McKinsey: tylko 6% firm naprawdę zarabia na AI — co robią inaczej

Tak — według McKinsey tylko 6% organizacji można dziś uznać za „AI high performers”, czyli firmy, które wdrożyły AI na tyle skutecznie, że raportują istotny wpływ na EBIT i realny zwrot z inwestycji. Reszta organizacji eksperymentuje, uruchamia pilotaże albo ma punktowe wdrożenia, ale nie osiąga jeszcze skali, przewagi operacyjnej i mierzalnych efektów biznesowych. To kluczowy wniosek z badania McKinsey Global Survey on AI, które pokazuje, że przewaga z AI nie wynika z samego użycia technologii, lecz z tego, jak firma zmienia model działania, procesy, governance i kompetencje.

Proponowany tytuł SEO: McKinsey: tylko 6% firm naprawdę zarabia na AI — co robią inaczej [2025]

Kluczowy insight: tylko 6% firm osiąga z AI realne ROI

Najważniejsza odpowiedź na pytanie z tytułu jest prosta: realne pieniądze na AI zarabia dziś niewielka mniejszość firm. McKinsey wskazuje, że tylko 6% organizacji kwalifikuje się do grupy AI high performers. To firmy, które nie tylko wdrożyły AI, ale też potrafią wykazać wpływ na wynik finansowy, produktywność i przewagę konkurencyjną.

Co istotne, McKinsey równolegle pokazuje, że adopcja AI jest już powszechna. W edycjach badania z ostatnich lat odsetek organizacji korzystających z AI utrzymuje się na wysokim poziomie, a generatywna AI weszła do mainstreamu biznesowego szybciej niż poprzednie fale technologiczne. Problem nie polega więc na braku zainteresowania, lecz na luki między użyciem AI a monetyzacją AI.

• 6% organizacji to AI high performers z istotnym ROI.
• Znacznie większa grupa firm testuje lub wdraża AI, ale bez skali biznesowej.
• Największa różnica nie leży w modelu AI, tylko w operacjonalizacji: danych, procesach, talentach i zarządzaniu zmianą.

Kontekst badania McKinsey: skąd pochodzi liczba 6%?

Liczba 6% pochodzi z badania McKinsey dotyczącego wdrożeń AI w organizacjach i ich wpływu na wyniki biznesowe. McKinsey od kilku lat prowadzi cykliczne badanie The state of AI / McKinsey Global Survey on AI, analizujące poziom adopcji, funkcje wykorzystywania AI, bariery wdrożeniowe oraz efekty biznesowe.

Dokładne źródło:
McKinsey & Company, The state of AI in early 2024: Gen AI adoption spikes and starts to generate value, 2024.
W badaniu McKinsey wyróżnia grupę organizacji określanych jako high performers, które deklarują, że AI przynosi znaczący wpływ na EBIT w jednostkach biznesowych wykorzystujących tę technologię. W komunikacji wokół wyników tej grupy funkcjonuje wskaźnik około 6% organizacji jako najbardziej zaawansowanych i efektywnych we wdrożeniach AI.

Dla interpretacji tej liczby ważne są dwa elementy:

1. Nie chodzi o samo użycie AI — wiele firm korzysta już z narzędzi AI.
2. Chodzi o realny wpływ na ekonomię biznesu — marżę, EBIT, przychody, produktywność lub koszty.

To rozróżnienie ma ogromne znaczenie dla zarządów i marketerów. Można bowiem „mieć AI” i nadal nie zarabiać na AI. Można też mieć kilka dobrze dobranych przypadków użycia i osiągać efekt większy niż konkurencja inwestująca szerzej, ale bez dyscypliny wdrożeniowej.

AI adoption rośnie szybciej niż ROI

McKinsey pokazuje, że skala adopcji AI jest dziś znacznie większa niż skala zwrotu z AI. To jedna z najważniejszych obserwacji dla rynku.

W tym samym badaniu McKinsey wskazuje, że odsetek organizacji wykorzystujących AI w co najmniej jednej funkcji biznesowej pozostaje wysoki, a wykorzystanie generatywnej AI gwałtownie wzrosło po premierach narzędzi takich jak ChatGPT. Jednocześnie tylko część firm potrafi przełożyć eksperymenty na wynik operacyjny.

Wniosek jest prosty: AI stała się szeroko dostępna, ale zdolność do generowania wartości pozostaje rzadka. Tak zwykle wygląda początek każdej dużej fali technologicznej — przewagę zgarnia mniejszość, która potrafi połączyć technologię z egzekucją.

Co AI high performers robią inaczej?

Jeśli tylko 6% firm zarabia na AI, naturalne pytanie brzmi: co robią inaczej? McKinsey i BCG od lat pokazują podobny wzorzec — wygrywają organizacje, które nie traktują AI jako dodatku do istniejących procesów, tylko jako dźwignię przebudowy sposobu pracy.

1. Łączą AI z konkretnymi KPI biznesowymi

Najlepsze organizacje nie startują od pytania „gdzie możemy użyć AI?”, tylko od pytania: „który wynik biznesowy chcemy poprawić?”. To może być:

• spadek kosztu obsługi klienta,
• wzrost konwersji w e-commerce,
• krótszy czas przygotowania kampanii,
• wyższa produktywność zespołów sprzedaży,
• niższy churn,
• szybsze wdrażanie ofert i contentu.

Firmy, które naprawdę monetyzują AI, mają przypisane metryki sukcesu, właścicieli procesów i harmonogram wdrożenia. Bez tego AI zostaje w fazie demo.

2. Skupiają się na kilku use case’ach o wysokiej wartości

High performers rzadziej rozpraszają się na dziesiątki eksperymentów. Zamiast tego wybierają kilka wdrożeń, które mają najwyższy potencjał finansowy i dają szybki efekt skali.

Dla marketingu najczęściej są to:

• personalizacja komunikacji i ofert,
• automatyzacja produkcji treści,
• optymalizacja kampanii paid media,
• predykcja lead scoringu i intencji zakupowej,
• voice of customer analysis na dużej skali,
• automatyzacja raportowania i insight generation.

3. Inwestują w dane i governance, nie tylko w narzędzia

To jeden z najbardziej niedocenianych elementów. Firmy często kupują dostęp do modelu lub platformy, ale nie rozwiązują problemów z jakością danych, silosami, compliance i odpowiedzialnością za decyzje AI.

McKinsey podkreśla, że organizacje osiągające najlepsze wyniki częściej mają sformalizowane praktyki zarządzania ryzykiem AI, strukturę odpowiedzialności i mechanizmy wdrażania na poziomie całej firmy. Bez tego ROI pozostaje przypadkowe i nietrwałe.

4. Rozwijają kompetencje ludzi, zamiast liczyć na samą technologię

AI nie eliminuje potrzeby kompetentnych zespołów — zmienia profil kompetencji. High performers inwestują w:

• upskilling menedżerów,
• szkolenia dla marketerów i analityków,
• nowe role łączące biznes z danymi,
• procedury korzystania z generatywnej AI,
• wewnętrzne standardy jakości i bezpieczeństwa treści.

To ważne szczególnie w marketingu, gdzie łatwo pomylić szybkość produkcji z realnym wzrostem efektywności.

Co to oznacza dla firm i marketerów?

Dla zarządów, działów marketingu i zespołów wzrostu liczba 6% powinna działać jak zimny prysznic. Samo wdrożenie AI nie daje jeszcze przewagi. Przewaga pojawia się dopiero wtedy, gdy AI poprawia unit economics, skraca time-to-market albo zwiększa produktywność w sposób mierzalny.

To oznacza kilka praktycznych rzeczy.

AI nie powinno być celem samym w sobie

Wielu liderów nadal pyta: „czy powinniśmy wdrożyć AI?”. Lepsze pytanie brzmi: „w których obszarach AI może poprawić wynik szybciej niż inne inwestycje?”

Marketing będzie jednym z pierwszych obszarów presji na ROI

Marketing jest naturalnym kandydatem do wdrożeń AI, bo łączy dużą liczbę danych, powtarzalne procesy i szybkie cykle testowe. Ale właśnie dlatego zarząd będzie oczekiwał konkretów:

• niższego kosztu pozyskania klienta,
• wyższej skuteczności kampanii,
• szybszej produkcji contentu,
• lepszego wykorzystania first-party data,
• wyższej efektywności zespołu bez proporcjonalnego wzrostu headcountu.

Powstaje luka konkurencyjna

Jeśli tylko 6% firm osiąga dziś realny zwrot z AI, to oznacza, że rynek jest nadal otwarty. Dla organizacji, które zaczną działać metodycznie teraz, to szansa na wyprzedzenie konkurencji zanim AI stanie się standardem operacyjnym we wszystkich branżach.

Jak przygotować firmę na realne ROI z AI?

Najlepsza odpowiedź nie brzmi: „kup więcej narzędzi”. Zamiast tego warto uporządkować organizację pod kątem wartości biznesowej.

1. Zbuduj mapę use case’ów według wartości i łatwości wdrożenia

Podziel potencjalne wdrożenia AI na cztery grupy:

• wysoka wartość / niska złożoność — wdrażać natychmiast,
• wysoka wartość / wysoka złożoność — przygotować roadmapę,
• niska wartość / niska złożoność — testować selektywnie,
• niska wartość / wysoka złożoność — odłożyć.

To proste ćwiczenie zwykle eliminuje większość „modnych” projektów bez uzasadnienia biznesowego.

2. Zdefiniuj KPI przed wdrożeniem

Dla każdego use case’u określ:

• jaki problem rozwiązujesz,
• jak wygląda baseline,
• jak będziesz mierzyć sukces,
• po jakim czasie oceniasz efekt,
• kto jest właścicielem wdrożenia.

Bez baseline’u niemal niemożliwe jest udowodnienie ROI.

3. Uporządkuj dane i procesy

Nawet najlepszy model nie zrekompensuje chaosu danych, rozproszonych systemów i braku standardów operacyjnych. Jeśli firma chce przejść z etapu eksperymentów do skali, potrzebuje:

• spójnych źródeł danych,
• dostępu do danych first-party,
• jasnych reguł bezpieczeństwa,
• zatwierdzonych procesów korzystania z AI,
• integracji z istniejącym stackiem martech i sales tech.

4. Ustal governance dla generatywnej AI

McKinsey oraz Gartner konsekwentnie wskazują, że ryzyka związane z AI obejmują jakość odpowiedzi, halucynacje, bezpieczeństwo danych, compliance i reputację marki. Dlatego firmy powinny mieć politykę dotyczącą:

• narzędzi dopuszczonych do użycia,
• typów danych, które można wprowadzać do modeli,
• zasad publikacji treści wygenerowanych przez AI,
• odpowiedzialności człowieka za finalną decyzję,
• monitorowania jakości i błędów.

5. Szkol zespoły na poziomie procesów, nie promptów

Prompt engineering może pomóc, ale realna wartość powstaje wtedy, gdy zespół umie przeprojektować pracę z użyciem AI. Dla marketera ważniejsze od „sztuczek promptowych” jest zrozumienie:

• które zadania warto automatyzować,
• jak oceniać jakość outputu,
• jak łączyć AI z analityką i insightami,
• jak utrzymać spójność marki i zgodność z prawem.

Powiązane dane: McKinsey, BCG i Gartner pokazują ten sam trend

Wniosek McKinsey nie jest odosobniony. Inne źródła rynkowe potwierdzają, że największą barierą nie jest już sam dostęp do AI, tylko zdolność do przekształcenia jej w wartość biznesową.

• BCG wielokrotnie wskazywało, że tylko mniejszość firm osiąga dojrzałość AI na poziomie skali organizacyjnej i przewagi finansowej.
• Gartner podkreśla, że wiele projektów AI zatrzymuje się przed produkcyjnym wdrożeniem z powodu problemów z governance, danymi i operacjonalizacją.
• McKinsey pokazuje, że najbardziej zaawansowane firmy silniej inwestują w redesign workflow, zarządzanie ryzykiem i kompetencje pracowników.

Innymi słowy: AI nie jest dziś problemem technologicznym. Jest problemem strategiczno-operacyjnym.

Najczęstszy błąd: mylenie aktywności z wartością

Na rynku łatwo ulec złudzeniu, że firma jest „zaawansowana w AI”, bo:

• ma dostęp do ChatGPT Enterprise,
• używa AI do tworzenia treści,
• testuje chatboty,
• zbudowała kilka proof of concept,
• ma prezentację strategii AI dla zarządu.

To wszystko może być przydatne, ale nie stanowi jeszcze dowodu przewagi. Prawdziwy test brzmi: czy AI poprawiła wynik biznesowy w sposób powtarzalny i mierzalny? Jeśli nie, firma nadal jest w fazie eksperymentu.

Co robić teraz: 5 action items dla firm

1. Przeprowadź audyt obecnych wdrożeń AI — sprawdź, które inicjatywy mają KPI i właściciela biznesowego.
2. Wybierz 3 use case’y o najwyższym potencjale ROI — zamiast mnożyć pilotaże.
3. Zbuduj baseline efektywności — koszt, czas, konwersja, produktywność, jakość.
4. Ustal politykę AI governance — bezpieczeństwo, compliance, odpowiedzialność.
5. Przeszkol zespoły operacyjnie — jak pracować z AI w realnych procesach marketingu, sprzedaży i obsługi.

FAQ

Czy tylko 6% firm korzysta z AI?

Nie. Z AI korzysta znacznie więcej organizacji. Liczba 6% odnosi się do firm, które osiągają najwyższy poziom efektywności i realny wpływ AI na wyniki finansowe, a nie do całej populacji użytkowników AI.

Co oznacza „AI high performer” według McKinsey?

To organizacja, która wdraża AI w sposób dojrzały, na większą skalę i raportuje znaczący wpływ na wynik biznesowy, m.in. EBIT, produktywność lub wzrost przychodów.

Dlaczego większość firm nie osiąga ROI z AI?

Najczęstsze przyczyny to brak jasnych KPI, zbyt dużo rozproszonych eksperymentów, słaba jakość danych, brak governance, niski poziom integracji z procesami oraz niedostateczne kompetencje zespołów.

W jakich obszarach marketingu AI daje najszybszy zwrot?

Najczęściej w personalizacji, automatyzacji contentu, analizie danych customer insight, optymalizacji kampanii performance oraz przyspieszeniu pracy zespołów marketingowych.

Źródła

• McKinsey & Company, The state of AI in early 2024: Gen AI adoption spikes and starts to generate value, 2024, https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai
• McKinsey & Company, The state of AI in 2023: Generative AI’s breakout year, 2023, https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2023-generative-ais-breakout-year
• BCG, raporty i analizy dot. AI maturity i AI at scale, https://www.bcg.com
• Gartner, analizy dotyczące operationalization of AI i AI governance, https://www.gartner.com

Data aktualizacji: 11.04.2026

Jeśli chcesz ocenić, czy Twoja organizacja realnie zbliża się do grupy AI high performers, w CCZ Group pomagamy przełożyć AI z poziomu eksperymentów na konkretne use case’y, KPI i wdrożenia wspierające wzrost. Możemy zacząć od audytu obecnych inicjatyw i mapy obszarów z największym potencjałem ROI.

Rafał Krawczyk

Od 2020 roku specjalizuję się w zaawansowanym technicznym SEO, GEO i inżynierii GAN. Trenuję modele AI do automatyzacji i optymalizacji rozbudowanych platform e-commerce pod kątem GEO i RAG. Odrzucam ręczne metody – współtworzę wieloagentowe ekosystemy, które automatyzują analizę, dobór strategii i masowe wdrożenia publikacji. Zgłębiam najdrobniejsze detale Web Performance, przekładając je na schematy uczenia naszych algorytmów, by przygotować domeny klientów na erę AI Search. Wolny czas spędzam z rodziną, a hobbystycznie programuję i rozbudowuję swój inteligentny dom.