AI w 2025: podobnie jak Internet w latach 90., sztuczna inteligencja przechodzi od eksperymentów do transformacji przedsiębiorstw. Źródło: wygenerowane przez AI
Sztuczna inteligencja stała się jednym z najważniejszych tematów współczesnego biznesu. Jej obecność w organizacjach jest coraz bardziej widoczna, ale sposób wykorzystania wciąż pozostaje nierówny.
EkonoFakt oparty na:
„The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation” – kompleksowe omówienie obecnego stanu wdrożeń AI w organizacjach.
AI w fazie pilotażu – echo początków Internetu
AI między eksperymentem a transformacją
Historia pokazuje, że każda przełomowa technologia zaczyna od eksperymentów i prób, zanim stanie się fundamentem strategii. Podobnie jak Internet czy lean manufacturing, AI dziś jest na etapie, w którym menedżerowie muszą zdecydować, czy potraktują ją jako narzędzie oszczędności, czy jako katalizator głębokiej transformacji.
Dane: 88% respondentów raportuje regularne wykorzystanie AI w swojej organizacji w co najmniej jednej funkcji biznesowej, ale prawie dwie trzecie ankietowanych mówi, że ich organizacje nie zaczęły jeszcze skalować AI w całym przedsiębiorstwie.
Sztuczna inteligencja w organizacjach – wyzwania i szanse transformacji
Początki używania sztucznej inteligencji w firmach przypominają wzrost powszechności Internetu w korporacjach w latach dziewięćdziesiątych XX wieku. W 1991 roku National Science Foundation znosi zakaz używania sieci do celów komercyjnych. Rok później po raz pierwszy liczba komputerów podłączonych do Internetu przekracza milion. Sieć przestaje być narzędziem służącym do komunikacji między maszynami, a zaczyna spełniać tę samą funkcję dla ludzi. [1]
W połowie lat 90. koszty przesyłania i przechowywania informacji gwałtownie spadły. Masowa adopcja komputerów osobistych podłączonych do siebie zrewolucjonizowała handel, usługi i przemysł. [2]
Jak bańka dotcomów zmieniła strategię rozwoju firm
Dobra koniunktura, niskie bezrobocie i łatwy dostęp do kredytu zachęcały do inwestowania wolnych środków w rozwojowe przedsięwzięcia. Firmy venture capital chętnie lokowały wolne środki w organizacje związane z sektorem informatycznym. Znana z historii jako bańka dotcomów swoją nazwę zawdzięcza faktowi, że każda firma, która posiadała .com w nazwie, jawiła się jako możliwość inwestycyjna przynosząca wysoki zysk. I choć nadmuchana bańka w końcu pękła, firmy, które przetrwały, jak Amazon czy eBay, zaczęły dywersyfikować ofertę i opracowały bardziej strategiczne podejście do rozwoju. [3]
Efektywność kontra innowacja – lekcje z lean dla AI
Od efektywności do innowacji – lekcje z Toyoty i Lean Six Sigma
Toyota Production System wprowadzony przez Taiichiego Ohno kompletnie zmienił sposób, w jaki firmy myślą o produkcji. System ten stał się podwaliną koncepcji lean, spopularyzowanej na Zachodzie w 1990 roku książką „The Machine That Changed the World”, a z czasem połączonej z Six Sigma w metodologię Lean Six Sigma – podejście do zarządzania jakością popularne do dziś. [4] Używany początkowo tylko w produkcji, z czasem został także zaimplementowany w innych domenach.
Dane: 80% respondentów wskazuje efektywność jako jeden z celów wdrożeń AI, ale tylko około 6% firm (tzw. high performers) przypisuje AI co najmniej 5% swojego EBIT – i to właśnie one częściej dodają do efektywności cele wzrostu i innowacji.
Lean jako strategia wzrostu i eliminacja marnotrawstwa
Największe korzyści finansowe osiągają organizacje, które traktują lean jako strategię wzrostu i innowacji. Lean jako jeden z ośmiu rodzajów marnotrawstwa wskazuje zbędne ruchy w czasie produkcji. Według badań nawet 30-60% czasu pracownicy spędzają na wykonywaniu czynności, które nie dają żadnej wartości. [5] Z kolei nadmierne przetwarzanie – kolejny rodzaj marnotrawstwa według lean – to sytuacja, w której 40-60% wykonywanych procesów nie wpływa na jakość czy funkcję produktu.
Przyszłość należy do odważnych innowatorów
Doświadczenia z przeszłości uczą, że przewagę zdobywają ci, którzy odważnie integrują nowe technologie w procesach i strategii, zamiast traktować je jako dodatek. Firmy, które widzą w AI szansę na innowację i wzrost, powtarzają drogę liderów poprzednich rewolucji – od Toyoty po Amazona. Przyszłość należy do tych, którzy potrafią przełożyć technologię na realną zmianę organizacyjną i strategiczną.
Metodologia tego EkonoFaktu
EkonoFakt • Seria artykułów ekonomicznych opartych na faktach






Dodaj komentarz