State of AI in the Enterprise 2026: The Untapped Edge - Raport Roczny Deloitte
Szybka Nawigacja
Tagi
Udostępnij slajdy
State of AI in the Enterprise 2026: The Untapped Edge - Raport Roczny Deloitte
Szczegółowy widok każdej strony slajdu, w tym układu, kluczowej treści i elementów wizualnych.
Strona tytułowa rocznego raportu Deloitte pt. State of AI in the Enterprise, datowana na styczeń 2026, z podtytułem 'Niewykorzystana przewaga'
Slajd tytułowy o pełnej szerokości z logo Deloitte w lewym górnym rogu, tekstem tytułu w lewym dolnym rogu i dużą, kolorową, abstrakcyjną grafiką sferyczną 3D po prawej stronie
Ustrukturyzowany spis treści wymieniający wszystkie główne sekcje: Wprowadzenie (3), Przegląd (4), Kluczowe wnioski (8), Wykorzystanie pełnego potencjału AI (30), Podziękowania (36), Metodologia (40)
Układ dwukolumnowy z tytułami sekcji i numerami stron, dekoracyjna obwódka z wzorem diamentów, kolorowe grafiki fal na dole
Wprowadza do raportu, omawiając, jak AI przekształca pracę i biznes, podkreślając lukę między eksperymentowaniem a prawdziwą transformacją przedsiębiorstwa. Wyróżnia sovereign AI, agentic AI i physical AI jako kluczowe trendy kształtujące przyszłość.
Trzykolumnowy układ tekstu z nagłówkiem sekcji, dekoracyjna abstrakcyjna fioletowa grafika w prawym górnym rogu
Podsumowuje kluczowe wnioski: AI przechodzi od pilotażu do skalowania w przedsiębiorstwie z 50% rozszerzeniem dostępu pracowników; 34% firm głęboko transformuje się dzięki AI; 30% przeprojektowuje kluczowe procesy; 37% wykorzystuje AI tylko na poziomie powierzchniowym
Lewa kolumna z tekstem przeglądowym, środkowa i prawa kolumna z dwiema wyróżnionymi sekcjami wniosków w zielonych nagłówkach
84% firm nie przeprojektowało stanowisk pracy wokół możliwości AI; 77% twierdzi, że lokalizacja rozwoju AI jest kluczowym czynnikiem przy wyborze nowych technologii. Podkreśla lukę między naciskiem na biegłość w AI a faktycznym przeprojektowaniem pracy.
Dwukolumnowy układ wniosków z dużym wyróżnieniem statystyki 77% na dole, zdjęcie profesjonalisty pracującego z technologią po prawej stronie
74% firm planuje wdrożyć agentic AI w ciągu dwóch lat, ale tylko 21% ma dojrzałe zarządzanie. Physical AI jest używane przez 58% firm, prognozuje się, że osiągnie 80% w ciągu dwóch lat. Produkcja, logistyka i obrona przodują w adopcji.
Układ dwukolumnowy z wnioskami, duże wyróżnienie statystyki 74% na dole, zdjęcie pracownika przemysłowego z laptopem po prawej stronie
42% firm uważa, że ich strategia jest dobrze przygotowana do adopcji AI. W raporcie przebadano 3 235 respondentów od dyrektora do C-suite w sześciu branżach i 24 krajach (sierpień-wrzesień 2025). Uzupełniono 15 wywiadami z kadrą kierowniczą.
Układ dwukolumnowy z tekstem wniosków i wyróżnieniem 42% po lewej stronie, prawa kolumna z ramką 'O raporcie' i szczegółami metodologii, profesjonalne zdjęcie na środku
Dostęp pracowników do AI wzrósł o 50% w ciągu jednego roku (z poniżej 40% do około 60%). Tylko 25% przeniosło do tej pory 40%+ eksperymentów AI do produkcji, ale 54% spodziewa się osiągnąć ten poziom w ciągu 3-6 miesięcy.
Trzykolumnowy układ z wprowadzeniem do sekcji po lewej stronie, tekstem o przyspieszeniu skali na środku i wykresami kołowymi Figure 1 po prawej stronie, pokazującymi procenty wdrożeń produkcyjnych
Wyjaśnia, dlaczego pilotaże nie trafiają do produkcji: zasadnicza niezgodność między wymaganiami pilotażu a produkcji. Ostrzega przed 'zmęczeniem pilotażami' i błędnym kołem finansowania nowych pilotaży bez jasnej realizacji wartości.
Trzykolumnowy układ tekstu z dużym zielonym wyróżnieniem cytatu na dole o spójnej strategii AI
25% liderów zgłasza transformacyjny wpływ AI (wzrost z 12% rok temu). 84% zwiększa inwestycje w AI. Figure 2 pokazuje korzyści osiągnięte dzisiaj w porównaniu z oczekiwanymi w zakresie efektywności, podejmowania decyzji, kosztów, relacji z klientami, produktów/innowacji i przychodów.
Lewa kolumna ze statystykami transformacji, środkowo-prawa z wykresem słupkowym Figure 2 porównującym 'Osiągnięcia dzisiaj' vs 'Nadzieje na osiągnięcie' w sześciu kategoriach korzyści
34% dąży do głębokiej transformacji produktów/procesów/modeli biznesowych; 30% przeprojektowuje kluczowe procesy; 37% wykorzystuje AI powierzchownie. Zawiera studium przypadku firmy górniczej wdrażającej AI w celu zakłócenia rynku.
Układ trzykolumnowy z tekstem, cytatem ze studium przypadku i wykresem kołowym Figure 3 pokazującym podział obecnego podejścia
36% firm oczekuje, że co najmniej 10% stanowisk zostanie w pełni zautomatyzowanych w ciągu roku; 82% oczekuje tego w ciągu trzech lat. Najbardziej dotknięte stanowiska podstawowe. Obawy dotyczące ścieżek kariery od liderów w wywiadach jakościowych.
Układ dwukolumnowy z tekstem po lewej stronie o płynności i oczekiwaniach dotyczących automatyzacji, po prawej zdjęcie profesjonalistów współpracujących ze sobą, duży wyróżnik statystyczny 36% na dole
84% firm nie przeprojektowało stanowisk pracy w oparciu o możliwości AI. AI wymaga fundamentalnego przemyślenia modeli operacyjnych. 53% rozważało modele oparte na podach lub niehierarchiczne, ale tylko 16% wdrożyło je w znaczący sposób.
Dwukolumnowy układ tekstu z wyraźnym wyróżnikiem statystycznym 84% po prawej stronie, kolorowa grafika tęczowej fali na dole
Niewystarczające umiejętności pracowników postrzegane jako największa bariera. Rysunek 4 przedstawia dostosowania strategii talentów: 53% edukuje pracowników, 48% podnosi/przekwalifikowuje umiejętności, 36% ocenia potrzeby w zakresie talentów, 33% przeprojektowuje ścieżki kariery, z mniejszymi odsetkami dla innych strategii.
Trzykolumnowy układ tekstu z wykresem bąbelkowym Figure 4 przedstawiającym dziewięć dostosowań strategii talentów z etykietami procentowymi
83% uważa suwerenną AI za co najmniej umiarkowanie ważną dla planowania strategicznego; 43% ocenia ją jako bardzo/niezwykle ważną. 66% wyraża obawy dotyczące polegania na technologiach AI należących do podmiotów zagranicznych. Lokalizacja danych i kwestie obliczeniowe są problemami poruszanymi w zarządach.
Lewa kolumna tekstowa z definicją suwerennej AI, środkowy wykres słupkowy skumulowany Figure 5 dotyczący znaczenia lokalizacji danych, prawy wykres słupkowy skumulowany Figure 6 dotyczący obaw związanych z zagraniczną AI
77% firm uwzględnia kraj pochodzenia rozwiązania AI przy wyborze dostawcy. 58% buduje stosy AI przede wszystkim z lokalnymi dostawcami. Zróżnicowanie geograficzne: 11% w obu Amerykach w porównaniu do 32% w regionie EMEA polega na rozwiązaniach pochodzących z zagranicy.
Układ tekstu w trzech kolumnach z dużym wyróżnieniem statystyki 77% po prawej stronie, kolorowa grafika tęczowej fali na dole
23% firm obecnie korzysta z agentic AI w stopniu co najmniej umiarkowanym; oczekuje się wzrostu do 74% w ciągu dwóch lat. Rysunek 7 przedstawia porównanie w formie skumulowanego wykresu słupkowego wykorzystania agentic AI obecnie i za dwa lata w różnych stopniach wykorzystania.
Lewa kolumna tekstowa wyjaśniająca ewolucję agentic AI, po prawej Rysunek 7 z dwoma skumulowanymi wykresami słupkowymi porównującymi obecny i przyszły poziom wykorzystania
85% firm spodziewa się dostosowywać agentów. Cztery przykłady branżowe: usługi finansowe (czynności po spotkaniach), linie lotnicze (zmiana rezerwacji klienta), producent (rozwój produktu), sektor publiczny (niedobory siły roboczej).
Układ przypadków użycia w czterech kolumnach z nagłówkami ikon dla każdego przykładu branżowego, duże wyróżnienie statystyki 85% na dole
Agenci AI nie wyeliminują ludzkiej wartości, ale zwiększą zapotrzebowanie na unikalne ludzkie mocne strony, takie jak zdolność adaptacji i osąd. Cytat od wiceprezesa ds. telekomunikacji: pracownicy stają się multiplikatorami siły, a nie są zastępowani.
Układ tekstu w dwóch kolumnach z dużym zielonym wyróżnieniem cytatu na dole o dawaniu pracownikom 'multiplikatorów siły', kolorowy abstrakcyjny wzór po prawej stronie
Tylko 21% firm ma dojrzałe zasady zarządzania dla autonomicznych agentów. Potrzeba jasnych granic autonomii, monitoringu w czasie rzeczywistym, ścieżek audytu. Zalecane jest stopniowe podejście: zacznij od przypadków użycia o niższym ryzyku.
Układ tekstu w trzech kolumnach z wyróżnieniem statystyki 21% w zielonym polu w prawym dolnym rogu, kolorowe dekoracje fal
Prywatność/bezpieczeństwo danych na szczycie listy obaw związanych z ryzykiem – 73%. Rysunek 8 przedstawia hierarchię ryzyka: zgodność prawna/IP (50%), możliwości zarządzania (46%), jakość modelu (46%), wpływ na zasoby ludzkie (30%). Zarządzanie umożliwia skalowanie, a nie tylko zgodność.
Tekst w trzech kolumnach z wykresem bąbelkowym (Rysunek 8) przedstawiającym ryzyka związane z AI według poziomu obaw po prawej stronie
58% firm korzysta obecnie z fizycznej AI (przynajmniej w ograniczonym zakresie); prognozuje się, że w ciągu dwóch lat odsetek ten wzrośnie do 80%. Fizyczna AI obejmuje robotykę, czujniki, uczenie maszynowe i systemy sterowania.
Lewa kolumna tekstu z definicją fizycznej AI i danymi dotyczącymi adopcji, prawa strona z Rysunkiem 9 przedstawiającym dwa wykresy pierścieniowe (58% obecnie, 80% za dwa lata)
Region Azji i Pacyfiku przoduje we wdrażaniu fizycznej AI (71% obecnie, 90% za 2 lata) w porównaniu z Amerykami (56%/77%) i regionem EMEA (56%/81%). Wyższe koszty, dłuższe cykle rozwoju i bardziej rygorystyczne przepisy bezpieczeństwa spowalniają rozwój fizycznej AI w porównaniu z agentic AI.
Lewa kolumna tekstu z analizą regionalną, po prawej Rysunek 10 z mapą świata przedstawiającą trzy pary regionalnych wykresów pierścieniowych
Wiodące zastosowania w środowiskach kontrolowanych: automatyzacja magazynów, roboty współpracujące na liniach montażowych, drony inspekcyjne, robotyczne ramiona zbierające, autonomiczne wózki widłowe. Produkcja, logistyka i obronność to główne sektory.
Lewa kolumna tekstu z opisami przypadków użycia, centralne zdjęcie robota magazynowego, prawa strona z kolorową dekoracją falową
Rysunek 11 przedstawia oczekiwane obszary wpływu: inteligentne zabezpieczenia/inteligentny monitoring (21%), robotyka współpracująca (20%), cyfrowe bliźniaki (19%), handel detaliczny oparty na IoT (16%), autonomiczna logistyka (13%), inteligentne materiały (7%).
Lewa kolumna tekstu z analizą, po prawej Rysunek 11 – wykres pierścieniowy z sześcioma kategoriami fizycznej AI i etykietami ikon
Przykład z branży restauracyjnej: wizja komputerowa do śledzenia żywności od zamówienia do dostawy. Firmy muszą zapewnić bezpieczeństwo, interoperacyjność i odporność. Złożone środowiska regulacyjne wymagające atestów bezpieczeństwa i zgodności ze specyfiką branży.
Tekst w dwóch kolumnach ze zdjęciem produkcyjnym/inspekcyjnym w środkowej górnej części, kolorowa dekoracja falowa po prawej stronie
Koszt jest główną barierą we wdrażaniu fizycznej AI. Całkowity koszt posiadania obejmuje modernizację obiektów, sprzęt, integrację, konserwację, części zamienne i potencjalne przestoje. Automatyzacja magazynu może kosztować miliony w infrastrukturze fizycznej w porównaniu z setkami tysięcy w oprogramowaniu AI.
Lewa kolumna tekstu na temat rozważań dotyczących kosztów, centralne zdjęcie profesjonalisty w środowisku fabrycznym, gradientowe tło przechodzące w prawo
Rysunek 12 przedstawia gotowość w pięciu wymiarach: Infrastruktura technologiczna (43% bardzo dobrze przygotowanych, spadek o 4 punkty procentowe), Strategia (42%, wzrost o 3 punkty procentowe), Zarządzanie danymi (40%, spadek o 3 punkty procentowe), Ryzyko i zarządzanie (30%, wzrost o 6 punktów procentowych), Talent (20%, spadek o 2 punkty procentowe).
Lewa kolumna tekstu z analizą, po prawej Rysunek 12 z pięcioma skumulowanymi wykresami słupkowymi przedstawiającymi poziomy gotowości w różnych wymiarach
Spada postrzeganie wysokiego poziomu przygotowania w zakresie infrastruktury, zarządzania danymi i talentów. Cytat od szefa działu AI w europejskim banku: organizacje przygotowane na tradycyjną przyszłość AI, ale 80-90% nowych przypadków użycia to generatywna AI wymagająca nowych możliwości.
Układ tekstu w dwóch kolumnach z dużym zielonym wyróżnieniem cytatu na dole o GenAI wymagającej nowych możliwości
Pierwsze z sześciu strategicznych zaleceń. Skoncentruj się na aktywacji, a nie na dostępie: zachęcaj pracowników do eksperymentowania, dzielenia się sukcesami i stawania się liderami. Projektuj z myślą o wdrożeniu od samego początku. Szkolenia dostosowane do roli i poparcie ze strony kadry kierowniczej zmieniają zachowanie.
Nagłówek sekcji z ikoną, układ tekstu w trzech kolumnach ze wskazówkami strategicznymi, kolorowa dekoracja falowa w lewym dolnym rogu
Przeprojektowanie pracy wokół AI, aby połączyć ludzkie mocne strony z możliwościami AI. Pojawiają się nowe role: menedżerowie operacji AI, specjaliści ds. interakcji człowiek-AI. Organizacje powinny spłaszczać struktury, ponieważ AI przejmuje rutynowe wykonywanie zadań.
Układ tekstu w dwóch kolumnach z zieloną ikoną ludzi i nagłówkiem sekcji, abstrakcyjna dekoracja po prawej stronie
Zarządzanie umożliwia skalowanie, a nie tylko zgodność. Kadra kierownicza wyższego szczebla musi aktywnie kształtować zarządzanie AI. Zintegruj z istniejącymi strukturami ryzyka. Międzyfunkcyjne zespoły (techniczne, prawne, ds. zgodności, biznesowe) powinny wcześnie ustanowić ramy.
Układ tekstu w trzech kolumnach z zieloną ikoną tarczy/znacznika wyboru, kolorowa dekoracja fal u dołu po lewej stronie
Przedsiębiorstwa muszą radzić sobie z kontrolą danych, przejrzystością modeli, zgodnością i wymaganiami lokalizacyjnymi. Oceń potrzeby dotyczące rezydencji danych, określ obowiązkowy lokalny hosting, ustanów zasady transgraniczne. Proaktywne zaangażowanie buduje przewagę strategiczną.
Układ tekstu w trzech kolumnach z pomarańczowo/koralową ikoną strzałek kierunkowych, czysty profesjonalny układ
Starsze architektury nie mogą zasilać autonomicznej AI w czasie rzeczywistym. Stwórz 'żywy kręgosłup AI': ogólnofirmowy system działający w czasie rzeczywistym, który dynamicznie się dostosowuje. Umożliwiaj modułowe platformy natywne dla chmury z ujednoliconą strategią danych. Infrastruktura determinuje szybkość przedsiębiorstwa.
Lewa kolumna tekstu z wytycznymi dotyczącymi infrastruktury, prawe zdjęcie zaawansowanego zakładu przemysłowego z nakładkami AI/danych
Strategiczne przeobrażenie jest najsilniejszym predyktorem ponadprzeciętnych zwrotów. Inwestuj w przekształcanie operacji i tworzenie nowych strumieni przychodów. Autonomiczna AI przyspiesza zmiany w branżach opartych na wiedzy. Zrównoważ odważną transformację z ciągłością operacyjną.
Układ tekstu w trzech kolumnach z zieloną ikoną rakiety/startu, abstrakcyjna dekoracja po prawej stronie
Wymienia czterech głównych autorów: Jim Rowan (US Head of AI, Deloitte Consulting), Beena Ammanath (Executive Director, Global Deloitte AI Institute), Nitin Mittal (Principal, Global AI Leader), Costi Perricos (Global GenAI Business Leader). Plus sieć globalnych ekspertów.
Układ dwukolumnowy ze zdjęciami i tytułami autorów po lewej stronie, listą współpracowników po prawej, kolorową falą na dole
Uznanie dla zespołu ds. technologii i badań (Vivek Kulkarni, Lisa Hohener, Caroline Ritter) oraz obszernej listy dodatkowych współpracowników, którzy ożywili raport.
Układ dwukolumnowy ze zdjęciami zespołu badawczego po lewej stronie, listą nazwisk współpracowników po prawej, dekoracyjnymi falami na dole
Wymienia 24 liderów Global Deloitte AI Institute według kraju/regionu ze zdjęciami, obejmując Afrykę, obie Ameryki, Azję i Pacyfik, Europę i Bliski Wschód.
Układ siatki z 24 zdjęciami portretowymi ułożonymi w rzędach, każdy z imieniem i nazwiskiem, krajem/regionem i adresem e-mail
Opisuje misję Deloitte AI Institute, polegającą na promowaniu współpracy człowiek-maszyna w „Erze Współpracy” (Age of With). Zaprasza czytelników do zapoznania się z zasobami AI, podcastami, newsletterami i wydarzeniami.
Dwukolumnowy układ tekstu z zielonym przyciskiem CTA „Odkryjmy razem przyszłość AI”, kolorową dekoracją w postaci tęczowej fali
Badanie przeprowadzone wśród 3235 liderów z 24 krajów (sierpień-wrzesień 2025). 50/50 liderzy IT i biznesu. Kraje obejmują: US (n=1200), Kanada (175), Brazylia (115), UK (220), Niemcy (170), Francja (150), Indie (200), Australia (100) i inne. Sześć odnośników końcowych.
Układ dwukolumnowy ze szczegółami metodologii po lewej stronie, przypisami/odniesieniami po prawej, dekoracyjną falą na dole
Standardowe zastrzeżenie prawne i informacja o prawach autorskich Deloitte. Deloitte odnosi się do firm członkowskich Deloitte Touche Tohmatsu Limited. Copyright 2025.
Pełnostronicowy tekst prawny z logo Deloitte, minimalny design
Częste pytania dotyczące tego slajdu i podstawowej treści prezentacji.
Raport ten zawiera wnioski z badania przeprowadzonego wśród 3 235 globalnych liderów biznesu i IT w 24 krajach i sześciu branżach, analizując, w jaki sposób organizacje wdrażają i skalują AI. Obejmuje sześć kluczowych tematów: rozszerzenie dostępu pracowników, wpływ transformacji AI, biegłość w AI i przeprojektowanie pracy, sovereign AI, agentic AI i physical AI, dostarczając praktycznych strategii sukcesu AI w przedsiębiorstwach.
Kluczowe wnioski obejmują: dostęp siły roboczej do AI wzrósł o 50% w ciągu jednego roku; tylko 25% przeniosło ponad 40% eksperymentów AI do produkcji; 34% dąży do głębokiej transformacji biznesowej dzięki AI; 74% planuje wdrożyć agentic AI w ciągu dwóch lat; 58% używa już physical AI; a 77% firm uwzględnia pochodzenie rozwiązania AI przy podejmowaniu decyzji o wyborze dostawcy ze względu na obawy dotyczące sovereign AI.
Ten szablon jest idealny dla kadry kierowniczej, liderów strategii AI, CIO/CTO, konsultantów biznesowych i osób decyzyjnych w zakresie technologii w przedsiębiorstwach, które muszą prezentować dane dotyczące wdrażania AI, porównywać swoją organizację z globalnymi odpowiednikami lub budować analizy biznesowe dla inwestycji w AI i inicjatyw transformacyjnych.
Agentic AI odnosi się do autonomicznych systemów AI, które mogą wyznaczać cele, rozumować wieloetapowe zadania, korzystać z narzędzi i koordynować działania z ludźmi lub innymi agentami. Raport pokazuje, że 74% firm planuje wdrożyć je w ciągu dwóch lat, ale tylko 21% ma dojrzałe modele zarządzania, co podkreśla pilną potrzebę ustanowienia jasnych granic dla autonomicznego zachowania agentów.
Sovereign AI dotyczy strategicznej niezależności w zakresie możliwości AI. 83% firm uważa to za co najmniej umiarkowanie ważne dla planowania strategicznego, 77% uwzględnia obecnie kraj pochodzenia rozwiązania przy podejmowaniu decyzji o wyborze dostawcy, a 66% wyraża obawy dotyczące polegania na technologiach AI należących do podmiotów zagranicznych. Trend ten zmienia sposób, w jaki przedsiębiorstwa budują i wdrażają infrastrukturę AI.
Prezentacja zawiera 41 slajdów z 12 bogatymi w dane rysunkami, w tym wykresami kołowymi, skumulowanymi wykresami słupkowymi, sparowanymi wykresami słupkowymi, wykresami bąbelkowymi, mapami świata z danymi regionalnymi i dużymi statystycznymi odnośnikami. Każda wizualizacja została profesjonalnie zaprojektowana w charakterystycznej dla Deloitte zielonej, turkusowej i niebieskiej kolorystyce.
Raport przedstawia sześć obszarów, na których należy się skupić: (1) Zmniejszenie luki między dostępem do AI a aktywacją, (2) Odblokowanie ludzkiej przewagi poprzez przeprojektowanie pracy wokół AI, (3) Budowanie zarządzania przed skalowaniem, (4) Rozwiązanie wymagań sovereign AI, (5) Budowanie żywej technologii i infrastruktury danych oraz (6) Dążenie do strategicznego ponownego wynalezienia, a nie do stopniowej poprawy wydajności.
Tak, slajdy są dostępne w formacie PPTX, co umożliwia pełne dostosowanie. Możesz dostosować wizualizacje danych, zaktualizować statystyki o dane własnej organizacji, wykorzystać ramy strategiczne jako punkt wyjścia i wykorzystać profesjonalną estetykę projektu Deloitte do prezentacji na poziomie kierowniczym.
Create Your Own Slides
Turn your ideas into professional presentations in seconds with 2slides AI.
Odwołuj się do profesjonalnych projektów, wybierz swój styl i generuj slajdy z idealnym renderowaniem tekstu. Napędzane przez Nano Banana—zacznij tworzyć swoją prezentację teraz.
Your AI Agent for slides. Save time, shine faster with intelligent presentation creation.
© 2026 2slides. All rights reserved.