Już ponad dwie trzecie badanych firm przyznaje, że skuteczne i szybkie wprowadzanie AI do organizacji wymaga strategicznego i merytorycznego wsparcia ze strony kadry zarządzającej – wynika z raportu Capgemini The multi-year AI advantage. Oznacza to również, że proces wdrażania sztucznej inteligencji do biznesu nie jest wyłączną domeną działów IT. Kluczowa jest synergia różnych kompetencji organizacyjnych – od IT przez dział prawny i ds. zgodności, po finanse i HR – pod ścisłym nadzorem zarządu.
W wielu firmach sztuczna inteligencja ma potencjał aby stanowić nie tylko wsparcie dla poszczególnych działów. Może wpływać też na sposób podejmowania decyzji przez najwyższe kierownictwo firmy, organizację pracy, produktywność czy relacje z klientami. Oznacza to, że AI przestaje być jedynie kwestią wyboru odpowiedniego systemu, modelu czy infrastruktury, a staje się elementem strategii biznesowej i czynnikiem, który może decydować o konkurencyjności firmy w kolejnych latach.
– Do tej pory wdrażaniem nowych technologii zajmowały się przede wszystkim działy IT, ponieważ to one odpowiadały za infrastrukturę, bezpieczeństwo, integrację systemów i aspekty techniczne. W przypadku AI takie podejście jest jednak niewystarczające. Sztuczna inteligencja nie tylko automatyzuje wybrane procesy, lecz także zmienia sposób, w jaki organizacja analizuje dane, podejmuje decyzje, zarządza ryzykiem i tworzy wartość biznesową. Jej wdrożenie wymaga więc nie tylko kompetencji technologicznych, ale również jasnej wizji, strategicznych priorytetów, zaangażowania kadry zarządzającej oraz odpowiedzialnego nadzoru – komentuje Maciej Korzeniowski, Dyrektor Zarządzający Capgemini Invent w Polsce.
Od narzędzia do sposobu myślenia
Najważniejszym czynnikiem przyspieszającym upowszechnienie się sztucznej inteligencji nie jest sama technologia, ale właściwe przywództwo. Ostatnie badania Capgemini wskazują, że 67% organizacji wskazuje silne wsparcie i jasną wizję kadry zarządzającej jako najskuteczniejszy sposób przyspieszenia wdrażania AI. To sygnał, że firmy, które chcą wyjść poza etap eksperymentów i pojedynczych programów pilotażowych, potrzebują nie tylko narzędzi, modeli i infrastruktury, ale przede wszystkim strategicznego kierunku wyznaczonego na najwyższym szczeblu zarządzania.
W praktyce oznacza to konieczność przesunięcia punktu ciężkości z pytania „kto wdraża technologię” na „kto odpowiada za jej wpływ na firmę”. Eksperci Capgemini Invent zwracają uwagę, że przewagę dzięki AI osiąga się w perspektywie wieloletniej, a nie poprzez realizację pojedynczych projektów. Takie podejście wymaga konsekwencji, wspólnego języka między działami IT a biznesem oraz przywództwa, które potrafi odpowiedzialnie wcielać w życie ambitne plany. Wymaga również adopcji narzędzi przez wszystkich pracowników firmy.
Modele zarządzania AI w firmie
Skuteczne wdrożenie AI nie kończy się jednak na decyzji zarządu ani na zakupie dostępu do narzędzi AI. Kolejnym warunkiem jest stworzenie modelu zarządzania, który łączy różne obszary działalności firmy i jasno określa podział kompetencji. Dane z raportu Capgemini 2026 pokazują, że firmy za kluczowe dla upowszechnienia AI uznają nie tylko odpowiednie podejście kadry zarządzającej, lecz także współpracę z podmiotami zewnętrznymi (na co wskazuje 59% organizacji). Istotne są również jasne ramy nadzoru i zasady etyczne (53%) oraz skalowalna infrastruktura danych (51%).
Ten zestaw czynników dobrze pokazuje, dlaczego AI nie mieści się w tradycyjnym podziale na „biznes” i „IT”. Sztuczna inteligencja wymaga infrastruktury, ale także nowego podejścia do zarządzania danymi, kompetencji, zgodności regulacyjnej, kontroli ryzyka, zmiany procesów i mierzenia efektów biznesowych. W praktyce oznacza to jasno podzielone role w organizacji: dział IT odpowiada za architekturę technologiczną, integrację systemów, cyberbezpieczeństwo i stabilność wdrożeń. Działy prawne i compliance odpowiadają za ocenę zgodności z przepisami, bezpieczeństwo, przejrzystość oraz etyczne konsekwencje użycia AI. Pion finansowy wspiera ocenę zwrotu z inwestycji i weryfikuje rentowność projektów. Dział HR odpowiada za przygotowanie pracowników do zmiany poprzez rozwój kompetencji, szkolenia, nowe modele pracy i łagodzenie obaw zespołu. Menedżerowie wskazują natomiast konkretne problemy, które AI ma rozwiązać, oraz określać oczekiwane efekty – od skrócenia czasu obsługi klienta, przez wzrost produktywności, po poprawę jakości podejmowanych decyzji.
Wdrożenie AI wymaga modelu nadzoru, który ma charakter przekrojowy i obejmuje całą organizację. Jednocześnie procesem tym powinien zarządzać jeden główny decydent, którym w tym przypadku jest zarząd. To na tym najwyższym szczeblu muszą paść odpowiedzi na pytania wykraczające poza kompetencje pojedynczego działu: gdzie AI ma największy potencjał, jaką wartość ma przynieść, jakie ryzyko firma jest w stanie zaakceptować i jak zapewnić jej odpowiedzialny rozwój.
Wdrożenie, które niesie odpowiedzialność
Autorzy raportu zwracają uwagę na jeszcze jeden aspekt – jednym z najważniejszych skutków upowszechnienia się AI jest zmiana charakteru pracy wykonywanej przez ludzi. Sztuczna inteligencja coraz częściej wspiera menedżerów, specjalistów i zespoły operacyjne w analizie informacji, przygotowywaniu rekomendacji, prognozowaniu, obsłudze klientów, tworzeniu treści czy automatyzacji powtarzalnych zadań. W efekcie wpływa nie tylko na procesy, ale także na decyzje podejmowane codziennie w organizacji.
Według danych Capgemini 66% organizacji odnotowuje realną poprawę produktywności i jakości decyzji dzięki współpracy człowieka z AI. To ważny sygnał dla kadry zarządzającej: największy potencjał sztucznej inteligencji nie polega jedynie na zastępowaniu pracy człowieka, ale na rozszerzaniu jego możliwości.
– Taki wpływ na organizację wymaga jednak odpowiedzialnego przywództwa. Jeśli AI zacznie współdecydować o działaniach sprzedażowych, ocenie ryzyka, priorytetach w obsłudze klienta czy optymalizacji procesów, firma musi jasno określić, gdzie kończy się rola algorytmu, a gdzie zaczyna się odpowiedzialność człowieka. Niezbędne jest wypracowanie zasad dotyczących kontroli, przejrzystości, interpretacji wyników oraz podejmowania decyzji w sytuacjach, w których wskazania algorytmów mogą mieć istotne konsekwencje biznesowe lub społeczne – mówi Maciej Korzeniowski, Dyrektor Zarządzający Capgemini Invent w Polsce.
Nie mniej ważny jest wymiar kulturowy. Pracownicy muszą rozumieć, jak korzystać z narzędzi AI, kiedy im ufać, kiedy je weryfikować i jak łączyć ich potencjał z własnym doświadczeniem. Oznacza to konieczność inwestowania w szkolenia, rozwój kompetencji, modyfikację procesów oraz budowanie zaufania do nowych metod pracy. W przeciwnym razie sztuczna inteligencja zamiast stanowić wsparcie w poprawie efektywności i jakości podejmowanych decyzji, może być postrzegana jako narzędzie kontroli albo zagrożenie dla miejsc pracy.
Ocena skuteczności
Jak zatem zmierzyć sukces wdrożenia i sprawdzić, czy AI faktycznie poprawia wyniki firmy – zwiększa efektywność, przyspiesza podejmowanie decyzji, obniża koszty, wzmacnia relacje z klientami albo generuje nowe źródła przychodów?
Dane Capgemini pokazują, że organizacje coraz częściej patrzą na AI właśnie przez pryzmat wymiernych korzyści. 73% firm wskazuje, że głównymi miernikami sukcesu strategii są wskaźnik zwrotu z inwestycji (ROI) oraz wartość biznesowa płynąca z inicjatyw AI. Jednocześnie 68% organizacji mierzy liczbę wdrożonych lub rozwijanych scenariuszy użycia, a kolejne 68% analizuje potencjalny wzrost przychodów wynikający z zastosowania AI.
– Taki sposób oceny przesuwa odpowiedzialność za AI w stronę działów biznesowych, finansowych i strategicznych. Jeśli kluczowymi wskaźnikami efektywności (KPI) są zwrot z inwestycji, przychody i skala wykorzystania, to nie można rozliczać z nich wyłącznie działu technologii. Pion IT może zapewnić sprawność systemów, bezpieczeństwo, integrację i dostęp do infrastruktury, ale nie powinien samodzielnie odpowiadać za końcowy wynik biznesowy. O tym, gdzie AI ma największy potencjał, muszą decydować ci, którzy odpowiadają za wyniki, relacje z klientami, procesy i alokację kapitału – dodaje Maciej Korzeniowski, Dyrektor Zarządzający Capgemini Invent w Polsce.
Sztuczna inteligencja nie jest już (i nie może być) jedynie dodatkiem do systemów IT ani eksperymentem prowadzonym na marginesie działalności firmy. Dlatego pytanie o odpowiedzialność za AI jest w rzeczywistości pytaniem o to, kto odpowiada za przyszły model działania przedsiębiorstwa.
Najskuteczniejszy model wdrażania AI nie polega więc na przeniesieniu odpowiedzialności z działu IT na stronę biznesową, ale na stworzeniu wspólnego mechanizmu nadzoru, w którym każdy obszar ma jasno określoną rolę. Pion IT pozostaje kluczowy, ale nie może być jedyną komórką w organizacji odpowiedzialną za wdrażanie rozwiązań. AI buduje wartość, ale i niesie ze sobą ryzyko dla całej organizacji, dlatego zarządzanie nią musi obejmować wszystkie działy na czele z zarządem.
