Sztuczna inteligencja dynamicznie przekształca krajobraz operacyjny małych i średnich przedsiębiorstw, wykraczając poza postrzeganie jej jako narzędzia wyłącznego dla dużych korporacji, stając się kluczowym czynnikiem napędzającym wzrost i efektywność. Ostatnie badanie przeprowadzone przez Goldman Sachs podkreśla tę zmianę paradygmatu, ujawniając znaczące przyjęcie technologii AI przez właścicieli małych firm, co często prowadzi do optymistycznych prognoz dotyczących tworzenia miejsc pracy, a nie ich redukcji.
- Około 68% właścicieli małych firm obecnie wykorzystuje AI, a dodatkowe 9% planuje jej wdrożenie w nadchodzącym roku.
- Odnotowano znaczący wzrost z 51% małych firm używających AI dwa lata temu.
- 80% małych przedsiębiorstw wdrażających AI zgłasza, że technologia wzmacnia, a nie zastępuje ich obecną siłę roboczą.
- 74% firm wykorzystujących AI przewiduje wzrost w 2025 roku, w porównaniu do 65% firm, które nie stosują AI.
- Prawie 40% małych firm używających AI prognozuje utworzenie nowych miejsc pracy w 2025 roku.
- Główne wyzwania we wdrażaniu AI to brak dostępu do zasobów i ekspertyzy (42%) oraz obawy o prywatność i bezpieczeństwo danych (46%).
Wpływ AI na Produktywność i Dynamikę Siły Roboczej
Wbrew obawom społecznym, odzwierciedlonym w badaniu Pew Research Center z 2025 roku, w którym ponad 60% Amerykanów przewiduje, że AI zmniejszy liczbę miejsc pracy w ciągu najbliższych dwóch dekad, rzeczywiste doświadczenia małych firm opowiadają inną historię. Większość, około 80% małych przedsiębiorstw, które zintegrowały AI, zgłasza wzrost efektywności i produktywności. Ponad 50% przypisuje AI ulepszone dane do podejmowania decyzji, natomiast 49% wskazuje na wprowadzenie nowych możliwości operacyjnych. Wnioski te sugerują, że dla wielu przedsiębiorstw AI funkcjonuje jako narzędzie wspierające i rozwijające, umożliwiając efektywniejszą alokację zasobów i planowanie strategiczne.
Wyzwania We Wdrażaniu AI
Mimo oczywistych korzyści i szybkiego tempa adaptacji, znaczący segment społeczności małych firm napotyka przeszkody we wdrażaniu AI. Około 42% małych przedsiębiorstw zgłasza brak dostępu do niezbędnych zasobów i ekspertyzy do pomyślnej implementacji. Z tej grupy, 60% konkretnie wskazuje na niedobór wiedzy wymaganej do efektywnego zastosowania AI w ich modelach biznesowych, podczas gdy 42% uważa, że AI nie jest istotna dla ich specyficznych operacji, sygnalizując krytyczną lukę informacyjną i zasobową. Dla tych, którzy rozpoczęli integrację AI, wyzwania nadal istnieją: 48% zmaga się z wyborem odpowiednich narzędzi, 46% wyraża obawy dotyczące prywatności i bezpieczeństwa danych, a 41% wskazuje na niewystarczające kompetencje techniczne w swoich zespołach.
Szersza społeczność biznesowa dostrzega transformacyjny potencjał AI. Workday, wiodąca platforma chmurowa do zarządzania przedsiębiorstwem, podkreśliła w kwietniowym wpisie na blogu, że AI i uczenie maszynowe, niegdyś luksus dla dużych przedsiębiorstw, stają się obecnie standardem konkurencyjności we wszystkich rozmiarach i branżach biznesowych. W przypadku małych firm w szczególności, AI jest postrzegana jako kluczowy czynnik wyrównujący szanse, oferując niespotykane wcześniej poziomy skalowalności i produktywności. Ta perspektywa jest zgodna z szerszymi inwestycjami branżowymi, takimi jak zobowiązanie Google do przeznaczenia 1 miliarda dolarów przez trzy lata na szkolenie studentów w USA w zakresie sztucznej inteligencji, co podkreśla długoterminowe strategiczne znaczenie znajomości AI.
Ponieważ sztuczna inteligencja nadal napędza masowe zmiany strukturalne w modelach biznesowych i operacyjnych, gigant księgowy E&Y podkreśla konieczność wprowadzenia solidnych regulacji i zasad ładu korporacyjnego. Skuteczna organizacja, według E&Y, będzie wymagała kompleksowych procesów oceny ryzyka i walidacji, jasnych ram dla nadzoru ludzkiego nad systemami AI oraz silnych strategii komunikacyjnych w celu budowania zaufania interesariuszy. Ponadto, elastyczne modele operacyjne, dostosowujące się do ewoluujących regulacji dotyczących AI, zrównoważone strategie automatyzacji priorytetyzujące niezawodność, a także dogłębne zrozumienie wewnętrznych i zewnętrznych łańcuchów wartości wraz z ich komponentami AI, będą kluczowe dla nawigowania w tej transformacyjnej erze.
newsblog.pl
Maciej – redaktor, pasjonat technologii i samozwańczy pogromca błędów w systemie Windows. Zna Linuxa lepiej niż własną lodówkę, a kawa to jego główne źródło zasilania. Pisze, testuje, naprawia – i czasem nawet wyłącza i włącza ponownie. W wolnych chwilach udaje, że odpoczywa, ale i tak kończy z laptopem na kolanach.