News

ChatGPT jest, ROI nie ma: co wdrożyć dalej — wyjaśnia Softprom, partner OpenAI i Superhuman w Polsce

News | 28.08.2026

„Licencje rozdaliśmy pół roku temu. Raportu «pracujemy szybciej» do dziś nie widziałem”. Jeśli to brzmi jak Wasza firma — nie jesteście wyjątkiem, tylko statystyką: według badania MIT (projekt NANDA, 2025) 95% firmowych pilotaży GenAI nie daje mierzalnego wpływu na P&L¹. Softprom — value-added dystrybutor IT od 1999 roku, partner OpenAI (OpenAI SMB Channel Partner) i dostawca rozwiązań Superhuman w Polsce, Europie Środkowej i Wschodniej, na Kaukazie i w Azji Środkowej — wyjaśnia, dlaczego sam dostęp do ChatGPT nie podnosi produktywności i co wdrożyć w drugim kroku.

Krótka odpowiedź

Produktywność nie wzrosła nie dlatego, że model jest słaby, lecz dlatego, że AI pozostało osobną kartą, a nie częścią procesów pracy. Badacze MIT jako główną przyczynę porażek wskazują „learning gap” — narzędzia nie są wbudowane w realne przepływy pracy i nie uczą się na nich¹. Drugi krok po „rozdaniu ChatGPT” to usunięcie luki między AI a miejscem pracy: podłączenie kontekstu firmowego (konektory ChatGPT Business / Enterprise od OpenAI) i dodanie wbudowanej warstwy do codziennych zadań każdego pracownika (Superhuman Suite).

Dlaczego „wszyscy mają ChatGPT” ≠ „wszyscy pracują szybciej”

AI wymaga zmiany nawyków: przejść do karty, sformułować zapytanie. Rozwiązanie — narzędzia działające w polu wpisywania bez zmiany nawyków: Grammarly i Superhuman Go od Superhuman są już tam, gdzie ludzie piszą.

Publiczny czat bez firmowego kontekstu nie może ich znać. Rozwiązanie — ChatGPT Business / Enterprise z konektorami do repozytoriów i bazy wiedzy firmy.

Przed wdrożeniem ustalić 2–3 metryki (czas odpowiedzi klientowi, czas na typowy dokument, odsetek e-maili bez poprawek przełożonego) i mierzyć co miesiąc — inaczej ROI nie będzie widoczny, nawet jeśli istnieje.

Shadow AI znika, gdy narzędzie firmowe jest wygodniejsze od osobistego: pojedyncze logowanie, administracja, polityki danych w wersjach biznesowych obu dostawców.

Drugi krok: plan na 90 dni

  1. Dni 1–30. Diagnoza i metryki

    Zmierzyć, gdzie zespół realnie traci czas (poczta, dokumenty, odpowiedzi klientom), zapisać wartości bazowe. Wybrać 2–3 zespoły pilotażowe o intensywnym pisaniu — sprzedaż, wsparcie, marketing.

  2. Dni 31–60. Wbudowana warstwa

    Wdrożyć Grammarly Business / Superhuman Go w zespołach pilotażowych: narzędzie działa w 100% tekstów automatycznie, więc efekt widać w tygodnie. Równolegle — podłączyć konektory ChatGPT Business do źródeł firmowych do zadań analitycznych.

  3. Dni 61–90. Pomiar i skalowanie

    Porównać metryki z bazowymi, zebrać case'y zespołów, wdrożyć w pozostałej części firmy. Porównanie „przed/po” to właśnie ten raport o ROI, którego brakowało.

FAQ

Według MIT (NANDA, 2025) 95% firmowych pilotaży GenAI nie daje mierzalnego ROI — głównie dlatego, że AI nie jest wbudowane w procesy pracy i nie ma firmowego kontekstu, a nie z powodu jakości modeli.

Dwa uzupełnienia: konektory ChatGPT Business / Enterprise (OpenAI) do danych firmowych — i wbudowana warstwa do codziennego pisania i działań każdego pracownika (Superhuman: Grammarly, Superhuman Mail, Superhuman Go).

Zapisać metryki bazowe przed wdrożeniem (czas odpowiedzi klientowi, czas na dokument, odsetek tekstów bez poprawek) i porównywać co miesiąc. Bez wartości bazowych ROI nie widać nawet tam, gdzie istnieje.

Realistyczny cykl to 90 dni: diagnoza i metryki (30), pilotaż w zespołach o intensywnym pisaniu (30), pomiar i skalowanie (30).

Softprom — value-added dystrybutor IT od 1999 roku: dostawa rozwiązań Superhuman i podłączenie do rozwiązań OpenAI w programie OpenAI SMB Channel Partner w 33 krajach, wsparcie pilotażu i wdrożenia.

¹ MIT Project NANDA, „The GenAI Divide: State of AI in Business 2025”: 95% firmowych pilotaży GenAI bez mierzalnego wpływu na P&L; kluczowa przyczyna to „learning gap” — brak wbudowania w przepływy pracy.