# Przewodnik dla kadry kierowniczej dotyczący inwestowania w sztuczną inteligencję: Zrozumienie propozycji wartości w 2025 r.

> AI zautomatyzuje 300 mln stanowisk pracy w skali globalnej, 92 mln zostanie zlikwidowanych do 2030 roku (WEF), 60% miejsc pracy w krajach o wysokich dochodach zostanie dotkniętych—ale bilans netto jest pozytywny: powstanie 170 mln nowych ról (+78 mln łącznie). Najbardziej podatne zawody: administracyjne 46% czynności możliwych do zautomatyzowania, back-office, call center, księgowość. Wyniki sektorowe już mierzalne: finanse -40% kosztów operacyjnych +40% efektywności zarządzania ryzykiem, opieka zdrowotna -30-50% czasu diagnozy z odkrywaniem leków skróconym z 5 lat do <1 roku (-60% kosztów), oprogramowanie -56% czasu rozwoju z +30-60% przyspieszeniem time-to-market, produkcja -80% przestojów z +8% rocznych zysków, marketing +30% konwersji z -30% kosztów pozyskania klientów. Ekstremalna polaryzacja wynagrodzeń: prawnicy z kompetencjami AI zarabiają +49% więcej niż tradycyjni koledzy. Włochy jako przypadek demograficzny: luka 5,6 mln miejsc pracy do 2033 roku, automatyzacja 3,8 mln staje się koniecznością, a nie zagrożeniem. Kompetencje 2025: myślenie analityczne, kreatywność, inteligencja społeczna—94% dyrektorów marketingu zgłasza pozytywny wpływ na sprzedaż, 91% firm korzystających z AI będzie zatrudniać w 2025 roku. Kluczowe pytanie: nie czy AI zastąpi ludzi, ale którzy ludzie dostosują się, a którzy będą stawiać opór zmianie.

Source: https://www.electe.net/pl/post/la-guida-dei-dirigenti-agli-investimenti-nellintelligenza-artificiale-comprendere-le-proposte-di-valore-nel-2025

Site guide: https://www.electe.net/pl/llms.txt

W miarę jak trendy inwestycyjne w AI ewoluują dalej w 2025 roku, dyrektorzy stają w obliczu rosnącej presji, by podejmować strategiczne decyzje dotyczące wdrożeń [sztucznej](/ai-governance-2025-come-lautoregolamentazione-sta-rivoluzionando-il-futuro-dellintelligenza-artificiale) inteligencji. Wraz z szybkim przyjęciem narzędzi AI przez firmy - 22% wdraża je na szeroką skalę, a 33% korzysta z nich w ograniczonym zakresie - zrozumienie, jak oceniać i wdrażać [rozwiązania](/app-ai-specifiche-per-il-settore-soluzioni-verticali-promesse-e-sfide-del-microsoft-dragon-copilot) AI, stało się kluczowe dla utrzymania przewagi konkurencyjnej. W książce "[The Executive Guide to Artificial Intelligence](https://www.google.com/url?sa=t&source=web&rct=j&opi=89978449&url=https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/978-3-319-63820-1.pdf&ved=2ahUKEwjVl8rpr_iLAxUq2QIHHfogB-4QFnoECD4QAQ&usg=AOvVaw2iOpc4o4Y_2QcGB4G1AFQT)" autorstwa Andrew Burgessa, autor przedstawił kompleksowy przewodnik dla dyrektorów firm, którzy chcą zrozumieć i wdrożyć rozwiązania sztucznej inteligencji w swoich organizacjach.

Książka ta została opublikowana w 2017 roku przez Springer International Publishing i zawiera praktyczny przegląd tego, w jaki sposób firmy mogą wykorzystać sztuczną inteligencję. Co się dziś zmieniło?

## Obecne trendy inwestycyjne w AI 2025

Rynek sztucznej inteligencji przeżywa bezprecedensowy wzrost, a organizacje dokonują coraz większych inwestycji, aby pozostać konkurencyjnymi.

### Podstawy:

Burgess podkreślił, jak ważne jest rozpoczęcie od zdefiniowania jasnych celów dostosowanych do strategii biznesowej, która to zasada pozostaje aktualna do dziś. W książce zidentyfikował osiem podstawowych możliwości sztucznej inteligencji:

1. **Rozpoznawanie obrazów**
2. **Rozpoznawanie mowy**
3. **Search i information extraction**
4. **Clustering**
5. **Natural Language Understanding**
6. **Optymalizacja**
7. **Prediction**
8. **Understanding** (dziś)

### Ewolucja od 2018 do 2025 roku:

Od czasu napisania tej książki sztuczna inteligencja przeszła od technologii wschodzącej do technologii głównego nurtu. Zdolność "rozumienia", którą Burgess uważał za futurystyczną, odnotowała znaczący postęp wraz z pojawieniem się dużych modeli językowych (LLM) i generatywnych technologii sztucznej inteligencji, które nie pojawiły się jeszcze w 2018 roku.

## [framework](/ai-synergy-framework-2025-come-rompere-i-silos-dellintelligenza-artificiale-per-massimizzare-il-roi-aziendale) strategiczny dla decyzji inwestycyjnych w AI

### Cztery podstawowe pytania

Przy ocenie inwestycji w sztuczną inteligencję kluczowe jest skupienie się na tych krytycznych pytaniach:

1. **Definicja problemu biznesowego**
2. **Wskaźniki sukcesu**
3. **Wymagania dotyczące wdrożenia**
4. **Ocena ryzyka**

> **Uwaga: Ten framework czterech pytań pochodzi z aktualnej wiedzy i nie jest wyraźnie przedstawiony w książce Burgessa.**

## Budowanie skutecznej strategii AI

### Ramy adopcyjne:

Burgess proponuje szczegółowe ramy tworzenia strategii AI, które obejmują:

1. **Dopasowanie do strategii biznesowej** - Zrozumienie, jak AI może wspierać istniejące cele biznesowe
2. **Zrozumienie ambicji AI** - Określenie, czy chce się:
3.
  - Ulepszyć istniejące procesy
  - Przekształcić funkcje biznesowe
  - Stworzyć nowe usługi/produkty
4. **Ocena dojrzałości AI** - Określenie aktualnego poziomu dojrzałości organizacji w skali od 0 do 5:
5.
  - Przetwarzanie ręczne (Poziom 0)
  - Tradycyjna automatyzacja IT (Poziom 1)
  - Podstawowa automatyzacja izolowana (Poziom 2)
  - Taktyczne wdrożenie narzędzi automatyzacji (Poziom 3)
  - Taktyczne wdrożenie różnych technologii automatyzacji (Poziom 4)
  - Strategiczna automatyzacja end-to-end (Poziom 5)
6. **Stworzenie mapy cieplnej AI** - Identyfikacja obszarów o największych możliwościach
7. **Opracowanie uzasadnienia biznesowego** - Ocena korzyści "twardych" i "miękkich"
8. **Zarządzanie zmianą** - Zaplanowanie, jak organizacja się dostosuje
9. **Opracowanie mapy drogowej AI** - Stworzenie planu średnio-długoterminowego

### Ewolucja od 2018 do 2025 roku:

Ramy Burgessa pozostają dziś zaskakująco aktualne, ale należy je uzupełnić o rozważania dotyczące:

- Etyka AI i regulacje (jak EU AI Act)
- Zrównoważony rozwój środowiskowy AI
- Strategie odpowiedzialnej AI
- Integracja z technologiami wschodzącymi, takimi jak quantum computing

## Mierzenie zwrotu z inwestycji w sztuczną inteligencję

### Czynniki decydujące o zwrocie z inwestycji:

Burgess identyfikuje różne rodzaje korzyści płynących ze sztucznej inteligencji, podzielone na "twarde" i "miękkie":

**Korzyści twarde:**

- Redukcja kosztów
- Unikanie kosztów
- Satysfakcja klienta
- Zgodność
- Mitygacja ryzyka
- Mitygacja strat
- Mitygacja utraty przychodów
- Generowanie przychodów

**Korzyści miękkie:**

- Zmiana kulturowa
- Przewaga konkurencyjna
- Efekt halo
- Umożliwienie innych korzyści
- Umożliwienie transformacji cyfrowej

Pomiar zwrotu z inwestycji w sztuczną inteligencję stał się bardziej wyrafinowany, z konkretnymi ramami do oceny wpływu generatywnej sztucznej inteligencji, które nie istniały, gdy Burgess pisał książkę.

## Techniczne podejścia do wdrażania sztucznej inteligencji

### Rodzaje rozwiązań:

Burgess przedstawił trzy główne podejścia do wdrażania sztucznej inteligencji:

1. **Gotowe oprogramowanie AI** - Rozwiązania gotowe do użycia
2. **Platformy AI** - Dostarczane przez duże firmy technologiczne
3. **Niestandardowy rozwój AI** - Rozwiązania szyte na miarę

Jako pierwsze kroki zasugerował rozważenie:

- Proof of Concept (PoC)
- Prototypy
- Minimum Viable Product (MVP)
- Riskiest Assumption Test (RAT)
- Pilot

### Co się zmieniło:

Od 2018 roku byliśmy świadkami:

- [demokratyzacja](/ai-invisibile-vs-ai-democratica-la-guerra-silenziosa-che-sta-rivoluzionando-il-business-nel-2025) narzędzi AI dzięki rozwiązaniom no-code/low-code
- Dramatyczna poprawa platform chmurowych AI
- Wzrost generatywnej AI i modeli takich jak GPT, DALL-E itd.
- Wzrost rozwiązań AutoML automatyzujących część procesu data science

## Uwzględnienie ryzyka i wyzwań

### Ryzyko związane ze sztuczną inteligencją:

Burgess poświęcił cały rozdział zagrożeniom związanym ze sztuczną inteligencją, wskazując:

1. **Jakość danych**
2. **Brak przejrzystości** - "Czarnoskrzynkowa" natura algorytmów
3. **Niezamierzone uprzedzenia**
4. **Naiwność AI** - Ograniczenia zrozumienia kontekstowego
5. **Nadmierna zależność od AI**
6. **Wybór niewłaściwej technologii**
7. **Działania złośliwe**

### Ewolucja od 2018 do 2025 roku:

Od momentu napisania książki:

- Obawy dotyczące uprzedzeń algorytmicznych stały się kwestią krytyczną (oczekuje na pogłębienie)
- Bezpieczeństwo AI stało się kluczowe wraz ze wzrostem zagrożeń
- Regulacja AI wyłoniła się jako kluczowy czynnik
- Ryzyka deepfake'ów i dezinformacji generatywnej AI stały się istotne
- Obawy dotyczące prywatności wzrosły wraz z bardziej powszechnym stosowaniem AI

## Tworzenie skutecznej organizacji IA

### Z książki Burgess (2018):

zaproponował Burgess:

- Budowanie ekosystemu AI z dostawcami i partnerami
- Ustanowienie Centrum Doskonałości (CoE) z dedykowanymi zespołami
- Rozważenie ról takich jak Chief Data Officer (CDO) lub Chief Automation Officer (CAO)

### Ewolucja od 2018 do 2025 roku:

Od tego czasu:

- Rola Chief AI Officer (CAIO) stała się powszechna
- AI jest teraz często zintegrowana w całej organizacji zamiast być izolowana w CoE
- Demokratyzacja AI doprowadziła do bardziej rozproszonych modeli operacyjnych
- Wyłoniło się znaczenie alfabetyzacji AI dla wszystkich pracowników

## Wnioski

### Z książki Burgess (2018):

Burgess podsumował znaczenie

- Nie wierzyć w hype, ale skupić się na rzeczywistych problemach biznesowych
- Rozpocząć drogę AI jak najszybciej
- Zabezpieczyć firmę na przyszłość poprzez zrozumienie AI
- Przyjąć zrównoważone podejście między optymizmem a realizmem

### Ewolucja od 2018 do 2025 roku:

Wezwanie Burgessa "nie wierz w szum" pozostaje niezwykle aktualne w 2025 roku, zwłaszcza w obliczu nadmiernego szumu wokół generatywnej sztucznej inteligencji. Jednak szybkość wdrażania sztucznej inteligencji stała się jeszcze bardziej krytyczna, a firmy, które jeszcze nie rozpoczęły swojej podróży w kierunku AI, znajdują się teraz w znacznie gorszej sytuacji niż te, które zastosowały się do rady Burgessa, aby zacząć wcześnie (w 2018 roku!).

Krajobraz sztucznej inteligencji w 2025 roku jest bardziej złożony, dojrzały i bardziej zintegrowany ze strategią biznesową, niż można było przewidzieć w 2018 roku, ale podstawowe zasady strategicznego dostosowania, tworzenia wartości i zarządzania ryzykiem, które nakreślił Burgess, pozostają zaskakująco aktualne.