Większość dyrektorów generalnych mówi, że AI nie zwiększyło przychodów ani nie obniżyło kosztów: Wnioski z badania

Narzędzia sztucznej inteligencjisą wszędzie w miejscu pracy, od pisania e-maili po generowanie kodu. Jednak dla wielu firm finansowe korzyści jeszcze się nie pojawiły.

Nowe badania opublikowane w styczniu 2026 roku pokazują rosnącą różnicę między wykorzystaniem AI a rzeczywistymi wynikami biznesowymi.

Chociaż pracownicy eksperymentują więcej niż kiedykolwiek, większość dyrektorów generalnych twierdzi, że sztuczna inteligencja nie poprawiła przychodów ani nie obniżyła kosztów.

Clave wnioski

• 56% dyrektorów generalnych raportuje brak wzrostu przychodów lub oszczędności kosztów z inwestycji w AI.

• Zyski finansowe pojawiają się tylko wtedy, gdy AI jest wbudowane w podstawowe procesy robocze.

• Mierzenie jakości zadań jest ważniejsze niż liczenie użytkowników AI.

Jeśli jesteś zainteresowany handlem kryptowalutami, odkryjBitruei ulepszają swoje doświadczenie. Bitrue koncentruje się na zapewnieniu bezpiecznych, wygodnych i zróżnicowanych usług, aby zaspokoić wszystkie potrzeby związane z kryptowalutami, w tym handel, inwestowanie, zakupy, staking, pożyczanie i wiele innych.

Dlaczego większość inwestycji w AI nie przynosi zysków

Najnowsze dane z PwC jasno pokazują frustrację kierownictwa. W badaniu CEO na rok 2026, 56% respondentów stwierdziło, że AI nie przyniosło ani wyższych przychodów, ani niższych kosztów w minionym roku. Tylko 12% zgłosiło sukces w obu obszarach, pomimo powszechnej adopcji.

Ten wynik nie oznaczaNarzędzia AIsą całkowicie nieudane. Zamiast tego problem leży w sposobie, w jaki firmy je wdrażają.

Wiele organizacji traktuje AI jako dodatek do produktywności, a nie jako zmianę strukturalną. Dając pracownikom dostęp do narzędzi bez przeprojektowywania przepływów pracy, rzadko wpływa na wskaźniki finansowe.

Gdzie firmy popełniają błędy

• AI jest dodawane bez zmiany sposobu wykonywania pracy.

• Sukces mierzy się przez logowania, a nie przez wyniki

• Wydatki koncentrują się na licencjach, a nie na redesignie.

Dyrektorzy, którzy dostrzegli korzyści finansowe, byli 2 do 3 razy bardziej skłonni do integracji AI w pracy związanej z obsługą klienta i podejmowaniem decyzji.

Te firmy przemyślały procesy, zamiast nakładać narzędzia na istniejące systemy. Różnica pokazuje, że wartość AI pochodzi z transformacji, a nie z eksperymentowania.

Przeczytaj również:Najlepsze projekty DePIN w kryptowalutach, na które warto zwrócić uwagę w 2026 roku, gdy infrastruktura Web3 się rozwija

Złożoność zadania ma większe znaczenie niż użycie

Inne kluczowe spostrzeżenie pochodzi z badań przeprowadzonych przez Anthropic iOpenAI. Ich wyniki sugerują, że nie wszystkie zastosowania AI są równe.

Rodzaj zadania przypisanego AI decyduje o tym, czy tworzy ona rzeczywistą wartość, czy po prostu oszczędza minuty.

Anthropic wprowadzono pomysł śledzenia ekonomicznych prymitywów. Oznacza to mierzenie trudności i głębokości zadań, a nie tego, jak często używa się AI. Wyniki były zdumiewające.

Czas zaoszczędzony według rodzaju zadania

• Zadania związane z rozwojem oprogramowania zaoszczędziły średnio 3,3 godziny.

• Zadania administracyjne zaoszczędziły około 1,8 godziny

UżywającAI do podsumowywania e-maililub przepisane notatki wyglądają na produktywne, ale mają ograniczony wpływ finansowy.

Delegowanie złożonej, wieloetapowej pracy przynosi znacznie lepsze rezultaty. Mimo to wielu pracowników nigdy nie wykracza poza podstawowe zadania.

OpenAI również zidentyfikowało nadwyżkę możliwości. Opisuje to lukę między tym, co systemy AI mogą zrobić, a tym, jak ludzie rzeczywiście je wykorzystują.

Użytkownicy intensywni polegają na zaawansowanych funkcjach rozumowania 7 razy częściej niż przeciętni użytkownicy, co tworzy rosnącą różnicę w wydajności.

Przeczytaj także:

Global Usage Gaps and Measurement Problems

Adopcja AI wygląda bardzo różnie w zależności od lokalizacji i poziomu umiejętności. Dane OpenAI z ponad 70 krajów ujawniły trzykrotną różnicę w wykorzystaniu zaawansowanych funkcji. Firmy z bardziej biegłymi zespołami w zakresie AI zyskują przewagę, nawet przy korzystaniu z tych samych narzędzi.

Ta luka podkreśla inny problem: słabe pomiary. Wiele firm nie potrafi powiązać użycia AI z wynikami finansowymi. Bez klarownych danych, kadra zarządzająca ma trudności z uzasadnieniem wydatków lub udoskonaleniem strategii.

Czego lepszy pomiar powinien wyglądać

• Śledzenie, które zespoły korzystają z zaawansowanych funkcji

• Linkowanie działalności AI z przychodami lub wskaźnikami kosztów

• Audyting złożoności zadań, a nie wolumenu aktywności

GoogleOstatnio zajął się tym problemem, dodając szczegółową analitykę wykorzystania do swoich pulpitów nawigacyjnych administratorów Workspace.

Te narzędzia pozwalają zespołom finansowym zobaczyć, czy funkcje AI są rzeczywiście wykorzystywane i przez kogo. Tego rodzaju przejrzystość może wkrótce stać się standardem w miarę wzrostu kontroli.

Czytaj także:Jak stworzyć bota handlowego AI do kryptowalut od podstaw z wysokim zyskiem

Co powinny zrobić inaczej firmy w 2026 roku

Wiadomość z tych badań nie jest taka, aby porzucić AI, ale aby dojrzeć do jego użycia. Faza eksperymentalna się kończy, a firmy teraz stoją przed presją, aby pokazać realne wyniki. Analitycy wskazują na kilka priorytetów, na których liderzy powinni się skupić w przyszłości.

Praktyczne Priorytety dla Kierowników

• This text is not a direct translation of a specific phrase in Polish. Here is the translation:

  Przestań mylić użycie z wartością

• Skup się na zadaniach o wysokiej złożoności

• Budżet na prz redesign workflow, a nie tylko oprogramowanie

• Analiza 12% uzyskujących rzeczywiste zyski

PwCrównież zauważył, że wiele firm brakuje podstawowych fundamentów AI, w tym jasnych map drogowych i wewnętrznej ekspertyzy.

Wlewanie większej ilości pieniędzy w narzędzia, nie naprawiając tych luk, prawdopodobnie nie zmieni wyników. W miarę jak inwestorzy coraz bardziej martwią się o bańkę AI, dyscyplina finansowa staje się nieunikniona.

Przeczytaj również:Jak stworzyć AI postać dla agenta AI?

Wnioski

Najnowsze badania ujawniają przygnębiającą prawdę na temat adopcji AI w korporacjach. Mimo ogromnych inwestycji i rosnącego wykorzystania, większość dyrektorów generalnych nie dostrzega znaczącego wpływu na przychody lub koszty.

Problem nie leży w samej technologii, lecz w tym, jak jest wdrażana, mierzona i zarządzana.

W miarę jak narzędzia cyfrowe stają się coraz potężniejsze, firmy muszą domagać się jasności, odpowiedzialności i realnych wyników. Zasada ta odnosi się nie tylko do AI, ale także do obszarów takich jak trading kryptowalutami.

Platformy takie jakBitrueSkup się na łatwiejszym i bezpieczniejszym handlu kryptowalutami, łącząc silne zabezpieczenia z przejrzystymi narzędziami wydajnościowymi.

W środowisku, w którym wyniki mają większe znaczenie niż szum, wybór platform stworzonych z myślą o przejrzystości może zrobić olbrzymią różnicę.

FAQ

Dlaczego większość dyrektorów generalnych jest niezadowolona z zysków z AI?

Ponieważ AI jest często wykorzystywane do zadań o niskiej wartości, nie zmieniając podstawowych procesów biznesowych.

Jakiego procenta dyrektorów generalnych nie zauważyło zysków finansowych z AI?

Około 56% zgłosiło brak wzrostu przychodów lub oszczędności kosztów z zastosowaniem AI.

Jakie zadania AI generują największą wartość?

Złożone zadania, takie jak rozwój oprogramowania, mają znacznie większy wpływ niż podstawowa praca administracyjna.

Czy wdrażanie sztucznej inteligencji nadal rośnie?

Tak, użycie rośnie, ale wyniki finansowe pozostają ograniczone dla większości firm.

Czy sztuczna inteligencja nadal może przynosić zyski w przyszłości?

Tak, ale tylko jeśli firmy przeprojektują przepływy pracy i prawidłowo zmierzą wyniki.