Sztuczna inteligencja ma dać Polsce 105 miliardów dolarów wartości dodanej do 2030 roku, a aż 61 proc. godzin pracy jest technicznie możliwych do zautomatyzowania. Te liczby brzmią jak przepis na gospodarczy skok. Dlaczego więc polskie firmy, zamiast płynąć na tej fali, stoją na hamulcu?
Potencjał gigantyczny, realizacja… niekoniecznie
Szacunki McKinsey Global Institute są imponujące. Według nich automatyzacja w 10 największych gospodarkach Europy może wygenerować do 2030 r. nawet 1,9 bln dol. dodatkowej wartości. Polska, z dużym udziałem przemysłu i logistyki, jest w tym scenariuszu liderem. Mamy przed sobą szansę na znaczące 105 mld dol. dla naszej gospodarki. Ale tu pojawia się kluczowy, niewypowiedziany warunek.
Potencjał ten dotyczy zarówno agentów AI w zadaniach wymagających analizy, jak i robotów w pracy fizycznej.
Niestety, z tego technicznego potencjału polskie przedsiębiorstwa korzystają w bardzo ograniczonym stopniu. Jak donosi Polska Agencja Rozwoju Przedsiębiorczości, wykorzystanie AI w polskich firmach wciąż jest zjawiskiem niszowym. Nawet w branżach o największym potencjale automatyzacji, tylko około 23 proc. przedsiębiorstw stosuje narzędzia AI.
Hamulce na pełnej mocy: brak specjalistów i rozproszone dane
Gdzie leży problem? Przede wszystkim w zasobach ludzkich. Biznesy – zwłaszcza małe i mikroprzedsiębiorstwa, które stanowią większość podmiotów gospodarczych w Polsce – nie mają jak załapać się na falę AI. Brak specjalistów to czołowa bariera.
Według danych przytoczonych przez Business Insider Polska, tylko około 25 proc. firm deklaruje dostęp do wykwalifikowanej kadry IT, która mogłaby wdrożyć i utrzymywać sztuczną inteligencję. Co gorsza, nawet wśród firm już korzystających z AI, niemal połowa (47 proc.) wskazuje na niedobór specjalistów. Główne przyczyny? Brak doświadczenia kandydatów (79 proc.), brak odpowiedniego wykształcenia (75 proc.) i niedopasowanie kompetencji (61 proc.).
Co robią firmy, by to zmienić? Alarmujące jest to, że niemal połowa (48 proc.) nie podejmuje żadnych działań. Pozostałe inwestują w rozwój pracowników (23 proc.), korzystają z outsourcingu (15 proc.) lub rekrutują nowych (10 proc.).
Polski krajobraz AI: Tradycjonaliści vs. Pionierzy
Polskie firmy dzielą się na cztery wyraźne grupy. Najliczniejsi są „Tradycjonaliści” (46 proc.), czyli organizacje o niskiej dojrzałości technologicznej. Kolejni są „Technologiczni nowicjusze” (36 proc.), którzy eksperymentują z AI, ale jeszcze jej nie wdrożyli. Dopiero na końcu mamy „Cyfrowych praktyków” (12 proc.) i prawdziwych wizjonerów – „Pionierów innowacji” (6 proc.), dla których AI to realna przewaga konkurencyjna.
Jest jednak iskierka nadziei. AI rozwija się w Polsce oddolnie. Kompetencje związane ze sztuczną inteligencją często zdobywane są poza formalnymi strukturami – w prywatnych eksperymentach, po godzinach pracy i bez oficjalnego wsparcia firm. To rodzi zarówno szansę na wzrost naturalnych innowatorów, jak i ryzyko związane z nierównym dostępem czy bezpieczeństwem danych.
Przyszłość to praca z AI, a nie dla AI
Co ciekawe, eksperci wskazują, że przyszłość to nie masowe zwolnienia, a zmiana sposobu pracy. W Polsce największą grupę mają stanowić tzw. role agent-centric (29 proc.), gdzie ludzie będą ściśle współpracować z AI, nadzorując jej działanie i interpretując wyniki.
Kluczowe stają się kompetencje miękkie: zdolność uczenia się, zarządzanie zmianą, a także umiejętne promptowanie i komunikacja z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Autorzy raportu McKinsey podkreślają, że samo „doklejenie” AI do istniejących procesów rzadko przynosi efekty. Prawdziwy skok następuje, gdy firmy przeprojektowują całe przepływy pracy.
Ostatecznie, jak wynika z badania Bilansu Kapitału Ludzkiego, o sukcesie decyduje nie tylko technologia i budżet, ale kultura organizacyjna wspierająca innowacje i eksperymentowanie. Bez tego nawet największy potencjał pozostanie tylko niezrealizowanymi liczbami w raporcie.
Problem nie jest wyłącznie polski. Jak zauważa Parkiet, inwestor Mark Cuban wskazuje na przykład USA, gdzie 33 mln firm również nie ma specjalistów ani budżetów na wdrożenie AI. Wygląda na to, że wyścig o sztuczną inteligencję w biznesie dopiero się zaczyna, a bariera kompetencyjna jest uniwersalna. Polska ma szansę stać się jej bohaterem lub… smutnym przykładem niewykorzystanej szansy.
