Analityka i Dane|Raporty

Zarząd decyduje o ROI z AI bardziej niż technologia.

6 min.
Zarząd decyduje o ROI z AI bardziej niż technologia.
Pexels / Kyle Miller

Streszczenie menedżerskie

Google Cloud przebadał 3 466 decydentów korporacyjnych i dokumentuje paradoks kumulacji: 74% organizacji widzi ROI z generatywnej AI w pierwszym roku, bez zmiany rok do roku. Ale ta stabilność maskuje rosnącą asymetrię. Pionierzy mają 82% z dziesięcioma lub więcej agentami w produkcji wobec 39% ogółem i alokują 39% budżetu IT na AI wobec 26% dla reszty rynku. Zmienną, która najsilniej wyjaśnia różnicę między organizacjami kumulującymi ROI a tymi, które tkwią w pilotach, jest wsparcie zarządu: 78% z wsparcia zarządu widzi ROI wobec 72% bez niego. Dla handlu szczególnie istotne: handel detaliczny i CPG notują poprawę doświadczeń klientów na poziomie 68% (vs 57% rok wcześniej), poprawę marketingu 59%, a niezależne badanie IDC potwierdza średnio 1,4 mln dolarów dodatkowych przychodów netto rocznie dla klientów Google Cloud.

Rola zarządu w monetyzacji inwestycji w sztuczną inteligencję

74% organizacji widzi ROI z generatywnej AI w pierwszym roku, bez zmiany rok do roku¹. Dla konferencyjnych prezentacji to liczba doskonała: wysoka, stabilna i optymistyczna. Google Cloud przebadał 3 466 decydentów korporacyjnych z firm o przychodach powyżej 10 milionów dolarów i raport, który z tego powstał, dokumentuje, że ta stabilność jest myląca¹. 74% to średnia populacji, w której dystrybucja jest radykalnie nierówna i staje się coraz bardziej nierówna. Pionierzy, organizacje z agentami AI w produkcji od ponad roku, mają 82% z dziesięcioma lub więcej agentami w środowiskach produkcyjnych wobec 39% w całej próbie¹. Alokują 39% budżetu IT na AI wobec 26% dla reszty rynku¹. Czas wdrożenia się skraca: 51% organizacji uruchamia przypadki użycia w ciągu trzech do sześciu miesięcy, wobec 47% rok wcześniej¹. 53% raportujących wzrost przychodów z AI notuje go na poziomie 6-10% rocznie, i ten odsetek rośnie¹. Pytanie przestało brzmieć, czy AI się zwraca. Odpowiedź na to pytanie jest pozytywna i stabilna¹. Pytanie brzmi teraz, które organizacje kumulują ten zwrot, a które tkwią w wiecznym pilocie.

Raport identyfikuje pięć obszarów, w których gen AI dostarcza mierzalną wartość, i każdy z nich ma specyficzną charakterystykę dla sektora handlu. Produktywność raportuje 70% organizacji¹, ale za tym wynikiem kryje się bardziej wymowna liczba: 39% decydentów z wyższą produktywnością twierdzi, że produktywność ich organizacji co najmniej podwoiła się¹. To nie jest wzrost krańcowy, lecz transformacja struktury kosztów operacyjnych. Doświadczenie klienta poprawiło 63% organizacji ogółem, a wśród sektora handlu detalicznego i CPG ten odsetek wynosi 68% wobec 57% rok wcześniej¹. Wzrost rok do roku w handlu przewyższa ogólną tendencję i potwierdza, że AI w obsłudze klienta i personalizacji jest skuteczniejsze w środowiskach z bogatymi danymi transakcyjnymi. Wzrost biznesu raportuje 56% organizacji, a wśród nich 53% notuje 6-10% wzrostu rocznych przychodów¹. Badanie IDC zlecone przez Google dokumentuje skalę tej wartości: średnia organizacja osiąga 1,4 miliona dolarów dodatkowych przychodów netto rocznie, przy 727% zwrocie z inwestycji w perspektywie trzech lat¹. Marketing notuje poprawę u 55% organizacji globalnie, przy czym sektor handlu detalicznego i CPG osiągają wynik 59%¹. Dla sklepu e-commerce te liczby tworzą spójny obraz: AI dostarcza ROI najszybciej tam, gdzie dane klientów są kompletne, systemy zintegrowane, a procesy powtarzalne.

Przełamywanie silosów i integracja procesów biznesowych

Google Cloud nazywa mechanizm powiększającego się dystansu "cykl wzmacniający": organizacje, które udokumentowały ROI w 2024 roku, budują na tych wynikach kolejne wdrożenia w 2025 roku¹. Każdy wdrożony agent generuje dane o skuteczności, które informują następne wdrożenie, a każda nowa warstwa AI dodaje możliwości do istniejącej infrastruktury. Pionierzy nie są trochę bardziej zaawansowani od reszty rynku, lecz operują w strukturalnie innej klasie możliwości. Ich orientacja budżetowa odzwierciedla tę asymetrię: ponad 50% przyszłego budżetu AI przeznaczają na wdrożenia agentów¹, podczas gdy w całej próbie ten udział jest istotnie niższy. Raport identyfikuje też nowy priorytet strategiczny, który nie figurował w edycji z 2024 roku: 43% organizacji wskazuje większe wdrożenie agentów AI jako jeden z pięciu głównych celów biznesowych na najbliższe dwa do trzech lat¹. Dla rynku e-commerce oznacza to konkretną asymetrię konkurencyjną. Organizacje, które wdrożyły agentów w obsłudze klienta rok lub dwa lata temu, mają już dane o wzorcach eskalacji, preferencjach klientów i skuteczności automatycznych rozwiązań. Tych danych nie da się zreplikować przez zakupienie tej samej technologii rok później. Czas jest zasobem, który nie jest dostępny w późniejszym etapie dojrzałości rynku.

Raport identyfikuje zmienną, która wyjaśnia różnicę między organizacjami kumulującymi ROI a tymi, które go nie widzą, i nie jest to technologia. 78% organizacji z kompleksowym wsparciem na poziomie zarządu raportuje ROI z co najmniej jednego przypadku użycia gen AI, wobec 72% bez takiego wsparcia¹. Silny dopasowanie zarządu z celami AI wzrósł z 69% do 73% rok do roku¹. Ta korelacja jest trwała i oznacza, że czynnikiem determinującym skuteczność AI jest decyzja zarządu o tym, czy AI jest priorytetem strategicznym, czy projektem pilotażowym IT. Trzy główne obszary inwestycji w AI, które organizacje planują, potwierdzają ten wniosek: dopasowanie biznesu i technologii dla zarządzania zmianą i adopcją użytkowników (42%), jakość danych i zarządzanie wiedzą (41%) oraz podnoszenie kwalifikacji pracowników i outsourcing (40%)¹. Technologia, narzędzia i moc obliczeniowa, zajmuje czwarte miejsce z wynikiem 37%¹. Wyzwania po drugiej stronie potwierdzają ten obraz: dla ponad jednej na trzy organizacje prywatność danych i bezpieczeństwo to główny czynnik przy wyborze dostawcy modeli językowych¹, a integracja z istniejącymi systemami zajmuje drugie miejsce z wynikiem 28%¹. Obydwa wyzwania są organizacyjne i infrastrukturalne. Organizacja, której zarząd nie podjął decyzji o priorytecie AI, nie zainwestuje wystarczająco w jakość danych i zarządzanie zmianą, bo nie ma powodu, żeby to robić przed pierwszym poważnym wdrożeniem. ROI z AI jest funkcją decyzji zarządu, nie konfiguracji modelu.

Zaloguj się lub załóż konto

Aby ocenić artykuł i odebrać darmowe publikacje, zaloguj się na swoje konto.

lub za pomocą
Nie masz jeszcze konta?

Praktyczne rekomendacje

Przeprowadzić audit ROI dla każdego istniejącego wdrożenia AI przed uruchomieniem kolejnego.

Raport dokumentuje, że 74% organizacji widzi ROI w pierwszym roku¹, ale ten agregat ukrywa dystrybucję wewnątrz organizacji. W praktyce oznacza to, że część wdrożeń przynosi zwrot, a część nie, i organizacje, które nie wiedzą, które, alokują budżet na kolejne projekty bez danych o skuteczności poprzednich. Operacyjnym narzędziem jest matryca przypadków użycia z trzema kolumnami: wdrożony, mierzony, ROI potwierdzony. Każde wdrożenie AI w firmie powinno znaleźć się w tej matrycy zanim padnie decyzja o kolejnym. Raport wskazuje, że 53% raportujących wzrost przychodów notuje go na poziomie 6-10% rocznie¹. Dla e-commerce oznacza to, że wdrożenie AI w obszarze z milionem złotych przychodu powinno generować 60-100 tysięcy złotych przyrostu rocznego. Jeśli nie generuje, problem leży w jakości danych, procesie lub integracji z systemami, a nie w samej technologii.

Uczynić z jakości danych i integracji systemów warunek konieczny przed wdrożeniem agentów.

Raport identyfikuje dwa główne wyzwania przy wyborze dostawcy LLM: prywatność i bezpieczeństwo danych (37%) oraz integrację z istniejącymi systemami (28%)¹. Obydwa są rozwiązywalne, ale wymagają inwestycji organizacyjnej przed, a nie po wdrożeniu agenta. Pionierzy, którzy alokują 39% budżetu IT na AI wobec 26% dla reszty¹, zainwestowali w ten fundament wcześniej i teraz kumulują przewagę. Dla sklepu e-commerce konkretnym krokiem jest audyt dostępności danych w kluczowych systemach: czy historia zakupów, dane o zwrotach i preferencje klientów są dostępne przez API dla zewnętrznych aplikacji? Czy agent mógłby uzyskać dostęp do statusu zamówienia w czasie rzeczywistym? Raport wskazuje, że organizacje, które dają agentom dostęp do wewnętrznych systemów enterprise, takich jak CRM i systemy rozliczeń, osiągają wyższy ROI niż te, które wdrażają agentów w izolacji od danych operacyjnych¹.

Formalnie przesunąć AI na poziom decyzji zarządu przed następnym cyklem budżetowym.

Raport dokumentuje, że 78% organizacji ze wsparciem zarządu widzi ROI wobec 72% bez niego¹. Ta sześcioprocentowa różnica jest statystycznie trwała rok do roku i przekłada się na realne wyniki: organizacje z zarządowym alignmentem osiągają próg ROI konsekwentnie, a te bez niego z niższą częstotliwością. Mechanizm jest zrozumiały: zarząd z jasnym mandatem AI odblokowuje budżet na zarządzanie zmianą, wymaga jakości danych i rozlicza wdrożenia z wyników biznesowych, a nie z liczby uruchomionych projektów. Dla sklepu e-commerce oznacza to jedno konkretne działanie: przed następnym cyklem budżetowym umieścić AI jako punkt agendy zarządu z pytaniem nie "jakie projekty AI chcemy uruchomić", lecz "z jakich obszarów biznesowych rozliczymy AI w horyzoncie dwunastu miesięcy". Raport dokumentuje, że 51% organizacji wdraża przypadki użycia w ciągu trzech do sześciu miesięcy¹. Decyzja zarządowa podjęta dziś może przynieść mierzalny ROI przed końcem roku.

Źródła

  1. Google Cloud. ROI of AI 2025. Google Cloud, 2025. Pobierz PDF

Rekomendowane treści

85% kupujących prowadzi badania z użyciem AI. Sklep nadal wygrywa.

85% kupujących prowadzi badania z użyciem AI. Sklep nadal wygrywa.

7 min.|Analityka i Dane | Raporty
Różnorodność twórców bije zasięg jednego influencera.

Różnorodność twórców bije zasięg jednego influencera.

7 min.|Analityka i Dane | Raporty
Dane, nie AI, blokują personalizację w ecommerce.

Dane, nie AI, blokują personalizację w ecommerce.

6 min.|Analityka i Dane | Raporty
MMM, AI i dane nie wystarczą. Mierzenie to problem zarządu.

MMM, AI i dane nie wystarczą. Mierzenie to problem zarządu.

6 min.|Analityka i Dane | Raporty
Agenci AI rosną. Talent do ich obsługi nie.

Agenci AI rosną. Talent do ich obsługi nie.

6 min.|Analityka i Dane | Raporty
Dlaczego sklepy wdrażają AI, ale się nie skalują.

Dlaczego sklepy wdrażają AI, ale się nie skalują.

7 min.|Analityka i Dane | Raporty
Link skopiowany do schowka