Ile polskich firm wykorzystuje sztuczną inteligencję?

W 2025 roku zaledwie 8,4% polskich przedsiębiorstw zatrudniających co najmniej 10 pracowników wdrożyło AI. To znacznie poniżej średniej unijnej wynoszącej 20% i liderów takich jak Dania (40%) czy Finlandia (40%).

Co hamuje wdrażanie AI w polskich firmach?

Główną przeszkodą jest brak wiedzy i zrozumienia jak wykorzystać AI do rozwiązywania konkretnych problemów biznesowych, a nie dostęp do technologii. Firmy obawiają się, że inwestycja się nie opłaci bez partnerskiego wsparcia dostawcy.

Czy mała firma potrzebuje dużego modelu AI?

Nie. Większość problemów biznesowych można rozwiązać za pomocą suwerennych rozwiązań tworzonych w Polsce, które są tańsze i bardziej dopasowane do lokalnych potrzeb niż globalne modele językowe.

Co to są systemy agentowe (agentic AI)?

Systemy agentowe to narzędzia AI, które samodzielnie planują i wykonują złożone zadania, korzystając z wielu narzędzi jednocześnie — bez konieczności interwencji człowieka na każdym kroku.

Ile czasu zajmuje wdrożenie AI w firmie?

Większość firm (dwie trzecie) znajduje się na etapie eksperymentów lub pilotaży. Tylko około jednej trzeciej firm deklaruje pełne wdrożenie AI na większą skalę, co sugeruje proces trwający od kilku miesięcy do roku.

Polska firma a AI: brakuje wiedzy, nie technologii

Polskie firmy wdrażają AI 3 razy wolniej niż średnia UE. Eksperci wskazują: problem to nie dostęp do narzędzi, ale brak wiedzy jak je wykorzystać.

Polska jest poniżej średniej unijnej w wdrażaniu sztucznej inteligencji w firmach — zaledwie 8,4% przedsiębiorstw wykorzystuje AI, podczas gdy średnia europejska wynosi 20%, a liderzy unijni jak Dania czy Finlandia osiągają 40%.

To zaskakujące, biorąc pod uwagę, że Polacy jako użytkownicy prywatni intensywnie korzystają z modeli językowych. Różnica wynika nie z braku dostępu do technologii, ale z fundamentalnego problemu: polskim firmom brakuje wiedzy, jak wykorzystać AI do rozwiązywania konkretnych problemów biznesowych. Eksperci wskazują, że to właśnie edukacja i zmiana podejścia dostawców technologii powinny być priorytetem.

Polska zaraża się AI — ale powoli

Wzrost zainteresowania AI jest widoczny. W roku 2024 zaledwie 5,9% polskich firm wdrażało sztuczną inteligencję, a w 2025 roku odsetek ten wzrósł do 8,4%. To wzrost o 42% rok do roku, co pokazuje rosnące zainteresowanie. Jednak tempo wdrożeń w Polsce jest wyraźnie niższe od unijnej średniej i daleko za krajami zachodnimi.

Prof. Piotr Sankowski, dyrektor Instytutu Badawczego IDEAS, wyjaśnia: “Firmy przed wdrożeniem pewnych rozwiązań hamuje przede wszystkim brak zaufania do tego, że to się może do czegoś przydać. Wciąż brakuje edukacji i zrozumienia, ale także partnerskiego podejścia ze strony firm, które wdrażają sztuczną inteligencję”. Problem nie leży w sprzedaży licencji, ale w rzeczywistym zysku biznesowym dla wdrażającej firmy.

Eksperymentowanie bez skalowania — pułapka większości firm

Globalne badanie McKinsey & Company “The State of AI 2025” ujawnia paradoks: choć 88% badanych przedsiębiorstw korzysta ze sztucznej inteligencji w co najmniej jednej funkcji biznesowej, dwie trzecie z nich wciąż znajduje się na etapie eksperymentów lub pilotaży. Tylko około jednej trzeciej firm deklaruje, że wdrożyły AI na większą skalę.

To oznacza, że większość organizacji nie wykorzystuje AI w na tyle zaawansowany sposób, żeby osiągać wymierne korzyści na poziomie całego przedsiębiorstwa. Firmy testują, ale nie skalują — a to oznacza, że inwestycje w AI nie przynoszą spodziewanych zwrotów.

Systemy agentowe: nowa fala AI, którą trzeba obserwować

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

Dane OpenAI pokazują dynamiczny wzrost: liczba aktywnych użytkowników systemów agentowych wzrosła ponad pięciokrotnie w pierwszej połowie 2026 roku. Badanie McKinsey & Company potwierdza zainteresowanie biznesu: 23% firm deklaruje już skalowanie agentów AI w co najmniej jednej funkcji biznesowej, a kolejne 39% rozpoczęło eksperymenty.

Dla małych firm to szansa — systemy agentowe mogą automatyzować procesy administracyjne, obsługę klienta czy zarządzanie sprzedażą bez konieczności wdrażania skomplikowanych rozwiązań.

Czy Polsce potrzebne są własne modele AI?

Kraj/Region	Inwestycje w AI (2025)	Liczba firm rozwijających AI	Pozycja na rynku
USA	285,9 mld dol.	Dominująca	Lider globalny
Chiny	12,4 mld dol.	Duża	Drugi gracz
Europa	~21 mld dol.	Ograniczona	Trzeci gracz
Polska	Brak danych	Minimalna	Użytkownik

USA zdecydowanie przoduje w inwestycjach — 285,9 miliardów dolarów rocznie to 24 razy więcej niż Chiny i 13,6 razy więcej niż cała Europa. Ta dysproporcja w finansowaniu pogłębia przepaść technologiczną i ogranicza możliwości europejskich firm do konkurencji.

Polska nie ma szans na rozwój własnych dużych modeli językowych — to wymaga miliardów dolarów i zasobów, które są poza zasięgiem krajowych inwestorów. Jednak prof. Sankowski wskazuje na praktyczne rozwiązanie: “Większość można rozwiązać suwerennymi rozwiązaniami tworzonymi w Polsce. Potrzebna jest dalsza edukacja w tym zakresie”.

Małe i średnie firmy mogą korzystać z gotowych rozwiązań AI dostosowanych do polskiego rynku, zamiast czekać na idealne, globalne modele. To jest realistyczne podejście dla firm, które chcą wdrożyć AI teraz, a nie czekać na przyszłość.

Co to oznacza dla polskiej firmy?

Polskie przedsiębiorstwa stoją na rozdrożu. Z jednej strony, mają dostęp do narzędzi AI — chatboty, systemy analityczne, automaty procesów. Z drugiej strony, brakuje im wiedzy i zaufania do tego, jak te narzędzia wdrożyć efektywnie.

Klucz do sukcesu to zmiana podejścia: zamiast szukać idealnego rozwiązania, warto zacząć od konkretnego problemu biznesowego (np. “jak przyspieszyć obsługę klienta” lub “jak zautomatyzować faktury”) i znaleźć odpowiednie narzędzie. Systemy agentowe i rozwiązania lokalne mogą być wystarczające dla większości firm.

Komisja Europejska zakłada, że do 2030 roku co najmniej 75% przedsiębiorstw będzie wykorzystywać AI, chmurę obliczeniową lub analizę danych. Polska ma mniej niż 5 lat, aby zmniejszyć lukę. To wymaga edukacji, wsparcia dostawców i — przede wszystkim — zmiany mentalności: od “czy AI nam się przyda” do “jakie konkretne problemy AI może nam rozwiązać”.