ROI AI 2025 – Jak agenci AI odblokowują wartość biznesową
Szybka Nawigacja
Tagi
Udostępnij slajdy
ROI AI 2025 – Jak agenci AI odblokowują wartość biznesową
Szczegółowy widok każdej strony slajdu, w tym układu, kluczowej treści i elementów wizualnych.
Slajd tytułowy z kolorową wizualizacją 3D w stylu molekularnym i głównym podtytułem: 'Jak agenci odblokowują kolejną falę wartości biznesowej opartej na AI' z brandingiem Google Cloud
Pełnoekranowy projekt okładki z dużą, pogrubioną typografią, żywą abstrakcyjną grafiką 3D w kolorach różowym, pomarańczowym, cyjanowym i żółtym tworzącą głębię, logo Google Cloud w lewym górnym rogu
Przegląd ewolucji AI od predykcyjnej do generatywnej do ery agentów, podkreślający, że 88% wczesnych użytkowników agentic AI dostrzega obecnie pozytywny ROI. Wyjaśnia przesunięcie od 'czy' do 'jak' firmy powinny używać AI, z naciskiem na skalowanie sprawdzonych przypadków użycia i budowanie zaawansowanych agentów AI. Napisane przez Olivera Parkera, VP Global Generative AI GTM w Google Cloud.
Układ dwukolumnowy z tekstem narracyjnym po lewej stronie, duża statystyka 88% z paskiem gradientu po prawej stronie, abstrakcyjna grafika 3D w tle
Sześć głównych wniosków przedstawionych w kolorowych kartach uporządkowanych według trzech rozdziałów: (1) Agenci AI wdrożeni na dużą skalę - 52% ma agentów w produkcji, (2) Wcześni użytkownicy Agentic AI cieszą się znaczną przewagą - 88% widzi ROI, (3) Gen AI nadal przynosi zyski - 74% widzi ROI w co najmniej jednym przypadku użycia, (4) ROI kwitnie w różnych przypadkach użycia - 39% widzi ROI w produktywności, 37% w doświadczeniu klienta, 33% w sprzedaży/marketingu, (5) Wsparcie kadry kierowniczej napędza sukces AI - 78% ze sponsoringiem na poziomie C-level widzi ROI, (6) Wyzwania nadal stanowią przeszkody - #1 uwaga to prywatność i bezpieczeństwo danych
Ciemne tło z sześcioma kolorowymi kartami gradientu (spektrum od czerwonego do żółtego do zielonego do niebieskiego) ułożonymi w siatkę, etykiety rozdziałów u góry, szczegółowe przypisy na dole
Opis metodologii badań: 16-minutowa ankieta online przeprowadzona wśród 3466 starszych liderów biznesu z globalnych przedsiębiorstw o przychodach powyżej $10M i ponad 100 pracownikach. Przeprowadzona przez Google Cloud i National Research Group między 18 kwietnia a 3 czerwca 2025 r. Kompleksowy benchmark wpływu gen AI na wyniki biznesowe i finansowe. O ile nie zaznaczono inaczej, statystyki obejmują tylko osoby korzystające z gen AI w produkcji.
Lewa strona zawiera tekst metodologii, prawa strona zawiera abstrakcyjną wizualizację siatki iryzujących cząstek 3D w gradientach fioletu, różu i niebieskiego
Szczegółowy podział respondentów ankiety: 940 CEO/CIO, 1097 CFO/CMO/CTO, 768 CISO/CDO/CSO/COO/Dyrektorów, 661 Dyrektorów IT/Kierowników ds. Innowacji. Rozkład geograficzny w ponad 25 rynkach z wizualizacją mapy świata. Solidna reprezentacja branżowa w mediach/rozrywce, handlu detalicznym/CPG, usługach finansowych, produkcji, opiece zdrowotnej, telekomunikacji i sektorze publicznym.
Lewa kolumna zawiera szczegółowy podział respondentów i kryteria wielkości organizacji, prawa strona pokazuje mapę świata z liczbą uczestników z podziałem na kraje, branże wymienione na dole
Cztery główne sekcje raportu: (1) Przejście agentic - strona 07, (2) 5 sprawdzonych obszarów, w których AI zapewnia ROI - strona 21, (3) Trendy inwestycyjne dla przyszłości gotowej na AI - strona 38, (4) Twoje następne kroki - strona 46
Duża, pogrubiona czarna typografia na białym tle dla 'Spis treści', kolorowy pasek postępu u góry przechodzący przez spektrum, abstrakcyjna niebiesko/fioletowa wizualizacja fali cząstek 3D na dole, cztery tytuły sekcji z numerami stron wyrównanymi do prawej
Slajd otwierający rozdział z dużą typografią '01 Przejście agentic' na pomarańczowym tle gradientu przechodzącym od czerwono-pomarańczowego do żółto-zielonego
Pełnoekranowe tło gradientu (ciepłe pomarańczowe tony), minimalny tekst z numerem rozdziału '01' i tytułem 'Przejście agentic', numer strony '7' w prawym dolnym rogu
Wyjaśnienie, w jaki sposób firmy wdrażają technologie AI, od prostych chatbotów po złożone systemy wieloagentowe, co oznacza fundamentalną zmianę od AI, która pomaga, do AI, która działa niezależnie pod kontrolą człowieka. 52% kadry kierowniczej twierdzi, że ich organizacje korzystające z gen AI wykorzystują również agentów AI. Zawiera pole definicji wyjaśniające, że agenci AI to wyspecjalizowane LLM z określonymi rolami, kontekstem i celami, aby niezależnie planować, rozumować i wykonywać zadania.
Lewa strona zawiera tekst narracyjny i statystykę 52% z wizualizacją wykresu kołowego, prawa strona zawiera pole definicji z żółtym akcentem i wizualizacją siatki złotych cząstek 3D na dole
Trójpoziomowa struktura dojrzałości: Poziom 1 - Proste zadania (chatboty, wyszukiwanie informacji, generowanie obrazów), Poziom 2 - Aplikacje agentów AI (agenci AI obsługi klienta, agenci kreatywni), Poziom 3 - Przepływy pracy z wieloma agentami (przepływy pracy agentic, orkiestracja agentów). Reprezentacja wizualna pokazuje postęp od podstawowych do złożonych implementacji.
Układ trójkolumnowy z kartami w kolorach gradientu (od pomarańczowego do żółtego do zielonego), każdy poziom ma zaokrąglone przykłady w kształcie pigułki, proste wizualizacje ikon na dole pokazujące pojedyncze elementy przechodzące do wzajemnie połączonych sieci
Polecany cytat Fiony Tan, CTO Wayfair: 'Agenci AI mają zastosowanie w szerokiej gamie przypadków użycia i wierzę, że każda firma ma przepływy pracy, w których agentic AI może zapewnić znaczącą wartość. Przyspiesza istniejące procesy, napędzając wymierny wpływ na biznes.'
Czyste białe tło z dużym znakiem cudzysłowu, logo Wayfair, tekst cytatu w dużej typografii, profesjonalne zdjęcie portretowe Fiony Tan z tytułem poniżej
Kluczowa statystyka: 39% kadry kierowniczej twierdzi, że ich organizacja uruchomiła ponad 10 agentów AI. Tekst uzupełniający wyjaśnia, że chociaż podstawowe technologie były w dużej mierze teoretyczne jeszcze 1-2 lata temu, agentic AI jest już powszechnie wdrażane w różnych branżach i na całym świecie. Zawiera cytat Velita Dundara, VP of Global eCommerce w Radisson Hotel Group, o ludziach i maszynach mających prawdziwie symbiotyczny związek.
Lewa strona zawiera nagłówek i statystyki z gradientowym paskiem postępu, prawa strona zawiera ramkę z cytatem z logo Radisson Hotel Group i cytatem dyrektora, abstrakcyjna wizualizacja 3D w tle
Analiza pokazująca, że adopcja AI przyspiesza w niezwykłym tempie w organizacjach każdej wielkości, sektora i lokalizacji. Wyjaśnia, że spójne pojawianie się w różnych typach organizacji wskazuje na silny trend w kierunku powszechnego użycia. Jednak zastosowanie różni się w zależności od regionu w oparciu o różne imperatywy biznesowe - Europa priorytetowo traktuje wsparcie techniczne oparte na AI, JAPAC koncentruje się na obsłudze klienta, LATAM kładzie nacisk na marketing. Zawiera cytat Deutsche Bank o agentach AI wspierających ludzi za kulisami w celu poprawy wyników finansowych.
Lewa kolumna zawiera tekst narracyjny i ramkę z cytatem, prawa strona pokazywałaby podziały regionalne (wzmiankowane, ale częściowo widoczne)
Kompleksowe dane pokazujące wskaźniki adopcji agentów AI: Według regionu - Ameryka Północna 46%, LATAM 56%, Europa 47%, JAPAC 64%, MEA 59%; Według branży - Handel detaliczny/CPG 51%, Usługi finansowe 53%, Media/Rozrywka 54%, Telekomunikacja 56%, Opieka zdrowotna 44%, Produkcja 56%, Sektor publiczny 55%; Według wielkości organizacji - 100-499 pracowników 49%, 500-999 pracowników 56%, 1000+ pracowników 52%
Układ trzykolumnowy z nagłówkami ikon (globus, budynek, ludzie) i szczegółowymi podziałami procentowymi dla każdej kategorii, przypisy dolne na dole, przejrzysty projekt wizualizacji danych
Przykłady użycia agentów AI w różnych branżach, uszeregowane według adopcji: Obsługa klienta/doświadczenie klienta 49%, Marketing 46%, Operacje bezpieczeństwa/cyberbezpieczeństwo 46%, Wsparcie techniczne 45%, Innowacje/projektowanie produktów 43%, Produktywność/badania 43%, Rozwój oprogramowania 40%, Finanse/księgowość 38%, Sprzedaż 35%, HR 31%, Personalizacja 29%, Prawo 15%. Od obsługi klienta i marketingu po operacje bezpieczeństwa i wsparcie techniczne, agenci AI pomagają ludziom skupić się na pracy, która ma znaczenie, zajmując się żmudnymi zadaniami. Zawiera cytat Morrisons o przewadze konkurencyjnej.
Lewa strona zawiera tekst narracyjny i cytat Morrisons, prawa strona wyświetla poziomy wykres słupkowy z pomarańczowo-żółtymi gradientowymi słupkami pokazującymi procenty adopcji dla każdego przypadku użycia
Chociaż agenci AI są wdrażani szeroko, każda branża ma swoje własne priorytety, ponieważ firmy inwestują w przypadki użycia, które przynoszą najbardziej znaczący wpływ. To wdrożenie stanowi fundamentalną zmianę operacyjną w krajobrazie biznesowym. Zawiera cytat Bruno de F. Melo e Souza, Director of Engineering, Data & AI w Globo, o możliwościach wszędzie w mediach/rozrywce w zakresie poprawy przepływu produkcji medialnej od pomysłu do dystrybucji.
Lewa strona zawiera tekst analizy, środkowa/prawa strona zawiera ramkę z cytatem z logo Globo i abstrakcyjną niebiesko/zieloną wizualizacją cząsteczek 3D
Szczegółowe zestawienie przedstawiające 3 najważniejsze priorytety agentów AI według branży: Handel detaliczny/CPG – Obsługa klienta 47%, Marketing 44%, Operacje związane z bezpieczeństwem 41%; Usługi finansowe – Obsługa klienta 57%, Marketing 48%, Finanse/księgowość i Operacje związane z bezpieczeństwem (ex aequo) 46%; Media/Rozrywka – Operacje związane z bezpieczeństwem 47%, Rozwój oprogramowania 46%, Innowacje produktowe 46%; Telekomunikacja – Operacje związane z bezpieczeństwem 47%, Pomoc techniczna 46%, Obsługa klienta 45%; Opieka zdrowotna – Pomoc techniczna 49%, Produktywność/badania 44%, Operacje związane z bezpieczeństwem 43%; Produkcja – Obsługa klienta/Marketing (ex aequo) 56%, Produktywność/badania 55%, Kontrola jakości 54%; Sektor publiczny – Pomoc techniczna 56%, Obsługa klienta/Rozwój oprogramowania (ex aequo) 51%, Finanse/księgowość 51%
Siedem kolumn branżowych z nagłówkami ikon, z których każda przedstawia 3 najważniejsze przypadki użycia z wartościami procentowymi, oznaczone kolorami od żółtego do zielonego w kolumnach
W szerszym krajobrazie adopcji agentów AI wyróżnia się wyraźna kohorta wczesnych użytkowników. Wcześni użytkownicy przeznaczają co najmniej 50% przyszłego budżetu na AI na agentów AI i mają już agentów głęboko osadzonych w operacjach. Kluczowe statystyki: 82% organizacji wczesnych użytkowników wdrożyło ponad 10 agentów AI (w porównaniu z 39% we wszystkich organizacjach), 78% wykorzystuje gen AI w produkcji od ponad roku (w porównaniu z 52% we wszystkich organizacjach). Ich wysoka wydajność nie jest przypadkowa – to wynik przemyślanej strategii skoncentrowanej na głębokich możliwościach technicznych i zaangażowaniu organizacyjnym.
Lewa kolumna zawiera definicję i tekst narracyjny, po prawej stronie wyświetlane są dwie główne statystyki (82% i 78%) z poziomymi porównaniami słupkowymi pokazującymi procenty wczesnych użytkowników i ogólne
Cytat z Vishala Gupty, Dyrektora ds. Zamówień w Indosat: 'Uważamy, że wszyscy pracownicy w Indosat powinni mieć osobistego agenta, aby wzmocnić nasze możliwości i poprawić nasz ogólny wpływ.'
Białe tło z dużym znakiem cudzysłowu, logo Indosat (różowy wzór kwiatowy), tekst cytatu w dużej, czytelnej typografii, profesjonalne zdjęcie portretowe z tytułem
Sukces wczesnych użytkowników zapewnia jasną mapę drogową dla organizacji, niezależnie od tego, czy budują uzasadnienie biznesowe, czy skalują istniejące programy. Liderzy promują AI w produkcji, sponsorują wdrażanie wielu agentów i zabezpieczają dedykowane budżety na wzrost, co przekłada się na bardziej spójny ROI. Kluczowe wnioski: 88% wczesnych użytkowników agentic AI widzi teraz ROI na co najmniej jednym przypadku użycia gen AI (w porównaniu z 74% we wszystkich organizacjach); Organizacje wczesnych użytkowników mają co najmniej 50% przyszłego budżetu na AI przeznaczone na agentów; 39% całkowitych rocznych wydatków na IT przeznaczone na AI (w porównaniu ze średnią 26%); Wcześni użytkownicy częściej zgłaszają znaczną wartość z gen AI w kluczowych obszarach, w tym w zakresie doświadczeń klientów, rozwoju biznesu, bezpieczeństwa i marketingu; Bardziej prawdopodobne jest zgłaszanie ROI we wszystkich międzybranżowych przypadkach użycia agentic AI.
Lewa kolumna pokazuje duże porównanie 88% vs 74% z gradientowym słupkiem, po prawej stronie znajduje się lista pięciu czynników sukcesu z zaznaczonymi polami wyboru w szarych ramkach
Cytat z Cristiny Nitulescu, Head of Digital Transformation and IT w Bayer Consumer Health: 'Należy patrzeć na ROI nie tylko jako na wielkość zwrotu, ale także na szybkość zwrotu. Inicjatywy AI to znaczne inwestycje, które nie są jeszcze towarami, więc musimy przyjrzeć się, gdzie hiperautomatyzacja i skalowanie za pomocą AI faktycznie generuje zwrot w pierwszej kolejności. Jak szybko Twoja inwestycja wraca do organizacji i w jakie możliwości inwestujesz teraz, które będą się skalować i tworzyć więcej efektywności lub transformacji biznesowej w przyszłości?'
Białe tło z logo Bayer, rozszerzony tekst cytatu w dużej typografii, profesjonalne zdjęcie portretowe z tytułem, abstrakcyjna żółto/pomarańczowa wizualizacja 3D po prawej stronie
Strona otwierająca rozdział z dużą typografią '02 5 sprawdzonych obszarów, w których AI zapewnia ROI' na tle gradientu od żółtego do zielonego
Tło z gradientem na całą stronę (ciepły żółty przechodzący w zielony), minimalna ilość tekstu z numerem rozdziału '02' i tytułem rozdziału, numer strony '21' w prawym dolnym rogu
Przegląd cyklu korzyści, w którym wymierne ROI przyspiesza adopcję gen AI dla określonych przypadków użycia, co z kolei uzasadnia jeszcze większe skupienie się na tych przypadkach. Po tym, jak rok 2024 udowodnił, że gen AI działa, rok 2025 polega na budowaniu na tym sukcesie, a pierwsi użytkownicy nakładają nowe aplikacje AI na początkowe sukcesy. Trzy kluczowe miary: ROI - 74% raportuje w ciągu pierwszego roku (bez zmian r/r); Roczny wzrost przychodów - 53% osób raportujących wzrost przychodów szacuje zyski między 6-10% (w porównaniu z 52% w 2024); Czas wprowadzenia na rynek - 51% zauważa średnio 3-6 miesięcy od pomysłu do produkcji (w porównaniu z 47% w 2024).
Lewa strona zawiera tekst narracyjny wyjaśniający cykl korzyści, prawa strona wyświetla trzy okrągłe wskaźniki postępu ze statystykami i porównaniami r/r
Pięć kluczowych korzyści wyłoniło się z globalnego zbioru danych jako te, które mają największe ogólne zyski przypisywane gen AI: (1) Produktywność, (2) Doświadczenie klienta, (3) Rozwój biznesu, (4) Marketing, (5) Bezpieczeństwo. Chociaż szacunki kadry kierowniczej dotyczące wartości dodanej gen AI są generalnie bardziej konserwatywne niż w 2024 r., większy odsetek raportuje poprawę doświadczenia klienta. Obszary te stanowią szablon dla kadry kierowniczej do ponownego wyobrażenia sobie funkcji biznesowych ich organizacji po rozszerzeniu o gen AI.
Lewa kolumna zawiera wyjaśnienie narracyjne, prawa strona wyświetla pięć ponumerowanych pól (01-05) w kolorach gradientu od żółtego do zielonego, każde oznaczone kategorią korzyści
Kompleksowe dane pokazujące główne wpływy gen AI: (1) Produktywność - 70% raportuje poprawę produktywności dzięki gen AI (w porównaniu z 71% w 2024); (2) Doświadczenie klienta - 63% raportuje poprawę doświadczenia klienta (w porównaniu z 60% w 2024); (3) Rozwój biznesu - 56% raportuje rozwój biznesu (w porównaniu z 63% w 2024); (4) Marketing - 55% raportuje znaczący wpływ na marketing (nowość w 2025); (5) Bezpieczeństwo - 49% raportuje poprawę bezpieczeństwa (w porównaniu z 56% w 2024). Korzyści biznesowe są wykorzystywane do pomiaru kondycji inicjatyw transformacji technologicznej i służą jako wskaźniki wyprzedzające wyniki finansowe.
Górna sekcja pokazuje pięć kategorii korzyści z porównaniami procentowymi, abstrakcyjna kolorowa wizualizacja 3D w prawym górnym rogu, dane prezentowane w przejrzystym formacie kolumnowym
Cytat z Francis Pugeda, Dyrektora ds. Rozwoju Produktów AI w Globe Telecom: 'Dzięki nowym narzędziom low-code nasi eksperci w marketingu, finansach lub operacjach mogą budować własne proste narzędzia AI, aby rozwiązywać ich konkretne problemy.' Towarzyszą temu dane z IDC White Paper pokazujące 727% ROI osiągnięte średnio w ciągu trzech lat przez firmy korzystające z Google Cloud.
Lewa strona zawiera logo Globe i cytat, prawa strona wyświetla dużą statystykę 727% z tekstem objaśniającym i odniesieniem do źródła IDC
Szczegółowa analiza poprawy produktywności: 70% raportuje poprawę produktywności (w porównaniu z 71% w 2024); 39% kadry kierowniczej raportującej wzrost produktywności organizacyjnej wskazuje, że produktywność ich pracowników wzrosła co najmniej dwukrotnie w wyniku gen AI (w porównaniu z 45% w 2024); 39% odnotowało ROI w przypadkach użycia gen AI dla produktywności indywidualnej, w tym e-maile, dokumenty, prezentacje, spotkania, czat (w porównaniu z 34% w 2024). Wśród kadry kierowniczej raportującej wzrost produktywności, większy odsetek raportował poprawę w obszarach innych niż IT rok do roku. Kluczowe obszary, w których AI napędza ROI: Procesy IT/produktywność personelu 70%, Szybszy czas uzyskania wglądu 61%, Procesy inne niż IT/produktywność personelu 60%, Lepsza dokładność 58%, Szybszy czas wprowadzenia na rynek 48%.
Lewa kolumna pokazuje trzy główne statystyki z paskami postępu gradientu, prawa strona wyświetla ciemne tło z pięcioma poziomymi wykresami słupkowymi pokazującymi konkretne obszary poprawy produktywności
Praktyczny przykład użycia - Cel: Uzyskanie wglądu w dane przechowywane w Arkuszach Google w celu podejmowania lepiej poinformowanych decyzji. Działanie: Otwórz panel boczny Arkusza zawierający dane i kliknij sugerowany monit, aby przeanalizować dane, które zostaną automatycznie sprawdzone i przeanalizowane w celu zapewnienia przeglądu i wglądu. Wyniki z Google Cloud: 250 tys. USD średnich rocznych korzyści na 1000 pracowników; 50% bardziej produktywni programiści; 36% bardziej produktywni użytkownicy końcowi. Zawiera cytat z Natalie Bowman, Dyrektor Zarządzającej w Alaska Airlines o człowieczeństwie i komforcie AI.
Lewa strona pokazuje pole z przypadkiem użycia z celem i krokami działania oraz przyciskiem 'Wypróbuj ten monit', prawa strona wyświetla trzy kluczowe statystyki z badania IDC, cytat Alaska Airlines na dole
Analiza doświadczenia klienta wykazująca przyspieszenie poprawy rok do roku potwierdza rolę AI jako głównego silnika zaangażowania użytkowników: 63% raportuje poprawę doświadczenia klienta (w porównaniu z 60% w 2024); 51% kadry kierowniczej raportującej poprawę doświadczenia klienta wskazuje na poprawę o 6-10% (w porównaniu z 53% w 2024); 68% organizacji detalicznych/CPG raportuje, że rozwiązania gen AI dodały wartość do ich doświadczenia klienta (w porównaniu z 57% w 2024); 37% odnotowało ROI w przypadkach użycia gen AI dla doświadczenia klienta i serwisu terenowego, w tym czat, centra telefoniczne i wsparcie techników w terenie (w porównaniu z 34% w 2024). Obszary poprawy doświadczenia klienta: Zwiększone zaangażowanie użytkowników 83% (-2% r/r), Poprawiona satysfakcja użytkowników/NPS 75% (-5% r/r).
Lewa kolumna pokazuje cztery główne statystyki z paskami postępu gradientu, prawa strona wyświetla ciemne tło z dwoma okrągłymi wskaźnikami postępu pokazującymi konkretne ulepszenia w zakresie doświadczenia klienta
Polecany cytat z Nicka Manninga, Dyrektora ds. Produktów Konsumenckich w Golden State Warriors: 'Dla każdej firmy ostatecznym celem jest spotkanie klientów tam, gdzie się znajdują. Znaczącą zaletą jest posiadanie niezawodnego gen AI stale dostępnego za pośrednictwem różnych kanałów, takich jak e-mail, SMS i czat. Gen AI umożliwia budowanie doświadczeń klienta, które skutecznie odpowiadają na pytania i wykonują zadania, eliminując potrzebę czekania przez klientów w kolejce, aby porozmawiać z człowiekiem.'
Białe tło z logo Golden State Warriors, rozszerzony tekst cytatu w dużej typografii, profesjonalne zdjęcie portretowe z tytułem
Praktyczny przykład użycia - Cel: Pomoc klientowi w rozwiązaniu typowego problemu z produktem i osiągnięcie pozytywnego rozwiązania. Działanie: Agent AI może zlokalizować artykuły z bazy wiedzy, wyświetlić ostatnie zgłoszenia do pomocy technicznej, informacje o gwarancji i polecić najlepsze wskazówki dotyczące rozwiązywania problemów. Wyniki z Google Cloud: 207% trzyletniego ROI z korzystania z Customer Engagement Suite z Google AI; 120 sekund zaoszczędzonych na kontakt w pierwszym roku, wzrastając do 130 sekund w trzecim roku; 2 mln USD wzrostu dodatkowych przychodów w pierwszym roku, podwajając się do 4 mln USD w trzecim roku dzięki lepszemu routingowi i informacjom. Zawiera cytat z Leezy Constantoulakis, Dyrektor Pielęgniarstwa w Drive Health.
Lewa strona pokazuje pole instrukcji przypadku użycia z przyciskiem 'Wypróbuj ten monit', prawa strona wyświetla trzy kluczowe statystyki z badania Forrester, cytat Drive Health na dole
Analiza wzrostu przychodów wykazuje, że jest on wyraźnie wyższy w organizacjach, które wykorzystują AI w produkcji: 56% raportuje wzrost biznesowy dzięki gen AI (w porównaniu do 63% w 2024 r.). Porównanie wzrostu przychodów z gen AI w latach 2024 i 2025: Wzrost całkowitych rocznych przychodów o 1-5%: 14% w 2024 r., 15% w 2025 r.; Wzrost całkowitych rocznych przychodów o 6-10%: 52% w 2024 r., 53% w 2025 r.; Wzrost całkowitych rocznych przychodów o ponad 10%: 34% w 2024 r., 31% w 2025 r.
Po lewej stronie znajduje się statystyka 56% z nagłówkiem i abstrakcyjną, kolorową wizualizacją 3D na dole, po prawej stronie znajduje się tabela na ciemnym tle porównująca procentowy wzrost przychodów w latach 2024 i 2025 w trzech przedziałach.
Praktyczny przykład użycia - Cel: Zidentyfikuj wolno rotujący produkt i podejmij działania w celu poprawy sprzedaży lub zarządzania zapasami. Działanie: Agent AI może wyświetlić dane sprzedaży i aktualne poziomy zapasów, analizować i porównywać trendy, a następnie zasugerować ukierunkowaną promocję wyprzedażową lub dostosować poziomy zamówień zapasów. Wyniki: Średnio 1,4 mln USD dodatkowych przychodów netto uzyskanych przez klientów Google Cloud. Zawiera dużą statystykę 1,4 mln USD z abstrakcyjną zieloną wizualizacją 3D.
Duża statystyka 1,4 mln USD dominuje po lewej stronie z abstrakcyjną zieloną wizualizacją cząsteczkową, po prawej stronie znajduje się szare pole instrukcji w formacie cel/działanie i przycisk „Wypróbuj to zapytanie”
Analiza marketingowa wykazująca, że wdrożenie AI w procesach marketingowych umożliwia skuteczniejsze kampanie, generuje więcej leadów i zwiększa konwersję: 55% raportuje, że gen AI spowodował znaczący wpływ na marketing, pomagając w tworzeniu kampanii oraz zwiększaniu liczby leadów i konwersji; 33% odnotowało ROI w przypadku zastosowań gen AI w sprzedaży i marketingu, w tym w działaniach sprzedaży terenowej, operacjach marketingowych i tworzeniu treści (bez zmian rok do roku). Ulepszony marketing dzięki gen AI w różnych branżach: Handel detaliczny/CPG 59%, Usługi finansowe 56%, Media/Rozrywka 59%, Telekomunikacja 49%, Opieka zdrowotna 48%, Produkcja 58%, Sektor publiczny 51%.
Lewa kolumna pokazuje dwie główne statystyki (55% i 33%) z gradientowymi paskami postępu, po prawej stronie znajduje się ciemne tło z siedmioma poziomymi wykresami słupkowymi pokazującymi poprawę marketingu w poszczególnych branżach
Praktyczny przykład użycia - Cel: Zrozumienie strategii konkurencji i przygotowanie analizy. Działanie: Użyj agenta Deep Research firmy Google do zbadania ostatnich kampanii marketingowych i obecności w mediach społecznościowych konkurentów, przygotuj raport z analizy i zidentyfikuj potencjalne możliwości dyferencjacji. Wyniki z Google Cloud: 32% szybsza edycja treści; 42% szybciej niż komercyjnie dostępny gen AI w replikowaniu tworzenia tonu głosu; 46% szybsze tworzenie treści. Zawiera cytat Iana Hargreavesa, Data Science Fellow w ATB Financial, o zmianie sposobu tworzenia treści dzięki AI.
Po lewej stronie znajduje się pole instrukcji przypadku użycia z przyciskiem „Wypróbuj to zapytanie”, po prawej stronie wyświetlane są trzy kluczowe statystyki z badania IDC, abstrakcyjna niebiesko-zielona wizualizacja 3D po prawej stronie, cytat ATB Financial na dole
Polecany cytat Zafara Chaudry'ego, Chief Digital Officer & Chief AI and Information Officer w Seattle Children's Hospital: „Gen AI doskonale radzi sobie z zadaniami związanymi z marketingiem, które wymagają wydobywania danych z dużej bazy danych, takimi jak budowanie publiczności, orkiestracja podróży, tworzenie treści i projektowanie ukierunkowanych, spersonalizowanych kampanii”.
Białe tło z logo Seattle Children's (pomarańczowy wzór ryby), tekst cytatu w dużej typografii, profesjonalne zdjęcie portretowe z tytułem, abstrakcyjna turkusowo-zielona wizualizacja 3D po prawej stronie
Analiza bezpieczeństwa wykazująca, że wykrywanie zagrożeń i reagowanie oparte na AI mogą poprawić stan bezpieczeństwa, szczególnie w przypadku pojawiających się zagrożeń: 49% raportuje, że gen AI miało znaczący wpływ na stan bezpieczeństwa (nowość w 2025). Poprawa stanu bezpieczeństwa dzięki gen AI: Lepsza zdolność identyfikacji zagrożeń 77% (-5% r/r), Skrócenie czasu rozwiązywania problemów 61% (-10% r/r), Lepsza integracja analizy i reagowania 74% (nowość w 2025), Zmniejszenie liczby zgłoszeń dotyczących bezpieczeństwa 53% (-12% r/r).
Lewa kolumna pokazuje statystykę nagłówkową 49% i cztery konkretne ulepszenia bezpieczeństwa z gradientowymi paskami postępu i porównaniami r/r, każda metryka wyświetlana z wyraźnym procentem
Praktyczny przykład użycia - Cel: Szybka ocena zgłoszonej luki w zabezpieczeniach, koordynacja naprawy i komunikacja z interesariuszami. Działanie: Agent zbiera raporty o lukach w zabezpieczeniach, aktualne stany bezpieczeństwa i wyniki testów penetracyjnych. Po ocenie powagi problemu agent sporządza raport i tworzy zgłoszenia do działu wsparcia w celu wdrożenia poprawki. Wyniki z Google Cloud: 1,2 mln USD oszczędności w ciągu trzech lat dzięki zapewnieniu przewidywalnego modelu kosztów i umożliwieniu wycofania starszych, lokalnych narzędzi bezpieczeństwa; 70% redukcja ryzyka i kosztów naruszenia bezpieczeństwa; 50% szybszy średni czas reakcji i 65% szybszy średni czas badania dla zespołów SecOps. Zawiera cytat Zafara Chaudry'ego o tym, że bezpieczeństwo jest idealnym przypadkiem użycia dla gen AI.
Lewa strona pokazuje pole instrukcji przypadku użycia z przyciskiem „Wypróbuj to polecenie”, prawa strona wyświetla trzy kluczowe statystyki z badania Forrester, cytat Seattle Children's na dole
Slajd otwierający rozdział z dużą typografią „03 Trendy inwestycyjne dla przyszłości gotowej na AI” na tle gradientu od zielonego do niebieskiego
Pełnoekranowe tło gradientowe (przejście zieleni w błękit), minimalna ilość tekstu z numerem rozdziału „03” i tytułem rozdziału, numer strony „38” w prawym dolnym rogu
Firmy zmieniają priorytety, aby dostosować się do przyszłości opartej na AI - inwestycje rosną, a większa część budżetów na AI jest przeznaczana na wdrażanie agentów AI. 5 najważniejszych celów biznesowych porównujących rok 2024 z 2025: Zwiększona efektywność operacyjna (53% w 2024, 51% w 2025), Lepsze doświadczenie klienta (52% w 2024, 50% w 2025), Zwiększona produktywność pracowników (52% w 2024, 49% w 2025), Większe wdrażanie agentów AI (Nowość w 2025, 43% w 2025), Zwiększona konkurencyjność/udział w rynku (50% w 2024, 41% w 2025). Zawiera cytat Cristiny Nitulescu z Bayer o priorytetowym traktowaniu agentic AI w przyszłości.
Lewa strona zawiera tekst narracyjny i cytat z Bayer, prawa strona wyświetla poziomy wykres słupkowy porównujący 2024 (szary) z 2025 (gradient niebieski/zielony) dla pięciu celów biznesowych
AI jest obecnie kluczową inwestycją korporacyjną, na co wskazują dwa wyraźne trendy. Wraz ze spadkiem kosztów technologii rosną ogólne wydatki. Te nowe inwestycje są w coraz większym stopniu finansowane poprzez realokację kapitału z budżetów niezwiązanych z AI, oprócz średnio 26% całkowitych rocznych wydatków na IT już przeznaczonych na AI. Trzy kluczowe wnioski: 77% raportuje, że wydatki ich organizacji na gen AI wzrosły wraz ze spadkiem kosztów technologii (nie badane w 2024); 58% raportuje, że ich organizacja przeznacza nowy budżet netto (bez zmniejszania innych budżetów) na finansowanie inwestycji w gen AI (w porównaniu z 61% w 2024); 48% realokuje budżet niezwiązany z AI na finansowanie inwestycji w gen AI (w porównaniu z 44% w 2024).
Lewa strona zawiera nagłówek i tekst narracyjny z abstrakcyjną wizualizacją niebieskich cząstek na dole, prawa strona wyświetla trzy statystyki z gradientowymi paskami postępu na ciemnym tle
Uporządkowane priorytety inwestycji strategicznych: 42% Dopasowanie biznesu i technologii w celu wsparcia zarządzania zmianą dla adopcji AI przez użytkowników; 41% Poprawa jakości danych i zarządzania wiedzą; 40% Podnoszenie kwalifikacji personelu, zatrudnianie talentów i rozwijanie odpowiednich partnerstw outsourcingowych; 37% Zapewnienie odpowiednich narzędzi i zasobów obliczeniowych dla AI; 33% Zarządzanie ryzykiem związanym z AI; 31% Wdrażanie agentów AI; 29% Ponowne rozważenie struktury organizacyjnej i modeli operacyjnych pod kątem implikacji AI; 28% Pomiar wpływu AI. Zawiera cytat Olivera Dörlera, Chief Data and AI Officer w Commerzbanku, na temat priorytetyzacji przypadków użycia AI o największym ROI.
Po lewej stronie wyświetlane jest ciemne tło z ośmioma poziomymi priorytetami inwestycyjnymi przedstawionymi jako gradientowe paski z procentami, po prawej stronie znajduje się cytat z Commerzbanku na białym tle
Największe zwroty pojawiają się, gdy AI jest dopasowana do jasnych celów biznesowych. Formalizacja strategii AI jest najbardziej widoczna w stabilności i sile sponsoringu ze strony kadry kierowniczej. Podobnie jak w zeszłorocznych wynikach, sponsoring C-suite pozostaje kluczowy dla udanej adopcji AI. Kadra kierownicza, która zgłasza, że ich organizacja ma kompleksowe wsparcie ze strony kadry kierowniczej, konsekwentnie częściej dostrzega wymierne ROI z inicjatyw AI. Zawiera cytat Erica Lamberta, VP Legal and Employment Counsel w Trimble, na temat definiowania, co oznacza ROI poza zwrotami finansowymi.
Po lewej stronie znajduje się tekst objaśniający znaczenie sponsoringu, po prawej stronie znajduje się cytat Trimble z logo na białym tle
Dane porównujące organizacje z kompleksowym sponsoringiem C-suite i bez niego: 2024 - Organizacje ze sponsoringiem C-suite 78%, Organizacje bez 71%; 2025 - Organizacje ze sponsoringiem C-suite 78%, Organizacje bez 72%. Kluczowy wniosek: 78% kadry kierowniczej, która zgłasza, że ich organizacja ma sponsoring na poziomie C, zgłasza, że widzi ROI już teraz w co najmniej jednym przypadku użycia gen AI w 2025 roku. Jeszcze bardziej wymowny jest znaczny wzrost silnego dopasowania między adopcją gen AI a sponsoringiem na poziomie C-suite - który wzrósł z 69% w 2024 roku do 73% w 2025 roku. Zawiera cytat Anaterry Oliveiry, VP of Technology w Dasa, na temat sponsoringu na poziomie C jako niezbędnego.
Po lewej stronie znajduje się porównawczy wykres słupkowy dla lat 2024 i 2025 z zielonymi gradientowymi słupkami, w prawym górnym rogu wyświetlana jest statystyka 78%, w dolnej sekcji znajduje się cytat z Dasa
Dla wielu organizacji największe wyzwania związane z AI wynikają z podstawowych prac wymaganych do ich wsparcia. Pokonywanie złożoności integracji systemów i spełnianie wysokich standardów bezpieczeństwa danych stanowią najpoważniejsze przeszkody. Rozwiązaniem jest przyjęcie nowoczesnej, zintegrowanej strategii danych, która od samego początku priorytetowo traktuje silne protokoły zarządzania i bezpieczeństwa. Ponad 1 na 3 wskazuje, że prywatność i bezpieczeństwo danych jest najważniejszym czynnikiem przy wyborze dostawców LLM. Zawiera cytat Christopha Rabenseifnera z Deutsche Banku na temat trudności we wdrażaniu agentów AI przy jednoczesnym zapewnieniu bezpieczeństwa przedsiębiorstwa, zgodności i innych wymagań.
Po lewej stronie znajduje się tekst objaśniający i wyróżnienie 'Ponad 1 na 3', po prawej stronie znajduje się cytat z Deutsche Banku na białym tle
Kluczowe czynniki przy rozważaniu dostawców LLM: #1 Prywatność i bezpieczeństwo danych 37%; #2 Integracja z istniejącymi systemami 28%; #3 Koszt 27%. Zawiera cytat Natalie Bowman z Alaska Airlines na temat największych obaw związanych z bezpieczeństwem, czyli ryzyka uzyskania dostępu do danych przez złych aktorów lub halucynacji/zmiany ich przez LLM, co prowadzi do utraty prawdziwego obrazu danych w błędnym kole.
Po lewej stronie znajduje się cytat z Alaska Airlines, po prawej stronie wyświetlane są trzy czynniki z gradientowymi zielonymi paskami pokazującymi procenty na białym tle
Slajd otwierający rozdział z dużą typografią '04 Twoje następne kroki' na niebieskim gradientowym tle
Pełnostronicowe gradientowe tło (zielony przechodzący w niebieski), minimalna ilość tekstu z numerem rozdziału '04' i tytułem rozdziału, numer strony '46' w prawym dolnym rogu
Siedmiopunktowa lista kontrolna sukcesu agenta AI: (1) Znajdź swoich orędowników w kadrze kierowniczej - Rozwijaj sponsoring C-suite, aby wspierać inicjatywy AI, usuwać przeszkody i dopasowywać do wyników; (2) Wykaż wartość, aby zabezpieczyć budżet AI - Zbuduj przekonujące uzasadnienie biznesowe, dlaczego AI zasługuje na własną inwestycję; (3) Stwórz swój regulamin AI teraz, a nie później - Wraz ze wzrostem wykorzystania AI rośnie również ryzyko. Ustanów jasne, ogólnofirmowe wytyczne, aby zabezpieczyć dane, chronić własność intelektualną i zapewnić zgodność w miarę skalowania; (4) Zacznij od największych sukcesów - Nie wszystkie projekty AI są sobie równe. Skoncentruj energię na budowaniu agentów AI, którzy mogą automatyzować powtarzalne zadania, aby zapewnić jasne ROI; (5) Buduj zaufanie do AI od pierwszego dnia - Po pierwsze, uporządkuj swoje dane dzięki solidnemu zarządzaniu danymi i strukturze bezpieczeństwa przedsiębiorstwa. Po drugie, zawsze utrzymuj człowieka w pętli; (6) Daj swoim agentom AI narzędzia, aby byli użyteczni - Aby agent AI mógł pracować, potrzebuje dostępu do wewnętrznych systemów przedsiębiorstwa, takich jak CRM lub Dysk. Przyznaj mu bezpieczny, zarządzany dostęp; (7) Inwestuj w swój talent i wewnętrzne programy edukacyjne AI - Najbardziej udane firmy nie tylko kupują technologię, ale budują umiejętności.
Układ dwukolumnowy z elementami oznaczonymi haczykami, z których każdy zawiera strategiczne wskazówki z połączonymi słowami kluczowymi, abstrakcyjna niebiesko-fioletowa wizualizacja 3D w prawym górnym rogu
Slajd z ostatecznym wezwaniem do działania z dużym tekstem 'Gotowy, aby zobaczyć ROI z AI?' i dwiema opcjami działania: 'Skontaktuj się' i 'Udostępnij ten raport' z ikoną strzałki. Abstrakcyjna kolorowa gradientowa wizualizacja (niebieski, zielony, żółty) w tle po prawej stronie.
Ciemne tło z dużą białą typografią po lewej stronie, abstrakcyjna kolorowa gradientowa wizualizacja 3D po prawej stronie, dwa linki z wezwaniem do działania w lewym dolnym rogu, logo Google Cloud w lewym górnym rogu
Częste pytania dotyczące tego slajdu i podstawowej treści prezentacji.
Agentic AI reprezentuje ewolucję poza generatywną AI. Podczas gdy generatywna AI tworzy treści na podstawie podpowiedzi, agentic AI obejmuje wyspecjalizowane LLM, które mają określone role, kontekst i cele, aby niezależnie planować, rozumować i wykonywać zadania z dostępem do danych, API wywołań funkcji i mogą wchodzić w interakcje z innymi agentami AI. Raport definiuje trzy poziomy dojrzałości agenta AI: Poziom 1 (proste zadania, takie jak chatboty), Poziom 2 (aplikacje agenta AI, takie jak agenci obsługi klienta) i Poziom 3 (przepływy pracy z wieloma agentami z orkiestracją agentów). Oznacza to przejście od AI, która po prostu pomaga, do AI, która może działać niezależnie pod kontrolą i kierownictwem człowieka.
Według badań z 2025 r. 88% wczesnych użytkowników agentic AI (organizacje przeznaczające co najmniej 50% swojego przyszłego budżetu na AI na agentów) obserwuje obecnie pozytywny ROI z inwestycji w gen AI, w porównaniu z 74% we wszystkich organizacjach. Konkretne wyniki obejmują: 70% zgłasza poprawę produktywności, 63% obserwuje lepsze doświadczenie klienta, 56% doświadcza wzrostu biznesowego, a 53% tych, którzy odnotowali wzrost przychodów, zgłasza wzrost w przedziale 6-10%. Badania IDC pokazują, że klienci Google Cloud osiągnęli średnio 727% ROI w ciągu trzech lat. Czas do uzyskania ROI również się poprawia, przy czym 51% zauważa, że średni czas od pomysłu do produkcji wynosi 3-6 miesięcy.
Wdrażanie agentów AI osiągnęło status mainstreamu niezwykle szybko. Badania pokazują, że 52% kadry kierowniczej, której organizacje korzystają z gen AI, wdrożyło już agentów AI w produkcji, a 39% zgłasza, że ich organizacja uruchomiła ponad 10 agentów AI. Wśród wczesnych użytkowników agentic AI 82% wdrożyło ponad 10 agentów. Adopcja różni się w zależności od regionu (JAPAC prowadzi z 64%, a następnie MEA z 59%, LATAM z 56%), branży (Produkcja 56%, Telekomunikacja 56%, Sektor publiczny 55%) i jest silna we wszystkich rozmiarach organizacji (56% dla firm zatrudniających 500-999 pracowników).
Badania identyfikują pięć sprawdzonych obszarów, w których AI zapewnia wymierny ROI: (1) Produktywność – 70% zgłasza poprawę, a agenci AI pomagają w obsłudze wiadomości e-mail, dokumentów, prezentacji i badań; (2) Doświadczenie klienta – 63% obserwuje poprawę dzięki czatom opartym na AI, call center i wsparciu serwisowemu w terenie; (3) Wzrost biznesowy – 56% zgłasza wzrost przychodów, a 53% obserwuje wzrost o 6-10%; (4) Marketing – 55% zgłasza znaczący wpływ na tworzenie kampanii, generowanie leadów i rozwój treści; (5) Bezpieczeństwo – 49% obserwuje poprawę w wykrywaniu zagrożeń, czasie reakcji (61% szybciej) i redukcji incydentów. Przykłady użycia w różnych branżach obejmują obsługę klienta (49%), marketing (46%), operacje bezpieczeństwa (46%) i wsparcie techniczne (45%).
Raport pokazuje, że odnoszące sukcesy organizacje dokonują znacznych inwestycji w AI. Średnia organizacja przeznacza 26% całkowitych rocznych wydatków na IT na AI, podczas gdy wczesni użytkownicy agentic AI przeznaczają 39% wydatków na IT na inicjatywy AI. Co ważne, 77% organizacji zgłasza, że ich wydatki na gen AI wzrosły, nawet gdy koszty technologii spadają. Jeśli chodzi o podejście do finansowania, 58% przeznacza nowy budżet netto (bez zmniejszania innych budżetów), a 48% realokuje budżety inne niż AI na finansowanie inwestycji w gen AI. Wcześni użytkownicy zapewniają, że co najmniej 50% ich przyszłego budżetu na AI jest specjalnie przeznaczone na agentów AI, co demonstruje strategiczny priorytet systemów agentic.
Sponsoring C-suite ma kluczowe znaczenie dla sukcesu ROI AI. Dane pokazują, że 78% kadry kierowniczej z organizacji z kompleksowym sponsoringiem na poziomie C zgłasza, że obserwuje obecnie ROI z co najmniej jednego przypadku użycia gen AI, w porównaniu z 72% w przypadku organizacji bez takiego sponsoringu. Silne powiązanie między adopcją gen AI a sponsoringiem na poziomie C wzrosło z 69% w 2024 r. do 73% w 2025 r. Najważniejszym priorytetem inwestycyjnym jest „dostosowanie biznesu i technologii w celu wsparcia zarządzania zmianą w zakresie adopcji AI przez użytkowników” (42%), podkreślając, że potrzebni są liderzy na poziomie kierowniczym, którzy będą orędownikami inicjatyw AI, usuwali przeszkody, zabezpieczali dedykowane budżety i dostosowywali wysiłki do wymiernych wyników biznesowych.
Badania identyfikują kilka kluczowych wyzwań: (1) Prywatność i bezpieczeństwo danych – najważniejszy czynnik przy ocenie dostawców LLM (37% umieszcza go w pierwszej trójce czynników); (2) Integracja z istniejącymi systemami – 28% wymienia to jako główny problem; (3) Koszt – 27% identyfikuje to jako główny czynnik. Inne istotne wyzwania obejmują poprawę jakości danych i zarządzania wiedzą (41% priorytet), podnoszenie kwalifikacji personelu i zatrudnianie talentów (40%), zapewnienie odpowiednich narzędzi i zasobów obliczeniowych (37%) oraz zarządzanie ryzykiem związanym z AI (33%). Rozwiązaniem jest przyjęcie nowoczesnej, zintegrowanej strategii danych, która od samego początku priorytetowo traktuje silne protokoły zarządzania i bezpieczeństwa, zawsze z udziałem człowieka w pętli w celu nadzoru.
Na podstawie badań postępuj zgodnie z tym planem: (1) Znajdź swoich liderów na poziomie kierowniczym – pielęgnuj sponsoring C-suite; (2) Zacznij od największych sukcesów – skup się na agentach AI, którzy mogą zautomatyzować powtarzalne zadania z jasnym potencjałem ROI; (3) Buduj zaufanie od pierwszego dnia – uporządkuj swoje dane dzięki solidnemu zarządzaniu i bezpieczeństwu korporacyjnemu, zawsze z udziałem ludzi w pętli; (4) Daj agentom narzędzia, aby byli użyteczni – przyznaj im bezpieczny, zarządzany dostęp do systemów wewnętrznych, takich jak CRM lub Dysk; (5) Stwórz teraz swój regulamin AI – ustanów jasne, ogólnokorporacyjne wytyczne dotyczące bezpieczeństwa danych, ochrony własności intelektualnej i zgodności; (6) Wykaż wartość, aby zabezpieczyć budżet – zbuduj przekonujące uzasadnienie biznesowe pokazujące, jak wczesni użytkownicy osiągają 88% wskaźniki ROI; (7) Inwestuj w talenty – najbardziej udane firmy budują umiejętności, a nie tylko kupują technologię. Średni czas od pomysłu do produkcji wynosi 3-6 miesięcy dla odnoszących sukcesy organizacji.
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.
Twój Agent AI dla slajdów. Oszczędzaj czas, błyszcz szybciej dzięki inteligentnemu tworzeniu prezentacji.
© 2026 2slides. Wszelkie prawa zastrzeżone.