Sztuczna inteligencja w polskich firmach - modele wdrożeń, wyzwania i motywacje

Sztuczna inteligencja przestała być futurystyczną wizją, a stała się realnym narzędziem wspierającym rozwój firm. Polskie przedsiębiorstwa coraz odważniej wchodzą w świat AI, testując jej możliwości w praktyce – od automatyzacji procesów po tworzenie nowych usług. Choć poziom zaawansowania bywa różny, jedno jest pewne: zainteresowanie AI rośnie, a organizacje zaczynają dostrzegać jej strategiczne znaczenie.

Jednocześnie wdrożenie sztucznej inteligencji – zwłaszcza generatywnej – to nie tylko decyzja technologiczna, ale i organizacyjna. Wymaga zbudowania odpowiedniego zaplecza kompetencyjnego, przemyślanej strategii oraz otwartości na zmianę. Firmy, które potrafią połączyć te elementy, zyskują przewagę, która nie tylko pozwala im działać sprawniej, ale także szybciej adaptować się do zmieniających się warunków rynkowych.

Preferowane modele wdrażania rozwiązań AI

Wśród polskich firm najbardziej popularne są trzy modele wdrożeniowe: współpraca z dostawcami zewnętrznymi, rozwój wewnętrznych zespołów oraz podejście hybrydowe. Pierwszy z nich, czyli korzystanie z gotowych platform chmurowych lub narzędzi AI-as-a-Service, pozwala na szybki start – bez konieczności zatrudniania specjalistów czy inwestowania w kosztowną infrastrukturę. To rozwiązanie szczególnie atrakcyjne dla MŚP, które chcą sprawdzić, jak AI sprawdzi się w ich realiach operacyjnych.

Firmy z większymi ambicjami technologicznymi wybierają często drogę budowy własnych zespołów R&D. Choć jest to podejście bardziej kosztowne i czasochłonne, daje pełną kontrolę nad danymi, architekturą rozwiązań i ich dostosowaniem do specyfiki branży. W efekcie możliwe jest tworzenie przewag trudnych do skopiowania – zarówno na poziomie technologii, jak i kultury pracy z danymi. Coraz częściej spotykany jest też model mieszany, który łączy elastyczność zewnętrznych rozwiązań z kompetencjami wewnętrznymi.

Największe wyzwania we wdrażaniu generatywnej AI

Choć generatywna AI – potrafiąca tworzyć teksty, obrazy, kod czy dane syntetyczne – brzmi jak technologia z filmu science fiction, polskie firmy zaczynają ją wdrażać z coraz większą śmiałością. Problem w tym, że za „magią” generatywnej AI stoją konkretne wyzwania: od braku zrozumienia technologii, przez kwestie zgodności z RODO, aż po trudności integracyjne z istniejącą infrastrukturą IT. To często zderzenie entuzjazmu z realiami wdrożeniowymi.

Drugą barierą, o której mówi się rzadziej, jest zaufanie – a raczej jego brak. W wielu organizacjach panuje obawa, że AI to „czarna skrzynka”, nad którą trudno zapanować. Szczególnie w tradycyjnych branżach, takich jak przemysł czy transport, zaufanie do rozwiązań AI trzeba budować cierpliwie – poprzez pilotaże, edukację zespołów i dowody na realne korzyści. Technologia to jedno, ale prawdziwym wyzwaniem jest transformacja mentalna.

Najważniejsze motywacje organizacji do realizacji projektów AI

Firmy nie wdrażają AI dla samej technologii – kluczowym motywatorem są konkretne korzyści biznesowe. Automatyzacja pozwala znacząco obniżyć koszty operacyjne, przyspieszyć realizację zadań i zmniejszyć ryzyko błędów. Dzięki AI możliwe jest też szybsze podejmowanie decyzji na podstawie danych – co w dynamicznym otoczeniu rynkowym może decydować o przewadze konkurencyjnej.

Drugim ważnym impulsem jest chęć poprawy jakości produktów i usług. Modele AI potrafią analizować setki tysięcy danych jednocześnie – wykrywając anomalie w produkcji, analizując potrzeby klientów czy przewidując potencjalne problemy. To nie tylko usprawnienie bieżących działań, ale realna szansa na zaoferowanie czegoś więcej niż konkurencja: większej precyzji, personalizacji i elastyczności.

Stan i możliwości infrastruktury cyfrowej w kontekście wymagań AI

Nie da się wdrożyć AI bez odpowiedniej infrastruktury. Na szczęście coraz więcej firm w Polsce korzysta z chmury obliczeniowej – zarówno w modelu publicznym, jak i prywatnym. To nie tylko sposób na zmniejszenie kosztów wejścia, ale i na elastyczne skalowanie rozwiązań. Dla wielu przedsiębiorstw chmura staje się podstawą do dalszej cyfryzacji i automatyzacji procesów.

Równolegle rozwija się zaplecze sprzętowe i dostęp do narzędzi. Polskie firmy coraz częściej inwestują w nowoczesne centra danych, a na rynku pojawia się więcej usług SaaS oraz open source'owych rozwiązań wspierających analitykę i AI. Problemem pozostaje jednak dostępność wysoko wykwalifikowanych specjalistów – zwłaszcza tych, którzy potrafią łączyć wiedzę techniczną z rozumieniem potrzeb biznesowych.

Gotowość polskich firm do realizacji projektów AI

Choć wiele firm w Polsce deklaruje zainteresowanie AI, gotowość do jej wdrożenia bywa bardzo zróżnicowana. Kluczową rolę odgrywa tu postawa zarządu – bez wsparcia z góry projekty AI często kończą się na poziomie proof of concept. Potrzebna jest determinacja i długofalowa strategia, która pozwoli przejść od eksperymentów do realnych wdrożeń.

Drugim istotnym czynnikiem jest elastyczność – zarówno organizacyjna, jak i mentalna. AI wymaga często zmiany procesów, przebudowy modeli pracy, a nawet zmiany podejścia do podejmowania decyzji. Firmy, które potrafią adaptować się do nowych realiów, są lepiej przygotowane na wyzwania transformacji cyfrowej. I to właśnie one zyskują najwięcej.

AI - zmiany dla liderów

Wdrażanie rozwiązań AI – szczególnie tych generatywnych – to już nie pieśń przyszłości, a konkretna droga do poprawy efektywności, jakości usług i przewagi konkurencyjnej. Polskie firmy mają coraz lepszy dostęp do narzędzi, wiedzy i infrastruktury potrzebnej do realizacji projektów AI. Wyzwaniem pozostaje zbudowanie kultury pracy z danymi i przezwyciężenie barier organizacyjnych i regulacyjnych.

Dla firm, które podejdą do tematu kompleksowo – z jasno określoną strategią, rozwijanym zapleczem kompetencyjnym i gotowością do zmian – AI może być nie tylko usprawnieniem, ale motorem innowacji. To właśnie te organizacje mają szansę stać się liderami rynku, nie dlatego że „mają AI”, ale dlatego, że potrafią z niej mądrze korzystać.

Paweł Starosta – doświadczony IT Manager z tytułem MBA, oraz ponad trzydziestoletnim doświadczeniem zdobytym w międzynarodowych organizacjach z różnych branż. Jest ekspertem w budowaniu i zarządzaniu efektywnymi zespołami IT, doskonale łącząc nowoczesne technologie z praktycznymi rozwiązaniami (fan dobrych praktyk ITIL), które wspierają rozwój firm oraz poprawiają jakość pracy ich pracowników. Jego misją jest wykorzystywanie technologii w sposób, który tworzy realną wartość – zarówno dla biznesu, jak i dla ludzi.