Jak wykorzystać AI do budowania nowych modeli biznesowych?

Pierwsza fala AI optymalizowała to, co już istniało – druga tworzy produkty i usługi, których wcześniej nie dało się zbudować. Jak wykorzystać tę zmianę do zaprojektowania modelu biznesowego, który generuje przychody zamiast tylko obcinać koszty?

Dlaczego AI zmusza firmy do przemyślenia swoich modeli biznesowych od nowa?

Od 2022 roku wdrożenia AI w firmach sprowadzały się głównie do automatyzacji i redukcji kosztów^[1]. Chatbot w obsłudze klienta, podsumowywanie dokumentów, szybsze raportowanie – technologia pełniła rolę zaplecza. Druga fala, o której mówi m.in. Kylan Gibbs z akceleratora wspieranego przez Khosla Ventures i Lightspeed^[2], zmienia tę logikę.

AI przestaje być narzędziem do przycinania wydatków i staje się fundamentem produktów, które wcześniej technicznie nie mogły istnieć^[3] – od platform newsowych osadzających fragmenty podcastów w artykułach, przez aplikacje fitness z czterokrotnie wyższą klikalnością powiadomień, po gry społecznościowe z fabułami generowanymi w czasie rzeczywistym przez modele językowe (LLM – Large Language Models, czyli systemy AI trenowane na ogromnych zbiorach tekstów)^[4].

Ale to nie tylko historia startupów z Doliny Krzemowej. Badacze z MIT Center for Information Systems Research przeanalizowali 2378 firm z lat 2013–2025 i stwierdzili, że firmy działające jako „Ecosystem Drivers” (budujące i zarządzające ekosystemami cyfrowych produktów) stanowiły w 2013 roku zaledwie 12% rynku – a w 2025 już 58%^[5]. Były też jedynym modelem biznesowym, który przewyższał średnią branżową pod względem wzrostu przychodów^[6].

W odpowiedzi na rozwój AI agentowej (ang. agentic AI – systemy zdolne do samodzielnego planowania i działania, a nie tylko odpowiadania na polecenia) MIT zaproponował cztery nowe modele biznesowe^[7]:

• Existing+, czyli wzbogacenia istniejącego biznesu o AI;
• Customer Proxy, gdzie AI realizuje cele klienta w ramach ustalonych reguł;
• Modular Creator, w którym AI łączy modularne elementy bez z góry określonego procesu;
• Orchestrator – model, w którym AI samodzielnie koordynuje cały ekosystem usług, by dostarczyć klientowi rezultat^[8].

Większość firm – nie tylko polskich – wciąż tkwi na poziomie Existing+. Tymczasem realne przesunięcie wartości zaczyna się wyżej. PwC podkreśla w prognozach na 2026 rok, że firmy odnoszące największe sukcesy to te, które traktują AI jako podstawę nowego modelu operacyjnego, zamiast nakładać ją na stare procesy^[9].

Gartner prognozuje, że do końca 2026 roku 40%. aplikacji biznesowych będzie miało wbudowanych agentów AI – rok wcześniej było to poniżej 5%^[10]. OpenAI uruchomił w lutym 2026 inicjatywę Frontier Alliances z McKinsey, Accenture, BCG i Capgemini, by przenieść agentów z pilotaży do rdzenia operacji^[11].

Jednocześnie Gartner ostrzega: ponad 40% projektów agentowych może zostać porzuconych do końca 2027 roku z powodu niejasnego ROI^[12]. MIT Sloan Management Review dodaje, że agenci AI wciąż popełniają za dużo błędów, by powierzać im procesy angażujące duże pieniądze^[13].

Jak zaprojektować model biznesowy, który zarabia dzięki AI?

Oto kilka sposobów, które pomogą Ci odmienić Twój model biznesowy:

1. Zamień wewnętrzne narzędzie w źródło przychodu

Jeśli Twoja firma zbudowała cokolwiek opartego na AI do użytku wewnętrznego – model predykcyjny, system rekomendacji, algorytm optymalizacji – zadaj sobie pytanie: czy ktoś na rynku zapłaciłby za dostęp do tego rozwiązania? Coraz więcej firm przekształca wewnętrzne narzędzia AI w płatne usługi (predictive analytics as a service – prognozowanie jako usługa)^[14]. Według Sapphire Ventures do końca 2026 roku co najmniej 50 firm zbudowanych wokół AI osiągnie 250 milionów dolarów rocznych powtarzalnych przychodów^[15].

2. Wyceniaj rezultat, nie dostęp

Tradycyjny model SaaS (Software as a Service – oprogramowanie w subskrypcji) pobiera stałą opłatę za dostęp do narzędzia. Najrentowniejsze firmy AI przechodzą jednak na wycenę opartą na rezultatach^[16]. Zendesk pobiera opłaty za zgłoszenia faktycznie rozwiązane przez AI, nie za liczbę przetworzonych wiadomości^[17]. Jeśli Twoje rozwiązanie oszczędza klientowi 10 tysięcy złotych – możesz pobierać 2 tysiące i obie strony wychodzą na plus.

3. Buduj przewagę, której nie da się skopiować z dnia na dzień

Najbardziej rentowne firmy AI budują tzw. data-network effects (efekty sieciowe oparte na danych – mechanizm, w którym każdy nowy użytkownik generuje dane ulepszające produkt dla wszystkich)^[18]. Konkurencja może skopiować interfejs i funkcje, ale nie odtworzy miesięcy interakcji użytkowników, które wytrenowały Twój model. Projektuj produkt tak, by każde kliknięcie, każda transakcja i każda decyzja użytkownika zasilała algorytm – im więcej osób korzysta, tym lepiej działa dla wszystkich.

4. Skaluj operacje agentami AI zamiast kolejnymi etatami

PwC wskazuje, że agenci AI potrafią już wykonywać mniej więcej połowę zadań realizowanych przez ludzi w finansach – od przetwarzania faktur po wykrywanie anomalii^[19]. Brazylijska firma finansowa CERC zwiększyła zdolność przetwarzania transakcji dziesięciokrotnie bez powiększania zespołu^[20]. Dla MŚP to realna szansa, bo zamiast zatrudniać kolejne osoby do obsługi rosnącej bazy klientów, można wdrożyć agenta AI w procesach o najwyższej powtarzalności. Docelowy wskaźnik autonomii uznawany za rentowny to 80-90% automatyzacji w danym procesie^[21].

5. Testuj szybko – ale od pierwszego dnia mierz wpływ na wynik finansowy

Deloitte wskazuje, że firmy mierzące efekty AI od startu dwukrotnie częściej raportują transformacyjny wpływ na organizację^[22]. Wybierz jeden obszar, w którym AI może stworzyć nową wartość dla klienta. Zaprojektuj Minimum Viable Product, najprostszą wersję produktu pozwalająca przetestować pomysł na prawdziwych użytkownikach. Ustal metryki sukcesu przed uruchomieniem. Jeśli po 60 dniach nie widzisz postępu, zmień kierunek^[23].

Druga fala AI otwiera okno, które nie będzie otwarte w nieskończoność. Firmy, które potrafią myśleć o sztucznej inteligencji jako o fundamencie nowego modelu przychodowego – a nie jako o narzędziu do cięcia kosztów – mają dziś przewagę. Nie trzeba do tego być w Dolinie Krzemowej. Wystarczy jedno pytanie, które Gibbs stawia każdemu członkowi swojego akceleratora: „Czego nie dało się zbudować przed AI – a teraz się da?”^[24].