3 Minuty
Polska posiada potencjał technologiczny i kadry zdolne tworzyć rodzime rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji, jednak brakuje jej stabilnych reguł, suwerennej infrastruktury danych oraz skłonności do finansowania przedsięwzięć o wyższym ryzyku. Eksperci podczas debaty „AI Made in Poland: regulacje vs innowacje” na XXXIV Forum Ekonomicznym w Karpaczu zgodnie wskazywali, że tempo rozwoju technologii nie poczeka — to prawo, administracja i rynek muszą nadążyć.
Główne problemy ekosystemu AI w Polsce
Kluczowe wyzwania to chroniczne niedofinansowanie badań, brak suwerennych rozwiązań chmurowych i ograniczone możliwości bezpiecznego udostępniania danych między jednostkami (np. gminami). Choć AI Act już obowiązuje, instytucje nadzorcze dopiero się formują, a wiele projektów utknęło na etapie pilotażu. Równocześnie rosną obawy społeczne o wpływ automatyzacji na rynek pracy — szczególnie w kontekście ryzyka marginalizacji kobiet i wypierania młodych pracowników.
Badania i kadry: potencjał jest, system mniej
Polska nauka „trzyma poziom” w badaniach nad sztuczną inteligencją i cyberbezpieczeństwem, ale brak wystarczających środków ogranicza skalowanie wyników prac badawczo-rozwojowych. Jak podkreślał prof. Ryszard Tadeusiewicz z AGH, narzędzia takie jak ChatGPT szybko zdobyły użytkowników w języku polskim i pokazują praktyczne zastosowania AI, jednak stabilne finansowanie i wsparcie publiczne pozostają niewystarczające.
.avif)
Funkcje produktów i porównanie rozwiązań
Funkcje lokalnych i zagranicznych modeli AI
Rodzimy product AI może oferować: obsługę polskiej morfologii językowej, integrację z krajowymi rejestrami, szyfrowanie danych zgodne z RODO oraz łatwiejszą integrację z systemami publicznymi. W porównaniu do rozwiązań zagranicznych, lokalne modele dają lepszą kontrolę nad danymi i zgodność z krajową polityką bezpieczeństwa, ale często ustępują skalą i zasobami obliczeniowymi.
On-premise vs chmura publiczna
On-premise (lokalne centrum danych) zapewnia suwerenność i minimalizuje transfer danych za granicę, natomiast chmury publiczne oferują skalowalność i niższe koszty startowe. Wybór zależy od wrażliwości danych, kosztów infrastruktury i wymogów regulacyjnych.
Zalety, zastosowania i znaczenie rynkowe
Główne korzyści wdrożeń AI to zwiększenie efektywności administracji, automatyzacja procesów w sektorze zdrowia, inteligentna analiza danych dla bezpieczeństwa i wsparcie decyzji w obronności. Przykładowe use case'y: chatboty w urzędach, systemy wspomagające diagnostykę medyczną, analiza zagrożeń w cyberbezpieczeństwie czy optymalizacja logistyki w sektorze produkcyjnym.
Rynkowo, Polska może zyskać na eksporcie usług AI i tworzeniu start-upów SaaS (software as a service) z wartością dodaną dla UE, o ile rozwinie suwerenną infrastrukturę danych i system finansowania inwestycji wysokiego ryzyka.
Co trzeba zrobić teraz?
Lista priorytetów: usprawnienie wymiany danych przy zachowaniu zgodności z RODO, inwestycje w krajowe centra obliczeniowe, wsparcie finansowe dla pilotaży i skalowania projektów oraz przyspieszenie tworzenia instytucji nadzorczych zgodnych z AI Act. Potrzebna jest także edukacja społeczna i programy przekwalifikowania dla pracowników zagrożonych automatyzacją.
Połączenie innowacyjności z odpowiedzialnością to droga, którą Polska musi przejść, jeśli chce realnie liczyć się w wyścigu o AI.
Źródło: xyz
Komentarze