.png){kind=logo}
W Polsce skala wykorzystania sztucznej inteligencji jest niższa niż średnia unijna – w ubiegłym roku rozwiązania oparte na AI stosowało jedynie 8,36% firm.
Zainteresowanie sztuczną inteligencją w biznesie rośnie, jednak tempo jej realnego wykorzystania pozostaje wolniejsze, niż jeszcze niedawno zakładał rynek. Dane statystyczne i opinie ekspertów pokazują, że mimo licznych deklaracji i pilotaży tylko niewielka część firm decyduje się na szerokie wdrożenia rozwiązań opartych na AI. W wielu organizacjach wdrożeniom towarzyszą rozczarowania związane z kosztami, regulacjami i brakiem oczekiwanych efektów biznesowych.
Jak zauważa prof. dr hab. Wojciech Czakon, kierownik Katedry Zarządzania Strategicznego Uniwersytetu Jagiellońskiego, entuzjazm wobec AI nie słabnie, ale jednocześnie okazuje się, że związane z nią oczekiwania okazały się wygórowane. – Sztuczna inteligencja właściwie nie ma dziś żadnych dokonań. Fascynacja trwa bez względu na to i powoli zaczyna się pojawiać świadomość wśród użytkowników i częściowo wśród inwestorów, że nadzieje pokładane w tej technologii były może nie nadmierne, ale na pewno przedwczesne. To jest bardzo droga technologia, w ogóle nieprzetestowana w praktyce, która zderza się z granicami wyznaczonymi niekoniecznie przez etykę, ale przez regulacje – tłumaczy.
Z danych Eurostatu za 2025 r. wynika, że niecałe 20% przedsiębiorstw w Unii Europejskiej zatrudniających co najmniej 10 pracowników korzystało z przynajmniej jednej technologii sztucznej inteligencji. Rok wcześniej odsetek ten wynosił 13,5%. Rozwiązań AI najczęściej używały duże firmy (55%), podczas gdy wśród małych przedsiębiorstw skala zastosowań pozostawała ograniczona (17%). Najwyższy poziom wykorzystania sztucznej inteligencji odnotowano w sektorach opartych na wiedzy i danych. W branży informacji i komunikacji było to ponad 60% firm, natomiast w usługach profesjonalnych, naukowych i technicznych – ok. 40%. W pozostałych sektorach gospodarki rozwiązania te pojawiają się znacznie rzadziej. Zdaniem prof. Wojciecha Czakona presja inwestorów wciąż napędza zainteresowanie technologią, jednak klienci i pracownicy często nie dostrzegają wyraźnej wartości dodanej, co dodatkowo komplikuje decyzje menedżerów.
W Polsce skala wykorzystania sztucznej inteligencji jest jeszcze niższa niż średnia unijna – w ubiegłym roku rozwiązania oparte na AI stosowało jedynie 8,36% firm. Podobne wnioski płyną z danych GUS, zgodnie z którymi niespełna 9% przedsiębiorstw deklarowało użycie sztucznej inteligencji, głównie do generowania tekstu lub głosu (5,3%) oraz analizy treści (2,1%). Raport Polskiego Instytutu Ekonomicznego wskazuje, że 77% podmiotów, które nie korzystają z AI, nie planuje jej wdrażania, dopóki nie stanie się to konieczne. Jako główne bariery przedsiębiorcy wymieniają wysokie koszty i braki kompetencyjne. – Oczekiwania względem sztucznej inteligencji są gigantyczne, tak wielkie, że na końcu czeka nas wszystkich rozczarowanie, więc być może jest to dobry moment, żeby skalować nasze oczekiwania i zastanowić się, czy chodzi o wielokrotne, liczone w tysiącach procent pożytki, czy może chodzi o jednocyfrowe wzrosty – ocenia ekspert.
Potwierdzają to wyniki raportu „The GenAI Divide. State of AI in Business 2025” przygotowanego w ramach projektu NANDA na uczelni MIT. Analiza setek projektów pokazuje, że tylko 5% pilotaży z wykorzystaniem generatywnej AI przynosi znaczącą wartość finansową, podczas gdy większość nie ma mierzalnego wpływu na wyniki firm. Popularne narzędzia, takie jak ChatGPT czy Copilot, zwiększają przede wszystkim indywidualną produktywność pracowników, a nie rezultaty finansowe całych organizacji.
Przedsiębiorstwa w UE najczęściej sięgają po zastosowania AI o relatywnie niskim ryzyku, takie jak technologie analizy języka pisanego (prawie 12%), narzędzia generujące obrazy, wideo lub dźwięk (9,5%) czy systemy generujące tekst, mowę lub kod programistyczny (niecałe 9%). – Jeżeli rozbierzemy na części pierwsze to, czym sztuczna inteligencja się wydaje, to mamy na pewno automatyzację procesów i uczenie maszynowe. Tutaj w procesach produkcyjnych jest zaawansowane stadium. Mamy też modele językowe: ChatGPT, Gemini, Copilot i wiele innych, i niestety trzeba powiedzieć, że to są produkty mało wiarygodne. Gdyby ocenić je okiem akademika, to są po prostu słabe, a gdyby ocenić je okiem przeciętnego odbiorcy, to mogą być wystarczające. Ale nie jestem pewien, czy ktokolwiek z nas chciałby się znaleźć w środku zawieruchy na dużym lotnisku, w którym to sztuczna inteligencja, a nie człowiek, kieruje ruchem zastępczym i decyduje na przykład, czy polecimy do Warszawy przez Oslo czy Stambuł – podkreśla prof. Wojciech Czakon.
Dodaje, że problem braku wiarygodności hamuje zastosowanie AI np. w usuwaniu szkód ubezpieczeniowych, w procedurach medycznych, kwalifikowaniu pracowników do awansu czy zatwierdzaniu sprawozdań finansowych. – Do tego chcemy człowieka. To jest ciekawe, bo człowiek przecież nie daje stuprocentowej gwarancji, ale technologia daje jeszcze mniejszą gwarancję i na dodatek za nią nikt nie jest odpowiedzialny. Odpowiedzialność w przypadku technologii jest wielkim znakiem zapytania. Póki nie znajdziemy jako społeczeństwo odpowiedzi na to pytanie, kto jest odpowiedzialny za jej efekty i błędy, póty wdrożenia będą szły wolniej, niż byśmy chcieli – podsumowuje ekspert.
fot. freepik.com
oprac. /kp/
