Kiedy słyszymy o sztucznej inteligencji w biznesie, najczęściej mamy przed oczami wielkie korporacje, które pompują miliony w nowoczesne technologie. Jednak rzeczywistość wygląda zupełnie inaczej. W I półroczu 2026 roku wzrost wydatków europejskich firm na sztuczną inteligencję wystrzelił o 478 proc. rok do roku – tak wynika z raportu platformy Payhawk. Okazuje się jednak, że te pieniądze rozkładają się bardzo nierówno, a koszty i zyski zależą przede wszystkim od tego, jak duża jest firma i do czego tej technologii używa.
Małe firmy płacą najwięcej w przeliczeniu na pracownika
Z danych za I półrocze 2026 roku wynika, że mediana wydatków na AI wyniosła 45 euro na pracownika. Diabeł tkwi jednak w szczegółach. W małych firmach, zatrudniających od 5 do 20 osób, ta kwota rosła do aż 116 euro na jednego zatrudnionego. Z kolei w wielkich przedsiębiorstwach, które zatrudniają powyżej 250 osób, było to zaledwie 11 euro.
Skąd taka różnica? Mniejsze firmy nie mają własnych działów IT, które mogłyby stworzyć narzędzia skrojone pod konkretne potrzeby. Zamiast tego kupują gotowe, komercyjne subskrypcje dla każdego pracownika z osobna, co mocno bije w budżet. Mimo to entuzjazm nie słabnie. W drugiej połowie 2026 roku aż 41 proc. polskich małych i średnich przedsiębiorstw zadeklarowało chęć zwiększenia wydatków na AI. Pół roku wcześniej takie plany miało 25 proc. firm z tego sektora.
Gdzie sztuczna inteligencja realnie oszczędza pieniądze?
Największe oszczędności widać tam, gdzie praca polega na przetwarzaniu danych i cyferkach. Według danych z marca 2026 roku, zastosowanie systemów sztucznej inteligencji w działach finansowych potrafi skrócić czas pracy tych działów o 30-50 proc. Globalny raport KPMG z sierpnia 2026 roku dodaje, że 71 proc. firm odnotowało dzięki temu wzrost szybkości podejmowania decyzji, a 64 proc. większą trafność prognoz.
Ciekawy przykład płynie z rynku technologicznego. Wprowadzenie lokalnych modeli AI zamiast drogich usług komercyjnych – na co zdecydował się chociażby fintech Revolut w 2026 roku – pozwoliło obniżyć koszty przetwarzania danych programistycznych nawet o 90 proc. Koszt takiego rozwiązania zamknął się w granicach około 30 centów za milion tokenów. To pokazuje, że mądry wybór technologii potrafi przynieść gigantyczne oszczędności.
Nowe wydatki i pułapka braku pomiaru
Mimo że wydatki rosną, a udział sztucznej inteligencji w wydatkach na oprogramowanie w Polsce wynosi już 31 proc. (dane za I półrocze 2026 roku), wiele firm ma problem z odpowiedzią na pytanie, czy to się w ogóle opłaca. Z badania Microsoftu z maja 2026 roku wynika zatrważająca statystyka: tylko 11,5 proc. polskich firm formalnie mierzy zwrot z inwestycji w AI za pomocą konkretnych wskaźników. Aż 57,3 proc. nie mierzy go wcale, robiąc to tak naprawdę „na czuja”.
Koszty generują też ukryte wydatki. Firmy często kupują narzędzia, które Dublują funkcje albo nie są dopasowane do realnych potrzeb zespołu. Do tego dochodzą koszty wdrożenia, szkolenia pracowników i ryzyko błędów, które trzeba później ręcznie poprawiać. Mimo to apetyt rośnie – w maju 2026 roku aż 48,2 proc. polskich przedsiębiorstw planowało zwiększyć budżet na sztuczną inteligencję w ciągu kolejnych 12 miesięcy.
Biznes musi liczyć siły na zamiary
Sztuczna inteligencja przestała być ciekawostką dla miłośników gadżetów, a stała się normalnym narzędziem pracy. Zamiast jednak bezmyślnie inwestować w każde nowe rozwiązanie, polskie firmy powinny zacząć dokładnie liczyć każdą złotówkę i sprawdzać, czy dany program rzeczywiście ułatwia życie, czy tylko generuje kolejne rachunki do opłacenia.
Dodaj komentarz