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 hypie 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. 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 – zauważa Ewa Zborowska, research director w IDC.
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. Inwestycje w naszym kraju są dość zachowawcze. W długiej perspektywie może to oznaczać, że będziemy głównie odbiorcami technologii, zamiast jej twórcami – podkreśla Tomasz Nitsch, chief data officer w Banku Millennium.
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.
