Koniec zachwytu nad AI? Biznes analizuje zwroty z tej inwestycji

Przeczytaj także: Koszty budowy centrów danych w Europie rosną. Czy zaszkodzą rozwojowi AI?

Rozliczenie zamiast zachwytu

Eksperci SAS przewidują, że rok 2026 będzie początkiem „rozliczenia rynkowego AI”, w którym innowacja zderzy się z zarządzaniem. Jak podkreśla Artur Skalski, Head of Customer Advisory, tylko projekty oparte na rzetelnych fundamentach - jakości danych, spójnym modelowaniu i przejrzystym nadzorze - przetrwają etap selekcji.

Kładąc nacisk na konkretny ROI i przejrzyste zarządzanie, firmy pozbędą się projektów, które nie rokują, jednocześnie nagradzając tych, którzy działają rozsądnie i konsekwentnie. Wiele organizacji zda sobie sprawę, że ich „innowacje” były tak naprawdę tylko stałymi wydatkami sprytnie opakowanymi w nowoczesne technologie – podsumowuje Artur Skalski.

Ten trend potwierdzają obserwacje z rynku. Według raportu BCG tylko 22% organizacji wyszło poza etap wdrożenia zwany „proof of concept”, a zaledwie 4% ankietowanych czerpie z implementacji AI sporą wartość.

Jednocześnie badania Couchbase pokazują, że firma, która nie wprowadzi planowanych innowacji w założonym czasie, straci średnio 8,6% swojej wartości. Respondenci potwierdzają – aż 96% zaznaczyło, że deadline istnieje, natomiast ¼ dodała, że został już przekroczony. W 2026 roku nie wystarczy już pokazać, że „AI działa”. Trzeba będzie udowodnić, że działa lepiej, taniej lub szybciej niż dotychczasowe procesy.

Budżety IT – ostrożniejsza, bardziej wymagająca era

Jeszcze w ubiegłych latach firmy masowo alokowały środki na AI bez szczegółowej oceny efektywności. Teraz, jak wskazują analizy Lucidworks, budżety IT na 2026 rok mają być bardziej strategiczne niż kiedykolwiek. Inwestycje przesuną się z „fajerwerków AI” w stronę infrastruktury: integracji danych, automatyzacji i rozwiązań dopasowanych do specyficznych procesów biznesowych.

Po miliardach zmarnowanych na nakładki ChatGPT i vaporware, faza miesiąca miodowego dobiega końca. Zastępują ją trudne pytania o koszt promptów, wskaźniki dokładności i mierzalne wyniki biznesowe – opisuje Manisha Khanna, Senior Product Manager ds. AI. – CFO żądają namacalnych wskaźników.

Coraz częściej mówi się też o projektach, które będą musiały wykazać zwrot z inwestycji w ciągu sześciu do dwunastu miesięcy. Jeśli nie – trafią na półkę albo zostaną zastąpione bardziej efektywnymi rozwiązaniami.

Konsekwencje „AI slop”: rynek przestaje być wyrozumiały

Dojrzałe organizacje, które wdrażały AI bez kontroli jakości, w 2026 roku mogą boleśnie odczuć skutki wcześniejszych zaniedbań. Luis Flynn z SAS porównuje nadchodzącą falę audytów jakości treści i modeli AI do kryzysu bezpieczeństwa Log4J.

Firmy, które ignorowały odpowiedzialność AI, zostaną zdemaskowane. Utracą wiarygodność, gdy masy zobaczą, jak wiele ich systemów bazuje na AI slop, czyli masowo generowanych, niskiej jakości treściach – ostrzega Luis Flynn.

Organizacje będą zmuszone zrewidować procesy walidacji modeli, oceny źródeł danych oraz strategii bezpieczeństwa. I tym razem nie będzie to fakultatywne – regulatorzy w USA, Kanadzie i UE już zapowiadają, że 2026 stanie się rokiem kontroli jakości modeli generatywnych. Wnioski płynące z rozmów z rynkiem są jednoznaczne: rośnie zmęczenie obietnicami AI. Mimo że budżety na AI teoretycznie pozostają duże, zarządy coraz częściej wstrzymują się z ich wydawaniem, dopóki nie zobaczą realnych argumentów biznesowych.

Przetasowanie, nie załamanie

Nie należy jednak spodziewać się wrzucenia AI do śmietnika. Rok 2026 nie będzie końcem AI – będzie końcem jego nieodpowiedzialnego wdrażania. Nastąpi przesunięcie z „AI wszędzie” na „AI tam, gdzie ma sens”. Branża dojrzeje, podobnie jak wcześniej rynek aplikacji mobilnych czy narzędzi chmurowych. Nadchodzący rok będzie okresem selekcji, w którym znikną niedopracowane produkty, a przetrwają rozwiązania o realnej wartości operacyjnej.

Gdy szum ustąpi odpowiedzialności, pozostają tylko dwa pytania – jak głębokie będzie rozliczenie i kiedy rozpocznie się renesans? - pyta Luis Flynn.