Produktywność AI: Paradoks wart 4 biliony dolarów

Sztuczna inteligencja może wygenerować rocznie od 2,6 do 4,4 biliona dolarów wartości dla globalnej gospodarki. Mimo tak optymistycznych prognoz, liderzy biznesu mierzą się dziś z ogromnym wyzwaniem. Chociaż na poziomie mikro widzimy spektakularne sukcesy, ogólne dane statystyczne pozostają bezlitosne. Rok 2026 staje się czasem weryfikacji, w którym musimy odpowiedzieć na pytanie, dlaczego produktywność AI nie przekłada się jeszcze na wyniki makroekonomiczne całych państw.

Pułapka mikrozysków i powrót paradoksu Solowa

Obecna sytuacja przypomina rok 1987, kiedy Robert Solow zauważył, że komputery są obecne wszędzie, z wyjątkiem statystyk wydajności. Dzisiaj obserwujemy podobny mechanizm w kontekście sztucznej inteligencji. Na poziomie pojedynczych zadań produktywność AI rośnie o 14% do 55%, co widać wyraźnie w pracy programistów czy konsultantów. Jednak w skali całej gospodarki wkład tej technologii w 2025 roku wyniósł zaledwie 0,01 punktu procentowego. Firmy inwestują miliardy dolarów, lecz aż 95% projektów pilotażowych kończy się niepowodzeniem. Co więcej, blisko połowa organizacji porzuca swoje inicjatywy już po pierwszym roku.

Warto zauważyć, że sztuczna inteligencja najsilniej wspiera osoby o mniejszym doświadczeniu. Nowicjusze zyskują dzięki niej nawet 34% wydajności, co skutecznie wyrównuje szanse w zespołach. W tym samym czasie eksperci odnotowują jedynie minimalne wzrosty, a czasem nawet tracą na jakości pracy. Ponadto nadmierne zaufanie do algorytmów bywa ryzykowne dla profesjonalistów. Gdy zadanie wykracza poza bazę wiedzy modelu, pracownicy są o 19 punktów procentowych bardziej narażeni na błędy niż osoby pracujące tradycyjnie. Bezkrytyczne wdrożenie narzędzi może zatem przynieść skutek odwrotny do zamierzonego.

Jak giganci monetyzują algorytmy

Pomimo ogólnych trudności, niektóre organizacje raportują już precyzyjne korzyści finansowe. Fintech Klarna stał się symbolem tej transformacji, ponieważ jego asystent obsłużył ponad dwa miliony konwersacji w miesiąc. Zastąpiło to pracę ponad ośmiuset pełnoetatowych agentów i skróciło czas rozwiązywania problemów z jedenastu do dwóch minut. Sukces ten pozwolił firmie zwiększyć przychód na pracownika o 152%. Mimo to, nawet tam zauważono ryzyko zbyt szybkiego odejścia od ludzkiego nadzoru, co wymusiło korekty w strategii.

Podobną drogę wybrał bank JPMorgan Chase, który zainwestował w technologię dwa miliardy dolarów. Inwestycja ta generuje obecnie taką samą kwotę rocznych oszczędności, co czyni ją neutralną kosztowo. W sektorze bankowym Goldman Sachs przewiduje jeszcze odważniejsze zmiany. Według ich prognoz, sztuczna inteligencja potrafi przygotować 95% prospektu emisyjnego w kilka minut. Wcześniej to samo zadanie wymagało zaangażowania sześcioosobowego zespołu przez dwa tygodnie intensywnej pracy.

Strukturalne bariery i ukryte koszty wdrożenia

Większa szybkość generowania treści często blokuje procesy decyzyjne i tworzy nowe wąskie gardła. W zespołach programistycznych, mimo szybszego pisania kodu, czas jego recenzji wydłużył się niemal dwukrotnie. Człowiek stał się elementem spowalniającym system, który po prostu nie nadąża za maszyną. Dodatkowo firmy muszą zmierzyć się z tak zwaną „krzywą J” produktywności. Oznacza ona, że na samym początku wdrożenia następuje gwałtowny spadek wydajności. Wynika to z ogromnych nakładów na infrastrukturę, których średni koszt w 2025 roku przekroczył 85 tysięcy dolarów miesięcznie na jedno przedsiębiorstwo.

Historyczne paralele wskazują, że produktywność AI wymaga czasu na adaptację. Elektryczność potrzebowała czterdziestu lat, aby realnie wpłynąć na PKB, ponieważ stare fabryki wymagały całkowitego przeprojektowania. Obecnie sytuacja jest podobna, gdyż samo dopisanie AI do starych procesów nie wystarczy. Pracownicy potrzebują co najmniej jedenastu tygodni, aby w ogóle zacząć odczuwać korzyści z nowej technologii. Ponadto ogromnym obciążeniem pozostaje tak zwana korekta halucynacji, która dla większości deweloperów jest największym pochłaniaczem zaoszczędzonego czasu.

Przyszłość agentów i nowe wyzwania dla liderów

Rok 2026 przynosi istotną zmianę paradygmatu, ponieważ AI przestaje być tylko asystentem, a staje się autonomicznym agentem. Eksperci przewidują, że to właśnie teraz nastąpi przejście od prostego wspierania ludzi do automatyzacji całych procesów biznesowych. Wiąże się to jednak z wyzwaniami społecznymi. Choć do 2030 roku technologia ta może wyprzeć 92 miliony miejsc pracy, prognozy World Economic Forum są optymistyczne. Szacuje się, że w tym samym czasie powstanie 170 milionów nowych etatów, co daje czysty zysk na poziomie 78 milionów stanowisk pracy.

Ostateczny sukces transformacji cyfrowej zależy przede wszystkim od sprawnego zarządzania ludźmi. Zgodnie z popularną zasadą 10-20-70, tylko 10% wartości pochodzi z samych algorytmów. Kolejne 20% to technologia i dane, natomiast aż 70% sukcesu zależy od procesów i kultury organizacyjnej. To właśnie umiejętność przebudowy metod pracy i odpowiedniego przeszkolenia kadr zdecyduje o tym, czy zapowiadana produktywność AI stanie się realnym zyskiem, czy pozostanie jedynie niespełnioną obietnicą.

Przeczytaj także: Halucynacje AI. Dlaczego algorytmy nam potakują?

Opracowanie własne na podstawie: forbes.com

Last Updated on 18 lutego, 2026 by Karolina Bandulet