Sztuczna inteligencja pomaga w analizie konkurencji, zarządzaniu zasobami ludzkimi, pracach IT i w wielu innych obszarach. Automatyzuje i przyspiesza pracę. Choć polscy przedsiębiorcy deklarują ogromne zainteresowanie nowymi technologiami, raport PwC Polska „Polskie firmy nie wykorzystują w pełni potencjału AI” z grudnia 2025 roku obnaża bolesną prawdę: większość firm utknęła w fazie testów. Dowiedz się, co hamuje polskie biznesy i co możesz zrobić, żeby wykorzystywać AI i nie zostawać w tyle.
Ile firm w Polsce realnie korzystało ze sztucznej inteligencji w 2025 roku?
W 2025 roku aż 75% dużych firm w Polsce deklarowało pracę nad rozwiązaniami z zakresu AI lub zaawansowanej analityki – to wzrost o 5 punktów procentowych w porównaniu do roku ubiegłego.
Niestety, statystyki są nieco złudne, ponieważ w przypadku 66% podmiotów większość projektów AI wciąż pozostaje w fazie eksperymentalnej. Oznacza to, że choć „robimy coś z AI”, to rzadko przekłada się to na realne procesy produkcyjne.
Co to oznacza dla Ciebie?
- AI istnieje w Polsce głównie w fazie testów.
- Wiele firm „robi AI”, ale nie zarabia na AI – 56% firm osiągnęło tylko częściowe lub żadne korzyści.
- Przewagę zyskują te podmioty, które potrafią wdrożyć rozwiązania na dużą skalę.
W jakich działach polskie przedsiębiorstwa najczęściej wdrażają rozwiązania AI?
Najwięcej realnych wdrożeń AI w Polsce odnotowuje się w działach IT, procesach operacyjnych oraz cyberbezpieczeństwie. Z raportu wynika, że 47% firm widzi największy potencjał AI w technologiach informatycznych, a 40% w optymalizacji procesów operacyjnych.
Przykłady praktycznego wykorzystania AI przez polskie przedsiębiorstwa:
- IT – automatyczne generowanie i testowanie kodu,
- procesy operacyjne – prognozowanie popytu i optymalizacja łańcucha dostaw w czasie rzeczywistym,
- cyberbezpieczeństwo – wykrywanie anomalii w ruchu sieciowym,
- obsługa klienta – chatboty i voiceboty, które samodzielnie rozwiązują powtarzalne zgłoszenia.
Według raportu aż 66% firm skróciło czas wykonywania zadań dzięki AI, a 37% obniżyło koszty operacyjne.
Jakie są główne bariery blokujące rozwój AI w polskim biznesie?
Najważniejsze bariery to koszty, bezpieczeństwo i ograniczenia technologiczne. Aż 55% firm wskazuje wysokie koszty wdrożenia jako główny problem, a 50% obawia się ryzyka związanego z ochroną informacji.
Ale to nie wszystko – często problem leży głębiej, czyli w braku uporządkowanych danych. Aż 69% firm nie przechowuje ich w dedykowanych repozytoriach. Zamiast tego są rozproszone w różnych działach i formatach.
Znaczące jest to, że zaledwie 11% polskich firm uważa, że ich infrastruktura jest w pełni gotowa na AI.
Czy pracownicy są gotowi na wykorzystanie AI w pracy?
Pracownicy wykazują dużą otwartość na nowinki, ale jednocześnie wpadają w pułapkę „Shadow AI”, czyli korzystania z narzędzi bez formalnej wiedzy przełożonego. Z raportu wynika, że robi tak aż 80% pracowników (8% pracowników korzysta z AI potajemnie). Warto jak najszybciej uregulować te kwestie, bo grozi to:
- utratą kontroli nad danymi,
- wyciekiem informacji,
- brakiem standardów pracy.
Do jakich zadań pracownicy najczęściej wykorzystują AI? Najczęściej do:
- researchu,
- copywritingu,
- tłumaczenia.
Czy Polacy boją się utraty pracy z powodu sztucznej inteligencji?
Tak, 43% polskich pracowników obawia się, że sztuczna inteligencja może w przyszłości zabrać im pracę. Niepewność ta wynika z tempa zmian i braku zrozumienia, że AI ma być raczej asystentem, a nie pełnym zastępstwem dla człowieka. Jednak raport wskazuje na to, że większość firm nie redukuje zatrudnienia przez AI, a raczej inwestuje w zmianę kompetencji pracownika lub zatrudnia specjalistów AI (42%).
Jak skutecznie przejść z fazy testów AI do pełnego wdrożenia?
Należy połączyć strategię z realnymi celami biznesowymi i zainwestować w jakość danych. Pierwszym krokiem powinno być uporządkowanie danych – niezbędna jest nowoczesna chmura i repozytoria danych.
Postaw również na tzw. upskilling, czyli szkolenie obecnej kadry z zakresu bezpiecznego korzystania z narzędzi AI.
🚀Podsumowanie: Polskie firmy niegotowe na AI!
Polska znajduje się w przełomowym momencie. Mamy dobrych specjalistów i wysoki poziom zainteresowania sztuczną inteligencją, ale brakuje nam odwagi do pełnego wdrożenia nowoczesnych rozwiązań opartych na AI. Raport PwC wyraźnie pokazuje, że bariery finansowe i brak porządku w danych to główne powody, dlaczego zostajemy w tyle.
Zatem, co powinieneś zrobić? Jeśli chcesz, aby Twoja firma przetrwała tę transformację, musisz przestać tylko „testować” AI i zacząć traktować ją jako fundament rozwoju.
FAQ: Co powinieneś wiedzieć na temat narzędzi AI wykorzystywanych przez polskie firmy?
Dlaczego projekty AI często kończą się niepowodzeniem?
Najczęściej przez brak skalowania i słabą jakość danych. Firmy skupiają się na testach zamiast wdrożeniach. Częstym problemem są też wysokie koszty utrzymania na dużą skalę.
Od czego firmy powinny zacząć wdrażanie AI?
Każda firma powinna zacząć od audytu gotowości technologicznej oraz uporządkowania i zabezpieczenia posiadanych zbiorów danych. Następnie kluczowe jest stworzenie strategii AI, która jasno określa, w których obszarach (np. sprzedaż, logistyka, HR) ta technologia zapewnia największe korzyści. Ważne jest też przeszkolenie pracowników.
Jakie obawy społeczne spowalniają rozwój AI?
Największe to dezinformacja, zagrożenie dla demokracji i utrata pracy. Aż 81% osób obawia się fake newsów generowanych przez AI. W efekcie firmy wolniej wdrażają zmiany i są ostrożniejsze.
Czy pracownicy są przygotowani do korzystania z narzędzi AI?
Mimo chęci, pracownikom brakuje wsparcia. 80% używa GenAI bez formalnej wiedzy szefa, a tylko 11% firm deklaruje pełną gotowość kadrową. Brakuje oficjalnych szkoleń (tylko 64% firm planuje) – takie podejście zmusza pracowników do nauki na własną rękę. Wiąże się to z ryzykiem związanym z bezpieczeństwem danych.
Czy pracownicy w Polsce korzystają z AI bez wiedzy pracodawcy?
Tak, jest to powszechne zjawisko – aż 80% pracowników korzysta z narzędzi GenAI bez oficjalnej zgody firmy. Zjawisko to jest nazywane shadow AI i może prowadzić do problemów z bezpieczeństwem danych – szczególnie gdy do modeli AI trafiają dane klientów lub tajemnice przedsiębiorstwa.
Co to jest dolina śmierci w projektach AI?
Termin ten odnosi się do sytuacji, w której firma odnosi sukces na etapie testów, ale nie potrafi wdrożyć rozwiązania na stałe, przez co AI nie zaczyna na siebie zarabiać. Zazwyczaj wynika to z problemów organizacyjnych, braku danych i braku skalowania. To największe wyzwanie dla firm, które wdrażają AI.
Źródło:
- PwC Polska. (2025). Polskie firmy nie wykorzystują w pełni potencjału AI. Działania polskich przedsiębiorstw i oczekiwania konsumentów.
