Długość słupka = częstość wzmianek o AI (na 1000 słów raportu rocznego FY2025); segmenty = w jakim kontekście zarząd o AI pisze. Najedź na słupek po szczegóły.
Kliknij wiersz spółki, aby rozwinąć listę wzmianek (cytat ≤25 słów, strona, termin) — każda liczba jest audytowalna. * = struktura kontekstów liczona na próbce systematycznej.
| Spółka | Wzmianki | /1000 słów | Dominujący kontekst | Konkret |
|---|
Przy N=10 pojedyncza spółka albo wybór estymatora potrafi zmienić wynik kilkukrotnie. Dlatego każdą liczbę przepuszczamy przez zmianę estymatora, leave-one-out i stratyfikację po typie dokumentu — i publikujemy wynik razem z raportem.
| Twierdzenie | Status |
|---|---|
| Gradient sektorowy — cyfrowe > przemysł > finanse > surowce | odporne utrzymuje się osobno w każdym typie dokumentu |
| Rozpiętość skrajności | odporne wynika wprost z danych |
| Dominacja kontekstu ryzyka i regulacji | odporne w danych z zastrzeżeniem: raporty roczne mają obowiązkowe sekcje ryzyk |
| Stosunek DAX↔WIG20 | kruche przedział zależnie od metody; dodatkowo typ dokumentu jest w tej edycji niemal tożsamy z krajem |
Co mierzymy. Częstość i kontekst wzmianek o AI w raportach rocznych za rok obrotowy 2025 — pełny Geschäftsbericht / raport zintegrowany (spółki DAX) i Sprawozdanie Zarządu z działalności lub pełny raport roczny (spółki WIG20). Dokumenty pobrane wyłącznie z oficjalnych, publicznych stron relacji inwestorskich; analizowana jedna wersja językowa na dokument (preferencja: język lokalny). Słownik wielojęzyczny EN/DE/PL (AI, KI, künstliche Intelligenz, sztuczna inteligencja, machine learning, GenAI, LLM…); dopasowania na granicach słów, nakładające się trafienia liczone raz; normalizacja na 1000 słów dokumentu.
Klasyfikacja kontekstu. Każda wzmianka (±2 zdania) → jedna z klas: przychody/wzrost, koszty/efektywność, ryzyko/regulacje, ludzie/kompetencje, frazes; plus flaga „konkret" (liczba, nazwa projektu lub rezultat). Klasyfikuje model językowy; przed publikacją człowiek weryfikuje losowe ≥10% wzmianek. Przy bardzo licznych wzmiankach struktura klas liczona jest na próbce systematycznej (co k-ta wzmianka) — częstość zawsze na pełnym tekście.
Ograniczenia. N=10, dobór celowy (największe spółki, przybliżone parowanie sektorowe DE↔PL) — to sygnał, nie benchmark; wyniki nie uogólniają się na całe indeksy. Typ dokumentu jest w tej edycji niemal tożsamy z krajem (spółki DE dostarczyły pełne raporty roczne, większość polskich — sprawozdania zarządu), więc efektu kraju nie da się oddzielić od efektu dokumentu; dlatego porównanie DAX↔WIG20 podajemy jako przedział, a nie jako wynik. Różnice kultur raportowania mogą wpływać na normalizację. Rok obrotowy Siemensa kończy się we wrześniu 2025. „Mówi rzadko" ≠ „jest w tyle" — raport opisuje, nie ocenia. Krótkie cytaty z podaniem źródła (dozwolony użytek); żadnej redystrybucji pełnych tekstów. Pełna metodyka: metodyka.md · test odporności: analiza-wrazliwosci.md · dane źródłowe: dataset.json (każda wzmianka z cytatem, stroną i sumą kontrolną dokumentu).