Badanie PARP i Uniwersytetu Jagiellońskiego Sztuczna inteligencja w firmach: gotowość do adopcji, kompetencje i potrzeby, pokazuje, że skala wykorzystania AI rośnie szybciej niż mechanizmy pozwalające firmom nad nim zapanować.

Według badania, 64% polskich przedsiębiorstw korzysta z darmowych, ogólnodostępnych narzędzi AI. Jednocześnie tylko 38% firm deklaruje posiadanie polityki określającej zasady przekazywania danych do takich narzędzi. Oznacza to wyraźną lukę między tempem eksperymentowania ze sztuczną inteligencją a przygotowaniem organizacji do zarządzania związanym z tym ryzykiem.

AI wdrażane oddolnie

W części przedsiębiorstw pierwsze zastosowania AI pojawiają się bez wcześniejszej strategii na poziomie całej organizacji. Pracownicy wykorzystują narzędzia sztucznej inteligencji m.in. do przygotowywania ofert, analizowania dokumentów czy tworzenia ich podsumowań. Z punktu widzenia użytkownika jest to przede wszystkim sposób na oszczędność czasu. Dla firmy oznacza jednak pojawienie się kolejnego zewnętrznego systemu, do którego mogą trafiać informacje biznesowe.

PARP wskazuje, że tylko 32% przedsiębiorstw korzystających z AI lub rozważających jej wdrożenie prowadzi działania albo przygotowuje plany strategiczne obejmujące tę technologię. W 2025 roku trzy na dziesięć firm z tej grupy przeznaczyły część budżetu na projekty związane z AI, a w 2026 roku planuje to zrobić 35%.

Najważniejszym motywem korzystania ze sztucznej inteligencji jest przy tym oszczędność czasu. Wskazało ją 55% badanych przedsiębiorstw, które już wykorzystują AI, planują jej wdrożenie lub dostrzegają jej potencjał. Wśród pozostałych powodów znalazły się m.in.: ograniczanie liczby błędów, lepsze dopasowanie usług do potrzeb klientów oraz poprawa jakości produktów i usług.

Problemem nie samo AI, lecz dane

Ryzyko pojawia się w momencie, gdy pracownik przekazuje zewnętrznemu narzędziu informacje, które nie powinny opuszczać firmowego środowiska. Mogą to być dane klientów, fragmenty umów, informacje finansowe, szczegóły ofert, kod źródłowy czy dokumenty dotyczące wewnętrznych decyzji.

Jeżeli dane trafiają do narzędzia, którego firma wcześniej nie oceniła i nie zatwierdziła, organizacja może nie wiedzieć, gdzie są one przetwarzane, jak długo pozostają przechowywane ani w jaki sposób dostawca wykorzystuje je w dalszym działaniu usługi. Dlatego kwestia bezpieczeństwa AI jest w dużej mierze problemem zarządzania danymi i dostępem do narzędzi.

Potwierdza to badanie Veeam. Tylko 48% liderów technicznych uważa, że ma pełny obraz sposobu wykorzystywania AI w organizacji, podczas gdy wśród prezesów odsetek ten wynosi 65%. Jednocześnie tylko 28% badanych przedsiębiorstw ma pewność, że potrafi wykrywać systemy AI działające poza zatwierdzonymi procesami.

Shadow AI rośnie poza firmowymi zasadami

Szczególnym wyzwaniem jest tzw. shadow AI, czyli korzystanie z narzędzi sztucznej inteligencji bez formalnej zgody organizacji. Według badania Veeam zjawisko to występuje w 95% badanych firm, a 93% z nich postrzega je jako istotne ryzyko. Jednocześnie tylko co czwarta firma zapewnia pracownikom dostęp do zaakceptowanych narzędzi AI.

Konsekwencje nie muszą oznaczać bezpośredniego cyberataku. Problemem może być samo ujawnienie poufnych informacji, wykorzystanie nieaktualnych danych, oparcie decyzji biznesowej na błędnej odpowiedzi AI czy przygotowanie dokumentu, którego pochodzenia i źródeł firma nie jest później w stanie odtworzyć.

Oddolne wykorzystanie AI pokazuje więc zarówno inicjatywę pracowników, jak i niedopasowanie firmowych procedur do tempa zmian technologicznych. Organizacja może mieć formalną politykę dotyczącą AI, a jednocześnie nie wiedzieć, z jakich narzędzi faktycznie korzystają poszczególne zespoły.

Potrzebny jest nadzór, a nie tylko polityka AI

Wdrożenie zasad korzystania ze sztucznej inteligencji nie rozwiązuje problemu, jeśli firma nie ma wiedzy o rzeczywistym wykorzystaniu tych narzędzi, podkreślają eksperci Veeam. Potrzebne są również mechanizmy pozwalające identyfikować wykorzystywane rozwiązania, kontrolować przepływ danych oraz określać odpowiedzialność za sposób użycia AI i rezultaty jej działania.

W miarę przechodzenia od eksperymentów do zastosowań mających znaczenie dla działalności przedsiębiorstwa coraz ważniejsze stają się: jakość i pochodzenie danych, bezpieczeństwo systemów oraz możliwość monitorowania procesów wykorzystujących AI.

Dla firm oznacza to zmianę podejścia: zamiast traktować sztuczną inteligencję wyłącznie jako narzędzie zwiększające produktywność, trzeba uwzględnić ją również w zarządzaniu danymi, bezpieczeństwie i odpowiedzialności za decyzje. Dopiero wtedy oddolne eksperymenty pracowników mogą zostać przekształcone w kontrolowane i skalowalne wykorzystanie AI.

Źródło danych: PARP i Uniwersytet Jagielloński oraz Veeam. Badanie PARP przeprowadzono od czerwca do września 2025 roku wśród 1822 przedstawicieli przedsiębiorstw. Badanie Veeam objęło 600 przedstawicieli kadry zarządzającej z Ameryki Północnej, Europy oraz regionu Azji i Pacyfiku i zostało przeprowadzone w marcu i kwietniu 2026 roku.

(grafika tytułowa – źr. materiały prasowe, Veeam)

Artykuł Pracownicy korzystają z narzędzi AI poza kontrolą organizacji pochodzi z serwisu IT-Filolog.

Analitycy wskazują, że nowoczesne systemy Legal AI nie są już jedynie eksperymentem technologicznym. Coraz częściej stają się realnym narzędziem poprawiającym produktywność, skracającym czas realizacji zadań i ograniczającym koszty obsługi prawnej.

Legal AI automatyzuje kluczowe procesy prawne

Rosnąca popularność platform takich jak Harvey, Thomson Reuters CoCounsel czy innych narzędzi opartych na generatywnej AI pokazuje, że sektor prawny coraz odważniej wdraża automatyzację.

Systemy te wykorzystują połączenie wyspecjalizowanych agentów AI oraz modeli ogólnego przeznaczenia. Dzięki temu mogą wspierać prawników w wielu obszarach jednocześnie — od wyszukiwania informacji po analizę dokumentów i automatyzację całych procesów.

Według Gartnera największe korzyści dotyczą sześciu głównych obszarów:

• automatyzacji researchu prawnego,
• analizy i redliningu umów,
• wsparcia procesów litigation,
• ekstrakcji danych z dokumentów,
• przyspieszenia procesów weryfikacji i analizy przed planowaną transakcją (due diligence),
• automatyzacji wieloetapowych workflow prawnych.

AI skraca analizę kontraktów z tygodni do dni

Jednym z najbardziej widocznych efektów wdrażania Legal AI jest radykalne skrócenie czasu pracy nad dokumentami. Dotyczy to szczególnie procesów M&A oraz przeglądu dużych portfeli umów.

Nowoczesne systemy potrafią automatycznie:

• identyfikować niestandardowe zapisy,
• wykrywać ryzyka,
• wskazywać terminy i zobowiązania,
• sugerować poprawki zgodne z polityką firmy.

W praktyce oznacza to możliwość skrócenia procesów due diligence z kilku tygodni do kilku dni. AI przejmuje również znaczną część powtarzalnych zadań administracyjnych, pozwalając prawnikom koncentrować się na strategicznym doradztwie i zarządzaniu ryzykiem.

Działy prawne coraz bardziej autonomiczne

Prognozy Gartnera pokazują, że w najbliższych latach automatyzacja będzie postępować jeszcze szybciej. Do 2029 roku:

• około 50% przeglądów umów ma być realizowanych przez systemy self-service AI,
• jedynie co dziesiąta sprawa będzie wymagała pełnej analizy człowieka,
• 60% działów prawnych wdroży AI-driven intake systems do obsługi zgłoszeń i zapytań.

To oznacza istotną zmianę modelu funkcjonowania zespołów prawnych. AI staje się nie tylko wsparciem, ale coraz częściej pierwszą linią obsługi prostszych procesów i zapytań.

Legal tech staje się strategicznym obszarem inwestycji

Rosnąca liczba regulacji, wymogów compliance oraz presja kosztowa sprawiają, że firmy coraz intensywniej inwestują w automatyzację procesów prawnych. Legal tech przestaje być niszowym segmentem IT i zaczyna pełnić strategiczną rolę w organizacjach.

Eksperci podkreślają jednak, że skuteczność wdrożeń zależy od jakości integracji danych, nadzoru człowieka oraz właściwego przygotowania procesów organizacyjnych. AI może znacząco zwiększyć efektywność pracy działów prawnych, ale nie eliminuje potrzeby eksperckiej oceny i odpowiedzialności prawników.

(grafika tytułowa wygenerowana z wykorzystaniem ChatGPT)

Artykuł AI przyspiesza pracę prawników pochodzi z serwisu IT-Filolog.

To, co szczególnie zwraca uwagę, to źródło obecnego wzrostu. Dotychczas największym motorem inwestycji były firmy technologiczne i hiperskalerzy rozwijający infrastrukturę potrzebną do obsługi rosnącego zapotrzebowania na modele AI. Gartner przewiduje jednak, że rok 2026 może stać się momentem przełomowym – przedsiębiorstwa dopiero zaczynają wykorzystywać pełny potencjał inwestycyjny.

Infrastruktura AI pochłania największe środki

Rosnące wykorzystanie modeli generatywnych i systemów agentowych wymaga coraz większej mocy obliczeniowej. Dlatego największą część rynku będą stanowiły wydatki związane z infrastrukturą AI.

Mowa tu nie tylko o usługach chmurowych zoptymalizowanych pod sztuczną inteligencję, ale również o specjalizowanych serwerach, układach przetwarzających AI, sieciach oraz platformach wspierających zaawansowane obciążenia. Gartner szacuje, że segment infrastruktury będzie odpowiadał za ponad 45% całkowitych wydatków związanych z AI.

Szczególną rolę odegrają serwery zoptymalizowane pod sztuczną inteligencję. Według prognoz ich znaczenie będzie szybko rosło, a wydatki w tym obszarze mają potroić się w ciągu najbliższych pięciu lat.

Agenci AI i automatyzacja zmieniają sposób wykorzystania modeli

Coraz wyraźniej widać także zmianę w samym sposobie wdrażania sztucznej inteligencji. Organizacje nie ograniczają się już wyłącznie do korzystania z pojedynczych modeli GenAI. AI staje się elementem większych procesów biznesowych.

Coraz częściej modele są integrowane z rozbudowanymi pakietami narzędzi, a agenci AI przejmują kolejne zadania w ramach wieloetapowych procesów. Gartner wskazuje, że krótkoterminowe prognozy wzrostu dla rynku modeli AI zostały zwiększone do 110% w 2026 r.

To pokazuje, że organizacje zaczynają dostrzegać wartość automatyzacji agentowej, która może wykraczać poza prostą optymalizację pojedynczych zadań.

Firmy nadal podchodzą do AI ostrożnie

Mimo dynamicznych prognoz przedsiębiorstwa pozostają ostrożne. Wiele organizacji nadal wybiera niewielkie, taktyczne projekty AI zamiast dużych programów transformacyjnych. Dominują inicjatywy skupione na poprawie produktywności i zwiększeniu efektywności operacyjnej.

To z kolei stawia nowe wyzwania przed CIO. Coraz trudniej uzasadniać duże inwestycje wyłącznie technologicznym potencjałem. Kluczowe staje się wykazanie konkretnych efektów biznesowych oraz powiązanie projektów AI z celami strategicznymi organizacji.

Od eksperymentów do skali

Prognoza Gartnera pokazuje, że rynek AI dojrzewa. Po fazie eksperymentów następuje etap budowania trwałej infrastruktury i integracji sztucznej inteligencji z codziennymi procesami biznesowymi.

Rok 2026 może okazać się momentem, w którym firmy przestaną traktować AI jako technologiczną ciekawostkę lub pojedynczy projekt innowacyjny. Zamiast tego sztuczna inteligencja staje się pełnoprawnym elementem strategii rozwoju przedsiębiorstw.

(grafika tytułowa wygenerowana przez AI, źr. Pixabay)

Artykuł Biliony na AI, ale firmy nadal szukają realnej wartości biznesowej pochodzi z serwisu IT-Filolog.