AI w biznesie: Apollo nie widzi zysków poza big techem

Przychód na pracownika i marże rosną w siedmiu największych spółkach technologicznych USA, a w pozostałych 493 firmach z indeksu S&P 500 stoją w miejscu. Torsten Slok, główny ekonomista firmy inwestycyjnej Apollo, odczytuje to jako brak finansowego zwrotu z AI poza big techem. Dla firmy, która płaci za narzędzia AI, to powód, żeby mierzyć ich efekt we własnych liczbach. Slok pokazał te dane w komentarzu Daily Spark z 24 października 2026 roku. Same wykresy nie dowodzą, że wyniki big techu podniosła właśnie AI. W Polsce AI używa już 17,8% firm zatrudniających co najmniej 10 osób, dwa razy więcej niż rok wcześniej (GUS, 21 października). Stan dokumentów na 25 października 2026 roku, godz. 10:30.

Co dokładnie pokazał Apollo

Apollo pokazał pięć wykresów. Slok interpretuje je jako sygnał, że poza sektorem technologicznym AI nie poprawiła jeszcze wyników finansowych amerykańskich firm. Ujął to ostro: technologia przyniosła “zerowy zwrot finansowy” firmom spoza branży tech. To komentarz ekonomisty firmy inwestycyjnej do danych z USA, bez metodologii badania.

Dwa skróty z wykresów warto wyjaśnić. Mag 7 (Magnificent 7) to siedem największych spółek technologicznych z amerykańskiej giełdy: Apple, Microsoft, Alphabet, Amazon, Nvidia, Meta i Tesla. S&P 493 to pozostałe 493 spółki z indeksu S&P 500, czyli cała reszta dużego biznesu w USA.

Z obrazów wykresów odczytaliśmy takie wartości (przybliżone, bo Apollo nie podaje tabel):

Trzeci wykres dotyczy całej gospodarki USA. Łączna produktywność czynników (TFP) z szacunków Fed z San Francisco w ostatnim odczycie wynosi około zera, lekko poniżej. Slok pisze, że wciąż nie ma śladów, by AI przyspieszała wzrost produktywności.

Wykresy nie pokazują przyczyny tej różnicy. Mag 7 zarabiają na sprzedaży chmury, chipów i modeli AI innym firmom. Ich wzrost nie dowodzi więc, że AI podniosła wydajność ich pracowników. Wykresy nie mówią też nic o firmach spoza USA.

Pierwsza Misja AI · Kodożercy

AI zmienia rynek pracy. Zacznij rozumieć, o co chodzi.

Kurs Pierwsza Misja AI to najkrótszy kurs, po którym naprawdę rozumiesz AI, a na koniec możesz to pokazać certyfikatem. Fabuła w konwencji science fiction i gamifikacja sprawiają, że nie nudzisz się ani minuty.

Dołącz do kursantów →

Dlaczego firmy zaczynają traktować tokeny jako koszt

Według Sloka amerykańskie firmy spoza branży tech wycofują się z wydatków na AI. Zaczynają traktować zakup tokenów, czyli jednostek, w których rozlicza się pracę modeli językowych, jako koszt obciążający marże. Jak działają tokeny i skąd się biorą rachunki, opisywaliśmy przy paradoksie tanich tokenów i rosnących rachunków firm.

Slok pisze też, że na tokeny coraz więcej wydają firmy finansowane przez fundusze venture capital. Reszta biznesu “nie potrzebuje najnowszego modelu i nie chce za niego płacić”. Dwa ostatnie wykresy pochodzą z danych Ramp, amerykańskiej platformy do firmowych kart i wydatków. Pokazują one, jak bardzo te wydatki są skupione:

• w firmach z największymi wydatkami na AI (górny 1%) 80,4% to spółki finansowane przez fundusze VC,
• wśród firm o wydatkach na poziomie mediany finansowanie VC ma 13,1%,
• górne 10% firm odpowiada za 95,6% wydatków na OpenAI i Anthropic oraz 99,5% wydatków na uruchamianie modeli.

Wniosek Sloka: dopóki agenci AI i wydatki na tokeny dotyczą małej części gospodarki, skutki AI dla całej gospodarki będą bardzo ograniczone. Według niego o skutkach dla gospodarki rozstrzygną pozostałe 493 spółki z S&P 500.

Co mówią dane GUS o AI w polskich firmach

W 2026 roku technologie sztucznej inteligencji wykorzystuje 17,8% polskich przedsiębiorstw, wobec 8,7% rok wcześniej. Tak podał GUS w informacji sygnalnej “Społeczeństwo informacyjne w Polsce w 2026 r.” z 21 października. Badanie obejmuje firmy, w których pracuje co najmniej 10 osób.

Skala rośnie z wielkością firmy: od 13,7% małych firm (10–49 pracujących) do 59,8% dużych, zatrudniających 250 osób i więcej. Najczęściej firmy używają narzędzi, które generują obraz, dźwięk, wideo albo tekst. AI pomaga im przede wszystkim w marketingu i sprzedaży (11,1% firm) oraz w pracach biurowych i przy decyzjach zarządczych.

Do średniej unijnej Polsce wciąż daleko. Według Eurostatu w 2025 roku AI używało 20,0% firm w UE, a w Polsce 8,4% (GUS podaje za ten rok 8,7%). Unijnych danych za 2026 rok jeszcze nie ma.

W osobnym badaniu osób z narzędzi AI w ciągu trzech miesięcy korzystało 39,8% Polaków w wieku 16–74 lata. W grupie 16–24 lata było to 72,5%. To inna populacja niż firmy. Z tych danych nie da się ustalić, ilu pracowników używa AI w pracy na własną rękę.

GUS nie mierzy, czy AI się polskim firmom opłaca. Liczy tylko, ile firm ją stosuje.

Jak policzyć zwrot z AI w swojej firmie

Zwrot z AI w firmie policzysz, porównując pełny miesięczny koszt narzędzi z czasem pracy, który realnie odzyskujesz, po odjęciu czasu na sprawdzanie i poprawianie wyników. Przykład poniżej opiera się na przyjętych przez nas założeniach, bez danych konkretnej firmy:

W tym przykładzie AI zwraca się, jeśli każda z 10 osób odzyskuje netto około 1,8 godziny w miesiącu. Ceny planów AI sprawdzisz u dostawców, na przykład w naszym cenniku planów Claude. Przy płatności za tokeny przez API koszt zmienia się z miesiąca na miesiąc, więc licz go z faktur.

Jak zmierzyć to w praktyce:

1. Wybierz dwa albo trzy powtarzalne zadania, na przykład odpowiedzi na zapytania klientów albo opisy produktów.
2. Przez dwa tygodnie mierz czas ich wykonania bez AI.
3. Przez kolejne dwa tygodnie mierz czas z AI, razem ze sprawdzaniem i poprawkami.
4. Zapisuj błędy i reklamacje, bo szybsza praca z większą liczbą poprawek nie jest oszczędnością.
5. Zdecyduj, co zrobisz z odzyskanym czasem.

Ostatni punkt łączy się wprost z tezą Sloka. Zaoszczędzona godzina poprawia marżę tylko wtedy, gdy zamienia się w dodatkową sprzedaż albo mniejsze koszty.

Kiedy AI w biznesie ma sens według dostępnych danych

Dane Apollo i GUS nie odpowiadają na pytanie, czy AI opłaci się konkretnej firmie. Pokazują za to, gdzie dziś są pieniądze i zastosowania. Dane amerykańskich klientów Ramp pokazują, że wydatki na AI skupiają się w małej grupie firm. Wśród 1% firm wydających najwięcej 80,4% ma finansowanie VC. W Polsce AI najczęściej służy do marketingu i sprzedaży, a duże firmy stosują ją ponad cztery razy częściej niż małe.

Slok widzi granicę w tym, czego modele nie potrafią. “AI może być świetnym kalkulatorem, ale w biznesie inteligencja to przede wszystkim osąd” – pisze. Jego zdaniem AI nie rozumie odpowiedzialności, zaufania, kultury firmy, niepisanych reguł ani etycznych kompromisów. To one wpływają na reputację, a w końcu na przychody.

Najbezpieczniej zaczynać od zadań powtarzalnych i mierzalnych, gdzie wynik łatwo sprawdzić: szkic tekstu, streszczenie, odpowiedź na typowe pytanie. Decyzje wymagające osądu warto zostawić ludziom. Zanim firma przekaże modelowi dane klientów, powinna przejść przez listę pytań, którą przygotował UODO dla wdrożenia AI w firmie. Ostrożnie trzeba też czytać zapowiedzi zwolnień “z powodu AI”. Część z nich to narracja dla inwestorów, na co zwracał uwagę także Sam Altman, mówiąc o AI washingu.

FAQ

Ile polskich firm używa sztucznej inteligencji?

Według GUS w 2026 roku technologie sztucznej inteligencji wykorzystuje 17,8% przedsiębiorstw zatrudniających co najmniej 10 osób. Rok wcześniej było to 8,7%. W dużych firmach odsetek wynosi 59,8%, w średnich 30,3%, w małych 13,7%.

Czy dane Apollo dotyczą polskich firm?

Nie. Wykresy Apollo opisują spółki z amerykańskiego indeksu S&P 500 oraz firmy korzystające z amerykańskiej platformy Ramp. O Polsce mówią tylko pośrednio, bo w polskich danych GUS nie ma miary zwrotu z AI.

{ agenci AI }

Agent AI, który pracuje na danych Twojej firmy

Budujemy agentów, którzy odpowiadają klientom, czytają dokumenty i przygotowują raporty, podłączonych do Waszych systemów. Zaczynamy od jednego procesu i sprawdzamy efekt, zanim pójdziemy dalej.

Sprawdź, jak wdrażamy agentów → Software house, który prowadzi ten blog

Podsumowanie

Przychód na pracownika i marże rosną w siedmiu największych spółkach technologicznych USA, a w pozostałych 493 firmach z S&P 500 stoją. Tak wynika z wykresów, które Torsten Slok z Apollo opublikował 24 października 2026 roku i odczytał jako brak zwrotu z AI poza big techem. Jego zdaniem firmy spoza branży tech zaczynają traktować wydatki na tokeny jako koszt. Dane Ramp pokazują koncentrację wydatków na AI i wysoki udział firm z finansowaniem VC wśród największych nabywców. To komentarz ekonomisty oparty na danych z USA. Nie dowodzi, że AI nie działa. W Polsce AI wykorzystuje 17,8% firm od 10 pracujących, dwa razy więcej niż rok wcześniej. GUS nie mierzy, czy się opłaca. Przed zakupem kolejnych licencji zmierz czas dwóch powtarzalnych zadań przed AI i po jej wdrożeniu, razem z poprawkami, i porównaj wynik z pełnym kosztem.

Mateusz Wojdalski

Specjalista SEO i content marketingu w Devstock. Zajmuję się strategią treści, automatyzacją procesów marketingowych i wdrożeniami AI w codziennej pracy. Badam nowe narzędzia, adaptuję je do realnych zadań i piszę o tym, co faktycznie działa.