Dlaczego w 2026 roku wciąż potrzebujesz człowieka, a nie tylko algorytmu?

Sztuczna inteligencja realnie działa w polskich firmach na poziomie 5,9 procent, a w budownictwie to zaledwie 2 procent, mimo że blisko 30 procent pracowników sektora nieruchomości deklaruje korzystanie z niej, a 38 procent z nich robi to codziennie. Ta rozbieżność ma konkretne konsekwencje prawne: od 2 sierpnia 2026 roku zaczynają obowiązywać zasadnicze przepisy AI Act, a kary za naruszenia sięgają 35 milionów euro lub 7 procent obrotu firmy. Dla inwestorów i deweloperów oznacza to jedno: odpowiedzialność za decyzję inwestycyjną, także wspieraną algorytmem, zostaje po stronie człowieka.

Ile firm w Polsce i Europie faktycznie korzysta z AI w nieruchomościach

W branżowych raportach o rynku nieruchomości sztuczna inteligencja brzmi jak coś powszechnego. Rzeczywistość gospodarcza wygląda inaczej. GUS szacuje, że w 2024 roku z technologii AI korzystało tylko 5,9 procent polskich przedsiębiorstw, a w sektorze budownictwa odsetek ten spadał do 2 procent (GUS, 2024). Na poziomie Unii Europejskiej sytuacja jest lepsza, ale nadal odległa od powszechnego wykorzystania: w 2024 roku technologie AI wykorzystywało 13,5 procent firm z co najmniej 10 pracownikami, a rok później już 20 procent (Eurostat, 2025).

Ciekawiej wygląda porównanie deklaracji branżowych z praktyką pracowników. W sektorze nieruchomości komercyjnych w Europie 75 procent respondentów korzysta z rozwiązań AI lub uczenia maszynowego, wobec 51 procent rok wcześniej (ULI Europe, 2025). W Polsce prawie 30 procent pracowników sektora nieruchomości deklaruje używanie AI, z czego 38 procent robi to codziennie (PAP, 2024).

Grupa	Odsetek korzystających z AI	Źródło
Firmy w Polsce ogółem	5,9 procent (2024)	GUS, 2024
Firmy budowlane w Polsce	2 procent (2024)	GUS, 2024
Firmy w UE, 10 i więcej pracowników	13,5 procent w 2024, 20 procent w 2025	Eurostat, 2025
Respondenci sektora nieruchomości w Europie	75 procent w 2025, 51 procent rok wcześniej	ULI Europe, 2025
Pracownicy sektora nieruchomości w Polsce	30 procent, w tym 38 procent codziennie	PAP, 2024

Różnica między niskim wykorzystaniem AI na poziomie firm a wyższym użyciem przez samych pracowników mówi wiele o roku 2026: algorytmy wspierają pojedyncze zadania, ale odpowiedzialność za decyzję inwestycyjną wciąż zostaje przy człowieku.

Protip estavo.pl: zamiast planować duże, abstrakcyjne „wdrożenie AI”, warto sformalizować to, co pracownicy już robią na własną rękę, na przykład przy raportowaniu czy analizie dokumentów. To szybszy i bezpieczniejszy start niż zmiana narzucona odgórnie.

AI Act: prawo, które nie pozwala oddać sterów algorytmowi

Unijne rozporządzenie 2024/1689, znane jako AI Act, weszło w życie 1 sierpnia 2024 roku, a zasadnicze przepisy dotyczące użycia systemów AI zaczynają obowiązywać od 2 sierpnia 2026, przy czym zakazy najbardziej ryzykownych praktyk działają już od 2 lutego 2025 (Komisja Europejska, 2024; Ministerstwo Cyfryzacji, 2025). Regulacja dzieli systemy AI na cztery kategorie ryzyka:

• systemy o nieakceptowalnym ryzyku, których stosowanie jest zakazane,
• systemy wysokiego ryzyka, objęte pełnym zakresem obowiązków w zakresie oceny zgodności, nadzoru i dokumentacji,
• systemy o ograniczonym ryzyku, wymagające przede wszystkim przejrzystości wobec użytkownika,
• systemy o minimalnym ryzyku, bez szczególnych wymogów prawnych (EUR-Lex, 2024; Regulatory AI, 2026).

Za naruszenia najpoważniejszych obowiązków grożą kary do 35 milionów euro lub 7 procent globalnego obrotu firmy, w zależności od tego, która wartość jest wyższa (Regulatory AI, 2026). Co istotne dla inwestorów i deweloperów, AI Act precyzuje odpowiedzialność człowieka za decyzje wspierane algorytmem, zamiast ją znosić. Rozporządzenie wprowadza obowiązek rozwijania kompetencji AI, czyli tzw. AI literacy, zakładając, że decyzje na podstawie wyników algorytmu podejmuje osoba rozumiejąca jego ograniczenia (Ministerstwo Cyfryzacji, 2025).

W praktyce oznacza to, że przy transakcjach, w których wykorzystuje się punktową ocenę ryzyka, prognozowanie popytu czy automatyczną ocenę najemców, trzeba będzie ustalić klasę ryzyka systemu i udokumentować, kto zatwierdza dane wejściowe oraz kto podpisuje się pod raportem. Kompleksowy audyt prawny, geodezyjny i majątkowy nieruchomości powinien już teraz uwzględniać tę odpowiedzialność, dlatego przy większych projektach dobrze sprawdza się rozdzielenie ról między prawnika, geodetę i rzeczoznawcę, którzy razem tworzą pełny obraz ryzyka.

Due diligence z AI: szybciej, ale nie bez nadzoru człowieka

Automatyzacja analizy dokumentów najmu jest jednym z najbardziej dojrzałych zastosowań AI w nieruchomościach. W europejskich wdrożeniach typu Drooms AI Assistant redukcja ręcznego nakładu pracy przy dokumentacji sięga nawet 50 procent, a standardowy okres due diligence, zwykle trwający od 6 do ponad 12 tygodni, wyraźnie się skraca (Drooms, 2025).

Klasyczny przykład dotyczy sporządzenia wyciągu z umowy najmu:

Model analizy	Czas	Dokładność
Praca ręczna	od 4 do 8 godzin	około 90 procent
Wyłącznie AI	od 5 do 10 minut	około 85 do 90 procent
Hybryda AI plus człowiek	od 30 do 60 minut	około 95 procent

Dane pochodzą z rynku europejskiego (Drooms, 2025), ale wniosek przenosi się bezpośrednio na polskie realia: najlepszy wynik daje model hybrydowy, w którym AI wykonuje kwerendę, a ekspert ocenia ryzyko. Algorytm dobrze radzi sobie z odnajdywaniem fraz o indeksacji czynszu czy karach umownych. Gorzej wypada tam, gdzie ryzyko wynika z nietypowych zapisów, braku dokumentacji, rozbieżności między studium uwarunkowań a planem miejscowym albo z roszczeń osób trzecich, wymagających rozumienia kontekstu prawnego, a nie jedynie treści dokumentu.

Protip estavo.pl: warto wymagać, aby każdy raport due diligence wspierany przez AI zawierał osobną sekcję „co zweryfikowano ręcznie” oraz „jakie ryzyka mogą wynikać z ograniczeń modelu”. To prosty sposób, żeby nikt w zespole nie zakładał, że system samodzielnie przeczytał i ocenił wszystko.

Dane rynkowe w Polsce mają dziury, które algorytm nie wypełni

Sztuczna inteligencja jest tak dobra, jak dane, na których pracuje, a w Polsce ich dostępność wciąż jest ograniczona. Raporty GUS i NBP opisują ceny transakcyjne i dynamikę rynku, nie obejmują jednak szczegółów umów najmu, obowiązków eksploatacyjnych czy historii sporów prawnych, które są kluczowe w ocenie konkretnej nieruchomości.

Wykorzystanie AI w polskich firmach rośnie, ale bardzo nierówno:

• udział dużych przedsiębiorstw korzystających z AI wzrósł z 17,46 procent w 2021 roku do 32,96 procent w 2024 roku, podczas gdy w małych firmach wzrost dotyczył zakresu od 1,88 do 3,93 procent (PARP na podstawie GUS, 2026),
• w budownictwie odsetek firm sięgających po AI pozostaje na poziomie około 2 procent (GUS, 2024),
• na poziomie unijnym 74 procent przedsiębiorstw osiągnęło w 2024 roku podstawowy poziom cyfrowej intensywności, a AI wykorzystywało 41 procent dużych firm wobec 13 procent małych i średnich (Eurostat, 2025).

Modele trenowane na danych z innych krajów lub branż wymagają ostrożności przy przenoszeniu wniosków na polski rynek, zwłaszcza przy ocenie zachowań najemców czy prognozach zmian demograficznych wpływających na popyt na wynajem w dużych miastach.

Kto robi co: podział zadań między algorytmem a człowiekiem

Przewaga konkurencyjna w 2026 roku wynika z lepszego podziału pracy między systemem a zespołem ludzi. W typowym procesie inwestycyjnym role rozkładają się następująco:

1. Pozyskanie informacji: AI przeszukuje dane transakcyjne i rejestry, człowiek interpretuje plan miejscowy i uwarunkowania środowiskowe.
2. Analiza scenariuszy: AI porównuje warianty finansowe, człowiek decyduje, które założenia są realistyczne wobec strategii portfela.
3. Due diligence: AI streszcza dokumenty i wychwytuje niespójności, człowiek weryfikuje ryzyka prawne, podatkowe i planistyczne.
4. Negocjacje i struktura transakcji: AI wskazuje punkt wyjścia cenowego, człowiek prowadzi rozmowy i ocenia intencje drugiej strony, także w transakcjach prowadzonych przez partnerów off-market.
5. Zarządzanie nieruchomością: AI monitoruje zużycie energii i płatności, człowiek podejmuje decyzje o modernizacjach i strukturze najmu, co ma szczególne znaczenie tam, gdzie budynkiem opiekuje się licencjonowany zarządca.

Dane z polskiego sektora nieruchomości potwierdzają ten podział. Pracownicy używają AI głównie do (PAP, 2024):

• raportowania, w 35 procentach przypadków,
• zarządzania dokumentami, w 32 procentach,
• analizy danych i automatyzacji, w 25 procentach,
• gromadzenia danych o lokalizacji, w 23 procentach.

Relacje z najemcami, ocena reputacji kontrahenta i decyzje strategiczne pozostają domeną człowieka, ponieważ algorytm nie ocenia kontekstu kulturowego i politycznego danej gminy czy niewypowiedzianych intencji drugiej strony negocjacji.

Protip estavo.pl: warto spisać krótki „podręcznik ról” dla AI i ludzi, w którym przy każdym zadaniu zaznaczono, czy system może je wykonać samodzielnie, czy tylko wspierająco, oraz kto ostatecznie podpisuje decyzję inwestycyjną.

2026 to rok pilotaży, nie zastąpienia ludzi

Rynek nieruchomości komercyjnych w Europie dopiero testuje AI na szeroką skalę, przy stosunkowo małej liczbie przypadków pełnej zmiany modelu działania. Badanie JLL „Future of Work Survey 2026” dla regionu EMEA wskazuje, że 79 procent organizacji widzi potrzebę zmian wynikających z transformacji napędzanej AI, ale tylko 15 procent rzeczywiście przekształca swój portfel nieruchomości (JLL, 2026).

Większość firm zatrzymuje się na etapie obserwacji:

• 41 procent monitoruje trendy związane z AI,
• 35 procent analizuje ich wpływ na funkcje nieruchomości korporacyjnych,
• 28 procent próbuje przewidzieć skutki dla własnego portfela (JLL, 2026).

Dla polskich inwestorów i deweloperów większym ryzykiem niż zbyt zaawansowana AI jest brak przygotowania na jej obecność:

• brak procedur włączania algorytmu w proces decyzyjny,
• brak kompetencji do interpretacji wyników modeli,
• brak rozumienia obowiązków wynikających z AI Act.

W 2026 roku wygrywają firmy, które rozumieją granice algorytmu i wiedzą, kiedy jego wynik wymaga dodatkowej weryfikacji przez człowieka.

Protip estavo.pl: zamiast czekać na dojrzałe rozwiązania AI, warto już teraz przeprowadzić wewnętrzny audyt procesów inwestycyjnych i zarządczych, sprawdzić kompetencje zespołu oraz ocenić gotowość organizacji na wymagania AI Act. Przygotowanie firmy jest zwykle ważniejsze niż wybór konkretnej technologii.