Większość polskich firm nie mierzy zwrotu z inwestycji w AI, wynika z raportu

Widespread Use, Minimal Measurement

Raport BGR Quantic dla Microsoftu wykazał, że 94,1% ankietowanych polskich decydentów korzysta z technologii AI, według ITwiz (Większość polskich przedsiębiorstw nie mierzy opłacalności wdrożeń AI). Pomimo tak wysokiego wskaźnika adopcji, tylko 11,5% firm formalnie mierzy zwrot z inwestycji przy użyciu kluczowych wskaźników wydajności, informuje Gazeta Prawna (Samo narzędzie nie przyniesie zmiany. Tak polski biznes inwestuje w AI). Ta różnica sugeruje, że większość organizacji nie ma systematycznych podejść do oceny efektywności AI.

Tool-Focused Investments

Polskie przedsiębiorstwa głównie inwestują w samodzielne narzędzia AI, zamiast budować operacyjne lub strategiczne ramy do oceny wyników biznesowych, według badania BGR Quantic (Samo narzędzie nie przyniesie zmiany. Tak polski biznes inwestuje w AI). Taki wzór ogranicza zdolność firm do określenia, czy wdrożenia AI przynoszą wymierną wartość. Sektor technologiczny, usługi finansowe i produkcja przodują w adopcji AI, chociaż praktyki pomiarowe pozostają słabe w różnych branżach, zauważa ITwiz (Większość polskich przedsiębiorstw nie mierzy opłacalności wdrożeń AI).

Implementation Gaps Persist

Prawie jedna czwarta ankietowanych organizacji—22,5%—jeszcze nie rozpoczęła wdrażania technologii AI, pokazuje raport (Większość polskich przedsiębiorstw nie mierzy opłacalności wdrożeń AI). Ten segment reprezentuje firmy, które wciąż oceniają potencjalne zastosowania lub napotykają bariery w adopcji. Połączenie nieadoptujących i adoptujących, którzy pomijają pomiar, wskazuje, że około jednej trzeciej polskich firm działa bez wyraźnych danych na temat wpływu AI na biznes.

Measurement Framework Absent

Ograniczone wykorzystanie KPI uniemożliwia firmom określenie sukcesu lub porażki inicjatyw AI, według relacji Gazety Prawnej z raportu (Samo narzędzie nie przyniesie zmiany. Tak polski biznes inwestuje w AI). Bez metryk powiązanych z konkretnymi celami biznesowymi organizacje nie mogą zidentyfikować, które aplikacje AI zasługują na dalsze inwestycje lub wymagają dostosowania. Ta nieobecność infrastruktury pomiarowej może prowadzić do niewłaściwego alokowania zasobów i utraconych możliwości optymalizacji wdrożeń AI na podstawie danych dotyczących wydajności.

Źródła

• Większość polskich przedsiębiorstw nie mierzy opłacalności wdrożeń AI
• Samo narzędzie nie przyniesie zmiany. Tak polski biznes inwestuje w AI