Biznes jedzie na zaciągniętym hamulcu AI

Rozwój sztucznej inteligencji i coraz większa liczba przetwarzanych danych napędzają zapotrzebowanie firm na specjalistów. A to wąskie gardło. Efekt? Brak pracowników dławi projekty AI. Wyzwań związanych z wdrożeniami zaawansowanych algorytmów jest jednak więcej, co sprawia, że potencjał tej technologii wciąż jest niewykorzystany przez biznes. A przynajmniej przez jego większą część.

Zyski tylko dla nielicznych

Niemal wszyscy widzą potencjał w algorytmach i wiele przedsiębiorstw chce je wdrażać. Problem w tym, że umiejętnie robią to nieliczni. Potwierdzają to dane PwC – z badań przeprowadzonych wśród 1217 członków kadry zarządzającej z 25 sektorów wynika, iż niemal trzy czwarte wartości ekonomicznej generowanej przez AI przypada na zaledwie co piąty podmiot. To właśnie ta wąska grupa liderów osiąga ponad siedmiokrotnie wyższe przychody i większą efektywność operacyjną niż pozostałe firmy, z których większość wciąż tkwi w fazie pilotaży. Przy czym różnica nie wynika z liczby wdrożonych narzędzi, lecz ze sposobu, w jaki organizacje kontrolują i skalują sztuczną inteligencję. Dobrze obrazuje to badanie McKinseya „The State of AI”: choć 64 proc. respondentów deklaruje, że AI napędza innowacje w ich organizacjach, tylko 39 proc. dostrzega jej mierzalny wpływ na zysk operacyjny. Problemem są kadry. Rynek potrzebuje fachowców, którzy odpowiednio przeprowadzą firmy przez wdrożenia i będą potrafili zarządzać technologiczną zmianą, tyle że widać lukę po stronie podaży.

Jak pokazują prognozy World Economic Forum, do 2030 r. największy przyrost zatrudnienia będzie dotyczył przede wszystkim ekspertów big data oraz AI i uczenia maszynowego. W przypadku ostatniej z wymienionych branż liczba stanowisk ma zwiększyć się o ponad 80 proc. Niestety, biznes musi dziś zmierzyć się z lukami kompetencyjnymi w tym zakresie. W polskich firmach dwie na trzy inicjatywy bazujące na AI zatrzymują się na początkowym etapie realizacji i ostatecznie nie są wdrażane. Te, które uda się zaimplementować, rozczarowują. W 2025 r. aż 75 proc. dużych firm nad Wisłą realizowało projekty związane z zaawansowaną analityką i AI (to o 5 punktów procentowych więcej niż rok wcześniej), ale przynajmniej większość założonych korzyści związanych z nowymi projektami i inwestycjami osiągnęło ledwie 43 proc. z nich. Nawet dwie trzecie inicjatyw wyhamowuje na etapie „proof of concept”, czyli tzw. wstępnej fazy koncepcyjnej. Oznacza to, że dochodzi do testów, ale rozwiązania nie są wdrażane produkcyjnie, a zatem nie mogą przynieść rzeczywistych efektów.

O tym, że doskwiera deficyt wykwalifikowanych pracowników, przekonuje się coraz więcej przedsiębiorstw.

– Na rynku brakuje zarówno specjalistów bezpieczeństwa, monitoringu i obserwacji IT, jak i ekspertów sztucznej inteligencji – potwierdza Kacper Szczepaniuk, observability specialist w Linux Polska. – Przez luki kompetencyjne w firmach panuje niesłuszne przekonanie, że wdrożenie nowych narzędzi jest procesem skomplikowanym, wymagającym przebudowy całej architektury, a przez to zbyt ryzykownym i kosztownym – zauważa.

Szybujące pensje

Nic dziwnego, że wynagrodzenia dla specjalistów AI szybują ostro w górę. Firmy muszą rywalizować o fachowców, a to sprawia, że na niektórych stanowiskach płacą „dyrektorskie” stawki. Z najnowszego raportu Devire wynika, że pracownicy posiadający kompetencje AI zarabiają już dziś średnio 56 proc. więcej niż ich „odpowiednicy” bez tych umiejętności. Co ważne, premia płacowa na stanowiskach związanych z AI wzrosła ponad dwukrotnie w ciągu roku. W konsekwencji miesięczne zarobki w branży sięgają 50 tys. zł brutto. Agencja rekrutacyjna Devire przeanalizowała ponad 1000 rekrutacji przeprowadzonych w ciągu ostatniego półrocza. Wnioski? Kompletna posucha. Popyt jest gigantyczny, ale brak rąk do pracy. Ogłoszenia na stanowiska AI engineera, AI developera, data scientista (generative AI) czy applied AI researchera przyciągały średnio od kilkunastu do kilkudziesięciu aplikacji, podczas gdy dla porównania w rekrutacji np. na stanowisko specjalisty ds. mailowej obsługi klienta kandydaci przesłali niemal 2,3 tys. CV.

Ssanie rynku jest w większości obszarów kompetencyjnych w zakresie AI, choć – jak twierdzi Krzysztof Kobyliński, menedżer w Devire – widać wyraźną zmianę jakościową w tym, czego szukają firmy.

– Dziś nie liczy się tylko znajomość narzędzi, ale ciągły rozwój w obszarze AI. Specjaliści w tym coraz szerszym obszarze są pożądanymi ludźmi do zespołów. To profil, który na rynku jest aktualnie dość rzadki i dobrze wynagradzany ze względu na coraz większe wykorzystanie technologii w projektach – tłumaczy.

Upowszechnienie dużych modeli językowych (LLM) oraz narzędzi takich jak ChatGPT, Claude czy Gemini stworzyło zupełnie nową kategorię stanowisk: specjalistów, którzy potrafią projektować, dostrajać i wdrażać modele generatywne w realnych procesach biznesowych. LLM engineer i AI agent developer notują jedne z najwyższych widełek płacowych w całym IT (LLM engineer może zarobić od 15 tys. do 42 tys. zł brutto miesięcznie na umowie o pracę), przy czym górne granice tych widełek to stawki, które jeszcze dwa lata temu były zarezerwowane wyłącznie dla dyrektorów najwyższego szczebla.

Rośnie też zapotrzebowanie na AI prompt egineerów i ekspertów, którzy odpowiadają za to, jak rozwiązania AI działają w skali produkcyjnej. Taki AI solutions architect, projektujący całościowe systemy AI (od doboru modeli i infrastruktury po zapewnienie skalowalności i bezpieczeństwa) może zarobić na etacie 32-50 tys. zł miesięcznie. Na kontrakcie B2B stawki seniorów sięgają 300 zł netto za godzinę.

Plaga „shadow AI”

Niedobór ekspertów to jedna z przyczyn, dla których w przedsiębiorstwach nie ma właściwego nadzoru i zarządzania technologią AI. Pracownicy eksperymentują z takimi narzędziami, a skala niekontrolowanego użycia systemów sztucznej inteligencji jawi się już jako jedno z kluczowych ryzyk. Statystyki mówią wprost: w ciągu roku liczba użytkowników generatywnej AI w organizacjach wzrosła trzykrotnie, a liczba wysyłanych do niej promptów sześciokrotnie (z 3 tys. do 18 tys. miesięcznie w przeliczeniu na jedną firmę lub instytucję). W jednej czwartej największych firm to już ponad 70 tys. zapytań miesięcznie, a w skrajnych przypadkach nawet ponad 1,4 mln – alarmują analitycy w raporcie Netskope. Eksperci opisują to krótko: pracownika sprawdzamy tygodniami, a AI wpuszczamy do firmy w kilka minut.

– Zatrudnienie człowieka w firmie jest zwykle procesem wieloetapowym – sprawdzamy kompetencje, doświadczenie, dopasowanie do roli i uczymy zasad pracy w organizacji. Z AI bywa odwrotnie: narzędzie zaczyna być używane, zanim firma ustali, jakie dane można do niego wprowadzać, jak kontrolować wyniki, jak reagować na ryzyka. To nie znaczy, że firmy powinny bać się AI, ale powinny nauczyć pracowników korzystać z niej odpowiedzialnie – komentuje Robert Posłajko, dyrektor rozwoju biznesu w Axence.

To zjawisko niekontrolowanego użycia systemów sztucznej inteligencji (tzw. shadow AI) rozlało się na dobre – badania Microsoftu i LinkedIn („Work Trend Index”) wskazują, że 75 proc. pracowników biurowych korzysta z AI w pracy, a 78 proc. z nich używa własnych narzędzi, często bez jasnych wytycznych lub zgody ze strony pracodawcy. Dane SD Worx pokazują z kolei, że 40 proc. pracowników w Polsce regularnie wykorzystuje takie narzędzia do wykonywania zawodowych obowiązków (to wynik wyższy niż średnia europejska, która wynosi niecałe 30 proc.).

To oddolne wykorzystanie AI i edukacja w zakresie odpowiedzialnego stosowania technologii jest - mimo ryzyka - szansą na neutralizację części problemów związanych z deficytem specjalistów.

- Technologia ta przestaje być domeną wąskiej grupy specjalistów i staje się elementem wsparcia w coraz większej liczbie zawodów. Wraz z rosnącą popularnością AI rośnie jednak odpowiedzialność pracodawców. Organizacje powinny wspierać pracowników w rozwijaniu kompetencji potrzebnych nie tylko do efektywnego, ale również świadomego i odpowiedzialnego korzystania z technologii - dodaje Ireneusz Hołowacz, ekspert w zakresie technologii w SD Worx Poland.