Po dwóch latach namawiania pracowników do stosowania generatywnej sztucznej inteligencji przy każdej okazji coraz większa grupa dużych firm wycofuje się. Według dochodzenia Financial Times opublikowanego 19 czerwca 2026 r. przyczynę można bez ogródek podsumować w cytacie jednego z pracowników firmy: „Stworzyliśmy potwora”.
Raport FT, który szybko stał się jednym z najczęściej dyskutowanych artykułów biznesowych tygodnia, dokumentuje, jak niekontrolowane wydatki na sztuczną inteligencję, w większości mierzone w tokenach wystawianych przez dostawców sztucznej inteligencji, obciążają budżety przedsiębiorstw i zmuszają kadrę kierowniczą do narzucenia dyscypliny na narzędzia, które dopiero niedawno zlecili. Więcej kontekstu na ten temat znajdziesz w naszych najnowsze osiągnięcia AI.
Od nakazu do powściągliwości
Zmiana jest uderzająca, ponieważ odwraca kurs polityki, za którą opowiadało się wielu dużych pracodawców. Jak podało CBC 17 czerwca, deklarowanym celem wielu firm było „wykorzystanie jak największej sztucznej inteligencji”. Teraz niektóre z tych samych organizacji wycofują się, ograniczają wykorzystanie, ograniczają dostęp do modeli premium i sprawdzają, które przepływy pracy AI faktycznie przynoszą wartość.
Crypto Briefing, powołując się na raport FT, wymieniło konkretne firmy ograniczające wykorzystanie sztucznej inteligencji pracowników w związku ze wzrostem kosztów, w tym Amazon, Walmart i Uber. Nagłówek, w którym trzej najbardziej wyrafinowani pracodawcy technologiczni na świecie zmniejszają kontrolę nad wydatkami na sztuczną inteligencję, sygnalizuje, że problem kosztów nie ogranicza się do start-upów pozbawionych gotówki. Dociera do największych przedsiębiorstw na świecie.
Problem z rachunkiem tokenowym
U podstaw wycofywania znajduje się model cenowy stanowiący podstawę większości generatywnej sztucznej inteligencji. Zamiast płaskiej subskrypcji wiele usług AI pobiera opłatę za symboliczne fragmenty tekstu, które model czyta i tworzy. Kiedy dziesiątki tysięcy pracowników wkleja długie dokumenty do chatbotów, przez cały dzień uruchamia asystentów kodowania AI lub tworzy wewnętrznych agentów, którzy wykonują pętlę przez wiele wywołań modeli, licznik tokenów kręci się szybko.
Odrębna analiza z Let's Data Science, opublikowana 17 czerwca, skupiała się na zjawisku ograniczania przez firmy wydatków na tokeny AI specjalnie dla inżynierów. Narzędzia programistyczne, które mogą wysyłać dziesiątki żądań modeli na zadanie, należą do najdroższych wdrożeń sztucznej inteligencji w dużych firmach. W miarę jak coraz więcej narzędzi do generowania kodu i narzędzi agentycznych trafia do środowiska produkcyjnego, koszt ich utrzymania gwałtownie rośnie.
Wyzwanie pogłębia trudność pomiaru zwrotu z inwestycji. Choć poszczególni pracownicy często zgłaszają wzrost produktywności, przypisanie tych zysków konkretnym pieniądzom wydanym symbolicznie i udowodnienie, że przekraczają one rachunek, okazało się trudniejsze, niż spodziewało się wielu menedżerów.
Nawet twórcy sztucznej inteligencji czują się dotknięci
Cięcie kosztów nie ogranicza się do konsumentów AI. Dotyka firm budujących technologię. 12 czerwca Stocktwits poinformował, że koszty sztucznej inteligencji Meta „wyrosły”, co skłoniło firmę do nakreślenia planów ograniczenia wydatków. Dla firmy, która umieściła sztuczną inteligencję jako kluczową dla swojej przyszłości, uznanie presji kosztowej podkreśla, jak szeroko rozpowszechniła się ta dyscyplina.
Wzór wskazuje na dojrzewający rynek. W latach 2024 i 2025 dominującym instynktem korporacji było szerokie eksperymentowanie i martwienie się o projekt ustawy później, przy założeniu, że wczesne wdrożenie sztucznej inteligencji zapewni trwałą przewagę konkurencyjną. W 2026 r., w obliczu zawężania budżetów i zanikania nowości, działy finansowe wymagają takiego samego rygoru, jak w przypadku każdej innej pozycji zamówienia.
Nowy rynek kontroli kosztów
Wycofywanie się samo w sobie stwarza możliwości komercyjne. 4 czerwca CNBC poinformowało, że startup Ramp zajmujący się zarządzaniem wydatkami osiągnął wycenę na 44 miliardy dolarów, ponieważ firmy chcą ograniczyć wydatki na sztuczną inteligencję. Awans Ramp pokazuje, jak szybko problem przekształcił się w kategorię produktu: narzędzia monitorujące, przydzielające i ograniczające wydatki na sztuczną inteligencję są obecnie poszukiwane obok samych narzędzi sztucznej inteligencji.
Ta dynamika, w której dostawcy ścigają się, by sprzedawać sztuczną inteligencję, i równoległy wyścig branży, aby pomóc kupującym kontrolować to, co na nią wydają, oddaje niezręczną fazę środkową, w którą wszedł rynek sztucznej inteligencji dla przedsiębiorstw. Technologia przekroczyła poprzeczkę przydatności do wielu zadań, ale nie przekroczyła jeszcze poprzeczki przewidywalnych i kontrolowanych kosztów.
Co to oznacza dla branży
Dla dostawców sztucznej inteligencji trend ten niesie ze sobą ostrzeżenie. Jeśli duzi klienci przejdą z nieograniczonego eksperymentowania na korzystanie racjonowane i sprawdzane pod kątem zwrotu z inwestycji, wzrost przychodów związany ze zużyciem surowych tokenów może spowolnić. Perspektywa ta jest szczególnie istotna dla firm, których modele finansowe zakładają stale rosnące wolumeny wnioskowań.
W przypadku przedsiębiorstw lekcja jest bardziej zniuansowana. Wycofanie się niekoniecznie oznacza, że sztuczna inteligencja zawodzi w dużych firmach. Kilka organizacji zaostrzających nadzór jednocześnie rozszerza ukierunkowane wdrożenia sztucznej inteligencji o wysokiej wartości. Zmiana polega na przejściu od szerokości do selektywności, od „stosowania sztucznej inteligencji wszędzie” do „wykorzystywania sztucznej inteligencji tam, gdzie się to opłaca”.
Cytat będący podstawą raportu FT: „Stworzyliśmy potwora” może ostatecznie opisywać tymczasowy nadmiar, a nie trwały werdykt. Firmy ścigały się, aby na szeroką skalę wdrożyć generatywną sztuczną inteligencję, generowały przy tym duże rachunki i obecnie korygują kurs. To, czy ta korekta spowalnia wdrażanie sztucznej inteligencji, czy po prostu czyni ją bardziej zrównoważoną, to pytanie, na które branża będzie szukać odpowiedzi przez resztę 2026 roku.
---
Bądź na Bieżąco z AINajnowsze wiadomości, analizy i przełomy w dziedzinie AI — wszystko w jednym miejscu.
Czytaj więcej wiadomości AI →
