Global AI Pulse Q1 2026

AI wchodzi w nową fazę: moment, w którym skala wdrożeń przestaje być wyróżnikiem, a kluczowe znaczenie zyskuje zdolność do jej efektywnego wykorzystania w całej organizacji. Firmy na całym świecie intensywnie inwestują i deklarują ambitne strategie, lecz osiągane efekty pozostają nierównomierne. Coraz wyraźniej widać podział między organizacjami, które potrafią przełożyć inwestycje na wartość, a tymi, które wciąż poszukują mierzalnych rezultatów.

Raport KPMG International „Global AI Pulse Q1 2026” pokazuje, że wyzwaniem nie jest już dostęp do technologii, lecz zdolność do jej integracji z procesami, decyzjami i strukturą organizacyjną. Liderzy rynku nie tylko wdrażają AI – przebudowują sposób działania swoich firm.

Raport „Global AI Pulse Q1 2026” inauguruje cykliczne badanie KPMG International, którego celem jest monitorowanie postępów największych organizacji na świecie na drodze od pilotaży do systemowych wdrożeń AI. Wnioski z pierwszej edycji rzucają światło na paradoks współczesnego rynku: pomimo obecności strategii AI w wielu organizacjach, firmy rzadko są w stanie wykazać jej mierzalny wpływ na wyniki biznesowe.

Badanie objęło 2 110 liderów najwyższego szczebla z 20 krajów i ośmiu sektorów gospodarki. Respondenci reprezentują organizacje o rocznych przychodach przekraczających 100 mln USD – a więc podmioty dysponujące zasobami, które umożliwiają znaczące inwestycje w nowe technologie. Tymczasem dane pokazują, że rosnące budżety nie przekładają się automatycznie na skalowalne efekty. Problem nie leży w dostępie do narzędzi ani w braku ambicji zarządów, lecz w strukturze wdrożeń i długu technologicznym. Organizacje, zamiast przebudować systemy, nakładają nowe technologie na istniejące modele operacyjne. Spośród badanych firm jedynie elitarna, 11-procentowa grupa – określana w raporcie mianem liderów AI* – wykazuje zdolność do przekuwania inwestycji w skalowalną, mierzalną wartość. To firmy, które nie tylko realizują kolejne pilotaże, ale przede wszystkim przebudowują sposób działania przedsiębiorstwa tak, aby AI funkcjonowała w nim jako zintegrowany system.

Raport pokazuje, co robią firmy, które stały się liderami, dlaczego skalowanie AI bez dopasowania strukturalnego ogranicza jej efektywność oraz jak różnice regionalne i sektorowe kształtują odmienne ścieżki dojrzewania organizacji w obszarze AI. Poniżej prezentujemy kluczowe wnioski i rekomendacje wynikające z tych analiz.

Sześć wniosków z raportu, które odzwierciedlają najważniejsze trendy w nowej erze AI w firmach

95%

Niemal wszystkie badane organizacje posiadają strategię AI, a ponad dwie trzecie deklaruje, że technologia ta dostarcza już mierzalnej wartości biznesowej. Mimo to zaledwie 8% firm osiągnęło poziom realnego zwrotu z inwestycji. Ten pozorny paradoks wynika z zasadniczej różnicy między samym wdrożeniem AI a jej systemową integracją w całej organizacji. Liderom udaje się to drugie, jednak większość firm wciąż tkwi w pułapce pilotaży i izolowanych przypadków użycia, które generują aktywność, ale nie trwałą wartość.

11%

Zaledwie 11% organizacji spełnia kryteria bycia liderem AI: łączy dojrzałość technologiczną, zdolność generowania mierzalnej wartości biznesowej oraz umiejętność zarządzania i koordynacji wykorzystania AI w zintegrowany dla całej organizacji sposób. Co istotne, najważniejszej roli nie odgrywa budżet, ale odpowiednio dobrane obszary inwestycji. Liderzy wśród priorytetów związanych z AI na pierwszym miejscu stawiają wzrost przychodów dzięki nowym produktom, usługom i rozwiązaniom opartym na sztucznej inteligencji (33% liderzy vs 28% pozostali), na drugim – rozwój współpracy między ludźmi a AI (33% vs 27%), a na trzecim – bezpieczeństwo i zaufanie (32% vs 25%). Zamiast koncentrować się na redukcji kosztów (25% vs 32%), aktywnie poszukują nowych źródeł wartości.

39%

Prawie cztery na dziesięć badanych organizacji znajduje się już na etapie skalowania lub szerokiego wdrażania AI, a mimo to tylko 8% osiąga mierzalny zwrot z inwestycji. Ta luka wskazuje na fundamentalne wyzwanie: jeśli brakuje struktur umożliwiających integrację systemów, koordynację procesów decyzyjnych i spójne zarządzanie danymi w całej organizacji, same inwestycje nie wystarczą. Firmy zwiększają aktywność, nie zwiększając efektywności. Prawdziwa transformacja polega na przeprojektowaniu modelu operacyjnego – nie na dokładaniu kolejnych narzędzi w ramach istniejących silosów.

75%

Trzy czwarte badanych menedżerów wyraża obawy związane z bezpieczeństwem i ryzykiem AI. Jako główne bariery skalowania wskazywane są: ochrona prywatności danych i cyberbezpieczeństwo (po 42% wskazań), jakość danych (34%) oraz niepewność regulacyjna (31%). Kluczowe jest jednak to, że liderzy AI nie traktują konieczności zarządzania jako ograniczenia, lecz jako warunek skalowania. Organizacje, które wbudowują zarządzanie ryzykiem w architekturę systemów AI – zamiast dodawać je na późniejszym etapie – rozwijają się szybciej i z większą kontrolą.

35%

Firmy znajdujące się na różnych kontynentach rozwijają AI w wyraźnie odmiennym tempie i według różnych modeli. Na terenie Ameryk prowadzą pod względem skali: 35% organizacji wdrożyło AI na poziomie całej firmy, wobec 23% w ASPAC i 22% w EMEA. Jednocześnie ASPAC wykazuje pierwsze oznaki bardziej zaawansowanego, zintegrowanego zarządzania – organizacje szybciej przechodzą tam do koordynacji procesów i decyzji z wykorzystaniem agentów AI. EMEA rozwija się ostrożniej, m.in. ze względu na złożoność regulacyjną. W efekcie globalne strategie AI muszą łączyć standaryzację z lokalną adaptacją.

80%

Aż 80% organizacji spodziewa się pojawienia w ciągu najbliższych pięciu lat systemów AI zdolnych do rozumowania na poziomie zbliżonym do ludzkiego. Jednocześnie tylko niewielka część firm jest w pełni przekonana o swojej gotowości do funkcjonowania w modelu tzw. AI-enabled workforce (model funkcjonowania organizacji oparty na AI). To zestawienie ujawnia rosnące napięcie: możliwości technologiczne rozwijają się szybciej niż zdolność organizacji do ich wykorzystania. Bez odpowiedniej przebudowy ról, procesów i kultury organizacyjnej rosnąca autonomia AI nie stanie się przewagą konkurencyjną, ale źródłem dodatkowej złożoności i ryzyka operacyjnego.

Dane z raportu „Global AI Pulse Q1 2026” jasno pokazują, że liczba pilotaży nie jest miarą sukcesu. W Polsce obserwujemy szybki wzrost zainteresowania AI – firmy intensywnie eksperymentują z generatywną AI, automatyzacją procesów i asystentami językowymi. Wiele z tych inicjatyw przynosi bardzo dobre wyniki na poziomie pojedynczych procesów. Wyzwanie pojawia się jednak w momencie skalowania.

W praktyce doradczej widać ten sam schemat, który raport identyfikuje globalnie: AI jest dokładana do istniejących struktur, zamiast prowadzić do ich przebudowy. Organizacje próbują wykorzystywać sztuczną inteligencję, by robić to samo, co dotychczas, tylko szybciej i taniej. Tymczasem realna wartość AI pojawia się jako rezultat przeprojektowania sposobu podejmowania decyzji, lepszej koordynacji procesów między działami oraz budowy modelu pracy opartego na współpracy ludzi i AI. To wymaga zmian w obszarach takich jak governance, systemy motywacyjne czy podział odpowiedzialności.

Polskie firmy mają solidne fundamenty: silne kompetencje technologiczne i pragmatyczne podejście do inwestycji. Dodatkowo rosnąca presja regulacyjna w Unii Europejskiej – w szczególności AI Act oraz regulacje takie jak DORA w sektorze finansowym – wymusza budowę governance równolegle z wdrożeniami. Jak pokazuje raport, tworzenie struktur governance pozwala jasno określić zasady odpowiedzialności, kontroli i nadzoru, a tym samym wspiera efektywne skalowanie AI. Największym wyzwaniem pozostaje jednak fragmentaryczność danych oraz przestarzałe, często rozproszone systemy IT, które utrudniają skalowanie AI w całej organizacji.

Kluczowa rekomendacja jest prosta: sukces AI należy mierzyć wpływem na wyniki biznesowe, a nie liczbą wdrożonych narzędzi. Równie istotne jest traktowanie governance i kompetencji pracowników jako fundamentów, a nie dodatków.

Leszek Ortyński

Dyrektor, Lider ds. AI i Data Science

KPMG w Polsce

Zarządzanie talentami – krytyczna słabość większości organizacji

Zaledwie 22% respondentów deklaruje wysoką pewność, że ich pracownicy są w stanie sprostać wymaganiom środowiska opartego na AI. To jeden z najbardziej niepokojących wniosków z badania, zwłaszcza w kontekście tempa rozwoju technologii. Co więcej, organizacje, które są pewne swojej zdolności do budowania kompetencji AI, niemal czterokrotnie częściej osiągają mierzalne wyniki biznesowe (77% vs 20%). Zależność między gotowością pracowników a sukcesem wdrożeń AI należy do najsilniejszych korelacji odnotowanych w badaniu.

Sektory takie jak handel i dobra konsumenckie oraz energetyka i zasoby naturalne – mimo wysokich inwestycji – raportują jedne z najniższych poziomów pewności w zakresie gotowości pracowników, co bezpośrednio ogranicza ich zdolność do skalowania AI.

Skalowanie AI w pięciu sektorach

Technologia, media i telekomunikacja (TMT)

Sektor TMT pozostaje najbardziej zaawansowany w wykorzystaniu AI. Wysoka gotowość w obszarze governance (77%) oraz relatywnie duża pewność co do kompetencji pracowników (33% „bardzo pewnych”) sprzyjają szybszemu przechodzeniu od wdrożeń do zintegrowanego zarządzania tą technologią w całym przedsiębiorstwie. Organizacje z tego sektora coraz częściej budują architektury AI-natywne, w których systemy wieloagentowe są osadzone w rdzeniu procesów i platform. W efekcie kluczowym wyzwaniem przestaje być wdrożenie, a staje się zarządzanie złożonością oraz budowanie zaufania w ramach rozbudowanych ekosystemów.

Usługi finansowe

Sektor finansowy stopniowo skaluje wykorzystanie AI (27% organizacji), jednak tempo zmian ograniczają wysokie wymogi regulacyjne i compliance. W tym kontekście rośnie znaczenie podejścia, w którym governance nie tylko kontroluje ryzyko, ale aktywnie wspiera wdrożenia i ich skalowanie. Instytucje finansowe coraz częściej koncentrują się na modelach „governance enabling execution”, integrując zarządzanie ryzykiem bezpośrednio z procesami biznesowymi. Kluczowym wyzwaniem pozostaje pogodzenie innowacyjności z koniecznością zapewnienia zgodności i bezpieczeństwa.

Energetyka i zasoby naturalne

Sektor charakteryzuje się wysokim poziomem inwestycji i automatyzacji, które nie zawsze przekładają się na mierzalne efekty – jedynie 4% organizacji raportuje ustalony zwrot z inwestycji. W wielu przypadkach AI zwiększa skalę operacji, ale nie generuje proporcjonalnej wartości biznesowej. Priorytetem staje się budowa ustandaryzowanych platform, integracja danych oraz szersze wdrożenie rozwiązań na poziomie operacyjnym i frontline.

Handel i dobra konsumenckie

W sektorze handlu i dóbr konsumenckich wykorzystanie AI koncentruje się na bezpośrednim kontakcie z klientem – w sprzedaży, marketingu i zarządzaniu doświadczeniem. Skuteczność skalowania zależy przede wszystkim od gotowości pracowników (19% respondentów „bardzo pewnych” co do ich kompetencji) oraz spójności danych w modelu omnichannel. Organizacje, które nie są w stanie uzyskać zgodnego obrazu klienta i procesów w różnych kanałach, napotykają istotne bariery we wdrażaniu AI na większą skalę. W efekcie różnice w dojrzałości między firmami w tym sektorze są szczególnie widoczne.

Ochrona zdrowia

Sektor ochrony zdrowia wyróżnia się wysokim potencjałem tworzenia wartości (62% organizacji wskazuje na istotne efekty), jednak tempo skalowania pozostaje ograniczone. Kluczową rolę odgrywają kwestie zaufania, ryzyka klinicznego oraz odpowiedzialności za decyzje wspierane przez AI. W praktyce oznacza to konieczność budowania transparentnych modeli oraz wdrażania podejścia „governance by design”. Organizacje, które potrafią połączyć innowacyjność ze zgodnością regulacyjną, mają największe szanse na wykorzystanie potencjału AI w tym sektorze.

O badaniu

Metodologia i zakres „Global AI Pulse Q1 2026”

„Global AI Pulse Q1 2026” to pierwsza edycja cyklicznego badania KPMG International poświęconego poziomowi zaawansowania wykorzystania sztucznej inteligencji w globalnym biznesie. Badanie realizowane jest kwartalnie i śledzi przejście od wdrożeń do „orkiestracji”, czyli skoordynowanego zarządzania AI na poziomie całej organizacji – ze szczególnym uwzględnieniem tego, w jaki sposób organizacje przekuwają inwestycje w mierzalną wartość biznesową.

Celem badania jest uchwycenie nie tylko deklarowanego poziomu zaawansowania AI, lecz przede wszystkim rzeczywistej zdolności organizacji do jej skalowania. Analiza obejmuje takie obszary jak gotowość operacyjna, dojrzałość governance, dostępność kompetencji oraz stopień integracji agentów AI w procesach decyzyjnych.

Próba badawcza: 2 110 członków kadry zarządzającej oraz menedżerów wyższego szczebla z organizacji o rocznych przychodach powyżej 100 mln USD

Zasięg geograficzny: 20 krajów w trzech regionach: Ameryki, EMEA i ASPAC

Okres zbierania danych: 19 lutego – 17 marca 2026 r. (badanie ankietowe online)

Sektory objęte analizą: technologia, media i telekomunikacja, usługi finansowe, produkcja i motoryzacja, handel i dobra konsumenckie, ochrona zdrowia, life sciences, energetyka i zasoby naturalne, nieruchomości i budownictwo

*Za liderów AI uznaje się organizacje, które jednocześnie osiągają najwyższe poziomy dojrzałości AI oraz należą do najbardziej zaawansowanych pod względem wykorzystania agentów AI. Oznacza to firmy nie tylko rozwinięte technologicznie, ale również zdolne do orkiestracji AI w skali całego przedsiębiorstwa.