Choć w listopadzie 2025 miną trzy lata od szerszego udostępnienia technologii generatywnej AI w postaci ChataGPT, wiele firm nadal poszukuje sposobu, jak zbudować realną wartość z jej wykorzystania. Generatywna AI (GenAI) wciąż znajduje zastosowanie przede wszystkim w określonych, izolowanych inicjatywach lub jako środek do zwiększenia produktywności, a nie jako technologia o potencjale transformacyjnym dla organizacji. Dla firm oznacza to często pozostanie na etapie działań na rzecz poprawy efektywności i produktywności, a tym samym niewykorzystane możliwości wzrostu przychodów i generowania innowacji.

Ponadto widać już bardzo wyraźnie, że skalowanie możliwości GenAI wymaga czasu – 2/3 przedsiębiorstw zamierza w pełni wdrażać co najwyżej 30% z prowadzonych obecnie projektów na przestrzeni 6 miesięcy^[i]. Organizacje bardzo często uczą się przez doświadczenie, a zastosowanie generatywnej AI na dużą skalę okazuje się trudnym i wieloaspektowym wyzwaniem. Postęp dokonuje się więc nie tyle zgodnie z dynamiką, jaką umożliwia obecnie rozwój technologii, ale w tempie, jakie są wstanie udźwignąć organizacje.

Dodatkowo z perspektywy polskiego rynku możemy zaobserwować, że te inicjatywy GenAI, w których brakuje zaangażowania najwyższego kierownictwa cechują się wolniejszą dynamiką i mniejszymi szansami na sukces. Jednocześnie na przestrzeni ostatniego roku - kiedy entuzjazm pokładany w generatywnej AI został urealniony wraz z prowadzonymi projektami - zaangażowanie globalnych CEO w inicjatywy GenAI zaczęło słabnąć. W porównaniu z 2024 r. odsetek organizacji globalnych, w których zarząd wykazuje wysoki poziom zainteresowania GenAI, spadł o 16 pkt. proc, a w przypadku C-suite o 15 pkt.proc^[ii]. Tymczasem - o ile CIO czy CTO kieruje pracami w zakresie wyboru i zastosowania technologii, CFO koncentruje się aspektach kosztowych oraz ROI - na CEO spoczywa funkcja harmonizująca, łącząca inwestycje ze strategicznymi celami firmy. Sztuczna inteligencja  - jak każda technologia - musi dać wynik biznesowy, a rolą CEO pozostaje poszukiwanie równowagi pomiędzy tym, co AI ma zrobić, jaki oznacza koszt dla organizacji, jakie może wygenerować ROI oraz na ile obszary zastosowania technologii będą zgodne z celami strategicznymi organizacji.

Perspektywa CEO: 15 kroków do skutecznego skalowania projektów GenAI
 

Skalowanie GenAI wymaga wysiłku w różnych, powiązanych obszarach obejmujących m.in. strategię, procesy, ludzi, dane i technologie. Na podstawie naszych doświadczeń przy projektach transformacyjnych z wykorzystaniem generatywnej AI w organizacjach w Europie Środkowo-Wschodniej i doświadczeń z bardziej zaawansowanych rynków, proponujemy 15 kroków, które może podjąć CEO, aby wesprzeć organizację w przejściu od eksperymentów do ROI i budowania realnej wartości w biznesie.

1. Zbuduj i aktualizuj swoją własną wiedzę na temat GenAI - w miarę jak zastosowania GenAI stają się coraz bardziej dojrzałe, organizacje przechodzą z działań zwiększających efektywność do wspierania czynników wzrostu np. poprzez poprawę istniejących produktów i usług, co pozostaje domeną CEO. Podobnie wraz ze wzrostem doświadczenia z GenAI, w organizacjach rośnie apetyt na wdrażanie generatywnej sztucznej inteligencji w celu rozwoju biznesu.
2. Upewnij się, że kadra kierownicza również posiada wiedzę w zakresie GenAI - zarząd często patrzy z perspektywy ładu korporacyjnego, a kadra kierownicza powinna być na tyle świadoma możliwości AI, aby jak najefektywniej wykorzystać je do budowania konkretnej wartości biznesowej. Zmianę w zapotrzebowaniu na nowe kompetencje na stanowiskach kierowniczych w ostatnich latach widać w analizie 46 tys. ogłoszeń z ofertami zatrudnienia w postaci m.in. rosnącego znaczenia zdolności analitycznych, rozumienia nauk ścisłych czy kwestii regulacyjnych i compliance^[iii]. Co więcej, poziom kierowniczy w organizacji nie tylko potrzebuje mieć wiedzę na temat GenAI, ale także ciągle ją aktualizować.
3. Oceń punkt wyjścia – zanim powstanie strategia AI, potrzebne jest zrozumienie, gdzie w organizacji technologia ta jest już stosowana lub gdzie jej bardzo brakuje. To oznacza analizę obszarów największego wpływu AI na wartość biznesową oraz ROI.
4. Postaw na strategię, która obejmie długofalową perspektywę – czy strategia organizacji będzie dotyczyć efektywności i oszczędności czy wzrostu i innowacji? Sukces wykorzystania generatywnej AI opiera się na całościowej ocenie jej możliwości i ryzyk oraz na określeniu, jak wpłynie na strategię biznesową. W miarę jak technologia ewoluuje, strategia biznesowa również, aby nadążać za tempem innowacji. To właśnie pozwala budować przewagę konkurencyjną.  Z perspektywy wewnętrznej oznacza to dla organizacji wyście poza technologię i konieczność zaangażowania innych części biznesu, np.HR, operacje i ryzyko. Ważne jest, aby rozważyć użycie generatywnej AI do rozwiązania trudności, które wcześniej wydawały się niemożliwe do rozwiązania. To może pomóc organizacjom w rozwiązaniu istniejących problemów i jednocześnie wyróżnić się na tle konkurencji.
5. Skoncentruj inwestycje w GenAI na kluczowych wyzwaniach biznesowych i tych procesach, które mogą przynieść największą wartość. Nie wszystkie use case’ y są równe. Poza funkcją IT, w której GenAI wdrażane jest najczęściej, organizacje najbardziej zawansowane w obszarze AI zwykle koncentrują zastosowania w tych obszarach biznesu, które mają krytyczne znaczenie w ich branżach jak np. dział marketingu w handlu, działy operacyjne w energetyce czy cyberbezpieczeństwo w branży finansowej^[iv].
6. Zadbaj o szybki pozytywny wpływ generatywnej AI na wynik finansowy – postaw na te zastosowania i procesy biznesowe, które dadzą wartość już teraz. Organizacje powinny koncentrować się na inicjatywach, które rozwiązują rzeczywiste problemy biznesowe, które są technologicznie wykonalne i niosą relatywnie małe ryzyko. Wybór zastosowań, które nie przyniosą wartości lub ich rezultat będzie odczuwalny dopiero po dłuższym czasie może wpłynąć negatywnie na dalsze działania i zaangażowanie zespołów.
7. Przyjmij proaktywne podejście do ryzyka i zadbaj o solidne ramy dla zarządzania AI - -  generatywna AI wprowadza nowe możliwości, ale również przynosi nowe potencjalne ryzyka, które obejmują m.in. brak obiektywizmu modeli, halucynacje, naruszenia prywatności, zaufania i cyberbezpieczeństwa. Do tego dochodzi niepewność związana z nowymi regulacjami, która staje się kolejnym czynnikiem spowalniającym wdrożenia albo wręcz skłaniającym firmy do oczekiwania na doprecyzowanie kwestii prawnych czy przetarcie szlaków przez inne organizacje. Jak widzimy na przykładzie organizacji globalnych, na przestrzeni ostatniego roku wzrósł poziom przygotowania zakresie infrastruktury technologicznej i strategii, natomiast kompetencje w zakresie zarządzania ryzkiem i compliance nie uległy poprawie^[v]. Obecnie tylko jedna czwarta badanych przez nas firm ocenia, że ich organizacja jest dobrze lub bardzo dobrze przygotowana do rozwiązania problemów związanych z zarządzaniem ryzykiem. Proaktywne i solidne podejście do ryzyka i zarządzania AI jest kluczowe do zabezpieczenia biznesu. Jednocześnie zdaniem badanych przez nas przedsiębiorstw, rozwiązanie wyzwań z AI governance zdaniem ok. 70% organizacji zajmie min. 12 miesięcy^[vi]. Podczas gdy krajobraz regulacyjny ciągle się zmienia, stworzenie solidnych ram dla zarządzania AI jest podstawowym elementem budowania wartości z GenAI.
8. Zadbaj o KPI związane z generatywną AI – zidentyfikuj lub zaplanuj mechanizmy feedbacku, aby lepiej zrozumieć sukcesy i wyzwania, jakie napotykają pracownicy, ucząc się pracy z generatywną AI. Ważne będzie określenie, jak kryteria wydajności pracowników powinny być dostosowane do nowych procesów operacyjnych i norm. Dostosowane kryteria powinny być następnie powiązane z krytycznymi celami biznesowymi, a nie łatwo mierzalnymi wynikami.
9. Określ wpływ zastosowania AI na role i stanowiska - generatywna AI oznacza nowe sposoby pracy, co ma ogromne konsekwencje dla obszaru zarządzania talentami. Aby odnieść sukces, organizacje powinny skupić się na ocenie wpływu technologii na pracowników, priorytetyzując szkolenia i doskonalenie kompetencji oraz precyzując sposoby reinwestowania czasu oszczędzonego dzięki poprawie efektywności. Zaledwie co piąta organizacja wskazuje, że czuje się przygotowana na wyzwania związane z generatywną AI w zakresie zarządzania talentami^[vii].
10. Przeanalizuj strategie planowania zatrudnienia i kompetencji zespołów - zrewiduj ofertę dla pracowników i przeanalizuj sposób, w jaki organizacja przyciąga i zatrzymuje talenty, biorąc pod uwagę, jak pracownicy na różnych poziomach i etapach kariery mogą odczuwać wpływ generatywnej AI. Organizacje mogą mieć tendencje do ograniczenia zatrudniania na niższych stanowiskach, choć ten poziom w organizacji może być najlepiej przygotowany do identyfikowania możliwości oferowanych przez narzędzia generatywnej AI. Wyraźnie zdefiniuj strategie talentowe, w tym jakie umiejętności pracownicy będą rozwijać oraz jakie doświadczenia i wiedza będą potrzebne do awansu w organizacji. Zaplanuj reskilling i upskilling pracowników.
11. Rozwijaj znajomość i biegłość w AI na wszystkich poziomach organizacji - umożliwi to budowę umiejętności w zakresie pracy z nową technologią. Zgodnie z wynikami badania rynku, w końcu 2024 r. jedynie 18% badanych pracowników w Polsce wykorzystywało AI w celach zawodowych, przy czym niekoniecznie były to rozwiązania udostępniane przez pracodawcę^[viii]. Tymczasem, jak pokazuje doświadczenie globalne, organizacje najbardziej zaawansowane w obszarze GenAI, udostępniają rozwiązania bazujące na tej technologii szerszej grupie pracowników - niemal połowa (48%) umożliwia korzystanie z GenAI  co najmniej 40% kadry, podczas gdy w próbie ogólnej na zaproponowanie dostępu do AI zdecydowała się mniej niż połowa respondentów badania (46%) i to tylko w odniesieniu do niewielkiej grupy pracowników (20% lub mniej)^[ix]. Część liderów rynku stawia na "horyzontalne skalowanie" (oprócz pionowego lub opartego na use case’ach), które polega na wprowadzeniu generatywnej AI do rąk jak największej liczby osób. Ma to pomóc budować innowacyjność w całym biznesie zgodnie z założeniem, że pracownicy znajdą nowe sposoby na wykorzystanie technologii. Takie działanie może także pomóc w budowaniu realistycznych oczekiwań wśród pracowników i wspierać adopcję GenAI w organizacji. Do tego dochodzi dodatkowy aspekt  - jeśli pracownicy nie otrzymają legalnych narzędzi, znajdą je sami, a nieuprawnione wykorzystanie AI może być źródłem dodatkowych ryzyk dla organizacji. Co ciekawe, ponad połowa badanych przez nas pracowników wskazuje, że współpracownicy korzystają z AI poza wiedzą pracodawcy[x]. Pamiętaj także, że fakt, że zespoły otrzymają narzędzia AI jeszcze nie znaczy, że będą z nich korzystać.
12. Buduj zaufanie od samego początku pracy z GenAI i ustal, jak kadra kierownicza powinna komunikować oczekiwane zmiany -  zaufanie to kluczowy czynnik, gdy organizacja będzie chciała przejść od eksperymentów do wdrożenia GenAI na dużą skalę. Choć 72% badanych przez nas firm wskazuje, że zaufanie do generatywnej AI wzrosło w ciągu ostatnich dwóch lat, to jego brak nadal pozostaje jedną z największych barier w szerokim przyjęciu i wdrożeniu tej technologii. Obecnie wiele przedsiębiorstw koncentruje się głównie na działaniach efektywnościowych, które mogą przynieść krótkoterminowe efekty kosztem zaufania pracowników i zaangażowania w pracę. Wzmacniając od samego początku zaufanie jako część strategii GenAI, organizacje mogą uniknąć tych konsekwencji, jednocześnie przygotowując się na możliwości szybszego wzrostu w przyszłości. Obecnie ok. 40% przedsiębiorstw wdraża procesy poprawiające zaufanie do ich inicjatyw generatywnej AI, podczas gdy wśród organizacji zgłaszających „bardzo wysoką” ekspertyzę w generatywnej AI działania takie podejmuje ponad 60% organizacji^[xi]. Jednocześnie liderzy powinni otwarcie komunikować potencjalne ryzyka związane z szeroką adopcją generatywnej AI oraz to jak planują na nie odpowiedzieć.
13. Zdecyduj  kupujesz czy budujesz, a może kupujesz i kalibrujesz? Obecnie większość organizacji skupia się na „gotowych” rozwiązaniach, które mogą zbudować pierwsze doświadczenie z generatywną AI i oferować natychmiastowe zwroty z inwestycji w postaci efektywności i produktywności. Na obecnym etapie rozwoju rynku firmy wciąż pozostają mniej skłonne do tworzenia dedykowanych narzędzi generatywnej AI i koncentrują się na gotowych rozwiązaniach dostarczanych przez dostawców zewnętrznych. Zaletą tego podejścia jest czas, jednak ceną zazwyczaj okazuje się dokładność i skuteczność wyników oraz poziom dopasowania do procesów danej organizacji. Dedykowane rozwiązania pozwalają na osiąganie ponad 90% dokładności, co może być trudne do uzyskania w przypadku gotowych narzędzi. Na budowę własnych rozwiązań zazwyczaj decydują się organizacje bardziej zaawansowane w podróży z GenAI lub korzystające ze wsparcia doradców, którzy mają już za sobą praktyczne projekty tego typu. Przedsiębiorstwa uczą się obecnie budowania wartości z GenAI, a dzięki dostępowi do większej liczby doświadczeń i zastosowań, jaki mają firmy specjalizujące się w tym zakresie, można robić to szybciej. Odpowiedzią może być także połączenie obu metod, polegające na zakupieniu rozwiązania, które następnie zostanie dostosowane do konkretnych procesów biznesowych. Zdaniem ponad 1/3 liderów inicjatyw AI, obawa przed błędami prowadzącymi do realnych konsekwencji pozostanie jedną z głównych barier w rozwoju GenAI w biznesie w perspektywie dwóch lat^[xii].
14. Kultywuj i wspieraj rozwój zastosowań generatywnej AI na poziomie oddolnym. Projektuj programy, które promują wdrożenia generatywnej AI w różnych funkcjach i zespołach. Organizacja może wzmocnić swoje zaangażowanie w korzystanie z generatywnej AI, jednocześnie angażując lokalnych entuzjastów, którzy mogą zidentyfikować wartościowe przypadki użycia i wyzwania ograniczające skalowanie. Podkreślaj i dostarczaj zachęty w celu wzmocnienia kreatywności organizacyjnej. Celowo koncentruj się na nowych sposobach pobudzania innowacji, nagradzaj myślenie out-of-the-box i zwiększaj różnorodność zespołów pracujących nad AI.
15. Pozostań ciekawy i kwestionuj podejście swojej organizacji. Wprowadzenie GenAI do transformacji procesów biznesowych może spotykać się z inercją ze strony poszczególnych działów lub zespołów biznesowych. Podkreśla to potrzebę zaangażowanie najwyższego kierownictwa w skuteczne pokonywanie barier. Ważne jest także, aby nie tracić z oczu pełnego obrazu sytuacji. Szczególnie, że przedstawiciele  C-suite (CxOs) mogą wykazywać wyższy poziom optymizmu w odniesieniu do postępów wdrożeń GenAI we własnych organizacjach. Ponad 20% respondentów z C-suite wskazało, że GenAI transformuje już ich organizację, w porównaniu do zaledwie 8% respondentów spoza grupy C-suite. Ponadto ankietowani liderzy C-suite są stosunkowo mniej zaniepokojeni barierami takimi jak zaufanie, zarządzanie ryzykiem, AI governance czy zgodność z regulacjami. Dodatkowo 47% respondentów z C-suite uważa, że pokonanie barier skalowania zajmie ponad 12 miesięcy, podczas gdy poza tą grupą opinię taką wyraża aż 60% badanych^[xiii].

Generatywna AI nie zniknie, a wraz z jej rozwojem będą dalej rosły możliwości tej technologii. Pozostaje więc pytanie, czy Twoja organizacja skutecznie wykorzysta potencjał GenAI do budowania wartości oraz zdobycia przewagi konkurencyjnej. I czy zrobi to szybciej niż konkurencja.