Trzy filary strategii AI dla Polski według PIE to stos technologiczny, sektory eksportowe i misje publiczne. Sprawdź, co to oznacza dla biznesu.
Polski Instytut Ekonomiczny opublikował raport „W poszukiwaniu priorytetów rozwoju AI w Polsce”, który może zdefiniować kierunki krajowej strategii w dziedzinie sztucznej inteligencji. Dokument proponuje trzy uzupełniające się podejścia do budowy ekosystemu AI, które łączą analizę technologiczną z gospodarczą i społeczną perspektywą rozwoju.
Strategiczne sektory rozwoju AI w Polsce
Alarmująca pozycja Polski w adaptacji AI
Polska zajmuje przedostatnie miejsce w Unii Europejskiej pod względem wykorzystania sztucznej inteligencji przez przedsiębiorstwa. Zaledwie 5,9% firm zatrudniających ponad 10 osób korzystało z narzędzi AI w 2024 roku – wyprzedzając jedynie Rumunię. Szczególnie niepokojący jest stosunek sektora MŚP, który odpowiada za 45,3% PKB kraju: 33% małych i średnich przedsiębiorstw w ogóle nie interesuje się technologiami cyfrowymi, a 55% mikro i małych firm uważa inwestycje w AI za nieistotne dla produktywności.
Najlepiej wypadł sektor informacji i komunikacji, osiągając 67% średniego poziomu unijnego. W pozostałych branżach różnice są jeszcze większe – w logistyce odsetek firm wdrażających AI nie przekroczył 1%.
Pierwszy filar: Stos technologiczny jako mapa zależności
PIE opracowało model stosu technologicznego AI obejmujący wszystkie warstwy: od sprzętu (hardware), przez infrastrukturę (chmura, centra danych), oprogramowanie (modele AI), po aplikacje biznesowe. Analiza wykazała, że polski sektor technologiczny wykazuje największe zależności od zagranicznych graczy właśnie w obszarze sprzętu, chmury i dużych modeli językowych.
Wśród nielicznych krajowych sukcesów raport wymienia rozwój dużych modeli językowych Bielik i PLLuM, budowę Fabryki AI w Poznaniu oraz plany jej powstania w Krakowie, a także działalność firm takich jak Creotech Instruments czy CloudFerro. Największy krótkoterminowy potencjał gospodarczy drzemie w warstwie aplikacyjnej. Barierą jednak pozostaje niska gotowość cyfrowa przedsiębiorstw oraz brak świadomości znaczenia inwestycji w AI.
Drugi filar: Sektory strategiczne z przewagami konkurencyjnymi
Drugie podejście opiera się na identyfikacji branż, w których Polska już dziś posiada przewagi konkurencyjne w eksporcie, udziale w wartości dodanej czy obecności w krajowych inteligentnych specjalizacjach (KIS). Wskaźniki gospodarcze wskazują na przemysł spożywczy, meblarski, chemiczny, elektroniczny i transportowy jako kluczowe obszary do wsparcia wdrożeń AI.
W przemyśle spożywczym aż 73% wartości dodanej pochodzi z krajowych źródeł1. Sektor ten wykorzystuje już technologie AI do monitorowania stanu upraw, precyzyjnego dawkowania środków ochrony roślin oraz poprawy wydajności zbiorów. W laboratoriach AI wspiera eksperymenty genetyczne mające na celu zwiększenie odporności roślin i wartości odżywczej surowców.
Przemysł meblarski stanowi kolejną strategiczną branżę. Polscy producenci mebli doskonale znają potrzeby ostatecznych użytkowników, udowadniając elastyczność i innowacyjność w projektowaniu, zaopatrzeniu i produkcji.W sektorze produkcji pojazdów i sprzętu transportowego ponad 10% polskiego eksportu opiera się na towarach z ujawnioną przewagą komparatywną.
Przemysł chemiczny również wykazuje potencjał rozwoju AI. Napotyka jednak bariery w postaci ograniczonych funduszy, kultury organizacyjnej niechętnej adaptacji nowych technologii oraz braku wewnętrznych umiejętności obsługi AI.
Trzeci filar: Misje publiczne jako odpowiedź na wyzwania społeczno-gospodarcze
Trzecie podejście koncentruje się na zastosowaniu AI do realizacji tzw. misji publicznych – złożonych wyzwań społeczno-gospodarczych o strategicznym znaczeniu dla państwa. PIE wskazuje trzy kluczowe obszary: ochronę zdrowia, energetykę oraz bezpieczeństwo i obronność.
W ochronie zdrowia AI może wspierać diagnostykę obrazową, optymalizację systemów opieki oraz zarządzanie danymi medycznymi. Wyzwaniem pozostaje brak integracji systemów oprogramowania wykorzystywanych przez różnych świadczeniodawców oraz potrzeba inwestycji w rozwiązania o zasięgu ogólnokrajowym.
W energetyce sztuczna inteligencja może zarządzać zużyciem energii, optymalizować sieci i wspierać transformację w stronę odnawialnych źródeł energii. Prognozy przewidują, że światowe oszczędności energetyczne wynikające z zastosowania AI mogą wynieść 1,5 biliona dolarów do 2030 roku. Wyzwaniem jest też cyberbezpieczeństwo. W 2023 roku CERT Polska obsłużył 9197 incydentów cyberbezpieczeństwa związanych z energetyką. Oznacza to ponad dwukrotny wzrost w porównaniu do 2022 roku.
W obszarze bezpieczeństwa i obronności Ministerstwo Obrony Narodowej przyjęło strategię rozwoju sztucznej inteligencji do 2039 roku. Z kolei w ramach Wojsk Obrony Cyberprzestrzeni powstaje Centrum Implementacji Sztucznej Inteligencji. AI może sprawdzić się w predykcji zagrożeń, kontroli infrastruktury krytycznej oraz autonomicznych systemach obronnych. Średnio co dwie godziny dochodzi do ataku na polskie sieci wojskowe, co pokazuje skalę wyzwań.
Strategiczne sektory rozwoju AI w Polsce: trzeba łączyć wszystkie podejścia
Raport PIE nie wskazuje jednej, wyłącznej drogi. Zachęca do równoległego podejścia łączącego perspektywę stosu technologicznego, analizy gospodarczej i misji społecznych. Takie kompleksowe planowanie pozwala na bardziej świadome i zrównoważone budowanie strategii AI w Polsce.
Eksperci podkreślają, że Polska nie musi konkurować ze Stanami Zjednoczonymi czy Chinami na wszystkich frontach. Nasz kraj może znaleźć swoją niszę w specjalistycznych modelach AI, aplikacjach branżowych lub produkcji komponentów dla określonych segmentów. Jednak bez określenia priorytetów i skupienia inwestycji, zarówno publicznych jak i prywatnych, taka specjalizacja nie powstanie spontanicznie.
Brak systemowych działań może ograniczyć konkurencyjność polskich przedsiębiorstw w starciu z bardziej innowacyjnymi podmiotami zagranicznymi. Dlatego trwające prace nad krajową strategią AI nabierają kluczowego znaczenia dla przyszłości polskiej gospodarki.
Warto również przeczytać:
Nowe kompetencje na rynku: jak przygotować zespół do współpracy z agentami AI
Stargate Norway – pierwsze centrum danych AI w Europie
Meta zakazuje reklam politycznych w całej UE od października
Porozmawiaj z nami o sztucznej inteligencji
Dołącz do grupy "AI Business" na Facebooku
Polecamy e-book o AI
AI w marketingu – jak zwiększyć sprzedaż i zaangażowanie klientów?
Test Turinga: Czy AI jest już inteligentniejsze od człowieka?