Firmy pytają o ROI z AI. Eksperci SAS ostrzegają przed falą audytów i końcem “miesiąca miodowego”

Eksperci SAS przewidują, że rok 2026 przyniesie biznesowe rozliczenie z inwestycji w sztuczną inteligencję – firmy przestaną przepłacać za AI i zaczną wymagać mierzalnego zwrotu z wydatków. Według badania Couchbase co czwarta organizacja przekroczyła już zakładany termin wdrożenia AI, ponosząc dodatkowe koszty, a raport BCG pokazuje, że tylko 4% przedsiębiorstw czerpie z AI realną wartość biznesową.​​

SAS, globalny lider w obszarze danych i sztucznej inteligencji, opublikował 3 grudnia 2025 roku prognozy na rok 2026, wskazując na nadchodzący „moment rynkowego otrzeźwienia”. Po latach inwestycji podejmowanych często pod presją strachu przed utratą przewagi konkurencyjnej, firmy coraz częściej pytają o konkretny ROI (return on investment). Artur Skalski, Head of Customer Advisory w SAS, podkreśla, że przetrwają tylko projekty oparte na jakości danych, spójnym modelowaniu i przejrzystym nadzorze – wiele organizacji odkryje, że ich „innowacje” były tak naprawdę ukrytymi kosztami operacyjnymi. Według raportu BCG z października 2024 roku jedynie 22% firm wyszło poza etap pilotażowy (proof of concept), a zaledwie 4% czerpie z AI wymierną wartość, podczas gdy 74% organizacji nie wykazało dotąd żadnych namacalnych korzyści.​​

Badanie Couchbase przeprowadzone w kwietniu 2025 roku wśród 800 decydentów IT z firm zatrudniających ponad 1000 pracowników pokazuje skalę problemu: 96% respondentów potwierdziło istnienie deadline’u na wdrożenie AI, a 25% przyznało, że został on już przekroczony. Przedsiębiorstwa, które nie zrealizują planowanych wdrożeń w założonym czasie, tracą średnio 8,6% swojej wartości rynkowej – dla dużych firm oznacza to średnio 87 milionów dolarów rocznej straty. Budżety IT na 2026 rok, zgodnie z analizami Lucidworks opartymi na badaniu 1600 liderów AI, mają być bardziej strategiczne niż kiedykolwiek – inwestycje przesuwają się z „fajerwerków AI” w stronę infrastruktury, integracji danych i automatyzacji procesów biznesowych. Manisha Khanna, Senior Product Manager ds. AI w SAS, przewiduje koniec „fazy miesiąca miodowego” i rosnące wymagania ze strony dyrektorów finansowych, którzy będą żądać namacalnych wskaźników efektywności w ciągu 6–12 miesięcy od uruchomienia projektów.​​

Rok 2026 może również przynieść falę audytów jakości treści i modeli AI – Luis Flynn z SAS porównuje nadchodzące kontrole do kryzysu bezpieczeństwa Log4J, ostrzegając przed skutkami tzw. AI slop (masowo generowanych, niskiej jakości treści). Regulatorzy w USA, Kanadzie i Unii Europejskiej zapowiadają wzmożoną kontrolę jakości modeli generatywnych, co zmusi organizacje do rewizji procesów walidacji i strategii bezpieczeństwa danych. SAS nie przewiduje jednak załamania rynku AI – zamiast tego nastąpi przetasowanie i przejście z modelu „AI wszędzie” na „AI tam, gdzie ma sens”, podobnie jak w przypadku dojrzewania rynku aplikacji mobilnych czy chmury obliczeniowej. Firmy, które nie zbudowały solidnych fundamentów analitycznych i zarządczych, będą musiały wycofać niedopracowane projekty, podczas gdy dobrze zaplanowane wdrożenia zaczną przynosić wymierną wartość operacyjną.​