Jak obliczyć ROI z AI? Analiza potencjału automatyzacji AI

Zdecydowana większość wdrożeń AI w firmach nie przynosi zwrotu z inwestycji. Nie dlatego, że technologia jest zła, ale dlatego, że firmy automatyzują chaos zamiast najpierw go uporządkować. ROI z automatyzacji AI da się policzyć zanim wydasz choćby złotówkę, i właśnie od tego trzeba zacząć.

Gościem Przemysława Jończyka jest Paweł Nejman, wspólnik w JAAQOB HOLDING®, na co dzień odpowiedzialny za automatyzacje i wdrożenia AI.

Z tego artykułu dowiesz się:

• Dlaczego większość automatyzacji AI się nie zwraca i co odróżnia te opłacalne
• Jak obliczyć ROI z automatyzacji AI dla konkretnego procesu w firmie
• Od czego zacząć analizę potencjału automatyzacji, bez wiedzy technicznej
• Dlaczego dział IT nie zautomatyzuje firmy dobrze
• Ile pracowników musi mieć firma, żeby automatyzacja AI zaczęła się opłacać

Dlaczego większość automatyzacji AI się nie zwraca

Większość automatyzacji AI się nie zwraca, ponieważ firmy inwestują w technologię, zanim zrozumieją własne procesy. Zgodnie z raportem MIT NANDA „The GenAI Divide: State of AI in Business 2025” aż 95% inwestycji w generatywną AI nie przynosi zwrotu.

W rozmowie pada spostrzeżenie, że problem nie leży w samej sztucznej inteligencji, tylko w podejściu do niej. Kończy się okres, który Paweł Nejman nazywa „dzikim zachodem AI”: trzy lata notorycznego korzystania z narzędzi pozwoliły wreszcie zobaczyć, co faktycznie działa, a co było przereklamowane. 

„AI to nie jest taka technologia, którą po prostu idziesz do sklepu, kupujesz, przynosisz do firmy i ona robi magię u ciebie.”

Struktura pracy przy wdrożeniu wygląda inaczej, niż sądzi większość zarządów. Według powszechnie przyjętej w branży zasady, około 70% pracy to procesy i analiza tego, co dzieje się w firmie, 20% to dane, a jedynie 10% to technologia i AI. To orientacyjny podział, nie wynik konkretnego badania, ale dobrze oddaje proporcję: gros pracy trzeba wykonać, zanim w ogóle wybierze się narzędzie. To oznacza, że gros pracy trzeba wykonać, zanim w ogóle wybierze się narzędzie.

Jak obliczyć ROI z automatyzacji AI krok po kroku

ROI z automatyzacji AI liczy się dla pojedynczego procesu, mnożąc czas jego wykonania przez powtarzalność i koszt pracownika, a następnie zestawiając to z kosztem wdrożenia i realną oszczędnością.

 Bez tego rachunku nie da się stwierdzić, czy inwestycja ma sens.

W praktyce liczy się dwa rodzaje zysku. Pierwszy jest oczywisty: oszczędność godzin pracy. Jeśli proces zajmuje firmie 50 godzin tygodniowo, a po automatyzacji spada do 25, to masz 25 godzin zysku tygodniowo. Znasz czas, powtarzalność i koszt pracownika, więc znasz koszt jednorazowego wykonania i koszt w skali miesiąca.

Drugi rodzaj zysku jest trudniejszy do policzenia, ale często większy. To utracone korzyści, które odzyskujesz. Handlowiec, który przestaje ręcznie uzupełniać CRM, może w tym samym czasie obsłużyć więcej zapytań albo lepiej przygotować się do rozmowy z klientem.

Warto tu zachować realizm. Automatyzacja rzadko zabiera cały proces. Nawet skrócenie go o połowę to konkretny, mierzalny wynik, ale nie należy oczekiwać, że firma zacznie działać na autopilocie bez działu sprzedaży.

Fundamenty najpierw: bez uporządkowanych procesów AI nie zadziała

Automatyzacja ma sens tylko wtedy, gdy firma ma uporządkowane procesy, dane w formie cyfrowej i przynajmniej podstawowe narzędzia. Próba wdrożenia AI w chaosie kończy się przepaleniem pieniędzy.

„Muszą być fundamenty, nie da się budować od razu drugiego czy trzeciego piętra. Musisz mieć te podstawy.”

Problem w tym, że procedury w wielu firmach są niespisane, losowe albo inne dla każdego klienta. Jest więcej wyjątków niż standardów. W takiej sytuacji automatyzuje się albo jedną trzecią przypadków, albo coś, co i tak nie działa, bo ludzie pracują inaczej, niż zakłada zarząd.

To bywa niekomfortowe odkrycie – zwraca uwagę Paweł Nejman. Firma przecież działa, więc trudno przyjąć, że jest źle poukładana. Przemysław Jończyk podkreśla jednak, że sam przeszedł tę drogę: jego firma w pewnym momencie wpadła w pułapkę szumu i reklam, inwestując w kolejne narzędzia. Tylko mały procent okazał się faktycznie skuteczny, reszta była przehajpowana. Dzisiejsza wiedza to efekt wcześniejszych, kosztownych błędów. 

Od czego zacząć analizę potencjału automatyzacji

Analizę zaczyna się od spisania działów i policzenia, ilu ludzi w każdym z nich pracuje oraz czym się zajmują. Najlepszymi kandydatami do automatyzacji są procesy, które zajmują dużo czasu, są powtarzalne i wykonuje je wiele osób.

Uniwersalnym przykładem jest dział sprzedaży, obecny w każdej firmie. Zapytanie trzeba przeczytać, ocenić, odpowiedzieć, przygotować ofertę. Każdy z tych kroków pochłania czas.

Case study: chaos w skrzynce mailowej

Sytuacja: W wielu firmach B2B, zwłaszcza w branżach technicznych i u producentów, nie ma nawet systemu CRM. Zapytania wpadają na jednego maila, na którym lądują też faktury, a handlowiec zarządza całym tym chaosem sam.

Odkrycie: Nie da się automatyzować sprzedaży, dopóki nie uporządkuje się back office. Analiza pokazuje, ile czasu pracownik traci na monitorowanie skrzynki i ile mija od wpłynięcia maila do reakcji.

Decyzja: Najpierw automatyzacja obsługi maili. Skrzynkę podpina się pod asystenta AI, który rozdziela wiadomości i przekazuje je od razu do właściwej osoby.

Rekomendacje:

• Zmierzyć dzienny czas monitorowania skrzynki
• Zmierzyć opóźnienie między wpłynięciem a obsługą maila
• Wdrożyć asystenta rozdzielającego komunikację
• Dopiero potem przejść do automatyzacji samej sprzedaży

Spodziewany efekt: Taka automatyzacja zwykle powoduje pewien zwrot z inwestycji, a przy okazji uświadamia zarządowi, co faktycznie nie działa w firmie.

Case study: pusty CRM

Sytuacja: Firma ma CRM, ale wpada tam tylko nazwa firmy i numer telefonu. Potem nic się z tym nie dzieje, brak notatek, brak danych. 

Odkrycie: Zarząd żyje w przekonaniu, że skoro CRM jest, to wszystko działa. W praktyce handlowcy nie mają czasu ani chęci na uzupełnianie notatek.

Decyzja: Zautomatyzować robienie notatek za handlowców, na przykład na podstawie rozmów.

Spodziewany efekt: Uzupełnione dane w systemie i odzyskany czas zespołu sprzedaży.

Trzy scenariusze, którymi kończy się analiza

Analiza potencjału automatyzacji AI kończy się jednym z trzech wyników, i tylko jeden z nich oznacza, że warto wdrażać od razu.

Scenariusz pierwszy: firma nie jest gotowa. Skala biznesu jest za mała, automatyzacja się nie opłaca i inwestowanie w AI na tym etapie to przepalanie pieniędzy.

Scenariusz drugi: teraz zwrotu nie będzie, ale po uporządkowaniu procesów i wdrożeniu narzędzi automatyzacja zacznie się opłacać. Trzeba przejść przez etap porządkowania.

Scenariusz trzeci: firma ma już wdrożoną cyfryzację, korzysta z narzędzi rejestrujących i przetwarzających dane. Wtedy widać od razu, że automatyzacja jest mocno zyskowna i pomoże w konkurowaniu.

Odblokowany czas zespołu, czyli zysk albo skrollowanie TikToka

Odzyskany dzięki automatyzacji czas jest zyskiem tylko wtedy, gdy firma ma plan na jego wykorzystanie. Bez tego handlowcy z jedną czwartą mniej pracy po prostu wypełnią lukę scrollowaniem.

Automatyzacja odblokowuje czas zespołu, ale to od zarządu, nie od technologii, zależy, czy ten czas zamieni się w większą sprzedaż, wyższą jakość obsługi, czy w nic.

To jest właśnie powód, dla którego wdrożenie musi wyjść z góry, od zarządu. Dotyczy całej firmy i sposobu jej działania. Częsty błąd polega na przerzuceniu tematu na dział IT: „mają AI, niech zautomatyzują”.

Jończyk tłumaczy, dlaczego to nie zadziała. Działy IT zwykle nie są specjalistami od automatyzacji AI, a przede wszystkim nie mają perspektywy biznesowej ani mandatu od zarządu. Nejman dodaje, że IT często potrafi zbudować samą automatyzację technicznie, ale nie jest w stanie ocenić, czy ma ona sens. I to właśnie oderwanie od rzeczywistości stoi za wysokim odsetkiem nieudanych wdrożeń, opisanym w raporcie MIT NANDA „The GenAI Divide: State of AI in Business 2025”.

Czy zwroty 500-2000% są realne

Przemysław Jończyk przywołuje wartości, które krążą na rynku: zwroty rzędu 500%, 1000%, a nawet 2000%. Paweł Nejman potwierdza, że takie zwroty są realne, zastrzegając, że zależą od wolumenu i skali. Ta sama automatyzacja przy różnej liczbie powtórzeń daje diametralnie inny wynik. 

Przykład: inwestujesz 50 000 zł w dwóch firmach. W jednej daje to 10 godzin zysku tygodniowo, w drugiej 150 godzin. Kwota inwestycji identyczna, ale procent zwrotu zupełnie inny.

W dużych firmach zatrudniających po kilkaset osób zwroty z automatyzacji mogą sięgać znacznie wyższych kwot niż w mniejszych organizacjach – tam skala działania sama w sobie zwiększa potencjalny zysk. 

Ilustruje to proste ćwiczenie. Wystarczy, że jeden pracownik w 50-osobowej firmie traci 15 minut dziennie na powtarzalną czynność, a w skali tygodnia i miesiąca generuje to konkretny, niedoceniany koszt. 

Kiedy więc zacząć myśleć o automatyzacji? Orientacyjny próg to kilkadziesiąt osób w firmie albo pojedynczy proces, który zajmuje 10-15 godzin tygodniowo i jest powtarzalny. To jednak duże uproszczenie, bo zmiennych jest tyle, że każdy przypadek trzeba liczyć osobno.

Rekomendowane podejście to ewolucja, nie rewolucja. Automatyzuje się pojedyncze procesy, zaczynając od tych z matrycy „quick wins” (mały nakład, duży zysk), potem „big swings” (duża inwestycja, duży zwrot). Procesy, w których koszt wdrożenia rażąco przewyższa realną oszczędność czasu, po prostu się odpuszcza. 

Kluczowe wnioski

• Około 95% inwestycji w automatyzację AI nie przynosi zwrotu, głównie z powodu braku uporządkowanych procesów przed wdrożeniem – tak wynika z raportu MIT NANDA „The GenAI Divide: State of AI in Business 2025”. 
• Według powszechnie przyjętej w branży zasady, we wdrożeniu AI około 70% pracy to procesy i analiza, 20% dane, a tylko 10% technologia – dlatego warto zacząć od porządkowania firmy, nie od zakupu narzędzia. 
• ROI liczy się per proces: czas wykonania razy powtarzalność razy koszt pracownika, zestawione z kosztem wdrożenia i realną oszczędnością.
• Analizę zacznij od spisania działów, ludzi i powtarzalnych procesów, a najlepszych kandydatów do automatyzacji szukaj tam, gdzie łączy się dużo czasu, powtarzalność i wiele osób.
• Odzyskany czas jest zyskiem tylko z planem na jego wykorzystanie, dlatego wdrożenie musi wyjść od zarządu, a nie od działu IT.
• Zwroty rzędu 500-2000% bywają realne, ale zależą od skali i wolumenu, więc próg opłacalności to zwykle kilkadziesiąt osób lub proces zajmujący 10-15 godzin tygodniowo. 
• Analiza kończy się jednym z trzech scenariuszy: za wcześnie, najpierw poukładać, albo gotowi na zysk już dziś.

Zastanawiasz się, czy automatyzacja AI ma sens dla Twojej firmy i od którego procesu zacząć? Umów się na bezpłatną konsultację ekspercką, Porozmawiamy o Twoim konkretnym przypadku.

Chcesz zobaczyć jak to wygląda w praktyce? Obejrzyj pełny odcinek na kanale CEO Hub.

Najczęściej zadawane pytania

Jak obliczyć ROI z automatyzacji AI w firmie?

ROI liczy się dla konkretnego procesu. Ustalasz, ile czasu zajmuje jego jednorazowe wykonanie, jak często się powtarza i jaki jest koszt pracownika, co daje koszt w skali miesiąca. Następnie zestawiasz to z kosztem wdrożenia automatyzacji i realną oszczędnością czasu. Do tego dochodzą utracone korzyści, na przykład czas handlowca odzyskany na rozmowy z klientami.

Czy automatyzacja AI naprawdę się opłaca dla małych i średnich firm?

To zależy od skali i powtarzalności procesów. Nawet w firmie liczącej kilkadziesiąt osób drobne, powtarzalne czynności kumulują się w ogromne zasoby czasu. Jeśli jednak firma jest za mała lub nieuporządkowana, wdrożenie może się nie zwrócić, dlatego najpierw warto zrobić analizę.

Od czego zacząć wdrożenie AI w firmie?

Zacznij od spisania działów, liczby pracowników i tego, czym się zajmują. Wytypuj procesy powtarzalne, czasochłonne i wykonywane przez wiele osób. Dla każdego oszacuj potencjalny ROI, a następnie ułóż je w kolejności od największego i najłatwiejszego zysku. Dopiero na tej podstawie wybierasz narzędzia.

Ile pracowników musi mieć firma, żeby automatyzacja AI się opłacała?

Orientacyjnie mówimy o kilkudziesięciu osobach albo o pojedynczym procesie zajmującym 10-15 godzin tygodniowo, który jest powtarzalny. To jednak duże uproszczenie. Zmiennych jest na tyle dużo, że każdy przypadek trzeba policzyć indywidualnie.

Czy dział IT może samodzielnie zautomatyzować firmę?

Zwykle nie zrobi tego dobrze. Działy IT często nie są specjalistami od automatyzacji AI, a przede wszystkim brakuje im perspektywy biznesowej i mandatu od zarządu. Potrafią zbudować automatyzację technicznie, ale nie ocenią, czy ma ona sens biznesowy. Dlatego wdrożenie musi wyjść z góry.

Czy zwroty z AI rzędu 500% lub 1000% są prawdziwe, czy to scam?

Takie zwroty są realne, ale zależą od wolumenu i skali. Ta sama inwestycja przy 10 godzinach oszczędności tygodniowo da inny procent niż przy 150 godzinach. W dużych firmach zwroty potrafią być milionowe, ale zawsze trzeba je liczyć dla konkretnego przypadku.