Europejskie banki i instytucje finansowe inwestują w sztuczną inteligencję jak nigdy wcześniej – według IDC (prognoza dla wszystkich sektorów) europejskie wydatki na AI sięgną ok. 145 mld USD do 2028 roku. Jednocześnie globalne badanie pokazuje, że aż 94% firm z różnych sektorów napotyka poważne problemy z wdrożeniem sztucznej inteligencji, mimo że niemal wszystkie uznają ją za strategiczny priorytet (DXC AdvisoryX, 2025). Na tle globalnej debaty o suwerenności technologicznej Europa staje przed kluczowym wyborem: jak świadomie korzystać z globalnych rozwiązań AI, jednocześnie budując własne kompetencje i zachowując kontrolę nad danymi.
Badanie DXC AdvisoryX (2496 decydentów IT w 22 krajach, wszystkie sektory, 2025 r.) ujawnia paradoks: 77% liderów biznesowych globalnie uznaje AI za priorytet na poziomie zarządu, a jednocześnie 94% boryka się z poważnymi trudnościami wdrożeniowymi. Co blokuje postęp?
Po pierwsze – błędne przywództwo. Aż 73% firm uważa, że AI powinny wdrażać zespoły techniczne, bez udziału biznesu. To recepta na projekty, które są technicznie sprawne, ale nie rozwiązują realnych problemów. Po drugie – brak myślenia biznesowego: 65% organizacji globalnie inwestuje w AI, nie wiedząc, jaki problem chce nią rozwiązać. Po trzecie – brak gotowości ludzi: tylko 37% firm globalnie osiągnęło wysoką dojrzałość AI, reszta tkwi w fazie eksperymentów mimo rosnących inwestycji.
Największy paradoks, który widzimy w firmach, polega na tym, że AI to wyzwanie dla działów IT, nie dla zarządów. Tymczasem decyzje o tym, który problem biznesowy rozwiązać jako pierwszy, musi podejmować biznes – nie zespoły technologiczne. Niezwykle ważne jest również wyznaczenie priorytetów i koordynacja działań. Bez tego nawet najlepszy algorytm wdrażany przez najlepszy zespół nie przyniesie wartości – mówi Halina Frańczak, Managing Director & Market Leader, DXC Technology Polska.
Suwerenność AI: Europa buduje niezależność technologiczną
Obok luki wdrożeniowej rośnie temat, który coraz częściej pojawia się w agendach zarządów: jak zarządzać zależnością od zewnętrznych dostawców AI. Według danych przytaczanych przez European Banking Federation prywatne inwestycje w AI w Europie wynoszą ok. 6,1 mld EUR rocznie – wobec ok. 44 mld EUR w USA. Ta siedmiokrotna różnica sprawia, że europejskie firmy i banki z konieczności sięgają po rozwiązania spoza kontynentu. McKinsey w raporcie poświęconym europejskiej suwerenności szacuje, że Europa może potrzebować nawet 15-20 mld EUR rocznie na inwestycje w suwerenną AI do 2030 roku – to wartość, której obecne prywatne zaangażowanie jeszcze nie osiąga.
Największą stawką jest sektor finansowy. Banki globalnie wydały ok. 35 mld USD na AI w 2023 roku – do 2027 roku kwota ta może wzrosnąć do 97 mld USD, wynika z globalnych szacunków World Economic Forum dla sektora bankowego. Według European Banking Authority europejskie banki najczęściej stosowały AI do wykrywania oszustw, weryfikacji tożsamości klientów, przeciwdziałania praniu pieniędzy i cyberbezpieczeństwa. Dane DXC Technology (globalnie, wszystkie sektory) pokazują, że cybersecurity to obszar najszybszego wzrostu – 50% firm planuje rozszerzyć tu wdrożenia AI w ciągu trzech lat. Tuż za nim plasują się ESG (47%) oraz zarządzanie ryzykiem i compliance (43%).
Zależność od dostawcy: wyzwanie, którym można zarządzać
Europejskie banki muszą świadomie zarządzać ryzykiem rosnącej zależności od dostawców technologii. Im głębiej bank integruje zewnętrzne systemy AI ze swoimi procesami, tym trudniejsza staje się zmiana dostawcy. Badanie DXC (globalnie) pokazuje, że 75% firm aktywnie szuka partnerów do projektów AI, a 83% rozważa model managed services. Z badania wynika, że firmy cenią u partnerów AI przede wszystkim zdolność do szkolenia pracowników i zarządzania zmianą – ponad strategię wdrożeniową, budowę modeli czy ocenę gotowości organizacji.
Governance AI: rady nadzorcze budują nowe kompetencje
Rady nadzorcze europejskich banków coraz lepiej rozumieją, że instytucje finansowe muszą stać się AI-powered, by skutecznie konkurować. Jednak niewiele z nich dysponuje dziś kompetencjami i narzędziami do prowadzenia strategicznego dialogu z zarządem o rozwoju AI – takiego, który łączy wymogi regulacyjne z realną wartością dla biznesu. Badanie DXC (globalnie, wszystkie sektory) pokazuje, że 98% firm deklaruje posiadanie struktur governance AI, a 47% wdrożyło dojrzałe ramy nadzoru obejmujące systemy działające autonomicznie, zgodnie z obowiązującymi regulacjami i z zachowaniem modelu human-in-the-loop. Dla pozostałych instytucji wyzwaniem jest tempo: systemy AI z elementami autonomii wchodzą do banków szybciej niż powstają wewnętrzne procedury nadzorcze. Kluczowe pytania operacyjne – rozliczalność decyzji wspieranych przez algorytmy (zgodnie z wymogami AI Act) czy audyt systemów uczących się w czasie rzeczywistym – mają charakter praktyczny i rozwiązywalny. Rosnąca liczba banków już dziś wypracowuje na nie skuteczne odpowiedzi, budując tym samym fundament pod świadomy, strategiczny nadzór nad AI.
Zaufanie jako warunek wyścigu
Inwestycje w AI rosną, regulacje się zaostrzają, a presja konkurencyjna nie słabnie. W tym wyścigu łatwo skupić się wyłącznie na szybkości i skali wdrożeń. Dane DXC (globalnie, wszystkie sektory) pokazują jednak, że europejskie organizacje obrały własną ścieżkę: 41% stawia bezpieczeństwo danych ponad zwrot z inwestycji – wobec 28%, dla których ROI pozostaje priorytetem.
Rekomendacje EBC z 27 maja 2026 potwierdzają ten kierunek – podnosząc standard bezpieczeństwa w bankach, regulator wyraźnie sygnalizuje, że pytanie nie brzmi już „czy wdrażać AI”, lecz „jak robić to bezpiecznie i odpowiedzialnie”. EBC zakwalifikował ataki wspierane przez AI jako systemowe ryzyko finansowe i wymaga od banków raportowania ekspozycji na zagrożenia związane ze sztuczną inteligencją.
W sektorze bankowym, gdzie zaufanie klientów jest fundamentem działania, odpowiedzialne podejście do AI to nie słabość – to strategia. Polska jest liderem bankowości cyfrowej w UE – BLIK przetworzył w 2025 roku 2,9 mld transakcji, a 63% polskich organizacji finansowych aktywnie wdraża generatywną AI. Jednocześnie zbliżające się wymogi AI Act i rosnąca presja na automatyzację stawiają przed sektorem pytanie nie „czy wdrażać AI”, lecz „jak robić to odpowiedzialnie i na dużą skalę” – komentuje Halina Frańczak, która prowadziła panel pt. „AI i suwerenność technologiczna: jak budować odporność sektora finansowego w Europie” w czasie tegorocznego Europejskiego Kongresu Finansowego w Sopocie.
