6 Minuty
Coraz więcej polskich menedżerów korzysta z narzędzi sztucznej inteligencji na co dzień, jednak ich użycie najczęściej ogranicza się do zadań biurowych i podstawowej analityki. Według badań zleconych przez WEBCON, około 80% menedżerów wskazuje, że wykorzystuje AI do zwiększania osobistej produktywności: tworzenia tekstów (54%), analizy danych (48%) oraz przygotowywania raportów (30%). To wyraźny sygnał, że technologia jest dostępna, ale często pełni rolę „asystenta” zamiast strategicznej platformy generującej przewagę konkurencyjną.
Strategiczne wdrożenia to wciąż rzadkość
Mimo powszechnego testowania i eksperymentów, mniej niż 10% dużych przedsiębiorstw w Polsce deklaruje gotowość do pełnego, strategicznego wdrożenia AI w procesach biznesowych, które przynoszą realne korzyści finansowe. Dla porównania, w Niemczech gotowość taką wskazało 41% badanych menedżerów. W Polsce aż 40% firm deklaruje brak zainteresowania AI lub brak jasnej strategii w tej dziedzinie. To luka, którą eksperci określają jako przejście od „proof of concept” do „production”.
Główne bariery: bezpieczeństwo danych i brak kompetencji
Dwie najczęściej wymieniane przeszkody to obawy o bezpieczeństwo danych (38% ankietowanych) oraz brak odpowiednich narzędzi i kompetencji technologicznych (23%). W praktyce oznacza to, że firmy mają wątpliwości, co powierzać modelom LLM uruchamianym w chmurze oraz jak uregulować przepływ wrażliwych informacji. Uruchomienie modeli językowych wymaga budowy polityk bezpieczeństwa, kontroli dostępu oraz przemyślanych procesów integracyjnych — elementów, które w wielu organizacjach dopiero powstają.
Chmura i LLM — technologia, która wymaga ochrony
Modele LLM (duże modele językowe) zwykle działają w środowiskach chmurowych lub hybrydowych. To sprawia, że firmy muszą zadbać o szyfrowanie danych, audyt zapytań, logowanie i polityki ograniczające, co dokładnie przesyłane jest do modeli. Brak takich mechanizmów zniechęca decydentów do szerokiego zastosowania AI w obszarach krytycznych biznesowo.
Oczekiwania vs. rzeczywistość
82% menedżerów uważa, że AI może poprawić wyniki pracy ich zespołów. Jednocześnie co czwarty z nich nie jest pewien, w jaki sposób konkretnie AI miałaby to wsparcie zapewnić. To oznacza, że potencjał jest rozpoznany, ale brakuje gotowych scenariuszy biznesowych oraz umiejętności adaptacji narzędzi do realnych procesów operacyjnych.
Porównania regionalne: Polska, Niemcy, a także Lietuva
Na tle zachodnich sąsiadów Polska wypada słabiej pod względem wdrożeń i edukacji. Niemieccy menedżerowie częściej deklarują posiadanie ukierunkowanych strategii AI oraz polityk bezpieczeństwa. W kontekście regionu warto też spojrzeć na Lietuva — Lietuvos rinka cyfrowa (szczególnie w hubach takich jak Vilniuje i Kaune) dynamicznie się rozwija i bywa inspiracją dla polskich firm, zwłaszcza w sektorze fintech i usług chmurowych. Litewskie firmy i lietuviams oferują często szybsze, lokalne integracje rozwiązań chmurowych i regtech, co pokazuje, że mniejsze rynki mogą być bardzo konkurencyjne w adaptacji nowych technologii.
Jakie zastosowania AI mają największy sens dla polskich firm?
W praktyce AI sprawdza się w wielu obszarach — od automatyzacji procesów administracyjnych po wsparcie sprzedaży i obsługi klienta. Najbardziej opłacalne use case’y to:
- Automatyczne przetwarzanie dokumentów (OCR + NLP) — przyspiesza fakturowanie i obsługę zamówień.
- Chatboty i asystenci sprzedażowi — redukcja kosztów obsługi klienta i lepsze kwalifikowanie leadów.
- Analiza danych i raportowanie predykcyjne — szybsze decyzje operacyjne i finansowe.
- Predykcyjne utrzymanie ruchu — w produkcji i logistyce poprawia dostępność maszyn.
- Generowanie treści i wsparcie kreatywne — od marketingu po przygotowanie ofert.
Funkcje produktów AI, które warto rozważyć
Przy wyborze rozwiązań warto zwrócić uwagę na cechy: lokalne możliwości hostingu (on-premise lub chmura w UE), zgodność z RODO, mechanizmy audytu zapytań, możliwość fine-tuningu modeli do branżowego języka oraz integracje z systemami ERP/CRM. Firmy, które planują wdrożenie, powinny pytać dostawców o wersje językowe (w tym dostępność wsparcia w języku polskim), warstwy bezpieczeństwa oraz scenariusze biznesowe z pomiarem ROI.
Szkolenia i obawy o miejsca pracy
Z badań NASK wynika, że 29% przedstawicieli zawodów wysokiego ryzyka obawia się, że generatywne AI doprowadzi do redukcji zatrudnienia. Co piąty pracownik z ról mniej podatnych na GenAI również ma takie obawy. Eksperci podkreślają, że kluczowa jest edukacja i reskilling: zarządy muszą pokazać pracownikom, jak AI ma wspierać rozwój kompetencji i efektywność, a nie zastępować ludzi.
Stan edukacji w Polsce vs Niemcy
Raport WEBCON pokazuje, że co trzeci menedżer w Polsce nie przeszedł żadnego szkolenia z AI, 8% dopiero oczekuje na takie materiały, a 20% musiało uczyć się samodzielnie. W Niemczech tylko 10% menedżerów nie miało dotychczas szkoleń, a 84% już odbyło jakąś formę edukacji. To różnica, która przekłada się na szybkość i efektywność wdrożeń.
Jak zbudować realną wartość z AI w polskiej firmie?
Przejście od eksperymentów do wdrożeń wymaga kilku kroków: zdefiniowania konkretnych procesów do optymalizacji, przygotowania polityk bezpieczeństwa danych, inwestycji w kompetencje (reskilling i upskilling), wyboru modeli i architektury (chmura vs on‑premise) oraz wdrożenia metryk biznesowych pozwalających mierzyć ROI. WEBCON i inni dostawcy proponują gotowe ścieżki inkorporacji AI w istniejące procesy, co może przyspieszyć transformację.
Podsumowanie — dlaczego to ważne dla polskiego rynku?
Dla polskich firm opóźnienie w strategicznym zastosowaniu AI to ryzyko utraty konkurencyjności — zarówno wobec firm z Niemiec, jak i dynamicznych rynków regionu jak Lietuva. Z drugiej strony, właściwe podejście do bezpieczeństwa, edukacji i integracji technologii może przynieść wymierne oszczędności i nowe strumienie przychodów. Kluczowe wyzwanie to zmiana mentalności: z „testowania” na „wdrażanie z kontrolą”.
Jeżeli twoja firma planuje kolejne kroki z AI, warto zacząć od audytu procesów, określenia priorytetów i inwestycji w szkolenia dla zespołu — szczególnie w dużych miastach Polski, ale też mając na uwadze inspiracje płynące z rynków sąsiednich (Vilniuje, Kaune). To pozwoli szybciej i bezpieczniej przekuć obietnice AI w realne korzyści.
Źródło: bankier
Zostaw komentarz