![Dlaczego bez chmury nie ma zysków z AI? Firmy już wyciągają wnioski [raport]](https://prowly-prod.s3.eu-west-1.amazonaws.com/uploads/landing_page/template_background/452240/a4a2d5b89ba8596f53e18856646477c9.jpg)
Po okresie intensywnych testów i rosnących inwestycji w sztuczną inteligencję firmy zaczynają zadawać coraz bardziej fundamentalne pytanie: gdzie są realne zyski? Najnowszy „World Cloud Report – Financial Services 2026” przygotowany przez Capgemini Research Institute pokazuje, że samo wdrożenie rozwiązań opartych na AI nie przesądza jeszcze o sukcesie biznesowym – o jego skali decyduje dojrzała infrastruktura chmurowa, która pozwala technologię efektywnie skalować, koordynować jej działanie i bezpiecznie osadzać w kluczowych procesach. Badanie przeprowadzone wśród 1100 liderów sektora finansowego w 14 krajach potwierdza tę zależność: 61% respondentów uznaje orkiestrację w środowisku cloud za element krytyczny dla realizacji strategii opartej na AI, podczas gdy jedynie 10% organizacji wdrożyło agentów na szeroką skalę – co jasno pokazuje, że największy potencjał wzrostu wciąż pozostaje do wykorzystania.
AI wychodzi z laboratoriów i trafia na pierwszą linię biznesu
Sektor finansowy przestaje traktować sztuczną inteligencję jako eksperyment technologiczny. Agenci AI coraz częściej przejmują odpowiedzialność za procesy bezpośrednio związane z klientem i ryzykiem. Banki wykorzystują ich możliwości w obsłudze klienta (75%), wykrywaniu nadużyć (64%), procesach kredytowych (61%) oraz onboardingu (59%). W ubezpieczeniach technologia wspiera m.in. underwriting (68%) oraz likwidację szkód (65%).
To nie jest już automatyzacja pojedynczych zadań, lecz próba przeprojektowania modelu operacyjnego. Algorytmy analizują dane w czasie rzeczywistym, koordynują kolejne kroki procesu i ograniczają liczbę manualnych interwencji. Jednak im bardziej złożone środowisko, tym wyraźniej widać, że bez spójnej architektury trudno mówić o powtarzalnym efekcie biznesowym.
Od pilotażu do skali – najtrudniejszy moment transformacji
Choć 80% instytucji finansowych jest już na etapie testów lub pilotaży, tylko 10% wdrożyło agentów AI w pełnej skali. Ta dysproporcja pokazuje, gdzie znajduje się prawdziwe wyzwanie: nie w samym uruchomieniu rozwiązania, lecz w jego utrzymaniu, integracji z istniejącymi systemami i objęciu nadzorem zgodnym z wymogami regulacyjnymi.
W Polsce kierunek zmian jest ten sam, ale tempo bardziej umiarkowane. Instytucje finansowe deklarują zainteresowanie technologią i wskazują te same obszary potencjalnych usprawnień, jednak przejście od testów do szerokiego wdrożenia następuje ostrożniej niż na rynkach zachodnich. To oznacza, że lokalny sektor stoi dziś w punkcie decyzyjnym: przyspieszyć i budować skalę albo pozostać na etapie ograniczonych wdrożeń.
Chmura przestaje być zapleczem. Staje się warunkiem zwrotu
W tym miejscu pojawia się kluczowy wniosek raportu: bez chmury trudno mówić o realnej monetyzacji AI. To właśnie środowisko cloud umożliwia orkiestrację agentów, integrację rozproszonych źródeł danych i elastyczne skalowanie rozwiązań. Gdy procesy działają w wielu systemach jednocześnie, a decyzje muszą być podejmowane w czasie rzeczywistym, tradycyjna infrastruktura przestaje wystarczać.
Nieprzypadkowo 61% liderów sektora finansowego uznaje orkiestrację w chmurze za kluczowy element swojej strategii AI. To wyraźny sygnał, że transformacja nie dotyczy już wyłącznie algorytmów, lecz całego środowiska operacyjnego.
– W praktyce widzimy, że bez modernizacji architektury trudno mówić o trwałym efekcie biznesowym. Chmura pozwala łączyć dane, zarządzać pracą agentów i skalować rozwiązania w sposób kontrolowany. Tam, gdzie infrastruktura jest gotowa, projekty AI szybciej przechodzą z fazy pilotażu do realnej skali – komentuje Tomasz Radwański, Head of FS Cloud and Custom Applications Practice w Capgemini Polska.
Strategia zamiast eksperymentu: budować, współpracować, nadzorować
Wraz z dojrzewaniem rynku zmienia się też podejście do wdrożeń. 33% banków rozwija agentów AI wewnętrznie, jednocześnie większość instytucji korzysta ze wsparcia dostawców technologii i integratorów. To odejście od prostego modelu „wdrożyć narzędzie” w stronę budowy całego ekosystemu – obejmującego technologię, kompetencje i nadzór.
Jednocześnie 48% organizacji tworzy nowe role odpowiedzialne za kontrolę pracy agentów AI. Automatyzacja nie eliminuje człowieka z procesu, lecz przesuwa go w stronę interpretacji decyzji, zarządzania wyjątkami i zapewnienia zgodności z regulacjami.
W Polsce ten proces również nabiera znaczenia – rośnie zapotrzebowanie na kompetencje łączące wiedzę technologiczną z rozumieniem procesów biznesowych i wymogów regulacyjnych.
– Największym błędem byłoby traktowanie AI jako kolejnego projektu IT. To zmiana sposobu działania organizacji. Firmy, które równolegle inwestują w chmurę, kompetencje oraz model nadzoru, budują przewagę trudną do odrobienia. Te, które pozostaną przy ograniczonych wdrożeniach, ryzykują utratę dynamiki rozwoju – dodaje Tomasz Radwański, Head of FS Cloud and Custom Applications Practice w Capgemini Polska.
Zysk zaczyna się tam, gdzie technologia spotyka skalę
Według Capgemini Research Institute agenci AI mogą wygenerować globalnie nawet 450 miliardów dolarów wartości ekonomicznej do 2028 roku. Potencjał jest ogromny, ale jego realizacja zależy od jednego czynnika: zdolności do działania w skali.
W świecie, w którym dane są podstawą decyzji, a czas reakcji bezpośrednio przekłada się na wynik finansowy, integracja AI i chmury staje się strategiczną koniecznością. Bez skalowalnego środowiska cloud sztuczna inteligencja pozostaje kosztownym eksperymentem. Z odpowiednią architekturą – może stać się jednym z głównych motorów wzrostu sektora finansowego.
