta obecnie 88% przedsiębiorstw, podczas gdy rok wcześniej było to 78%. Tylko część organizacji wdrożyła jednak sztuczną inteligencję na szeroką skalę i wykorzystuje ją w codziennej działalności.

W Polsce najbardziej zaawansowany pod względem wdrażania AI jest sektor finansowy. Jak wskazuje raport EY „Jak polskie firmy wdrażają AI”, pierwsze implementacje ma już za sobą 52% badanych firm z tej branży. Dla porównania – w handlu podobne rozwiązania wdrożyło 22% przedsiębiorstw, a w przemyśle 32%.

Bogdan Nowopolski, wiceprezes Intelligent Automation Solutions w firmie Betacom, zwraca uwagę, że mimo rosnącego zainteresowania sztuczną inteligencją organizacje nadal napotykają wiele trudności. – Największą barierą we wdrażaniu AI w organizacjach finansowych jest przede wszystkim brak kompetencji, zarówno wewnętrznych, jak i ekosystem partnerów i komponentów z szeroko rozumianego środowiska informatycznego. Druga rzecz to podejście eksperymentalne, czyli możliwość próbkowania pewnych rozwiązań, które są dostępne na rynku, a których nie można przenieść wprost do organizacji finansowej ze względu na różne aspekty, chociażby regulacyjne. Trzecim aspektem jest zarządzanie danymi i infrastrukturą – wymienia ekspert.

Według analiz McKinsey & Company przedsiębiorstwa skutecznie wykorzystujące AI osiągają wymierne korzyści biznesowe. Firmy wskazują przede wszystkim na możliwość ograniczenia kosztów operacyjnych, zwiększenia przychodów i poprawy jakości obsługi klientów. 64% ankietowanych przedsiębiorstw uważa, że sztuczna inteligencja wspiera rozwój innowacyjności, a 39% dostrzega jej pozytywny wpływ na zyski.

Najczęściej wzrost przychodów związany z wykorzystaniem AI odnotowywany jest w obszarach marketingu i sprzedaży, finansów korporacyjnych oraz rozwoju produktów i usług. Coraz większą rolę sztuczna inteligencja odgrywa również w codziennych operacjach przedsiębiorstw. Rozwiązania oparte na AI są wykorzystywane m.in. do analizy dokumentów, obsługi kanałów komunikacji z klientami, pracy contact center czy automatyzacji procesów administracyjnych.

Z raportu EY wynika jednocześnie, że polski rynek obawia się przede wszystkim o bezpieczeństwo – to główna bariera we wdrażaniu sztucznej inteligencji, na którą wskazuje 39% badanych ze wszystkich branż. W przypadku sektora finansowego jeszcze większą przeszkodą okazują się jednak rygorystyczne przepisy prawne.

Dane Eurostatu pokazują, że firmy w Unii Europejskiej najczęściej korzystają ze sztucznej inteligencji do analizy tekstu i dokumentów, generowania treści oraz przetwarzania języka pisanego i mówionego. Rosnące zastosowanie tych technologii zwiększa jednocześnie zapotrzebowanie na specjalistów posiadających kompetencje związane z integracją AI z istniejącymi systemami oraz zarządzaniem danymi. – Z perspektywy IT najważniejsze kompetencje to pewnego rodzaju seniority, czyli doświadczenie, zrozumienie procesów, danych, systemów i całego środowiska, w którym działamy, a z drugiej strony umiejętności wplecenia AI w model operacyjny i zbudowanie zupełnie nowego sposobu działania organizacji. Będziemy potrzebowali mniej typowych kompetencji technicznych, żeby to zbudować, a potężny nacisk będzie kładziony na kwestie bezpieczeństwa – zarówno wewnętrznego, jak i w kontekście ataków z zewnątrz – tłumaczy Bogdan Nowopolski.

Według raportu „AI Index 2025” przygotowanego przez Stanford Institute for Human-Centered AI narzędzia generatywnej AI są coraz częściej wykorzystywane w procesie tworzenia oprogramowania. Jednocześnie przedsiębiorstwa podkreślają rosnące znaczenie kontroli jakości i bezpieczeństwa systemów rozwijanych z udziałem sztucznej inteligencji. – Będziemy wymagali dużo mniejszych zasobów ludzkich, zwłaszcza młodszych, do programowania. Znam firmy, które w zasadzie w 95% zrezygnowały z deweloperów, a przeniosły się na wytwarzanie kodu w sposób alternatywny, za pomocą sztucznej inteligencji. Następnie kluczowe będzie dbanie o jakość tego oprogramowania, również z perspektywy doświadczenia zespołu, który to tworzy, wytycznych architektonicznych, jakościowych i testowania go również za pomocą narzędzi wspieranych przez sztuczną inteligencję – podsumowuje ekspert.

fot. magnific.com
oprac. /kp/