Koniec ery przepalania tokenów. Firmy zaczynają liczyć, co im AI realnie daje
Firmy wydały na generatywną AI kilkadziesiąt miliardów dolarów, a 95 proc. wdrożeń nie dało mierzalnego zwrotu. Zdaniem eksperta Uniwersytetu Łódzkiego kończy się faza, w której liczyła się skala, a zaczyna ta, w której liczy się rachunek.
Przez ostatnie dwa lata w podejściu firm do sztucznej inteligencji obowiązywała prosta logika: im więcej danych, mocy i zapytań, tym lepiej. Analitycy nazwali to złośliwie „tokenmaxxingiem". Latem 2026 r. nastrój się zmienił. Jak zauważa dr Dominik Skowroński z Wydziału Zarządzania Uniwersytetu Łódzkiego, liderzy biznesu przestali wykładać pieniądze bez jasnego obrazu zwrotu.
Punktem odniesienia jest raport MIT „The GenAI Divide". Wynika z niego, że firmy wydały na generatywną AI od 30 do 40 mld dolarów, a mimo to 95 proc. wdrożeń nie przyniosło mierzalnego zwrotu. Badacze przeanalizowali 300 wdrożeń, przeprowadzili 150 wywiadów z liderami i ankietę wśród 350 pracowników.
Ciekawa jest przyczyna, bo nie leży w samej technologii. Firmy najczęściej kierowały pieniądze do marketingu i sprzedaży, podczas gdy największy zwrot dawała mniej efektowna automatyzacja zaplecza. Do tego rozwiązania kupowane od wyspecjalizowanych dostawców przynosiły efekt mniej więcej w dwóch przypadkach na trzy, a budowane samodzielnie trzykrotnie rzadziej. Problem tkwił więc w sposobie wdrożenia, nie w narzędziu.
W tle dzieje się druga rzecz: ceny modeli spadają. Skowroński wskazuje na nowe modele, w dużej części pochodzące z Azji, które oferują jakość zbliżoną do liderów przy ułamku kosztów. Jako przykład podaje model MiniMax M3, zaprezentowany na przełomie maja i czerwca 2026 r., który dzięki nowej architekturze ma obniżać koszt obliczeń nawet dwudziestokrotnie przy bardzo długim kontekście, z cennikiem zaczynającym się od kilkudziesięciu centów za milion tokenów. To dane z komentarza eksperta.
Osobne ostrzeżenie dotyczy agentów AI, czyli systemów, które nie tylko odpowiadają, ale samodzielnie wykonują zadania. Skowroński przywołuje prognozę Gartnera, zgodnie z którą do końca 2027 r. ponad 40 proc. projektów opartych na agentach zostanie anulowanych z powodu rosnących kosztów i niejasnej wartości biznesowej. To, jego zdaniem, uderzy we wdrożenia napędzane modą, a nie realną potrzebą.
Wniosek, który stawia, jest prosty. Przewagę zyskają nie firmy z największą liczbą narzędzi, lecz te, które zmienią sposób pracy. AI nie zastępuje strategii, tylko obnaża jej jakość. Tam, gdzie procesy są chaotyczne, powiększy chaos. Tam, gdzie są przemyślane, może je wzmocnić.
Dlatego, jak radzi, zamiast pytać „który model wybrać", firmy powinny zapytać, który konkretny proces chcą usprawnić i jak zmierzą efekt. Oraz czy pracownicy faktycznie potrafią używać tych narzędzi w codziennej pracy, bo samo szkolenie nie wystarczy, jeśli po nim człowiek wraca do starych nawyków.
Autor komentarza doradza firmom w zakresie wdrożeń AI i współtworzy platformę szkoleniową, więc akcent na kompetencje jest zgodny z obszarem jego działalności. Raport, na którym opiera analizę, pochodzi z MIT.
Źródła: komentarz dr. Dominika Skowrońskiego z Wydziału Zarządzania Uniwersytetu Łódzkiego
