AI pod lupą CFO: 2026 rokiem brutalnego rozliczenia zwrotu z inwestycji

Katgoria: WIADOMOŚCI / Utworzono: 03 grudzień 2025

W 2026 roku sztuczna inteligencja przestanie być „magicznie działającą” technologią, a stanie się jedną z najtwardszych pozycji w Excelu CFO. Po latach hype’u i kosztownych eksperymentów przychodzi czas rozliczeń: ile naprawdę zarabiamy na AI, które projekty generują wartość, a które tylko produkują koszty i ryzyko regulacyjne. Tylko inicjatywy z mierzalnym ROI w 6–12 miesięcy mają szansę przetrwać tę selekcję, w której AI „wszędzie” ustąpi miejsca AI tam, gdzie ma realny sens, pod czujnym okiem audytów jakości modeli i danych.

REKLAMA

Inwestycje w AI w 2026 roku będą się opłacać tylko tam, gdzie są podporządkowane mierzalnemu ROI, jakości danych i przejrzystemu nadzorowi – cała reszta projektów zostanie brutalnie zweryfikowana przez biznes i regulatorów.

2026: rok rozliczenia, nie zachwytu nad AI

Po kilku latach „gorączki AI”, napędzanej FOMO i obietnicami vendorów, rynek wchodzi w fazę otrzeźwienia. Eksperci SAS prognozują, że 2026 będzie momentem rynkowego „rozliczenia AI” – innowacja zderzy się z twardą rzeczywistością controllingu i governance’u.

Według danych cytowanych przez SAS, tylko 22% organizacji wyszło poza etap proof of concept, a zaledwie 4% deklaruje, że czerpie z AI realną, znaczącą wartość. Równocześnie 1 na 4 firmy przekroczyła założony okres wdrożenia, generując dodatkowe koszty [Couchbase]. To oznacza, że w wielu roadmapach AI zamiast aktywów powstały długoterminowe zobowiązania.

Jeśli budujesz lub oferujesz klientom własną platformę AI (nazwijmy ją dalej „Twoją Platformą AI”), 2026 będzie testem jej dojrzałości: czy pomaga zamykać projekty w zakładanym czasie i budżecie, czy raczej staje się częścią problemu – źle skalibrowanego entuzjazmu wobec generatywnej AI.

ROI z AI: od „czy działa?” do „czy działa lepiej, taniej i szybciej?”

Dotychczas wiele organizacji akceptowało narrację: „ważne, że AI działa – reszta przyjdzie później”. W 2026 roku ten etap się kończy. Biznes zaczyna oczekiwać odpowiedzi na inne pytania:

Czy nowy model obniża koszt obsługi klienta o X%?
Czy skraca time-to-decision w krytycznym procesie?
Czy ogranicza ryzyko operacyjne / regulacyjne w sposób mierzalny?

Badania Couchbase pokazują, że firmy, które nie dowożą innowacji w planowanym czasie, tracą średnio 8,6% swojej wartości [Couchbase]. Aż 96% respondentów przyznaje, że projekty mają sztywny deadline, z czego ¼ już ten termin przekroczyła. To brutalna ilustracja, że „eksperymenty z AI” przestały być niewinną piaskownicą – stały się elementem bilansu.

Twoja Platforma AI – jeśli ma realnie przetrwać to przesilenie – musi być projektowana pod konkretne KPI: redukcję kosztów, wzrost przychodów, poprawę wskaźników ryzyka lub produktywności. „AI, bo wszyscy tak robią” nie będzie w 2026 roku ani argumentem dla CFO, ani linią obrony przed regulatorem.

Budżety IT 2026: koniec „fajerwerków”, początek infrastruktury pod ROI

Analizy cytowane przez SAS wskazują, że budżety IT na 2026 rok będą bardziej strategiczne niż kiedykolwiek. Środki przesuwają się:

od „nakładek” na ChatGPT i efektownego front-endu,
do fundamentów: integracji danych, automatyzacji, jakości modeli, skalowalnych architektur.

Senior Product Manager ds. AI, Manisha Khanna, zauważa, że „po miliardach zmarnowanych na nakładki ChatGPT i vaporware faza miesiąca miodowego dobiega końca” – CFO zaczynają zadawać trudne pytania o koszt promptów, dokładność i wpływ na P&L.

Dla Twojej Platformy AI oznacza to konieczność „zejścia z billboardu do kotłowni”: musi lepiej integrować się z istniejącymi systemami, automatyzować konkretne procesy i dostarczać dane, które obronią business case przed zarządem. Sprzedawanie samego „wow efektu” interfejsu konwersacyjnego nie będzie już wystarczające.

6–12 miesięcy na dowiezienie wartości: nowy standard time-to-value

Coraz częściej mówi się o tym, że projekty AI będą musiały wykazać zwrot z inwestycji w horyzoncie od 6 do 12 miesięcy od startu produkcyjnego. To bardzo krótki cykl, szczególnie w złożonych środowiskach enterprise z trudnymi integracjami i restrykcyjnym compliance.

Aby Twoja Platforma AI była w stanie wpisać się w ten model, musi:

Oferować gotowe komponenty (np. prekonfigurowane pipeline’y, connectory, szablony use case’ów), które skracają fazę od PoC do produkcji.
Automatyzować utrzymanie modeli – od monitoringu driftu po retraining – tak, aby zespół nie utknął w manualnym „gaszeniu pożarów MLOps”.
Dostarczać standardowe dashboardy ROI – pokazujące wpływ modeli na KPI biznesowe bez konieczności budowania wszystkiego od zera.

Organizacje, które wdrażają Twoją Platformę AI, będą premiować te elementy, które realnie skracają time-to-value: gotowe integracje, silne narzędzia do zarządzania danymi, oraz przejrzyste raportowanie wyników.

Koniec „AI slop”: jakość treści i modeli przechodzi audyt

Luis Flynn z SAS porównuje nadchodzącą falę audytów AI do kryzysu bezpieczeństwa związanego z luką Log4J. Tam, gdzie przez lata ignorowano odpowiedzialne podejście do modeli i danych, 2026 może przynieść serię dotkliwych „odsłonięć”.

„AI slop” – masowo generowane, niskiej jakości treści i modele bez kontroli – zacznie być problemem reputacyjnym i regulacyjnym:

organizacje będą musiały pokazać, skąd pochodzą dane,
jakie mechanizmy walidacji modeli stosują,
jak monitorują halucynacje i błędy generatywne,
jak zarządzają prywatnością i bezpieczeństwem.

Twoja Platforma AI, jeśli ma być traktowana poważnie przez klientów enterprise, musi wspierać te procesy „w pudełku”: polityki data lineage, transparentne metryki jakości, logowanie decyzji modeli, audytowalność promptów i outputów. W 2026 roku nie wystarczy, że AI działa – trzeba będzie pokazać, że działa odpowiedzialnie i zgodnie z regulacjami.

Regulacje i kontrola jakości: 2026 jako rok „compliance first”

USA, Kanada i Unia Europejska zapowiadają zaostrzenie nadzoru nad modelami generatywnymi i ich wpływem na użytkowników [SAS]. Nie chodzi tylko o spektakularne przypadki nadużyć, ale o codzienną, systemową jakość: brak biasów, kontrolę ryzyka prawnego, przejrzystość decyzji.

Z perspektywy Twojej Platformy AI oznacza to, że funkcje compliance przestają być „miłym dodatkiem”, a stają się jednym z głównych kryteriów wyboru technologii.

Rozwiązania, które:

pozwalają łatwo konfigurować polityki zgodności,
wspierają maskowanie danych wrażliwych,
umożliwiają szybkie przygotowanie raportów dla regulatora,

będą miały przewagę nad konkurencją, która nadal koncentruje się wyłącznie na „mocy modelu” czy liczbie parametrów.

Przetasowanie, nie załamanie: kto wygra erę odpowiedzialnego AI?

Rok 2026 nie będzie końcem AI – będzie końcem nieodpowiedzialnego, niepoliczonego wdrażania. Nastąpi przesunięcie z „AI wszędzie” na „AI tam, gdzie ma sens”. Rynek przypomina tu wcześniejsze fale mobilne i chmurowe: po eksplozji aplikacji przychodzi etap dojrzewania, konsolidacji i eliminacji słabych graczy.

Twoja Platforma AI ma szansę wygrać tę „dogrywkę”, jeśli:

jest projektowana „od tyłu”, od KPI biznesowych i oczekiwanego ROI,
dostarcza wbudowane mechanizmy governance, audytu i compliance,
skraca czas od PoC do produkcji poniżej 12 miesięcy,
potrafi udowodnić – liczbowo – że konkretny model działa lepiej, taniej lub szybciej niż dotychczasowy proces.

Gdy szum opadnie, pozostaną dwa pytania, które zada sobie każda zarządzająca AI organizacja: jak głębokie będzie nasze „rozliczenie” i co z niego wyniknie dla dalszego rozwoju? Od odpowiedzi na nie zależy, czy Twoja Platforma AI trafi na listę strategicznych aktywów, czy do katalogu kosztownych eksperymentów.

FAQ: Jak przygotować się na rok rozliczenia AI?

Jakie projekty AI mają największą szansę na finansowanie w 2026 roku?

Największą szansę mają projekty, które już na starcie pokazują jasny wpływ na KPI biznesowe i dają się policzyć w horyzoncie 6–12 miesięcy. Jeśli Twoja Platforma AI posiada gotowe scenariusze (np. optymalizacja kosztów, automatyzacja obsługi, zarządzanie ryzykiem), łatwiej będzie zbudować business case, który przekona CFO i zarząd.

Co zrobić, jeśli obecne wdrożenia AI nie dowożą zakładanego ROI?

W pierwszej kolejności warto przeprowadzić audyt: jakości danych, dojrzałości modeli oraz sposobu ich wykorzystania w procesach. Twoja Platforma AI może pomóc, jeśli posiada funkcje monitoringu i analizy wpływu modeli – dzięki nim zidentyfikujesz, które elementy warto zrefaktoryzować, wygasić lub zastąpić nowymi podejściami o lepszym potencjale ROI.

Jak rozmawiać z CFO o nowych inwestycjach w AI w 2026 roku?

Rozmowa z CFO powinna zaczynać się od liczb – redukcji kosztów, wzrostu przychodów, skrócenia czasu procesów, a nie od opisu algorytmu czy parametrów modelu. Twoja Platforma AI powinna wspierać tę narrację, dostarczając gotowe raporty biznesowe oraz metryki efektywności, które można wprost przenieść do prezentacji zarządczych i prognoz finansowych.

Czy generatywna AI nadal będzie priorytetem, skoro rośnie presja na ROI i regulacje?

Tak, ale tylko tam, gdzie generatywna AI rozwiązuje realny problem biznesowy, a nie jest „gadżetem” na froncie. Twoja Platforma AI powinna umożliwiać łączenie modeli generatywnych z solidnym zapleczem danych, kontrolą jakości oraz mechanizmami zgodności – wtedy generatywność staje się narzędziem zwiększającym produktywność, a nie źródłem niekontrolowanego ryzyka.

Źródło: SAS

Najnowsze wiadomości

Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością

Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.

Czytaj całość

Nowa era komunikacji biznesowej, KSeF stał się faktem

Od 1 lutego 2026 roku, w Polsce z sukcesem rozpoczęła się nowa era elektronicznej komunikacji w biznesie. Od tego dnia przedsiębiorcy zaczynają posługiwać się wspólnym standardem we wzajemnej wymianie dokumentów – fakturą ustrukturyzowaną, znaną jako FA(3) lub po prostu faktura KSeF.

Czytaj całość

Smart Factory w skali globalnej: jak MOWI porządkuje produkcję dzięki danym w czasie rzeczywistym

Cyfryzacja produkcji w skali globalnej wymaga dziś spójnych danych, jednolitych standardów i decyzji podejmowanych w czasie rzeczywistym. W środowisku rozproszonych zakładów produkcyjnych tradycyjne raportowanie i lokalne narzędzia IT przestają wystarczać. Przykład MOWI pokazuje, jak wdrożenie rozwiązań Smart Factory i systemu MES może uporządkować zarządzanie produkcją w wielu lokalizacjach jednocześnie, zwiększając przejrzystość procesów, efektywność operacyjną oraz stabilność jakości.

Czytaj całość

Hakerzy nie kradną już tylko haseł. Oni kradną Twój czas i przyszłość. Jak chronić ERP przed paraliżem?

Hakerzy coraz rzadziej koncentrują się wyłącznie na kradzieży haseł. Ich prawdziwym celem jest dziś sparaliżowanie kluczowych systemów biznesowych, przejęcie kontroli nad danymi i wymuszenie kosztownych decyzji pod presją czasu. System ERP, jako centralny punkt zarządzania finansami, produkcją i logistyką, stał się dla cyberprzestępców najbardziej atrakcyjnym celem. Ten artykuł pokazuje, dlaczego tradycyjne zabezpieczenia przestają wystarczać i jak realnie chronić ERP przed atakami, które mogą zatrzymać firmę z dnia na dzień.

Czytaj całość

PSI automatyzuje logistykę Rossmanna: Wdrożenie WMS i MFC w Czechach

Nowoczesne centrum logistyczne Rossmann w Czechach to przykład, jak strategiczne inwestycje w automatykę i systemy IT wspierają skalowanie biznesu w handlu detalicznym. Projekt realizowany przez PSI Polska obejmuje wdrożenie zaawansowanego systemu WMS oraz sterowania przepływem materiałów, tworząc w pełni zintegrowane środowisko dla obsługi rosnących wolumenów sprzedaży i dynamicznego rozwoju e-commerce. To wdrożenie pokazuje, jak technologia staje się fundamentem efektywnej, przyszłościowej logistyki.

Czytaj całość

RAPORT ERP

Katalog rozwiązań IT

Katalog firm

Najnowsze artykuły

Magazyn bez błędów? Sprawdź, jak system WMS zmienia codzienność logistyki

Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?

Czytaj całość

Jak maksymalizować zyski z MTO i MTS dzięki BPSC ERP?

Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.

Czytaj całość

Warsztaty analityczne i sesja discovery. Jak wygląda pierwszy etap współpracy z partnerem wdrożeniowym ERP

Wdrożenie systemu ERP to jedna z najważniejszych strategicznych decyzji, jakie może podjąć firma. To inwestycja, która ma zrewolucjonizować procesy, zwiększyć efektywność i dać przewagę konkurencyjną. Jednak droga do sukcesu jest pełna potencjalnych pułapek. Wielu menedżerów obawia się nieprzewidzianych kosztów, oporu zespołu czy niedopasowania systemu do realnych potrzeb. Jak zminimalizować to ryzyko? Kluczem jest solidne przygotowanie. Zanim padnie słowo „wdrażamy”, konieczne jest przeprowadzenie trzech fundamentalnych etapów: warsztatów analitycznych, sesji discovery oraz analizy przedwdrożeniowej ERP. To nie są zbędne formalności, ale fundament, na którym zbudujesz sukces całego projektu.

Czytaj całość

Strategia migracji danych do nowego systemu ERP. Metody, ryzyka i najlepsze praktyki

Wdrożenie nowego systemu ERP to dla wielu firm nie tylko krok w stronę unowocześnienia procesów biznesowych, ale także ogromne przedsięwzięcie logistyczne i technologiczne. Aby nowy system ERP zaczął efektywnie wspierać działalność organizacji, kluczowe jest odpowiednie przygotowanie danych, które muszą zostać bezpiecznie i precyzyjnie przeniesione ze starego systemu. Migracja danych ERP to skomplikowany proces, wymagający zarówno zaawansowanej wiedzy technologicznej, jak i dokładnego planowania na poziomie strategicznym. W tym artykule przybliżymy najlepsze metody, wskażemy najczęstsze ryzyka oraz podpowiemy, jak przeprowadzić migrację krok po kroku.

Czytaj całość

Strategiczna przewaga czy kosztowny mit? Kto wygrywa dzięki chmurze?

Chmura miała być odpowiedzią na wyzwania sektora finansowego: przestarzałą infrastrukturę, rozproszone dane, rosnące oczekiwania klientów i klientek. Dziś korzysta z niej już 91% instytucji, a mimo to tylko nieliczne mówią o realnych efektach. Zaledwie 12% firm maksymalizuje potencjał chmury – tworzy skalowalne platformy, wdraża GenAI, monetyzuje dane. Reszta? Często grzęźnie w kosztach, integracjach i braku kompetencji. Różnica nie tkwi w technologii, ale w strategii – i to ona może zadecydować o miejscu w sektorze, który właśnie wchodzi w kolejną fazę transformacji.

Czytaj całość