Raport z Rynku Archive


How artificial intelligence can deliver real value to companies


Companies new to the space can learn a great deal from early adopters who have invested billions into AI and are now beginning to reap a range of benefits.

After decades of extravagant promises and frustrating disappointments, artificial intelligence (AI) is finally starting to deliver real-life benefits to early-adopting companies. Retailers on the digital frontier rely on AI-powered robots to run their warehouses—and even to automatically order stock when inventory runs low. Utilities use AI to forecast electricity demand. Automakers harness the technology in self-driving cars.

A confluence of developments is driving this new wave of AI development. Computer power is growing, algorithms and AI models are becoming more sophisticated, and, perhaps most important of all, the world is generating once-unimaginable volumes of the fuel that powers AI—data. Billions of gigabytes every day, collected by networked devices ranging from web browsers to turbine sensors.

The entrepreneurial activity unleashed by these developments drew three times as much investment in 2016—between $26 billion and $39 billion—as it did three years earlier. Most of the investment in AI consists of internal R&D spending by large, cash-rich digital-native companies like Amazon, Baidu, and Google.

For all of that investment, much of the AI adoption outside of the tech sector is at an early, experimental stage. Few firms have deployed it at scale. In a McKinsey Global Institute discussion paper, Artificial intelligence: The next digital frontier?, which includes a survey of more than 3,000 AI-aware companies around the world, we find early AI adopters tend to be closer to the digital frontier, are among the larger firms within sectors, deploy AI across the technology groups, use AI in the most core part of the value chain, adopt AI to increase revenue as well as reduce costs, and have the full support of the executive leadership. Companies that have not yet adopted AI technology at scale or in a core part of their business are unsure of a business case for AI or of the returns they can expect on an AI investment.

However, early evidence suggests that there is a business case to be made, and that AI can deliver real value to companies willing to use it across operations and within their core functions. In our survey, early AI adopters that combine strong digital capability with proactive strategies have higher profit margins and expect the performance gap with other firms to widen in the next three years.

This adoption pattern is widening a gap between digitized early adopters and others. Sectors at the top of MGI’s Industry Digitization Index, such as high tech and telecoms or financial services, are also leading AI adopters and have the most ambitious AI investment plans. These leaders use multiple technologies across multiple functions or deploy AI at the core of their business. Automakers, for example, use AI to improve their operations as well as develop self-driving vehicles, while financial-services companies use it in customer-experience functions. As these firms expand AI adoption and acquire more data, laggards will find it harder to catch up.

Governments also must get ahead of this change, by adopting regulations to encourage fairness without inhibiting innovation and proactively identifying the jobs that are most likely to be automated and ensuring that retraining programs are available to people whose livelihoods are at risk from AI-powered automation. These individuals need to acquire skills that work with, not compete against, machines.


The future of AI will be innovative, but may not be shared equally. Companies based in the United States absorbed 66 percent of all external investments into AI companies in 2016, according to our global review; China was second, at 17 percent, and is growing fast. Both countries have grown AI “ecosystems”—clusters of entrepreneurs, financiers, and AI users—and have issued national strategic plans in the past 18 months with significant AI dimensions, in some cases backed up by billions of dollars of AI-funding initiatives. South Korea and the United Kingdom have issued similar strategic plans. Other countries that desire to become significant players in AI would be wise to emulate these leaders.

Significant gains are there for the taking. For many companies, this means accelerating the digital-transformation journey. AI is not going to allow companies to leapfrog getting the digital basics right. They will have to get the right digital assets and skills in place to be able to effectively deploy AI.



Artificial intelligence is poised to unleash the next wave of digital disruption, and companies should prepare for it now. We already see real-life benefits for a few earlyadopting firms, making it more urgent than ever for others to accelerate their digital transformations. Our findings focus on five AI technology systems: robotics and autonomous vehicles, computer vision, language, virtual agents, and machine learning, which includes deep  learning and  underpins many recent advances in the other AI technologies.  AI investment is growing fast, dominated by digital giants such as Google and Baidu. Globally, we estimate tech giants spent $20 billion to $30 billion on AI in 2016, with 90 percent of this spent on R&D and deployment, and 10 percent on AI acquisitions. VC and PE financing, grants, and seed investments also grew rapidly, albeit from a small base, to a combined total of $6 billion to $9 billion. Machine learning, as an enabling technology, received the largest share of both internal and external investment.  AI adoption outside of the tech sector is at an early, often experimental stage. Few firms have deployed it at scale. In our survey of 3,000 AI-aware C-level executives, across 10 countries and 14 sectors, only 20 percent said they currently use any AIrelated technology at scale or in a core part of their businesses. Many firms say they are uncertain of the business case or return on investment. A review of more than 160 use cases shows that AI was deployed commercially in only 12 percent of cases.

Adoption patterns illustrate a growing gap between digitized early AI adopters and others. Sectors at the top of MGI’s Industry Digitization Index, such as high tech and telecom or financial services, are also leading adopters of AI. They also have the most aggressive AI investment intentions. Leaders’ adoption is both broad and deep: using multiple technologies across multiple functions, with deployment at the core of their business. Automakers use AI to develop self-driving vehicles and improve operations, for example, while financial services firms are more likely to use it in customer experience–related functions.   Early evidence suggests that AI can deliver real value to serious adopters and can be a powerful force for disruption. In our survey, early AI adopters that combine strong digital capability with proactive strategies have higher profit margins and expect the performance gap with other firms to widen in the future. Our case studies in retail, electric utilities, manufacturing, health care, and education highlight AI’s potential to improve forecasting and sourcing, optimize and automate operations, develop targeted marketing and pricing, and enhance the user experience.

AI’s dependence on a digital foundation and the fact that it often must be trained on unique data mean that there are no shortcuts for firms. Companies cannot delay advancing their digital journeys, including AI. Early adopters are already creating competitive advantages, and the gap with the laggards looks set to grow. A successful program requires firms to address many elements of a digital and analytics transformation: identify the business case, set up the right data ecosystem, build or buy appropriate AI tools, and adapt workflow processes, capabilities, and culture. In particular, our survey shows that leadership from the top, management and technical capabilities, and seamless data access are key enablers. ƒ. AI promises benefits, but also poses urgent challenges that cut across firms,  developers, government, and workers. The workforce needs to be reskilled to exploit AI rather than compete with it; and countries serious about establishing themselves as a global hub for AI development will need to join the global competition to attract AI talent and investment; and progress will need to be made on the ethical, legal and regulatory challenges that could otherwise hold back AI.


More in the discussion paper: Artificial intelligence: The next digital frontier?

About the authors:Jacques Bughin is a director of the McKinsey Global Institute, Michael Chui is an MGI partner, and Tera Allas is an MGI visiting fellow; Eric Hazan is a senior partner in the Paris office; Sree Ramaswamy is a partner in the Washington, DC, office; Peter Dahlström and Nicolaus Henke are senior partners in the London office, where Monica Trench is a consultant.



Raport Deloitte: „Global TMT Predictions 2018”

pl_FY18_Predictions_In_Flight_Infographic_ pl_FY18_Predictions_Augmented_Reality_Infographic

Prognozy dla sektora technologii, mediów i telekomunikacji. Które trendy technologiczne będą miały kluczowy wpływ na biznes w 2018 roku i jak zmienią zachowania i potrzeby klientów?

Rok 2018 w sektorze technologii, mediów, rozrywki i telekomunikacji zapowiada się niezwykle interesująco. Czy rzeczywistość rozszerzona stanie się zjawiskiem mainstreamowym? Jaki wpływ na działalność przedsiębiorstw będzie miało samouczenie się maszyn? Jak wygląda przyszłość smartfona?

Deloitte prognozuje, że w roku 2018 ponad miliard użytkowników smartfonów co najmniej raz stworzy treść opartą o technologię rozszerzonej rzeczywistości (AR), zaś ponad 300 mln będzie jej regularnymi użytkownikami (tworząc takie treści co miesiąc), podczas gdy dziesiątki milionów będą produkować i publikować takie treści w cyklu tygodniowym. Choć AR w kontekście roku 2018 nie jest niczym nowym, wyróżnia się jakością, zwłaszcza w odniesieniu do fotorealizmu. Dzięki postępowi technologicznemu zwiększyła się precyzja oddawania właściwości powierzchni, a skomplikowane algorytmy umożliwiają tworzenie cieni w scenach oświetlonych słońcem lub sztucznym światłem. Pozwala to budować doskonalszą iluzję świata.

W przyszłości AR umożliwi użytkownikom przeniesienie się na scenę z ulubionym wokalistą, tresurę tygrysa czy kopanie piłki z gwiazdami futbolu, słowem – znajdą się w tym samym miejscu, co osoby, przedmioty lub zwierzęta, które chcą pokazać na swoich filmach.

Według prognoz Deloitte do końca 2023 roku popularność smartfonów wśród dorosłych w krajach rozwiniętych przekroczy 90%, czyli będzie o 5 punktów procentowych większa niż w roku 2018. W ciągu pięciu najbliższych lat rynek smartfonów nadal będzie się powiększał pod względem zasięgu, wykorzystania, wielkości sprzedaży, wartości sumarycznej i średniej ceny sprzedaży. Co więcej, ulegnie on konsolidacji jako podstawowy kanał dostępu do usług i treści cyfrowych. Sukces smartfona będzie wynikiem szeregu innowacji, w większości niewidocznych dla użytkowników, ale wywierających wyraźny wpływ na ich działania dzięki ułatwieniom czy poprawie funkcjonalności (np. map czy zdjęć). Te niewidoczne innowacje powinny umożliwić urządzeniu dalszą “absorpcję” funkcjonalności coraz większej gamy przedmiotów materialnych i stopniowe wypieranie PC-tów z pozycji preferowanych urządzeń, dzięki przejmowaniu coraz większej liczby aplikacji cyfrowych.

Deloitte Global prognozuje, że w 2018 roku 45% dorosłych użytkowników smartfonów na całym świecie będzie niepokoić się, że są zbyt uzależnieni od telefonów przy wykonywaniu określonych czynności, podobnie jak 65% użytkowników w wieku od 18 do 24 lat. Młodsi nie będą przejmować się swoimi nawykami telefonicznymi. Zarówno młodzi, jak i starsi/dorośli użytkownicy z zadowoleniem korzystają z telefonów, niektórzy nawet do stu razy dziennie. Pilnują natomiast, by telefony nie rozpraszały ich przy wykonywaniu czynności, na których chcą się skupić.

Układ ten ma jednak i ciemne strony: na przykład nieuwaga przy prowadzeniu samochodu czy problemy ze snem psują relacje użytkowników smartfonów z otoczeniem, a nawet zagrażają życiu i zdrowiu ich i innych ludzi. Producenci telefonów, oprogramowania i aplikacji, a także operatorzy sieci skorzystaliby na próbach wspierania wysiłków konsumentów ukierunkowanych na polepszenie jakości snu, ostrożną jazdę i chodzenie czy dbałość o rodzinę i przyjaciół. Niektóre inicjatywy z pewnością przyczynią się do polepszenia jakości życia, inne zaś mogą nawet ocalić komuś życie.

Zdaniem Deloitte, do końca 2018 roku bezpośrednio programowalne macierze bramek (FPGA- field programmable gate arrays) i specjalizowane układy scalone (ASICs) będą stanowić ponad 25% wszystkich czipów, wykorzystywanych do przyspieszenia samouczenia się maszyn w centrach danych. Nowe rodzaje czipów radykalnie zwiększą wykorzystanie funkcji uczenia maszynowego, co umożliwi zmniejszenie energochłonności aplikacji przy jednoczesnym zwiększeniu ich czułości, elastyczności i możliwości. W przeszłości najpopularniejszym rodzajem czipów dla samouczących się maszyn były procesory graficzne (GPU), które w roku 2018 pozostaną największą i nadal rosnącą częścią tego rynku.

Według Deloitte, w roku 2018 wzrośnie wykorzystanie funkcji samouczenia się maszyn w średnich i dużych przedsiębiorstwach. Liczba wdrożeń i projektów pilotażowych opartych o tę technologię podwoi się w porównaniu do roku 2017, by ponownie dwukrotnie wzrosnąć do roku 2020. Ponadto technologie specjalistyczne, takie jak interfejsy programowania aplikacji (API) i sprzęt dostępny w chmurze zapewnią dostęp każdej firmie, bez względu na wielkość. Postęp technologiczny obejmujący pięć najważniejszych kwestii ułatwi i przyspieszy proces opracowywania rozwiązań dotyczących uczenia maszynowego. Trzy z nich – automatyzacja, redukcja liczby danych i przyspieszenie szkolenia – sprawią, że uczenie maszynowe stanie się łatwiejsze, szybsze i tańsze. Pozostałe dwie – interpretowalność modelu i lokalne uczenie maszynowe – umożliwią zastosowanie aplikacji w nowych dziedzinach, co powinno przyczynić się do poszerzenia rynku.

Według prognoz Deloitte, w roku 2018 transmisje na żywo wygenerują 545 mld USD przychodów bezpośrednich, czyli o 1% więcej niż w roku ubiegłym. Znacząca większość przychodów z wydarzeń udostępnianych na żywo będzie generowana przez sektory tradycyjne, zaś pozostała część – przez streaming i eSport. Live TV i transmisje radiowe wygenerują około 72% sumy przychodów, przy czym udział telewizji będzie największy, rzędu 358 mld USD z reklam i subskrypcji. Choć niemal cały przychód z Live TV generują formaty tradycyjne, gatunki nowe, przede wszystkim streamingi wideo i eSport, mają w nim coraz większy udział. Wydaje się, że w roku 2018 największym rynkiem tworzącym content do streamingu wideo pozostaną Chiny.

Zdaniem Deloitte do końca 2018 roku 50% dorosłych użytkowników w krajach rozwiniętych będzie subskrybować co najmniej po dwa rodzaje mediów internetowych w trybie online-only, a do końca 2020 roku wskaźnik ten zwiększy się do czterech. Dzięki urządzeniom ułatwiającym dostęp do subskrybowanych mediów, stale rosnącej prędkości transmisji i prostym procedurom subskrypcji zwiększa się opłacalność i łatwość użycia mediów online-only. Ekspansja witryn smartfonowych umożliwia wyświetlanie artykułów informacyjnych w sposób bardzo zbliżony do formatu gazetowego. W miarę wzrostu zasięgu spada jednak wielkość przychodów przypadających na czytelnika, przeglądarkę, pobraną reklamę czy kliknięcie. W tej sytuacji niektórzy wydawcy uznają próby generowania przychodów z reklam online za stratę czasu. Twórcy treści skupią się zatem na zwiększaniu przychodów z subskrypcji online i na tworzeniu coraz atrakcyjniejszych i bardziej różnorodnych pakietów subskrypcyjnych.

Zdaniem Deloitte, w 2018 roku 10% mieszkańców Ameryki Północnej powyżej 18 roku życia będzie uczestniczyć w co najmniej czterech akcjach jednoczesnego blokowania reklam, bo cierpią na reklamofobię. Ludzie blokują reklamy na swoich komputerach i urządzeniach mobilnych, usiłują pozbyć się niechcianych treści reklamowych za pomocą inteligentnych telewizorów, nagrywarek cyfrowych czy technologii strumieniowych, obejmujących wideo na żądanie i dostęp do muzyki. Stosuje się również proste metody blokowania, takie jak zmiana kanału radiowego lub telewizyjnego.

Wydaje się jednak, że nie ma możliwości zablokowania wszystkich reklam, które serwowane są użytkownikom. Te kategorie reklam, których nie da się łatwo zablokować, będą zapewne najszybciej się rozwijać w nadchodzących latach. Reklamodawcy zainteresowani unieszkodliwieniem blokady powinni naturalnie koncentrować się na urządzeniach mobilnych i mediach społecznościowych. Reklamofobia to duży problem: najwięcej reklam blokują ludzie młodzi, lepiej wykształceni i więcej zarabiający, czyli ci, o których najbardziej zabiegają reklamodawcy.

Deloitte prognozuje, że w latach 2018 i 2019 popularność telewizji w tej grupie wiekowej w USA, Kanadzie i Wielkiej Brytanii spadnie o 5 do 15% rocznie. Choć przedział wartości prognozowanych spadków rocznych jest dość szeroki, faktyczna wartości może być bliska jego dolnej granicy, a to dzięki słabnięciu wpływu czynników odrywających młodych ludzi od tradycyjnej telewizji. Jeżeli chodzi o smartfony, komputery, media społecznościowe, YouTube i streaming wideo, to wydaje się, że na trzech dużych rynkach angielskojęzycznych są one blisko granicy nasycenia. Można zatem przyjąć, że choć młodzi ludzie z grupy wiekowej 18-24 będą coraz krócej oglądać tradycyjną telewizję, to dwucyfrowe spadki będą raczej wyjątkiem, nie regułą.

Zdaniem Deloitte, w roku 2018 jedna piąta mieszkańców Ameryki Północnej będzie korzystać w domu wyłącznie z sieci komórkowych (mobile-only) by uzyskać dostęp do informacji, zaś do roku 2022 nawet 30 do 40% użytkowników może korzystać z domowego internetu bezprzewodowego przy użyciu technologii komórkowych i FWA (stacjonarnych łączy bezprzewodowych). Powody mogą być różne: często telefon komórkowy jest jedynym urządzeniem zapewniającym dostęp do internetu, zwłaszcza poza miastem. Czasem decydują o tym inne czynniki, takie jak poziom dochodów, samotność, możliwość korzystania z lepszych, szybszych łączy i wyższych limitów miesięcznych. Upowszechnienie dostępu do internetu metodą mobile-only będzie miało znaczące krótkoterminowe skutki dla firm, które kontaktują się z klientami przez internet. W roku 2018 będzie dotyczyło prawie wszystkich przedsiębiorstw z sektora dóbr konsumpcyjnych. W takich przypadkach firmy korzystające z internetu jako kanału sprzedaży towarów lub usług finansowych będą rozważały możliwość wykorzystania technologii wąskopasmowych, zapewniających zasięg klientom korzystającym wyłącznie z telefonów komórkowych.

Deloitte przewiduje, że w roku 2018 miliard przelotów pasażerskich (czyli około 1/4 pasażerów) będzie wykorzystywać samoloty z usługą Wi-Fi, umożliwiające dostęp do danych, a nawet korzystanie z łączności głosowej. W porównaniu z rokiem 2017 oznacza to wzrost o 20%. W roku 2018 wzrośnie zarówno popularność, jak i dochodowość tej usługi, a to dzięki coraz większemu zasięgowi, prędkości połączeń i zwiększeniu możliwości przetwarzania danych podczas lotu. Wykorzystanie tej technologii stanie się bardziej ekonomiczne dzięki postępowi technologicznemu, obejmującemu łączność satelitarną i systemy łączności powietrze-ziemia (ATG). Wzrośnie zarówno prędkość, jak i możliwości przetwarzania danych, co poprawi jakość doświadczenia użytkownika i spowoduje spadek cen. W związku z tym linie lotnicze będą musiały znaleźć odpowiedzi na istotne pytania, dotyczące wyboru technologii: Czy korzystać z łączności satelitarnej, ATG czy z obu? Czy samemu zarządzać jakimś zakresem świadczonych w ten sposób usług? W jaki sposób wykorzystać tę technologię, by zapewnić rozrywkę pasażerom?

Kontakt: Jan Michalski , Partner Deloitte, Jakub Wróbel, Starszy Menedżer w Dziale Konsultingu

Rekordowe finanse polskich klubów piłkarskich – Raport EY i Ekstraklasy S.A.

Raport EY i Ekstraklasy 2017-08-31 cover

Raport EY i Ekstraklasy S.A.: Rekordowy sezon dla finansów polskich klubów piłkarskich – najwyższe w historii przychody, napędzane przez transfery i Ligę Mistrzów

Ponad 700 milionów PLN przychodów, pierwszy w historii ligi dodatni wynik finansowy netto 16 klubów Ekstraklasy – 66 mln PLN, najwyższe wpływy z transferów – 117 mln PLN i rekordowe z praw mediowych – 260 mln PLN. Firma doradcza EY i spółka Ekstraklasa S.A. raportem „Ekstraklasa Piłkarskiego Biznesu” podsumowały sezon piłkarski 2016/2017 – sezon rekordów finansowych i sportowych. Zwycięzcą przygotowywanego od 9 lat rankingu biznesowego okazał się ubiegłoroczny Mistrz Polski – zespół Legii Warszawa, którego przychody wzrosły o 151 mln PLN, osiągając wysokość 281 mln PLN, co stanowiło 40% przychodów całej ligi. Drugie miejsce w rankingu EY i Ekstraklasy S.A. zajął Lech Poznań, na trzeciej pozycji uplasowała się Lechia Gdańsk. Po raz pierwszy w historii raport został opracowany na podstawie danych finansowych dotyczących sezonu ligowego, zamiast roku kalendarzowego. Read the rest of this entry »


BCG Report Global Asset Management 2017: The Innovator’s Advantage

BCG 2017-08 asset management ex 2 MAP

The growing challenges confronting asset management were confirmed by the industry’s global performance in 2016. For the first time since the 2008 financial crisis, the revenue pool of traditional managers fell worldwide, along with their profits. Margins contracted as fee pressures continued to increase. Assets under management (AuM) returned to growth, largely thanks to rising asset values on financial markets. Net new flows, the industry’s wellspring of growth, remains tepid and little changed from recent years. Read the rest of this entry »


KPMG 2017 Change Readiness Index

KPMG 2017cri- COVER

Executive Summary. The 2017 CRI is designed to measure how effectively a country’s government, private and public enterprises, people and wider civil society anticipate, prepare for, manage, and respond to change and cultivate opportunity. The 2017 CRI combines data from 26 primary survey questions, gathered from 1,372 country specialists around the world, with a rich secondary dataset made up of more than 125 secondary variables. The Change Readiness Index (CRI) covers 136 countries including the 127 covered in the 2015 CRI plus a combination of additional developed and developing nations. Read the rest of this entry »