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

Szanowny Użytkowniku!

Oglądasz archiwalną wersję strony Europejskiego Kongresu Gospodarczego.

Co możesz zrobić:

Przejdź do strony bieżącej edycji lub Kontynuuj przeglądanie