Polski Instytut Ekonomiczny wskazuje ścieżki rozwoju AI w Polsce [RAPORT]

Podczas gdy globalny postęp technologii AI postępuje szybko, Polska musi jeszcze ustalić ostateczne priorytety, aby pokierować krajowymi inwestycjami i strategiami w AI. Niedawny raport Polskiego Instytutu Ekonomicznego, opublikowany w czerwcu 2025 r., sugeruje, że niezbędne są trzy uzupełniające się strategie: dogłębna analiza stosu technologii AI, identyfikacja sektorów o znacznym potencjale gospodarczym i skupienie się na wybitnych wyzwaniach społeczno-ekonomicznych.

• Odkryj trzy ukierunkowane podejścia, które mogą pokierować rozwojem sztucznej inteligencji w Polsce
• Dowiedz się, dlaczego Polska jest jednym z najsłabszych ogniw w zakresie wdrażania sztucznej inteligencji w UE i jakie to ma implikacje dla gospodarki
• Poznaj sektory, które mogą przynieść najwyższy zwrot z inwestycji w AI w Polsce
• Dodatkowo: Jak strategiczna sztuczna inteligencja może sprostać poważnym wyzwaniom społeczno-ekonomicznym
• Więcej szczegółów na temat biznesu znajdziesz na Businessinsider.com.pl

W porównaniu z Unią Europejską Polska wyróżnia się jako jedno z najsłabszych ogniw w adopcji technologii AI. Tylko 5,9% firm zatrudniających ponad 10 pracowników wykorzystywało jakąkolwiek formę sztucznej inteligencji w 2024 r. – statystyka, która plasuje Polskę na drugim miejscu od końca w UE, tuż przed Rumunią. Sektor informacyjno-komunikacyjny wypadł najlepiej, osiągając 67% średniego poziomu UE. W innych branżach dysproporcja jest jeszcze większa, przy czym adopcja AI jest najrzadziej stosowana w logistyce, gdzie odsetek firm wdrażających takie rozwiązania wynosił poniżej 1%.

Jeszcze bardziej niepokojące są statystyki dotyczące świadomości i postaw wobec inwestowania w nowe technologie. Znaczne 55% mikro i małych przedsiębiorstw uważa inwestycje w AI, maszyny i digitalizację za nieistotne dla zwiększenia produktywności. Tymczasem sektor MŚP odpowiada za prawie 45% PKB kraju . Bez ich udziału koncepcja transformacji cyfrowej pozostanie jedynie frazą marketingową.

Sprawdź także: TikTok to nowy sposób na zostanie liderem opinii i zbudowanie sprzedawanej marki osobistej [WYWIAD]

Stos technologiczny jako mapa zależności

Jednym z głównych narzędzi analitycznych rekomendowanych przez PIE jest tzw. stos technologii AI — framework, który wyznacza warstwy zaangażowane w tworzenie i wdrażanie sztucznej inteligencji, rozciągające się od sprzętu, poprzez infrastrukturę (taką jak chmura i centra danych), oprogramowanie (modele AI), aż po aplikacje biznesowe. Polski sektor technologiczny wykazuje znaczną zależność od podmiotów zagranicznych w zakresie sprzętu, usług w chmurze i dużych modeli językowych . Zależność ta stwarza znaczne ryzyko związane z brakiem suwerenności technologicznej.

Wśród ograniczonych osiągnięć krajowych raport podkreśla rozwój dużych modeli językowych Bielik i PLLuM, utworzenie AI Factory w Poznaniu , wraz z planami podobnego obiektu w Krakowie, a także inicjatywy firm takich jak Creotech Instruments i CloudFerro. Jednak te przypadki są raczej wyjątkami niż normą.

Jak zauważył Polski Instytut Ekonomiczny, konieczne są znaczne inwestycje w rozwój każdej warstwy technologicznej, a także w dane, kompetencje cyfrowe, badania naukowe i standardy etyczne. Te komponenty obejmują wszystkie warstwy stosu i bez ich postępu stworzenie dojrzałego ekosystemu AI nie będzie wykonalne.

Przeczytaj także: Raport KPMG. Cyfrowe wyzwania, które ukształtują konkurencyjność przedsiębiorstw do 2027 r.

Gdzie sztuczna inteligencja może przynieść największe korzyści?

Drugie podejście zaproponowane przez autorów raportu opiera się na konkretnych wskaźnikach ekonomicznych. Identyfikują one sektory, w których Polska już posiada przewagę konkurencyjną , takie jak eksport, wkład w wartość dodaną lub zaangażowanie w specjalizacje krajowe (KIS). Podkreślone branże obejmują żywność, meble, chemikalia, elektronikę i transport.

W sektorze produkcji pojazdów i sprzętu transportowego ponad 10% polskiego eksportu pochodzi z towarów, które wykazują udowodnioną przewagę komparatywną. W sektorze spożywczym aż 73% wartości dodanej pochodzi ze źródeł krajowych . Autorzy sugerują, że sektory te powinny zostać wzmocnione w swoich wysiłkach na rzecz wdrażania sztucznej inteligencji, aby utrzymać i wzmocnić ich globalną pozycję rynkową.

Trzecie podejście dotyczy tzw. misji publicznych, które zajmują się skomplikowanymi wyzwaniami społeczno-ekonomicznymi, które mogą stać się priorytetami polityki państwa. Według PIE trzy obszary są szczególnie istotne w Polsce: opieka zdrowotna, energetyka oraz bezpieczeństwo i obrona.

W opiece zdrowotnej AI może pomóc w diagnostyce obrazowej i optymalizacji systemów opieki. W energetyce może zarządzać zużyciem, ulepszać sieci i ułatwiać przejście na energię odnawialną. W bezpieczeństwie może być korzystna w różnych zastosowaniach, od przewidywania zagrożeń po zarządzanie infrastrukturą krytyczną i autonomiczne systemy obronne.

Wspólną cechą tych sektorów jest ich złożoność i zależność od wielu warstw stosu technologicznego. Wymagają intensywnej koordynacji między sektorami i jasno określonych celów ustalonych przez rząd.

Nie przegap: Setki indyjskich pracowników udawało sztuczną inteligencję: szokujący upadek gwiazdy

Strategia łącząca trzy podejścia

Raport PIE nie przewiduje

Źródło