85% liderów IT uważa, że sztuczna inteligencja zwiększa produktywność

Nowe badania Salesforce pokazują, że 85% liderów IT oczekuje, że sztuczna inteligencja zwiększy produktywność programistów w ich organizacjach w ciągu najbliższych trzech lat – co jest dobrą zmianą, ponieważ raportują oni 39% wzrost liczby zapytań IT w ciągu ostatniego roku. Jednocześnie 62% z nich twierdzi, że ich organizacja nie jest jeszcze przygotowana do harmonizacji systemów danych w celu pełnego wykorzystania sztucznej inteligencji, co utrudnia przejście i dodatkowo zwiększa obciążenie ich zespołów.

Co więcej, 98% organizacji IT zgłasza dziś, że doświadcza wyzwań związanych z wysiłkami na rzecz transformacji cyfrowej, przy czym 80% z nich wymienia silosy danych jako powód do niepokoju, a 72% zmaga się z systemami, które są od siebie nadmiernie zależne.

W corocznym raporcie Connectivity Benchmark Report firma MuleSoft przeprowadziła ankietę wśród 1050 dyrektorów ds. informatycznych i decydentów IT na całym świecie, aby zrozumieć wyzwania i sposoby, w jaki organizacje mogą wykorzystywać integrację, automatyzację i interfejsy API do budowania skutecznych strategii sztucznej inteligencji.

Skuteczne strategie AI, które zapewniają zwrot z inwestycji i wartość biznesową

Skuteczne strategie AI opierają się w dużej mierze na mocnej integracji danych tak, aby móc czerpać korzyści z poprawy wydajności operacyjnej, produktywności oraz pozytywnych doświadczeń pracowników i klientów.

– Sztuczna inteligencja jest wyznacznikiem: Liderzy IT spodziewają się 69% wzrostu średniej liczby dużych modeli językowych (LLM), z których będą korzystać w ciągu najbliższych trzech lat, a 80% organizacji twierdzi, że już dziś korzysta z wielu predykcyjnych i generatywnych modeli AI.

– Integracja jest główną przeszkodą dla innowacji AI: Chociaż sztuczna inteligencja zwiększa wydajność i produktywność, jest ona zależna od zintegrowanych danych. Szacuje się jednak, że tylko 28% aplikacji jest ze sobą połączonych, a 95% liderów IT twierdzi, że kwestie integracji utrudniają przyjęcie sztucznej inteligencji.

– Bezpieczeństwo i zaufanie pozostają barierami dla wdrożenia: 64% liderów IT obawia się etycznego wykorzystania i wdrożenia sztucznej inteligencji.

Rozbicie silosów danych może uwolnić pełny potencjał sztucznej inteligencji

Silosy danych stanowią istotną barierę postępu. Aż 81% respondentów twierdzi, że silosy utrudniają postępy we wdrażaniu transformacji cyfrowej. W rezultacie istnieje większa potrzeba ujednolicenia wszystkich ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych biznesowych, w celu zasilania i wdrażania zaufanej sztucznej inteligencji we wszystkich funkcjach biznesowych.

– Organizacje stoją przed wyzwaniem połączenia danych z aplikacjami AI: 72% liderów IT uważa, że ich obecna infrastruktura jest zbyt współzależna, a 62% twierdzi, że ich organizacja nie jest przygotowana do harmonizacji systemów danych w celu wykorzystania technologii AI.

– Wgląd w dane pozostaje niewykorzystany: 75% organizacji twierdzi, że zmaga się z integracją wglądu w dane z doświadczeniami użytkowników.

– Cyfrowe doświadczenia klientów nie są w pełni dopracowane: Tylko 26% organizacji uważa, że zapewnia w pełni połączone doświadczenia użytkowników we wszystkich kanałach.

Automatyzacja jest niezbędna

Zespoły IT są często odpowiedzialne za wdrażanie automatyzacji, ale pozostają ostrożne w kwestii umożliwienia użytkownikom ich samodzielnej obsługi. Tylko 22% liderów IT twierdzi, że ich strategia pomagania nietechnicznym użytkownikom biznesowym w integracji aplikacji i źródeł danych za pośrednictwem interfejsów API jest aktualna. Jednocześnie przeszkodę stanowi luka kompetencyjna w zespołach IT. Wypełnienie tej luki poprzez strategiczną współpracę i podnoszenie kwalifikacji jest niezbędne, aby organizacje mogły jak najlepiej wykorzystać automatyzację zarówno pod kątem innowacji, jak i wydajności.

– Zespoły IT pod ogromną presją: zespoły IT mają trudności z efektywną integracją, ponieważ 98% z nich zgłasza trudności związane z transformacją cyfrową. Luki w umiejętnościach i obawy dotyczące zgodności znajdują się na szczycie listy wyzwań IT.

– Sztuczna inteligencja może pomóc zespołom IT: 85% liderów IT oczekuje, że sztuczna inteligencja zwiększy produktywność programistów.

– Zespoły IT wykorzystują zrobotyzowaną automatyzację procesów (RPA), aby zmniejszyć obciążenie: Zespoły IT coraz częściej stosują automatyzację w celu zarządzania wysokimi wymaganiami, przy czym jedna trzecia zespołów preferuje obecnie RPA, co stanowi znaczny wzrost w porównaniu z 13% w 2021 r. do 31% w 2023 r.

Praktycznie każda firma korzysta z interfejsów API i mogą one stanowić strategiczną dźwignię wzrostu

Interfejsy API usprawniają dostęp do danych oraz ich wykorzystanie, napędzając wzrost poprzez płynne łączenie różnych aplikacji i systemów. W rzeczywistości szacuje się, że 33% wszystkich przychodów generowanych jest przez interfejsy, a ten odsetek utrzymuje się na stałym poziomie w ciągu ostatnich trzech lat.

– Interfejsy API uwalniają potencjał przychodów: Interfejsy API przyczyniły się do zwiększenia przychodów w przypadku 39% respondentów i obniżenia kosztów operacyjnych w przypadku 35%.

– Interfejsy API zwiększają wydajność operacyjną i produktywność: Liderzy IT zgłaszają, że interfejsy API zwiększają elastyczność i promują samoobsługę (54%), zwiększają produktywność (48%) i przynoszą korzyści zespołom biznesowym, pomagając im sprostać ich wymaganiom (46%).

– API są poszukiwane: Większość (54%) liderów IT wykorzystuje interfejsy API do tworzenia integracji.

Powyższe dane pokazują, że liderzy IT są coraz bardziej świadomi tego, że ich zdolność do operacjonalizacji sztucznej inteligencji – a także zwiększania wartości biznesowej oraz wartości dla klienta – będzie zależeć od ich zdolności do zintegrowania jej z istniejącymi systemami, co przełoży się na nowe możliwości rozwoju. Sztuczna inteligencja jest tak dobra, jak dane, które organizacje mogą do niej podłączyć, a to przekłada się na wyniki, które mogą z niej uzyskać. Zasadniczo są to wyzwania związane z integracją i automatyzacją. Dane pokazują, że liderzy IT są coraz bardziej świadomi, że ich zdolność do operacjonalizacji sztucznej inteligencji – i napędzania wartości biznesowej oraz wartości dla klienta – będzie zależeć od ich zdolności do zintegrowania jej z istniejącymi systemami

Param Kahlon

EVP oraz General Menager ds. automatyzacji i integracji, Salesforce

Przeczytaj również:

CRM

Przedsiębiorstwa stawiają na sztuczną inteligencję

Według najnowszego raportu Banku Światowego „Global Economic Prospects”, rosnąca niepewność w zakresie handlu światowego i polityki może osłabić wzrost gospodarczy o 2,3% w 2025 r., co będzie miało wpływ zarówno na główne gospodarki, jak i na rynki wschodzące. W obliczu tych trudności, wiele firm przyspiesza plany wdrożenia sztucznej inteligencji, dążąc do osiągnięcia nowego poziomu wydajności i oszczędności. W badaniu przeprowadzonym przez McKinsey w marcu 2025 r. 78% respondentów stwierdziło, że ich organizacje już wykorzystują sztuczną inteligencję w co najmniej jednej funkcji biznesowej, co stanowi wzrost w porównaniu z 72% na początku 2024 r. i 55% rok wcześniej. Ujmując rzecz najprościej, sztuczna inteligencja jest najbardziej transformacyjną technologią naszych czasów. Jej najnowsza wersja, agentowa sztuczna inteligencja – zawsze aktywni inteligentni agenci, którzy potrafią uczyć się, rozumować i samodzielnie wykonywać zadania – zmieni sposób, w jaki firmy działają, konkurują i optymalizują swoją pracę. Dostosowanie działalności przedsiębiorstwa do konkretnej strategii AI, przygotowanie infrastruktury technologicznej oraz zrozumienie wskaźników definiujących sukces to podstawowe filary pozwalające wykorzystać możliwości związane z agentową sztuczną inteligencją i osiągnąć zwrot z inwestycji (ROI). Ukryta wartość automatyzacji Prawie połowa pracowników biurowych twierdzi, że poświęca czas na powtarzalne, mało wartościowe lub niezwiązane z ich pracą zadania. W wielu branżach nieefektywność operacyjna i niewykorzystane możliwości są głęboko ukryte w danych, procesach i przepływach pracy, wpływając na wszystko, od zaangażowania pracowników po wyniki finansowe. Pierwszym krokiem do pobudzenia wzrostu produktywności jest zidentyfikowanie czynników hamujących rozwój organizacji i znalezienie rozwiązań dla tych wyzwań; proces ten znany jest jako analiza wartości uwięzionej. Zacznij od zidentyfikowania obszarów, w których występują wysokowartościowe, ale mało wydajne procesy. Na przykład, czy istnieją zadania wykonywane ręcznie, które spowalniają pracę zespołów? Czy można je zautomatyzować? Które interakcje z klientami można bardziej spersonalizować? Wzmocnienie potencjału ludzkiego za pomocą cyfrowej siły roboczej ma kluczowe znaczenie dla realizacji ukrytej wartości, umożliwiając mądrzejsze i szybsze podejmowanie decyzji w oparciu o wiarygodne dane oraz poprawę spersonalizowanych interakcji z klientami na dużą skalę. Wystarczy wyobrazić sobie marketera, który nagle otrzymuje wsparcie zespołu agentów AI w zakresie opracowywania strategii, planowania i realizacji najlepszych w swojej klasie kampanii. Albo przedstawiciela handlowego, który ma natychmiastowy dostęp do analizy danych klientów w czasie rzeczywistym i prognoz dotyczących potencjalnych klientów, którzy najprawdopodobniej dokonają zakupu. Wprowadzanie agentów AI nie polega na zastępowaniu nimi ludzi, ale na umożliwieniu pracownikom skupienia się na tym, co robią najlepiej – myśleniu strategicznym, wprowadzaniu innowacji i budowaniu relacji z klientami. Pokonanie problemów związanych z produktywnością dzięki cyfrowej sile roboczej pozwala przedsiębiorstwom na zmianę priorytetów w zakresie dostępnych zasobów ludzkich tam, gdzie mogą one przynieść największe korzyści. Ma to kluczowe znaczenie dla uzyskania nowych źródeł przychodów lub modeli biznesowych i jest podstawą do osiągnięcia zwrotu z inwestycji. Kluczowe wskaźniki do pomiaru zwrotu z inwestycji Zalety cyfrowej siły roboczej w zakresie optymalizacji operacji są oczywiste. Jednak według firmy Gartner ponad 40% projektów agentowej sztucznej inteligencji zostanie anulowanych do końca 2027 r. z powodu niejasnej wartości biznesowej. Aby wykazać rzeczywisty zwrot z inwestycji, organizacje muszą skupić się na wydajności przedsiębiorstwa, zwiększając wartość biznesową poprzez jakość oferowanych usług, redukcję kosztów, szybkość działania oraz skalowanie. W przypadku zespołów obsługi klienta, pomiar ROI może obejmować ocenę satysfakcji klientów, np. poprawę jakości obsługi dzięki całodobowemu wsparciu we wszystkich kanałach, gdzie agentowa sztuczna inteligencja segreguje zgłoszenia i udziela szczegółowych instrukcji, używając naturalnych odpowiedzi. W przypadku zespołów sprzedaży, zwrot z inwestycji przejawia się w krótszym czasie reakcji i lepszej kwalifikacji potencjalnych klientów. Agentowa sztuczna inteligencja umożliwia skalowanie dzięki autonomicznej obsłudze klienta, odpowiadając na pytania dotyczące produktów, rozwiewając zastrzeżenia i umawiając spotkania, a także komunikując się z klientami za pośrednictwem odpowiednich kanałów, udzielając spersonalizowanych odpowiedzi. Wykorzystanie wskaźników – od wskaźników odrzuceń po wyniki satysfakcji klientów i oszczędności operacyjne – umożliwia organizacjom ocenę wydajności inicjatyw związanych z agentami i skuteczne obliczanie zwrotu z inwestycji. Długoterminowa wartość W czasach, gdy firmy na całym świecie zmagają się ze spadkiem wydajności i rosnącymi oczekiwaniami klientów, era agentowej sztucznej inteligencji stwarza okazję do osiągnięcia rzeczywistego wzrostu. Przedsiębiorstwa przyszłości, które są nastawione na sukces, zdają sobie sprawę z konieczności przyjęcia zupełnie nowego podejścia do pracy, inwestowania w sztuczną inteligencję i wdrażania jej we wszystkich obszarach działalności oraz umieszczenia ludzi i agentów AI na pierwszym planie tej zmiany. Chodzi o stworzenie nowego partnerstwa między ludźmi a technologią, które pozwoli nam sprostać dzisiejszym wyzwaniom, przyspieszyć produktywność i ostatecznie osiągnąć zwrot z inwestycji, który napędzi dalsze przemiany

Salesforce

01 wrzesień 2025

Przedsiębiorstwa-stawiają-na-sztuczną-inteligencję