Wraz z coraz powszechniejszym wykorzystywaniem AI w firmach pracownicy napotykają barierę: izolację wynikającą z odrębnych interfejsów. Z najnowszego badania Salesforce przeprowadzonego wśród 250 osób na stanowiskach kierowniczych w amerykańskich firmach wynika, że 68% respondentów zauważa, iż wnioski uzyskane dzięki AI nie są udostępniane innym, 66% twierdzi, że pracownicy nieświadomie wykorzystują AI do rozwiązywania tych samych problemów co ich współpracownicy, a 59% obserwuje opóźnienia, ponieważ efekty pracy pozostają w narzędziu AI jednej osoby. Co więcej, tylko 15% badanych deklaruje, że AI jest płynnie zintegrowana z wieloma systemami i interfejsami. W rezultacie pracownicy tracą aż 22 dni robocze rocznie na przełączanie się między AI a innymi oknami aplikacji.

Problem nasila się wraz z wielkością organizacji: 73% osób na stanowiskach kierowniczych w dużych przedsiębiorstwach uczestniczących w badaniu deklaruje, że co tydzień dochodzi do przestojów, w porównaniu z 37% w małych i średnich firmach.

Łącznie 72% respondentów wskazuje, że idealnym rozwiązaniem byłaby AI działająca w całym zespole i korzystająca ze wspólnego kontekstu.

–  Pracując samodzielnie, możemy osiągać dobre wyniki, ale kiedy cały zespół jednocześnie skupia się na tym samym problemie, sytuacja się zmienia – a efekty mogą być naprawdę imponujące – mówi Rob Seaman, wiceprezes ds. operacyjnych i dyrektor generalny Slacka. – Era AI wykorzystywanej indywidualnie przyspieszyła pracę poszczególnych osób. Era AI wspierającej współpracę sprawi, że cała firma będzie razem działać i myśleć sprawniej.

Wiedza zdobyta dzięki AI przez jedną osobę rzadko trafia do całego zespołu

Mimo rosnącej popularności agentów AI większość zastosowań sztucznej inteligencji nadal odbywa się na poziomie pojedynczych osób, a wnioski z każdej sesji zwykle pozostają u jej uczestnika.

• 68% osób na stanowiskach kierowniczych przyznaje, że wnioski lub wyniki uzyskane przez jednego pracownika z pomocą AI nie są udostępniane pozostałym członkom zespołu ani ponownie wykorzystywane.
• Prowadzi to do powstawania silosów informacyjnych, które spowalniają pracę całej firmy.

Respondenci wskazują, że wartościowe wnioski wypracowane przez jednego pracownika często nie docierają do pozostałych członków zespołu. – Jedna osoba odkrywa prompt, który może skrócić czas weryfikacji o połowę, ale nikt inny o tym nie wie, więc pozostaje on częścią jej własnego procesu pracy z AI – zauważył jeden z respondentów.

Zespoły dwukrotnie rozwiązują te same problemy

Gdy odkrycia uzyskane dzięki AI pozostają prywatne, współpracownicy często wykonują tę samą pracę ponownie.

• 66% osób na stanowiskach kierowniczych twierdzi, że co najmniej raz w tygodniu zdarza się, że dwie osoby niezależnie od siebie korzystają z AI, by rozwiązać ten sam problem, nie wiedząc o swoich działaniach.
• Koszty mogą wykraczać poza stracony czas. Gdy niezależne prace wspierane przez AI nakładają się na siebie, uzgadnianie rozbieżnych wyników może generować dodatkowe obowiązki.

Jeden z dyrektorów IT zauważył: Czas inżynierów był marnowany, gdy prosili AI o naprawienie dokładnie tego samego błędu, ponieważ osobne historie czatów uniemożliwiały im dzielenie się rozwiązaniem.

Inny respondent podsumował to następująco: Nieskoordynowane programowanie z pomocą AI prowadziło do powielania pracy i poważnych konfliktów między systemami.

Praca staje w miejscu, gdy jej efekty pozostają niewidoczne

Powielanie działań to jedno z możliwych następstw korzystania z AI w odizolowanych środowiskach. Drugim jest brak wspólnego wglądu w postępy prac – szczególnie w większych firmach.

• 59% osób na stanowiskach kierowniczych twierdzi, że co tydzień praca zostaje wstrzymana lub opóźniona, ponieważ jej efekty znajdują się w narzędziu AI jednej osoby i są niewidoczne dla reszty zespołu.
• Problem nasila się wraz z wielkością firmy: 73% osób na stanowiskach kierowniczych w dużych przedsiębiorstwach wskazuje cotygodniowe przestoje, w porównaniu z 37% w małych i średnich firmach.

Zależność jest prosta: im więcej pracowników, tym więcej prywatnych historii czatów i miejsc, w których efekty pracy mogą pozostać niezauważone. W zespołach technicznych takie martwe pola mogą oznaczać dodatkowy czas poświęcony na diagnozowanie problemów, którym można było zapobiec. – Lepszy wgląd w kod wygenerowany przez AI pozwoliłby naszym programistom zaoszczędzić wiele godzin debugowania – powiedział jeden z dyrektorów ds. księgowości.

Niewiele firm zintegrowało AI w całej organizacji

Sposób, w jaki firmy wdrażają narzędzia AI, dodatkowo pogłębia problemy związane z ich wykorzystaniem i adaptacją. Większość organizacji wyszła już poza etap eksperymentów, ale niewiele z nich połączyło wykorzystywane rozwiązania AI w spójny ekosystem.

• 49% firm wdraża agentów AI, którzy wykonują zadania lub realizują procesy z pewnym stopniem autonomii.
• Zaledwie 15% zintegrowało agentów AI z wieloma systemami i interfejsami, tak aby mogli płynnie działać w całej organizacji.

Brak koordynacji działań związanych z AI przekłada się na straty czasu – i to niemałe

• Według szacunków osób na stanowiskach kierowniczych pracownicy tracą średnio 3,6 godziny tygodniowo na przełączanie się między narzędziami AI a innymi systemami wykorzystywanymi w pracy. To niemal 10% całego tygodnia pracy.
• W skali 50-tygodniowego roku oznacza to około 181 godzin, czyli mniej więcej 22 dni robocze na jednego pracownika.
• Tylko 11% respondentów deklaruje, że ich narzędzia AI działają w ramach jednego zintegrowanego ekosystemu i nie powodują żadnych strat czasu.

Osoby zarządzające chcą, by AI wspierała pracę całego zespołu

Poproszeni o wyobrażenie sobie, jak ich zespoły korzystałyby z AI w idealnym świecie, respondenci najczęściej wskazywali na pracę zespołową.

• 72% wybrałoby AI działającą w całym zespole i korzystającą ze wspólnego kontekstu, dzięki czemu wartość jej wykorzystania mogłaby narastać i być rozwijana przez kolejnych użytkowników.
• 26% wolałoby, aby każda osoba korzystała z AI samodzielnie, a uzyskana wartość pozostawała u niej.

Dla części liderów przejście na bardziej zespołowy model pracy oznacza przede wszystkim większą efektywność.

– Wspólna przestrzeń robocza zespołu, w której AI korzysta ze współdzielonego kontekstu, pozwala uniknąć powielania pracy nad promptami i przyspiesza realizację projektów międzyfunkcyjnych – powiedział dyrektor z sektora usług finansowych.

Rob Seaman ujął to następująco: Istotne jest zapewnienie wspólnego dostępu do kontekstu oraz możliwości jego dalszego rozwijania i uzupełniania. Gdy agent działa we wspólnej przestrzeni, a nie w prywatnym czacie, zaczyna rozumieć, jak faktycznie funkcjonuje firma – jej projekty, dyskusje i decyzje, które są już obecne w rozmowach zespołu. Każda otwarta wymiana z agentem staje się czymś, na czym może oprzeć się kolejna osoba, a także kolejny agent.

Metodologia

Dane pochodzą z badania Salesforce Pulse Survey przeprowadzonego metodą podwójnie ślepej próby, wśród 250 osób z kadry kierowniczej w Stanach Zjednoczonych – na poziomie dyrektorskim lub wyższym – które mają wpływ na decyzje dotyczące inwestycji w AI w swoich organizacjach. Dane zebrano w dniach 14–22 września 2026 r. Średnią liczbę godzin traconych tygodniowo obliczono na podstawie dolnej granicy każdego przedziału odpowiedzi, a następnie przeliczono na 50 tygodni pracy w roku. Wartości procentowe zaokrąglono, dlatego ich suma może nie wynosić 100%. Małe i średnie firmy zdefiniowano jako organizacje zatrudniające mniej niż 250 osób, a duże przedsiębiorstwa – jako firmy zatrudniające co najmniej 2500 osób.

O Salesforce

Salesforce wspiera organizacje każdej wielkości na ich drodze do stania się przedsiębiorstwami agentycznymi – łączącymi ludzi, agentów AI, aplikacje oraz dane na zintegrowanej, zaufanej platformie, celem uzyskania bezprecedensowego wzrostu i innowacji.

Więcej informacji na: www.salesforce.com