Dyskusja w zarządach na temat sztucznej inteligencji (AI) przeszła w ostatnich latach od pytania „czy inwestować w AI?” do „jak strategicznie wykorzystać AI”. Technologia AI – zwłaszcza generatywna AI – stała się palącym tematem w biznesie. Generative AI została uznana za jeden z najważniejszych i zarazem problematycznych punktów obrad rad nadzorczych w 2024 roku. Zarządy dostrzegają, że AI może napędzać innowacje i dawać przewagę konkurencyjną, dlatego coraz częściej umieszczają AI w swoich strategiach. Przykładowo w sektorze handlu detalicznego aż 93% firm uznaje AI za kluczowy temat na poziomie zarządu.
Mimo rosnącego zainteresowania, wiele organizacji jest dopiero na początku drogi transformacji AI. Według globalnych badań tylko 17% przedsiębiorstw formalnie powierzyło nadzór nad AI radzie dyrektorów (częściej odpowiedzialność spoczywa na CEO lub innych szefach). Jednak trend jest wyraźny – zarządy coraz częściej umieszczają AI w swoich agendach i rozmowach z kadrą zarządzającą. Jeszcze niedawno niemal połowa firm nie dyskutowała o AI na posiedzeniach (45%), ale odsetek ten spadł do ~31% w 2025 r. Widać zatem rosnącą presję, by najwyższe kierownictwo zajęło się tematem AI w sposób systematyczny.
Statystyki wdrożeń AI w zarządzaniu strategicznym
Przyspiesza adoptowanie AI na poziomie organizacji. Według globalnej ankiety 78% firm deklaruje wykorzystanie AI przynajmniej w jednej funkcji biznesowej – to znaczący wzrost w porównaniu z ~55% rok wcześniej. Mimo to pełna gotowość do wdrażania AI wciąż pozostaje wyzwaniem – prawie 1/3 liderów (31%) przyznaje, że ich organizacja nie jest gotowa na AI. Tylko nieliczny odsetek firm (4%) osiągnął zaawansowane, przełomowe wykorzystanie AI we wszystkich działach, a około 26% posiada spójną strategię i zaczyna czerpać z AI wymierne korzyści.
Korzyści z AI dla biznesu zaczynają być mierzalne. 17% kadry kierowniczej stwierdziło, że ponad 5% zysku operacyjnego ich firmy w ostatnim roku wynikało z zastosowania AI. Prognozy są optymistyczne – firmy będące liderami AI spodziewają się do 2027 r. nawet o 60% wyższego wzrostu przychodów napędzanych AI i o 50% większej redukcji kosztów względem konkurentów. McKinsey szacuje, że same techniki generatywne AI mogą rocznie dodać globalnej gospodarce $2.6–4.4 bln wartości. Jednocześnie inwestycje rosną: w I kw. 2024 startupy AI przyciągnęły ponad $12 mld finansowania (to ~20% całego VC w technologiach), co pokazuje wiarę rynku w potencjał AI.
Wdrożenia AI w zarządzaniu strategicznym różnią się jednak między branżami. Najwięcej zaawansowanych użytkowników AI jest w sektorze fintech, oprogramowania i bankowości (gdzie ~35–50% firm to liderzy AI). Zastosowania AI najczęściej przynoszą wartość w podstawowych funkcjach biznesowych, jak operacje (23% wartości), sprzedaż i marketing (20%) czy R&D (13%). Co ważne, zarządy zaczynają przemyśliwać skład swoich zespołów pod kątem AI – 40% respondentów przyznało, że rozwój AI skłonił ich do innego spojrzenia na kompetencje reprezentowane w radzie nadzorczej (np. poszukiwanie ekspertów cyfrowych). Można oczekiwać, że w kolejnych latach wskaźniki adopcji AI na poziomie decyzyjnym będą dalej rosnąć, zwłaszcza że pierwsi ruch daje przewagę: „Nasza przyszła konkurencyjność zależy od wdrożenia AI w codziennym biznesie” – podkreśla przewodnicząca KE Ursula von der Leyen.
Kluczowe wyzwania i obawy zarządów wobec AI
Pomimo entuzjazmu, zarządy mierzą się z istotnymi wyzwaniami we wprowadzaniu AI. Pierwszym jest brak kompetencji i wiedzy – nadal aż 66% rad nadzorczych ma ograniczoną wiedzę lub doświadczenie w AI. Wielu dyrektorów to generalistów, których „przerasta złożoność AI”, co stanowi rosnące obciążenie dla tradycyjnie skomponowanych zarządów. Luka kompetencyjna wywołuje obawy, czy zarząd potrafi właściwie nadzorować tak technicznie złożony obszar.
Drugą grupą obaw są ryzyka i odpowiedzialność. AI niesie nowe rodzaje ryzyka: błędne lub stronnicze decyzje algorytmów, tzw. halucynacje AI (generowanie fałszywych informacji), naruszenia prywatności danych czy zastosowania niezgodne z etyką. Członkowie zarządów obawiają się odpowiedzialności prawnej – istnieje „trwała obawa, że zostaną pociągnięci do odpowiedzialności, jeśli AI doprowadzi do problemów firmy”. Kwestia odpowiedzialności algorytmicznej nie jest jeszcze klarownie uregulowana prawnie, co wzmaga niepokój decydentów. Ponadto, brak przejrzystości działania modeli AI (tzw. black box) utrudnia zarządom zaufanie do rekomendacji AI przy kluczowych decyzjach.
Kolejne wyzwanie to bezpieczeństwo i zaufanie. Incydenty związane z AI rosną lawinowo – liczba odnotowanych przypadków nadużyć lub negatywnych skutków AI wzrosła o 26% rok do roku (2022→2023), a w 2024 zanosi się na dalszy ponad 30% wzrost. Głośne przypadki, takie jak AI tworząca deepfake’i rozpowszechniające fałszywe informacje czy chatboty, które wyciekły poufne dane, unaoczniają ryzyka. Bez odpowiedniego nadzoru, AI może wprowadzać bias (uprzedzenia) lub łamać regulacje, co grozi kryzysem reputacji firmy. Zarządy martwią się też, że pracownicy mogą używać narzędzi AI bez kontroli IT – tzw. shadow AI – co rodzi problemy z bezpieczeństwem danych.
Istotną obawą jest również rozbieżność oczekiwań a rzeczywistość. Biznes często oczekuje szybkiego zwrotu z inwestycji w AI, podczas gdy wdrożenia wymagają czasu i dojrzałości danych. Aż 68% CIO uważa, że biznes ma nierealistyczne oczekiwania co do szybkiego ROI z AI. Zarządy muszą więc godzić presję na natychmiastowe efekty z koniecznością ostrożnego, etapowego wdrażania AI (84% CIO podkreśla, że podchodzi do AI ostrożniej niż do innych technologii). Dodatkowo regulacje dopiero się kształtują – nadchodzą m.in. europejskie przepisy jak AI Act, które wprowadzą nowe obowiązki nadzorcze. Niepewność co do przyszłych regulacji i standardów etycznych AI sprawia, że zarządy działają w warunkach płynnego otoczenia prawnego.
Podsumowując, wyzwaniem dla władz spółek jest znalezienie złotego środka: z jednej strony nie hamować innowacji (świadomość, że firma, która zignoruje AI, „ryzykuje pozostanie w tyle lub wręcz wypchnięcie z rynku”), z drugiej – zapewnić odpowiedzialne i bezpieczne wykorzystanie sztucznej inteligencji.
Przykłady firm skutecznie wykorzystujących AI
Coraz więcej organizacji wdraża AI w procesy decyzyjne na najwyższym szczeblu, osiągając wymierne korzyści. Oto kilka przykładów z różnych branż:
-
Deep Knowledge Ventures (VC, Hongkong) – fundusz venture capital, który już w 2014 roku powołał AI o nazwie VITAL na wirtualnego członka zarządu. Algorytm analizuje potencjalne inwestycje biotechnologiczne i ma prawo weta przy decyzjach inwestycyjnych – firma deklaruje, że nie zainwestuje w projekt bez aprobaty AI. VITAL pomógł spółce uniknąć nietrafionych inwestycji i uchronił ją przed bankructwem, przez co AI stała się stałym doradcą strategicznym. Ten pionierski przypadek pokazuje, jak AI może wzbogacić proces decyzyjny rad nadzorczych o potężną analitykę danych.
-
Amazon (technologia/handel) – gigant e-commerce wykorzystuje AI na poziomie strategicznym do personalizacji oferty, zarządzania łańcuchem dostaw i ustalania cen. Algorytmy prognozują popyt oraz rekomendują asortyment, co wpływa na decyzje zarządcze dotyczące zapasów czy inwestycji w nowe produkty. Amazon słynie z data-driven decisions wspartych AI, co pozwoliło zrewolucjonizować handel detaliczny online.
-
JPMorgan Chase (finanse) – jeden z największych banków, który szeroko zaadaptował AI w zarządzaniu ryzykiem i obsłudze klienta. AI wykrywa transakcje fraudowe, ocenia zdolność kredytową, a nawet automatyzuje analizę umów prawnych. Zarząd JPMorgan otrzymuje raporty o ryzykach i trendach opracowane przez AI, co wspomaga decyzje strategiczne dotyczące np. zarządzania portfelem kredytowym. JPMorgan inwestuje też w sztuczną inteligencję do optymalizacji strategii tradingowych, zdobywając przewagi na rynku.
-
Procter & Gamble (FMCG) – światowy lider dóbr konsumpcyjnych używa AI do analizy preferencji konsumentów i trendów rynkowych na potrzeby planowania strategicznego. AI pomaga zarządowi P&G w decyzjach dotyczących rozwoju nowych produktów i kampanii marketingowych, analizując olbrzymie zbiory danych konsumenckich. W efekcie P&G trafniej odpowiada na potrzeby rynku i optymalizuje alokację budżetów marketingowych.
-
Unilever i PepsiCo (produkty konsumenckie) – obie firmy wdrożyły zaawansowaną analitykę predykcyjną opartą o AI w planowaniu biznesowym. Unilever analizuje wzorce zakupowe w różnych regionach świata, by dostosować strategię produktową do lokalnych potrzeb. PepsiCo wykorzystuje AI do przewidywania trendów smakowych i planowania innowacji produktowych (np. nowe warianty napojów i przekąsek), co informuje zarząd gdzie inwestować w R&D. Te przykłady pokazują, że AI wspiera decyzje zarządcze od finansów i inwestycji po marketing i innowacje, w różnych sektorach gospodarki.
Eksperckie wypowiedzi o AI w zarządzaniu
Poniżej zebrano kilka wypowiedzi liderów biznesu i ekspertów podkreślających znaczenie AI dla zarządów oraz wyzwania z tym związane:
-
Juan Perez (CIO, Salesforce): „Generatywna sztuczna inteligencja to jedna z najbardziej transformacyjnych technologii tego stulecia”. (Komentarz: Technologia AI ma zdaniem ekspertów potencjał zmienić biznes na miarę wynalazku Internetu czy elektryczności).
-
Kay Firth-Butterfield (szefowa ds. AI, World Economic Forum): „Sztuczna inteligencja to narzędzie w zestawie instrumentów rady nadzorczej. Rady muszą wiedzieć, kiedy je zastosować i jak powiązać z ogólną strategią firmy… Zarząd, jako strażnik etycznego, długoterminowego podejścia do biznesu, pełni tu kluczową rolę”.
-
Ursula von der Leyen (Przewodnicząca KE): „AI to ogromna szansa – o ile będzie wykorzystywana odpowiedzialnie… Nasza przyszła konkurencyjność zależy od adopcji AI w codziennym biznesie, a Europa musi pokazać drogę do odpowiedzialnego użycia AI”.
-
Wall Street Journal (relacja z posiedzeń rad nadzorczych): „Wielu dyrektorów zdaje sobie sprawę z szans, jakie daje AI, ale z tymi szansami wiążą się ryzyka – od bezpieczeństwa danych i prywatności, po ‘halucynacje’ AI generujące błędne odpowiedzi. Jednocześnie rozumieją, że firmy, które odrzucą AI, ryzykują, że staną się przestarzałe lub zostaną zdysruptowane”.
Rekomendacje dla zarządów i właścicieli firm (jak przygotować się do ery AI)
1. Podnoszenie kompetencji i świadomości – Zarząd powinien zainwestować w edukację na temat AI. Niezbędne jest zrozumienie podstaw działania AI, jej możliwości i ryzyk. W praktyce oznacza to organizowanie szkoleń dla kadry kierowniczej, korzystanie z doradztwa ekspertów od AI czy włączenie do rady nadzorczej nowych członków posiadających kompetencje technologiczne. Skoro dwie trzecie zarządów przyznaje się do braku doświadczenia w AI, uzupełnienie tej luki kompetencyjnej to priorytet. Przykładowo, wiele firm tworzy komitety ds. cyfryzacji/AI przy radzie nadzorczej lub powołuje Chief AI Officer, aby zapewnić ekspertów dedykowanych temu obszarowi.
2. Adaptacja ładu korporacyjnego i nadzoru – Standardowe modele nadzoru wymagają dostrojenia do wyzwań AI. Jak wskazują analitycy, rady nadzorcze powinny dostosować istniejące struktury i mechanizmy nadzoru, by skutecznie objąć nimi AI. Oznacza to np. rozszerzenie kompetencji komitetu audytu lub ryzyka o nadzór nad inicjatywami AI, regularne omawianie tematu AI na posiedzeniach oraz ustalenie metryk monitorujących postępy (np. wskaźniki zaufania klientów do rozwiązań AI, status zarządzania danymi itp.). Dobrą praktyką jest zadawanie przez zarząd kluczowych pytań: „Kto w firmie odpowiada za AI? Gdzie i jak wykorzystujemy AI? Jak identyfikujemy i monitorujemy ryzyka? Jak wygląda raportowanie tych kwestii do zarządu?”.Taka dociekliwość wymusza powstanie jasnych procedur. Organizacje powinny też przygotować plany awaryjne na wypadek błędów AI – jasno określić, kiedy człowiek musi zweryfikować lub zatwierdzić decyzje podejmowane przez algorytmy (human-in-the-loop).
3. Zapewnienie etycznego i odpowiedzialnego wykorzystania AI – Zarząd musi ustanowić ramy etyczne i zasady odpowiedzialności przy wdrażaniu AI. Jak podkreślają eksperci IBM, integralność, etyka i zarządzanie ryzykiem pozostają fundamentalnymi kwestiami dla rady nadzorczej w dobie AI. Należy zatem wdrożyć polityki np. niewykorzystywania AI do dyskryminacji, ochrony prywatności danych klientów, unikania opierania decyzji wyłącznie na nieprzejrzystych modelach. W praktyce firmy tworzą kodeksy Responsible AI, powołują rady ds. etyki AI czy korzystają z narzędzi do audytu algorytmów pod kątem uprzedzeń. Nadzór nad ryzykiem AI powinien być wbudowany w system zarządzania ryzykiem korporacyjnym – od oceny ryzyka dostawców AI, po scenariusze reakcji na incydenty (np. wykrycie błędnej decyzji podjętej przez AI).
4. Równoważenie innowacji i kontroli – Zarząd powinien wspierać kulturę innowacji związaną z AI, jednocześnie zapewniając odpowiednie kontrole i governance. Ważne jest zachowanie równowagi: nie można blokować eksperymentów z AI, bo firma utraci przewagę (95% dyrektorów wierzy, że AI wpłynie na ich biznes), ale też nie wolno przyjmować AI bezkrytycznie. Rekomenduje się podejście iteracyjne: zaczynać od mniejszych projektów pilotowych, uczyć się na nich, wyciągać wnioski i skalować te rozwiązania, które przynoszą wartość. Zarząd powinien jasno komunikować oczekiwania co do zwrotu z inwestycji w AI – realistyczne horyzonty czasowe, adekwatne zasoby oraz akceptowalny poziom ryzyka. Kluczowe jest także przygotowanie infrastruktury danych i procesów przed masowym wdrażaniem AI (wielu CIO wskazuje, że porządki w danych to warunek wstępny – stąd średnio 4 razy większe nakłady na dane niż na same systemy AI).
5. Śledzenie regulacji i współpraca z interesariuszami – Otoczenie regulacyjne AI rozwija się dynamicznie. Zarządy muszą trzymać rękę na pulsie nowych przepisów (np. europejskiej AI Act, wytycznych branżowych) oraz dobrych praktyk wypracowywanych przez organy standardów. Warto korzystać z inicjatyw typu toolkit dla rad nadzorczych dot. AI (np. opracowany przez World Economic Forum zestaw narzędzi edukacyjnych dla rad). Ponadto firmy powinny angażować się w dialog z regulatorami i branżą – wspólnie wypracowywać standardy odpowiedzialnego wykorzystania AI. Wewnętrznie, zarząd powinien współpracować blisko z działami prawnymi, bezpieczeństwa i IT, aby zapewnić zgodność projektów AI z prawem i regulacjami oraz adresować obawy pracowników (np. poprzez transparentną komunikację, że AI ma wspierać ludzi, a nie ich zastępować bez planu).
Podsumowując…
Przygotowanie organizacji do ery AI wymaga aktywnej roli zarządu w trzech obszarach: wizja i strategia (nadawanie kierunku rozwoju AI w firmie), nadzór i odpowiedzialność (ustanowienie ram governance) oraz rozwój kompetencji (ciągłe uczenie się i pozyskiwanie talentów). Zarządy, które już teraz podejmują te działania, zwiększają szanse swoich firm na odniesienie sukcesu w gospodarce jutra zdominowanej przez sztuczną inteligencję. Bez takiego przygotowania, organizacje mogą nie wykorzystać w pełni potencjału AI lub napotkać kryzysy, którym można było zapobiec poprzez właściwy nadzór. W dobie AI rola świadomego, zaangażowanego zarządu jest ważniejsza niż kiedykolwiek wcześniej – to on wyznaczy granice i kierunki, w jakich sztuczna inteligencja będzie służyć strategii firmy.
Zachęcamy do rozmowy o przyszłości opartej na AI w Twojej organizacji: jeśli chcesz dowiedzieć się, jak w praktyce wdrożyć inteligentne rozwiązania, zbudować kompetencje i ustanowić skuteczny nadzór nad projektami AI, skontaktuj się z naszym zespołem ekspertów Strategy Partners.
Wspólnie opracujemy strategię, która pozwoli Twojej firmie bezpiecznie i efektywnie wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji.
Źródła: Badania i raporty McKinsey, Deloitte, BCG; artykuły NACD i Harvard Law; informacje prasowe World Economic Forum; wypowiedzi liderów i ekspertów branżowychdeloitte.comfixbox.plmckinsey.comdandodiary.commindy-support.com.