AI droższa niż pracownicy. Firmy technologiczne zmieniają strategię

• Firmy technologiczne coraz częściej wydają więcej na AI niż na wynagrodzenia pracowników, co podważa wcześniejsze założenia o oszczędnościach.

• Globalne wydatki IT mają sięgnąć 6,31 bln dolarów w 2026 roku, napędzane głównie inwestycjami w sztuczną inteligencję.

• Tylko w 23% przypadków AI okazuje się tańsza od pracy człowieka, co zmienia podejście zarządów i inwestorów.

AI zamiast oszczędności generuje nowe koszty

Jeszcze dwa lata temu dominowało przekonanie, że automatyzacja i rozwój sztucznej inteligencji pozwolą firmom znacząco obniżyć wydatki operacyjne. Rzeczywistość okazała się bardziej złożona. Koszty obliczeniowe, tokeny oraz infrastruktura AI rosną szybciej niż zakładano, a w wielu organizacjach przekraczają budżety przeznaczone na pracowników.

Przykłady z rynku technologicznego pokazują skalę problemu. Inżynierowie korzystający z narzędzi AI potrafią generować ogromne ilości zapytań jednocześnie, co przekłada się na lawinowo rosnące rachunki. W skrajnych przypadkach miesięczne koszty wykorzystania modeli językowych sięgają ponad 150 tys. dolarów na jednego użytkownika.

Co więcej, firmy takie jak Uber już wyczerpały swoje budżety AI na 2026 rok, głównie przez koszty narzędzi do generowania kodu. Wskazuje to, że model kosztowy AI jest znacznie bardziej zmienny i trudny do kontrolowania niż tradycyjne wynagrodzenia.

Tokeny i infrastruktura zmieniają ekonomię pracy

Kluczowym elementem rosnących kosztów są tzw. tokeny, czyli jednostki rozliczeniowe za każdą interakcję z AI. W przeciwieństwie do pensji pracownika, które są stosunkowo stałe, koszt AI rośnie wraz z każdym zapytaniem i każdą operacją.

Nowoczesne systemy AI, szczególnie autonomiczne agenty, wykonują setki lub tysiące operacji w tle. Zdaniem rynku może to oznaczać nawet 1000-krotnie większe zużycie zasobów w porównaniu do prostych zastosowań. To właśnie ta skala sprawia, że rachunki za AI zaczynają dorównywać kosztom zespołów inżynierskich.

Dodatkowo firmy muszą inwestować w drogie centra danych oraz zaawansowane układy obliczeniowe, głównie produkowane przez Nvidia. To powoduje, że całkowity koszt wdrożenia AI obejmuje nie tylko oprogramowanie, ale też sprzęt, energię i utrzymanie infrastruktury.

Presja inwestorów i pytanie o realną wartość

Rosnące wydatki zaczynają budzić niepokój inwestorów i zarządów. Według danych firm analitycznych globalne wydatki IT osiągną 6,31 bln dolarów w 2026 roku, co oznacza wzrost o 13,5% rok do roku. Duża część tej kwoty trafia bezpośrednio do sektora AI.

Jednocześnie coraz częściej pojawia się pytanie o zwrot z inwestycji. Wskazują ekonomiści, że firmy będą musiały udowodnić, że wydatki na AI przekładają się na realną produktywność, a nie tylko na wzrost kosztów operacyjnych.

Badania pokazują, że tylko w 23% analizowanych przypadków AI była tańsza od pracy człowieka, co podważa podstawową narrację o automatyzacji jako narzędziu do redukcji kosztów. W pozostałych przypadkach koszty wdrożenia, utrzymania i kontroli jakości przewyższały wynagrodzenia pracowników.

Rynek w punkcie zwrotnym

Coraz więcej sygnałów wskazuje, że rynek wchodzi w nową fazę. Firmy zaczynają ograniczać wykorzystanie najbardziej zaawansowanych modeli lub wprowadzać limity ich użycia. Zdaniem analityków niekontrolowane wdrażanie AI przestaje być opłacalną strategią.

Z drugiej strony dostawcy technologii AI dostosowują modele biznesowe, podnosząc ceny lub zmieniając struktury rozliczeń. To oznacza, że przedsiębiorstwa będą musiały jeszcze dokładniej zarządzać wykorzystaniem AI, aby uniknąć niekontrolowanego wzrostu kosztów.

Co to oznacza dla gospodarki i rynku pracy

Obecna sytuacja zmienia sposób myślenia o relacji między technologią a zatrudnieniem. Zamiast zastępować pracowników, AI coraz częściej staje się dodatkowym kosztem, który wymaga wsparcia ze strony ludzi.

Firmy muszą nie tylko płacić za technologie, ale także zatrudniać specjalistów do nadzoru i weryfikacji wyników. To oznacza, że model hybrydowy, łączący pracę ludzi i AI, może okazać się dominujący w najbliższych latach.

Wnioski dla rynku i inwestorów

Zmiana narracji wokół AI może mieć szerokie konsekwencje dla rynków finansowych. Spółki technologiczne będą pod presją, aby wykazać realną rentowność inwestycji w AI, co może wpłynąć na ich wyceny.

Z drugiej strony rosnące wydatki na infrastrukturę mogą wspierać producentów sprzętu oraz dostawców chmury. Jednocześnie rynek pracy może pozostać bardziej stabilny, niż wcześniej zakładano, ponieważ pełna automatyzacja okazuje się droższa niż przewidywano.