Gigant technologiczny Uber został zmuszony do gwałtownego ograniczenia wydatków na sztuczną inteligencję po tym, jak w zaledwie cztery miesiące wyczerpał cały roczny budżet przeznaczony na ten cel. Decyzja firmy jest sygnałem alarmowym dla całej branży i potwierdza, że realne koszty wdrożenia AI znacznie przewyższają pierwotne oczekiwania dotyczące oszczędności.
Jeszcze na początku roku Uber zachęcał swoich pracowników do jak najszerszego korzystania z narzędzi opartych na sztucznej inteligencji, licząc na wzrost produktywności. Entuzjazm szybko jednak zderzył się z finansową rzeczywistością. Już w kwietniu 2026 roku dyrektor techniczny firmy ogłosił, że roczny budżet na wydatki związane z AI został w pełni wykorzystany. W rezultacie, jak donosi agencja Bloomberg, zarząd wprowadził nowe, rygorystyczne wytyczne.
Najważniejszą zmianą jest wprowadzenie maksymalnego miesięcznego limitu wydatków na AI dla każdego pracownika. To radykalny zwrot w polityce firmy, która jeszcze kilka miesięcy temu promowała nieograniczony dostęp do tych technologii. Przypadek Ubera ilustruje szerszy problem, z którym mierzą się korporacje na całym świecie – rachunek za rewolucję AI przyszedł znacznie szybciej, niż zakładano.
Początkowe założenia, że wdrożenie AI przyniesie natychmiastowe i potężne oszczędności, okazały się zbyt optymistyczne. Firmy muszą mierzyć się z kosztami, które wykraczają daleko poza opłaty licencyjne za oprogramowanie. Do kluczowych obciążeń finansowych należą:
Wiele firm traktuje obecnie te wydatki jako konieczną inwestycję w przyszłą automatyzację, a nie sposób na cięcie kosztów tu i teraz.
Rosnące koszty zaczynają być postrzegane jako główna przeszkoda w rozwoju sztucznej inteligencji w biznesie. Zmienia to również charakter obaw związanych z tą technologią. Jeszcze rok temu 27% firm obawiało się głównie automatyzacji i utraty miejsc pracy. Obecnie ten lęk wskazuje już tylko 17% ankietowanych.
Według raportu „Power of AI. Rewolucja GenAI w biznesie”, już 39% respondentów wskazuje przede wszystkim wysokie koszty jako główną barierę we wdrożeniach sztucznej inteligencji w swoich organizacjach.
Paradoksalnie, im bardziej zaawansowane stają się rozwiązania AI, tym droższe jest ich praktyczne wykorzystanie na dużą skalę. Przykład Ubera pokazuje, że nawet najwięksi gracze muszą na nowo skalkulować opłacalność „pędu za technologią” i poddać w wątpliwość, czy każda inwestycja w AI przekłada się bezpośrednio na wzrost produktywności.
Maciej Korneluk, „Kosztowny pęd za technologią. Uber ogranicza wydatki na AI”, MamBiznes.pl, 2026, https://mambiznes.pl/news/kosztowny-ped-za-technologia-uber-ogranicza-wydatki-na-ai/
imagazine.pl, „Prawdziwe koszty utrzymania sztucznej inteligencji w firmach”, iMagazine, 2026, https://imagazine.pl/2026/05/05/prawdziwe-koszty-utrzymania-sztucznej-inteligencji-w-firmach/
itwiz.pl, „Rozwój AI w firmach blokują koszty, dane i brak kompetencji”, ITwiz, https://itwiz.pl/rozwoj-ai-w-firmach-blokuja-koszty-dane-i-brak-kompetencji/
ttms.com, „Jak sztuczna inteligencja obniża koszty? Rozpocznij oszczędzanie w firmie już dziś!”, TTMS, https://ttms.com/pl/jak-sztuczna-inteligencja-obniza-koszty-rozpocznij-oszczedzanie-w-firmie-juz-dzis/
businessinsider.com.pl, „Czy warto inwestować w sztuczną inteligencję”, Business Insider Polska, https://businessinsider.com.pl/poradnik-finansowy/inwestowanie/czy-warto-inwestowac-w-sztuczna-inteligencje/7dv9r6b
