Czy bańka AI pęknie w 2026 roku? – Rzeczywistość inwestowania w sztuczną inteligencję

Być albo nie być – oto jest pytanie dotyczące pęknięcia bańki AI w 2026 roku.

Przejdę od razu do sedna – nie pęknie. To wszystko, więc czy musisz czytać dalej?

Cóż, tak, musisz poznać powody stojące za tym przekonaniem, co mogłoby zmienić moje zdanie, a co ważniejsze, jak uchronić swoją firmę przed potencjalnym wpływem.

Ale najpierw spójrzmy na przyczyny tej masowej spekulacji o nadchodzącym pęknięciu, która od miesięcy codziennie gości w nagłówkach.

Rozpakowywanie strachu: panika inwestorów i wzrost inwestycji w AI

Prawdopodobnie największym strachem napędzającym ten szum jest panika inwestorów. Miliony dolarów są codziennie pompowane w tę bańkę AI, a każdy inwestor i kapitałowiec wysokiego ryzyka ma nadzieję trafić na następną wielką żyłę złota. Prywatne inwestycje w AI wzrosły ponad trzynastokrotnie od 2014 roku, osiągając 252,3 miliarda dolarów w 2024 roku, przy czym znaczna część (ponad 33 miliardy dolarów) skupiona była na generatywnej AI. Każda najmniejsza plotka o możliwej stracie pieniędzy szybko wysyła fale uderzeniowe w społeczności inwestorów i świecie biznesu, powodując niepokój startupów i innych podmiotów korporacyjnych o swój roczny budżet lub źródło kolejnej rundy finansowania. Niedawno, gdy znany miliarder-inwestor Peter Thiel ogłosił wycofanie się z akcji AI Nvidii, wywołało to kolejne nerwowe nastroje dotyczące opróżniającej się bańki AI.

Dylemat ROI: zmagania GenAI i korporacyjne eksperymenty z AI

GenAI zdecydowanie był katalizatorem szumu i boomu inwestycyjnego, ale oprócz obaw dotyczących marży zysku i zawyżonych wycen, alarmujące dzwonki zaczęły już rozbrzmiewać wśród służb ds. zgodności, bezpieczeństwa i prawnych przedsiębiorstw, opowiadających się za odpowiedzialną, godną zaufania AI oraz politykami zarządzania ryzykiem modeli.

Na dodatek pojawiło się badanie MIT, z którego wynika, że 95% inwestycji w GenAI nie przynosi żadnego zwrotu z inwestycji (ROI), przy czym większość utknęła w fazie pilotażowej lub eksperymentalnej, co skłoniło wiele organizacji do kwestionowania swoich inwestycji w AI w ogóle.

To prowadzi mnie do prawdziwego problemu stojącego za niepokojem o pęknięcie bańki – firm rzucających się na głęboką wodę bez odpowiedniej oceny swoich rzeczywistych potrzeb i najlepszych sposobów ich zaspokojenia.

FOMO i jego skutki: jak pochopne wdrożenia AI powodują operacyjny chaos

Widzieliśmy już, co może się stać, gdy firmy rzucają się na coś bez strategii – chaos wśród personelu i IT. W rzeczywistości 60% osób podejmujących decyzje IT, które przepytaliśmy w 2024 roku, przyznało, że ich motywacją do inwestowania w AI był FOMO. Tak, strach przed przegapieniem kolejnej wielkiej rzeczy i potencjalnym pozwoleniem rywalom na zdobycie przewody spowodował u wielu decydentów reakcje odruchowe.

Przeskoczmy rok do najnowszego badania ABBYY – przeprowadzonego przez Opinium Research w lipcu – które pokazuje, że liderzy biznesowi zwiększyli wydatki na najnowszą technologię, GenAI, jednak większość ma trudności z pracą z nią.  Prawie jedna trzecia (31%) odkryła, że szkolenie modeli GenAI jest trudniejsze niż się spodziewano, podczas gdy 28% twierdzi, że narzędzia były trudne do zintegrowania ze względu na wyzwania związane z danymi i obecnymi procesami. Ponadto 26% nie miało odpowiedniego nadzoru, a niepokojąco, jedna piąta (21%) twierdzi, że personel niewłaściwie używa narzędzi GenAI, a taka sama liczba boryka się z potencjalnie szkodliwymi halucynacjami.

Ale tu jest haczyk. Większość respondentów przyznała, że potrzebuje *innych* technologii, aby uratować sytuację. 1 na 4 (40%) amerykańskich firm wprowadziło agentów AI, ponad jedna trzecia (36%) zwróciła się ku inteligencji procesowej, 31% wzbogaciło swoje możliwości o Document AI, a 23% dodało retrieval augmented generation (RAG).

Podejście wielonarzędziowe: łączenie GenAI z technologiami uzupełniającymi

Wzbogacenie GenAI o te inne technologie zaowocowało tym, że liderzy biznesowi zaobserwowali lepszą spójność wyników (58%), lepszą integrację z istniejącymi przepływami pracy (50%), dokładniejsze i bardziej wiarygodne wyniki (48%), większą efektywność kosztową i oszczędności (44%) oraz zwiększone zaufanie użytkowników (42%).

Lekcja jest jasna, bezmyślne wydawanie na GenAI często nie przynosi wartości. Firmy wydają pieniądze na narzędzia, które obiecują więcej niż mogą dostarczyć. W niektórych przypadkach nawet ich nie potrzebują. To właśnie takie działania podsycają obawy przed bańką AI, gdy firmy analizują swoje porażki, a potencjalnie niski ROI zaczyna bić na alarm. Gdy liderzy przestaną podążać za stadem, ciągle rzucając pieniędzmi w najnowszą błyszczącą technologię, bańka AI przestanie się nadymać.

Strategiczne kroki naprzód

Zanim firmy przejdą do wykorzystywania narzędzi GenAI lub agentowej AI, muszą najpierw ocenić obecne procesy i stworzyć mapę widoczności przepływu pracy przy użyciu zaawansowanych narzędzi analityki danych, które wskazują problemy, identyfikują możliwości automatyzacji i monitorują wydajność.

OpenAI i podobne firmy będą nadal wprowadzać zmiany, przynosząc nowe sposoby rozwiązywania rzeczywistych problemów – ale nigdy nie będą one rozwiązaniem typu “wszystko w jednym”. Zawsze będą potrzebni inni dostawcy i technologie, aby to osiągnąć. Wall Street Journal niedawno zauważył, że LLM mogą być obiektem szumu, ale małe modele są konieczne, aby uzyskać wartość, jakiej firmy potrzebują od swoich narzędzi. Cytuje on badanie Nvidii i Georgia Institute of Technology, które zauważyło, że agenci AI są używani do wąskich, powtarzalnych zadań, do których znacznie lepiej nadają się małe modele językowe. Ludzie zaczną dostrzegać, jak mogą obniżyć koszty, uświadamiając sobie, że nie ma potrzeby trenowania modelu na 30 000 dokumentów i marnowania mocy obliczeniowej na coś, z czym równie dobrze poradziłoby się wyrażenie regularne. Ponadto społeczność open-source rozwija się szybko, dając klientom więcej opcji do wyboru i eksperymentowania.

Podsumowując, w 2026 roku nadal będzie mnóstwo inwestycji w AI, ale w bardziej celowo budowane narzędzia skupione na rozwiązywaniu rzeczywistego problemu biznesowego, w miarę jak kadra kierownicza redefiniuje priorytety i dokonuje oceny potrzebnego wpływu w porównaniu z dotychczasowymi obietnicami. Dostawcy, którzy określą ścieżkę do sukcesu i będą używać technologii ze zdrowym rozsądkiem, przetrwają – a ten boom AI będzie się dalej rozszerzał, napędzany strategią, wymiernymi przychodami i popytem, a nie szumem.