Nowe badanie ujawnia modele operacyjne zespołów korporacyjnych osiągających wysoki wskaźnik ROI z AI w dobie globalnego wzrostu

Ekspansja rynkowa nadal ma znaczenie. Jednak dla wielu przedsiębiorstw globalny wzrost definiuje się obecnie poprzez zdolność do docierania do klientów i pracowników z odpowiednią szybkością, dopasowaniem kulturowym i nadzorem, przy większych wolumenach i szybszych cyklach zmian.

Sztandarowy raport badawczy Smartcat, The 2026 State of Global Enterprise Growth, wskazuje, że choć ekspansja rynkowa pozostaje priorytetem, główny punkt nacisku dla globalnych liderów uległ przesunięciu. W 2026 roku decydującym wyzwaniem będzie utrzymanie szybkości i kontroli w obliczu rosnącej złożoności operacyjnej na różnych rynkach i w różnych kanałach.

Wśród uczestników badania znalazły się zespoły odpowiedzialne za rozwój i wsparcie globalnych kadr, budowanie marek oraz generowanie przychodów. Według badań 98% ankietowanych przedsiębiorstw zgłasza znaczny wzrost zapotrzebowania na treści w ciągu ostatniego roku. Czynniki wywołujące to obciążenie są coraz bardziej złożone:

• Głębia personalizacji: Wyjście poza standardowe tłumaczenie w celu dostarczania treści dostosowanych kulturowo, które spełniają określone lokalne oczekiwania.

• Gęstość wielokanałowa: Zarządzanie wykładniczym wzrostem wolumenu treści w rozproszonych kanałach — wskazywane jako główny czynnik zwiększający złożoność dla zespołów marketingowych.

• Dynamika zmian regulacyjnych: Radzenie sobie z częstymi zmianami w przepisach, które wymagają natychmiastowych, dokładnych i kontrolowanych aktualizacji treści, szczególnie w branżach o wysokim stopniu ryzyka.

Tradycyjne przepływy pracy w lokalizacji opierają się na ręcznym przekazywaniu zadań, rozłącznych narzędziach i sekwencyjnych cyklach weryfikacji. Jednak presja, z jaką zmagają się dziś zespoły, obnaża ograniczenia tradycyjnego podejścia. Zapotrzebowanie na treści rośnie, podczas gdy budżety zespołów pozostają w dużej mierze niezmienne, a badania ujawniają pogłębiający się podział: mniejsza grupa wysoce wydajnych zespołów osiąga lepszy zwrot z inwestycji (ROI) w sztuczną inteligencję, zmieniając sposób, w jaki ich modele operacyjne wspierają szybkość, spójność i nadzór na skalę globalną.

Badania wskazują na znaczącą różnicę w wydajności między zespołami osiągającymi najlepsze wyniki dzięki sztucznej inteligencji a resztą rynku. Zespoły ds. treści o najwyższym wskaźniku ROI z wdrożenia AI mają prawie siedmiokrotnie większe szanse na osiągnięcie znacznie szybszych przepływów pracy w zakresie lokalizacji w porównaniu do innych zespołów.

Zespoły te nie używają sztucznej inteligencji po prostu do wykonywania pojedynczych zadań. Zamiast tego wykorzystują AI wewnątrz przepływu pracy, a nie jako samodzielne narzędzie. Sztuczna inteligencja staje się częścią sposobu, w jaki treści są tworzone, weryfikowane, lokalizowane i utrzymywane na różnych rynkach. To właśnie tutaj wydajność staje się powtarzalna w różnych zespołach i przestaje zależeć od kilku pojedynczych osób.

Zgodnie z danymi, to, co odróżnia te zespoły od reszty, zazwyczaj sprowadza się do trzech transformacji operacyjnych:

• Od rozproszenia do koordynacji: Najlepsze zespoły częściej korzystają ze zunifikowanych stosów technologicznych. Zamiast używać AI do jednorazowych zadań, koordynują całe przepływy pracy, które łączą tworzenie treści, weryfikację językową i dystrybucję regionalną, aby wyeliminować ręczne przekazywanie zadań.

• Ustrukturyzowane podnoszenie kwalifikacji pracowników: Podczas gdy większość przedsiębiorstw polega obecnie na nieformalnych szkoleniach z zakresu AI lub w ogóle ich nie prowadzi, wiodące zespoły zazwyczaj wywodzą się z organizacji, które wdrażają ustrukturyzowane programy nauczania w zakresie sztucznej inteligencji. Zespoły te mają około dwukrotnie większe szanse na osiągnięcie głębokiej automatyzacji na poziomie procesów, a nie tylko prostego wsparcia na poziomie pojedynczych zadań.

• Proaktywny nadzór: Biorąc pod uwagę, że ponad jedna trzecia zespołów boryka się z powtarzającymi się wąskimi gardłami podczas przeglądów wdrożeń AI, zespoły o wysokim ROI zazwyczaj integrują kontrole bezpieczeństwa i zgodności z przepisami bezpośrednio ze swoimi przepływami pracy. Pozwala im to utrzymać tempo i zgodność z przepisami, bez opóźnień związanych z weryfikacją, o których informuje większość innych zespołów.

Aby pomóc organizacjom w reagowaniu na rosnące zapotrzebowanie na treści i złożoność operacyjną w 2026 roku, raport wprowadza ramy operacyjne do oceny i skalowania wpływu sztucznej inteligencji na globalne operacje. Zostały one zaprojektowane tak, aby były użyteczne na wszystkich poziomach dojrzałości w zakresie AI.

Ramy te zapewniają podejście etapowe, które określa kroki niezbędne do przejścia od eksperymentalnych programów pilotażowych AI do ujednoliconej orkiestracji. To przejście ma kluczowe znaczenie dla organizacji, które chcą pokonać powszechne bariery wdrożeniowe, takie jak nieodłączne ryzyko nieskoordynowanego korzystania z AI: gdy korzystanie ze sztucznej inteligencji nie jest ustandaryzowane, wyniki różnią się w zależności od zespołu i regionu, co zwiększa ilość poprawek i spowalnia proces zatwierdzania.

Raport „2026 State of Global Enterprise Growth” ujawnia rosnącą lukę w gotowości pracowników do operacjonalizacji AI poza indywidualną produktywnością, zwłaszcza w silnie regulowanych branżach, gdzie wymogi zgodności i częste aktualizacje mogą spowolnić globalne wdrożenia i zwiększyć koszty braku spójności.

Spośród branż uwzględnionych w badaniu, sektor nauk przyrodniczych (Life Sciences) przoduje pod względem gotowości na AI – prawie połowa przedsiębiorstw wdraża ustrukturyzowane szkolenia, aby sprostać złożonym wymogom regulacyjnym. Zespoły w branży produkcyjnej, borykające się z nakładającymi się cyklami aktualizacji i dużą złożonością kanałów, działają szybciej, organizując równoległe przepływy pracy w zakresie tworzenia, lokalizacji i dystrybucji treści. Z drugiej strony, handel detaliczny i sektor dóbr szybkozbywalnych (CPG) pozostają obecnie w tyle pod względem adopcji – prawie trzy czwarte organizacji opiera się na nieformalnych szkoleniach lub w ogóle ich nie prowadzi, pomimo dużej presji na spójność wielokanałową.

Określając obecny poziom dojrzałości swoich zespołów w zakresie AI, liderzy mogą ustalać priorytety dla konkretnych inwestycji w technologię, szkolenia i zarządzanie, które mają największy wpływ na zwrot z inwestycji (ROI) w sztuczną inteligencję.

Wyniki ankiety zawarte w raporcie uzupełniono przykładami z przedsiębiorstw, które wykorzystują sztuczną inteligencję do tworzenia globalnych treści i wspierania działań w środowiskach produkcyjnych. 

Huel, globalna firma z branży żywieniowej działająca w modelu direct-to-consumer, opisała konsolidację lokalizacji w obrębie stron internetowych i marketingu efektywnościowego w celu ograniczenia przekazywania zadań i wsparcia spójnego przekazu na różnych rynkach. Cummins, globalny producent wspierający rozproszone zespoły pierwszej linii, podkreślił znaczenie dostarczania materiałów wspierających w głównych językach pracowników, aby szkolenia pozostały dostępne i skuteczne dla globalnej siły roboczej. Te przykłady są bardzo wymowne: wyższy zwrot z inwestycji (ROI) w sztuczną inteligencję zazwyczaj pojawia się, gdy AI jest wbudowana w projektowanie przepływów pracy i procesy weryfikacji, a nie wykorzystywana wyłącznie do pojedynczych zadań.

Wnioski z tego raportu służą zarówno jako punkt odniesienia dla obecnych wyników, jak i strategiczny przewodnik dla przyszłego wzrostu. W miarę jak przedsiębiorstwa radzą sobie ze złożonością roku 2026, te, które osiągają wyższy zwrot z inwestycji w AI poprzez zwiększanie wydajności, utrzymają główną przewagę konkurencyjną decydującą o globalnym sukcesie.

Pełny raport jest dostępny do pobrania poniżej.

To ogłoszenie zostało również opublikowane za pośrednictwem PR Newswire w dniu 11 marca 2026 r.