AI oferuje Europie Środkowej wielką szansę. Kto pierwszy, ten lepszy

Sztuczna inteligencja przestała być inicjatywą poboczną. Z najnowszego raportu QuantumBlack, AI by McKinsey wynika, że może uwolnić od 280 do 700 mld euro wartości ekonomicznej rocznie w Europie Środkowej – równowartość 6 do 15 proc. obrotu netto całego regionu. Polska, jako kluczowa gospodarka regionu, ma największy pojedynczy potencjał. Pytanie nie brzmi już, czy AI działa, lecz kto pierwszy przeprojektuje wokół niej swoje procesy.

Przez ostatnie dwa lata sztuczna inteligencja awansowała z agendy działów IT na pierwsze miejsce w porządku obrad zarządów. Zmieniło się jednak coś więcej niż priorytet rozmowy. Zmieniła się sama technologia – i to w tempie, którego klasyczne cykle planistyczne nie nadążają obsłużyć. Raport Central Europe’s AI Opportunity (czerwiec 2026), obejmujący osiem krajów regionu – Polskę, Czechy, Słowację, Węgry, Rumunię, Bułgarię, Chorwację i Słowenię – stawia tezę, która powinna zainteresować każdego prezesa i dyrektora operacyjnego w regionie: największa wartość nie kryje się w kanałach cyfrowych, lecz w fizycznych operacjach firm, które stanowią trzon środkowoeuropejskiej gospodarki.

To zmienia reguły gry. I zmienia stawkę.

Skala szansy: 280–700 mld euro rocznie

Obrót netto gospodarczej bazy Europy Środkowej wynosi około 4,7 bln euro. Według analiz QuantumBlack sztuczna inteligencja może wygenerować z tej bazy od 280 do 700 mld euro wartości rocznie – usprawniając procesy, podnosząc produktywność i przyspieszając cyfryzację kluczowych operacji.

Wartość nie koncentruje się w wąskiej, cyfrowej enklawie. Rozkłada się na sektory, które już dziś tworzą produktywny rdzeń regionu. Największe pule wartości leżą w zaawansowanej produkcji, w handlu i dobrach konsumpcyjnych oraz w technologii, ale istotny wkład wniosą również usługi finansowe, budownictwo i inżynieria, energetyka oraz logistyka. Co znamienne, sektory mniejsze w strukturze gospodarki – jak technologia, odpowiadająca za około 10 proc. całego potencjału wartości AI – wykazują wysoką „intensywność AI”. Korzyści sięgną więc daleko poza najbardziej dominujące branże.

Polska: największy potencjał automatyzacji w regionie

Dla polskiej gospodarki rachunek jest jeszcze bardziej konkretny. Przy obecnym tempie rozwoju technologii i realistycznych scenariuszach wdrożeń sama automatyzacja wspierana przez AI może wygenerować dla Polski około 105 mld euro dodatkowej wartości do 2030 roku – więcej niż w jakimkolwiek innym kraju regionu.

To liczba, która porządkuje priorytety. Polska wchodzi w okres transformacji AI z największą stawką na stole – i jednocześnie z jedną z największych luk do nadrobienia.

Paradoks adopcji: wszyscy wdrażają, niewielu zarabia

Pierwsza z dwóch niewygodnych prawd, jakie obnaża raport, dotyczy rozdźwięku między wdrożeniem a wpływem. Globalnie 88 proc. firm uruchomiło AI w co najmniej jednej funkcji biznesowej. Jednak 94 proc. nie osiągnęło istotnego wpływu na EBIT. Długa lista pilotaży może sprawiać wrażenie postępu, lecz drobne inicjatywy rzadko zmieniają wydajność procesów „od końca do końca”.

Liczby układają się w wyraźny obraz dojrzałości. Aż 82 proc. organizacji wciąż znajduje się na wczesnym etapie – eksperymentuje, pilotuje lub selektywnie skaluje narzędzia. Pełne wdrożenie AI w skali całego przedsiębiorstwa osiągnęło zaledwie 6 proc. firm. Liderzy raportują wczesne, jakościowe korzyści w innowacyjności, satysfakcji klientów i przewadze konkurencyjnej – ale rachunek wyników niemal się nie porusza.

Najlepiej widać to w branży najbardziej zaawansowanej cyfrowo. W tworzeniu oprogramowania 90 proc. programistów korzysta już z narzędzi AI, lecz tylko 20–30 proc. zmieniło sposób, w jaki pracuje. Efekt? Wzrost produktywności poniżej 15 proc. Problem nie leży w technologii, lecz we wdrożeniu. Przyjęcie narzędzia AI to nie to samo, co zmiana sposobu wykonywania pracy.

Druga prawda: Europa Środkowa zaczyna z trudniejszej pozycji

Druga niewygodna prawda dotyczy struktury. Europa Środkowa pozostaje w tyle za Europą Zachodnią o 16 punktów procentowych w adopcji AI na poziomie przedsiębiorstw. Co więcej, około 60 proc. gospodarki regionu koncentruje się w sektorach, w których skalowanie AI jest najtrudniejsze – w produkcji przemysłowej, budownictwie, handlu, energetyce, logistyce i usługach finansowych.

To branże o ciężkim majątku i złożonych operacjach. Tam, gdzie technologia, media i telekomunikacja korzystają z bogatych, ustrukturyzowanych danych i wysokich marż, fabryki, place budowy i sieci handlowe zaczynają z słabszych fundamentów cyfrowych. W sektorach dominujących w regionie skalowanie AI sięga dopiero 17–18 proc. A to nie są branże marginalne: zatrudniają najwięcej ludzi, generują najwięcej przychodów eksportowych i definiują konkurencyjną pozycję regionu.

Luka, którą można obrócić w przewagę

Najbardziej wymowny jest rozziew między adopcją indywidualną a biznesową. W Polsce 29 proc. konsumentów korzysta z AI prywatnie, podczas gdy na poziomie organizacji technologię wdrożyło zaledwie 8 proc. firm. W całej Europie Środkowej z AI w skali organizacji korzysta 12 proc. przedsiębiorstw – wobec 28 proc. w Europie Zachodniej. Ludzie sięgają po AI z ciekawości, nie z mandatu pracodawcy.

Późne wejście nie oznacza jednak strukturalnej słabości. W miarę jak rozwiązania AI dojrzewają i stają się łatwiejsze do integracji, organizacje mogą szybko wdrażać technologie o sprawdzonych zastosowaniach i ustalonych modelach implementacji. W tym momencie można nadrobić zaległości – ale trzeba zacząć.

„AI przestała być projektem technologicznym na uboczu. Dla polskich firm to dziś pytanie o konkurencyjność: które domeny biznesowe – od produkcji i łańcucha dostaw po sprzedaż, obsługę klienta, ryzyko, finanse i tworzenie oprogramowania – należy przeprojektować jako pierwsze” – wskazuje Michał Miktus, Partner Lokalny w McKinsey & Company w Polsce oraz lider QuantumBlack, AI w Europie Środkowej.

Dlaczego zwłoka kosztuje: efekt procentu składanego

Argument za działaniem „teraz” nie wynika z mody, lecz z matematyki postępu. Jeszcze w 2019 roku AI radziła sobie wyłącznie z wąskimi, dobrze zdefiniowanymi zadaniami: klasyfikacją obrazów, podstawowym przetwarzaniem języka, tłumaczeniem, rozpoznawaniem mowy. Do końca 2025 roku te granice się rozpłynęły. Sztuczna inteligencja dorównała lub przewyższyła człowieka w większości śledzonych kategorii umiejętności – od średniozaawansowanego rozumienia tekstu po pytania naukowe na poziomie doktoratu.

Tempo robi tu różnicę. W latach 2019–2022 wiodące modele językowe poprawiały się o około dwa punkty rocznie w złożonym indeksie zdolności. Od 2024 roku przyrosty przekraczają 20 punktów rocznie i wciąż przyspieszają – to dziesięciokrotny wzrost tempa od premiery ChatGPT pod koniec 2022 roku. Ogólna zdolność modeli podwaja się dziś mniej więcej co 12 miesięcy.

To tempo wyprzedza typowe cykle biznesowe. Strategia, alokacja kapitału i przeprojektowanie modelu operacyjnego planuje się zwykle w horyzoncie wieloletnim. Gdy kluczowa technologia poprawia się materialnie w ciągu jednego roku, założenia zaszyte w tych planach szybko tracą aktualność – a konsekwencje konkurencyjne kumulują się jak procent składany. Firmy, które zwlekają „dla zachowania opcji”, uczą się wolniej od konkurentów, podczas gdy technologia wciąż się rozwija. Powiększa się nie tylko luka technologiczna, ale i luka kompetencyjna oraz talentowa.

Gdzie naprawdę leży wartość: poza działem IT

Najważniejszy wniosek dla regionu jest zarazem najmniej oczywisty. Największe korzyści z AI nie wynikną wyłącznie z automatyzacji pracy biurowej czy wsparcia programistów. Kluczowe znaczenie będzie miało osadzenie sztucznej inteligencji w podstawowych procesach operacyjnych przedsiębiorstw.

Domeny będące „przednią strażą” – IT, zarządzanie wiedzą, marketing i sprzedaż, obsługa operacyjna, inżynieria oprogramowania, rozwój produktu – łączy jedna cecha: ustrukturyzowane procesy i dobrze skodyfikowane dane, które dają wyraźną linię wzroku od działania agenta do zysku z produktywności. Sama inżynieria oprogramowania dostarcza dziś redukcji kosztów rzędu 10–20 proc. Wspólny mianownik: efekt płynie z agentów osadzonych bezpośrednio w przepływie pracy, nie z „dopinanych z wierzchu” asystentów.

Maksymalizacja wartości w dominujących branżach regionu wymaga jednak odmiennego podejścia. Nie da się oprzeć go na cyfrowo natywnych przepływach pracy ani na obfitych, ustrukturyzowanych danych. Trzeba wyjść tym branżom naprzeciw tam, gdzie są – z „operacyjną AI”, która adresuje konkretne złożoności hal produkcyjnych, placów budowy i łańcuchów dostaw w handlu.

W praktyce oznacza to konkretne zastosowania:

• Zaawansowana produkcja: wizualna kontrola jakości w czasie rzeczywistym, predykcyjne utrzymanie ruchu, dynamiczne planowanie produkcji oraz cyfrowe bliźniaki (digital twins) do symulacji projektów i scenariuszy kosztowych przed budową prototypu.
• Handel i dobra konsumpcyjne: konwersacyjni asystenci zakupowi, personalizacja cen i treści, kompleksowa automatyzacja obsługi klienta oraz prognozowanie popytu i planowanie zapasów.
• Budownictwo i inżynieria: automatyczne przygotowanie ofert i odpowiedzi na zapytania, monitoring bezpieczeństwa na placu budowy oraz automatyczne wykrywanie błędów projektowych i zgodności regulacyjnej.

„Największa wartość nie powstanie dzięki pojedynczym pilotażom ani wdrożeniom chatbotów. Liderzy rynku koncentrują się na transformacji całych domen biznesowych – od sprzedaży i obsługi klienta po produkcję czy zarządzanie łańcuchem dostaw. To właśnie tam AI może generować trwałą przewagę konkurencyjną i realny wzrost produktywności” – dodaje Michał Miktus.

Właściwy zakres: nie pojedynczy przypadek, nie cała firma – domena

Skąd liderzy wiedzą, gdzie zacząć? Raport wskazuje na zakres jako pierwszą decyzję, która rozstrzyga o powodzeniu. Pojedynczy przypadek użycia jest zbyt mały – zwykle zbyt niszowy, by przynieść materialny wpływ, i pozbawiony synergii danych. Transformacja całego przedsiębiorstwa jest z kolei zbyt duża – ma zbyt wiele domen, zbiorów danych i interesariuszy, by dowieźć wyniki szybko.

Pomiędzy nimi leży domena biznesowa – sprzedaż, obsługa klienta, łańcuch dostaw, inżynieria czy obsługa szkód. Jest wystarczająco duża, by mieć znaczenie finansowe, wystarczająco spójna, by przeprojektować ją „od końca do końca”, i na tyle ograniczona, że pełną integrację AI można domknąć w oknie sześciu miesięcy. Transformacja domeny oznacza przeprojektowanie procesów, wbudowanie agentowej AI w kluczowe czynności i powiązanie zachęt z mierzalnymi wynikami. To podejście jest fundamentalnie inne niż uruchamianie portfela rozłączonych pilotaży.

Trzy ruchy, które wyróżniają liderów

Organizacje skutecznie skalujące AI działają według trzech zasad.

1. Identyfikują obszary o największym potencjale

Na starcie najtrudniejsza praca jest strategiczna. Liderzy muszą spojrzeć na całą firmę i wskazać niewielką liczbę transformacyjnych zakładów – obszarów, w których AI może przeprojektować procesy „od końca do końca” i materialnie poruszyć wzrost, koszt, ryzyko lub doświadczenie klienta. To dyscyplina wyboru, zastosowana wcześnie, oddziela tych, którzy skalują AI, od tych, którzy jedynie gromadzą pilotaże.

Przykład z regionu: bank, który postawił sobie za cel zostać pierwszym w pełni „agentowym” bankiem regionu. Diagnostyka wskazała 14 kluczowych domen z potencjałem wzrostu przychodów o 30–40 proc. i optymalizacji kosztów o 15–30 proc. Po ponad 50 sesjach zarządczych cele przełożono na priorytetyzowaną mapę transformacji.

2. Budują rozwiązania wbudowane w przepływy pracy

W fazie budowy najtrudniejsza jest egzekucja. Przypadki użycia trzeba osadzić w realnych przepływach pracy, testować wobec mierzalnych wyników i iterować na tyle szybko, by dotrzymać kroku rozwojowi technologii. Większość organizacji zatrzymuje się właśnie tutaj – obiecujące pomysły pozostają niezrealizowane, bo nikt nie odpowiada za przejście od koncepcji do działającego produktu.

Skuteczne budowanie rozwiązań AI wymaga traktowania ich jak rozwój produktu, nie jak zarządzanie projektem. Każdy priorytetowy pomysł potrzebuje jasnej definicji MVP z jawnymi metrykami sukcesu. Krytyczny warunek: zamiast nakładać AI na istniejące przepływy, trzeba przeprojektować procesy wokół nowych narzędzi. Pominięcie tego kroku to najczęstsza przyczyna, dla której technicznie poprawne rozwiązania nie przynoszą efektu biznesowego.

3. Przeprojektowują organizację (rewire)

Wczesne sukcesy budują przekonanie, ale nie skalują się same. Następny krok to przekształcenie AI z zestawu lokalnych usprawnień w integralną część działania firmy. Bariery na tym etapie są strukturalne, nie technologiczne. Wiele organizacji próbuje wdrażać zaawansowane modele, zachowując starą strukturę zarządzania, silosy danych, rozdrobniony stos technologiczny i tradycyjne definicje ról. W takich warunkach AI poprawia pojedyncze zadania, lecz nie zmienia wyników.

Trwała wartość wymaga skoordynowanego przeprojektowania, opartego na sześciu filarach frameworku Rewired: strategii, talentach, modelu operacyjnym, technologii, danych i zarządzaniu zmianą. Te elementy tworzą jeden, zintegrowany system – słabość w którymkolwiek obszarze ogranicza pozostałe.

Egzekucja decyduje: rynek już wycenia różnicę

Różnica między adaptacją a zwłoką nie jest abstrakcją. Rynki kapitałowe już ją wyceniają. Raport zestawia dwie trajektorie. Duolingo – rentowna, dobrze zarządzana firma – straciło niemal 80 proc. wartości rynkowej, gdy inwestorzy uznali, że natywne dla AI alternatywy mogą odtworzyć jej ofertę szybciej i taniej. W tym samym czasie Palantir, który latami budował model operacyjny wokół decyzji opartych na AI i integracji danych, zwiększył wycenę ponad dziesięciokrotnie przy wzroście przychodów o 70 proc. rok do roku.

Dla środkowoeuropejskich firm w produkcji, usługach finansowych czy handlu ryzyko wygląda jednak inaczej niż nagły upadek. To raczej powolna erozja konkurencyjności, która staje się widoczna dopiero wtedy, gdy luka jest zbyt szeroka, by ją domknąć.

Region przechodził już przez transformacje strukturalne – liberalizację rynku, integrację z Unią Europejską, włączenie w globalne łańcuchy dostaw. Za każdym razem organizacje, które działały zdecydowanie, przechwytywały nieproporcjonalnie dużą wartość. Te, które zwlekały, płaciły znacznie wyższą cenę za nadrobienie zaległości. Transformacja AI podąża tym samym wzorcem – tylko na sprasowanej osi czasu.

Co to oznacza dla zarządów w regionie

Warunki do działania są dziś lepsze niż kiedykolwiek. Rozwiązania AI są dojrzalsze, modele dostarczania – sprawdzone, a lokalne zasoby talentów – głębsze. Region dysponuje solidną bazą przemysłową, potencjałem rzędu 700 mld euro i jasną drogą do jego przechwycenia. Okno jest otwarte, ale nie pozostanie otwarte w nieskończoność.

Dla liderów biznesu w Polsce i regionie wynika z tego kilka praktycznych konkluzji:

• Wybierz domeny, nie przypadki użycia. Skoncentruj zasoby na niewielkiej liczbie obszarów, które realnie poruszą rachunek wyników, i przeprojektuj je kompleksowo.
• Szukaj wartości w operacjach, nie tylko w biurze. W gospodarce regionu największe pule leżą w produkcji, handlu, łańcuchu dostaw i usługach finansowych.
• Przeprojektuj procesy, nie dopinaj narzędzi. Nakładanie AI na stare przepływy pracy to najczęstsza przyczyna braku efektu biznesowego.
• Zbuduj wewnętrzne kompetencje. Trwała transformacja wymaga zmiany modelu operacyjnego, ról i zarządzania zmianą – a nie stałej zależności od zewnętrznego dostawcy.
• Działaj teraz. Efekt procentu składanego sprawia, że każdy rok zwłoki powiększa lukę szybciej, niż można ją później nadrobić.

Pytanie, przed którym stoją środkowoeuropejscy liderzy, raport formułuje wprost: czy kluczowe branże regionu zostaną przekształcone przez firmy, które prowadzą je dziś, czy przez konkurentów, którzy ruszyli szybciej? Odpowiedź zależy od decyzji podejmowanych w najbliższych miesiącach.

O raporcie

Central Europe’s AI Opportunity (QuantumBlack, AI by McKinsey, czerwiec 2026) analizuje potencjał sztucznej inteligencji w ośmiu krajach Europy Środkowej: Polsce, Czechach, Słowacji, Węgrzech, Rumunii, Bułgarii, Chorwacji i Słowenii. Badanie identyfikuje największe źródła wartości ekonomicznej związanej z AI, poziom adopcji technologii w regionie oraz działania, które pozwalają organizacjom przejść od pilotażowych wdrożeń do trwałej transformacji biznesowej. Pełna publikacja dostępna jest na stronie McKinsey & Company.