Polskie przedsiębiorstwa wykazują ostrożność we wdrażaniu sztucznej inteligencji, co stawia je poniżej średniej unijnej pod względem adopcji tej technologii. Mimo pozytywnego nastawienia do AI, faktyczne implementacje pozostają na niskim poziomie. Firmy mają dostęp do narzędzi, jednak brakuje im wiedzy i kompetencji do efektywnego wykorzystania potencjału AI.
Jaki jest rzeczywisty poziom wdrożeń AI w polskich przedsiębiorstwach?
Rzeczywisty poziom wdrożeń sztucznej inteligencji w polskich firmach jest niższy niż sugerują niektóre badania, a także poniżej średniej unijnej. Z danych Głównego Urzędu Statystycznego (GUS) wynika, że tylko 5,9% polskich firm korzystało ze sztucznej inteligencji w 2024 roku. To znacznie mniej niż 15% firm deklarujących korzystanie z AI w innych badaniach rynkowych, co wskazuje na rozbieżności metodologiczne w ocenie skali zjawiska.
Mimo że 75% firm ma pozytywne nastawienie do AI, zaledwie 7% faktycznie wdrożyło tę technologię (EY, KPMG). Dodatkowo, 13% przedsiębiorstw planuje wdrożenie AI, a 47% obserwuje rynek, przyjmując postawę wyczekiwania. Instytut Badań Rynku, Pracy i Spraw Społecznych (PIE) podaje, że 77% przedsiębiorców, którzy nie stosują AI, nie planuje jej wdrożenia, dopóki nie będzie to konieczne. W dużych przedsiębiorstwach zatrudniających co najmniej 250 osób, 94,2% korzysta z co najmniej jednej zaawansowanej technologii, jednak tylko 11% z nich wykorzystuje sztuczną inteligencję (GUS). To pokazuje, że nawet wysoko cyfrowe firmy nie w pełni adaptują AI.
Co stanowi główną barierę we wdrażaniu AI w Polsce?
Główną barierą we wdrażaniu sztucznej inteligencji w polskich firmach jest deficyt kompetencji i wiedzy, a nie brak dostępu do technologii. “Wciąż brakuje edukacji i zrozumienia, ale także partnerskiego podejścia ze strony firm, które wdrażają sztuczną inteligencję”, stwierdził prof. Sankowski (CRN.pl, 9 lipca 2026).
Polskie firmy mają dostęp do nowoczesnych rozwiązań technologicznych. Aż 77% przedsiębiorstw planuje zwiększenie nakładów na AI w najbliższych 18 miesiącach, a 68% korzysta z rozwiązań chmurowych (EY, KPMG). To potwierdza, że technologia nie jest problemem. Kluczowe wyzwania to deficyt kompetencji, słabe zarządzanie zmianą oraz niska jakość danych. Tylko 9% firm posiada kompletną infrastrukturę danych gotową do zaawansowanych modeli AI (EY, KPMG).
Jakie są obawy i wyzwania związane z AI dla polskich firm?
Polskie firmy obawiają się przede wszystkim bezpieczeństwa danych i cyberbezpieczeństwa, a także wskazują na trudności technologiczne i brak dostępu do ekspertów. Aż 39% organizacji wskazuje bezpieczeństwo danych i cyberbezpieczeństwo jako główną obawę (EY, KPMG). Ponad jedna trzecia firm (34%) sygnalizuje trudności technologiczne, a 22% brakuje dostępu do ekspertów w dziedzinie AI.
Te obawy, w połączeniu z brakiem wiedzy, spowalniają proces adopcji. Rok 2025 był punktem zwrotnym, kiedy AI przestała być kosztem eksperymentalnym i stała się stałym elementem budżetów firm (EY, KPMG). Mimo to, wiele przedsiębiorstw nadal czeka na moment, gdy wdrożenie AI stanie się absolutną koniecznością, zamiast proaktywnie inwestować w rozwój kompetencji.
W jakich obszarach AI znajduje zastosowanie w polskich przedsiębiorstwach?
Sztuczna inteligencja w polskich firmach najczęściej wspiera usprawnianie procesów operacyjnych, redukcję kosztów i poprawę jakości usług. 53% firm deklaruje zmniejszenie kosztów dzięki AI, a 52% odnotowuje poprawę jakości usług (EY, KPMG).
AI jest wykorzystywana w różnych sektorach i funkcjach biznesowych. Najczęściej znajduje zastosowanie w marketingu, produkcji i planowaniu łańcucha dostaw. W produkcji AI jest używana przez 46% firm, a w łańcuchu dostaw przez 42% (EY, KPMG). Te obszary czerpią korzyści z automatyzacji, optymalizacji i analityki predykcyjnej, co przekłada się na konkretne wyniki biznesowe.
Dla przedsiębiorców, menedżerów i inwestorów oznacza to, że klucz do przyspieszenia adopcji AI w Polsce leży w strategicznych inwestycjach w rozwój kompetencji pracowników oraz budowanie solidnych fundamentów danych. Bez tych działań, polskie firmy będą nadal tracić przewagę konkurencyjną, a potencjalne oszczędności i wzrost efektywności pozostaną niewykorzystane.
