2026: Koniec miesiąca miodowego AI. Czas na weryfikację i walkę z „Shadow AI”

Mimo że sztuczna inteligencja stała się priorytetem inwestycyjnym dla większości zarządów, niekontrolowane zjawisko „Shadow AI” wyrasta na cichego zabójcę bezpieczeństwa korporacyjnych danych. Rok 2026 przyniesie kres entuzjazmu bez pokrycia, zmuszając firmy do zastąpienia chaotycznych, oddolnych eksperymentów szczelnymi procedurami i mierzalną strategią.

3 Min
sztuczna inteligencja, ai
źródło: Freepik

Choć 71 proc. właścicieli firm deklaruje, że sztuczna inteligencja jest ich priorytetem inwestycyjnym, a większość planuje przeznaczyć na ten cel ponad 10 proc. budżetu, korporacyjna rzeczywistość rysuje zupełnie inny obraz. Rynek wkracza w fazę ostrej dychotomii: z jednej strony zarządy naciskają na innowacje, z drugiej – tracą kontrolę nad tym, jak technologia jest faktycznie wykorzystywana. Zjawisko „shadow AI” staje się cichym zabójcą bezpieczeństwa danych. Jak wynika z analiz WEBCON, aż 70 proc. przedsiębiorstw nie monitoruje narzędzi AI używanych przez zespoły, podczas gdy 8 na 10 pracowników korzysta z nich na własną rękę. W rezultacie firmowe dane trafiają do zewnętrznych modeli bez jakiegokolwiek nadzoru, a zaledwie 29 proc. organizacji potrafi utrzymać ten proces w ryzach zatwierdzonych procedur.

Rok 2026 przyniesie brutalną weryfikację dotychczasowych deklaracji. Tempo adopcji technologii jest bezprecedensowe – ChatGPT osiągnął w dwa miesiące zasięgi, na które Internet pracował cztery lata – jednak wskaźnik sukcesu biznesowego pozostaje alarmująco niski. Raport MIT wskazuje, że zaledwie 5 proc. prototypów opartych o Generative AI kończy się wdrożeniem produkcyjnym. Problemem nie jest brak technologii, ale nieumiejętność osadzenia jej w procesach biznesowych. Łukasz Wróbel, CBDO w WEBCON, zwraca uwagę, że kluczem do sukcesu przestaje być sam dostęp do modeli, a staje się nim budowa wewnętrznych ekosystemów, gdzie dane są uporządkowane i zweryfikowane. Tylko wtedy możliwe jest bezpieczne skalowanie oddolnych innowacji, które często powstają w małych zespołach i mogą być wdrażane w modelu iteracyjnym.

Na horyzoncie widać już zmianę paradygmatu w kierunku „agentic enterprise”. Presja konkurencyjna sprawia, że 69 proc. managerów sięga po autonomicznych agentów AI, którzy mają nie tylko generować treści, ale realnie wykonywać zadania w systemach back-office. Jednak entuzjazm ten zderzy się z twardymi wymaganiami finansowymi. Cierpliwość inwestorów się kończy – według KPMG 67 proc. managerów oczekuje teraz zwrotu z inwestycji w AI w horyzoncie 1–3 lat, co stanowi drastyczne skrócenie perspektywy w porównaniu do lat ubiegłych. Tymczasem 91 proc. firm wciąż nie dysponuje twardymi danymi o wpływie AI na ich efektywność. Ci, którzy nie przejdą od intuicji do mierzalnych wskaźników biznesowych, ryzykują wypadnięcie z wyścigu, w którym stawką – według raportu PFR – jest wzrost PKB o 55 mld euro rocznie.

Udostępnij