92 proc. firm, które wdrożyły AI osiąga zwrot z inwestycji

Snowflake, firma zajmująca się chmurą danych, opublikowała raport „Radical ROI of Generative AI”, który powstał we współpracy z Enterprise Strategy Group. Z badania wynika, że 92 proc. ankietowanych już teraz odnotowuje zwrot z inwestycji w AI, a aż 98 proc. planuje zwiększyć nakłady na projekty związane ze sztuczną inteligencją w 2025 r.

W badaniu wzięło udział 1900 liderów biznesu i IT z dziewięciu krajów, w tym z Wielkiej Brytanii, Francji i Niemiec — wszyscy aktywnie wykorzystują generatywną sztuczną inteligencję w co najmniej jednym obszarze działalności. Zaledwie dwa i pół roku od momentu, gdy generatywna AI zaczęła kształtować globalny krajobraz technologiczny, firmy wdrażające te rozwiązania już dziś dostrzegają konkretne rezultaty — zarówno w zastosowaniach wewnętrznych, jak i zewnętrznych. Ponad połowa (55 proc.) badanych respondentów jako pierwszy krok wskazała projekty wspierające pracowników, mające na celu zwiększenie ich wydajności i efektywności. Natomiast 44 proc. postawiło na rozwiązania skierowane do klientów, mające na celu podniesienia jakości doświadczeń i poziomu satysfakcji.

– Przez niemal dwie dekady swojej kariery zajmowałem się rozwojem sztucznej inteligencji i wreszcie osiągnęliśmy punkt zwrotny, w którym AI zaczyna przynosić realną wartość dla przedsiębiorstw na całym świecie – powiedział Baris Gultekin, szef działu AI w Snowflake. – Ponad 4 tys. klientów korzysta na co dzień z rozwiązań Snowflake w obszarze AI i uczenia maszynowego. Na własne oczy widzę, jak ogromny wpływ mają te narzędzia na poprawę efektywności, zwiększenie produktywności zespołów oraz upowszechnienie dostępu do danych i analityki w całych organizacjach.

– Wyniki raportu pokazują, że organizacje, które zdecydowały się na wczesne wdrożenie generatywnej sztucznej inteligencji, nie tylko szybciej się rozwijają, ale również osiągają wymierne korzyści biznesowe – dodaje Adam Wojtkowski, Country Manager CEE w Snowflake. – W Polsce obserwujemy rosnące zainteresowanie AI, a firmy coraz częściej traktują dane jako strategiczny zasób napędzający innowacje. W Snowflake wspieramy organizacje na każdym etapie tej transformacji – pomagamy nie tylko uporządkować dane, ale przede wszystkim przekształcić je w realną przewagę konkurencyjną.

Sukces napędzany inwestycjami w sztuczną inteligencję

Wczesne inwestycje w sztuczną inteligencję okazują się skuteczne dla większości firm. Aż 93 proc. respondentów wskazało, że ich inicjatywy związane z generatywną AI zakończyły się dużym lub przynajmniej częściowym sukcesem. Wdrożenia te przełożyły się na konkretne usprawnienia – poprawę efektywności (88 proc.), lepsze doświadczenia klientów (84 proc.) oraz przyspieszenie innowacji (84 proc.). Co ciekawe, już dwie trzecie badanych firm potrafi oszacować zwrot z tych inwestycji, wykazując, że każdy wydany milion dolarów przynosi średnio 1,41 mln dolarów zysku dzięki oszczędnościom i zwiększonym przychodom.

Istnieją jednak pewne różnice w obszarach, na których organizacje koncentrują swoje działania związane ze sztuczną inteligencją – są one ściśle powiązane z poziomem dojrzałości AI w danym kraju oraz z osiąganymi wynikami, jeśli chodzi o zwrot z inwestycji (ROI) w różnych regionach:

• Francja: Francuski rynek wciąż znajduje się na etapie wczesnej adopcji – więcej respondentów pracuje nad pierwszymi zastosowaniami AI (41 proc. wobec 36 proc. średniej globalnej). Udało im się osiągnąć 31 proc. zwrotu z inwestycji w generatywną AI.

• Niemcy: Niemcy przodują w integrowaniu danych własnych – aż 88 proc. badanych twierdzi, że dostosowuje duże modele językowe (LLM) przy użyciu własnych danych (wobec 80 proc. średniej globalnej). Osiągnęli 34 proc. zwrotu z inwestycji w generatywną AI.

• Wielka Brytania: Brytyjski rynek stawia na wartość, jaką AI przynosi użytkownikom końcowym – respondenci z Wielkiej Brytanii, częściej w porównaniu do średniej globalnej, wskazują poprawę efektywności operacyjnej (57 proc. vs. 51 proc.) oraz innowacyjność (46 proc. vs. 40 proc.) jako główne czynniki biznesowe stojące za ich inicjatywami AI. Odnotowali 42 proc. zwrot z inwestycji w generatywną AI.

Globalne firmy rozwijające swoje inicjatywy związane ze sztuczną inteligencją przeznaczają coraz więcej zasobów na ten cel, wskazując na znaczenie danych (81 proc.), dużych modeli językowych (78 proc.), oprogramowania wspierającego (83 proc.), infrastruktury (82 proc.) oraz wykwalifikowanych specjalistów (76 proc.). Tego rodzaju strategiczne podejście odzwierciedla zasadniczą zmianę w priorytetach firm, które chcą skutecznie funkcjonować i konkurować w przyszłości.

Pokonywanie barier w zakresie danych w celu maksymalizacji skuteczności AI

Aby w pełni wykorzystać potencjał AI, niezbędna jest solidna baza danych. Organizacje coraz częściej wykorzystują swoje dane, aby zwiększyć skuteczność AI – 80 proc. respondentów decyduje się na dostrajanie modeli przy użyciu własnych zasobów. Mimo to wielu z nich napotyka poważne trudności w przygotowaniu tych danych do wykorzystania przez AI. Za największe przeszkody uznają:

● Wyższe niż oczekiwane koszty: 96 proc. wczesnych użytkowników generatywnej AI zgłasza, że jeden lub więcej komponentów ich rozwiązań kosztował do tej pory więcej, niż początkowo zakładano, a 78 proc. twierdzi, że połowa lub więcej przypadków użycia generatywnej AI kosztowała więcej, niż oczekiwano, aby wdrożyć je do produkcji.

● Eliminowanie silosów danych: 64 proc. wczesnych użytkowników AI twierdzi, że integracja danych z różnych źródeł jest obecnie wyzwaniem.

● Organizacja danych nieustrukturyzowanych: Zdecydowana większość danych jest nieustrukturyzowana — według wielu szacunków od 80 proc. do 90 proc. Jednak tylko 11 proc. wczesnych użytkowników twierdzi, że ponad połowa ich nieustrukturyzowanych danych jest gotowa do wykorzystania w treningu i dostrajaniu dużych modeli językowych (LLM).

● Wprowadzanie ram zarządzania danymi: 59 proc. twierdzi, że wdrażanie zasad zarządzania danymi jest trudne.

● Pomiar i monitorowanie jakości danych: 59 proc. twierdzi, że jest to trudne.

● Integracja przygotowania danych: 58 proc. uważa, że przygotowanie danych do wykorzystania w AI stanowi wyzwanie.

● Efektywne skalowanie pamięci i mocy obliczeniowej: 54 proc. osób twierdzi, że trudno jest sprostać wymaganiom dotyczącym pojemności magazynowej i mocy obliczeniowej.

Zespół Enterprise Strategy Group zidentyfikował organizacje będące wczesnymi użytkownikami AI i przeprowadzili wśród nich szczegółowe badania w okresie od 21 listopada 2024 r. do 10 stycznia 2025 r. Były to firmy, które już wdrażają i realizują procesy biznesowe z wykorzystaniem generatywnej sztucznej inteligencji w środowisku produkcyjnym, używając modeli komercyjnych lub open source, a nie oprogramowania konsumenckiego na zasadzie subskrypcji, takiego jak ChatGPT. Spośród 3 324 ankietowanych, 1 900 (57 proc.) wskazało, że korzysta z komercyjnych lub open-source’owych rozwiązań generatywnej AI.