# ROI wdrożeń AI: rok rozliczenia projektów

> Według badania EY na 499 polskich firmach (Q4 2025) tylko 44% firm usługowych systematycznie mierzy efekty wdrożeń AI, 18% wstrzymało lub porzuciło projekty, a jedynie 38% ocenia, że korzyści spełniły oczekiwania. Rok 2026 jest rokiem rozliczenia: przewagę ma ten, kto od pierwszego dnia mierzył jedną konkretną liczbę, a sama liczba wdrożeń schodzi na dalszy plan.

Autor: Robert Marczyński · Opublikowano: 2026-07-28 · Aktualizacja: 2026-08-14
Kanoniczny URL: https://ekspertodsztucznejinteligencji.pl/blog/roi-wdrozen-ai-rok-rozliczenia

## Skąd te dane i jak je czytać

Badanie EY „Jak polskie firmy wdrażają AI” zostało zrealizowane w czwartym kwartale 2025 roku na próbie 499 firm i opublikowane 7 maja 2026. Struktura próby: 45% produkcja, 33% usługi, 22% handel; 56% to firmy średnie, 44% duże. Wszystkie liczby w tabeli niżej dotyczą podpróby usługowej, czyli około 165 firm — przy tej liczebności różnice mniejsze niż kilka punktów procentowych mieszczą się w błędzie statystycznym. Dwie rzeczy trzeba mieć w głowie od początku.

Po pierwsze, to badanie ankietowe, więc wszystkie liczby są deklaracjami respondentów. „Korzyści spełniły oczekiwania” mierzy odczucie zarządu; zweryfikowanego zwrotu z inwestycji z takiej ankiety nie wyczytamy. Po drugie, próba obejmuje firmy średnie i duże, czyli ten segment rynku, który w ogóle wdraża: [według GUS](/blog/ile-polskich-firm-uzywa-ai-dane-gus) AI używa 8,7% przedsiębiorstw objętych badaniem (od 10 pracujących), więc obraz z badania EY jest obrazem awangardy, nie średniej.

Z tymi zastrzeżeniami: to najlepsze publiczne dane o stanie polskich wdrożeń, jakie mamy.

## Liczby, które robią różnicę

W badaniu EY z Q4 2025 sektor usługowy ma najwyższy odsetek projektów wstrzymanych (18 proc.) przy 71 proc. firm z wdrożeniami za sobą lub w toku, a systematycznie mierzy efekty tylko 44 proc.

| Miara (sektor usługowy) | Wynik |
| --- | --- |
| Firmy po pierwszych wdrożeniach lub w ich trakcie | 71% (37% wdrożyło, 34% w trakcie) |
| Projekty wstrzymane lub porzucone | 18% (najwięcej ze wszystkich branż) |
| Systematyczny pomiar efektów | 44% |
| Pomiar sporadyczny | 43% |
| Korzyści zgodne z oczekiwaniami | 38% |
| Korzyści poniżej oczekiwań łącznie | 39% (23% niższe, 16% wyraźnie niższe) |

Najważniejsza para liczb to 77% i 44%. Ocenę korzyści formułuje 77% firm usługowych (38% „zgodne z oczekiwaniami”, 23% „niższe”, 16% „wyraźnie niższe”), a systematycznie mierzy tylko 44% — różnica wynosi 33 punkty procentowe, więc **około jedna trzecia firm usługowych w tej próbie ocenia wdrożenia, których nie mierzy systematycznie**. Rozczarowanie bez pomiaru jest tak samo mało warte jak entuzjazm bez pomiaru: jedno i drugie to wrażenie.

Warto też zestawić 71% z 18%. Fala pierwszych wdrożeń przetoczyła się przez rynek, a prawie co piąta firma usługowa już się z niej wycofała. Trudno z tego wyczytać, że technologia zawodzi. Kończy się raczej okres, w którym wdrożenie AI było celem samym w sobie.

## Ostatnia mila, czyli gdzie znika zwrot

W komentarzu EY do badania pada obserwacja, którą warto przytoczyć: zbudowanie prototypu jest stosunkowo proste, ale wdrożenie AI do codziennej pracy zespołów — „ostatnia mila wdrożenia” — to według autorów badania 90% wysiłku.

To samo zjawisko, na innym rynku i innym materiale, pokazał raport MIT NANDA *The GenAI Divide* (150 wywiadów z kadrą zarządzającą, 350 ankiet pracowniczych, 300 publicznych wdrożeń): około **95% pilotaży generatywnej AI nie przynosi mierzalnego efektu w wyniku finansowym**, a decydują przyczyny organizacyjne. Na pierwszym miejscu raport stawia lukę uczenia się: narzędzia nie zapamiętują informacji zwrotnej i nie adaptują się do kontekstu firmy, więc nie poprawiają się z czasem. Dalej idą brak integracji z systemami, w których naprawdę toczy się praca, i brak zmiany sposobu pracy zespołów; jakość modeli gra tu rolę drugorzędną. Do tej liczby podchodzę z większą rezerwą niż do badania EY: raport nie przeszedł recenzji naukowej, nie opisuje ramy losowania, a 95% dotyczy odsetka pilotaży, nie firm.

Dwa niezależne badania, dwa rynki, ten sam wniosek: zwrot z AI ginie między działającym prototypem a zespołem, który miałby z niego korzystać.

## Co zrobić z tymi liczbami przed własnym wdrożeniem

Praktyka, którą stosuję i którą te dane potwierdzają, sprowadza się do trzech decyzji podejmowanych jeszcze przed wydaniem budżetu.

**Jedna liczba przed startem.** Czas obsługi zgłoszenia, liczba spraw na osobę, odsetek spraw bez eskalacji: cokolwiek, byle mierzone już dziś i z wartością docelową. Firmy z badania EY, które nie potrafią ocenić zwrotu, zgubił brak punktu odniesienia sprzed wdrożenia. Jak ustawić taki pomiar, opisałem w tekście [jak wdrożyć AI w firmie](/odpowiedzi/jak-wdrozyc-ai-w-firmie).

**Budżet na ostatnią milę.** Skoro wdrożenie do codziennej pracy to 90% wysiłku, plan, w którym szkolenia, zmiana procedur i nadzór po starcie są „dodatkiem”, powtarza plan firm z badania EY, z których 39% ocenia dziś korzyści poniżej oczekiwań. W praktyce: właściciel biznesowy po stronie firmy, pilotaż z nadzorem, imiennie przypisane utrzymanie.

**Zwrot liczony na poziomie procesu.** Pytanie „czy AI się opłaca” nie ma odpowiedzi; pytanie „czy automatyzacja obsługi zapytań ofertowych skróciła czas pierwszej odpowiedzi z 4 godzin do 30 minut” ma. Które procesy w ogóle nadają się do takiego rachunku, sprawdzam w ramach [audytu gotowości AI](/uslugi/audyt-gotowosci-ai), a składniki kosztowe rozkładam w tekście [ile kosztuje wdrożenie AI](/odpowiedzi/ile-kosztuje-wdrozenie-ai).

Rok rozliczenia nie jest złą wiadomością. Dla firm, które mierzą, to dobry moment: budżety na 2027 rok łatwiej obronić liczbami niż entuzjazmem.

## Najczęstsze pytania

**Ile firm naprawdę mierzy efekty wdrożeń AI?**

W badaniu EY na 499 polskich firmach tylko 44% firm usługowych deklaruje, że monitoruje wyniki wdrożeń AI systematycznie, a 43% sprawdza je sporadycznie. Ponad połowa firm usługowych nie mierzy więc systematycznie i nie jest w stanie wykazać, czy wdrożenie się zwróciło.

**Ile projektów AI jest porzucanych?**

W sektorze usługowym 18% badanych przez EY firm wstrzymało lub przerwało prace nad AI i jest to najwyższy odsetek spośród badanych branż. Zbieżny sygnał daje raport MIT NANDA z 2025 roku: około 95% pilotaży generatywnej AI nie przynosi mierzalnego efektu w wyniku finansowym, a przyczyny mają charakter organizacyjny, rzadko technologiczny.

**Czy wdrożenia AI się opłacają według EY?**

Obraz jest mieszany: 38% firm usługowych ocenia, że korzyści spełniły oczekiwania, 23%, że były niższe od oczekiwań, a 16%, że wyraźnie niższe. Najczęściej raportowane korzyści to redukcja kosztów (51%), poprawa jakości usług (48%) i wzrost skali działania (47%). To dane deklaratywne, więc mierzą raczej odczucia zarządów niż zweryfikowany zwrot.

**Jak mierzyć ROI wdrożenia AI?**

Jedną liczbą ustaloną przed startem: czas obsługi zgłoszenia, liczba spraw na osobę, odsetek spraw bez eskalacji. Miara musi być mierzona już dziś, mieć wartość docelową i termin. Jeśli przed wdrożeniem nikt nie mierzył procesu, po wdrożeniu nie da się wykazać efektu i projekt zostanie oceniony wrażeniami. Pełny zestaw, czyli ta jedna liczba plus dwa pomiary kontrolne przeciw poprawie pozornej, opisuję osobno przy pomiarze efektu wdrożenia.


## Źródła

- EY — Jak polskie firmy wdrażają AI (499 firm, badanie Q4 2025, publikacja 07.05.2026): https://www.ey.com/pl_pl/newsroom/2026/05/ey-ai-uslugi-2026
- MIT NANDA / MIT Media Lab — The GenAI Divide: State of AI in Business 2025: https://mlq.ai/media/quarterly_decks/v0.1_State_of_AI_in_Business_2025_Report.pdf
- GUS — wykorzystanie AI w przedsiębiorstwach: 8,7% firm w Polsce w 2025 r. (omówienie danych): https://biznes.pap.pl/wiadomosci/firmy/w-2025-r-87-proc-firm-w-polsce-deklarowalo-wykorzystanie-technologii-ai-gus