Polskie firmy nawet trzy razy dłużej kupują rozwiązania AI, niż je później wdrażają

NR • 2026-05-07 11:18
Czemu wdrożenia AI w firmach często kończą się fiaskiem? Problem zazwyczaj nie leży poza organizacją, lecz w jej starych przyzwyczajeniach.
Kluczowe jest osobiste zaangażowanie zarządów i traktowanie AI jako elementu strategii, a nie pojedynczego projektu - mówi Dawid Osiecki, dyrektor zarządzający, AI & Data, Accenture w Polsce.
  • W większości organizacji procedury zakupowe nie nadążają za realiami rynkowymi. W tym samym czasie Zachód wrzuca kolejny bieg i zostawia nas w tyle.
  • Różnice w wyzwaniach są widoczne także między branżami. W farmacji problemem nie jest dostęp do technologii, lecz skala działalności i ograniczenia regulacyjne.
  • - Warto rozmawiać z firmami, które zrobiły mnóstwo wdrożeń i mają porównanie z innymi sektorami. Nie istnieje jedno uniwersalne rozwiązanie, natomiast istnieją powtarzalne błędy, które organizacje popełniają przy wdrożeniach - zaznacza Dawid Osiecki, dyrektor zarządzający, AI & Data, Accenture w Polsce, z którym rozmawialiśmy podczas Europejskiego Kongresu Gospodarczego.

Dlaczego wdrożenia AI w firmach tak często się nie udają? Przyczyny zwykle nie leżą na zewnątrz, lecz w utrwalonych nawykach i sposobie działania samej organizacji. Zdaniem Dawida Osieckiego, dyrektora zarządzającego odpowiedzialnego za obszar Data & AI w Accenture w Polsce, biznesowa rutyna bywa cichym sabotażystą technologicznych ambicji firm i potrafi działać wszędzie, nawet w biurze zarządu. Przez lata biznes nauczył się traktować projekty jak zamknięte historie: z początkiem, końcem i rozliczeniem. Problem w tym, że sztuczna inteligencja wymyka się tym zasadom.

AI nie jest generycznym rozwiązaniem z pudełka. To szyty na miarę system, a przede wszystkim egzamin z dojrzałości organizacji, jej procesów, decyzji i odwagi do zmiany.

– Kluczowe jest osobiste zaangażowanie zarządów i traktowanie AI jako elementu strategii, a nie pojedynczego projektu – mówi Osiecki.

Jak podkreśla nasz rozmówca, sztuczna inteligencja powinna funkcjonować w firmie podobnie jak logistyka czy finanse: jako integralna część działalności, a nie jednorazowy eksperyment.

W świecie, w którym niepewność geopolityczna każe oglądać każdą złotówkę dwa razy, ostrożność wydaje się racjonalna. Tyle że w przypadku AI często przeradza się w coś znacznie groźniejszego: koncentrację na zakupie zamiast na wdrożeniu. Firmy potrafią miesiącami analizować oferty, a następnie na implementację przeznaczyć zaledwie połowę tego czasu. Skrupulatna analiza opłacalności zakupu nie oznacza jeszcze, że będzie to udana inwestycja. W większości organizacji procedury zakupowe nie nadążają za realiami rynkowymi. W tym samym czasie Zachód wrzuca kolejny bieg i zostawia nas w tyle.

– Projekty dwu-, trzymiesięczne są kupowane przez 6–9 miesięcy. Przy bardziej złożonych przedsięwzięciach, obejmujących na przykład budowę platform danych czy integrację systemów, czas ten potrafi wydłużyć się nawet do dwóch lat – zauważa ekspert.

Technologia pędzi szybciej niż organizacje

Zdaniem dyrektora Osieckiego takie tempo trudno pogodzić z dynamiką rozwoju technologii.

- W ciągu kwartału mówimy o innej klasie modeli sztucznej inteligencji - podkreśla. W jego opinii oznacza to konieczność przemyślenia procedur zakupowych i zwiększenia elastyczności działania, zwłaszcza w sektorze publicznym.

Różnice w wyzwaniach są widoczne także między branżami. W farmacji problemem nie jest dostęp do technologii, lecz skala działalności i ograniczenia regulacyjne.

- Rynek farmaceutyczny ma jeszcze więcej regulacji niż standardowe ramy ochrony danych, takie jak „General Data Protection Regulation” - wskazuje. Dodaje, że przydatne byłoby większe wsparcie ze strony regulatorów, podobne do tego, które przyspieszyło rozwój chmury w sektorze finansowym.

„Reinvention” zamiast kosmetycznych zmian

Częstym błędem firm jest koncentracja na samej technologii zamiast na zmianie sposobu działania.

- Kupujemy licencje albo hardware i oczekujemy, że się poprawi efektywność - ona się od tego nie poprawi - mówi Osiecki i dodaje, że kluczowe znaczenie ma podejście określane przez Accenture jako „reinvention”, czyli gruntowne przeprojektowanie modelu biznesowego i operacyjnego.

Istotna jest również współpraca z partnerami posiadającymi doświadczenie wdrożeniowe.

Warto rozmawiać z firmami, które zrobiły mnóstwo wdrożeń i mają porównanie z innymi sektorami. Nie istnieje jedno uniwersalne rozwiązanie, natomiast istnieją powtarzalne błędy, które organizacje popełniająprzy wdrożeniach - mówi Dawid Osiecki.

Jego zdaniem bez zmiany podejścia firmy ryzykują inwestowanie w rozwiązania, które już na starcie będą częściowo nieaktualne. 

Potrzebny dialog i wspólne wypracowanie rozwiązań

 Na pytanie o to, czy i jakie zmiany systemowe mogłyby przyspieszyć wdrażanie nowych technologii, Osiecki odpowiada:

Kluczowym wyzwaniem nie jest brak regulacji, lecz ich niedostosowanie do dynamiki technologii - szczególnie w obszarze zakupów publicznych.

Jednocześnie wskazuje, że przestrzeń do usprawnień jest wyraźna. Kluczową rolę mogłaby odegrać bliższa współpraca między sektorem publicznym a firmami posiadającymi praktyczne doświadczenie we wdrożeniach.

- Włączenie takich podmiotów w prace grup roboczych mogłoby znacząco przyspieszyć wypracowanie bardziej efektywnych rozwiązań. Jako organizacja jesteśmy gotowi aktywnie uczestniczyć w takim dialogu - podkreśla Osiecki.

***

Nagranie zrealizowane w ramach współpracy z firmą Accenture

Google Play
Pobierz aplikację Europejskiego Kongresu Gospodarczego na swój telefon
App Store
Pobierz aplikację Europejskiego Kongresu Gospodarczego na swój telefon
App

Aplikacja mobilna EEC

Pobierz oficjalną aplikację mobilna Europejskiego Kongresu Gospodarczego. Aplikacja zapewnia kompleksową obsługę uczestników kongresu oferując wygodny dostęp do wszystkich najważniejszych informacji i funkcji.