Liderzy obszaru field service mierzą się z narastającym kryzysem kadrowym i wyzwaniem związanym z osiąganiem ROI, mimo że intensywnie zwiększają inwestycje w AI
Liderzy obszaru field service intensywnie inwestują w sztuczną inteligencję, aby zwiększać satysfakcję klientów, poprawiać produktywność oraz generować wyższe przychody. Tempo zmian jest jednak tak szybkie, że organizacje mają coraz większe trudności z odpowiednim przygotowaniem swoich pracowników do pracy w nowym środowisku technologicznym.
Nowy raport Salesforce „State of Field Service: The Road to Revenue in the Agentic Era” powstał na podstawie badania przeprowadzonego wśród ponad 2300 specjalistów ds. field service z dziewięciu krajów. Wyniki pokazują, że największą przeszkodą w pełnym wykorzystaniu potencjału AI nie jest sama technologia, lecz zdolność organizacji do odpowiedniego przygotowania i utrzymania pracowników, którzy z niej korzystają.
Inwestycje nadal rosną
Niemal wszystkie organizacje świadczące usługi terenowe (95%) wdrożyły już rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, a zaangażowanie w dalszy rozwój tej technologii stale rośnie. Aż 85% respondentów planuje zwiększyć inwestycje w AI w ciągu najbliższego roku lub dwóch lat. Etap pilotażowy dobiegł końca – sztuczna inteligencja stała się jednym z filarów strategii biznesowej wielu organizacji.
W perspektywie najbliższych 12 miesięcy liderzy field service koncentrują się przede wszystkim na realizacji czterech celów biznesowych:
- zwiększeniu satysfakcji klientów (35%),
- poprawie produktywności pracowników terenowych (31%),
- zwiększeniu bezpieczeństwa pracy (27%),
- wzroście przychodów (25%).
Sztuczna inteligencja jest wdrażana w sposób strategiczny, aby wspierać osiąganie właśnie tych priorytetów.
Wymierne efekty biznesowe i zwrot z inwestycji
Obecnie 54% organizacji wykorzystuje narzędzia oparte na sztucznej inteligencji do komunikacji z klientami, natomiast 51% stosuje AI jako wsparcie dla pracowników wykonujących zadania w terenie. Kierunek tych działań jest jednoznaczny – organizacje wdrażają sztuczną inteligencję, aby wspierać dwie najważniejsze grupy interesariuszy: klientów oraz pracowników.
Mierzalne rezultaty w obszarze field service
W organizacjach, które zintegrowały swoje systemy i odpowiednio przygotowały zespoły do pracy z nowymi technologiami, sztuczna inteligencja przynosi realne korzyści. Aż 85% liderów deklaruje, że zmierzyło zwrot z inwestycji (ROI) w AI, a uzyskane wyniki są zgodne z ich strategicznymi priorytetami biznesowymi.
Najczęściej wskazywane korzyści to:
- 43% odnotowało wzrost produktywności pracowników terenowych,
- 40% zaobserwowało poprawę satysfakcji klientów,
- 34% zgłosiło zmniejszenie liczby incydentów związanych z bezpieczeństwem.
Najbardziej widoczne efekty wykorzystania AI dotyczą planowania harmonogramów i przydzielania zleceń. Wśród organizacji korzystających z rozwiązań AI wspierających planowanie i dyspozycję pracowników:
- 57% odnotowuje wyższy przychód przypadający na jedno zlecenie,
- 57% wskazuje na wzrost produktywności pracowników terenowych,
- 52% zauważa ograniczenie emisji,
- 49% osiąga niższe koszty pracy.
Kryzys kadrowy
Pomimo dynamicznych inwestycji w sztuczną inteligencję organizacje coraz wyraźniej odczuwają narastający kryzys kadrowy. Dwie trzecie liderów field service deklaruje, że w ciągu ostatnich dwóch lat wzrosła rotacja pracowników terenowych.
Zapytani o główne przyczyny tego zjawiska respondenci najczęściej wskazywali jeden problem: niewystarczające szkolenia oraz brak odpowiedniego wsparcia w momencie wdrażania nowych technologii.
Wyniki te pokazują fundamentalne napięcie towarzyszące transformacji cyfrowej. Organizacje wdrażają rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji szybciej, niż są w stanie przygotować swoich pracowników do efektywnego korzystania z nich. Technologia rozwija się dynamicznie, natomiast wsparcie dla ludzi nie nadąża za tempem tych zmian, czego konsekwencją jest rosnąca rotacja pracowników.
Sytuację dodatkowo komplikuje ograniczony dostęp do danych. Aż 61% organizacji przyznaje, że pracownicy terenowi mają utrudniony dostęp do istotnych informacji o klientach. Oznacza to, że nawet jeśli zostali odpowiednio przeszkoleni z obsługi nowych narzędzi AI, często nie dysponują danymi niezbędnymi do skutecznego wykorzystania rekomendacji generowanych przez sztuczną inteligencję.
Respondenci wskazali również szereg dodatkowych przeszkód utrudniających pełne wykorzystanie potencjału sztucznej inteligencji:
- 49% organizacji nie posiada jasno zdefiniowanego procesu przekształcania wizyt serwisowych w szanse sprzedażowe (leady),
- 44% ma ograniczone możliwości przygotowywania ofert i wycen bezpośrednio podczas pracy w terenie,
- 38% napotyka trudności z przyjmowaniem płatności w miejscu realizacji usługi.
Rozproszone systemy utrudniają skalowanie AI
Źródłem wielu z tych wyzwań jest fragmentacja środowiska technologicznego. Jedynie 16% organizacji deklaruje, że systemy wykorzystywane przez zespoły terenowe oraz zaplecze administracyjne (back office) funkcjonują na jednej, zintegrowanej platformie. W zdecydowanej większości przedsiębiorstw dane o klientach, harmonogramy pracy oraz informacje dotyczące zasobów są przechowywane w odrębnych systemach.
Skalę tej fragmentacji dobrze ilustruje sposób zarządzania danymi o zasobach:
- 63% organizacji korzysta z aplikacji mobilnych,
- 63% wykorzystuje systemy zarządzania zapasami,
- 59% używa lokalizatorów GPS,
- 58% korzysta z połączonych czujników (connected sensors),
- 52% nadal wykorzystuje arkusze kalkulacyjne,
- 43% wciąż opiera się na ręcznie prowadzonych lub papierowych rejestrach.
Rozproszone dane utrudniają ocenę efektywności AI
Problem fragmentacji znajduje odzwierciedlenie również w pomiarze efektów wdrożeń AI. Choć 85% liderów deklaruje, że mierzy zwrot z inwestycji (ROI) w sztuczną inteligencję, aż 40% przyznaje jednocześnie, że ma trudności z oceną, czy AI rzeczywiście działa zgodnie z oczekiwaniami.
Nie jest to zaskakujące, biorąc pod uwagę, że jedynie 16% organizacji dysponuje ujednoliconą platformą danych. Gdy informacje są rozproszone pomiędzy aplikacjami, arkuszami kalkulacyjnymi, czujnikami oraz dokumentacją papierową, jednoznaczna ocena skuteczności poszczególnych rozwiązań staje się znacznie trudniejsza. Luka pomiędzy wdrożeniem technologii a możliwością potwierdzenia jej rzeczywistych efektów zwiększa niepewność i wpływa na sposób, w jaki organizacje podejmują decyzje dotyczące kolejnych inwestycji.
Ostrożne, długofalowe inwestycje
Choć wykorzystanie sztucznej inteligencji staje się powszechne, organizacje nie podejmują decyzji o jej wdrażaniu bezwarunkowo. Wybierając partnera dostarczającego agentów AI, przedsiębiorstwa nie kierują się przede wszystkim ceną. Znacznie większe znaczenie mają:
- przejrzystość sposobu podejmowania decyzji przez AI,
- bezpieczeństwo danych i ochrona prywatności,
- jakość bieżącego wsparcia oraz usług,
- zewnętrzne potwierdzenie wiarygodności i jakości oferowanych rozwiązań.
Organizacje doskonale rozumieją, że sztuczna inteligencja nie jest już jedynie kolejnym narzędziem wspierającym działalność biznesową – staje się elementem infrastruktury o kluczowym znaczeniu dla funkcjonowania przedsiębiorstwa. Dlatego dostawcy rozwiązań AI są oceniani z taką samą starannością, jak w przypadku innych strategicznych inwestycji technologicznych.
Jak wskazano na początku raportu, 85% organizacji świadczących usługi terenowe planuje zwiększyć inwestycje w sztuczną inteligencję w ciągu najbliższych dwóch lat. Rozwiązania AI są wdrażane na coraz większą skalę. Jednocześnie przedsiębiorstwa mierzą się z narastającym kryzysem kadrowym, który może ograniczyć korzyści wynikające z tych inwestycji.
Ostatecznie przewagę konkurencyjną osiągną nie te organizacje, które dysponują najbardziej zaawansowaną technologią AI, lecz te, które najlepiej przygotują swoich pracowników do efektywnego korzystania z nowych narzędzi.
Pobierz raport „State of Field Service: The Road to Revenue in the Agentic Era”
Dane przedstawione w raporcie pochodzą z badania przeprowadzonego w okresie od 22 kwietnia do 12 maja 2026 roku. W badaniu wzięło udział 2 317 specjalistów z obszaru field service, reprezentujących dziewięć krajów na pięciu kontynentach. Szczegółowe informacje dotyczące struktury próby badawczej oraz charakterystyki respondentów znajdują się w pełnej wersji raportu.
Materiał we współpracy z Salesforce.
