Oszczędność czasu jest już odczuwalna: 55,9 proc. użytkowników AI w Polsce odzyskuje co najmniej trzy godziny tygodniowo. Nie oznacza to jednak automatycznego wzrostu produktywności. Z październikowego raportu BGR Quantic wynika, że wyraźniejsza różnica w ilości wykonanej pracy pojawia się dopiero przy większych blokach czasu, a nawet wtedy nie jest gwarantowana.
- Co najmniej trzy godziny tygodniowo odzyskuje 55,9 proc. badanych korzystających ze sztucznej inteligencji
- W grupie oszczędzającej 6–10 godzin częściej deklarowany jest wzrost ilości pracy niż w grupie odzyskującej do dwóch godzin
- Średnia liczba zastosowań delegowanych do AI wynosi 4,1 niezależnie od skali deklarowanej oszczędności czasu
- Formalny pomiar zwrotu z inwestycji z wykorzystaniem wskaźników deklaruje tylko 11,5 proc. badanych
Szybciej napisany e-mail, krótsze przygotowanie prezentacji, sprawniejsze podsumowanie spotkania — takie usprawnienia łatwo zauważyć w codziennej pracy. Trudniej pokazać je w wyniku działu. Raport „AI: czas na zwrot. Sztuczna inteligencja w Polsce”, wydany przez Business Growth Review, wskazuje na tę lukę między osobistym doświadczeniem a efektem organizacyjnym.
Zapisz się na newsletter BGR. Otrzymuj najlepsze informacje i porady, a także zaproszenia na eventy.
Klikając „Zapisz mnie”, potwierdzasz, że przeczytałeś i zgadzasz się z naszą Polityką prywatności.
Najliczniejsza grupa użytkowników, 29,9 proc., szacuje tygodniową oszczędność na trzy do pięciu godzin. Kolejne 16,8 proc. wskazuje sześć do dziesięciu godzin, a około 9,2 proc. więcej niż dziesięć. Jednocześnie 8 proc. nie odzyskuje czasu wcale. Są to deklaracje badanych, a nie wyniki pomiaru aktywności czy eksperymentu porównującego identyczne zadania.
Po zestawieniu odpowiedzi ze zmianą ilości wykonanej pracy widać ciekawą granicę. W grupie odzyskującej do dwóch godzin tygodniowo wzrost deklaruje 60,3 proc., a przy trzech do pięciu godzin 59,9 proc. Dla sześciu do dziesięciu godzin odsetek wynosi już 69,7 proc. Różnica wobec pierwszej grupy to 9,4 punktu procentowego.
Nie należy jednak traktować sześciu godzin jako uniwersalnej recepty. Badanie pokazuje współwystępowanie deklaracji, a nie dowodzi, że przekroczenie tego progu samo powoduje wzrost. Nawet w grupie odzyskującej 6–10 godzin 18,5 proc. nie zauważa zmiany ilości pracy. Potrzebna jest też jasna decyzja, co zrobić z uwolnioną zdolnością zespołu.
Dalsza część pod materiałem wideo:
Sposób pracy ważniejszy od liczby funkcji
AI jest najczęściej wykorzystywana do pisania i edycji treści, co wskazuje 67,2 proc. użytkowników. Streszczanie wybiera 50 proc., generowanie pomysłów 47,6 proc., a analizę danych z arkuszy 41,3 proc. Każde z tych zastosowań może oznaczać zarówno drobną pomoc, jak i gruntowną zmianę przygotowania całego materiału.
Średnia liczba deklarowanych zadań oddawanych AI wynosi 4,1 i nie zmienia się między grupami o różnej oszczędności czasu.
Sama liczba zastosowań słabo opisuje więc efekt. To argument, aby szkolenie kończyć wykonaniem rzeczywistego zadania: od zebrania danych przez przygotowanie wyniku po jego ocenę. Znajomość kolejnego polecenia nie rozwiąże problemu niejasnych kryteriów jakości.
— Pracownicy już go odzyskują. Jeśli jednak nikt nie zaprojektuje pracy na nowo, ten czas rozpływa się w bieżących zadaniach. Wartość powstaje dopiero wtedy, gdy pojedyncze oszczędności zamieniamy w nowe procesy — mówi o odzyskanym czasie Iwona Szylar, dyrektor generalna Microsoft Polska.
To wymaga uwzględnienia całej pracy w firmie, także tej mniej widocznej. Jeśli przygotowanie materiału skróciło się, ale jego sprawdzenie zajmuje dłużej, korzyść netto będzie mniejsza. Jeżeli szybsze wykonanie jednego etapu tworzy kolejkę w następnym dziale, wynik procesu może pozostać bez zmian. Dlatego warto mierzyć czas od zgłoszenia potrzeby do zaakceptowania rezultatu.
Pobierz raport: AI: czas na zwrot
Oszczędność czasu potrzebuje właściciela
Efekt nie musi oznaczać tylko większej liczby zadań. W badaniu 57,8 proc. respondentów deklaruje więcej czasu na pracę o wysokiej wartości, a 58,1 proc. lepszą pierwszą wersję materiału. Firma może więc zyskać na jakości decyzji, ograniczeniu poprawek czy sprawniejszej obsłudze. Tych korzyści nie pokaże sam licznik godzin spędzonych w aplikacji.
Arkadiusz Olszak, Group Chief Technology Officer w Polpharma Group, zwraca uwagę na właściwy dobór miary: — Liczba użytkowników czy wdrożonych narzędzi pokazuje skalę adopcji technologii, ale nie stanowi jeszcze miary sukcesu. Znacznie istotniejsze jest to, czy AI pomaga skracać czas realizacji procesów, poprawia jakość decyzji, zwiększa produktywność i wspiera rozwój nowych rozwiązań dla biznesu.
Formalne mierzenie zwrotu z wykorzystaniem wskaźników deklaruje 11,5 proc. badanych. To ogranicza możliwość oceny, czy korzyści uzasadniają koszty licencji, integracji, szkoleń i kontroli. Przeliczenie godzin na wynagrodzenie może być pomocniczym szacunkiem, lecz nie jest równoznaczne z oszczędnością gotówki ani z redukcją kosztów zatrudnienia.
Praktyczny punkt startu to zapisanie wyniku sprzed wdrożenia i wskazanie, co ma się poprawić. Zespół może sprawdzać czas realizacji sprawy, liczbę poprawek oraz jakość obsługi. Menedżer powinien też uzgodnić, na jakie zadania trafi odzyskany czas. Dopiero takie połączenie pozwala ocenić, czy AI daje firmie wartość, za którą rzeczywiście opłaca się płacić.
O badaniu
Badanie zrealizowane na zlecenie Microsoft w maju 2026 r. na grupie 1126 osób decydujących o technologiach w dużych polskich firmach. Do badania kwalifikowały się osoby pracujące w Polsce, w firmach zatrudniających co najmniej 100 pracowników, uczestniczące w decyzjach dotyczących technologii i sztucznej inteligencji. Wśród respondentów 27,4 proc. stanowią główni decydenci, 40,7 proc. współdecydenci z zarządem lub kierownictwem, a 31,9 proc. opiniuje i rekomenduje rozwiązania.
