Sztuczna inteligencja w Polsce – rozsądek wygrywa z hype’em
Z opublikowanego właśnie badania IDC wynika, że 51 proc. globalnych respondentów uważa obecne zainteresowanie AI za przesadzone i spodziewa się szybkiego „pęknięcia bańki”. W Polsce odsetek sceptyków jest niższy (44 proc.), jednak nie przekłada się to automatycznie na większy entuzjazm. Rodzimy biznes wykazuje raczej ostrożny pragmatyzm.
Według badania IDC, 51% respondentów na świecie uważa, że obecne podekscytowanie sztuczną inteligencją to bańka, która pęknie w ciągu roku. W Polsce podobnego zdania jest 44% badanych. Czy to oznacza, że nad Wisłą AI ma więcej zwolenników? Niekoniecznie. Przeciwnego zdania jest 28% respondentów, a tyle samo osób nie ma jeszcze wyrobionej opinii. Globalnie proporcje wyglądają inaczej – przeciwnicy teorii o hype’ie stanowią mniejszość (25%), a grono niezdecydowanych jest niemal tak samo duże (24%).
Czy zatem należy spodziewać się gwałtownego spadku entuzjazmu wobec AI? To bardziej skomplikowane. – Sceptycyzm wobec hype’u nie oznacza braku inwestycji – zauważa Ewa Zborowska, Research Director w IDC – Polskie firmy nie ulegają modzie, ale dostrzegają konkretne korzyści. AI wdrażana jest tam, gdzie przynosi szybki zwrot z inwestycji – w automatyzację obsługi klienta, analizę danych czy optymalizację procesów – dodaje.
Pragmatyczny jak Polak
Co to oznacza? Firmy rozumieją, że AI to nie futurystyczna wizja, lecz narzędzie wspierające efektywność operacyjną. W polskich organizacjach dominuje pragmatyzm: AI wdrażana jest tam, gdzie jej zastosowanie przekłada się na szybkie i konkretne oszczędności. Widać to w inwestycjach – firmy najczęściej implementują narzędzia do analizy danych (54%), chatboty i systemy obsługi klienta (48%) oraz rozwiązania optymalizujące produkcję (39%). Nie ma tu jeszcze strategii „AI-first”, obserwowanej w najbardziej rozwiniętych technologicznie gospodarkach.
– W krajach o bardziej zaawansowanej strategii AI firmy wykorzystują sztuczną inteligencję do tworzenia zupełnie nowych usług, produktów i modeli biznesowych – podkreśla Tomasz Nitsch, Chief Data Officer w Banku Millennium. I dodaje – Inwestycje w naszym kraju są dość zachowawcze. W długiej perspektywie może to oznaczać, że będziemy głównie odbiorcami technologii, zamiast jej twórcami. Podobne spostrzeżenie ma Ewa Zborowska: – Polskie firmy widzą wartość AI, ale nadal traktują ją jako narzędzie wspierające, a nie siłę napędową transformacji. Wykorzystują ją tam, gdzie przynosi szybkie efekty, ale rzadko podejmują ryzyko budowania na niej nowych modeli biznesowych.
Narzędzie operacyjne, a nie siła napędowa
Jednocześnie Polska wyróżnia się w jednym aspekcie: aż 72% firm uważa, że AI stworzy nowe miejsca pracy i możliwości organizacyjne, co jest wynikiem wyższym niż globalna średnia (70%). Pokazuje to, że choć AI zmienia strukturę rynku pracy, polscy przedsiębiorcy postrzegają ją jako czynnik wzrostu, a nie zagrożenie. 34% polskich firm już przeprowadziło restrukturyzację zespołów w związku z wdrażaniem AI, a kolejne 25% planuje to w ciągu roku. Największe zmiany widać w działach IT, które stają się kluczowe w procesie adaptacji sztucznej inteligencji. Rośnie zapotrzebowanie na specjalistów od analizy danych i uczenia maszynowego, ale jednocześnie część rutynowych obowiązków jest zautomatyzowana.
Zainteresowanie AI to jedno, ale realne inwestycje to co innego. Podczas gdy globalnie 38% firm zwiększa budżety na AI, w Polsce robi to tylko 24%. Pokazuje to, że choć technologia jest obecna w strategiach biznesowych, wiele organizacji wciąż podchodzi do niej z dystansem. – Polskie podejście ma swoje uzasadnienie – AI wciąż oznacza wysokie koszty wdrożenia, konieczność szkolenia zespołów i dostosowywania infrastruktury IT. Jednak brak odważniejszych inwestycji może w dłuższej perspektywie osłabić konkurencyjność polskich firm na globalnym rynku – tłumaczy Zborowska.
Chmura, regulacje i konkurencyjność: co przyspieszy adaptację AI nad Wisłą?
Jednym z głównych hamulców rozwoju AI w Polsce jest infrastruktura IT. Podczas gdy na świecie 54% firm wdraża AI w chmurze publicznej, w Polsce decyduje się na to tylko 36%. – To fundamentalny problem, bo chmura jest kluczowa dla skalowania mocy obliczeniowej i wdrażania zaawansowanych modeli AI. Obawy o bezpieczeństwo danych i koszty operacyjne wciąż dominują. Firmy wolą przechowywać dane lokalnie, co ogranicza ich możliwości wdrażania AI na większą skalę. Tymczasem globalni liderzy idą w przeciwnym kierunku – inwestują w elastyczne, skalowalne rozwiązania w chmurze – wyjaśnia Tomasz Nitsch.
W globalnym wyścigu AI dominuje narracja o szybkości i eksperymentowaniu. Move fast and break things – to podejście Doliny Krzemowej. Polska, podobnie jak i cała Europa idzie inną drogą. Tutaj regulacje nie są przeszkodą, ale fundamentem stabilnego rozwoju. 40% firm uznaje je za kluczowy czynnik wpływający na AI, podczas gdy globalnie uważa tak 34%. – W naszej części świata stawia na odpowiedzialność, nie chaos. Firmy działają dynamicznie, ale traktują AI bardziej jak maraton niż sprint – budując stabilne fundamenty i długofalowe strategie, które zapewniają trwały rozwój tej technologii – kwituje Ewa Zborowska.
