Droga do zwrotu z inwestycji w sztuczną inteligencję w 2026 r.

W 2025 r. przedsiębiorstwa poświęciły znaczną ilość czasu na eksperymenty z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Zespoły z różnych działów wypróbowały różne modele AI, w tym asystentów pisania, narzędzia do sporządzania notatek, chatboty i proste projekty automatyzacji.

Te początkowe inicjatywy związane ze sztuczną inteligencją przyniosły krótkoterminowy wzrost wydajności: szybsze sporządzanie projektów, szybsze odpowiedzi i krótsze cykle przeglądów. Jednak ulepszenia te ograniczały się do poszczególnych zespołów. Bez ponownego przemyślenia sposobu przenoszenia wyników tych projektów AI między systemami nie udało się osiągnąć szerszego zwrotu z inwestycji.

W międzyczasie inna grupa firm przyjęła inne, bardziej zintegrowane podejście. Zamiast stosować odizolowane technologie sztucznej inteligencji, wykorzystują one sztuczną inteligencję do usprawnienia procesów, które powodowały największe utrudnienia. Obejmowały one codzienne, powtarzalne zadania, takie jak:

Zautomatyzowali oni procesy przekazywania, formatowania, wersjonowania, tłumaczenia i publikowania, które spowalniały pracę, zwiększając wydajność operacyjną.

Z biegiem czasu nie liczyło się to, kto korzystał z rozwiązań AI, ale jak je wykorzystywał. Firmy, które wdrożyły AI do rzeczywistego sposobu pracy, zaczęły odnotowywać realne korzyści operacyjne, podczas gdy te, które ograniczyły się do pojedynczych pilotażowych projektów, odnotowały zastój na poziomie działów.

Wraz z nadejściem roku 2026 to rozróżnienie kształtuje sposób, w jaki przedsiębiorstwa postrzegają zwrot z inwestycji w sztuczną inteligencję. Wartość sztucznej inteligencji nie leży już w poszczególnych narzędziach lub rozwiązaniach punktowych. Leży ona w opartych na sztucznej inteligencji, połączonych systemach zbudowanych wokół ludzi, w których skoordynowani agenci sztucznej inteligencji współpracują z pracownikami, aby wykonywać powtarzalne zadania, które spowalniają wszystkie inne działania.

Model ten nie zastępuje zespołów. Eliminuje on tarcia między nimi, dzięki czemu praca w końcu przebiega płynnie.

Do końca 2025 r. większość przedsiębiorstw udowodniła, że narzędzia AI mogą działać. Przyspieszają one pisanie, pomagają w prowadzeniu spotkań, tworzeniu treści i odpowiadaniu na pytania. Narzędzia te spełniły swoje obietnice, ale wyniki pozostały fragmentaryczne.

Każdy dział prowadził własny program pilotażowy, często bez koordynacji i wspólnych celów:

• Dział marketingu miał narzędzie do tworzenia szkiców

• Dział HR przetestował chatbota

• Dział L&D wypróbował oprogramowanie do tłumaczenia

• Dział wsparcia wypróbował system kierowania zgłoszeń oparty na sztucznej inteligencji

• Dział IT ocenił strukturę koordynacji agentów

Każde z tych działań rozwiązywało niewielki problem, ale nie zmieniało sposobu, w jaki praca była wykonywana w całej organizacji w celu osiągnięcia celów biznesowych.

To, co spowalniało wszystko, nie były same narzędzia, ale luki między nimi:

To właśnie tutaj zespoły spędzały większość czasu, a systemy sztucznej inteligencji nie były wystarczająco połączone, aby zapewnić wsparcie.

Organizacje, które odnotowały znaczący zwrot z inwestycji, nie były tymi, które zainwestowały najwięcej w sztuczną inteligencję. Były to te, które zautomatyzowały podstawowe etapy operacyjne.

Rok 2026 to rok, w którym sytuacja ulega zmianie. Liderzy przedsiębiorstw wychodzą poza fazę pilotażową i koncentrują się na wdrażaniu sztucznej inteligencji w swoich organizacjach. Obecnie priorytetem jest połączenie zespołów i systemów, aby praca przebiegała sprawnie i konsekwentnie, a sztuczna inteligencja zarządzała koordynacją, która wcześniej spowalniała wszystkie procesy.

Gdy sztuczna inteligencja działa w ramach przepływu pracy, przekształca rozproszone działania w ciągły, kompleksowy proces, w którym kontekst i wyniki pozostają spójne.

W kategoriach technicznych oznacza to skoordynowany system agentów AI, z których każdy działa równolegle w różnych częściach procesu — od planowania i tworzenia po kontrolę jakości i lokalizację. W praktyce te wieloagentowe zespoły zajmują się powtarzalnymi zadaniami, które wcześniej spowalniały pracę zespołów, zapewniając spójność i monitorowanie każdego etapu. Razem tworzą równoległe przepływy pracy agentów, które przenoszą treści od wersji roboczej do publikacji bez konieczności ręcznego przekazywania zadań.

Pomyśl o tym jak o zespole agentów AI pracujących równolegle, z których każdy ma określoną rolę i koordynuje cały proces pracy, zajmując się wszystkim, od pisania i lokalizacji po formatowanie i publikację. Jeden agent może przepisywać treści, inny egzekwować głos marki, kolejny tłumaczyć, kolejny stosować terminologię, kolejny formatować dla określonych platform, a jeszcze inny publikować w systemie CMS, LMS, HRIS, PIM lub DAM.

Każdy agent:

• Ma określoną rolę

• Otrzymuje ustrukturyzowane dane wejściowe

• Wytwarza przewidywalne dane wyjściowe

• Pracuje samodzielnie lub równolegle z innymi

Te wieloagentowe zespoły wspólnie koordynują tworzenie treści i lokalizację, dzięki czemu każdy etap pozostaje powiązany, spójny i monitorowany. Zespoły nie muszą zastanawiać się nad podstawowymi równoległymi procesami agentów — po prostu odczuwają wpływ połączonego systemu, w którym:

Praca przebiega teraz automatycznie przez każdy etap, podczas gdy ludzie skupiają się na tych częściach, które wymagają kontekstu lub specjalistycznej wiedzy.

Te zespoły agentów pracujące równolegle tworzą strukturę — współpraca międzyludzka przekształca ją w wpływ.

Każde przedsiębiorstwo działa w oparciu o zespoły odpowiedzialne za kluczowe wyniki biznesowe: uruchamianie kampanii, utrzymywanie treści szkoleniowych, zarządzanie stronami internetowymi lub tworzenie dokumentacji podlegającej regulacjom. Wdrożenie sztucznej inteligencji nie powoduje zaniku tych zespołów. Zyskują one wsparcie. 

Nie są to odizolowane narzędzia — to skoordynowane zespoły agentów pracujące w ustrukturyzowanym środowisku, w którym każde przekazanie zadań jest zautomatyzowane, a wszystkie wyniki pozostają spójne.

W systemie człowiek–agent ludzie pozostają w centrum, podczas gdy agenci AI współpracują z nimi, aby wyeliminować powtarzalne czynności, które spowalniają pracę.

Agenci obsługują różne przypadki użycia, w tym:

Ludzie zapewniają kontekst, ocenę i nadzór. Agenci zajmują się skalą i realizacją. W rezultacie powstaje przepływ pracy, który przebiega w sposób ciągły, a nie zatrzymuje się przy każdym przekazaniu zadania.

W tym miejscu widoczne stają się wskaźniki ROI. Zespoły poświęcają swój czas na podejmowanie decyzji i poprawę wyników zamiast na zarządzanie procesami.

W każdym z tych przykładów zespoły wieloagentowe działają za kulisami, koordynując wiele procesów roboczych — od aktualizacji treści po lokalizację i zgodność z przepisami.

Zespoły ds. szkoleń i rozwoju od dawna borykają się z problemami związanymi z kontrolą wersji i globalną harmonizacją. Zmiana polityki w jednym regionie może trwać miesiące, zanim zostanie wprowadzona we wszystkich modułach szkoleniowych, językach i platformach.

Smith & Nephew, globalna firma zajmująca się technologiami medycznymi, stanęła przed tym wyzwaniem. Jej materiały szkoleniowe wymagały ciągłych aktualizacji, lokalizacji i kontroli zgodności na dziesiątkach rynków. Po wdrożeniu przepływu pracy opartego na agentach:

• Aktualizacje zasad powodowały automatyczne tworzenie nowych wersji roboczych.

• Terminologia i zasady zgodności były stosowane natychmiastowo.

• Lokalizacja odbywała się równolegle w ponad 20 językach

• Zaktualizowane moduły były publikowane bezpośrednio w systemie LMS

Cele biznesowe, które wcześniej wymagały tygodni koordynacji, teraz można osiągnąć w ciągu kilku dni. Zespół ds. szkoleń i rozwoju skupia się teraz na jakości instruktażu, zamiast zarządzać aktualizacjami w różnych formatach, regionach i systemach.

Globalne strony internetowe muszą szybko ewoluować — strony produktów, centra pomocy, strony docelowe i dokumentacja ulegają częstym zmianom. Tradycyjne procesy pracy zmuszały zespoły do ręcznego śledzenia aktualizacji, zamawiania tłumaczeń ad hoc i wprowadzania zmian w poszczególnych regionach po kolei.

Kids2, globalna firma produkująca artykuły dla niemowląt, zmieniła ten proces, przechodząc na ciągły model lokalizacji oparty na agentach. Ich agenci:

1. Wykryte aktualizacje w systemach źródłowych

2. Natychmiastowe generowanie zlokalizowanych treści

3. Spójne stosowanie zasad dotyczących marki i terminologii

4. Przesyłanie aktualizacji bezpośrednio do regionalnych środowisk CMS

Lokalizacja, która kiedyś zajmowała tygodnie, teraz zajmuje kilka godzin. Strony produktów i treści marketingowe są spójne na każdym rynku bez konieczności ręcznej koordynacji.

Niezintegrowane narzędzia często generują niespójne wyniki, gdy treści przechodzą przez wiele zespołów, języków i kanałów.

Firma Wunderman Thompson, zarządzająca sklepami Amazon i treściami e-commerce dla ponad 150 klientów, codziennie borykała się z tą złożonością. Dzięki wdrożeniu wspólnego, opartego na agentach przepływu pracy:

1. Głos marki i terminologia zostały automatycznie wdrożone

2. Pamięć tłumaczeniowa zapewniła spójność na wszystkich rynkach

3. Warianty treści dla każdego regionu zostały wygenerowane natychmiastowo

4. Publikowanie na wielu rynkach stało się płynne

Ich zespół zwiększył wydajność o 30% przy tej samej liczbie pracowników — co dowodzi, że skoordynowane procesy pracy zwiększają produktywność pracowników bez dodatkowego obciążenia operacyjnego.

Wczesny entuzjazm i szum wokół wdrażania sztucznej inteligencji skłoniły wiele organizacji do podjęcia prób stworzenia własnych, skoordynowanych systemów agentów AI w celu optymalizacji istniejących procesów. Niektórym udało się to na małą skalę, ale większość napotkała te same wyzwania.

Zespoły inżynierów były przeciążone. Integracja z istniejącymi systemami trwała dłużej niż oczekiwano. Wymogi dotyczące zarządzania i bezpieczeństwa danych spowolniły wdrożenie. Nawet gdy pilotażowe projekty działały, ich utrzymanie wymagało ciągłej uwagi ze strony zespołów technicznych, które i tak miały już pełne obciążenie pracą.

Wynik był przewidywalny. Wewnętrzne działania przyniosły potwierdzenie słuszności koncepcji, ale nie miały długoterminowego wpływu. Systemy działały w jednym dziale, ale nie udało się ich wdrożyć w całej firmie.

Przy mierzeniu zwrotu z inwestycji w sztuczną inteligencję liderzy biznesowi oczekują wyników, które mogą zmierzyć już teraz, a nie po wieloletnich cyklach rozwoju. Potrzebują systemów, które są niezawodne, zgodne z przepisami i gotowe do integracji z narzędziami, z których już korzystają.

Dlatego wiele przedsiębiorstw wybiera platformy zaprojektowane specjalnie do tego celu, zamiast próbować budować wszystko samodzielnie.

Czy należy tworzyć wewnętrzne procesy lokalizacji, czy też zainwestować w platformę? Niniejszy kwestionariusz i lista kontrolna pomagają liderom marketingu ocenić szybkość, skalę, koszty i ryzyko przed podjęciem długoterminowej decyzji.

Systemy takie jak Smartcat zapewniają w pełni zintegrowane środowisko przepływu pracy między ludźmi a agentami, koordynujące działania wielu agentów w ramach jednego ustrukturyzowanego środowiska, w którym każdy etap jest powiązany z pozostałymi i podlega ciągłej optymalizacji. Zamiast budować wszystko od podstaw, zespoły zaczynają od infrastruktury, która działa od razu i koncentruje się na poprawie wyników biznesowych. Efektem jest szybszy wpływ i mierzalny zwrot z inwestycji w wielojęzycznych i globalnych operacjach związanych z treścią.

Obecnie ponad jedna czwarta firm z listy Fortune 1000 korzysta z platformy Smartcat do obsługi treści wielojęzycznych i globalnych.

Procesy biznesowe w przedsiębiorstwach ewoluują w kierunku ciągłej współpracy między ludźmi, agentami AI i połączonymi systemami. Nowy model charakteryzuje się następującymi cechami:

• Ludzie skupiający się na podejmowaniu decyzji, kreatywności i kontekście

• Agenci AI zarządzający powtarzalnymi zadaniami, koordynacją i spójnością

• Systemy łączące wszystkie etapy przepływu pracy w różnych regionach, językach i platformach

W rezultacie powstają skoordynowane, skalowalne projekty bez utraty jakości. Organizacje, które obecnie wdrażają ten model, budują podstawy operacyjne, które będą określać sposób tworzenia i dostarczania treści w nadchodzących latach.