Sztuczna inteligencja coraz częściej jest opisywana jako technologia przyszłości. W praktyce staje się jednak technologią teraźniejszości. Według raportu „Central Europe’s AI opportunity”, przygotowanego przez QuantumBlack, AI by McKinsey, sama Polska może zyskać dzięki AI nawet 105 mld euro do 2030 roku. Dla całej Europy Środkowej potencjał jest jeszcze większy: od 280 do 700 mld euro dodatkowej wartości ekonomicznej rocznie.
Pojawia się jednak pytanie o to, czy firmy będą potrafiły wykorzystać narzędzia, które już są dostępne. AI może zwiększyć produktywność, przyspieszyć cyfryzację operacji, obniżyć koszty i pomóc w tworzeniu nowych usług. Problem polega na tym, że wiele przedsiębiorstw wciąż traktuje ją jak eksperyment, a nie jak element strategii biznesowej.
Europa Środkowa ma potencjał, ale wdraża AI zbyt wolno
Z raportu McKinsey wynika, że Europa Środkowa wyraźnie odstaje od Zachodu pod względem wdrożeń AI w biznesie. W regionie sztuczną inteligencję wdrożyło około 12% przedsiębiorstw, podczas gdy w Europie Zachodniej jest to 28%. Polska wypada jeszcze słabiej, ponieważ z AI korzysta tylko około 8% firm.
Ten kontrast jest szczególnie widoczny, gdy spojrzymy na użytkowników indywidualnych. W Polsce prywatnie z AI korzysta już 29% konsumentów. Oznacza to, że wiele osób szybciej testuje sztuczną inteligencję w codziennym życiu niż firmy w swojej działalności. To odwrócenie typowego schematu: technologia rozchodzi się od dołu, ale biznes nie zawsze potrafi zamienić ją w realną produktywność.
Największe pieniądze są nie w chatbotach ale w procesach
Najprostszy obraz AI to chatbot, który odpowiada na pytania, pisze teksty albo streszcza dokumenty. Tyle że z punktu widzenia gospodarki największa wartość nie powstanie w takich zastosowaniach. McKinsey wskazuje, że największy potencjał leży w przebudowie podstawowych procesów firm: produkcji, logistyki, sprzedaży, obsługi klienta, finansów, ryzyka i tworzenia oprogramowania.
Przykład jest prosty. Chatbot w dziale obsługi klienta może skrócić czas odpowiedzi. Ale AI w całym łańcuchu obsługi klienta może analizować zgłoszenia, przewidywać problemy, podpowiadać działania pracownikom, automatyzować dokumentację i mierzyć jakość procesu. To już nie jest „narzędzie do rozmowy”. To zmiana sposobu działania firmy.
Podobnie w produkcji. AI może wspierać planowanie pracy fabryk, przewidywać awarie maszyn, kontrolować jakość, optymalizować zużycie materiałów i skracać przestoje. W handlu może personalizować oferty, lepiej prognozować popyt i usprawniać zarządzanie zapasami. W logistyce może pomagać w planowaniu tras, kosztów i dostępności zasobów.
Najtrudniejsze branże są najważniejsze dla regionu
Europa Środkowa ma specyficzną strukturę gospodarki. Dużą rolę odgrywają tu sektory oparte na aktywach fizycznych: produkcja przemysłowa, budownictwo, handel, energetyka, logistyka i usługi finansowe. Według McKinsey około 60% gospodarki regionu znajduje się właśnie w branżach, w których skalowanie AI jest trudniejsze.
To ważne, bo AI najłatwiej wdraża się tam, gdzie procesy są już cyfrowe, dane uporządkowane, a praca mocno oparta na oprogramowaniu. Dlatego szybciej poruszają się technologie, media, telekomunikacja czy część sektora zdrowia. Produkcja, budownictwo i handel mają więcej systemów rozproszonych, mniej jednolitych danych i większą zależność od rzeczywistej infrastruktury.
Ale właśnie dlatego stawka jest tak duża. Jeśli AI zmieni produkcję, logistykę i handel, zmieni także fundament konkurencyjności Polski. To nie będzie tylko temat dla działów IT. To będzie temat dla zarządów, dyrektorów operacyjnych, finansowych i handlowych.
Firmy za często zatrzymują się na pilotażach
Wiele przedsiębiorstw może powiedzieć, że „coś już robi z AI”. Problem w tym, że samo testowanie narzędzi nie oznacza jeszcze transformacji. McKinsey podaje, że globalnie 88% firm używa AI przynajmniej w jednej funkcji biznesowej, ale 94% organizacji nie odnotowało jeszcze istotnego wpływu na wynik operacyjny EBIT.
To pokazuje różnicę między eksperymentem a skalą. Pilotaż może wyglądać efektownie na prezentacji. Może nawet przynieść lokalną poprawę w jednym dziale. Ale jeśli nie zmienia całego procesu, odpowiedzialności, danych, systemów i sposobu pracy, zwykle nie przekłada się na trwały wynik finansowy.
Michał Miktus, Partner Lokalny w McKinsey & Company w Polsce oraz lider QuantumBlack AI w Europie Środkowej, trafnie podsumowuje, że „AI przestała być projektem technologicznym na uboczu”. To dziś pytanie o konkurencyjność firm, a nie tylko o nowoczesny wizerunek.
Co powinny zrobić firmy?
Z raportu wynika, że liderzy nie próbują wdrażać AI wszędzie naraz. Robią coś odwrotnego: wybierają kilka obszarów o największym potencjale biznesowym i przebudowują je od początku do końca. McKinsey wskazuje trzy główne kroki: identyfikację największych szans, budowę rozwiązań osadzonych w realnych procesach oraz przeprojektowanie organizacji tak, by AI mogła działać w skali.
W praktyce oznacza to, że firma powinna najpierw odpowiedzieć na konkretne pytania. Gdzie AI może realnie obniżyć koszty? Gdzie może zwiększyć sprzedaż? Gdzie może skrócić czas obsługi? Gdzie może zmniejszyć ryzyko? Dopiero potem warto dobierać narzędzia i modele.
To podejście różni się od przypadkowego kupowania aplikacji AI. Jeżeli firma wdroży asystenta do pisania maili, efekt może być ograniczony. Jeżeli jednak przebuduje cały proces sprzedaży, od analizy klienta po obsługę po zakupie, AI może stać się źródłem przewagi konkurencyjnej.
Cyfrowe zaległości mogą spowolnić polskie firmy
Jednym z głównych hamulców są niedokończone transformacje cyfrowe. W wielu firmach dane są rozproszone, systemy IT nie są ze sobą dobrze połączone, a procesy nadal opierają się na arkuszach, ręcznej pracy i lokalnej wiedzy pracowników. W takim środowisku nawet dobre narzędzie AI ma ograniczone możliwości.
AI potrzebuje danych, jasnych procesów i organizacji gotowej do zmiany. Jeżeli firma nie wie, gdzie znajdują się jej dane, kto za nie odpowiada i jak są aktualizowane, trudno oczekiwać, że sztuczna inteligencja nagle rozwiąże problemy operacyjne. Może raczej ujawnić chaos, który wcześniej był ukryty.
Dobra wiadomość jest taka, że późniejszy start nie musi oznaczać trwałej porażki. Firmy w Europie Środkowej mogą korzystać z dojrzalszych narzędzi, sprawdzonych metod wdrożenia i doświadczeń organizacji, które popełniły błędy wcześniej. Warunek jest jeden: nie można czekać, aż AI „się ustabilizuje”, bo technologia rozwija się szybciej niż tradycyjne cykle planowania.
To wyścig o produktywność
Największym błędem byłoby traktowanie AI jak kolejnego trendu technologicznego. Z perspektywy gospodarki chodzi o produktywność, koszty, tempo podejmowania decyzji i zdolność firm do konkurowania z bardziej zaawansowanymi graczami. McKinsey zwraca uwagę, że przewagę zyskają organizacje, które wbudują AI w model działania, zamiast doklejać ją do starych procesów.
Dla Polski oznacza to dużą szansę, ale też ryzyko. Potencjalne 105 mld euro nie pojawi się automatycznie. To wartość, którą trzeba wypracować przez inwestycje w dane, kompetencje, procesy i zarządzanie zmianą. Firmy, które potraktują AI poważnie, mogą przyspieszyć. Te, które zostaną przy prezentacjach i pilotażach, będą miały coraz większy problem z dogonieniem konkurencji.
Częste pytania
Jakie korzyści Polska może osiągnąć dzięki sztucznej inteligencji do 2030 roku?
Polska może zyskać dzięki sztucznej inteligencji nawet 105 mld euro do 2030 roku, co stanowi ogromny potencjał dla gospodarki. Dla całej Europy Środkowej wartość ta może wynosić od 280 do 700 mld euro rocznie.
Dlaczego firmy w Polsce wdrażają AI wolniej niż w Europie Zachodniej?
W Polsce tylko około 8% firm korzysta z AI, podczas gdy w Europie Zachodniej jest to 28%. Wiele przedsiębiorstw traktuje AI jako eksperyment, a nie jako integralną część strategii biznesowej.
Które branże w Europie Środkowej mają największy potencjał do wdrożenia AI?
Największy potencjał do wdrożenia AI mają branże oparte na aktywach fizycznych, takie jak produkcja, budownictwo, handel, energetyka, logistyka i usługi finansowe. W tych sektorach AI może znacząco wpłynąć na konkurencyjność.
Jakie są kluczowe kroki, które firmy powinny podjąć przy wdrażaniu AI?
Firmy powinny zidentyfikować obszary o największym potencjale, budować rozwiązania osadzone w realnych procesach oraz przeprojektować organizację, aby AI mogła działać w skali. Ważne jest, aby nie traktować AI jako pojedynczego narzędzia, ale jako element całej strategii.
Jakie wyzwania mogą napotkać polskie firmy przy wdrażaniu AI?
Główne wyzwania to niedokończone transformacje cyfrowe, rozproszone dane oraz brak spójnych systemów IT. Bez odpowiednich danych i jasnych procesów, nawet najlepsze narzędzia AI mogą mieć ograniczone możliwości.
