Home •Blog
TTMS Blog
Świat okiem ekspertów IT.
Sortuj po tematach
Wyszukiwanie oparte na LLM kontra tradycyjne: prognoza na lata 2025–2030
Kiedy wyszukiwanie AI prześcignie Google? Asystenci oparci na modelach językowych LLM (takich jak ChatGPT, Bard czy Bing Chat) szybko zmieniają sposób, w jaki ludzie wyszukują informacje. Niniejszy raport prognozuje, kiedy takie wyszukiwanie oparte na AI wyprzedzi tradycyjne wyszukiwarki (np. Google) pod względem globalnego wykorzystania przez konsumentów. Analizujemy obecne trendy adopcji, tempo wzrostu, zmiany w zachowaniach użytkowników oraz prognozy branżowe, aby wskazać „punkt zwrotny”, w którym wyszukiwanie oparte na LLM przewyższy tradycyjne pod względem udziału w codziennych zapytaniach i ich wolumenu. Skupiamy się na latach 2025–2030, przedstawiając kamienie milowe oparte na danych oraz prognozę momentu przecięcia się krzywych adopcji pod koniec dekady. 1. Google wciąż miażdży narzędzia AI pod względem wolumenu wyszukiwań Tradycyjne wyszukiwarki nadal dominują pod względem całkowitej liczby zapytań w połowie 2025 r. Sam Google obsługuje około 15 miliardów wyszukiwań dziennie (czyli znacznie ponad 5 bilionów rocznie) i utrzymuje około 90% globalnego udziału w rynku wyszukiwania. Dla porównania, ChatGPT – wiodący asystent oparty na LLM – obsługuje szacunkowo dziesiątki milionów zapytań „wyszukiwaniopodobnych” dziennie w 2025 r. Innymi słowy, dzienny wolumen zapytań Google pozostaje zdecydowanie większy – według SparkToro w 2024 r. Google obsługiwał około 373 razy więcej zapytań niż ChatGPT, a wszystkie narzędzia wyszukiwania oparte na AI łącznie stanowiły mniej niż 2% rynku. Nawet Bing (druga co do wielkości tradycyjna wyszukiwarka) notuje setki milionów wyszukiwań dziennie, czyli rząd wielkości więcej niż ChatGPT. Według Wall Street Journal, w czerwcu 2025 r. wyszukiwanie AI stanowiło około 5,6% ruchu wyszukiwania na komputerach stacjonarnych w USA (wzrost z około połowy tego udziału rok wcześniej) — to wciąż niewielka część rynku, ale rosnąca w szybkim tempie. Wyszukiwanie AI nabiera rozpędu w 2025 roku Jednak krajobraz zaczyna się zmieniać. Ruch w wyszukiwarce Google nadal rósł w 2025 r. (ponad 20% rok do roku w 2024 r.), częściowo dzięki nowym funkcjom AI w Search. W tym samym czasie przyrost liczby użytkowników ChatGPT był eksplozją – osiągnął 100 milionów użytkowników w ciągu 2 miesięcy od premiery (najszybciej rosnąca aplikacja konsumencka w historii) – a pod koniec 2024 r. notował około 1 miliarda interakcji dziennie. Już na początku 2024 r. ruch na stronie ChatGPT przewyższył Bing, czyniąc go – według niektórych analiz – drugim najczęściej używanym narzędziem wyszukiwania w sieci. Krótko mówiąc, przewaga Google pozostaje ogromna w ujęciu bezwzględnym, ale asystenci AI szybko zmniejszają dystans startując z zera. Użytkownicy coraz chętniej sięgają po narzędzia oparte na LLM do wyszukiwania informacji, co sygnalizuje stopniową zmianę krajobrazu wyszukiwania w miarę jak wchodzimy w 2025 rok. 2. Dynamiczna adopcja wyszukiwania opartego na LLM Korzystanie z narzędzi opartych na LLM przez konsumentów rośnie w błyskawicznym tempie. Badanie z marca 2025 r. wykazało, że 52% dorosłych Amerykanów korzystało już z AI LLM (np. ChatGPT), co pokazuje, że technologia zdobyła masową popularność. Wśród użytkowników LLM dwie trzecie deklaruje, że używa ich „jak wyszukiwarki” w celu pozyskiwania informacji. Innymi słowy, znaczna część populacji już teraz kieruje swoje zapytania do chatbotów. Trend ten dotyczy wszystkich grup użytkowników – choć młodsi, lepiej wykształceni użytkownicy przodują, to nawet 53% dorosłych w USA z dochodami poniżej 50 tys. USD korzystało z LLM. LLM wydają się być jedną z najszybciej adoptowanych technologii w historii. Kilka czynników napędza ten wzrost: wygoda konwersacyjna, stała dostępność oraz szybki rozwój możliwości. W przeciwieństwie do tradycyjnej wyszukiwarki, agent oparty na LLM może prowadzić dialog wieloetapowy, udzielać bezpośrednich odpowiedzi z kontekstem, a nawet wykonywać zadania (np. programowanie, pisanie) wykraczające poza statyczne wyszukiwanie informacji. Ta wszechstronność przełożyła się na gwałtowny wzrost liczby użytkowników. ChatGPT od OpenAI od premiery pod koniec 2022 r. do kwietnia 2025 r. osiągnął 800 milionów tygodniowo aktywnych użytkowników — to wzrost 8× w zaledwie 18 miesięcy. W połowie 2025 r. obsługiwał już 1 miliard wyszukiwań tygodniowo (ok. 143 mln dziennie), ponieważ coraz więcej osób traktuje go jako źródło informacji. Inni asystenci oparci na LLM (Claude od Anthropic, Bard/Gemini od Google itp.) również rosną w siłę, choć nadal pozostają znacznie mniejsi niż ChatGPT. Asystenci głosowi to kolejny czynnik przyspieszający rozwój wyszukiwania AI. Na całym świecie liczba urządzeń z obsługą głosową (Siri, Alexa, Google Assistant itd.) gwałtownie wzrosła — w 2025 r. w użyciu jest już 8,4 miliarda asystentów głosowych, niemal dwa razy więcej niż 4,2 mld w 2020 r. Około 20–30% konsumentów regularnie korzysta z wyszukiwania głosowego, często w celu szybkiego uzyskania informacji. Gdy te interfejsy głosowe integrują zaawansowane LLM-y, stają się de facto konwersacyjnymi wyszukiwarkami, co jeszcze bardziej odciąga zapytania od tradycyjnego, wpisywanego wyszukiwania. Wygoda zadania pytania na głos i otrzymania odpowiedzi mówionej (np. przez smartfon lub inteligentny głośnik) sprawiła, że wyszukiwanie wspierane przez AI stało się codziennością. 3. Od paska wyszukiwania do rozmowy z AI Co istotne, użytkownicy uczą się kiedy korzystać z asystentów LLM, a kiedy z tradycyjnej wyszukiwarki. Badania pokazują, że 98% użytkowników ChatGPT nadal korzysta także z Google — nie porzucają jednej opcji na rzecz drugiej, lecz przydzielają różne typy zapytań do różnych narzędzi. Proste zapytania faktograficzne lub nawigacyjne („pogoda jutro”, „logowanie do Facebooka”) nadal trafiają do Google, który dzięki szybkości i znajomości interfejsu pozostaje pierwszym wyborem w przypadku pojedynczych faktów lub wyszukiwań transakcyjnych. Natomiast w przypadku złożonych, otwartych zadań — np. planowania podróży, dogłębnych badań, debugowania kodu czy burzy mózgów — użytkownicy coraz częściej wybierają asystentów AI. ChatGPT potrafi syntetyzować informacje z wielu źródeł i dostarczyć spersonalizowaną, konwersacyjną odpowiedź, która w Google wymagałaby wielu zapytań i kliknięć. Ten powstający podział ról w wyszukiwaniu jest wyraźny: użytkownicy zwracają się do Google po szybkie odpowiedzi, ale do ChatGPT po szczegółowe wyjaśnienia, kreatywne pomysły i wieloetapowe badania. Młodsze pokolenia szczególnie chętnie przyjmują nawyki wyszukiwania „AI-first”. Prawie 80% przedstawicieli pokolenia Z korzystało z narzędzi generatywnej AI, a prawie połowa używa ich co tydzień. Większość młodych użytkowników deklaruje, że AI ułatwia im znajdowanie informacji (72%) i pomaga szybciej się uczyć. Czują się swobodnie, prosząc chatboty o pomoc w odrabianiu prac domowych, rekomendacje produktów czy porady — czyli o zapytania, które starsi użytkownicy wciąż kierują do Google lub na konkretne strony. Dodatkowo, wyspecjalizowane alternatywy wyszukiwania jak TikTok (poradniki, trendy) czy Reddit (opinie użytkowników) odciągają ruch od Google. Co ciekawe, „reddit” jest obecnie jednym z najczęściej wpisywanych haseł w Google, co pokazuje, że ludzie chcą potwierdzić wyniki AI lub wyszukiwarki opiniami społeczności. Wszystkie te trendy wskazują na szeroką fragmentację zachowań wyszukiwawczych: użytkownicy coraz rzadziej polegają na jednej platformie, zamiast tego korzystają z kombinacji asystentów AI, mediów społecznościowych i tradycyjnych wyszukiwarek w zależności od kontekstu zapytania. 4. Jak Google odpowiada na wyzwanie AI W obliczu tej zmiany dotychczasowi liderzy rynku wyszukiwania agresywnie integrują technologię LLM ze swoimi produktami. Google uruchomił w latach 2023–2024 funkcję Search Generative Experience (SGE), wzbogacając wyniki wyszukiwania o podsumowania AI („Overviews”). Wstępne wyniki pokazały wzrost zaangażowania użytkowników – CEO Google podkreślił wyższe wykorzystanie wyszukiwarki i większą satysfakcję wśród osób korzystających z AI Overviews. Wewnętrznie Google przyznaje, że krajobraz się zmienia: pod koniec 2024 r. Sundar Pichai określił rok 2025 jako „kluczowy” w kontekście zagrożenia ze strony ChatGPT. Według doniesień, Google inwestuje 75 mld USD w AI, aby wzmocnić swoje możliwości wyszukiwania opartego na sztucznej inteligencji, w tym rozwój własnych zaawansowanych modeli (np. Gemini). Szefowa wyszukiwarki Google, Elizabeth Reid, zasugerowała nawet, że klasyczny pasek wyszukiwania Google z czasem stanie się „mniej widoczny” na rzecz interfejsów AI. Microsoft obrał inną strategię – zamiast bronić istniejącej pozycji monopolisty, nawiązał partnerstwo z OpenAI, aby wyprzedzić Google. Inwestycja Microsoftu w OpenAI przekroczyła 13 mld USD, co pozwoliło wprowadzić GPT-4 do Binga na początku 2023 r., wywołując gwałtowny wzrost zainteresowania. W ciągu miesiąca od dodania funkcji czatu AI Bing po raz pierwszy przekroczył 100 mln dziennie aktywnych użytkowników (nadal jednocyfrowy udział w rynku, ale znaczący wzrost). Microsoft informuje, że około 1/3 codziennych użytkowników Binga korzysta z czatu AI, a nowe funkcje zwiększyły całkowity czas spędzany w wyszukiwarce. Ponadto nowe startupy skoncentrowane na wyszukiwaniu opartym na AI (Perplexity, Neeva przed zmianą modelu biznesowego itp.) przyciągają znaczne finansowanie venture capital, a samo OpenAI pracuje nad dedykowaną wyszukiwarką AI od 2024 r. W Chinach Baidu wprowadził swojego chatbota Ernie AI do wyszukiwarki, a inne regionalne silniki idą w jego ślady. Na całym świecie napływ ogromnych inwestycji w wyszukiwanie oparte na AI pokazuje, że branża zgodnie uważa LLM za przyszły interfejs do pozyskiwania informacji. 5. AI może prześcignąć wyszukiwarkę Google do 2028 roku Kiedy wyszukiwanie oparte na LLM wyprzedzi tradycyjne wyszukiwarki? Na podstawie obecnych trendów wiele analiz wskazuje koniec lat 20. jako krytyczny okres przełomu. Kluczowe dane i prognozy obejmują: 2025: Udział LLM wciąż wynosi <5% globalnych zapytań wyszukiwania. Google utrzymuje ~90% rynku, ale zapytania w czatach AI rosną w tempie wykładniczym. Wolumen zapytań ChatGPT jest na drodze do osiągnięcia setek milionów wyszukiwań dziennie (w połowie 2025 r. było to ok. 143 mln/dzień). Do 2025 r. ponad połowa konsumentów wypróbowała wyszukiwanie LLM, a 34% korzysta z niego codziennie lub prawie codziennie. Kamień milowy: ChatGPT od OpenAI przekracza 1 miliard wyszukiwań tygodniowo i osiąga 800 mln użytkowników. 2026: Rozpoczyna się punkt zwrotny. Gartner przewiduje, że do 2026 r. wolumen zapytań w tradycyjnych wyszukiwarkach spadnie o 25%, gdy użytkownicy przeniosą się do generatywnych asystentów AI — co może oznaczać, że liczba zapytań w Google osiągnie szczyt i zacznie spadać do około 10–11 mld dziennie (z ~14 mld), podczas gdy zapytania w LLM będą nadal rosnąć. Kamień milowy: Czat AI zintegrowany z większością platform wyszukiwania (np. możliwe uruchomienie narzędzia AI search przez Apple) oraz 1/4 wszystkich zapytań obsługiwana przez LLM (według scenariusza Gartnera). 2027: Wstępne oznaki parytetu w wybranych segmentach. Badania sugerują, że do końca 2027 r. ruch z wyszukiwania AI może generować taką samą — lub większą — wartość ekonomiczną co tradycyjne wyszukiwanie, nawet przy niższym wolumenie, dzięki znacznie wyższym współczynnikom konwersji. Badanie Ahrefs wykazało, że użytkownicy wyszukiwania AI konwertują nawet 23× lepiej niż użytkownicy tradycyjnego wyszukiwania, a dane Semrush wskazują, że ruch z AI osiąga średnio 4,4× wyższy współczynnik konwersji niż organiczne wyszukiwanie tradycyjne. Jeśli te trendy się utrzymają, kanały oparte na AI mogą dorównać wpływowi biznesowemu Google już w IV kwartale 2027 r. Niektóre niszowe sektory mogą już przed 2028 r. odnotować przewagę narzędzi AI pod względem udziału w zapytaniach (np. pomoc w kodowaniu, niektóre obszary badań). Wstępne dane rynkowe sugerują, że w obszarach takich jak wsparcie programistyczne, badania akademickie czy złożone rekomendacje zakupowe platformy wyszukiwania AI już dziś przejmują większość zapytań — w niektórych przypadkach przekraczając 60% – długo przed prognozowanym punktem zwrotnym w 2028 r. Kamień milowy: Dane wewnętrzne pokazują, że wyszukiwania AI wyprzedzą tradycyjne w segmencie zapytań marketingu cyfrowego do początku 2028 r., jeśli trend się utrzyma. 2028: Zbliża się punkt zwrotny. Gartner prognozuje, że do 2028 r. ruch organiczny z wyszukiwarek na strony internetowe spadnie o 50% lub więcej, gdy konsumenci w pełni zaakceptują wyszukiwanie generatywne AI. Innymi słowy, około połowa aktywności wyszukiwawczej może odbywać się przez asystentów AI zamiast klasycznych wyszukiwarek. Badania Semrush przewidują nawet, że wyszukiwanie oparte na AI może całkowicie prześcignąć tradycyjny ruch wyszukiwarkowy już w pierwszej połowie 2028 r. — co potencjalnie oznacza wcześniejszy punkt przecięcia niż wskazuje wiele branżowych prognoz. Podobnie inne analizy rynkowe sugerują, że platformy oparte na LLM przejmą od 30% do 50% rynku wyszukiwania do 2028 r., w zależności od wskaźnika i regionu — a w niektórych segmentach o wysokim zaangażowaniu, takich jak dogłębne badania czy rozwiązywanie problemów technicznych, dominacja wyszukiwania AI może już być widoczna. Kamienie milowe: „SGE” Google napędzane AI prawdopodobnie stanie się domyślnym trybem wyszukiwania, a wyszukiwarki AI-first będą obsługiwać szacunkowo 30–40% zapytań informacyjnych w różnych branżach. Ten rok może być realnym „punktem przecięcia” w niektórych wskaźnikach (np. czas spędzony lub liczba zapytań informacyjnych na platformach AI vs Google). 2030: Wyszukiwanie oparte na LLM prześciga tradycyjne wyszukiwanie w codziennym użytku konsumentów. Według ekstrapolacji obecnych trendów, asystenci AI będą obsługiwać większość zapytań wyszukiwawczych na świecie. Modelowanie Kevina Indiga (na podstawie danych Similarweb) przewiduje, że ruch ChatGPT przewyższy ruch Google około października 2030 r.. Na podstawie danych Similarweb z połowy 2025 r. Google Search generuje około 136 miliardów wizyt miesięcznie, w porównaniu z ok. 4 miliardami dla ChatGPT — co oznacza, że aby spełnić tę prognozę, platformy AI musiałyby utrzymać obecne dwucyfrowe tempo miesięcznego wzrostu, podczas gdy ruch Google spada. W tym scenariuszu systemy oparte na LLM łącznie miałyby ponad 50% globalnego wolumenu zapytań wyszukiwawczych do 2030 r., co oznaczałoby definitywny punkt, w którym wyszukiwanie AI dominuje. Google nadal będzie generować ogromny wolumen zapytań, ale znaczna jego część może pochodzić od użytkowników proszących o odpowiedzi AI Google (Bard/SGE), zacierając granicę między „tradycyjnym” a „AI” wyszukiwaniem. Kamień milowy: Do 2030 r. asystenci LLM staną się pierwszym wyborem do wyszukiwania informacji dla większości użytkowników — w praktyce „Google” stanie się jedną z wielu opcji AI lub hybrydowego wyszukiwania, a nie domyślnym punktem startowym. Wszystkie prognozy obarczone są pewnym stopniem niepewności, ale konsensus wskazuje, że koniec tej dekady (2028–2030) będzie momentem przecięcia. Do tego czasu wyszukiwanie oparte na LLM prawdopodobnie osiągnie 30–50%+ udziału w rynku, przewyższając stary model zapytań i kliknięć. Niektóre optymistyczne scenariusze zakładają nawet spadek udziału Google do ~20% do 2027 r. w niektórych segmentach, przy czym ChatGPT i inni gracze przejmą resztę. Bardziej ostrożne prognozy (np. Gartner) wciąż przewidują, że co najmniej połowa zapytań przeniesie się do AI do 2028 r.. Nasza prognoza jest zbieżna z tymi szacunkami, wskazując lata 2029–2030 jako okres, w którym wykorzystanie wyszukiwania AI definitywnie przewyższy tradycyjne na całym świecie. 6. Co przyspieszy (lub spowolni) „przejęcie” wyszukiwania przez AI? Kilka czynników zadecyduje o tym, jak szybko wyszukiwanie oparte na LLM prześcignie tradycyjne wyszukiwarki: Jakość i zaufanie: LLM-y muszą stale poprawiać dokładność i podawać wiarygodne źródła. Wzrost zaufania (już ok. 70% konsumentów ufa w pewnym stopniu wynikom AI) zachęci więcej użytkowników do pełnego przejścia na AI w poszukiwaniu odpowiedzi. Integracja przez Google cytatów i danych w czasie rzeczywistym w wynikach AI oraz podłączenie ChatGPT do bieżącego internetu przez OpenAI to krok w tym kierunku. Jeśli do ok. 2025–2026 LLM-y będą w stanie wiarygodnie odpowiadać na większość pytań faktograficznych z podaniem źródeł, użytkownicy będą mieli mniejszą potrzebę „sprawdzania” w Google. Doświadczenie użytkownika i wygoda: Asystenci LLM oferują konwersacyjny, jeden punkt kontaktu (bez wielu kliknięć), co jest atrakcyjne przy złożonych zapytaniach. W miarę ulepszania interfejsów (np. integracja głosowa, możliwości multimodalne, pamięć wcześniejszych zapytań) będą zdobywać większy udział w rynku wyszukiwania. Wzrost wyszukiwania głosowego również odgrywa tu rolę — wypowiedzenie zapytania do asystenta AI, który odpowiada głosem, jest naturalną ewolucją. Do 2030 r. oczekuje się, że wyszukiwanie głosowe i oparte na czacie zbiegnie się, zapewniając natychmiastowe odpowiedzi w ruchu, co jest przewagą, której tradycyjne wyszukiwanie internetowe nie jest w stanie dorównać pod względem wygody. Integracja z codziennymi narzędziami: Wyszukiwanie AI będzie wbudowane w aplikacje biurowe, przeglądarki i systemy operacyjne. Przykładowo, Microsoft integruje ChatGPT (poprzez Copilot) w pakiet Office i system Windows, dzięki czemu użytkownicy mogą zadawać pytania bez otwierania przeglądarki. Jeśli zadanie pytania komputerowi stacjonarnemu lub okularom AR przyniesie natychmiastową odpowiedź AI, potrzeba „googlowania” zniknie. Taka wszechobecna integracja może znacząco zwiększyć wolumen zapytań LLM do końca lat 20., przyspieszając „punkt przecięcia”. Ekonomia i ekosystem treści: Jednym z wyzwań jest trwałość ekosystemu treści w internecie. Tradycyjne wyszukiwanie kieruje ruch na strony internetowe; odpowiedzi generowane przez AI często cytują informacje bez przekierowania użytkownika, co już doprowadziło do tego, że 60% wyszukiwań w Google kończy się bez kliknięcia. Jeśli wydawcy ograniczą dostęp do treści lub jeśli pojawią się regulacje (aby zapewnić, że narzędzia AI nie są antykonkurencyjne), może to wpłynąć na tempo rozwoju wyszukiwania AI. Z drugiej strony, jeśli zostaną wdrożone nowe modele monetyzacji (np. reklamy natywne dla AI lub linki afiliacyjne w odpowiedziach), wyszukiwanie AI może rozwijać się szybciej. Do 2030 r. model reklamowy i przychodowy wyszukiwania prawdopodobnie zostanie przeprojektowany, aby uwzględnić AI — np. sponsorowane odpowiedzi chatbotów — co dodatkowo może przesunąć bodźce biznesowe w kierunku wyszukiwania opartego na LLM. Konkurencja i nawyki domyślne: Reakcja Google wpłynie na harmonogram zmian. Google może włączyć własny tryb AI (Bard/SGE) dla wszystkich użytkowników jako domyślny. Jeśli Google skutecznie utrzyma użytkowników w swoim ekosystemie, oferując najlepsze z obu światów (zaufane odpowiedzi AI z opcją wyników tradycyjnych), „przejęcie” może być mniej widoczne jako bitwa Google kontra ChatGPT — zamiast tego wyszukiwarka Google sama stanie się narzędziem opartym na LLM. W takim przypadku punkt zwrotny może nadejść, gdy wyszukiwarka Google przekształci się w doświadczenie AI-first do 2030 r., co w praktyce będzie oznaczało, że wyszukiwanie LLM zastąpiło stary model oparty na linkach w dominującej platformie. Z drugiej strony, jeśli niezależny dostawca AI (OpenAI lub inny) zdobędzie dużą bazę użytkowników bezpośrednio, będzie to wyraźniejsze „przejęcie” pozycji Google. Obecne sygnały (np. plan OpenAI stworzenia wyszukiwarki oraz fakt, że ChatGPT stał się rozpoznawalną marką) sugerują realną możliwość, że zewnętrzna platforma AI osiągnie skalę porównywalną z Google do 2030 r. 7. 2030 – rok, w którym wyszukiwanie AI przejmuje koronę Wszystkie wskaźniki wskazują na transformacyjną zmianę w sposobie, w jaki ludzie wyszukują informacje w ciągu najbliższych 5–7 lat. Do 2030 r. wyszukiwanie oparte na LLM ma przewyższyć tradycyjne wyszukiwarki pod względem globalnego wykorzystania — to historyczna zmiana w technologii konsumenckiej. Oczekujemy punktu przecięcia w latach 2028–2030, kiedy więcej codziennych zapytań na świecie będzie przechodzić przez asystentów AI niż przez wyszukiwanie oparte na słowach kluczowych. Będzie to napędzane dalszą wykładniczą adopcją LLM, ulepszeniami możliwości AI oraz preferencją użytkowników do wygodnych, konwersacyjnych odpowiedzi. Warto zaznaczyć, że „przejęcie” nie oznacza natychmiastowego zniknięcia wyszukiwarek — raczej będą one ewoluować lub integrować te możliwości AI. W praktyce do 2030 r. różnica między „asystentem opartym na LLM” a „wyszukiwarką” może się zatarć, ponieważ większość platform wyszukiwania stanie się AI-centryczna. W praktyce kluczowym kamieniem milowym będzie moment, gdy systemy oparte na LLM będą odpowiadać za ponad 50% zapytań i ruchu w wyszukiwarkach. Obecne dane i prognozy sugerują, że jest to prawdopodobne do końca tej dekady (ok. 2030 r.), a niektóre wskaźniki mogą osiągnąć parytet jeszcze wcześniej (np. połowa wyszukiwań informacyjnych przez AI do 2028 r.). Transformacja już trwa: użytkownicy dzielą swoje zapytania, firmy dostosowują SEO do AI, a giganci wyszukiwania przekształcają się w spółki AI. Krzywe adopcji zmierzają do punktu przecięcia i jeśli obecne trendy się utrzymają, 2030 będzie rokiem, w którym wyszukiwanie oparte na LLM stanie się nowym dominującym paradygmatem. Źródła: Prognozy i dane powyżej pochodzą z szeregu wiarygodnych źródeł, w tym raportów analitycznych, badań konsumenckich i publicznych informacji od zaangażowanych firm. Kluczowe odniesienia obejmują badania wolumenu wyszukiwań SparkToro z 2024 r., prognozy adopcji AI od Gartnera, analizy branżowe Kevina Indiga oraz statystyki użycia od OpenAI i innych. Razem tworzą solidną, opartą na danych podstawę do przewidywania, kiedy i w jaki sposób wyszukiwanie oparte na LLM wyprzedzi tradycyjne wyszukiwanie w nadchodzących latach. 8. Przygotuj swój biznes na erę wyszukiwania AI Przejście od tradycyjnego wyszukiwania do platform AI-first przyspiesza — a punkt zwrotny może nadejść wcześniej, niż sugeruje większość prognoz. Organizacje, które działają już teraz, mogą dostosować swoje strategie SEO, zoptymalizować treści pod kątem odkrywania przez AI oraz zintegrować narzędzia oparte na LLM w codzienne operacje. TTMS wspiera firmy na całym świecie w wykorzystaniu technologii AI, automatyzacji kluczowych procesów i zapewnieniu konkurencyjnej obecności cyfrowej w nowym krajobrazie wyszukiwania. Sprawdź, jak Twój biznes może przewodzić w erze AI – zamiast gonić konkurencję. Porozmawiaj z naszymi ekspertami! Czy ChatGPT całkowicie zastąpi wyszukiwarkę Google do 2030 roku? Chociaż prognozy sugerują, że ChatGPT i inne asystenty oparte na sztucznej inteligencji mogą prześcignąć Google pod względem globalnego udziału w wyszukiwaniu do 2030 roku, całkowite zastąpienie ich jest mało prawdopodobne. Zamiast tego oczekuje się, że wyszukiwanie ewoluuje w kierunku modelu hybrydowego, w którym narzędzia oparte na sztucznej inteligencji obsługują większość złożonych i konwersacyjnych zapytań, a tradycyjne wyszukiwarki nadal będą przydatne w przypadku szybkich faktów, informacji lokalnych i wyszukiwań transakcyjnych. Jak wyszukiwanie oparte na sztucznej inteligencji zmieni strategie SEO? Wyszukiwanie AI przesuwa punkt ciężkości z rankingu słów kluczowych na bycie cytowanym jako wiarygodne źródło w odpowiedziach generowanych przez AI. Oznacza to optymalizację treści pod kątem przejrzystości, autorytetu i trafności w odniesieniu do modeli AI, a jednocześnie monitorowanie „udziału w głosie” w odpowiedziach AI. Firmy będą musiały się dostosować, tworząc formaty treści, które narzędzia AI będą mogły łatwo podsumować i odwoływać się do nich. Czy wyszukiwanie wspomagane sztuczną inteligencją jest dokładniejsze niż wyszukiwanie tradycyjne? Dokładność zależy od rodzaju zapytania. W przypadku zadań szczegółowych, wieloetapowych lub kreatywnych, asystenci AI, tacy jak ChatGPT, często dostarczają bogatszych, bardziej kontekstowych odpowiedzi. Jednak w przypadku zapytań w czasie rzeczywistym, opartych na faktach, tradycyjne wyszukiwarki z indeksowaniem na żywo nadal mają przewagę – choć ta różnica maleje w miarę jak AI integruje źródła danych w czasie rzeczywistym. Które branże odniosą największe korzyści ze wzrostu popularności wyszukiwania opartego na sztucznej inteligencji? Sektory wymagające spersonalizowanego doradztwa, rozwiązywania problemów lub szczegółowych wyjaśnień – takie jak edukacja, opieka zdrowotna, turystyka, tworzenie oprogramowania i usługi prawne – mogą zyskać najwięcej. Branże te mogą wykorzystać wyszukiwanie oparte na sztucznej inteligencji, aby dostarczać użytkownikom spersonalizowane rekomendacje i rozwiązania bezpośrednio, bez konieczności klikania. W jaki sposób firmy mogą przygotować się na moment przełomowy, jakim jest pojawienie się sztucznej inteligencji w wyszukiwarkach? Firmy powinny zacząć od audytu swoich treści pod kątem gotowości do obsługi przez sztuczną inteligencję, upewniając się, że są one wiarygodne, dobrze ustrukturyzowane i łatwe do analizy przez sztuczną inteligencję. Powinny również monitorować częstotliwość pojawiania się swojej marki w odpowiedziach AI, eksperymentować z formatami treści konwersacyjnych i integrować narzędzia AI z procesami obsługi klienta, aby utrzymać konkurencyjność w zmieniającym się krajobrazie wyszukiwania.
Czytaj
Ryzyka AML w branży nieruchomości – jak automatyzacja zmniejsza podatność na nadużycia
Sektor nieruchomości od dawna stanowi atrakcyjny cel dla procederu prania pieniędzy – głównie ze względu na wysoką wartość transakcji i mniejszy nadzór niż w bankach. Wraz z zaostrzaniem regulacji profesjonaliści rynku nieruchomości muszą sprostać rosnącym obowiązkom w zakresie przeciwdziałania praniu pieniędzy (AML). W tym artykule przyglądamy się kluczowym wymogom AML w prawie Unii Europejskiej, najczęstszym ryzykom związanym z praniem pieniędzy w branży nieruchomości, wyzwaniom manualnej zgodności oraz temu, w jaki sposób automatyzacja może pomóc firmom ograniczyć zagrożenia. Obowiązki AML w sektorze nieruchomości Zgodnie z prawem UE firmy działające w branży nieruchomości są traktowane jako „instytucje obowiązane” i podlegają tym samym przepisom AML co banki. Oznacza to, że profesjonaliści obsługujący transakcje nieruchomościowe muszą prowadzić dokładne procedury Customer Due Diligence (CDD) wobec kupujących i sprzedających. Powinni zweryfikować tożsamość każdego klienta oraz ustalić beneficjenta rzeczywistego (UBO) w przypadku nabywców korporacyjnych, aby ustalić, kto faktycznie stoi za zakupem. Klienci muszą być również weryfikowani pod kątem list sankcyjnych oraz list PEP (osób zajmujących eksponowane stanowiska polityczne), aby zidentyfikować podmioty wysokiego ryzyka wymagające dokładniejszej analizy. Dodatkowo przepisy UE nakładają obowiązek bieżącego monitorowania relacji biznesowych oraz raportowania podejrzanych transakcji do krajowych jednostek analityki finansowej (FIU). Firmy działające na rynku nieruchomości mają obowiązek zgłaszać wszelkie podejrzenia dotyczące prania pieniędzy właściwym organom. Regulacje wprowadzają także rygorystyczne zasady prowadzenia dokumentacji – biura muszą dokumentować wszystkie czynności i przechowywać zapisy przez lata. Aby ograniczyć użycie gotówki, w UE obowiązują limity dużych płatności gotówkowych (zazwyczaj ok. 10 000 € przy transakcjach nieruchomościowych). Umowy z udziałem krajów wysokiego ryzyka lub osób z list PEP wymagają stosowania pogłębionych procedur due diligence. Niewywiązanie się z tych obowiązków grozi poważnymi karami finansowymi i utratą reputacji. Najczęstsze ryzyka AML w sektorze nieruchomości Przestępcy wykorzystują rynek nieruchomości na wiele sposobów, m.in.: Spółki fasadowe i przykrywkowe: Nabywanie nieruchomości poprzez spółki-wydmuszki lub złożone struktury korporacyjne pozwala ukryć prawdziwą tożsamość właściciela. Wielowarstwowe powiązania i podstawieni nabywcy utrudniają prześledzenie źródła środków. Duże transakcje gotówkowe: Zakup nieruchomości za gotówkę umożliwia przestępcom wprowadzenie nielegalnych środków bez wyraźnego śladu audytowego. Omijając banki, unikają systemów raportowania finansowego, co utrudnia wykrycie. Nieprzejrzyste struktury własności: Wykorzystanie trustów lub osób trzecich jako nominalnych właścicieli pozwala ukryć beneficjenta rzeczywistego i komplikuje proces due diligence. Manipulacja ceną i zmowy: Nieruchomości mogą być celowo zawyżane lub zaniżane, aby ułatwić pranie pieniędzy. Przy współudziale nieuczciwych insiderów można manipulować wartością transakcji, maskując przepływy nielegalnych środków. Wyzwania manualnej zgodności AML Dla wielu firm działających na rynku nieruchomości spełnianie wymogów AML w sposób manualny jest zadaniem czasochłonnym i obarczonym dużym ryzykiem błędów. Do kluczowych wyzwań należą: Pracochłonność procesów: Due diligence wobec każdego klienta oznacza konieczność zebrania i weryfikacji wielu dokumentów (dowody tożsamości, potwierdzenia źródła środków itp.) oraz sprawdzania baz danych. Wykonywanie tego ręcznie dla każdej transakcji pochłania dużo czasu i spowalnia procesy sprzedażowe. Ryzyko błędów ludzkich: Manualne procedury są podatne na przeoczenia i niespójności. Zajęty pośrednik może przeoczyć sygnał ostrzegawczy lub nie zauważyć, że klient widnieje na liście sankcyjnej. Takie pomyłki mogą prowadzić do naruszeń zgodności, kar regulacyjnych czy strat reputacyjnych. Nadążanie za regulacjami: Przepisy AML i listy sankcyjne zmieniają się często. Bez automatyzacji zespoły ds. compliance muszą na bieżąco aktualizować wiedzę i procedury. Szczególnie mniejsze agencje mogą mieć problem z dostosowaniem się do każdej nowej ustawy lub dyrektywy. Opóźnienia i koszty operacyjne: Długotrwałe procedury KYC zniechęcają klientów i mogą sprawić, że zrezygnują z transakcji. Godziny pracy personelu poświęcone na powtarzalne kontrole zwiększają też koszty. Podsumowując – nadmierne poleganie na ręcznych procedurach może utrudniać rozwój biznesu, a mimo to pozostawiać luki w pokryciu ryzyk. Jak automatyzacja pomaga ograniczyć ryzyko AML Automatyzacja może znacząco wzmocnić zgodność z AML w sektorze nieruchomości, odpowiadając na wiele z powyższych wyzwań. Dzięki wykorzystaniu specjalistycznego oprogramowania i narzędzi danych firmy mogą usprawnić działania związane z przeciwdziałaniem praniu pieniędzy. Do kluczowych korzyści z automatyzacji AML należą: Zautomatyzowana ocena ryzyka: inteligentne platformy AML automatycznie nadają klientom i transakcjom ocenę ryzyka, opierając się na zdefiniowanych kryteriach. Analizowane są takie czynniki jak lokalizacja klienta, jego profil czy wielkość transakcji, a następnie przypisywany jest wynik ryzyka. Przypadki wysokiego ryzyka są kierowane do dokładniejszej analizy. Dzięki temu uwaga skupia się na najbardziej narażonych obszarach, a system może na bieżąco monitorować nowe sygnały ostrzegawcze. Cyfrowa weryfikacja tożsamości: automatyzacja przyspiesza proces weryfikacji, wykorzystując cyfrowe rozwiązania KYC. Narzędzia te skanują i uwierzytelniają dowody tożsamości czy paszporty, mogą korzystać z biometrii do potwierdzenia osoby oraz natychmiast sprawdzają klientów w bazach sankcyjnych i PEP. Przyspiesza to onboarding, a jednocześnie zmniejsza ryzyko przeoczenia klienta wysokiego ryzyka czy osoby znajdującej się na czarnej liście. Identyfikacja beneficjentów rzeczywistych (UBO): nowoczesne rozwiązania AML szybko ustalają beneficjentów rzeczywistych dzięki integracji z globalnymi rejestrami korporacyjnymi. Zamiast ręcznie rozplątywać złożone struktury własności, oprogramowanie wskazuje osobę faktycznie kontrolującą nabywcę korporacyjnego (np. każdą z udziałem powyżej 25%). Utrudnia to przestępcom ukrywanie się za wieloma warstwami spółek. Usprawniona dokumentacja i raportowanie: zautomatyzowany system tworzy pełną cyfrową ścieżkę audytową wszystkich działań compliance. Każda weryfikacja tożsamości, ocena ryzyka czy ustalenie beneficjenta rzeczywistego jest rejestrowane i przechowywane, co ułatwia wykazanie zgodności podczas kontroli. W przypadku konieczności zgłoszenia podejrzanej transakcji system pomaga w szybkim przygotowaniu danych dla regulatorów, dzięki czemu zgłoszenia są szybsze i bardziej precyzyjne. Zautomatyzowane rozwiązanie AML dla rynku nieruchomości AMLTrack to oprogramowanie stworzone dla instytucji obowiązanych, takich jak agencje nieruchomości czy firmy obsługujące transakcje na rynku. System automatyzuje kluczowe obowiązki AML – od weryfikacji tożsamości klientów i sprawdzania ich na listach sankcyjnych oraz w bazach PEP, przez pozyskiwanie danych z oficjalnych rejestrów (KRS, CEIDG, CRBR), aż po ocenę ryzyka i raportowanie podejrzanych transakcji. Wszystkie działania są dokumentowane i przechowywane w bezpiecznym archiwum, gotowym na kontrolę regulatora. Dzięki temu profesjonaliści rynku nieruchomości mogą szybciej i pewniej realizować wymogi prawa, minimalizując ryzyko błędów ludzkich oraz kosztownych naruszeń. Podsumowanie Zagrożenia związane z praniem pieniędzy w sektorze nieruchomości stale ewoluują, ale równolegle rozwijają się narzędzia pozwalające im przeciwdziałać. Wdrażając automatyzację, profesjonaliści rynku nieruchomości mogą wyprzedzać działania przestępców i łatwiej wypełniać swoje obowiązki AML. Ostatecznie zautomatyzowane rozwiązania compliance pomagają ograniczyć ryzyko, chronić reputację, unikać wysokich kar finansowych oraz wspierać budowę bardziej przejrzystego i bezpiecznego rynku nieruchomości. Dlaczego sektor nieruchomości jest uznawany za obszar wysokiego ryzyka w kontekście prania pieniędzy? Sektor nieruchomości jest atrakcyjny dla osób zajmujących się praniem pieniędzy, ponieważ umożliwia dyskretne przenoszenie dużych kwot i zamianę ich w stabilne, długoterminowe aktywa. Nieruchomości – zwłaszcza w segmencie luksusowym czy komercyjnym – mogą być kupowane za nielegalne środki, a następnie sprzedawane w celu wygenerowania „czystych” pieniędzy. Przestępcy często wykorzystują złożone struktury, takie jak spółki fasadowe, podstawieni nabywcy czy osoby trzecie, aby ukryć swoją tożsamość. Dodatkowo wartości nieruchomości mogą być manipulowane w celu zamaskowania nielegalnych zysków. W porównaniu z sektorem bankowym rynek nieruchomości historycznie podlegał słabszemu nadzorowi, co czyniło go łatwym celem dla nielegalnej działalności finansowej. Czy małe agencje nieruchomości również muszą przestrzegać przepisów AML? Tak. Zgodnie z prawem UE wszyscy profesjonaliści rynku nieruchomości zaangażowani w transakcje są traktowani jako „instytucje obowiązane”. Dotyczy to zarówno dużych deweloperów komercyjnych, jak i małych agencji czy nawet niezależnych pośredników pomagających klientom w zakupie lub sprzedaży nieruchomości. Przepisy nie różnicują obowiązków w zależności od wielkości firmy. Każdy podmiot musi prowadzić procedury Customer Due Diligence, raportować podejrzane działania oraz prowadzić odpowiednią dokumentację compliance. Mniejsze firmy, mimo ograniczonych zasobów, również podlegają takiemu samemu nadzorowi regulacyjnemu i ryzyku sankcji za brak zgodności. Dlatego wiele z nich sięga po automatyzację, aby usprawnić realizację obowiązków bez konieczności zwiększania zatrudnienia. Czym jest weryfikacja beneficjenta rzeczywistego (UBO) i dlaczego ma znaczenie w sektorze nieruchomości? UBO to skrót od Ultimate Beneficial Owner – czyli osoby, która ostatecznie posiada lub kontroluje dany podmiot prawny. W sektorze nieruchomości kluczowe jest ustalenie beneficjenta rzeczywistego w sytuacji, gdy nieruchomość kupowana jest za pośrednictwem spółki, trustu czy innego pośrednika. Przestępcy często wykorzystują wielowarstwowe struktury spółek działających w różnych jurysdykcjach, aby ukryć prawdziwego nabywcę i źródło środków. Weryfikacja UBO pozwala firmom z branży nieruchomości zapobiegać anonimowym zakupom nieruchomości wykorzystywanym do prania pieniędzy. Przepisy UE nakładają obowiązek sprawdzania beneficjentów rzeczywistych oraz stosowania pogłębionych procedur due diligence, jeśli struktura własności jest nietypowo złożona lub nieprzejrzysta. Jakie są kary za nieprzestrzeganie przepisów AML w sektorze nieruchomości? Kary za nieprzestrzeganie przepisów AML w sektorze nieruchomości mogą być bardzo dotkliwe. Sankcje finansowe różnią się w zależności od kraju, ale często sięgają setek tysięcy, a nawet milionów euro. W niektórych przypadkach firmom grożą sankcje operacyjne, takie jak zawieszenie licencji czy wykluczenie z udziału w przetargach publicznych. Odpowiedzialność mogą ponosić również osoby fizyczne – np. członkowie zarządu czy oficerowie ds. compliance – jeśli uchybienia AML wynikają z ich zaniedbania. Poza działaniami regulatorów firmy ryzykują także utratę reputacji, odpływ klientów i negatywne publikacje medialne. Nawet jedno niedopatrzenie w zakresie należytej staranności może mieć długofalowe konsekwencje dla działalności. Czy automatyzacja AML może pomóc w transakcjach nieruchomościowych o charakterze transgranicznym? Tak, automatyzacja AML jest szczególnie przydatna w transakcjach transgranicznych, które niosą ze sobą wyższe ryzyko ze względu na różnice w przepisach prawnych, nieznajomość lokalnych jurysdykcji czy bariery językowe. Zautomatyzowane platformy mogą natychmiast uzyskiwać dostęp do międzynarodowych baz danych, przeprowadzać wielojęzyczną weryfikację tożsamości oraz sprawdzać strony transakcji w globalnych listach sankcyjnych i rejestrach PEP. Ułatwiają także gromadzenie i weryfikację dokumentów od zagranicznych klientów. Dzięki temu proces jest spójny i dokładny, a jednocześnie ograniczane są opóźnienia typowe dla manualnych procedur. Dla międzynarodowych firm nieruchomościowych i ich klientów automatyzacja oznacza zarówno większą efektywność operacyjną, jak i znacznie silniejszą pozycję w zakresie zgodności z regulacjami.
Czytaj
Microsoft Copilot: Jak AI pozwala dużym firmom oszczędzać
Niższe koszty operacyjne: Jak dobrze wdrożony Microsoft Copilot obniża wydatki w dużych firmach Najnowsze analizy pokazują, że firma zatrudniająca 25 tys. pracowników może zaoszczędzić nawet 56,7 mln dolarów w ciągu trzech lat dzięki wdrożeniu rozwiązania Microsoft 365 Copilot. Tak spektakularne obniżenie kosztów operacyjnych – o około 0,7% całkowitych wydatków – dowodzi, że prawidłowo wdrożone i szeroko dostępne „copiloty” AI nie są już tylko technologiczną nowinką, lecz realnym źródłem oszczędności. Pierwsi użytkownicy rozwiązania Microsoft Copilot raportują już teraz o 29% szybszej realizacji kluczowych zadań, takich jak pisanie tekstów czy ich streszczanie, podczas gdy czynności rutynowe (zarządzanie mailami czy przygotowanie raportów) zajmują im ułamek czasu, który wcześniej był potrzebny. Wyobraź sobie, że Twoi pracownicy wykonują w ciągu godzin to, co wcześniej zajmowało dni – i jak istotny wpływ może to mieć na wynik finansowy firmy. W artykule omawiamy, w jaki sposób Microsoft Copilot, wdrożony w przemyślany sposób w całej organizacji, może znacząco obniżyć koszty operacyjne poprzez automatyzację procesów, oszczędność czasu, wzrost produktywności oraz zmniejszenie zależności od ręcznej pracy i zewnętrznych usługodawców. 1. Czym jest Microsoft Copilot? Microsoft Copilot to asystent wykorzystujący sztuczną inteligencję, zintegrowany z ekosystemem Microsoft 365 i innymi produktami Microsoftu. W praktyce rozszerza znane narzędzia, wykorzystywane codziennie przez pracowników dużych firm, o możliwości sztucznej inteligencji – od Worda, Excela, PowerPointa i Outlooka, po Teams, Power Platform i wiele innych. Oznacza to, że Copilot potrafi przygotować projekty maili i dokumentów, streszczać spotkania oraz obszerne raporty, generować analizy i wizualizacje w arkuszach kalkulacyjnych, pomagać w budowaniu aplikacji i automatyzacji procesów z wykorzystaniem naturalnego języka, a nawet wspierać w kodowaniu i wykonywaniu zapytań danych. To tak, jakby każdy pracownik otrzymał własnego inteligentnego asystenta. Copilot tworzy zupełnie nowy standard kompetencji w miejscu pracy – nagle każdy zyskuje możliwość pisania, analizowania, projektowania czy kodowania z pomocą AI. Ponieważ rozwiązanie to jest zintegrowane ze znanymi już interfejsami, jest powszechnie dostępne bez dodatkowych komplikacji: użytkownicy mogą po prostu skorzystać z Copilota za pomocą czatu lub poleceń w aplikacjach, które już dobrze znają. Efektem jest bardziej produktywny zespół, który realizuje więcej zadań w krótszym czasie, pozostawiając AI żmudne lub skomplikowane prace. 2. Wysoki koszt manualnych procesów oraz „długu cyfrowego” Każda drobna nieefektywność dnia pracy sumuje się do wysokich kosztów operacyjnych. W wielu przedsiębiorstwach pracownicy są przytłoczeni tym, co badacze Microsoftu nazywają „długiem cyfrowym” – nadmiarem maili, wiadomości na czatach, spotkań i dokumentów, które pochłaniają całe godziny bez generowania porównywalnej wartości. Według badań, pracownicy często spędzają więcej czasu na samym szukaniu informacji (ok. 27% dnia), niż na tworzeniu realnych rezultatów (ok. 24%). Każdego dnia przeszukują setki maili i wiadomości, wielokrotnie kopiują informacje między raportami lub ręcznie zbierają dane do prezentacji. To czas, który nie jest wykorzystywany na strategiczne, generujące przychody działania – innymi słowy jest to koszt, który obciąża efektywność całej organizacji. A cena jest tu podwójna: płacisz za godziny spędzone na zadaniach niskiej wartości oraz ponosisz koszt utraconych szans, gdy talenty w Twojej firmie zamiast na innowacjach, skupiają się na rutynowej pracy. W dużych organizacjach nawet niewielkie, powtarzalne zadania, powielone przez tysiące pracowników i cały rok, generują milionowe koszty pracy. Tutaj właśnie Microsoft Copilot odkrywa swój pełny potencjał. Automatyzując i przyspieszając rutynowe zadania, Copilot uwalnia pracowników od żmudnej ręcznej pracy. Potrafi błyskawicznie wyszukiwać odpowiednie treści lub dane z plików (bez konieczności ręcznego przekopywania folderów), przygotowywać szkice odpowiedzi czy dokumentów od podstaw, a nawet generować streszczenia długich wątków lub spotkań. Co więcej, aż 75% pierwszych użytkowników Copilota twierdzi, że AI oszczędza im czas poprzez błyskawiczne znajdowanie potrzebnych informacji w dokumentach. Eliminując pracę polegającą na „wyszukiwaniu i kompilowaniu”, Copilot usuwa ukryte obciążenia produktywności, które firmy od dawna traktowały jako nieuniknione koszty prowadzenia działalności. 3. Automatyzacja procesów i oszczędność czasu Jednym z najbardziej odczuwalnych efektów wdrożenia Copilota jest automatyzacja procesów – AI przejmuje lub przyspiesza liczne drobne zadania, które wypełniają dzień pracy. Oto kilka przykładów: Tworzenie komunikacji: Copilot potrafi pisać maile, raporty i prezentacje na podstawie prostych komend lub kontekstu, które pracownicy muszą jedynie dopracować. Zadanie, które wcześniej zajmowało godzinę, ogranicza się teraz do kilku minut korekty. Notatki ze spotkań i działania następcze: Zamiast poświęcać czas na notowanie wniosków i zadań do wykonania, Copilot (zintegrowany z Microsoft Teams) niemal natychmiast generuje podsumowania spotkań i listy zadań. Pierwsi użytkownicy zauważyli, że dzięki automatycznie tworzonym przez Copilota streszczeniom mogli nadrobić zaległości z pominiętych spotkań niemal czterokrotnie szybciej. Analiza danych i wprowadzanie informacji: W Excelu i Power BI Copilot analizuje trendy lub nawet buduje modele danych na podstawie zapytań w naturalnym języku. Rutynowe zadania związane z wprowadzaniem lub przetwarzaniem danych może realizować AI, ograniczając godziny manualnej pracy z arkuszami. Wyszukiwanie i generowanie dokumentów: Potrzebujesz znaleźć informacje zakopane w bibliotekach SharePoint lub stworzyć wstępny projekt dokumentu? Copilot świetnie sprawdza się również w tych zadaniach. Przykładowo, przedsiębiorstwo, które połączyło Azure OpenAI z aplikacjami Power Apps (scenariusz podobny do Copilota), umożliwiło pracownikom zadawanie pytań dotyczących dokumentów firmowych na czacie i otrzymywanie natychmiastowych odpowiedzi, co znacząco ograniczyło czas tracony na ręczne poszukiwanie informacji. Te oszczędności czasu nie są jedynie anegdotyczne – są mierzalne. Użytkownicy biorący udział w programie wczesnego dostępu Microsoftu zgłaszają średnią oszczędność na poziomie 1,2 godziny tygodniowo dzięki wsparciu Copilota. Na poziomie pojedynczego pracownika może wydawać się to niewiele, ale w skali dużych organizacji robi ogromne wrażenie: w przypadku 1000 pracowników daje to około 1200 zaoszczędzonych godzin tygodniowo, co odpowiada pracy ponad 30 pełnoetatowych pracowników.. Wielu użytkowników obserwuje nawet większe korzyści: 22% deklaruje oszczędność przekraczającą 30 minut każdego dnia pracy dzięki Copilotowi. Potwierdzają to także realne przykłady: w dużej firmie finansowej Hargreaves Lansdown, po wdrożeniu Microsoft 365 Copilot pracownicy oszczędzają średnio od 2 do 3 godzin tygodniowo, a doradcy finansowi są w stanie czterokrotnie szybciej wypełniać dokumenty dotyczące klientów. Podsumowując, Copilot pozwala realizować zadania znacznie szybciej. Prace, które wcześniej wymagały czekania na specjalistę lub zajmowały całe popołudnie przeglądania danych, teraz można wykonać za pomocą kilku kliknięć lub krótkiego polecenia. Wewnętrzne badania Microsoftu, prowadzone wśród pierwszych użytkowników Copilota, wykazały znaczące oszczędności czasu i wzrost produktywności przy wykonywaniu typowych zadań. Większość użytkowników raportowała, że są bardziej produktywni i poświęcają mniej czasu na rutynowe obowiązki, co pozwala im skupić się na projektach o wysokiej wartości biznesowej. Co istotne, zaoszczędzony czas bezpośrednio przekłada się na redukcję kosztów. Każda godzina pracy pracownika, która jest automatyzowana lub przyspieszana przez AI, oznacza godzinę, za którą firma nie musi płacić nadgodzin lub którą pracownik może przeznaczyć na bardziej dochodowe działania. Dzięki odciążeniu zespołów od niskowartościowych zadań, firmy mogą realizować większe obciążenia bez przeciążenia pracowników czy zwiększania zatrudnienia. W praktyce Copilot umożliwia dotychczasowym zespołom wykonanie większej ilości pracy, bez powiększania kadry. Nawet jeśli każdy pracownik dużej firmy zaoszczędzi tylko 1-2 godziny tygodniowo, organizacja może odzyskać dziesiątki tysięcy godzin roboczych rocznie. Może to oznaczać uniknięcie konieczności zatrudniania dodatkowych osób do nowego projektu – lub możliwość rozwoju biznesu dzięki istniejącym zasobom kadrowym. To bezpośredni wzrost efektywności operacyjnej. 4. Zwiększenie produktywności (i jakości) w całej organizacji Oprócz automatyzacji zadań, akcelerator produktywności, zwiększając produktywność i jakość pracy zespołu. Przejmując rutynowe zadania, pozwala pracownikom skoncentrować się na bardziej kreatywnych, strategicznych czy relacyjnych obowiązkach, które mają rzeczywistą wartość biznesową. Pierwsze dane pokazują, że ponad 70% użytkowników czuje się bardziej produktywnych dzięki Copilotowi, a niemal równie wielu twierdzi, że poprawia on jakość ich pracy. Ten podwójny efekt – szybsze wykonywanie zadań bez poświęcania jakości – jest kluczowy dla redukcji kosztów. Przykładowo, jeśli handlowiec może szybko wygenerować profesjonalny projekt oferty dzięki Copilotowi, nie tylko oszczędza czas, lecz także zwiększa swoje szanse na pozyskanie klienta. Większa skuteczność i mniej koniecznych poprawek oznacza mniej zmarnowanego wysiłku (i pieniędzy). Sugestie AI w Copilocie pomagają również ograniczać błędy i potrzebę poprawek. Maszyny nie ulegają zmęczeniu ani rozkojarzeniu – wiernie generują treści na podstawie przyswojonych danych i wzorców. Choć wciąż niezbędny jest nadzór człowieka, Copilot może wcześnie wychwycić ewentualne błędy. Automatyzacja procesów oznacza mniej pomyłek przy manualnym wprowadzaniu danych lub przeoczonych działań, co przekłada się na mniejsze koszty związane z późniejszymi korektami i działaniami naprawczymi. Jedna z firm raportowała, że dzięki wykorzystaniu Copilota do automatyzacji kontroli zgodności, udało się zredukować kary regulacyjne aż o 15%, tylko przez uniknięcie ludzkich błędów. W sektorze produkcyjnym wdrożenie Copilota opartego na AI umożliwiło z kolei 15% redukcję marnowania materiałów dzięki optymalizacji harmonogramów produkcji – co stanowi bezpośrednią oszczędność w kosztach operacyjnych. Takie ulepszenia podkreślają, że produktywność to nie tylko tempo, ale również robienie rzeczy prawidłowo za pierwszym razem oraz podejmowanie inteligentnych decyzji, co pozwala uniknąć niepotrzebnych wydatków. Inną subtelną, lecz ważną korzyścią jest skrócenie czasu wdrażania i spłaszczanie krzywej uczenia się nowych pracowników dzięki Copilotowi. Nowi pracownicy mogą szybciej poznawać firmę i płynniej wdrażać się w obowiązki – analitycy szacują nawet o 30% krótszy czas onboardingu dzięki wsparciu Microsoft 365 Copilot, co oznacza, że nowi pracownicy zaczynają szybciej generować wartość dla firmy. Gdy organizacja skraca czas potrzebny na wdrożenie nowego pracownika, bezpośrednio obniża koszty tego procesu. Podobnie, jeśli pracownik może polegać na Copilocie przy realizacji zadań wykraczających poza jego specjalizację (np. menedżer marketingu używa Copilota do analizy finansowej w Excelu czy pisania zapytań SQL), firma zyskuje większą wszechstronność i produktywność od każdej osoby, bez konieczności zatrudniania dodatkowych specjalistów do każdego zadania. Copilot dostarcza zespołom „kompetencje na żądanie”, zwiększając zwrot z inwestycji (ROI) w zatrudnienie każdego pracownika i zmniejszając konieczność zatrudniania lub zlecania zewnętrznym wykonawcom wyspecjalizowanych usług. 5. Mniejsza zależność od outsourcingu i zewnętrznych narzędzi Każda duża firma korzysta z wielu narzędzi software’owych oraz zewnętrznych dostawców usług, aby zaspokoić swoje potrzeby operacyjne – od konsultantów i kontraktorów, po aplikacje firm trzecich służące do tworzenia treści czy analizy danych. Przemyślana strategia wdrożenia Copilota pozwala uprościć tę strukturę, prowadząc bezpośrednio do oszczędności na kontraktach z dostawcami oraz na zewnętrznych usługach. Jak to możliwe? Wszechstronność Copilota sprawia, że przedsiębiorstwa mogą zrezygnować z pojedynczych, dedykowanych rozwiązań (i kosztów ich subskrypcji) związanych np. z transkrypcją, prostym projektowaniem graficznym, copywritingiem czy wizualizacją danych – ponieważ AI wbudowane w środowisko Microsoft 365 jest w stanie przejąć wiele z tych zadań. Analiza ekonomiczna Forrester pokazała, że organizacje przewidują znaczną redukcję kosztów licencji na inne narzędzia AI dzięki zastąpieniu ich wszechstronnym rozwiązaniem Microsoft 365 Copilot. Zamiast opłacać wiele osobnych aplikacji AI czy automatyzacji, firmy mogą inwestować w jedną, zintegrowaną platformę Copilot. Podobnie Copilot pozwala ograniczyć zależność od zewnętrznych kontraktorów czy outsourcingu rutynowych zadań. Na przykład, zamiast zatrudniać dodatkowych pracowników tymczasowych lub korzystać z usług BPO do analizy danych czy tworzenia pierwszych wersji dokumentów, przedsiębiorstwo może wykorzystać Copilota do przygotowania wstępnych materiałów, które następnie będą tylko dopracowywane przez zespoły wewnętrzne. Analiza Forrestera pokazała spodziewany spadek kosztów zewnętrznych kontraktorów IT po wdrożeniu Copilota, ponieważ wewnętrzne zespoły – dzięki wzrostowi swojej produktywności – mogą przejąć prace wcześniej zlecane na zewnątrz. Podobny efekt jest widoczny w przypadku tworzenia treści – firmy, które wcześniej zlecały copywriting techniczny lub marketingowy freelancerom, teraz mogą angażować własnych ekspertów do generowania treści przy wsparciu Copilota, obniżając wydatki na zewnętrzne usługi. Dodatkową korzyścią jest fakt, że wykorzystując Copilota w środowisku Microsoft, wszystkie działania wspierane przez AI pozostają w bezpiecznym, kontrolowanym ekosystemie firmowym. Pomaga to uniknąć ryzyka naruszenia przepisów i potencjalnych kosztów związanych z sytuacją, gdy pracownicy używają nieautoryzowanych zewnętrznych narzędzi AI. Wiele firm obawia się wycieków danych lub problemów prawnych związanych z wykorzystywaniem przez pracowników przypadkowych, internetowych aplikacji AI. Copilot ogranicza to ryzyko poprzez wewnętrzne i zarządzane przetwarzanie danych. W efekcie przedsiębiorstwo nie tylko oszczędza pieniądze, rezygnując z zewnętrznych usług i narzędzi, ale także unika kosztownych konsekwencji nieprawidłowego zarządzania danymi. To jednocześnie oszczędność kosztów i zwycięstwo w zarządzaniu ryzykiem. Dla zobrazowania skali tych oszczędności warto przywołać analizę jednego złożonego przypadku dużej firmy, który wykazał, że Copilot dzięki połączeniu wzrostu produktywności oraz ograniczenia wydatków na usługi zewnętrzne, może obniżyć ogólne koszty operacyjne nawet o wspomniane już dziesiątki milionów dolarów w ciągu trzech lat. Obejmuje to m.in. oszczędności związane z rezygnacją z niektórych usług zewnętrznych oraz konsolidacją oprogramowania. Uwzględniając te redukcje, inwestycja w Copilota (która wiąże się oczywiście z kosztami licencyjnymi) zwraca się wielokrotnie. Scenariusze analizowane przez ekspertów wskazują na zwrot z inwestycji (ROI) od ponad 100% w konserwatywnym podejściu do niemal 450% w scenariuszu o dużym oddziaływaniu. Upraszczając – każdy 1 dolar wydany na dobrze wdrożonego Copilota może przynieść nawet 4,5 dolara wartości dzięki oszczędnościom kosztów i zwiększonej efektywności. 6. Jak maksymalizować korzyści? Kluczowe znaczenie wdrożenia Warto pamiętać, że te korzyści nie pojawiają się automatycznie, jak za dotknięciem czarodziejskiej różdżki. Osiągnięcie realnych oszczędności kosztów dzięki Microsoft Copilot wymaga prawidłowego wdrożenia oraz skutecznego zarządzania zmianą. „Prawidłowe wdrożenie” oznacza, że rozwiązanie jest udostępniane w taki sposób, by pracownicy mogli i chcieli z niego szeroko korzystać. Oto kilka najlepszych praktyk wdrożenia, które pomogą maksymalizować efekty Copilota: Kompleksowe szkolenia i adopcja: Pracownicy powinni jasno rozumieć, jak efektywnie wykorzystywać Copilota w codziennej pracy. Wstępne szkolenia oraz bieżące możliwości nauki pomagają odkrywać potencjał narzędzia i włączać je do rutynowych zadań. Firmy, które inwestują w edukację użytkowników, zauważają, że pracownicy osiągają biegłość w obsłudze Copilota już po kilku godzinach praktyki. Ten początkowy wysiłek zapewnia, że narzędzie nie pozostanie niewykorzystane. Integracja Copilota z różnymi procesami: Im więcej obszarów działalności firmy korzysta z Copilota, tym większe są kumulatywne oszczędności. Warto zachęcać wszystkie działy – od HR przygotowującego opisy stanowisk, przez IT zarządzające dokumentacją zmian, aż po sprzedaż tworzącą oferty – do jak najszerszego używania Copilota. Powszechność użycia eliminuje ryzyko powstawania punktowych nieefektywności. Według badań 67% użytkowników Copilota oszczędza czas, który może przeznaczyć na ważniejsze zadania – wyobraźmy sobie, co by się działo, gdyby narzędzia używało 100% pracowników. Dostosowanie Copilota do firmowej wiedzy: Integrując Copilota z danymi firmowymi (pliki, bazy wiedzy, SharePoint itd.), można zwielokrotnić jego użyteczność. Na przykład zasilenie go wewnętrznymi procedurami operacyjnymi lub raportami z poprzednich projektów umożliwia szybkie odpowiadanie na pytania pracowników oraz generowanie specyficznych dla organizacji treści, ograniczając czas na szukanie informacji czy tworzenie dokumentów od zera. Im szybciej pracownik otrzymuje kontekstową odpowiedź lub szkic dokumentu zgodnego ze wzorcami firmy, tym więcej czasu i pieniędzy oszczędza się na standaryzacji i szybkości działania. Monitorowanie użycia i rezultatów: Wdrożenie Copilota należy traktować jak każdą inną strategiczną inicjatywę – monitorować wskaźniki takie jak czas oszczędzony przez zespoły, skrócenie cykli kluczowych procesów, poziom adopcji wśród pracowników czy nawet ich opinie na temat obciążenia pracą. Te dane pomogą zidentyfikować obszary, w których AI przynosi największe korzyści lub gdzie należy wprowadzić zmiany. Być może okaże się, że któryś dział korzysta z Copilota słabo – to znak, że warto zaoferować dodatkowe szkolenia lub integrację, a tym samym odzyskać więcej potencjalnych oszczędności. Wsparcie liderów i zmiana kultury pracy: Kierownictwo powinno podkreślać, że Copilot to wsparcie dla pracowników, a nie zagrożenie dla ich stanowisk. Jeśli pracownicy mają świadomość, że celem jest zdjęcie z nich żmudnej pracy, by mogli poświęcić się bardziej wartościowym zadaniom (a nie ich zastąpienie), tym chętniej będą z niego korzystać. Kultura pracy nastawiona na efektywność i rozwój umiejętności zapewnia najlepsze rezultaty. Zadowoleni, zmotywowani pracownicy są bardziej produktywni – a dzięki zmniejszeniu uciążliwej pracy ich satysfakcja może wzrosnąć, co długoterminowo przekłada się na niższą rotację i mniejsze koszty rekrutacji. Stosując te praktyki wdrożeniowe, przedsiębiorstwa mogą uniknąć scenariuszy, w których Copilot pozostaje niewykorzystany lub stosowany w niewłaściwy sposób, i zagwarantować, że rozwiązanie AI przyniesie pełnię oczekiwanych korzyści. Firmy, które już dziś odnoszą sukcesy z Copilotem, pokazują, że gdy technologia ta jest odpowiednio wkomponowana w codzienną pracę, organizacja staje się bardziej zwinna, efektywna i oszczędna. 7. Wnioski Liderzy dużych firm nieustannie szukają sposobów, by ograniczać koszty operacyjne, nie osłabiając jednocześnie kluczowych zasobów organizacji. Microsoft Copilot stwarza wyjątkową okazję, aby to osiągnąć – eliminuje zbędny czas i wysiłek w codziennych procesach, wzmacniając przy tym potencjał pracowników, którzy mogą skoncentrować się na zadaniach bardziej kreatywnych i strategicznych. Od automatyzacji rutynowych czynności po wspomaganie decyzji dzięki trafnym sugestiom AI – Copilot pomaga przedsiębiorstwom osiągać więcej dzięki zasobom, które już posiadają. Kluczem jest przemyślane, szerokie wdrożenie, tak aby korzyści skumulowały się w całej firmie. Przy odpowiednim podejściu rezultaty są jednoznaczne: niższe wydatki operacyjne, krótsze cykle procesów biznesowych oraz zespół, który zamiast zajmować się żmudną pracą, koncentruje się na zadaniach o wysokiej wartości biznesowej. W czasach, gdy już niemal 43% firm deklaruje znaczne obniżenie kosztów po wdrożeniu narzędzi AI takich jak Copilot, pytanie nie brzmi, czy Twoją firmę stać na wdrożenie sztucznej inteligencji – ale czy stać Cię, by tego nie robić. Firmy, które już teraz wykorzystują Copilota, przekonują się, że efektywność kosztowa i innowacyjność idą w parze. Nie chodzi tu jedynie o oszczędzanie pieniędzy, lecz także o możliwość reinwestowania tych oszczędności w dalszy rozwój i wzmacnianie swojej przewagi konkurencyjnej. Chcesz zacząć tworzyć oszczędności oraz zwiększać produktywność w swojej firmie? Poznaj przyszłość pracy wspieraną przez AI i rozwiązania Copilot. Skontaktuj się z TTMS, aby dowiedzieć się, jak nasz zespół może pomóc Ci strategicznie i efektywnie wdrożyć Microsoft Copilot. Odwiedź naszą stronę poświęconą rozwiązaniom AI i Copilot i już dziś rozpocznij transformację operacji swojej firmy. 🚀 FAQ: Microsoft Copilot a redukcja kosztów operacyjnych W jaki sposób Microsoft Copilot obniża koszty operacyjne w firmie? Microsoft Copilot pomaga obniżyć koszty operacyjne przede wszystkim dzięki oszczędności czasu pracy i automatyzacji zadań wykonywanych dotąd ręcznie. Przygotowując projekty maili, raportów czy innych dokumentów, Copilot znacząco redukuje czas potrzebny na realizację tych czynności. Dzięki integracji z narzędziami takimi jak Teams czy Excel, potrafi natychmiast streszczać informacje oraz analizować dane, co pozwala pracownikom ograniczyć czas poświęcany na powtarzalne działania. Tego rodzaju poprawa efektywności oznacza, że zespół jest w stanie wykonać więcej zadań bez konieczności wydłużania godzin pracy lub zwiększania zatrudnienia, co bezpośrednio obniża koszty pracy przypadające na każde zadanie. Badania pokazują, że firmy korzystające z Copilota notują wyraźny spadek wydatków operacyjnych – przykładowo, jedna z analiz wykazała możliwą redukcję całkowitych kosztów operacyjnych nawet o 0,7% po wdrożeniu Copilota w całej organizacji. W przypadku dużej firmy tego rodzaju oszczędności mogą sięgać milionów dolarów. Jakie zadania i procesy może automatyzować Copilot, aby zaoszczędzić czas? Copilot może automatyzować lub wspierać szeroki zakres rutynowych zadań, takich jak: Komunikacja: Przygotowywanie projektów maili, odpowiedzi na wiadomości, podsumowań spotkań, a nawet slajdów do prezentacji. Tworzenie dokumentów: Przygotowywanie pierwszych wersji raportów, ofert czy dokumentów firmowych na podstawie dostarczonych danych lub wskazówek, które następnie można szybko dopracować. Analiza danych: Szybkie wyciąganie wniosków z arkuszy kalkulacyjnych, generowanie wykresów i podsumowywanie trendów bez konieczności ręcznej pracy analityka. Podsumowania spotkań i działania następcze: Automatyczne wychwytywanie ustaleń, wniosków i list zadań ze spotkań, dzięki czemu pracownicy nie tracą czasu na ich ręczne spisywanie. Wyszukiwanie wiedzy: Udzielanie odpowiedzi na pytania pracowników poprzez automatyczne znajdowanie informacji w dokumentach lub bazach wiedzy firmy (oszczędzając czas na przeszukiwanie wielu źródeł). Dzięki automatyzacji tych powtarzalnych i czasochłonnych czynności, Copilot znacząco przyspiesza realizację procesów. Pracownicy uwalniają się od wielu godzin administracyjnej pracy każdego tygodnia, co przekłada się bezpośrednio na niższe koszty operacyjne. Pierwsi użytkownicy rozwiązania podkreślają, że Copilot znacząco skraca czas poświęcany na czynności takie jak obsługa maili czy sporządzanie notatek, umożliwiając im skoncentrowanie się na ważniejszych, bardziej strategicznych zadaniach. Czy wdrożenie Microsoft Copilot pozwala zmniejszyć zależność od outsourcingu lub usług zewnętrznych? Tak, wdrożenie Copilota pozwala ograniczyć potrzebę zlecania niektórych zadań na zewnątrz oraz redukuje konieczność korzystania z dodatkowych narzędzi i usług. Ponieważ Copilot potrafi generować treści, analizować dane i dostarczać informacje wewnętrznie, możliwe jest ograniczenie angażowania zewnętrznych kontraktorów do takich działań jak pisanie raportów, podstawowe analizy danych czy transkrypcje. Przykładowo, zamiast zlecać na zewnątrz tworzenie treści na media społecznościowe czy wstępne analizy rynku, Twój wewnętrzny zespół może wykorzystać Copilota do stworzenia pierwszych wersji materiałów, które następnie wystarczy dopracować, unikając kosztów usług freelancerów. Podobnie, dzięki szerokim możliwościom Copilota możliwe jest rezygnowanie z subskrypcji niektórych programów firm trzecich (np. aplikacji do generowania tekstów czy transkrypcji spotkań), ponieważ te funkcje są dostępne bezpośrednio w pakiecie Microsoft 365. Z czasem takie zastępowanie narzędzi może prowadzić do istotnych oszczędności finansowych. Firmy potwierdzają, że dzięki wdrożeniu Copilota udało się im znacząco ograniczyć wydatki na zewnętrznych specjalistów IT, a także zrezygnować z innych płatnych narzędzi AI, jednocześnie zachowując realizację zadań wewnątrz firmy, co zwiększa bezpieczeństwo danych oraz spójność działań. Czy inwestycja w Microsoft Copilot opłaca się dużym firmom? W większości dużych firm wzrost produktywności i efektywności osiągnięty dzięki Copilotowi wielokrotnie uzasadnia poniesioną inwestycję. Koszt Microsoft 365 Copilot jest zazwyczaj kalkulowany na użytkownika (np. około 30 dolarów miesięcznie za użytkownika w przypadku wielu klientów), jednak zwrot z takiej inwestycji może być istotny, szczególnie jeśli każdy użytkownik zyskuje dzięki temu kilka dodatkowych godzin miesięcznie. W dużych organizacjach te godziny przekładają się bezpośrednio na realne oszczędności finansowe. Przykładowo, wczesne analizy ekonomiczne wskazują na zwrot z inwestycji (ROI) od około 200% do nawet 450%, w zależności od skali i zakresu wykorzystania Copilota. Oznacza to, że korzyści finansowe mogą przewyższyć poniesione koszty nawet od dwóch do ponad czterech razy. Dodatkowo Copilot przynosi mniej uchwytne, lecz równie istotne korzyści, takie jak szybsza realizacja projektów, trafniejsze decyzje dzięki wsparciu AI, a także wyższa motywacja i satysfakcja pracowników, którzy mogą uniknąć żmudnych, rutynowych zadań. Wszystkie te elementy mają pozytywne przełożenie na wyniki finansowe firmy. Choć wdrożenie Copilota wiąże się z kosztami, wiele dużych przedsiębiorstw uważa, że inwestycja ta zdecydowanie się opłaca, ponieważ zwiększa efektywność kosztową i w wielu przypadkach bardzo szybko zwraca się dzięki oszczędnościom i większej produktywności. Jak upewnić się, że wdrożenie Copilota faktycznie przyniesie oszczędności? Aby wdrożenie Copilota przyniosło realne oszczędności kosztowe, kluczowe jest przemyślane wprowadzenie rozwiązania oraz skuteczne wspieranie jego użycia. Po pierwsze, należy zapewnić odpowiednie szkolenia i zarządzanie zmianą, aby pracownicy wiedzieli, jak efektywnie wykorzystać Copilota w codziennej pracy – każde narzędzie przynosi korzyści tylko wtedy, gdy ludzie faktycznie z niego korzystają. Wiele firm prowadzi pilotażowe projekty lub warsztaty pokazujące szybkie efekty (np. jak Copilot w kilka minut pomaga stworzyć cotygodniowy raport), co zwiększa zaangażowanie zespołu i buduje nawyk regularnego stosowania narzędzia. Po drugie, warto zintegrować Copilota z kluczowymi procesami oraz systemami używanymi w firmie (np. zapewniając mu dostęp do repozytoriów wiedzy czy baz danych), aby narzędzie mogło dostarczać pracownikom precyzyjne, dopasowane do kontekstu wsparcie. Po trzecie, należy jasno określić cele i wskaźniki mierzące sukces wdrożenia – na przykład monitorując czas realizacji wybranych procesów przed i po wdrożeniu Copilota lub regularnie badając opinie pracowników na temat zaoszczędzonego czasu. Takie podejście pozwoli określić, gdzie Copilot przynosi największe korzyści i gdzie warto wprowadzić ewentualne usprawnienia. Dobrą praktyką jest również rozpoczynanie wdrożenia od procesów o dużym wpływie na efektywność organizacji, np. w działach poświęcających dużo czasu na dokumentację lub przetwarzanie danych, co pozwala szybko usunąć „wąskie gardła”. Wreszcie, warto regularnie zbierać opinie od użytkowników i nieustannie ulepszać sposób korzystania z Copilota. Pracownicy często sami odkrywają nowe funkcjonalności lub najlepsze praktyki, które można następnie wdrożyć w całej firmie. Dzięki tym działaniom wiele przedsiębiorstw przekonało się, że wdrożenie Copilota przynosi mierzalne oszczędności czasu oraz realne obniżenie kosztów. Podsumowując: traktuj wdrożenie Copilota jako inicjatywę strategiczną – dobrze je zaplanuj, wspieraj i monitoruj efekty, a oszczędności kosztowe pojawią się jako naturalny rezultat tych działań. Zapytaj ChatGPT
Czytaj
Procedury AML w biurach rachunkowych – jak automatyzacja gwarantuje zgodność z regulacjami
Biura rachunkowe każdej wielkości – od lokalnych praktyk po globalne sieci audytorskie – znajdują się pod rosnącą presją, aby spełniać wymogi związane z przeciwdziałaniem praniu pieniędzy (AML). Regulatorzy w Unii Europejskiej rozszerzyli i zaostrzyli przepisy AML poprzez dyrektywy takie jak Piąta Dyrektywa AML (5AMLD) i Szósta Dyrektywa AML (6AMLD). Zgodnie z nimi księgowi, audytorzy i doradcy podatkowi są traktowani jako „instytucje obowiązane”, co oznacza, że muszą wdrożyć kompleksowe procedury AML albo liczyć się z wysokimi karami i ryzykiem utraty reputacji. W tym otoczeniu szczególnie duże biura rachunkowe mierzą się z ogromną liczbą klientów i złożonymi procesami, które sprawiają, że manualne podejście do zgodności staje się niepraktyczne. W efekcie coraz więcej firm sięga po automatyzację, aby efektywnie realizować obowiązki AML i zapewnić pełną zgodność z regulacjami. Regulacje AML UE dla biur rachunkowych Unijny system przeciwdziałania praniu pieniędzy – w szczególności Czwarta, Piąta i Szósta Dyrektywa AML (4AMLD, 5AMLD, 6AMLD) – nakłada rygorystyczne obowiązki na biura rachunkowe i firmy świadczące usługi profesjonalne. Dyrektywa 5AMLD (Dyrektywa UE 2018/843), wdrożona w 2020 roku, rozszerzyła zakres przepisów AML, obejmując nimi szerszą grupę podmiotów i kładąc większy nacisk na przejrzystość oraz należytą staranność. Wzmocniła obowiązki dotyczące badania klienta (Know Your Customer – KYC), weryfikacji beneficjentów rzeczywistych, bieżącego monitorowania aktywności klientów oraz niezwłocznego raportowania podejrzanych działań. Kolejna, 6AMLD, obowiązująca od 2021 roku, ujednoliciła definicję przestępstw związanych z praniem pieniędzy i rozszerzyła odpowiedzialność na firmy oraz ich kierownictwo, wprowadzając surowsze sankcje za naruszenia zgodności. W praktyce system ten wymaga od biur rachunkowych wdrożenia kompleksowych programów AML, niezależnie od ich wielkości. W przeciwnym razie narażają się na sankcje. Nawet duże, międzynarodowe sieci audytorskie ponosiły już konsekwencje za uchybienia w tym zakresie, co podkreśla, że nikt nie jest z tych wymogów zwolniony. Aby zachować zgodność, biura muszą działać proaktywnie, wdrażając odpowiednie mechanizmy kontrolne i na bieżąco dostosowując się do zmieniających się regulacji (UE planuje nawet nową, bezpośrednio obowiązującą regulację AML i centralny organ nadzorczy w najbliższych latach). Kluczowe obowiązki AML dla biur rachunkowych Zgodnie z dyrektywami UE i przepisami krajowymi biura rachunkowe muszą realizować kilka podstawowych obowiązków AML w swojej codziennej działalności. Należą do nich m.in.: Customer Due Diligence (KYC): biura muszą zweryfikować tożsamość każdego klienta i rozumieć, z kim współpracują. Obejmuje to pozyskanie i sprawdzenie oficjalnych dokumentów identyfikacyjnych, ustalenie beneficjentów rzeczywistych w przypadku klientów korporacyjnych oraz weryfikację klientów względem list sankcyjnych i baz PEP. Skuteczne procedury KYC gwarantują, że firma „zna swojego klienta” i potrafi ocenić potencjalne czynniki ryzyka już na etapie rozpoczęcia współpracy. Ocena ryzyka klienta: biura rachunkowe są zobowiązane do przyjęcia podejścia opartego na analizie ryzyka, oceniając profil każdego klienta pod kątem ryzyka prania pieniędzy. Oznacza to uwzględnienie m.in. branży klienta, ekspozycji geograficznej, złożoności struktury właścicielskiej czy innych czynników wysokiego ryzyka (np. klient z jurysdykcji wysokiego ryzyka lub klient będący PEP). Biuro musi przypisać klientowi odpowiednią kategorię ryzyka (np. niskie, średnie, wysokie) i zastosować pogłębione procedury dla przypadków wysokiego ryzyka. Obowiązek ten obejmuje także regularną ponowną ocenę profilu ryzyka klienta. Monitoring transakcji: szczególnie w większych biurach lub tam, gdzie obsługiwane są środki klientów, oczekuje się monitorowania transakcji finansowych i aktywności kont w poszukiwaniu nietypowych lub podejrzanych wzorców. Może to obejmować analizę wyjątkowo dużych transakcji, nieregularnych transferów niepasujących do profilu klienta czy złożonych łańcuchów płatności. Bieżący monitoring transakcji pomaga w czasie rzeczywistym wykrywać potencjalne schematy prania pieniędzy i stanowi kluczowy mechanizm obronny obok początkowej weryfikacji. Zgłaszanie podejrzanych transakcji: jeśli księgowy lub biuro rachunkowe podejrzewa, że transakcja lub zachowanie klienta mogą być powiązane z działalnością przestępczą, istnieje prawny obowiązek złożenia raportu o podejrzanej transakcji (Suspicious Activity Report – SAR) do krajowej jednostki analityki finansowej. Należy to zrobić bez informowania klienta. Terminowe raportowanie podejrzeń ma kluczowe znaczenie – umożliwia organom wszczęcie dochodzenia i jednocześnie chroni biuro przed odpowiedzialnością, potwierdzając zgodność z przepisami. Biura rachunkowe powinny mieć jasne wewnętrzne procedury eskalacji, aby pracownicy mogli szybko sygnalizować i zgłaszać czerwone flagi. Prowadzenie dokumentacji: przepisy AML nakazują przechowywanie szczegółowych zapisów wszystkich działań związanych z due diligence i transakcji klientów przez określony czas (zwykle co najmniej pięć lat po zakończeniu relacji biznesowej lub transakcji). Obejmuje to kopie dokumentów tożsamości, zapisy ocen ryzyka, rejestry transakcji oraz korespondencję związaną z ustaleniami. Prawidłowe prowadzenie dokumentacji gwarantuje, że biuro będzie mogło na żądanie przedstawić dowody zgodności regulatorom i audytorom, a także pomoże w ewentualnych przyszłych dochodzeniach. Najczęstsze wyzwania AML w biurach rachunkowych Wdrożenie powyższych procedur AML nie jest pozbawione trudności. Wiele biur rachunkowych – nawet tych dobrze wyposażonych – zmaga się z nieefektywnościami i lukami, które mogą podważać skuteczność działań compliance. Do najczęstszych wyzwań należą: Rozproszone procesy i silosy danych: informacje i czynności potrzebne do spełnienia wymogów AML często są podzielone pomiędzy różne systemy lub działy. Na przykład dokumenty identyfikacyjne klientów mogą być przechowywane w papierowych teczkach lub różnych bazach danych, a rejestry transakcji i oceny ryzyka – w jeszcze innym miejscu. Takie rozproszenie utrudnia uzyskanie pełnego obrazu zgodności dla danego klienta. Prowadzi też do niespójnych praktyk w całej organizacji, zwłaszcza w dużych biurach z wieloma oddziałami. Silosy danych i niepołączone procesy zwiększają ryzyko przeoczeń, bo brak jest jednego źródła prawdy o statusie AML klienta. Manualny onboarding i weryfikacja: bez odpowiednich narzędzi due diligence przy onboardingu klienta staje się pracochłonnym, ręcznym procesem. Pracownicy muszą zbierać paszporty czy dokumenty firmowe przez e-mail lub w wersji papierowej, ręcznie sprawdzać rejestry państwowe czy listy sankcyjne oraz własnoręcznie wypełniać formularze. Takie podejście jest nie tylko wolne – opóźniając przyjęcie klienta – ale też podatne na błędy ludzkie. Kluczowe kroki mogą zostać pominięte albo źle udokumentowane. Niespójność weryfikacji manualnych oznacza również, że jakość KYC różni się w zależności od przypadku, co jest problematyczne w kontekście zgodności. Dla dużego biura, które przyjmuje wielu klientów, czysto manualne podejście staje się nie do utrzymania. Brak ciągłego monitoringu: wiele biur rachunkowych przeprowadza due diligence na początku relacji z klientem, ale nie monitoruje aktywnie jego profilu ani transakcji w dalszym ciągu współpracy. Bez ciągłego monitoringu zmiany w profilu ryzyka klienta mogą pozostać niezauważone – np. jeśli klient zostanie wpisany na listę sankcyjną lub zacznie uczestniczyć w podejrzanych transakcjach po onboardingu, biuro może przeoczyć te czerwone flagi. Okresowe przeglądy (np. raz w roku czy ad hoc) mogą być zbyt późne. Taka luka naraża biura na ryzyko pomiędzy kolejnymi formalnymi przeglądami. Regulatorzy oczekują „ciągłego due diligence”, więc brak monitoringu w czasie rzeczywistym może prowadzić do naruszeń i utraty szansy na terminowe raportowanie podejrzeń. Jak automatyzacja wspiera zgodność AML w biurach rachunkowych Automatyzacja AML bezpośrednio odpowiada na powyższe wyzwania i pomaga biurom rachunkowym w bardziej niezawodnym spełnianiu wymogów regulacyjnych. Dzięki specjalistycznym platformom compliance i nowoczesnym technologiom biura mogą usprawnić swoje procedury AML w następujący sposób: Zintegrowane i efektywne procesy: automatyzacja łączy wszystkie działania AML w jednym systemie – od onboardingu i weryfikacji tożsamości po scoring ryzyka, monitorowanie transakcji i raportowanie. Dzięki temu eliminowane są rozproszone procesy. Wszystkie dane klientów i działania compliance są przechowywane centralnie, co daje osobom odpowiedzialnym pełny obraz w jednym miejscu. Jeden system zarządzający end-to-end due diligence ogranicza luki i dublowanie czynności. Poprawia to spójność w całym biurze (każdy oddział czy zespół działa według tych samych procedur), a także ułatwia audyty wewnętrzne i zewnętrzne, bo informacje są uporządkowane i łatwo dostępne. Szybsze i dokładniejsze KYC: zautomatyzowane rozwiązania usprawniają proces KYC dzięki digitalizacji weryfikacji tożsamości i gromadzenia dokumentów. Klienci mogą przesyłać dane przez bezpieczne portale online, a system automatycznie weryfikuje dokumenty i wyciąga potrzebne informacje. Automatyzacja pozwala też na błyskawiczne sprawdzanie klientów na listach sankcyjnych, PEP i innych listach obserwacyjnych – w kilka sekund, podczas gdy pracownik potrzebowałby znacznie więcej czasu. Dzięki wykorzystaniu AI lub integracji API do weryfikacji danych o beneficjentach rzeczywistych i pobierania informacji z rejestrów firmowych, platforma automatyczna znacząco ogranicza ręczne zadania. Efekt to szybszy onboarding bez utraty jakości, a także jednolite kontrole dla każdego klienta, co zmniejsza ryzyko przeoczeń czy błędów ludzkich. Ciągły monitoring i alerty w czasie rzeczywistym: jedną z największych zalet automatyzacji AML jest możliwość ciągłego monitorowania klientów i transakcji. Oprogramowanie działa w tle, analizując aktywność w poszukiwaniu anomalii i regularnie ponownie sprawdzając klientów w bazach sankcyjnych/PEP. Jeśli profil ryzyka klienta się zmieni – np. jego nazwisko pojawi się w negatywnych wiadomościach lub w nowej wersji listy sankcyjnej – system natychmiast powiadomi zespół compliance. Podobnie nietypowe wzorce transakcji (np. nagłe duże przelewy lub wiele wpłat gotówkowych odstających od zwykłej aktywności klienta) mogą być automatycznie oznaczane. Taka ciągła czujność jest praktycznie niemożliwa do osiągnięcia ręcznie. Monitoring w czasie rzeczywistym gwarantuje szybkie wychwytywanie i obsługę podejrzanych działań, utrzymując biuro w zgodzie z oczekiwaniami regulatorów dotyczącymi „ciągłego due diligence”. Mniej błędów i większa spójność: automatyzacja rutynowych zadań compliance minimalizuje ryzyko błędów ludzkich – np. pominiętych kontroli czy źle zarchiwizowanych dokumentów. Oprogramowanie może wymuszać wypełnianie obowiązkowych pól i checklist (np. konieczność ukończenia oceny ryzyka przed pełnym otwarciem konta), co gwarantuje, że nic nie zostanie pominięte. Każdy klient przechodzi tę samą, ustandaryzowaną ścieżkę. Spójność nie tylko wspiera zgodność, ale też ułatwia szkolenie pracowników, bo proces jest jasno zdefiniowany w systemie. Kiedy regulatorzy sprawdzają program AML biura, widzą jednolite, dobrze udokumentowane podejście spełniające wymagane standardy. Usprawnione raportowanie i archiwizacja: automatyzacja ułatwia tworzenie raportów i ścieżek audytowych niezbędnych do spełnienia wymogów regulacyjnych. Gdy transakcja zostanie oznaczona jako podejrzana, wiele platform AML wspiera przygotowanie raportu SAR, nawet automatycznie uzupełniając część danych, co oszczędza czas w kluczowych momentach. Wszystkie działania AML – od weryfikacji paszportu po aktualizację scoringu ryzyka – są rejestrowane w systemie. Powstaje w ten sposób pełna ścieżka audytowa. Jeśli chodzi o przechowywanie dokumentacji, system elektroniczny bezpiecznie gromadzi dokumenty KYC, formularze ocen ryzyka i rejestry transakcji, automatycznie oznaczane datą i indeksowane. Odnalezienie danych na potrzeby kontroli regulacyjnej czy audytu wewnętrznego staje się szybkie i niezawodne. Ponieważ dokumenty są cyfrowe i tworzone są ich kopie zapasowe, biura są lepiej chronione przed utratą danych (w przeciwieństwie do czasochłonnego przeszukiwania segregatorów z dokumentami). Ogólnie rzecz biorąc, automatyczna archiwizacja sprawia, że biuro może łatwo udowodnić zgodność i spełnić wymóg przechowywania dokumentacji przez pięć (lub więcej) lat bez obaw o brakujące pliki. Automatyzacja AML jako fundament zgodności Dla biur rachunkowych – szczególnie tych większych, obsługujących tysiące klientów i złożone projekty – wdrożenie rozwiązania do automatyzacji AML staje się szybko koniecznością. Automatyzacja nie tylko rozwiązuje problemy operacyjne związane z compliance, ale też daje pewność, że biuro spełnia zarówno literę, jak i ducha prawa. Ponieważ regulatorzy stale podnoszą poprzeczkę, inwestycja w odpowiednią technologię to inwestycja w przyszłą stabilność biura. Wdrażając nowoczesną platformę AML, biura mogą zapewnić, że wszystkie wymagane kontrole (od KYC po monitoring transakcji) są realizowane spójnie i efektywnie. Pracownicy compliance mogą wtedy skupić się na analizie rzeczywiście podejrzanych przypadków, zamiast tonąć w papierkowej robocie. Co więcej, zautomatyzowane systemy są regularnie aktualizowane, aby odzwierciedlać najnowsze zmiany regulacyjne – dzięki czemu procedury biura są zgodne z nowymi zasadami (np. aktualizacjami dyrektyw UE czy reżimów sankcyjnych) bez konieczności czasochłonnych modyfikacji ręcznych. Krótko mówiąc, automatyzacja pozwala biurom rachunkowym skutecznie skalować swoje zabezpieczenia AML w sposób opłacalny, przekształcając compliance z obciążenia w efektywnie zarządzany proces biznesowy. AMLTrack – inteligentne AML compliance dla biur rachunkowych AMLTrack to platforma compliance oparta na sztucznej inteligencji, zaprojektowana z myślą o specyfice biur rachunkowych, audytorów i doradców podatkowych. Automatyzuje każdy etap procesu AML – od cyfrowego onboardingu klientów i weryfikacji beneficjentów rzeczywistych po ciągły monitoring i zgłaszanie podejrzanych transakcji. Zintegrowany z listami sankcyjnymi UE i międzynarodowymi, bazami PEP oraz rejestrami firm, AMLTrack zapewnia, że weryfikacja klientów przebiega w kilka sekund i jest stosowana spójnie w całym biurze. Monitoring w czasie rzeczywistym wychwytuje nietypowe transakcje lub zmiany w profilu ryzyka klienta, a wbudowane modele scoringowe standaryzują ocenę ryzyka we wszystkich oddziałach i zespołach. System tworzy również kompletną, gotową do audytu dokumentację wszystkich działań AML, co ułatwia wykazanie zgodności przed regulatorami i audytorami wewnętrznymi. Skalowalny i gotowy do wdrożenia w chmurze, AMLTrack wspiera zarówno małe biura, jak i globalne sieci, pomagając redukować koszty compliance, eliminować manualne nieefektywności i koncentrować zasoby na faktycznie wysokim ryzyku. Czy małe biura rachunkowe muszą wdrażać procedury AML? Tak. Zgodnie z przepisami UE, takimi jak Piąta Dyrektywa AML (5AMLD), wszystkie biura rachunkowe – niezależnie od wielkości – są klasyfikowane jako „instytucje obowiązane” i muszą wdrożyć procedury AML. Choć większe firmy zwykle podlegają bardziej szczegółowej kontroli ze względu na dużą liczbę klientów i transakcji, nawet małe biura mają obowiązek przeprowadzać prawidłową identyfikację klientów, oceniać ryzyko oraz zgłaszać podejrzane działania. Jakie jest największe wyzwanie związane z compliance AML w biurach rachunkowych? Jednym z największych wyzwań jest zarządzanie rozproszonymi i ręcznymi procesami compliance. Wiele biur wciąż opiera się na arkuszach kalkulacyjnych, dokumentach papierowych i manualnych kontrolach, co prowadzi do niespójnej weryfikacji klientów oraz zwiększa ryzyko błędów lub przeoczenia sygnałów ostrzegawczych. Brak scentralizowanych systemów sprawia, że biurom trudno jest skutecznie i efektywnie sprostać oczekiwaniom regulatorów. Jak często biura rachunkowe powinny aktualizować profile ryzyka AML swoich klientów? Unijne przepisy AML wymagają ciągłego monitorowania klientów, a nie jednorazowej weryfikacji przy onboardingu. Najlepszą praktyką jest ponowna ocena ryzyka klienta w regularnych odstępach czasu – zazwyczaj co najmniej raz w roku lub za każdym razem, gdy nastąpi istotna zmiana w aktywności klienta bądź w czynnikach zewnętrznych (np. nowe listy sankcyjne czy negatywne doniesienia w mediach). Automatyzacja znacząco upraszcza bieżące monitorowanie i zmniejsza nakład pracy związany z tymi okresowymi przeglądami. Czy automatyzacja rzeczywiście może obniżyć koszty związane z compliance AML w biurach rachunkowych? Tak, automatyzacja znacząco obniża koszty compliance, usprawniając procesy due diligence, weryfikację tożsamości i monitoring transakcji. Zmniejsza ilość pracy ręcznej, przyspiesza onboarding klientów i zapewnia stałą zgodność z regulacjami bez konieczności zatrudniania dodatkowych pracowników ds. compliance. W dłuższej perspektywie pozwala biurom oszczędzać, zapobiegając karom regulacyjnym i podnosząc efektywność operacyjną. Czy biura rachunkowe ponoszą odpowiedzialność za podejrzane transakcje swoich klientów? Biura rachunkowe mają ustawowy obowiązek zgłaszania wszelkich podejrzanych działań wykrytych w toku swojej pracy zawodowej. Nie ponoszą odpowiedzialności za same działania klienta, ale muszą wdrożyć procedury pozwalające na wykrywanie, ocenę i szybkie raportowanie podejrzanych transakcji. Zaniedbanie w zakresie raportowania lub niewłaściwa ocena ryzyka mogą skutkować dotkliwymi karami regulacyjnymi oraz poważnymi konsekwencjami dla reputacji biura.
Czytaj
Automatyzacja AML w branżach opartych na gotówce – prostsza droga do zgodności z przepisami
W 2017 roku śledczy ujawnili, że pewien kartel narkotykowy stworzył całe sieci salonów samochodowych wyłącznie w celu prania brudnych pieniędzy. W innym przypadku pozornie zwyczajny dealer samochodowy w Wielkiej Brytanii został oskarżony i zmuszony do przepadku majątku o wartości ponad 1 miliona funtów po tym, jak nieświadomie wyprał pieniądze pochodzące z przestępstw, przeprowadzając transakcje w swoim salonie. Te przykłady z życia wzięte pokazują brutalną rzeczywistość: jeśli Twój biznes regularnie obsługuje duże transakcje gotówkowe – niezależnie od tego, czy prowadzisz salon samochodowy, sklep jubilerski, butik z luksusową odzieżą, firmę budowlaną czy hotel – możesz stać się celem przestępców jako kanał do prania brudnych pieniędzy. Rządy doskonale zdają sobie sprawę z tego ryzyka, dlatego firmy o wysokim udziale transakcji gotówkowych podlegają obecnie rygorystycznym wymogom AML (Anti-Money Laundering). Przepisy AML w Europie i próg 10 000 € w gotówce (5AMLD) Jednym z kluczowych zapisów europejskich regulacji AML, w szczególności Piątej Dyrektywy AML UE (5AMLD), jest prawny obowiązek monitorowania i raportowania dużych płatności gotówkowych. Zgodnie z prawem UE każda osoba lub firma handlująca towarami, która przyjmuje płatność gotówką powyżej 10 000 €, musi stosować się do dyrektyw AML. W praktyce oznacza to obowiązek przeprowadzenia weryfikacji tożsamości klienta i due diligence przy dużych transakcjach gotówkowych, a często również zgłoszenia takich transakcji przekraczających próg 10 000 € do właściwych organów. Dyrektywa 5AMLD, wdrożona w 2020 roku, rozszerzyła katalog podmiotów objętych regulacjami o kolejnych sprzedawców dóbr luksusowych i wysokiej wartości – w tym sprzedawców dzieł sztuki i towarów luksusowych – w przypadku, gdy pojedyncza transakcja (lub seria powiązanych transakcji) wynosi 10 000 € lub więcej. Mówiąc prościej: jeśli ktoś wchodzi do Twojego salonu z torbą pełną gotówki, masz prawny obowiązek zweryfikować jego tożsamość, ustalić źródło środków i zwrócić uwagę na wszelkie podejrzane sygnały. Dlaczego firmy gotówkowe są wysokiego ryzyka w kontekście prania pieniędzy Gotówka wciąż jest ulubionym narzędziem przestępców – z prostego powodu: jest anonimowa i trudna do prześledzenia. Możliwość zakupu luksusowego samochodu czy drogiego diamentu za gotówkę pozwala w jednej transakcji zalegalizować ogromne kwoty nielegalnych środków. Branże o dużym udziale transakcji gotówkowych historycznie podlegały też mniejszemu nadzorowi niż banki, co czyniło je łatwiejszym celem dla działań przestępczych. Co więcej, wielu sprzedawców i pracowników tych sektorów ma niską świadomość przepisów AML – badania pokazują, że sprzedawcy dóbr luksusowych i wysokiej wartości rzadko składają raporty nawet wtedy, gdy podejrzewają nieprawidłowości. Wszystkie te czynniki istotnie zwiększają ryzyko prania pieniędzy. Regulatorzy klasyfikują biznesy gotówkowe jako „wysokiego ryzyka”, ponieważ przestępcy mogą stosunkowo łatwo wykorzystać je do wprowadzenia nielegalnych środków do legalnego obiegu finansowego. Kluczowe obowiązki AML dla firm gotówkowych Co dokładnie musi zrobić dealer samochodowy, jubiler lub inna firma o wysokim udziale gotówki, aby zachować zgodność z prawem? Dyrektywy UE i przepisy krajowe nakładają na te podmioty – określane w ustawie jako „instytucje obowiązane” – kilka podstawowych obowiązków AML w przypadku obsługi dużych płatności gotówkowych: Customer Due Diligence (CDD) – identyfikacja klienta: musisz zweryfikować tożsamość swojego klienta, a w razie potrzeby także beneficjenta rzeczywistego dokonującego zakupu. Oznacza to zebranie oficjalnych dokumentów tożsamości (paszportów, prawa jazdy itp.) i potwierdzenie, że dana osoba jest tym, za kogo się podaje, zanim sfinalizujesz sprzedaż wysokiej wartości. CDD obejmuje również ocenę profilu ryzyka klienta (czy jest osobą zajmującą eksponowane stanowisko polityczne, czy mieszka w kraju wysokiego ryzyka). Raportowanie podejrzanych transakcji: jeśli cokolwiek w zachowaniu klienta lub przebiegu transakcji wzbudzi Twoje podejrzenia, masz prawny obowiązek złożenia raportu o podejrzanej transakcji (Suspicious Activity Report – SAR) do krajowej jednostki analityki finansowej. Przykłady to np. próba dokonania kilku wpłat gotówkowych tuż poniżej progu 10 000 €, czy unikanie odpowiedzi na pytania o pochodzenie środków. Szybkie zgłoszenie chroni Twój biznes przed odpowiedzialnością i pomaga organom ścigania powstrzymać przepływ nielegalnych funduszy. Weryfikacja źródła środków: W przypadku dużych lub nietypowych transakcji należy dokładniej sprawdzić, skąd pochodzą pieniądze klienta. Przepisy AML określają to jako „pogłębioną analizę due diligence” (Enhanced Due Diligence). Może to obejmować prośbę o przedstawienie dokumentów potwierdzających źródło środków lub majątku, np. wyciągów bankowych czy dowodów uzyskania dochodu. Jeśli klient wchodzi z 50 000 € w gotówce, musisz mieć uzasadnioną pewność, że środki te nie pochodzą z działalności przestępczej. Przechowywanie dokumentacji: Firmy muszą prowadzić dokładną dokumentację wszystkich transakcji powyżej ustalonego progu oraz kopie wszystkich danych CDD (dokumentów tożsamości, formularzy, potwierdzeń adresu itp.) przez co najmniej pięć lat. Taka ścieżka audytowa (coraz częściej w formie cyfrowej) powinna zawierać opis wykonanych czynności kontrolnych i będzie kluczowa w razie kontroli lub audytu. Prawidłowe przechowywanie dokumentacji oznacza również, że w przypadku dochodzenia w sprawie podejrzanej transakcji, nawet po kilku latach, szczegóły można łatwo odtworzyć. Wyzwania w spełnianiu wymogów AML Przestrzeganie tych zasad bywa trudne dla firm gotówkowych, z których wiele to małe lub średnie przedsiębiorstwa bez dedykowanych działów compliance. Do najczęstszych problemów należą: Brak wiedzy i szkoleń: Zawiłości prawa AML – od identyfikacji osób zajmujących eksponowane stanowiska polityczne po rozpoznawanie złożonych sygnałów ostrzegawczych dotyczących prania pieniędzy – nie są proste. Właściciele firm i pracownicy często nie są ekspertami AML, a nadążanie za zmianami w regulacjach wymaga regularnych szkoleń. Błędy lub przeoczenia wynikające z ograniczonej wiedzy mogą prowadzić do luk w zgodności. Czasochłonność procesów: Ręczne sprawdzanie dokumentów tożsamości, wypełnianie formularzy i rejestrowanie szczegółów transakcji może znacznie opóźniać sprzedaż. Na przykład weryfikacja tożsamości klienta i zapisanie jego danych może wydłużyć finalizację zakupu o dużej wartości, co frustruje zarówno klientów, jak i personel. Formalności i procedury due diligence wymagają czasu, co jest sprzeczne z szybkim tempem sprzedaży. Błędy ludzkie i brak spójności: Poleganie wyłącznie na ręcznych procedurach compliance oznacza, że zawsze istnieje ryzyko przeoczenia. Pracownik przeciążony obowiązkami może nie zauważyć, że ta sama osoba wpłaciła dwie kwoty po 9 500 € (tuż poniżej progu) w krótkim odstępie czasu. Niespójne stosowanie procedur – np. jeden sprzedawca skrupulatnie kseruje dokumenty tożsamości, a inny zapomina – tworzy luki, które mogą wykorzystać przestępcy. Obciążenie operacyjne i kosztowe: Wdrożenie kontroli AML nie jest darmowe. Dealerzy dóbr luksusowych mogą być zobowiązani do rejestracji w rejestrach regulatorów oraz inwestycji w systemy lub zewnętrzne doradztwo, aby spełnić wymogi. W przypadku małej firmy przeznaczenie zasobów na compliance (zatrudnienie specjalistów, bezpieczne przechowywanie dokumentów, weryfikacje w tle) może nadwyrężyć budżet. Wiele firm czuje się rozdartych między koniecznością przestrzegania przepisów a brakiem infrastruktury na poziomie dużych przedsiębiorstw. Jak automatyzacja upraszcza zgodność z AML Na szczęście technologia zmienia sposób, w jaki firmy podchodzą do zgodności z przepisami AML. Automatyzacja i narzędzia cyfrowe (często określane w świecie compliance jako „RegTech”) mogą znacząco zmniejszyć ciężar spełniania wymogów AML. Oto, w jaki sposób wykorzystanie automatyzacji może pomóc firmom gotówkowym działać zgodnie z prawem, oszczędzając jednocześnie czas i wysiłek: Cyfrowe KYC (Know Your Customer): Zamiast kopiowania paszportów i ręcznego sprawdzania dokumentów, firmy mogą korzystać z cyfrowych rozwiązań KYC, które weryfikują tożsamość klientów w kilka minut. Zautomatyzowane platformy mogą skanować dokumenty tożsamości, potwierdzać ich autentyczność i porównywać dane klientów z bazami osób objętych sankcjami lub zajmujących eksponowane stanowiska polityczne – wszystko w czasie rzeczywistym. Dzięki temu każdy klient przechodzi wymaganą procedurę CDD bez spowalniania procesu sprzedaży. Automatyczne flagowanie transakcji: Oprogramowanie AML może automatycznie monitorować i oznaczać transakcje spełniające określone kryteria ryzyka. Na przykład, jeśli płatność gotówką przekracza 10 000 €, system może natychmiast powiadomić kierownictwo i uruchomić wymaganą procedurę raportowania. Co więcej, jeśli wiele mniejszych płatności wygląda na „rozbite” w celu uniknięcia wykrycia, system automatyczny może rozpoznać taki wzorzec i wysłać alert. Dzięki wczesnemu wychwyceniu takich sygnałów automatyzacja zapewnia, że podejrzane działania nie zostaną przeoczone. Zintegrowane systemy monitorowania: Dzięki zintegrowanej platformie compliance wszystkie działania AML – weryfikacja klientów, rejestry transakcji, ocena ryzyka i raportowanie – działają w spójny sposób. Takie systemy oferują centralny panel, na którym można w jednym miejscu zobaczyć pełny obraz aktywności i poziomu ryzyka klienta. To całościowe spojrzenie ułatwia wykrywanie sygnałów ostrzegawczych, które mogłyby zostać przeoczone przy rozproszonych informacjach. Upraszcza to także audyty compliance, ponieważ wszystkie dane i kontrole są zapisane w jednym miejscu i można je łatwo zebrać w wymagane raporty. Bezpieczne przechowywanie dokumentacji: Automatyzacja pomaga utrzymać uporządkowaną i bezpieczną ścieżkę audytową wszystkich działań AML. Dokumenty tożsamości klientów, formularze due diligence i zapisy transakcji mogą być przechowywane cyfrowo, z szyfrowaniem i kopiami zapasowymi, co eliminuje ryzyko utraty papierów czy ich uszkodzenia. Gdy regulator poprosi o dowody zgodności (np. dane klienta i szczegóły transakcji sprzed trzech lat), można je odnaleźć w kilka sekund, bez przeszukiwania szaf z dokumentami. System automatycznie dba o prawidłowe przechowywanie danych, dzięki czemu zawsze jesteś gotowy na kontrolę. AMLTrack – inteligentne AML compliance dla firm gotówkowych AMLTrack to platforma compliance oparta na sztucznej inteligencji, która automatyzuje każdy etap procesu przeciwdziałania praniu pieniędzy w firmach gotówkowych – od natychmiastowej cyfrowej weryfikacji klientów po ciągły monitoring transakcji. Zintegrowany z międzynarodowymi listami sankcyjnymi i bazami PEP, AMLTrack weryfikuje klientów w kilka sekund i stosuje spójne modele oceny ryzyka do każdej transakcji. Monitoring w czasie rzeczywistym wychwytuje duże płatności gotówkowe, podejrzane wzorce (np. wiele transakcji tuż poniżej progu) oraz inne sygnały ostrzegawcze charakterystyczne dla obrotu towarami i usługami wysokiej wartości. Wszystkie działania compliance są rejestrowane w bezpiecznym środowisku gotowym do audytu, co pozwala szybko udostępniać dokumentację organom nadzoru lub w ramach przeglądów wewnętrznych. Centralny panel AMLTrack zapewnia właścicielom firm pełny wgląd w aktywność i poziom ryzyka klientów, a automatyczne raportowanie gwarantuje dotrzymanie terminów bez ręcznej papierkowej roboty. Skalowalny i gotowy do wdrożenia w chmurze AMLTrack obniża koszty compliance, przyspiesza proces sprzedaży i wzmacnia ochronę przed wykorzystywaniem transakcji gotówkowych do celów przestępczych. Dzięki automatyzacji AML firmy gotówkowe mogą przekształcić compliance z uciążliwego obowiązku w szybki i rutynowy proces. Efekt to nie tylko mniejsze ryzyko kar czy problemów prawnych, ale też spokój właścicieli – mogą skupić się na rozwoju biznesu, wiedząc, że solidne mechanizmy czuwają w tle, by blokować napływ przestępczych środków. Dlaczego firmy przyjmujące duże płatności gotówkowe są uznawane za wysokiego ryzyka w kontekście prania pieniędzy? Transakcje gotówkowe są atrakcyjne dla przestępców, ponieważ są anonimowe i trudne do prześledzenia, co czyni je idealnym sposobem na wprowadzanie nielegalnych środków do legalnej gospodarki. Firmy, które często obsługują duże kwoty gotówki – takie jak salony samochodowe, sklepy jubilerskie czy butiki z dobrami luksusowymi – są szczególnie narażone, ponieważ towary o wysokiej wartości pozwalają łatwo przekształcić pieniądze pochodzące z przestępstw w legalne aktywa. Regulatorzy uważnie monitorują te sektory właśnie dlatego, że w przeszłości przestępcy wielokrotnie wykorzystywali takie transakcje do ukrywania lub legalizowania nielegalnych zysków. Co dokładnie musi zrobić moja firma przy przyjmowaniu płatności gotówkowych powyżej 10 000 € w UE? Zgodnie z prawem UE (w szczególności Piątą Dyrektywą AML – 5AMLD), jeśli Twoja firma przyjmuje płatność gotówką w wysokości 10 000 € lub więcej, masz obowiązek przeprowadzenia procedury Customer Due Diligence (CDD). Obejmuje to weryfikację tożsamości klienta, zebranie dokumentów identyfikacyjnych oraz ustalenie źródła pochodzenia gotówki. Musisz także przechowywać szczegółową dokumentację takich transakcji przez co najmniej pięć lat oraz niezwłocznie zgłaszać wszelkie podejrzane działania do lokalnej jednostki analityki finansowej. W jaki sposób automatyzacja może ułatwić mojej firmie spełnianie wymogów AML? Automatyzacja AML ułatwia proces zgodności, digitalizując i usprawniając go w całości, co pozwala zaoszczędzić firmie znaczną ilość czasu i wysiłku. Zautomatyzowane rozwiązania realizują weryfikację tożsamości w formie elektronicznej, natychmiast sprawdzając klientów w bazach sankcyjnych lub rejestrach PEP, co znacząco ogranicza pracę ręczną. Systemy te stale monitorują transakcje, automatycznie oznaczając nietypowe wzorce lub płatności gotówkowe przekraczające progi regulacyjne, dzięki czemu od razu wiesz o potencjalnych sygnałach ostrzegawczych bez konieczności ręcznego nadzoru. Takie proaktywne podejście zmniejsza ryzyko błędów i zapewnia spójną zgodność w całej organizacji. Jakie są konsekwencje nieprzestrzegania przepisów AML dla firm o wysokim udziale transakcji gotówkowych? Kary za nieprzestrzeganie przepisów AML mogą być dotkliwe i obejmować wysokie grzywny, postępowania prowadzone przez organy nadzoru, a w przypadku poważnych zaniedbań lub działań celowych – nawet zarzuty karne. Poza bezpośrednimi sankcjami finansowymi, firma naraża się na poważne szkody wizerunkowe, jeśli zostanie publicznie powiązana z praniem pieniędzy lub innymi przestępstwami finansowymi. Utrata zaufania klientów oraz możliwość wykluczenia z rynku mogą spowodować długotrwałe szkody dla reputacji i rentowności przedsiębiorstwa. Czy małe firmy przyjmujące płatności gotówką również muszą martwić się o zgodność z przepisami AML, czy dotyczy to głównie dużych przedsiębiorstw? Przepisy AML obowiązują firmy każdej wielkości, jeśli wartość transakcji osiąga lub przekracza próg 10 000 €. Nawet małe przedsiębiorstwa mają prawny obowiązek wdrożenia odpowiednich procedur AML, takich jak weryfikacja tożsamości klientów, przeprowadzanie oceny ryzyka czy raportowanie podejrzanych transakcji. Choć większe firmy dysponują zwykle bardziej rozbudowanymi zasobami compliance, mniejsze podmioty mogą w dużym stopniu skorzystać z narzędzi automatyzujących AML, co upraszcza cały proces, zmniejsza obciążenie związane z obowiązkami i chroni przed potencjalnymi konsekwencjami prawnymi oraz regulacyjnymi.
Czytaj
Ile kosztuje e-learning w 2025 roku? Sprawdź aktualne stawki i koszty produkcji kursu online
Czy szkolenie pracowników naprawdę musi być drogie, czasochłonne i trudne do skalowania? Jeszcze kilka lat temu odpowiedź brzmiałaby: tak. Dziś jednak, w dobie pracy zdalnej, globalnych zespołów i stale rosnących oczekiwań wobec działów HR i L&D, e-learning staje się nie tylko realną alternatywą dla szkoleń stacjonarnych — ale coraz częściej ich strategicznym następcą. Ten artykuł powstał z myślą o osobach, które stoją na styku rozwoju zespołów i efektywności biznesowej: menedżerach operacyjnych, HR Business Partnerach, menedżerach HR oraz Chief Learning Officerach (CLO). Jeśli zastanawiasz się, ile naprawdę kosztuje wyprodukowanie modułu e-learningowego, kto bierze udział w jego tworzeniu, co wpływa na ostateczny budżet i — co najważniejsze — jak można obniżyć te koszty bez utraty jakości, jesteś we właściwym miejscu. W kolejnych częściach tego artykułu rozłożymy koszt e-learningu na czynniki pierwsze. Pokażemy, że skuteczne szkolenie online to nie tylko kwestia technologii, ale przede wszystkim dobrego planowania, mądrych decyzji produkcyjnych i świadomego zarządzania zasobami. Dowiesz się, dlaczego minutowa stawka za kurs może wahać się od kilkudziesięciu do kilku tysięcy złotych — i od czego to zależy. Zaczynajmy od podstaw: co naprawdę składa się na koszt szkolenia online? 1. Z czego składa się koszt e-learningu? Jeśli zapytasz dostawcę e-learningu o cenę i usłyszysz w odpowiedzi: „to zależy” – to w gruncie rzeczy będzie to prawda. Ale tylko częściowa. Owszem, koszty mogą się różnić, jak w przypadku każdego projektu. Właśnie dlatego warto zrozumieć, z czego ten koszt się składa. Nie musisz znać wszystkich szczegółów technicznych, nie musisz pamiętać każdego etapu produkcji. Wystarczy, że zrozumiesz ogólny obraz: stworzenie e-learningu to proces. I to proces wieloetapowy – bez niego nie powstanie żadne sensowne szkolenie. Jeśli jakaś firma spróbuje ominąć któryś z tych kroków, to efekt będzie, delikatnie mówiąc, rozczarowujący. A budżet pójdzie w błoto. Na co więc realnie składa się koszt e-learningu? Oto kluczowe etapy: Analiza potrzeb szkoleniowych – czyli zrozumienie celu kursu, odbiorców oraz efektów, jakie chcemy osiągnąć. Bez tego ani rusz. Scenariusz i storyboard – tu powstaje szkielet kursu: treść merytoryczna, sposób prezentacji, interakcje. Produkcja multimediów – czyli to, co widzi i słyszy uczestnik: wideo, animacje, grafiki, quizy, nagrania lektorskie. Oprogramowanie i platforma (LMS) – koszt licencji, narzędzi do tworzenia kursów i systemów zarządzania nauką. Testowanie i wdrożenie – sprawdzenie, czy wszystko działa jak należy, i publikacja kursu dla użytkowników. Utrzymanie i aktualizacje – bo e-learning to nie produkt jednorazowy. Treści często wymagają zmian, np. po aktualizacji przepisów lub procedur. Właśnie te elementy — dobrze zaplanowane i zrealizowane — decydują o tym, czy szkolenie spełni swoje zadanie i czy warto w nie inwestować. 2. Kto tworzy kurs e-learningowy? Poznaj skład zespołu Robert Rodriguez nakręcił El Mariachi za 7 000 dolarów – sam pisał scenariusz, reżyserował, kręcił, montował i nagrywał dźwięk. Udało się, ale zapłacił za to brakiem snu, zdrowia i totalnym przeciążeniem. Brzmi znajomo? W e-learningu też można próbować zrobić wszystko samemu — od treści, przez grafikę, po wdrożenie. Ale to ryzykowna droga. Skuteczne szkolenie online to praca zespołowa, z jasno podzielonymi rolami i etapami. Kto stoi za profesjonalną produkcją e-learningu? E-learning Developer – odpowiada za techniczne wykonanie kursu w narzędziach takich jak Articualte Storyline, Ariculate Rise czy Adobe Captivate Instructional Designer –Projektuję strukturę, interakcje, narrację i sposób przyswajania wiedzy. Graphic Designer – tworzy grafikę, ikony, ilustracje i animacje. Manual Tester – sprawdza jakość kursu i poprawność działania. Project Manager – koordynuje terminy, budżet i kontakt z klientem. Administrator e-learningu – wdraża moduły na platformach LMS. Business Analyst / Solution Architect – wspiera większe projekty z elementami integracji, analityki, storytellingu. 3. Ile kosztuje dzień pracy specjalisty e-learningu? To jedno z kluczowych pytań, jakie pojawiają się na etapie planowania projektu szkoleniowego. Odpowiedź nie jest jednak jednoznaczna — stawki mogą się istotnie różnić w zależności od kilku czynników: lokalizacji dostawcy, jego doświadczenia rynkowego, jakości zespołu i portfolio realizacji. Po pierwsze, znaczenie ma geografia. Firmy działające w Europie Środkowo-Wschodniej, w tym w Polsce, zazwyczaj oferują niższe stawki niż dostawcy z Europy Zachodniej, Stanów Zjednoczonych czy Skandynawii — często przy zachowaniu wysokiego standardu wykonania. Różnice te wynikają nie tylko z poziomu kosztów pracy, ale także z lokalnych uwarunkowań biznesowych. Po drugie, istotną rolę odgrywa pozycja rynkowa i kompetencje zespołu wykonawczego. Firmy z ugruntowaną renomą, realizujące projekty dla znanych marek i dysponujące wyspecjalizowanymi zespołami (instruktorzy, projektanci treści, graficy, specjaliści LMS), wyceniają swój czas odpowiednio wyżej — co odzwierciedla nie tylko jakość, ale i przewidywalność efektu końcowego. Wreszcie, zakres i stopień złożoności projektu również wpływają na stawki. Inaczej wyceniany będzie prosty kurs oparty na slajdach z narracją, a inaczej rozbudowany moduł z elementami interaktywnymi, animacją, quizami czy integrację z innymi narzędziami / aplikacjami. W dalszej części przedstawiamy orientacyjne stawki dzienne i godzinowe dla poszczególnych ról zaangażowanych w produkcję e-learningu — z podziałem na regiony oraz poziom doświadczenia. Poniżej zestawienie przykładowych stawek dziennych (8h) w euro: Konsultanci z Polski: Role Junior Professional Senior E-learning Developer €195 €235 €280 Instructional Designer €195 €235 €280 Graphic Designer €185 €225 €270 Manual Tester €180 €215 €260 E-learning Administrator €170 €200 €230 Business Analyst €195 €235 €280 Project Manager – €251 €305 Solutions Architect – – €325 Konsultanci offshore (Indie): Role Junior Professional Senior E-learning Developer €100 €140 €200 E-learning Administrator €80 €110 €175 4. Ile kosztuje moduł e-learningowy? Dlaczego w wycenach e-learningu pojawiają się „moduły”? To proste: pozwalają one w przejrzysty sposób oszacować złożoność i poziom skomplikowania poszczególnych części szkolenia. Moduł to nic innego jak uporządkowany fragment kursu, skoncentrowany na jednym zagadnieniu — może być prosty i statyczny, albo rozbudowany i pełen interakcji. Nie każdy element e-learningu musi być naszpikowany animacjami czy gamifikacją — w wielu przypadkach wystarczy przystępna forma z jasnym przekazem. To właśnie moduły stanowią podstawową jednostkę budulcową szkolenia online, a ich koszt zależy przede wszystkim od długości, poziomu zaawansowania i zastosowanych technologii. Im więcej multimediów, storytellingu i interakcji, tym wyższa wycena — ale też większy potencjał zaangażowania odbiorcy. Poniżej przedstawiamy orientacyjne widełki cenowe dla różnych typów modułów e-learningowych. Moduł standardowy (klikane elementy, narracja AI): 15 minut: 1 622 € 25 minut: 2 105 € 35 minut: 2 740 € Moduł mieszany (interakcje + animacje): 15 minut: 2 263 € 25 minut: 2 940 € 35 minut: 3 822 € Moduł zaawansowany (storytelling, grywalizacja, rozbudowana animacja): 15 minut: 3 140 € 25 minut: 4 336 € 35 minut: 5 985 € Symulacja systemowa (sandbox): Wersja podstawowa: od 2 310 € Wersja zaawansowana: do 5 303 € Moduły Rise (Articulate Rise 360): Podstawowy (quizy, interakcje, grafiki): od 1 365 € Mieszany (drag & drop, grywalizacja): do 2 972 € 5. Od czego zależy koszt e-learningu? Dlaczego jeden kurs e-learningowy kosztuje kilka tysięcy euro, a inny — kilkanaście? Różnice w wycenie wynikają z kilku kluczowych czynników, które warto znać, zanim zdecydujesz się na realizację szkolenia online. Pierwszym z nich jest długość kursu. Im dłuższy materiał, tym więcej ekranów, interakcji, scenariusza i narracji trzeba przygotować — a to bezpośrednio wpływa na czas i koszt produkcji. Drugi czynnik to złożoność projektu. Prosty kurs oparty na slajdach i quizach będzie znacznie tańszy niż moduł z rozbudowaną animacją, storytellingiem czy elementami grywalizacji. Im bardziej angażujące i interaktywne rozwiązania, tym większe nakłady produkcyjne. Koszt kształtuje również zespół realizacyjny. Stawki specjalistów różnią się w zależności od ich doświadczenia i lokalizacji — firma z Warszawy czy Krakowa może wycenić pracę inaczej niż agencja z Berlina, Kopenhagi czy Nowego Jorku. Na cenę wpływa także technologia. Jeśli projekt zakłada użycie sztucznej inteligencji, dedykowanych integracji z LMS czy personalizowanych rozwiązań, będzie to miało swoje odbicie w budżecie. Na koniec — wersje językowe. Im więcej lokalizacji językowych, tym wyższy całkowity koszt, który obejmuje nie tylko tłumaczenie, ale też dostosowanie narracji, napisów, grafiki i ewentualnie lektorów. Od czego zależy koszt e-learningu w 2025 roku? Długość kursu – im dłuższy, tym większa liczba ekranów, interakcji i narracji. Złożoność projektu – storytelling, grywalizacja, symulacje podnoszą koszt. Zespół realizacyjny – stawki specjalistów zależą od lokalizacji i poziomu. Technologia – wykorzystanie AI, LMS, dedykowanych integracji, itd. Lokalizacje językowe – dodatkowe wersje językowe wpływają na całkowity budżet. 6. Co może obniżyć koszt produkcji e-learningu? Choć e-learning bywa postrzegany jako inwestycja wymagająca znacznych nakładów, istnieje wiele sposobów, by mądrze zoptymalizować budżet, nie tracąc przy tym na jakości. Oto najczęstsze działania, które realnie wpływają na obniżenie kosztów: Dostarczone materiały źródłowe Jeśli klient przekazuje gotowe treści – np. prezentację PowerPoint z notatkami lektora, scenariuszem czy grafikami – znacząco skraca to czas pracy zespołu projektowego. Mniej pracy przy opracowywaniu merytoryki i warstwy wizualnej to niższe koszty. Prostszy poziom interaktywności i grafiki Zrezygnowanie z rozbudowanej grywalizacji, symulacji czy animacji pozwala ograniczyć czas i koszty produkcji. Prosty, liniowy kurs z podstawowymi przyciskami, quizami i narracją AI będzie znacznie tańszy niż interaktywny moduł z rozgałęzieniami i storytellingiem. Narracja oparta na AI Zastosowanie wysokiej jakości syntezatora mowy zamiast nagrań lektorskich w studio to nie tylko oszczędność finansowa, ale też łatwiejsze i szybsze aktualizacje treści w przyszłości. Wybór prostszego narzędzia autorskiego Kursy tworzone w Articulate Rise (z gotowych, responsywnych komponentów) są znacznie tańsze i szybsze do wdrożenia niż kursy w Storyline, które wymagają zaawansowanego projektowania i testowania. Ograniczenie liczby rund feedbacku Z góry ustalone 1–2 rundy przeglądu (np. wersja robocza i finalna) pozwalają uniknąć niekończących się poprawek i dodatkowych kosztów roboczogodzin. Krótszy czas trwania kursu Moduł trwający 15 minut kosztuje znacznie mniej niż ten sam materiał rozciągnięty do 45 minut – zarówno pod względem produkcji, jak i testowania, QA czy narracji. Modernizacja istniejących materiałów Zamiast tworzyć kurs od podstaw, można zaktualizować istniejące treści — np. zmieniając narrację, styl graficzny lub dostosowując zawartość do nowych przepisów. Takie podejście może przynieść oszczędności rzędu 40–60%. 6.1 Sztuczna inteligencja jako sposób na obniżenie kosztów e-learningu Wcześniej wspomnieliśmy o zastosowaniu AI jako syntezatora mowy — to jeden z najprostszych i najskuteczniejszych sposobów na ograniczenie kosztów nagrań lektorskich. Ale możliwości sztucznej inteligencji w e-learningu sięgają znacznie dalej. Dzięki odpowiednim narzędziom opartym na AI można dziś automatyzować wiele etapów produkcji kursów, skracając czas realizacji nawet o kilkadziesiąt procent. Przykład? Nasze rozwiązanie AI4E-learning umożliwia błyskawiczne tworzenie modułów szkoleniowych na podstawie przesłanych materiałów źródłowych — prezentacji, dokumentów Word czy plików PDF. Narzędzie automatycznie generuje propozycje struktury kursu, slajdy, quizy, a także narrację opartą na sztucznej inteligencji. To nie tylko przyspiesza pracę zespołu, ale również pozwala znacząco ograniczyć koszty produkcji. Co więcej, AI wspiera także proces aktualizacji treści. Zmiana procedury, nowy regulamin czy aktualizacja oferty? Dzięki inteligentnemu generatorowi treści, wprowadzenie modyfikacji do kursu zajmuje minuty — nie dni. Dzięki takim narzędziom jak AI4E-learning firmy mogą nie tylko szybciej wdrażać nowe szkolenia, ale także skalować proces edukacyjny bez konieczności rozbudowy zespołu produkcyjnego. To realna oszczędność czasu, zasobów i budżetu. 7. Podsumowanie: Jaki jest koszt e-learningu w 2025 roku? Koszt produkcji e-learningu w 2025 roku zależy od wielu czynników — od długości i złożoności kursu, przez technologie, po model współpracy z dostawcą. Ceny modułów zaczynają się od około 1 365 € (np. prosty kurs w Articulate Rise), a mogą przekroczyć 5 300 € w przypadku rozbudowanych szkoleń z animacjami, gamifikacją i zaawansowanym storytellingiem. Dobra wiadomość? Koszty można znacząco obniżyć, jeśli: dostarczysz gotowe materiały źródłowe, wybierzesz prostszy poziom interaktywności, zastosujesz narrację opartą na sztucznej inteligencji, postawisz na narzędzia typu low-code, takie jak Articulate Rise, ograniczysz liczbę rund feedbacku, zdecydujesz się na aktualizację istniejącego kursu zamiast budowy od zera. Dzięki odpowiedniemu doborowi technologii i zespołu projektowego, e-learning może być efektywny, skalowalny i dopasowany do niemal każdego budżetu. 7.1 Jak TTMS może Ci w tym pomóc? Jako doświadczony partner w projektowaniu i produkcji kursów cyfrowych, TTMS oferuje pełne wsparcie — od analizy potrzeb, przez projekt graficzny i narrację, aż po wdrożenie na platformach LMS. Wykorzystujemy nowoczesne technologie, w tym sztuczną inteligencję oraz nasze autorskie narzędzia, takie jak AI4E-learning, które pozwalają tworzyć szybciej i taniej — bez kompromisu w jakości. Zajrzyj na ttms.com/e-learning, by zobaczyć, jak możemy pomóc w realizacji Twojego projektu. Skontaktuj się z nami – doradzimy, wycenimy i zaprojektujemy Twój kurs od A do Z.
CzytajThe world’s largest corporations trust us
Transition Technologies MS świadczy usługi informatyczne terminowo, o wysokiej jakości i zgodnie z podpisaną umową. Polecamy firmę TTMS jako godnego zaufania i rzetelnego dostawcę usług IT oraz partnera wdrożeniowego Salesforce.
TTMS od lat pomaga nam w zakresie konfiguracji i zarządzania urządzeniami zabezpieczającymi z wykorzystaniem różnych technologii. Ueługi świadczone przez TTMS są realizowane terminowo, i zgodnie z umową.
Już dziś możemy pomóc Ci rosnąć
Porozmawiajmy, jak możemy wesprzeć Twój biznes
Monika Radomska
Sales Manager