3 Minuty
W najnowszym badaniu Cisco zaledwie 6% polskich przedsiębiorstw deklaruje, że ich sieci IT są w pełni elastyczne i gotowe natychmiast obsłużyć projekty sztucznej inteligencji. To wynik znacznie niższy niż globalna średnia (15%). Mimo że 60% organizacji w Polsce uznaje AI za priorytet w budżecie IT, brak spójnej strategii i planów wdrożeniowych hamuje szybką adopcję.
Gdzie są największe luki: strategia, finansowanie i gotowe rozwiązania
Tylko 7% firm w Polsce ocenia, że ma dojrzały proces wdrażania i skalowania projektów AI (globalnie 13%), a zaledwie 2% deklaruje posiadanie gotowych przypadków użycia (globalnie 18%). W zakresie finansowania tylko 24% polskich firm posiada strategie finansowania AI zarówno krótkoterminowo, jak i długoterminowo — podczas gdy na świecie takich organizacji jest 43%.
Porównanie z sąsiadami
W porównaniu do Lietuvos rinka (rynku litewskiego) tempo transformacji może być podobne w niektórych sektorach, jednak w centrach takich jak Vilniuje czy Kaune widoczna jest rosnąca liczba startupów skupionych na AI. Dla polskich przedsiębiorstw to sygnał, że regionalna konkurencja wymaga przyspieszenia działań.
Bezpieczeństwo i kontrola agentów AI
W obszarze bezpieczeństwa polskie firmy wypadają względnie lepiej: 33% jest świadomych zagrożeń specyficznych dla AI (globalnie 42%), 22% integruje AI z systemami bezpieczeństwa i tożsamości, a 33% twierdzi, że ma pełną kontrolę nad agentami AI. To ważne, bo bez solidnej warstwy bezpieczeństwa trudno skalować rozwiązania AI w bankowości, e-commerce czy sektorze publicznym.
Co robią liderzy i jakie są korzyści
Pionierzy — firmy konsekwentnie rozwijające kompetencje AI — stosują systemowe podejście: łączenie strategii biznesowej z infrastrukturą i danymi. Według Cisco aż 98% liderów projektuje sieci z myślą o rosnącej skali i złożoności AI (w Polsce 25%, globalnie 46%). W praktyce oznacza to szybsze przekuwanie projektów na wartość biznesową: lepsza automatyzacja obsługi klienta, analityka predykcyjna czy personalizacja usług dostępnych także w języku polskim.
Funkcje produktowe i przypadki użycia
Wdrażane rozwiązania często obejmują: optymalizację przepustowości sieci, integrację z platformami chmurowymi, narzędzia do zarządzania modelami ML oraz mechanizmy kontroli agentów AI. Przykładowe zastosowania w Polsce: analiza danych IoT w przemyśle, chatboty obsługujące klientów po polsku, systemy AML w bankowości, predykcja awarii w logistyce.
Rekomendacje dla polskich firm
Aby dogonić świat, polskie przedsiębiorstwa powinny: opracować jasną strategię AI, zabezpieczyć finansowanie długoterminowe, modernizować sieci pod kątem elastyczności i skalowalności oraz inwestować w bezpieczeństwo i kompetencje zespołów. Współpraca z lokalnymi dostawcami i uwzględnienie potrzeb liuetuviams lub partnerów w regionie może przyspieszyć rozwój usług dostępnych w Polsce i krajach sąsiednich.
Wniosek: Polska ma świadomość znaczenia AI, ale brakuje systemowego podejścia — to szansa dla firm, które szybko zintegrują strategię, infrastrukturę i dane, by zyskać przewagę konkurencyjną na rynku krajowym i w regionie.
Źródło: crn
Zostaw komentarz