Polskie firmy wdrażają AI 5 razy wolniej niż Zachód. Dlaczego?

Polska wdrażająca sztuczną inteligencję pięciokrotnie wolniej niż kraje Europy Zachodniej — to główny wniosek z najnowszych danych Eurostatu i raportów branżowych. Problem nie leży w braku dostępu do technologii, lecz w braku wiedzy, zaufania i właściwego podejścia ze strony zarówno firm, jak i dostawców rozwiązań AI.

Polska zaledwie 8,4% — Europa średnio 20%

Wskaźniki wdrażania sztucznej inteligencji w polskich przedsiębiorstwach (zatrudniających co najmniej 10 pracowników) wynoszą zaledwie 8,4% w 2025 roku, podczas gdy średnia w Unii Europejskiej sięga 20%. To plasuje Polskę wśród krajów o najniższym poziomie wykorzystania AI w UE. Dla porównania, liderzy unijni — Dania i Finlandia — osiągają około 40% przedsiębiorstw wdrażających te technologie.

Dobra wiadomość: tempo wzrostu przyspiesza. Rok wcześniej, w 2024 roku, odsetek ten wynosił zaledwie 5,9%, co oznacza wzrost o 2,5 punktu procentowego w ciągu jednego roku. Pokazuje to, że zainteresowanie AI rośnie, jednak polska gospodarka wciąż pozostaje kilka lat za Zachodem.

Komisja Europejska zakłada ambitny cel: do 2030 roku co najmniej 75% przedsiębiorstw będzie wykorzystywać AI, chmurę obliczeniową lub analizę danych. Aby Polska mogła go osiągnąć, musi przyspieszyć wdrożenia prawie dziewięciokrotnie w ciągu pięciu lat.

Brakuje edukacji, nie technologii

Dr hab. Piotr Sankowski, profesor Uniwersytetu Warszawskiego i dyrektor Instytutu Badawczego IDEAS, wskazuje na paradoks: Polacy jako użytkownicy prywatni intensywnie korzystają z modeli językowych (ChatGPT, Claude), ale firmy nie potrafią ich wdrażać.

Główną barierą jest brak zaufania. Firmy hamuje przede wszystkim niepewność, czy sztuczna inteligencja rzeczywiście przydać się do ich problemów biznesowych. Brakuje edukacji i zrozumienia, ale też partnerskiego podejścia ze strony firm wdrażających rozwiązania — zamiast skupiać się na zysku biznesowym klienta, dostawcy chcą sprzedawać licencje.

Prof. Sankowski podkreśla kluczową zmianę myślenia: “Powinniśmy wychodzić od problemów do tego, jakich rozwiązań najlepiej użyć do ich rozwiązania. Nie do wszystkich problemów potrzebujemy dużych modeli językowych. Większość można rozwiązać suwerennymi rozwiązaniami tworzonymi w Polsce.”

To ważne spostrzeżenie dla małych firm: nie musisz inwestować w ChatGPT Enterprise, aby czerpać korzyści z AI. Wiele zadań w sprzedaży, obsłudze klienta czy administracji można automatyzować prostszymi, tańszymi rozwiązaniami.

Większość firm eksperymentuje, ale nie skaluje

Globalny raport McKinsey & Company “The State of AI 2025” ujawnia kolejny problem: choć 88% badanych przedsiębiorstw korzysta ze sztucznej inteligencji w co najmniej jednej funkcji biznesowej, dwie trzecie nadal pozostaje na etapie eksperymentów lub pilotaży. Tylko około jedna trzecia firm deklaruje, że wdrożyła AI na większą skalę.

To oznacza, że większość organizacji nie wykorzystuje tych narzędzi w na tyle zaawansowany sposób, żeby osiągać wymierne korzyści na poziomie przedsiębiorstwa. Firmy testują, ale nie decydują się na pełne wdrożenie — głównie z powodu braku pewności, że inwestycja się zwróci.

Systemy agentowe — przyszłość AI

Rynek sztucznej inteligencji szybko ewoluuje poza chatboty i generowanie treści. Coraz większą rolę odgrywają systemy agentowe (agentic AI), które potrafią samodzielnie planować i wykonywać złożone zadania, korzystając z wielu narzędzi jednocześnie.

Z badania OpenAI “The Shift to Agentic AI: Evidence from Codex” z czerwca 2026 roku wynika, że liczba aktywnych użytkowników takich rozwiązań wzrosła ponad pięciokrotnie w pierwszej połowie roku. Coraz częściej korzystają z nich przedsiębiorstwa, a nie tylko programiści.

McKinsey & Company potwierdza to zainteresowanie: 23% firm deklaruje już skalowanie technologii agentów AI w co najmniej jednej funkcji biznesowej, a kolejne 39% rozpoczęło eksperymenty. To oznacza, że w ciągu 12-24 miesięcy systemy agentowe mogą stać się standardem w automatyzacji procesów biznesowych.

Przepaść inwestycyjna: USA vs Europa vs Polska

Region	Inwestycje w 2025 (mld USD)	Liczba firm rozwijających AI	Pozycja
USA	285,9	Największa	Lider
Chiny	12,4	Wysoka	Drugi gracz
Europa	~21	Niska	Trzecie miejsce
Polska	Brak danych	Bardzo niska	Peryferyjnie

Raport “AI Index 2026” przygotowany przez Stanford Institute for Human-Centered AI pokazuje skalę przepaści. Stany Zjednoczone zainwestowały w AI około 285,9 miliarda dolarów — 24 razy więcej niż Chiny (12,4 mld dol.) i 13,6 razy więcej niż cała Europa (niecałe 21 mld dol.).

USA zdecydowanie prowadzi też pod względem liczby firm rozwijających duże modele językowe. W Europie brakuje firm o skali Anthropic czy OpenAI — Mistral to jedyna europejska alternatywa, ale działa w mniejszej skali ze względu na ograniczenia rynku finansowego i dostępność funduszy wysokiego ryzyka.

Co to oznacza dla polskich firm? Polska nie będzie rozwijać własnych “ChatGPT”. Zamiast tego powinna skupić się na wdrażaniu istniejących rozwiązań i adaptowaniu ich do lokalnych potrzeb — dokładnie to, co prof. Sankowski proponuje.

Dostęp do AI staje się polityczną decyzją

Coraz częściej dostęp do najbardziej zaawansowanych modeli AI zależy nie tylko od możliwości finansowych, ale też od decyzji producentów i władz państwowych.

Przykłady:

• Wiosna 2026: Firma Anthropic ograniczyła dostęp do Claude Mythos Preview (zaawansowanego modelu cyberbezpieczeństwa) do wybranych organizacji w programie Project Glasswing, uzasadniając to ryzykiem nadużyć.
• Czerwiec 2026: OpenAI poinformowało o ograniczeniu dostępu do GPT-5.6 na wniosek amerykańskiej administracji — model trafił tylko do wąskiego grona zaufanych partnerów w testach bezpieczeństwa. Restrykcje zniesiono 9 lipca.

Prof. Sankowski zauważa zmianę: “Jeszcze rok temu każdy dostawał najnowszy model — mógł po prostu zapłacić i go wykorzystywać do swoich celów.”

To oznacza, że polska firma nie może liczyć na stały dostęp do najnowszych technologii. Musi budować strategię na rozwiązaniach dostępnych i stabilnych — co ponownie podkreśla znaczenie edukacji i wdrażania sprawdzonych, prostszych narzędzi.

Co to oznacza dla Twojej firmy?

Jeśli pracujesz w polskiej małej lub średniej firmie, wnioski są jasne:

1. Nie czekaj na “idealny” moment — 88% firm już eksperymentuje z AI. Zamiast czekać, zacznij od małych pilotaży w sprzedaży, obsłudze klienta lub administracji.

2. Zacznij od problemów, nie od technologii — nie musisz inwestować w zaawansowane modele. Większość zadań można automatyzować prostszymi rozwiązaniami dostępnymi w Polsce.

3. Szukaj partnera, nie sprzedawcy — wybieraj dostawcę, który chce, żebyś osiągnął biznesowy wynik, a nie tylko sprzedać Ci licencję.

4. Systemy agentowe to przyszłość — jeśli planujesz wdrożenia na 2026-2027 rok, zwróć uwagę na rozwiązania agentowe, które mogą automatyzować złożone procesy.

5. Inwestuj w edukację zespołu — brakuje zaufania do AI głównie dlatego, że ludzie nie rozumieją, jak to działa. Kilka godzin szkolenia może zmienić podejście całego zespołu.