W miarę jak sztuczna inteligencja jest coraz szerzej integrowana z procesami podejmowania decyzji, firmy muszą znaleźć właściwą równowagę między potencjałem technologii, ograniczeniami operacyjnymi, zarządzaniem ryzykiem a tworzeniem wartości biznesowej. Jakość danych, skuteczne zarządzanie nimi, agenci AI oraz wiedza ekspercka pracowników to kluczowe obszary innowacji i strategii, które w nadchodzących latach będą fundamentalnie kształtować i transformować organizacje.
Jak przekształcić pierwsze wdrożenia AI w długoterminową wartość dla organizacji
Sztuczna inteligencja jest dziś obecna wszędzie – od najprostszych po najbardziej złożone codzienne zadania. Bez wątpienia wyszła już poza fazę eksperymentów. Dla organizacji pytanie nie brzmi więc już, czy wdrożyć AI, ale jak skalować jej wykorzystanie w sposób niezawodny i zrównoważony.
Wciąż jednak istnieje znacząca luka między entuzjazmem wywoływanym przez potencjał AI a rzeczywistym wpływem tej technologii na funkcjonowanie firm. Choć sztuczna inteligencja zajmuje ważne miejsce w deklarowanych strategiach przedsiębiorstw, znacznie rzadziej jest skutecznie integrowana z procesami podejmowania decyzji.
Najnowsza edycja badania Data & AI Barometer 2026, przeprowadzonego przez Coface we współpracy z Les Echos Etudes wśród 900 osób decyzyjnych, pokazuje, że poziom dojrzałości organizacji w zakresie AI jest silnie uzależniony od ich wielkości. Im większa firma, tym bardziej sztuczna inteligencja jest integralną częścią procesu podejmowania decyzji.
Obecnie zaawansowane wykorzystanie AI deklaruje:
- 1 na 3 średnie i duże przedsiębiorstwa,
- tylko 1 na 10 małych i średnich firm (MŚP).
Jednocześnie, choć dwie trzecie respondentów ufa swoim danym, aż jedna trzecia uważa, że nie są one odpowiednio dopasowane do potrzeb biznesowych oraz narzędzi służących do zarządzania ryzykiem i wspierania decyzji.
Jakość danych jest dziś ważniejsza niż kiedykolwiek wcześniej i stanowi kluczowy czynnik warunkujący skuteczne wdrażanie AI na szeroką skalę w firmach. To właśnie ona pozwala organizacjom działać szybciej, zwiększać efektywność oraz w pełni wykorzystywać potencjał sztucznej inteligencji.
Zasoby, kompetencje oraz możliwości niezbędne do realizacji projektów z obszaru Data & AI nadal pozostają domeną przede wszystkim dużych organizacji. W efekcie istnieje ryzyko, że wraz z dojrzewaniem i coraz większą strukturyzacją zastosowań AI, małym firmom będzie coraz trudniej nadrobić dystans dzielący je od większych przedsiębiorstw.
wyjaśnia Nesrin Gonin, Dyrektor ds. Informacji Biznesowej Coface w Regionie Europy Zachodniej i Afryki.
Bez odpowiedniego zarządzania danymi nie ma skutecznego AI
Niezależnie od wielkości firmy czy branży, możliwość skalowania rozwiązań AI oraz generowania przez nie realnej wartości biznesowej w dużej mierze zależy od jakości dostępnych danych. Nawet najbardziej zaawansowany model sztucznej inteligencji nie jest w stanie długoterminowo zrekompensować danych, które są nieaktualne, rozproszone lub niewłaściwie zdefiniowane.
Tymczasem aż 60% firm objętych badaniem Coface korzysta z AI bez formalnie zdefiniowanych zasad zarządzania danymi i wykorzystaniem sztucznej inteligencji. W momencie, gdy AI staje się coraz powszechniejszym elementem działalności przedsiębiorstw, kwestia odpowiedniego zarządzania tym obszarem nabiera kluczowego znaczenia.
Większość organizacji wciąż nie wdrożyła jednak spójnych zasad data governance. To właśnie na tym etapie najczęściej pojawiają się ograniczenia, które prowadzą do rozczarowujących rezultatów zarówno dla firmy, jak i zespołów biznesowych korzystających z AI.
Skuteczne zarządzanie danymi opiera się na:
- wiarygodnych i wysokiej jakości danych,
- aktualizacji informacji w czasie rzeczywistym,
- dostosowaniu danych do potrzeb biznesowych,
- stworzeniu wspólnego języka i jednolitych definicji wskaźników w całej organizacji.
W praktyce te same dane mogą oznaczać coś zupełnie innego dla działów ryzyka, finansów, zakupów czy sprzedaży. Dlatego tak istotne jest stworzenie wspólnego kontekstu interpretacji danych, który pozwoli podejmować spójne i trafne decyzje w całej organizacji.
AI działa jak katalizator – wzmacnia zarówno jakość danych, jak i uwidacznia ich słabości. Wraz z rosnącą skalą wykorzystania sztucznej inteligencji w organizacjach coraz większego znaczenia nabiera ustanowienie jasnych zasad dotyczących danych, sposobów ich wykorzystania oraz zakresu odpowiedzialności poszczególnych osób i zespołów.
Data governance przestaje być kwestią drugorzędną i staje się fundamentem skutecznego wykorzystania AI. To niezbędny warunek budowania trwałej wartości biznesowej dzięki sztucznej inteligencji oraz osiągania wymiernych korzyści z jej wdrożenia.
Jak podkreślają eksperci, bez odpowiednich zasad zarządzania danymi nawet najbardziej zaawansowane rozwiązania AI nie będą w stanie w pełni wykorzystać swojego potencjału ani zapewnić oczekiwanych rezultatów w dłuższej perspektywie.
podkreśla Samia Boujatioui, Head of Data Management w Coface Data Office.
Dopasowanie do potrzeb biznesu i innowacje technologiczne: szybsze, a zarazem trafniejsze decyzje
Kolejny przełom w pełnym wykorzystaniu potencjału AI przez organizacje może przynieść wdrożenie agentów AI zintegrowanych z danymi firmowymi. Ich potencjał jest już dziś bardzo obiecujący:
bezpośrednie analizowanie i przeszukiwanie portfela klientów,
identyfikowanie firm, których profil ryzyka uległ pogorszeniu,
wyjaśnianie przyczyn obserwowanych trendów oraz wskazywanie porównywalnych szans biznesowych.
To rozwiązanie odpowiada na bardzo praktyczne potrzeby firm. Niemal co drugi decydent oczekuje, że AI będzie dostarczać jasnych, konkretnych i gotowych do wykorzystania wniosków, choć nie oznacza to chęci bezrefleksyjnego przekazywania maszynom odpowiedzialności za podejmowanie decyzji.
Przykładowo, działy finansowe dążą do skuteczniejszego wykrywania nadużyć i lepszego przewidywania ryzyka związanego z klientami, podczas gdy zespoły sprzedaży coraz częściej wykorzystują AI do identyfikowania nowych rynków oraz szans rozwoju biznesu.
W przyszłości przewaga konkurencyjna nie będzie należeć wyłącznie do firm gromadzących największe ilości danych. Kluczowe znaczenie zyskają organizacje, które potrafią połączyć rzeczywiste potrzeby biznesowe z możliwościami i bezpieczeństwem nowoczesnych technologii oraz zapewnić spójne zarządzanie danymi na wszystkich poziomach organizacji. To właśnie umiejętne wykorzystanie danych, a nie ich ilość, będzie decydować o skuteczności wdrożeń AI i długoterminowej przewadze na rynku.
Firmę, która pomyślnie przejdzie transformację w obszarze Data & AI, będzie wyróżniać zdolność do przekształcania danych w konkretne, szybsze i skuteczniejsze decyzje biznesowe. To właśnie umiejętność wykorzystania danych do tworzenia realnej przewagi konkurencyjnej stanie się kluczowym czynnikiem sukcesu.
W praktyce oznacza to nie tylko gromadzenie i analizowanie informacji, ale przede wszystkim przekuwanie ich w działania, które wspierają rozwój firmy, ograniczają ryzyko oraz pozwalają szybciej reagować na zmieniające się warunki rynkowe. Organizacje, które opanują tę umiejętność, będą w stanie osiągać wymierne korzyści biznesowe i skuteczniej konkurować na rynku.
podkreśla Nesrin Gonin.
