Badania produktywności AI z 2025 roku pokazują rozbieżne wyniki: Anthropic raportuje 80% oszczędności czasu na pojedynczych zadaniach, OpenAI wskazuje 40–60 minut oszczędności dziennie, ale MIT stwierdza, że 95% organizacji nie raportuje mierzalnego wpływu na P&L. Różnica wynika z metodologii: badania na poziomie zadań pokazują duże oszczędności, ale wdrożenia na poziomie organizacji napotykają bariery skalowania, weryfikacji jakości i reorganizacji procesów.
Ten artykuł porównuje metodologie i wnioski trzech kluczowych badań z drugiej połowy 2025 roku, identyfikując warunki, w których AI rzeczywiście zwiększa produktywność, oraz sytuacje, gdy generuje dodatkową pracę.
Kluczowe wnioski
- 80% oszczędności czasu na pojedynczych zadaniach (Anthropic, listopad 2025) – ale bez uwzględnienia czasu weryfikacji wyników przez człowieka
- 95% organizacji nie raportuje mierzalnego wpływu na P&L (MIT Media Lab, lipiec 2025) – główne przyczyny: błędne priorytetyzowanie zastosowań i brak integracji z procesami
- 40–60 minut oszczędności dziennie dla przeciętnego użytkownika enterprise (OpenAI, grudzień 2025) – intensywni użytkownicy deklarują ponad 10 godzin tygodniowo
- 41% pracowników otrzymuje „workslop” – niskiej jakości treści AI wymagające przeróbek; szacowany koszt według badaczy: ~2h na incydent (Harvard Business Review/Stanford, wrzesień 2025)
- Różnica 6x w intensywności użycia między „frontier workers” a medianą – głębokość adopcji, nie sam dostęp, decyduje o korzyściach
Badanie Anthropic: 80% oszczednosci czasu – co naprawde mowia dane?
Badanie Anthropic pokazuje ~80% oszczędności czasu na poziomie pojedynczych zadań, ale nie mierzy jakości pracy ani czasu weryfikacji przez człowieka. Metodologia budzi istotne zastrzeżenia, które autorzy sami przyznają w raporcie.
Metodologia i kluczowe dane
Badanie opublikowane 5 listopada 2025 roku wykorzystuje narzędzie Clio do anonimowej analizy transkryptów rozmów. Dla każdej konwersacji Claude szacuje: (1) ile czasu zajęłoby zadanie bez AI, (2) ile czasu zajęło z pomocą AI. Dane są agregowane według taksonomii zawodowej O*NET i danych płacowych BLS.
- Średni czas zadania bez AI: około 90 minut (1,4 godziny)
- Mediana kosztu zadania: 54 USD (przy średnich stawkach godzinowych danego zawodu)
- Rozkład oszczędności: większość zadań mieści się w przedziale 50–95%, z maksimum między 80–90%
- Najwyższe oszczędności: kompilowanie informacji z raportów (~95%), opieka zdrowotna (~90%)
- Najniższe oszczędności: analiza obrazów diagnostycznych (~20%), problemy sprzętowe (~56%)
Prognoza makroekonomiczna
Ekstrapolując wyniki na całą gospodarkę USA, Anthropic szacuje potencjalny wzrost produktywności pracy o 1,8% rocznie przez następną dekadę. Jest to porównanie do historycznej średniej (1,8% od 2019 roku), nie prognoza bazowa MIT/OECD. Przy założeniu 60% udziału pracy w TFP, oznaczałoby to wzrost całkowitej produktywności czynników produkcji o 1,1% rocznie.
Uwaga metodologiczna: Te szacunki zakładają pełną adopcję obecnych modeli AI w ciągu 10 lat i nie uwzględniają przyszłych ulepszeń technologii ani barier wdrożeniowych.
Ograniczenia przyznane przez autorów
Raport Anthropic zawiera sekcję „Limitations”, w której autorzy wskazują kluczowe zastrzeżenia:
- Claude sam szacuje czas wykonania zadań – brak walidacji rzeczywistymi danymi poza jednym testem na zadaniach programistycznych (korelacja ρ=0,44 vs ρ=0,50 dla deweloperów)
- Nie uwzględnia czasu weryfikacji i poprawiania wyników AI przez człowieka
- Nie mierzy jakości wykonanej pracy, tylko czas ukończenia
- Próba obejmuje tylko użytkowników Claude.ai – prawdopodobnie early adopters, nie reprezentatywna dla całej populacji
- Nie uwzględnia reorganizacji procesów biznesowych, która historycznie generowała największe zyski produktywności
Kontrargument MIT: 95% firm bez mierzalnego wpływu na P&L
95% organizacji nie raportuje mierzalnego wpływu na P&L z inwestycji w generatywne AI – to główny wniosek z raportu MIT Media Lab z lipca 2025. Pomimo 30–40 miliardów dolarów inwestycji enterprise w GenAI, tylko 5% pilotów generuje wartość biznesową mierzalną w rachunku zysków i strat.
Metodologia MIT
Badanie opiera się na trzech źródłach danych:
- Systematyczny przegląd ponad 300 publicznie ujawnionych inicjatyw AI
- 52 ustrukturyzowane wywiady z przedstawicielami organizacji z różnych branż
- 153 odpowiedzi ankietowe od liderów wyższego szczebla zebrane na czterech konferencjach
Przyczyny niepowodzeń wdrożeń AI
Raport MIT identyfikuje cztery strukturalne czynniki stojące za „GenAI Divide”:
- Ograniczona disrupcja: Tylko dwa z dziewięciu głównych sektorów (technologia i media) wykazują znaczącą transformację biznesową
- Paradoks enterprise: Duże firmy prowadzą najwięcej pilotów, ale mają najniższy wskaźnik sukcesu wdrożeń
- Błędne priorytety inwestycyjne: 50% budżetów AI trafia do sprzedaży i marketingu, mimo że back-office oferuje wyższy ROI
- Przewaga implementacji zewnętrznej: Narzędzia budowane przez zewnętrznych dostawców odnoszą sukces dwa razy częściej niż wewnętrzne piloty
Krytyka metodologii MIT
Badanie MIT również ma ograniczenia metodologiczne:
- Wyniki oparte na 52 wywiadach są określane jako „directionally accurate” – nie oficjalne raporty firmowe
- Nie uwzględnia metryk takich jak: wzrost efektywności, redukcja kosztów, poprawa konwersji, szybkość pipeline’u sprzedaży
- Brak peer review – badanie nie przeszło recenzji naukowej
OpenAI Enterprise: perspektywa użytkowników ChatGPT
Przeciętny użytkownik ChatGPT Enterprise deklaruje oszczędność 40–60 minut dziennie, a intensywni użytkownicy ponad 10 godzin tygodniowo. 75% respondentów zgłasza poprawę szybkości lub jakości pracy – wynika z raportu OpenAI z 8 grudnia 2025.
Metodologia i źródła danych
Raport bazuje na dwóch źródłach: (1) zanonimizowanych, zagregowanych danych użytkowania od klientów enterprise, (2) ankiecie 9000 pracowników z niemal 100 przedsiębiorstw.
- Wolumen wiadomości w ChatGPT Enterprise wzrósł 8x rok do roku
- Zużycie tokenów rozumowania (reasoning) na organizację wzrosło 320x w ciągu 12 miesięcy
- Użycie strukturyzowanych workflow (Projects, Custom GPTs) wzrosło 19x od początku roku
Kluczowe odkrycie: „frontier gap”
Raport identyfikuje rosnącą przepaść między liderami a resztą:
- Pracownicy z czołówki adopcji AI (95. percentyl) wysyłają 6x więcej wiadomości niż mediana pracowników
- Firmy o wysokiej dojrzałości AI wysyłają 2x więcej wiadomości na miejsce i 7x więcej przez Custom GPTs
- Pracownicy używający AI do 7+ typów zadań oszczędzają 5x więcej czasu niż ci używający do 4 typów
Wniosek: Głębokość adopcji, nie sam dostęp do narzędzi, determinuje korzyści produktywności.
Problem „workslop”: gdy AI generuje więcej pracy
41% pracowników otrzymuje „workslop” – niskiej jakości treści AI, które wyglądają profesjonalnie, ale wymagają znacznych przeróbek. Każdy taki incydent kosztuje według szacunków badaczy około 2 godziny dodatkowej pracy – wynika z badania Harvard Business Review, BetterUp Labs i Stanford University z września 2025.
Definicja i skala problemu
Workslop to termin ukuty przez badaczy na określenie treści generowanych przez AI, które „udają dobrą pracę, ale nie mają substancji, by rzeczywiście posunąć zadanie naprzód”. Badanie obejmowało ankietę 1150 amerykańskich pracowników biurowych.
- 40% pracowników otrzymało workslop w ciągu ostatniego miesiąca
- ~15% całej otrzymywanej treści w pracy to treści generowane przez AI
- Szacowany koszt według badaczy: ~186 USD miesięcznie na pracownika (estymacja, nie dane księgowe)
Wpływ na relacje i zaufanie
Workslop nie tylko marnuje czas, ale szkodzi relacjom w zespole:
- 53% respondentów czuje irytację po otrzymaniu workslop
- 54% postrzega nadawców workslop jako mniej kreatywnych
- 42% postrzega ich jako mniej godnych zaufania
- 37% postrzega ich jako mniej inteligentnych
Porównanie metodologii i wyników badań
Trzy badania mierzą różne rzeczy na różnych poziomach analizy – porównywanie wyników bez uwzględnienia metodologii prowadzi do błędnych wniosków.
| Parametr | Anthropic (XI 2025) | MIT (VII 2025) | OpenAI (XII 2025) |
| Próba | 100 000 rozmow Claude.ai | 300 inicjatyw, 52 wywiady, 153 ankiety | Dane enterprise + 9000 pracowników |
| Poziom analizy | Pojedyncze zadania | Organizacja / P&L | Indywidualny pracownik |
| Główny wynik | 80% oszczędności czasu | 95% bez zwrotu z inwestycji | 40-60 min oszczędności/dzień |
| Mierzone | Czas ukończenia (szacowany przez AI) | Wpływ na P&L organizacji | Deklarowany czas oszczędzony |
| Nie mierzone | Jakość, czas weryfikacji, kontekst biznesowy | Metryki efektywności, zadowolenie, czas | Jakość pracy, wpływ na P&L firmy |
| Główne ograniczenie | AI szacuje własną skuteczność | Mała próba, brak peer review | Badanie własnych klientów |
| Peer review | Nie | Nie | Nie |
Kiedy AI oszczędza czas, a kiedy go marnuje?
AI oszczędza czas przy zadaniach jednorazowych, dobrze zdefiniowanych i niewymagających głębokiej weryfikacji eksperckiej. Marnuje czas przy zadaniach złożonych, wymagających kontekstu organizacyjnego lub wysokiej dokładności.
Warunki skutecznej adopcji
Na podstawie analizy trzech badań można zidentyfikować czynniki sukcesu:
- Głębokość adopcji: Użycie AI do wielu typów zadań (7+) generuje 5x większe oszczędności niż do 4 typów (OpenAI)
- Strukturyzowane workflow: Projects i Custom GPTs rosną 19x szybciej niż ad-hoc użycie
- Focus na back-office: Automatyzacja procesów wewnętrznych daje wyższy ROI niż sprzedaż/marketing (MIT)
- Zakup vs budowa: Zewnętrzne narzędzia odnoszą sukces 2x częściej niż wewnętrzne piloty (MIT)
- Zaangażowanie liderów: AI high performers są 3x bardziej skłonni mieć aktywne wsparcie kierownictwa (McKinsey & Company)
Zadania z wysoką i niską oszczędnością czasu
| Wysoka oszczędność (70–95%) | Niska oszczędność (<50%) |
|---|---|
| Kompilowanie informacji z dokumentów (~95%) | Analiza obrazów diagnostycznych (~20%) |
| Wsparcie opieki zdrowotnej (~90%) | Problemy sprzętowe (~56%) |
| Tworzenie programów nauczania (~87%) | Nadzór nad programistami (brak danych) |
| Pisanie faktur i dokumentów (~87%) | Fizyczna inspekcja obiektów (brak danych) |
| Interpretacja danych finansowych (~80%) | Koordynacja instalacji systemów (brak danych) |
Źródło: Anthropic, „Estimating AI productivity gains from Claude conversations”, listopad 2025
Implikacje dla polskich organizacji
Polskie organizacje mogą wykorzystać wnioski z badań globalnych, uwzględniając specyfikę lokalnego rynku: niższe koszty pracy zmieniają kalkulację ROI, a mniejsza skala firm może ułatwić szybsze wdrożenia.
Rekomendacje wdrożeniowe
- Zaczynaj od back-office: Automatyzacja procesów administracyjnych, raportowania i dokumentacji daje wyższy ROI niż zastosowania w sprzedaży (MIT)
- Kupuj, nie buduj: Gotowe narzędzia odnoszą sukces 2x częściej niż wewnętrzne projekty (MIT)
- Mierz głębokość adopcji: Śledź nie tylko liczbę użytkowników, ale intensywność użycia i zakres zadań (OpenAI)
- Ustal standardy jakości: Wdrażaj procedury weryfikacji, aby uniknąć „workslop” (Harvard Business Review/Stanford)
- Szkol intensywnych użytkowników: Różnica 6x między frontier workers a medianą pokazuje potencjał szkoleń
Podsumowanie
Badania produktywności AI z 2025 roku pokazują złożony obraz: na poziomie pojedynczych zadań oszczędności czasu sięgają 80%, ale na poziomie organizacji 95% firm nie raportuje mierzalnego wpływu na P&L. Ta rozbieżność wynika z kilku czynników.
Po pierwsze, badania mierzą różne rzeczy: Anthropic mierzy czas ukończenia zadania (bez weryfikacji), MIT mierzy wpływ na P&L, OpenAI zbiera deklaracje pracowników. Porównywanie tych wyników bez uwzględnienia metodologii prowadzi do błędnych wniosków.
Po drugie, istnieje „frontier gap” – przepaść między intensywnymi użytkownikami a resztą. Pracownicy korzystający z AI do wielu typów zadań oszczędzają wielokrotnie więcej czasu niż okazjonalni użytkownicy. Sam dostęp do narzędzi nie wystarczy.
Po trzecie, AI może generować nowe koszty: zjawisko „workslop” pokazuje, że niskiej jakości treści AI wymagają według szacunków badaczy ~2 godzin przeróbek na incydent i szkodzą relacjom w zespole.
Żadne z omawianych badań nie przeszło peer review, co stanowi istotne ograniczenie dla formułowania definitywnych wniosków.
Źródła:
[1] Tamkin, A., McCrory, P. (2025). Estimating AI productivity gains from Claude conversations. Anthropic Research, 5 listopada 2025.
[2] MIT Media Lab / Project NANDA (2025). The GenAI Divide: State of AI in Business 2025. MIT, lipiec 2025.
[3] OpenAI (2025). The State of Enterprise AI 2025. OpenAI, 8 grudnia 2025.
[4] Niederhoffer, K., et al. (2025). AI-Generated Workslop Is Destroying Productivity. Harvard Business Review, 22 wrzesnia 2025.
[5] McKinsey & Company (2025). The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation. McKinsey Global Survey on AI, 5 listopada 2025.
