Plan AI na 2027 rok: jak zaplanować strategię i budżet AI w średniej firmie

Polskie firmy wciąż korzystają z AI rzadziej niż przeciętna firma w Unii. Według Eurostatu w 2025 r. robiło to 8,4% firm zatrudniających co najmniej 10 osób, a średnio w UE – 20%. Rok wcześniej w Polsce było to 5,9%.

Te liczby dotyczą firm, które używają AI w swojej działalności, a nie pracowników korzystających z czatu na własną rękę. Dla planu na 2027 r. wynika z nich jedno: w większości branż nie jest za późno. Konkurencja też dopiero zaczyna, więc liczy się staranność bardziej niż pośpiech.

Zmieniło się natomiast otoczenie prawne i techniczne. Poniższe punkty pokazują, co z tego wynika dla planu na kolejny rok.

Plan roczny to dobre miejsce, by zebrać daty, które wpłyną na projekty AI i ich koszty. Tabela poniżej pokazuje te, które dotyczą wielu średnich firm. Nie każda pozycja odnosi się do Ciebie, więc przejdź przez nie z działem prawnym lub doradcą.

Najważniejsza zmiana dotyczy działów kadr. AI używana do selekcji kandydatów, oceny pracowników czy decyzji o awansie to według AI Act system wysokiego ryzyka. Od 2 grudnia 2027 r. taki system musi spełniać dodatkowe wymagania, m.in. dotyczące nadzoru człowieka i dokumentacji, więc uwzględnij je już w projekcie.

Część firm obejmuje też nowelizacja ustawy o krajowym systemie cyberbezpieczeństwa, która wdraża unijną dyrektywę NIS2. Dotyczy ona wybranych sektorów i firm od średniej wielkości. Jeśli Twoja firma do nich należy, projekty AI muszą zmieścić się w zasadach bezpieczeństwa, które trzeba wdrożyć do kwietnia 2027 r.

Rok najprościej podzielić na kwartały, bo w tym rytmie zarząd i tak przegląda wyniki. Każdy etap kończy się decyzją: kontynuujemy, poprawiamy albo przerywamy. Bez niej projekt AI łatwo zamienia się w eksperyment bez końca, o którego celu nikt już nie pamięta.

Kwartały to umowny rytm, a nie sztywna reguła. Jeśli wybór procesów zajmie sześć tygodni, pilotaż może ruszyć wcześniej. Ważne, by każdy etap miał z góry zapisany oczekiwany wynik i datę decyzji.

Ten etap to nie przegląd technologii, tylko przegląd Twoich procesów. Szukasz miejsc, gdzie ludzie wykonują dużo powtarzalnej pracy na dokumentach, mailach lub danych i gdzie błędy kosztują. Dla każdego kandydata zmierz stan obecny: liczbę spraw miesięcznie, czas obsługi jednej sprawy i liczbę pomyłek.

Weźmy hipotetyczną firmę dystrybucyjną zatrudniającą 150 osób. Na liście kandydatów ma zamówienia przychodzące mailem, przygotowanie ofert i miesięczny raport sprzedaży. Wybiera zamówienia, bo przychodzi ich kilkaset tygodniowo, a dane trafiają do jednego systemu ERP.

Dobry kandydat na pierwszy projekt spełnia większość kryteriów z listy poniżej. Proces, który nie spełnia trzech z nich, odłóż na później – nawet jeśli brzmi atrakcyjnie.

Pilotaż to uruchomienie rozwiązania na części spraw, na przykład dla jednego typu maili lub jednego zespołu. Ma sprawdzić, czy AI działa na Twoich danych i z Twoimi ludźmi. Pokaz możliwości narzędzia to za mało.

Przed startem zapisz trzy rzeczy: miarę sukcesu, próg przerwania i datę decyzji. Przykład: „szkic odpowiedzi wymaga poprawek w mniej niż połowie przypadków, a czas obsługi spada co najmniej o 30%”. Jeśli w umówionym terminie wynik jest gorszy, analizujesz przyczyny i decydujesz, czy poprawiać rozwiązanie, czy przerwać projekt.

W czasie pilotażu człowiek sprawdza każdy wynik AI, zanim trafi on dalej. To kosztuje czas, ale daje dane do decyzji: ile wyników było dobrych, ile wymagało poprawek i jakie błędy się powtarzają.

Nie kupuj licencji dla całej firmy przed końcem pilotażu. Jeśli pilotaż korzysta z asystenta Microsoft Copilot, wystarczą licencje Microsoft 365 Copilot dla grupy testowej.

Rozszerzenie to więcej niż włączenie rozwiązania wszystkim. Trzeba przeszkolić kolejne zespoły, spisać instrukcje, ustalić, kto poprawia błędy, i przejrzeć uprawnienia do danych. Microsoft Copilot pokazuje użytkownikowi wszystko, do czego ma on dostęp, więc otwarty dla wszystkich folder z wynagrodzeniami staje się realnym ryzykiem.

W trzecim kwartale warto uruchomić drugi pilotaż, bo zespół ma już doświadczenie z pierwszego. Pilnuj jednak, by naraz trwały najwyżej dwa pilotaże. Każdy z nich zajmuje czas kierownika procesu i najbardziej doświadczonych pracowników.

Czwarty kwartał służy poprawkom i podsumowaniu. Sprawdzasz, czy tańszy model AI nie da tej samej jakości, gdzie AI wciąż się myli i czy zasady korzystania z AI w firmie nadążają za praktyką. Wnioski stają się podstawą budżetu na 2028 r.

Najczęstszy błąd to budżet ustalony odgórnie: „na AI przeznaczamy tyle a tyle”. Taka kwota nie ma związku z korzyścią, więc trudno ją potem obronić i rozliczyć. Lepiej liczyć od kosztu procesów, które chcesz zmienić.

Górną granicę budżetu wyznacza oczekiwana korzyść. Załóżmy, że obsługa zamówień z maili zajmuje firmie 2 500 godzin pracy rocznie, a realnie da się zaoszczędzić jedną trzecią, czyli około 830 godzin. Przy koszcie godziny pracy wynoszącym np. 60 zł to około 50 tys. zł rocznie, czyli 100 tys. zł w dwa lata. To granica opłacalności na pierwsze dwa lata: rozsądny budżet powinien być od niej wyraźnie niższy. Z tą kwotą porównasz każdą ofertę.

Budżet rozpisz na etapy i składniki z listy poniżej, a pieniądze uwalniaj w transzach. Zarząd zatwierdza cały plan, ale środki na rozszerzenie trafiają do projektu dopiero po pozytywnej decyzji po pilotażu. Gdy pilotaż się nie uda, tracisz koszt jednego etapu, a nie całego roku.

Licencje policzysz z cennika. Na przykład 30 osób z Copilot Business to 30 × 21 USD × 12 miesięcy = 7 560 USD rocznie według cennika z października 2026 r. Pozostałe składniki zależą od zakresu i dostawca wycenia je po analizie procesu.

Poziom ambicji zależy bardziej od doświadczenia firmy niż od jej wielkości. Firma na 300 osób bez żadnego projektu za sobą powinna zacząć ostrożnie. Firma na 80 osób po dwóch udanych pilotażach może pozwolić sobie na więcej.

Przeskakiwanie poziomów rzadko się opłaca. Bez pilotażu firma nie wie jeszcze, ile czasu projekt zabierze jej ludziom, i zwykle to niedoszacowuje. Tabela poniżej opisuje poziomy zakresem prac, a nie kwotą, bo kwota zależy od wybranych procesów.

Zarząd nie potrzebuje raportu o liczbie zapytań do modelu AI. Potrzebuje kilku liczb, które pokazują, czy procesy działają taniej, szybciej i z mniejszą liczbą błędów. Każdy wskaźnik z listy poniżej porównuj ze stanem zmierzonym w pierwszym kwartale.

Wskaźniki finansowe, takie jak marża czy przychód na pracownika, też warto śledzić. Wpływa na nie jednak wiele czynników naraz, więc trudno przypisać ich zmianę samej AI.

Poniższe błędy powtarzają się w planach niezależnie od branży. Każdego z nich da się uniknąć jednym zapisem w planie, zanim zarząd go zatwierdzi.

Roczny program nie zawsze ma sens. Jeśli firma nie ma procesu, który powtarza się często i ma jasne reguły, lepiej zaplanować jeden projekt. Do decyzji o kolejnych wróć po jego zakończeniu.

Podobnie jest, gdy nikt w firmie nie ma czasu prowadzić projektu albo gdy firma zmaga się z podstawowymi problemami, takimi jak zatory płatnicze czy braki towaru. Wtedy w budżecie na 2027 r. wystarczy pozycja na szkolenie pracowników i spisanie zasad korzystania z AI. Jeśli pracownicy korzystają z AI, art. 4 AI Act i tak wymaga działań wspierających ich wiedzę o tej technologii, a szkolenie jest najprostszym z nich.