Salesforce AI Readiness Index 2026: polskie firmy między ambicją a gotowością

200 wywiadów z właścicielami firm, dyrektorami i CTO. 10 dni badania w terenie. I wynik, który warto znać: trzy czwarte polskich firm jest dziś w jakimś punkcie drogi z AI – ale blisko połowa z nich idzie bez mapy, budżetu i kogoś odpowiedzialnego za trasę. Salesforce opublikował AI Readiness Index 2026 – pierwsze tak obszerne badanie gotowości polskiego rynku na sztuczną inteligencję. Zrealizowały je SW Research i ITBC Communication metodą wywiadów telefonicznych (CATI) w dniach 17-27 kwietnia 2026 r. Wyniki zaprezentowano podczas Agentforce World Tour w Warszawie – tę samą imprezę opisywaliśmy szerzej w naszym podsumowaniu wydarzenia.

Nie „czy”, tylko „jak szybko” – i to jest i dobra, i zła wiadomość

44% polskich firm traktuje wdrożenie AI jako wysoki lub kluczowy priorytet. Tylko 25% mówi wprost: nie mamy planów i nie planujemy mieć. Reszta jest gdzieś między tymi biegunami – testuje, wdraża albo szuka informacji.

To naprawdę niezły wynik jak na 2026 rok. Tym bardziej że blisko połowa firm, które już sięgnęły po AI (46%), robi to od ponad roku. AI nie jest już eksperymentem w zamkniętym laboratorium jednego działu – w wielu organizacjach stała się częścią codziennej pracy.

Ale jest tu coś, co mnie zatrzymuje przy lekturze danych. Firmy, które mierzą efekty AI – bo ustaliły sobie KPI – to tylko 19% badanych. I właśnie ta jedna piąta raportuje 60-procentowy udział w skróceniu czasu zadań, 49% pracowników spędzających mniej czasu na nudnych czynnościach, 21% zautomatyzowanych procesów. Reszta… nie wie, czy AI im pomaga. Nie dlatego że nie pomaga – ale dlatego że nie sprawdza. To jest symptom podejścia, które Salesforce celnie nazywa „zakupem oprogramowania zamiast transformacją”: ktoś kupił licencję, włączył narzędzie, i tyle.

90% firm używa LLM-ów. Ale to dopiero pierwsze piętro.

Jeśli chodzi o narzędzia, dominują LLM-y (ang. Large Language Models – duże modele językowe, jak GPT czy Claude) – korzysta z nich ok. 90% firm używających AI. Niestandardowe rozwiązania szyte na miarę ma co trzecia firma (37%), narzędzia automatyzujące/Copilot – co czwarta (25%), narzędzia generatywne – co dziesiąta (11%).

Ten rozkład mówi mi jedno: polskie firmy są na pierwszym piętrze. LLM to najprostszy punkt wejścia – rejestrujesz konto, wklejasz prompt, dostajesz odpowiedź. Nie wymaga integracji z systemami, nie wymaga danych własnych, nie wymaga governance. Właśnie dlatego jest tak popularny – i właśnie dlatego tak rzadko generuje mierzalną wartość na skalę. Prawdziwa praca zaczyna się wtedy, gdy AI dostaje dostęp do Twoich danych i Twoich procesów. A do tego potrzeba już architektury – nie tylko subskrypcji.

Największy opór wobec AI notuje HR (69% firm) i – tu jest ciekawostka – programowanie (63%). HR nie jest zaskoczeniem: AI dotyka tu wrażliwych danych osobowych i decyzji o ludziach, które mogą mieć poważne konsekwencje prawne i wizerunkowe. Ale programowanie? To jest liczba, przy której warto się zatrzymać. Developerzy to przecież użytkownicy, którzy mają największe techniczne możliwości oceny tego, co AI produkuje. I może właśnie dlatego są najbardziej sceptyczni – widzą, że kod generowany przez modele bywa poprawny składniowo, ale architektonicznie słaby, trudny do utrzymania albo po prostu nieadekwatny do kontekstu projektu. Strach przed AI w HR wynika z braku kontroli. Opór w programowaniu – prawdopodobnie z jej nadmiaru: zbyt dobrego wglądu w to, czego AI jeszcze nie potrafi.

AI zmęczenie: produktywność rośnie, ale ludzie płacą cenę

Jest efekt produktywności – i jest cena, którą się za niego płaci. 30% firm raportuje tzw. AI fatigue – zmęczenie ciągłą weryfikacją tego, co produkuje maszyna. Tyle samo widzi u swoich pracowników spadek kreatywności.

To zjawisko jest spójne z tym, co obserwujemy globalnie. Salesforce State of Service 2025 pokazuje, że już teraz 30% przypadków serwisowych jest obsługiwanych przez AI – i że do 2027 roku ta liczba ma wzrosnąć do 50%. Im więcej AI wchodzi w workflow, tym więcej czasu pracownicy spędzają na sprawdzaniu outputów zamiast tworzeniu własnych rozwiązań. To nie jest problem z AI – to jest problem z brakiem jasnych zasad, kiedy AI decyduje samodzielnie, a kiedy człowiek musi potwierdzić.

I tu pojawia się kolejny paradoks z raportu: firmy, które mają ustalone KPI dla AI (te 19%), widzą realne efekty. Ale jednocześnie ciągła kontrola wyników AI to właśnie główna przyczyna zmęczenia. Wyjściem nie jest mniej AI – ale lepsza architektura tego, gdzie AI działa autonomicznie, a gdzie wymaga nadzoru. Pisaliśmy o tym w kontekście rosnących kosztów autonomii AI i tego, co CIO muszą teraz przemyśleć.

Shadow AI: 40% pracowników robi to, o czym zarząd nie wie

To jest moim zdaniem najciekawszy – i najmniej komentowany – wątek całego badania. 42% firm deklaruje, że pracownicy używają wyłącznie oficjalnie zatwierdzonych narzędzi AI. Ale jednocześnie 40% organizacji przyznaje, że ich ludzie regularnie korzystają z niezatwierdzonych narzędzi. Własne konta ChatGPT. Darmowe aplikacje do grafiki. Niezweryfikowane rozwiązania do kodu. I robią to na danych firmowych.

To nie jest polska specyfika. Badanie Harmonic Security pokazuje, że ponad połowa Amerykanów używa generatywnych narzędzi AI w pracy, podczas gdy tylko 55% przedsiębiorstw ma formalne zasady regulujące ich użytkowanie. Deloitte’s 2026 State of AI in the Enterprise raportuje, że dostęp pracowników do AI wzrósł o 50% w 2025 roku, ale tylko co piąta firma ma dojrzały model governance. Polskie 40% shadow AI doskonale wpisuje się w ten globalny trend.

Salesforce formułuje to jako paradoks: firmy traktują AI jak zakup oprogramowania, pracownicy postrzegają ją jako systemową zmianę zachowań. Zakup jest jednorazowy. Zmiana zachowań – ciągła i niewidoczna dla dashboardów. Tylko 35% polskich firm ma w pełni ustalone zasady korzystania z AI. 28% działa bez żadnych reguł. To jest luka governance, nie luka technologiczna.

Dla polskich administratorów i architektów Salesforce ma to bezpośrednie przełożenie: jeśli w Twojej organizacji wdraża się Agentforce lub Data Cloud, Shadow AI w sąsiednich działach może niepostrzeżenie kolidować z polityką bezpieczeństwa danych – szczególnie w kontekście RODO. Warto to sprawdzić, zanim projekt trafi na produkcję. Więcej o tym, jak myśleć o architekturze danych jako fundamencie AI w Salesforce, pisaliśmy osobno.

Za 5 lat AI będzie koniecznością. Co to znaczy dziś?

Prognozy badanych liderów są jasne: dziś 15% uważa AI za kluczową dla swojego biznesu. Za pięć lat – 23% przewiduje, że będzie absolutnie niezbędna, a kolejne 49% ocenia ją jako bardzo ważną. Tylko 12% utrzymuje, że pozostanie marginalna.

Agentyczna AI (ang. agentic AI – systemy zdolne do samodzielnego planowania i wykonywania wieloetapowych zadań bez stałego nadzoru człowieka) jest dziś w Polsce niszą: używa jej tylko 12% firm. Z tych firm 61% stosuje agentów do integracji między aplikacjami i tyle samo do automatycznej modyfikacji danych w CRM lub ERP. Ale 70% wciąż musi monitorować każdy krok agenta i wyłapywać błędy. To nie zarzut – to opis etapu, na którym jest rynek.

Krzysztof Augustynowicz, Regional Vice President CEE w Salesforce, w komentarzu do badania stawia diagnozę infrastrukturalną: 

Duże modele językowe nie dysponują konkretną wiedzą biznesową, nie działają w oparciu o relację przyczyna-skutek i mogą generować halucynacje, co dla organizacji jest całkowicie nie do przyjęcia. Aby wyjść poza fazę pilotażową i wdrożyć agentów na skalę korporacyjną, modele muszą zostać uzupełnione o system kontekstu, system przestrzeni roboczej, dedykowany system agentów AI oraz system zaangażowania.

Innymi słowy: sama technologia jest dostępna. Trudność leży gdzie indziej – w danych, ludziach i strukturze zarządzania. AI Readiness Index 2026 jest właściwie raportem o tym właśnie. Jak zmieniają się role w teamach pracujących z AI i co to oznacza dla liderów – to temat, który wraca w każdym poważnym badaniu z tego roku.

Raport nie jest wezwaniem do paniki ani laurką dla polskiego rynku. Jest mapą: pokazuje, gdzie jesteśmy i co trzeba zbudować, żeby AI była czymś więcej niż subskrypcją w budżecie IT. Pytanie, które pozostaje otwarte: czy Twoja organizacja wie, w którym miejscu tej mapy się znajduje?

A jeśli chcesz spojrzeć na polski rynek Salesforce jeszcze szerzej – już w czerwcu 2026 ukaże się druga edycja Raportu Ekosystemu Salesforce w Polsce. To jedyne tego rodzaju badanie w naszym kraju, które w kompleksowy sposób analizuje rynek pracy, kompetencje, wynagrodzenia i nastroje wśród specjalistów Salesforce w Polsce. Coffeeforce.pl jest partnerem raportu i jako redakcja na pewno nie przepuścimy tej publikacji bez komentarza. Śledź nas, żeby nie przegapić.