Po kilku latach intensywnego entuzjazmu wobec sztucznej inteligencji coraz więcej firm wchodzi w etap refleksji. Rok 2026 bywa określany jako moment „otrzeźwienia” – nie dlatego, że AI zawiodło oczekiwania, lecz dlatego, że rozwijała się szybciej, niż organizacje były w stanie się do niej przygotować. W wielu przypadkach narzędzia AI pojawiły się wcześniej niż gotowość firm pod względem danych, kompetencji oraz zasad odpowiedzialności i kontroli, co dziś wyraźnie ogranicza możliwość ich realnego wykorzystania w kluczowych procesach biznesowych.
– Problemem nie jest dziś brak algorytmów, ale brak gotowości organizacyjnej, jakości danych oraz jasnych zasad odpowiedzialności – tłumaczy Tomasz Samagalski, prezes Data Wizards, firmy zajmującej się wprowadzaniem narzędzi analizy danych do usprawniania procesów w firmach. – Coraz więcej organizacji zaczyna rozumieć, że AI nie jest magiczną warstwą „na wierzchu”, lecz systemem, który musi być osadzony w realnych procesach i decyzjach biznesowych.
Chaos danych zamiast realnych decyzji
W wielu firmach sztuczna inteligencja wciąż funkcjonuje na obrzeżach organizacji, a nie w jej centrum decyzyjnym. Pracownicy korzystają z narzędzi generatywnych indywidualnie, często poza oficjalnymi procesami i bez wspólnych zasad ich użycia. AI pomaga w codziennej pracy, ale działa „obok systemu”, a nie jako jego integralna część. W efekcie część wartości rzeczywiście powstaje, jednak trudno ją zmierzyć, uporządkować, bezpiecznie wykorzystać lub skalować w kluczowych obszarach firmy. To właśnie ta luka sprawia, że mimo rosnącej obecności AI tylko niewielki odsetek organizacji potrafi realnie oprzeć na niej swoje decyzje biznesowe.
Coraz wyraźniej widać również, że większym problemem niż sam brak AI staje się chaos wokół danych. Nawet najbardziej zaawansowane modele nie przynoszą oczekiwanych efektów, jeśli dane są niespójne, źle opisane lub nieaktualne. Firmy zaczynają dostrzegać, że kluczowe nie są algorytmy, lecz wspólne zrozumienie, czym są dane i jak powinny być wykorzystywane. Bez jasnych definicji, kontekstu i znaczeń AI działa w sposób przypadkowy, a zaufanie do jej rekomendacji szybko się wyczerpuje.
Od oscylacji do orkiestracji: jak łączyć centralizację i decentralizację danych
Firmy coraz częściej zmieniają podejście do organizacji danych. Lata wahnięć między centralizacją a decentralizacją pokazały, że ani jedno, ani drugie rozwiązanie w czystej formie nie działa najlepiej.
– Centralizacja daje kontrolę, ale spowalnia reakcję na potrzeby biznesu – tłumaczy Tomasz Samagalski. – Decentralizacja daje szybkość, ale często prowadzi do duplikacji i braku spójności.
W 2026 roku coraz więcej firm rozumie, że trzeba łączyć oba podejścia – centrum zapewnia spójność i zaufanie, a lokalne zespoły dają elastyczność i możliwość szybkiego działania. Eksperci mówią o przejściu od „oscylacji do orkiestracji”.
Równocześnie zmienia się rola analityki. Podejście „BI for AI = CI” sprawia, że Business Intelligence przestaje być tylko raportem z przeszłości. Zamiast tego dostarcza kontekst do bieżących decyzji podejmowanych zarówno przez ludzi, jak i AI. Algorytmy korzystają z tych samych definicji i wskaźników co pracownicy, dzięki czemu ich rekomendacje są bardziej przewidywalne i użyteczne.
Lokalne modele AI i autonomiczni agenci
W 2026 roku coraz większe znaczenie mają mniejsze, lokalne modele AI oraz przetwarzanie danych „na brzegu” systemów. Takie podejście pozwala szybciej reagować, obniża koszty, zmniejsza opóźnienia i ułatwia spełnienie wymogów regulacyjnych. W wielu przypadkach lokalne modele okazują się praktyczniejsze niż duże, scentralizowane rozwiązania chmurowe.
Równocześnie zmienia się rola agentów AI. Nie są już tylko narzędziami wykonującymi polecenia, lecz coraz bardziej autonomicznymi uczestnikami procesów biznesowych. Monitorują sytuację, sygnalizują ryzyka i możliwości, a ich działania stają się coraz bardziej powiązane z kontekstem biznesowym. To jednak wprowadza nowe wyzwania – firmy muszą zadbać o odpowiedzialność, testy i nadzór nad decyzjami podejmowanymi przez algorytmy.
Nowe role i przygotowanie organizacji do AI
Wraz z rosnącym zastosowaniem AI w firmach pojawia się coraz więcej nowych ról. Sztuczna inteligencja przestaje być wyłącznie domeną działu IT i staje się elementem codziennego funkcjonowania organizacji. Pojawiają się pytania o etykę, odpowiedzialność, zgodność z regulacjami – w tym EU AI Act – oraz o wpływ AI na decyzje biznesowe. Ich rozwiązanie wymaga zaangażowania ludzi z różnych działów, a nie tylko zespołów technologicznych.
Jednocześnie zmienia się charakter pracy pracowników. Coraz częściej stają się oni „cyfrowymi CEO”, którzy nie wykonują każdej czynności samodzielnie, lecz zarządzają zestawami agentów AI. Określają cele, nadzorują działania algorytmów i biorą odpowiedzialność za ich efekty. W praktyce oznacza to większy nacisk na myślenie strategiczne, ocenę ryzyk oraz świadome podejmowanie decyzji.
– Przygotowanie ludzi i całej organizacji do pracy z AI jest obecnie najczęściej bagatelizowane – tłumaczy prezes Data Wizards. – Wiele firm inwestuje w narzędzia, zakładając, że zmiana sposobu pracy „wydarzy się sama”. Tymczasem bez jasnych ról, kompetencji i świadomego zarządzania zmianą technologia nie przynosi trwałych efektów.
