Streszczenie: Polska znajduje się w przełomowym momencie rozwoju sztucznej inteligencji, wykazując najszybsze tempo adopcji AI w Europie. Choć poziom wdrożeń pozostaje poniżej średniej unijnej, to dynamika wzrostu i rosnąca świadomość biznesowa tworzą dogodne warunki do budowy przewagi konkurencyjnej. Kluczowe wyzwania to luka kompetencyjna, bariery regulacyjne i inercja w dużych organizacjach. Sukces zależy od strategicznych inwestycji w umiejętności AI, tworzenia zwinnych zespołów oraz świadomego zarządzania ryzykiem i technologią. AI w Polsce przestaje być ciekawostką – staje się realnym motorem wzrostu, produktywności i innowacyjności.
Adopcja AI w Polsce nabiera rekordowego tempa, co potwierdza raport „Unlocking Poland’s AI Potential 2025” wykonany na zlecenie AWS. Analizujemy przyspieszony rozwój sztucznej inteligencji w kraju, identyfikując kluczowy potencjał wzrostu, ale także wyzwania (kompetencje, regulacje) i niezbędne strategie na przyszłość.
Polska stoi u progu nowej ery gospodarczej, w której sztuczna inteligencja (AI) przestaje być technologiczną ciekawostką, a staje się kluczowym motorem wzrostu i konkurencyjności. Premierowe dane z raportu „Unlocking Poland’s AI Potential 2025″ malują obraz kraju, który choć startuje z nieco niższego pułapu adopcji AI (34% firm vs. 42% średniej europejskiej), nadrabia dystans w tempie niespotykanym na kontynencie. Ten dynamiczny rozwój stwarza wyjątkową szansę, ale jednocześnie rodzi pytania o strategiczne podejście do zarządzania tą transformacją.
Fenomen szybkiej adopcji AI w Polsce
Najbardziej uderzającym wnioskiem płynącym z analizy jest tempo adopcji AI przez polskie przedsiębiorstwa. W ciągu zaledwie roku odsetek firm korzystających z tej technologii wzrósł aż o 56% – to najszybszy wzrost w Europie, przewyższający nawet dynamikę rewolucji mobilnej sprzed dwóch dekad. Statystycznie, co dwie minuty kolejna polska firma rozpoczyna swoją przygodę z AI. Skąd ten pęd? Jak zauważa Tomasz Stachlewski, ekspert AWS komentujący wyniki raportu, motorem napędowym jest nie tylko dążenie do innowacji, ale często pragmatyczna obawa przed utratą pozycji rynkowej. „Obserwowane tempo adopcji AI, wręcz pędzący pociąg, zasadniczo zmienia krajobraz konkurencyjny w Polsce. Strach przed pozostaniem w tyle za konkurencją, która coraz szerzej i skuteczniej wykorzystuje AI, staje się silnym motorem napędowym dla firm. Strategie biznesowe muszą uwzględniać ten dynamiczny rozwój. Kluczowe staje się nie tylko wdrożenie AI, ale przede wszystkim zidentyfikowanie i poprawna implementacja w tych obszarach, które faktycznie przyniosą wartość dodaną i przewagę konkurencyjną. To wyścig, w którym brak działania jest największym ryzykiem”– podkreśla Stachlewski. Ta rosnąca świadomość biznesowa, wsparta deklaracjami inwestycji publicznych (m.in. 1 mld zł na AI dla konkurencyjności i bezpieczeństwa), tworzy unikalny klimat sprzyjający adaptacji. Utrzymanie obecnej dynamiki może pozwolić Polsce nie tylko osiągnąć cel 75% adopcji AI do 2030 roku wyznaczony przez UE w ramach Digital Decade, ale potencjalnie zrealizować go nawet trzy lata przed terminem.
Kompetencje AI – kluczowe wyzwania na polskim rynku pracy
Ekspansja AI rewolucjonizuje rynek pracy, redefiniując zestaw pożądanych umiejętności. Raport wskazuje, że w ciągu najbliższych trzech lat kompetencje związane z AI będą wymagane na niemal połowie (48%) nowo tworzonych stanowisk w Polsce. Nie oznacza to jednak, że każdy pracownik musi stać się ekspertem od algorytmów. Jak precyzuje Tomasz Stachlewski, kluczowe stają się umiejętności praktycznego wykorzystania dostępnych narzędzi AI, niezależnie od posiadanej wiedzy technicznej.
„Najbardziej pożądane są osoby, które doskonale rozumieją specyfikę swojej branży – np. księgowości czy marketingu – i potrafią wykorzystać narzędzia AI, świadome ich możliwości i ograniczeń. Nie chodzi o to, aby specjaliści biznesowi nagle stali się programistami, ale aby poszerzyli swoje umiejętności o praktyczne zastosowania AI w swojej dziedzinie. Firmy, które są gotowe płacić więcej za te umiejętności, powinny strategicznie inwestować w podnoszenie kwalifikacji swoich obecnych pracowników, którzy już posiadają cenną wiedzę biznesową. Skutecznym modelem jest tworzenie interdyscyplinarnych zespołów, łączących osoby z biznesu, technologii, analityki danych, a nawet działów prawnych, co pozwala na kompleksowe podejście do projektów AI i wewnętrzne budowanie know-how„ – wyjaśnia ekspert. Co istotne, zdobycie podstawowych kompetencji, np. w zakresie tworzenia efektywnych promptów dla generatywnej AI, może zająć zaledwie kilka dni, a dla pracodawcy być „na wagę złota”. Firmy już to dostrzegają, oferując średnio 42% premii za umiejętności biznesowe połączone ze znajomością AI. Jednak luka kompetencyjna pozostaje realną barierą – 45% firm wskazuje ją jako przeszkodę w głębszej adopcji AI, a 58% uważa, że hamuje ona innowacje. Walka o talenty już trwa (43% firm ma trudności z ich pozyskaniem), co wymusza strategiczne inwestycje w rozwój wewnętrzny kadr.
Gospodarka dwóch prędkości – startupy vs duże firmy w Polsce
Analiza danych ujawnia wyraźny podział w tempie i głębokości implementacji AI, tworząc obraz „gospodarki dwóch prędkości”. Startupy, z natury bardziej elastyczne i mniej obciążone legacy systems, znacznie szybciej integrują AI w swoich modelach biznesowych. Aż 35% z nich wprowadziło na rynek produkt oparty na AI, w porównaniu do zaledwie 9% dużych przedsiębiorstw. Podczas gdy aż 77% dużych firm tkwi na wczesnym etapie eksperymentów (głównie publiczne chatboty), tylko 42% startupów znajduje się w tej fazie. Jakie są przyczyny tej dysproporcji? „Sukces startupów wynika z ich większej elastyczności, braku skostniałych struktur zarządczych oraz, co kluczowe, braku długu technologicznego” – tłumaczy Tomasz Stachlewski. „Dominująca w startupach kultura innowacyjności akceptuje eksperymentowanie i ryzyko jako normę, podczas gdy w dużych firmach strach przed konsekwencjami niepowodzenia często hamuje działania”. Aby przełamać tę inercję, duże organizacje mogą czerpać z doświadczeń startupów. Stachlewski sugeruje „tworzenie w swoich ramach małych, autonomicznych jednostek działających na zasadach startupów, nieobciążonych korporacyjną kulturą”. Kluczowe jest również strategiczne podejście do adopcji AI: „odejście od marginalnych eksperymentów na rzecz strategicznego wdrażania AI w procesach o największym potencjale wartości biznesowej”. Chodzi o identyfikację obszarów, gdzie AI przyniesie realną, mierzalną korzyść, a nie tylko powierzchowne usprawnienia.
Wpływ adopcji AI na przychody i wyzwania regulacyjne
Wbrew powszechnemu przekonaniu, że AI służy głównie optymalizacji kosztów, dane z Polski pokazują coś innego. Aż 87% firm, które wdrożyły AI, odnotowało wzrost przychodów – średnio o imponujące 35%. Choć kwantyfikacja oszczędności bywa prostsza, wzrost przychodów jest niezaprzeczalny. „Choć AI często kojarzy się przede wszystkim z optymalizacją kosztów, dane wyraźnie pokazują, że większość polskich firm wdrażających tę technologię notuje wzrost przychodów” – potwierdza Stachlewski. Przywołuje przykłady z polskiego rynku: „Nestbank, który szybko wdrożył contact center oparte o AI usprawniające obsługę klienta, czy Allianz, który dzięki AI skrócił czas rozpatrywania roszczeń zwiększając satysfakcję i liczbę klientów. Podobnie Luxmed, wykorzystując AI i chmurę do szybszego tworzenia modeli cenowych, zwiększył swoją konkurencyjność i liczbę użytkowników”. Oprócz wzrostu przychodów, 93% firm raportuje poprawę produktywności.
Jednak droga do pełnego wykorzystania potencjału AI nie jest pozbawiona przeszkód. Obok wspomnianej luki kompetencyjnej, kluczowym wyzwaniem jest niepewność regulacyjna. Ponad dwie trzecie (67%) polskich firm przyznaje, że nie rozumie swoich obowiązków wynikających z unijnego aktu o sztucznej inteligencji (EU AI Act). Dla 22% firm ta niepewność stanowi barierę we wdrożeniach, a aż 80% startupów musiało z tego powodu opóźnić lub zmodyfikować swoje strategie AI. Koszty zgodności regulacyjnej są znaczące (pochłaniają średnio 38% wydatków technologicznych) i oczekuje się ich dalszego wzrostu. Jak sobie z tym radzić? Zdaniem Tomasza Stachlewskiego, niepewność nie może paraliżować działań, bo „ten pociąg pędzi”. Ekspert rekomenduje: „proaktywne włączenie aspektów prawnych już na wczesnym etapie projektowania rozwiązań AI”, najlepiej poprzez włączenie prawników do interdyscyplinarnych zespołów projektowych. Pomocne może być także „korzystanie z platform chmurowych, które często dostarczają narzędzia i rozwiązania weryfikowane pod kątem zgodności z regulacjami”, co zdejmuje część ciężaru z firm.
Nie mniej istotne jest zarządzanie ryzykiem, w tym bezpieczeństwem danych. Demokratyzacja narzędzi AI sprawia, że pracownicy mogą z nich korzystać bez pełnej świadomości konsekwencji. Dlatego, jak podkreśla Stachlewski, „jedną z najbardziej istotnych elementów w tej całej wędrówce związane ze sztuczną inteligencją jest edukacja pracowników” w zakresie bezpiecznego użytkowania i zapewnienie im narzędzi gwarantujących ochronę danych.
Przyszłość AI: agenci, integracja i pułapka ślepego zaufania
Rozwój AI nie zwalnia tempa. Na horyzoncie pojawiają się coraz bardziej zaawansowane rozwiązania, takie jak agenci AI – systemy zdolne do autonomicznego wykonywania zadań i integracji z innymi systemami. Mogą one okazać się kluczowe dla firm z rozbudowaną, starszą infrastrukturą IT, pozwalając „łączyć nowoczesny świat AI ze starszymi systemami bez konieczności ich gruntownej przebudowy”, jak sugeruje Stachlewski, powołując się na doświadczenia rynkowe. W tym kontekście rośnie znaczenie budowania wewnętrznych kompetencji do tworzenia i zarządzania takimi agentami.
Jednocześnie, rosnąca inteligencja i personalizacja asystentów AI niesie ze sobą ryzyko nadmiernego zaufania. Eksperci ostrzegają przed „halucynacjami” AI i potencjalnie „potężnymi konsekwencjami” ślepego polegania na generowanych przez nią treściach bez krytycznej weryfikacji. Kluczem jest świadome wykorzystanie AI jako narzędzia, które „przyśpiesza naszą pracę, wychodzimy poza nasze typowe możliwości”, ale nie zastępuje ludzkiego osądu.
Obecnie większość polskich firm decyduje się na wykorzystanie gotowych rozwiązań AI dostępnych na rynku, a tylko niewielki odsetek (13%) buduje w pełni własne systemy. Jak jednak zapewnia Tomasz Stachlewski „technologia AI dostępna 'z półki’ jest już na tyle zaawansowana, że bardzo często gotowe rozwiązania bardzo dobrze adresują problemy biznesowe, nawet jeśli nie były projektowane specyficznie dla danej branży. Korzystanie z gotowych rozwiązań, zwłaszcza poprzez platformy chmurowe, pozwala na szybsze wdrożenie i dostosowanie się do szybko zmieniającego się świata AI, gdzie co miesiąc pojawiają się nowe, lepsze modele. Strategiczna decyzja zależy od konkretnego przypadku. Jeśli firma ma bardzo specyficzne potrzeby, np. potrzebuje agenta AI do komunikacji ze swoimi przestarzałymi, unikalnymi systemami, budowanie własnego rozwiązania może być bardziej zasadne. Natomiast w wielu typowych zastosowaniach, gotowe narzędzia oferują szybkość i efektywność kosztową, co jest kluczowe w obliczu dynamiki rynku” – konkluduje ekspert.
Posłuchaj podcastu: Czy ludzie przestaną być potrzebni? Wpływ AI na rynek pracy
Wnioski dla liderów
Polska ma historyczną szansę, by przekuć obecną dynamikę adopcji AI w trwałą przewagę konkurencyjną. Realizacja tego scenariusza wymaga jednak strategicznego i skoordynowanego działania na kilku frontach:
- Inwestycje w kompetencje. Firmy muszą postawić na ciągły rozwój praktycznych umiejętności AI wśród swoich pracowników, łącząc wiedzę biznesową z technologiczną. Szkolenia powinny być praktyczne i powiązane z realnymi projektami.
- Przełamywanie inercji w dużych firmach. Liderzy dużych organizacji powinni rozważyć tworzenie zwinnych, autonomicznych jednostek do eksploracji AI i strategicznie wybierać procesy, gdzie wdrożenie przyniesie największą wartość.
- Proaktywne zarządzanie ryzykiem i regulacjami. Zamiast czekać na wyklarowanie się przepisów, należy włączać aspekty prawne i bezpieczeństwa od samego początku projektów AI oraz edukować pracowników.
- Strategiczny wybór technologii. Należy rozważnie decydować, kiedy korzystać z gotowych rozwiązań AI (co jest często szybsze i bardziej efektywne kosztowo), a kiedy inwestować w budowę własnych, niestandardowych systemów.
Pędzący pociąg polskiej rewolucji AI oferuje ogromne możliwości. Firmy, które odważnie i mądrze wejdą na jego pokład, mają szansę zdefiniować na nowo swoje branże i zająć pozycję liderów na nadchodzące lata. Te, które pozostaną na peronie, ryzykują pozostanie daleko w tyle.
Przeczytaj także: Polski przemysł na rozdrożu
