Jak realnie zwiększać produktywność organizacji w erze AI?

• Zagadka produktywności
• Produktywność jako strategiczny cel
• Dlaczego technologia nie wystarcza?
• Luka kompetencyjna w erze AI
• Rozwój umiejętności jako fundament trwałej produktywności
• Finanse gotowe na przyszłość: co naprawdę działa?

Zagadka produktywności

Rok 2026 zapowiada się jako moment przełomowy w kontekście wykorzystania AI w finansach. Jednocześnie historia cyfrowej transformacji uczy ostrożności. Poprzednia fala technologiczna rozbudziła ogromne oczekiwania, ale przez lata wiele organizacji nie potrafiło przełożyć inwestycji w IT na realne wyniki. Ten rozdźwięk między wdrożeniem technologii a efektywnością stał się znany jako productivity puzzle.

Dziś pytanie nie brzmi już, czy AI zmieni finanse, lecz czy organizacje wyciągnęły wnioski z przeszłości. Kluczowe wyzwanie polega na tym, aby nie ograniczać się do wdrażania narzędzi, lecz skoncentrować się na tym, jak technologia wspiera konkretne decyzje i procesy, a co za tym idzie – rezultaty biznesowe.

Coraz wyraźniej widać również, że skuteczność rozwiązań opartych na AI zależy w ogromnej mierze od solidnych fundamentów w postaci jakościowych i dobrze zintegrowanych danych, na których te technologie operują.

Produktywność jako strategiczny cel

Produktywność znalazła się w centrum uwagi liderów finansowych nieprzypadkowo. W wielu firmach niska efektywność wynika z przestarzałych systemów, nieefektywnych procesów oraz luki kompetencyjnej. To wszystko generuje straty czasu i ogranicza zdolność organizacji do szybkiego reagowania na zmiany.

Badanie CIMA Future Ready Finance: Technology, Productivity and Skills Survey dowodzi, że 59% liderów finansowych stawia na poprawę produktywności poprzez wdrażanie nowych systemów i oprogramowania, a 48% wskazuje automatyzację zadań jako pożądany kierunek działań. Jednocześnie aż 88% respondentów spodziewa się, że AI istotnie zmieni zawód finansisty w perspektywie jednego–dwóch lat. Wysoko oceniane są również analityka danych (59%) oraz cyberbezpieczeństwo (54%). Te deklaracje pokazują skalę ambicji, ale same w sobie nie gwarantują sukcesu.

Dlaczego technologia nie wystarcza?

Najczęstszym błędem w podejściu do AI jest przekonanie, że nowe narzędzia i rozwiązania na bazie sztucznej inteligencji automatycznie rozwiążą złożone problemy organizacyjne. W praktyce wdrożenia pozbawione jasno określonego celu, niewspierane zmianą procesów i rozwojem kompetencji, rzadko przynoszą trwałą wartość.

Raport Future Ready Finance: Technology, Productivity and Skills Survey wskazuje wyraźnie, że bariery we wdrażaniu technologii mają w dużej mierze charakter ludzki i organizacyjny. Połowa respondentów (50%) jako największą przeszkodę wskazuje brak odpowiednich umiejętności i talentów, a 39% – konieczność radykalnych zmian w modelu biznesowym. Co więcej, oprócz barier we wdrażaniu technologii, produktywność hamują także:

• luka kompetencyjna (41%),
• niska motywacja pracowników (37%),
• słaba koordynacja (32%),
• nieskuteczne przywództwo (29%),
• problemy z kulturą organizacyjną (28%).

To jasno pokazuje, że główne źródła nieefektywności leżą poza samą technologią.

Luka kompetencyjna w erze AI

AI zmienia profil kompetencyjny zespołów finansowych szybciej niż wiele organizacji jest w stanie się do tego zaadaptować. Aż 46% liderów finansowych wskazuje generatywną sztuczną inteligencję jako największą lukę kompetencyjną w swoich zespołach. Kolejne miejsca zajmują szeroko rozumiane kompetencje technologiczne – big data, rozwiązania chmurowe (cloud), internet rzeczy (IoT) czy robotyzacja (37%) – oraz analityka danych (36%).

Jednocześnie raport pokazuje, że wciąż brakuje umiejętności kluczowych z punktu widzenia roli finansów w biznesie: komunikacji, wywierania wpływu i krytycznego myślenia (33%) oraz partnerstwa biznesowego (32%). To sygnał, że przyszłość finansów wymaga równowagi między zaawansowaną technologią a kompetencjami analitycznymi i interpersonalnymi.

Rozwój umiejętności jako fundament trwałej produktywności

Coraz więcej organizacji dostrzega, że rekrutacja na poziomie eksperckim nie rozwiąże problemu niedoboru kompetencji w długim horyzoncie. Dlatego rośnie znaczenie rozwiązań rozwojowo-szkoleniowych oraz tzw. on the job training. Praktyczne, osadzone w realnych zadaniach uczenie się pozwala szybciej budować zdolności zespołów niż tradycyjne, oderwane od kontekstu szkolenia. Kluczowe staje się stworzenie środowiska, w którym ciągłe uczenie się, adaptacja i współpraca są elementem codziennej pracy, a nie jednorazową inicjatywą.

Finanse gotowe na przyszłość: co naprawdę działa?

Wnioski są jednoznaczne. Wdrożenie technologii – nawet najbardziej zaawansowanej – nie gwarantuje wzrostu produktywności. Organizacje najlepiej przygotowane na przyszłość to te, które inwestują równolegle w narzędzia cyfrowe i ciągły rozwój pracowników.

oprac. Kinga Piwowarska