Polskie firmy B2B chcą transformacji cyfrowej. Jednocześnie znaczna ich część nie ma do niej fundamentów: dane są rozproszone, procedury nie istnieją, a pracownicy uczą się obsługi nowych narzędzi z YouTube’a. Raport IRSM „AI w polskich firmach B2B” zebrał odpowiedzi zarządzających i pracowników na te same pytania i pokazał, że w wielu firmach żyją oni w zupełnie różnych rzeczywistościach. Poniżej omawiamy najważniejsze dane z tego badania i wyjaśniamy, co z nich wynika dla firm produkcyjnych i dystrybucyjnych planujących kolejne kroki w cyfryzacji.
Spis treści
- Metodologia badania „AI w polskich firmach B2B”
- Kluczowe wnioski
- Gdzie jesteśmy jako rynek – stan wdrożeń AI w polskim B2B
- Brak danych, brak fundamentów – największa bariera przed AI
- Zarządzający widzą procesy, pracownicy widzą siebie
- Luka między zarządem a zespołem – skala problemu, którego zarząd nie widzi
- Co z tego wynika dla firm planujących wdrożenia
Metodologia badania „AI w polskich firmach B2B”
Badanie „AI w polskich firmach B2B”, zrealizowane przez Instytut Rozwoju Sprzedaży i Marketingu (IRSM) w styczniu i lutym 2026 roku, miało na celu poznanie pełnego obrazu polskiego B2B w obszarze wykorzystania sztucznej inteligencji. Chodziło o zrozumienie zarówno, jak polscy przedsiębiorcy, jak i pracownicy podchodzą do AI i jak z niej faktycznie korzystają. To zestawienie dwóch perspektyw pozwala zobaczyć zarówno założenia co do wykorzystania narzędzi AI w firmie, jak i rzeczywiste nawyki pracowników oraz zidentyfikować interesy zarządzających i zespołu. Metodologia badania opierała się na połączeniu podejść ilościowych i jakościowych:
- Badanie ilościowe (CAWI): O zdanie zapytano n=406 małych i średnich firm B2B w Polsce. W próbie znaleźli się zarówno zarządzający (CEO, członkowie zarządu, dyrektorzy, managerowie wyższego szczebla), jak i pracownicy (stanowiska specjalistyczne z różnych działów).
- Badanie jakościowe (IDI): Przeprowadzono pogłębione wywiady online na próbie n=7 zarządzających w małych i średnich firmach B2B.
To badanie pozwoliło zestawić ze sobą perspektywy i interesy zarządzających oraz pracowników, co jest kluczowe dla pełnego zrozumienia wyzwań i szans związanych z adopcją AI w polskich przedsiębiorstwach.
Kluczowe wnioski
- Adopcja AI – 37% polskich firm B2B już korzysta z narzędzi AI; kolejne 32% planuje wdrożenie w ciągu roku.
- Dane jako bariera – 53% firm przyznaje, że dane są rozproszone między systemami; 35% ocenia je jako słabo uporządkowane.
- Brak wzorców branżowych – 65% firm nieplanujących wdrożeń wskazuje brak case studies z własnej branży jako główny powód zwlekania.
- Cyfryzacja jako priorytet – 57% zarządzających uważa cyfryzację za kluczową w ciągu najbliższych 5 lat.
- Weryfikacja wyników AI – tylko 44% firm korzystających z AI ma zasadę weryfikacji wyników przez człowieka.
- Pracownicy uczą się sami – 22% pracowników uczy się obsługi AI z tutoriali i YouTube; 17% po prostu jej unika.
- Luka komunikacyjna – zarząd widzi opór pracowników jako problem w 9% przypadków; pracownicy czujący presję to 14%.
Gdzie jesteśmy jako rynek – stan wdrożeń AI w polskim B2B
Opublikowany przez Instytut Rozwoju Sprzedaży i Marketingu raport „AI w polskich firmach B2B” rejestruje rynek w konkretnym momencie: tuż przed punktem przełomu. 37% polskich firm B2B już korzysta z narzędzi AI, a kolejne 32% planuje wdrożenie w ciągu najbliższego roku. W praktyce oznacza to, że za 12 miesięcy tylko co trzecia firma będzie mogła powiedzieć, że AI jej nie dotyczy.
To istotna zmiana perspektywy dla firm, które traktują temat jako odległy lub branżowo nieistotny. Rynek nie pyta o zgodę. Firmy, które po drugiej stronie stołu negocjacyjnego mają klientów lub konkurentów wyposażonych w narzędzia automatyzujące sprzedaż, obsługę i analizę danych, będą odczuwać tę różnicę bardzo konkretnie: w czasie odpowiedzi na zapytanie, w jakości dopasowania oferty, w szybkości reagowania na zmiany popytu.
Jednocześnie liczba 37% powinna być czytana ostrożnie. Raport nie mówi, że te firmy AI wdrożyły dobrze. Mówi tylko, że z niej korzystają. A to zupełnie różne rzeczy, co kolejne dane pokazują wyraźnie.
Brak danych, brak fundamentów – największa bariera przed AI
AI bez dostępu do spójnych, dobrze zorganizowanych danych firmowych nie generuje wartości. Generuje wyniki, którym trudno ufać, i pochłania czas potrzebny do ich weryfikacji. Raport IRSM precyzyjnie opisuje skalę tego problemu w polskim B2B:
- 53% firm przyznaje, że dane są rozproszone między różnymi systemami,
- 35% ocenia swoje dane jako słabo uporządkowane,
- tylko 44% firm korzystających z AI ma zasadę weryfikacji wyników przez człowieka,
- 35% organizacji wprowadza do systemów AI szczegółowe dane biznesowe, starając się robić to „ostrożnie”, bez jasnych procedur.
To ostatnie zestawienie jest szczególnie niepokojące. Dane wchodzą do systemów AI, wyniki są generowane, a procedury weryfikacyjne w większości firm albo nie istnieją, albo są nieformalne. W środowisku, w którym modele językowe potrafią generować przekonująco brzmiące, ale błędne odpowiedzi, brak zasady Human in the Loop to realne ryzyko operacyjne, a nie tylko teoretyczny problem bezpieczeństwa.
Widzimy ten mechanizm bardzo wyraźnie w kontekście wdrożeń platform B2B. Firmy, które przychodzą do nas z myślą o AI, często mają dane o klientach rozrzucone między ERP, arkuszami Excel, mailami handlowców i notatkami w CRM prowadzonym połowicznie.
Platforma B2B jest w tym kontekście krokiem wcześniejszym niż AI, nie konkurencyjnym. Porządkuje dane o zamówieniach, klientach i procesach w jednym miejscu i robi to w sposób ciągły, automatyczny. Dopiero na takim fundamencie wdrożenie AI daje wyniki, którym można zaufać.
Raport wskazuje też, że 65% firm nieplanujących wdrożeń podaje brak dostępu do wiarygodnych case studies z własnej branży jako główny powód zwlekania. To ważna obserwacja. Firmy produkcyjne i dystrybucyjne uczą się od podobnych sobie podmiotów. Abstrakcyjne przykłady z innych sektorów rzadko przekonują do działania. Właśnie dlatego przy każdym wdrożeniu skupiamy się na konkretach: jakie dane, jakie procesy, jaki efekt w tej konkretnej branży.
Zarządzający widzą procesy, pracownicy widzą siebie
Wdrożenie AI to projekt technologiczny tylko z pozoru. W praktyce to projekt komunikacyjny, który decyduje o tym, czy pracownicy będą narzędzie wspierać, czy omijać. Raport IRSM zestawił skojarzenia zarządzających i pracowników z AI w kontekście biznesowym i pokazał dwie zupełnie różne perspektywy w obrębie tej samej firmy.
Zarządzający patrzą na AI przez pryzmat procesów i przewagi:
- automatyzacja powtarzalnych zadań – 47% wskazań,
- chatboty i obsługa klienta – 39%,
- analiza danych i prognozowanie – 37%,
- przewaga konkurencyjna – 33%.
Ich obawy koncentrują się na kosztach i ryzyku technologicznym:
- koszty i skomplikowanie wdrożenia – 32%,
- ryzyko halucynacji i braku kontroli – 31%,
- zagrożenie dla miejsc pracy jako zjawisko rynkowe – 29%.
Pracownicy patrzą na AI zupełnie inaczej. Dla nich to przede wszystkim:
- narzędzie ułatwiające codzienne zadania – 44%,
- coś, co może wyeliminować nudne obowiązki – 32%,
- coś przydatnego, ale możliwego do złego użycia – 39%,
- zagrożenie dla własnego stanowiska – 26%.
Najbardziej uderzający kontrast widać w jednej konkretnej odpowiedzi. Zarządzający wymieniają przewagę konkurencyjną jako jedno z kluczowych skojarzeń z AI. Wśród pracowników ta kategoria w ogóle nie istnieje. Najbliższe jej sformułowanie to „narzędzie do zwiększenia efektywności firmy, ale nie mojej osoby”, wskazywane przez 30% pracowników. Pracownicy widzą wartość dla firmy, ale nie widzą wartości dla siebie. I to jest właśnie punkt, w którym wiele wdrożeń się zawiesza.
Te same mechanizmy obserwowaliśmy wielokrotnie przy wdrożeniach platform B2B w działach sprzedaży. Platforma może automatyzować follow-upy, generować raporty i podpowiadać handlowcom kolejne kroki, ale jeśli handlowiec czuje, że system go zastępuje zamiast wspierać, będzie go omijać.
Pisaliśmy o tym w kontekście modeli rozliczeniowych zespołów handlowych: narzędzie, które zdejmuje z handlowca codzienną obsługę klienta, jest witane z ulgą. Narzędzie, które generuje dla niego nowe zadania, nawet jeśli przekłada się na wyższe prowizje, spotyka się z oporem. To kwestia tego, czy komunikacja wdrożenia odpowiada na pytanie „co z tego mam ja” wystarczająco konkretnie i wystarczająco wcześnie.
Luka między zarządem a zespołem – skala problemu, którego zarząd nie widzi
Raport IRSM zapytał zarządzających i pracowników o te same dwie kwestie: jakie problemy napotkali przy wdrażaniu AI i jak sobie z nimi radzą. Odpowiedzi ujawniają głęboki rozdźwięk między tym, co firma robi, a czego pracownicy faktycznie potrzebują.
Jest kilka obszarów, gdzie obie strony zgadzają się co do diagnozy:
- jakość wyników AI jest rozczarowująca – zarządzający 24%, pracownicy 17%,
- trudności techniczne z integracją i konfiguracją – zarządzający 17%, pracownicy 16%,
- bezpieczeństwo danych to wspólny temat, choć postrzegany różnie (zarząd myśli o regulacjach, pracownicy o danych, które sami wprowadzają do systemu).
Natomiast tam, gdzie luka jest największa, robi się naprawdę interesująco. Zarządzający widzą opór pracowników jako problem tylko w 9% przypadków. Jednocześnie 14% pracowników czuje presję, że musi używać AI, choć nie chce, a 13% przyznaje, że nie ma wystarczającego wsparcia, żeby się jej nauczyć.
Sposób radzenia sobie z trudnościami po obu stronach jest jeszcze bardziej wymowny. Zarządzający sięgają po:
- zewnętrznych konsultantów – 29%,
- narzędzia kontroli i monitorowania – 24%,
- procedury weryfikacji wyników – 22%.
Pracownicy radzą sobie w zupełnie inny sposób:
- weryfikują wyniki AI samodzielnie – 35%,
- uczą się z tutoriali i YouTube – 22%,
- uczą się od kolegów – 20%,
- unikają AI i robią rzeczy po staremu – 17%.
Firma inwestuje w kontrolę systemową. Pracownicy uczą się sami albo rezygnują. Między tymi dwoma rzeczywistościami nie ma niemal żadnego mostu.
Porada ekspercka: Przed wdrożeniem jakiegokolwiek narzędzia AI zapytaj kilku pracowników frontowych, co ich zdaniem zmieni się w ich codziennej pracy. Nie to, co powinno się zmienić według projektu wdrożeniowego, ale co zmieni się według nich. Jeśli odpowiedź brzmi „nie wiem” albo „wszystko będzie trudniejsze”, masz problem komunikacyjny, nie technologiczny. Rozwiązanie techniczne uruchomi się na czas. Adopcja nie uruchomi się sama.
Co z tego wynika dla firm planujących wdrożenia
57% zarządzających w polskich firmach B2B uważa cyfryzację za kluczową w perspektywie najbliższych 5 lat. Jednocześnie dane z raportu pokazują, że te same firmy często nie mają do niej podstawowych fundamentów: spójnych danych, jasnych procedur i pracowników, którzy rozumieją, co i dlaczego się zmienia.
Z naszego doświadczenia zbudowanego na kilkuset wdrożeniach w firmach produkcyjnych i dystrybucyjnych wynikają trzy wnioski, które dobrze rezonują z tym, co pokazuje raport:
- Dane przed narzędziami – platforma B2B porządkuje dane o klientach, zamówieniach i procesach sprzedaży w jednym miejscu, co jest krokiem koniecznym przed jakimkolwiek sensownym wdrożeniem AI. Bez tego etapu modele AI pracują na fragmentarycznych danych i generują wyniki, którym trudno zaufać.
- Wzorce branżowe przed ogólnymi – firmy produkcyjne i dystrybucyjne podejmują decyzje, widząc przykłady z własnego sektora. Abstrakcyjne obietnice technologiczne nie wystarczają. Właśnie dlatego warto szukać dostawców, którzy mogą pokazać konkretne wdrożenia z podobnych branż, z konkretnymi danymi o efektach.
- Komunikacja przed wdrożeniem, nie po nim – zarząd i pracownicy patrzą na AI inaczej i ten rozdźwięk nie zniknie sam. Wdrożenia, które nie adresują perspektywy zespołu przed uruchomieniem narzędzia, kończą się systemami, które działają technicznie, ale których nikt nie używa tak, jak powinien.
Raport IRSM potwierdza to, co obserwujemy w praktyce od lat: gotowość deklaratywna i gotowość operacyjna to dwie różne rzeczy. Firmy, które zaczną od porządku we własnych danych, od wypracowania wzorców dla swojej branży i od komunikacji, która odpowiada na pytania pracowników, będą miały znacznie łatwiejszy start niż te, które wdrożą narzędzie i będą liczyć na to, że adopcja przyjdzie sama.
Poznaj rozwiązania SOHOsoft dla firm B2B przygotowujących się na AI
Platforma SOHO B2B to rozwiązanie zaprojektowane dla firm produkcyjnych i dystrybucyjnych, które chcą cyfryzować sprzedaż w sposób przewidywalny i bezpieczny. W praktyce oznacza to m.in. integrację z systemami ERP (Comarch, Streamsoft, Microsoft, SAP), centralizację danych o klientach i zamówieniach oraz Sales CRM wbudowany bezpośrednio w platformę.
To właśnie taka architektura danych tworzy fundament pod wdrożenia AI, które faktycznie działają. Zamiast podłączać modele językowe do rozproszonych arkuszy i niesynchronizowanych systemów, pracujesz na ujednoliconych danych w czasie rzeczywistym. W ramach pakietu Enterprise dostępne są również rozwiązania SOHO AI, które umożliwiają integrację z API OpenAI i Anthropic, obsługę modeli HITL oraz wektorowe bazy danych wspierające Sales Copilota i Buyer Copilota.
Jeśli chcesz zobaczyć, jak to działa w firmach podobnych do Twojej, skontaktuj się z naszym zespołem. Pokażemy konkretne przykłady, nie ogólne obietnice.
FAQ
Czy polskie firmy B2B naprawdę wdrażają AI, czy to tylko deklaracje?
Raport IRSM wskazuje, że 37% firm już korzysta z narzędzi AI, a 32% planuje wdrożenie w ciągu roku. Wdrożenie nie oznacza jednak skutecznego wdrożenia. Tylko 44% firm stosuje zasadę weryfikacji wyników AI przez człowieka, a znaczna część organizacji wprowadza dane do modeli bez jasnych procedur bezpieczeństwa.
Co jest największą barierą przed wdrożeniem AI w B2B?
Według raportu IRSM główne bariery to brak dostępu do case studies z własnej branży (65% firm nieplanujących wdrożeń), nieuporządkowane lub rozproszone dane (53% firm) oraz brak procedur weryfikacji wyników. Bariera technologiczna jest w tym zestawieniu stosunkowo niska.
Dlaczego pracownicy unikają AI, skoro zarząd ją wdraża?
Raport ujawnia istotny rozdźwięk: zarząd widzi w AI przewagę konkurencyjną, a pracownicy widzą przede wszystkim potencjalne zagrożenie dla własnego stanowiska i narzędzie narzucone przez firmę bez odpowiedniego wsparcia. 17% pracowników przyznaje, że po prostu unika AI i robi rzeczy po staremu. Brak komunikacji i onboardingu to jeden z głównych powodów nieudanych wdrożeń.
Czy wdrożenie platformy B2B jest potrzebne przed wdrożeniem AI?
Niekoniecznie w każdym przypadku, ale dla firm produkcyjnych i dystrybucyjnych, których dane są rozproszone między ERP, mailami i arkuszami, platforma B2B porządkuje dane o klientach i zamówieniach w jednym miejscu. Modele AI pracujące na tak ujednoliconych danych generują znacznie bardziej wiarygodne wyniki niż modele podłączone do fragmentarycznych źródeł.
Jak duże ryzyko niesie brak procedur weryfikacji wyników AI?
35% firm wprowadza szczegółowe dane biznesowe do systemów AI bez jasnych procedur, licząc na „ostrożne” podejście pracowników. W praktyce oznacza to ryzyko wycieków danych, błędnych decyzji opartych na niezweryfikowanych wynikach i trudności z audytem w przypadku pomyłek. Zasada Human in the Loop, stosowana przez mniej niż połowę firm, to jeden z pierwszych elementów, który warto wdrożyć przed skalowaniem zastosowań AI.
Ile kosztuje uruchomienie platformy B2B w SOHO?
Platforma SOHO B2B jest dostępna w dwóch planach. Pakiet Professional zaczyna się od 3 700 zł netto miesięcznie i jest przeznaczony dla małych i średnich firm. Pakiet Enterprise, adresowany do firm wymagających większej skalowalności i wsparcia, kosztuje 7 500 zł netto miesięcznie. Czas uruchomienia to odpowiednio 2–6 tygodni i 6–12 tygodni.
