Spada pewnosc CTO przy skalowaniu AI: Akkodis

Nowe badania Akkodis, globalnej firmy z obszaru digital engineering consulting i części Adecco Group, pokazują pogorszenie nastrojów wśród szefów technologii. Pewność CTO dotycząca skalowania AI spadła w 2026 r. do 48% z 82% w 2024 r., przy jednoczesnym przyspieszaniu wdrożeń AI w firmach.

Badanie „What CTOs Think 2026: Scaling the agentic enterprise with confidence” — trzecia edycja raportu — opiera się na wypowiedziach 500 Chief Technology Officers (CTO) w ramach programu Business Leaders 2026 realizowanego dla 2 000 przedstawicieli C-level. W analizie podkreślono, że organizacje są dziś ograniczane nie tyle dostępem do technologii, ile złożonością integracji AI w systemach, procesach i sposobie podejmowania decyzji.

Agentic AI jako kluczowy trend w firmach

W badaniu „agentic AI” — czyli systemów zdolnych do planowania, podejmowania decyzji i wykonywania zadań — wskazano jako najbardziej wpływający trend technologiczny na 2026 r. Taką rolę przypisuje mu 40% CTO.

Jak zaznaczono, to oznacza przejście od traktowania AI jako narzędzia wspierającego pracę do rozwiązania, które realnie uczestniczy w wykonywaniu zadań. W konsekwencji rośnie znaczenie wymagań dotyczących m.in. zarządzania (governance), odpowiedzialności i projektowania modelu operacyjnego.

Jednocześnie, mimo rosnącego wykorzystania, większość organizacji nie ma jeszcze struktur potrzebnych do skutecznego skalowania tych rozwiązań. Ponad połowa CTO (57%) deklaruje, że używa AI do oceny, które zadania lepiej powierzyć ludziom, a które maszynom — ale ograniczona jest przejrzystość dotycząca podziału zadań, co hamuje postęp.

Dlaczego firmy mają problem ze skalowaniem AI

Zdaniem autorów badania kluczowe wyzwanie przesunęło się: to już nie problem wdrożenia AI, lecz włączenie jej w sposób działania całej organizacji. Gdy firmy wychodzą poza pilotaże, trudność wykonawcza rośnie w obszarach takich jak dopasowanie przywództwa, modele nadzoru oraz zaufanie pracowników.

Wyniki wskazują, że:

• 44% CTO uważa, iż zespoły kierownicze mają wystarczającą wiedzę o AI
• 46% deklaruje, że w organizacji wypracowano ramy odpowiedzialnego podejścia do AI
• 36% wyraża satysfakcję z poziomu zaufania pracowników

Wciąż utrzymują się też bariery wskazywane przez CTO:

• brak kompetencji technologicznych wewnątrz firmy (32%)
• niepewność co do zwrotu z inwestycji (31%)
• brak pilności na poziomie biznesu (27%)

Digital transformation: od efektywności do innowacji

Raport zwraca uwagę na zmianę w rozumieniu wartości cyfrowej transformacji. Po raz pierwszy CTO wskazują innowacje, a nie efektywność, jako główny czynnik napędzający inwestycje cyfrowe. Oznacza to odejście od optymalizacji nastawionej na koszty w stronę wzrostu, różnicowania i budowy nowych modeli biznesowych.

Wraz z dojrzewaniem możliwości AI maleją przyrosty wynikające z samych zysków efektywności, dlatego większą wagę zyskuje innowacyjność jako źródło przewagi konkurencyjnej. Choć kierunek zmian jest globalny, priorytety różnią się branżami — od rozwoju kompetencji pracowników w przemyśle lotniczym po przyspieszanie innowacji w naukach o życiu i podnoszenie odporności w sektorze energetycznym.

AI zmienia pracę, a nie usuwa miejsca pracy

Zamiast powszechnych zwolnień AI przede wszystkim przeobraża strukturę pracy w wymiarze umiejętności i zadań:

• 50% CTO raportuje zmiany w wymaganych umiejętnościach
• 49% CTO raportuje przesunięcia w codziennych aktywnościach
• tylko 21% CTO wskazuje na redukcję zatrudnienia z powodu AI

Wyniki te wspierają wniosek, że organizacje muszą przemyśleć na nowo procesy i zakres odpowiedzialności tak, by umożliwić funkcjonowanie hybrydowej siły roboczej — z człowiekiem i AI.

„To, co obserwujemy teraz, nie oznacza spowolnienia w adopcji AI, tylko moment realizmu” — powiedział Jo Debecker, President & CEO w Akkodis. „Firmy odchodzą od eksperymentów i napotykają rzeczywistość skalowania AI w złożonych środowiskach. Problemem nie jest już wdrożenie AI, tylko włączenie jej w to, jak wykonywana jest praca. Firmy, które osiągają postępy, przebudowują modele operacyjne, dopasowują technologię, kompetencje ludzkie i zarządzanie tak, by dostarczać konsekwentne efekty.”

Od pilotażu do orkiestracji: potrzebny nowy model operacyjny

Raport wskazuje trzy wyłaniające się podejścia organizacyjne:

• Task Automators — używanie AI głównie dla zwiększania efektywności
• Pilot Operators — eksperymentowanie z AI, ale trudności ze skalowaniem
• Enterprise Orchestrators — wbudowywanie AI w procesy i sposób podejmowania decyzji

Jak zaznaczono, organizacje odnoszące sukces przechodzą z pojedynczych pilotaży do orkiestracji AI w ramach systemów, procesów i zespołów, łącząc technologię z kompetencjami ludzi w celu dostarczania mierzalnych efektów.