AI nie przyjdzie po twoją pracę — przyjdzie po całą twoją firmę. Coraz bardziej rzuca wyzwanie modelom biznesowym nawet dużych korporacji

Czy AI spowoduje utratę miejsc pracy w firmach? Prawdopodobnie tak. Jednak może również całkowicie przekształcić całe organizacje. Trwająca dyskusja na temat tego, czy AI może przejąć role takie jak lekarze, prawnicy czy copywriterzy, odwraca uwagę od pilniejszego problemu, który dotyka rynek. Sztuczna inteligencja stopniowo podważa modele biznesowe całych firm — szczególnie tych większych.

• Prawdziwe ryzyko związane ze sztuczną inteligencją nie dotyczy zatrudnienia poszczególnych osób, lecz całych struktur biznesowych
• Dlaczego organizacje obciążone długiem technologicznym i warstwami biurokracji są szczególnie podatne na upadek
• W jaki sposób organizacje mogą zabezpieczyć swoją przyszłość, przyjmując zwinność, wykorzystując dane i wspierając kulturę eksperymentowania
• Dowody i studia przypadków pokazujące, że sztuczna inteligencja to nie tylko trend, ale siła, która zmienia światową gospodarkę
• Więcej informacji na temat biznesu znajdziesz na Businessinsider.com.pl

„Jeszcze nie spotkałem się z tak niezwykłą sztuczną inteligencją, ale prawdopodobnie stanie się to wkrótce” — stwierdził James Villarrubia, dyrektor ds. innowacji cyfrowych w NASA CAS, w wywiadzie dla FastCompany. Sean McGregor z Responsible AI Collaborative dodał, że wiele ról wiąże się z odpowiedzialnością za jednostki lub niebezpieczne procesy.

„Obecna technologia sztucznej inteligencji nie jest jeszcze na tyle niezawodna, aby bez nadzoru zarządzać niebezpiecznym sprzętem chemicznym lub eksperymentami na ludziach – a to są stanowiska, na których potrzebni są specjaliści, których ma ona zastąpić” – wyjaśnia.

Jednak nie myślimy wystarczająco szeroko . Niewielu zdaje sobie sprawę, że AI nie musi eliminować poszczególnych stanowisk — może ona zakłócać i przebudowywać całe systemy.

Suzanne Rabicoff, założycielka think tanku Pie Grower, podkreśliła w swoich analizach, że nacisk powinien być położony na zastępowanie przestarzałych systemów pracy, a nie wyłącznie na pracowników . „Tylko najbardziej zwinne firmy będą prosperować dzięki AI” – twierdzi.

AI musi być tylko bardziej opłacalna i szybsza niż skomplikowane procesy dużej organizacji, aby wstrząsnąć rynkiem. Innymi słowy, AI nie musi przewyższać każdego pracownika — musi jedynie przewyższyć cały system, w którym działają poszczególni specjaliści.

Sprawdź także: Setki indyjskich pracowników udawało sztuczną inteligencję. Szokujący upadek gwiazdy

Wzrost inwestycji i adopcji przyspiesza

Firma Gartner podała, że do końca 2023 r. połowa przebadanych firm opracowywała własne narzędzia AI, ale do końca 2024 r. odsetek ten ma spaść do 20%, ponieważ reszta zwraca się do zewnętrznych dostawców, co nasila presję konkurencyjną.

W tym samym okresie startupy AI zabezpieczyły bezprecedensowe 46,4% z 209 miliardów dolarów globalnego finansowania venture capital. Najnowszy AI Index 2025 ujawnia, że 78% firm wskazało już, że wykorzystuje AI w co najmniej jednej funkcji biznesowej, w porównaniu z 55% w 2023 r.

IDC prognozuje, że inwestycje przedsiębiorstw w rozwiązania AI osiągną 307 miliardów dolarów do 2025 r., wzrastając do 632 miliardów dolarów do 2028 r., przy czym sam segment generatywny przekroczy 202 miliardy dolarów. McKinsey szacuje, że generatywna AI może wnieść dodatkowe 2,6 biliona do 4,4 biliona dolarów wartości do światowej gospodarki rocznie. Światowe Forum Ekonomiczne sugeruje, że 86 procent globalnych pracodawców przewiduje, że AI i szeroko rozumiane przetwarzanie informacji „przekształcą” ich firmy do 2030 r.

Kto jest najbardziej podatny w tym scenariuszu? Spojrzenie na historię daje wgląd. W latach 70. japońscy producenci samochodów byli pionierami w przyjmowaniu robotyki, co pozwoliło im przejąć udział w rynku od amerykańskich producentów — udział USA w globalnym rynku spadł z 48 procent w 1960 r. do 23 procent w 1980 r.

Podobny los czeka teraz firmy obciążone długiem technologicznym, zwłaszcza w bankowości, ubezpieczeniach, telekomunikacji i tradycyjnym handlu detalicznym. Firmy te charakteryzują się przestarzałymi systemami informatycznymi, zawiłymi procesami podejmowania decyzji i kosztowną biurokracją. Jeśli mniejszy konkurent (np. startup), który skutecznie wykorzystuje AI, oferuje tę samą usługę po niższych kosztach, szybciej, a nawet w modelu samoobsługowym, lojalność klientów wobec przestarzałych gigantów szybko zmaleje.

Ponadto duże korporacje często same zapraszają do dezorganizacji rynku . Często działają w silosach, gdzie jeden dział konkuruje o zasoby z drugim. Pracownicy, którzy chcą wprowadzić innowacyjne rozwiązania w korporacji, często są blokowani przez kolegów, którzy opowiadają się za utrzymaniem porządku i przestrzeganiem planów ustalonych rok lub dwa wcześniej.

W środowisku korporacyjnym pomysły, które potencjalnie mogłyby zabezpieczyć lub znacząco ulepszyć model biznesowy, często trafiają do tzw. backlogu, ponieważ priorytety przesuwają się w kierunku wdrażania inicjatyw, które — biorąc pod uwagę szybki postęp technologii — są często przestarzałe od samego początku. Korporacjom brakuje zwinności, która jest kluczowa dla terminowej adaptacji do zmian rynkowych.

Przeczytaj także: Sztuczna inteligencja nieporównywalnie lepsza od lekarza. Zaskakujące wyniki badań w USA

Co powinny wziąć pod uwagę duże organizacje

Jonathan Rosenberg, były wiceprezes Google, konsekwentnie podkreślał, że „nie wystarczy, aby wyróżniać się w tym, co robisz — musisz złapać znaczącą falę”. Dla dzisiejszych korporacji tą falą jest sztuczna inteligencja. Ale jak mogą na niej płynąć?

Istnieje kilka zmian, które duże organizacje powinny wdrożyć, jeśli nie chcą zostać wyprzedzone przez zwinne startupy i MŚP stawiające na nowoczesne technologie:

1. Usprawnione procesy strategiczne. Każdy krok wymagający ręcznego zatwierdzenia utrudnia wdrażanie algorytmów. Liderzy rynku ustanawiają ujednolicone ramy danych i interfejsy API, które ułatwiają eksperymentowanie w ciągu tygodni, a nie lat. Często rozwijają tak zwane wewnętrzne startupy — środowiska, w których małe zespoły mogą testować najnowsze modele biznesowe w swego rodzaju „piaskownicy” niezależnej od głównej korporacji.

2. Rozwój umiejętności i

Źródło