Polskie firmy liderami inwestycji w AI w Europie Środkowo-Wschodniej

Polskie przedsiębiorstwa wyróżniają się na tle Europy Środkowo-Wschodniej skalą inwestycji w sztuczną inteligencję, jednak mierzalne efekty biznesowe nie zawsze odpowiadają wielkości wydatkowanych środków.

Polska jako lider inwestycji w AI w regionie

Badanie EY wykazało, że polskie firmy znacznie bardziej agresywnie inwestują w technologie AI niż ich odpowiedniki w sąsiednich krajach. W przedziale 100–499 tys. zł deklaruje wydatki 39% polskich respondentów, podczas gdy średnia dla całego regionu Europy Centralnej, Północnej, Południowej i Wschodniej wynosi zaledwie 19%. To oznacza, że polskie przedsiębiorstwa są prawie dwa razy bardziej zaangażowane finansowo w transformację sztuczną inteligencję.

Zaangażowanie polskich firm nie ogranicza się do inwestycji średnich. W wyższych przedziałach budżetowych (500–999 tys. zł) udział polskich firm wynosi 12%, wobec 7% średniej regionalnej. Jeszcze bardziej znaczące są dane o przedsiębiorstwach, które przeznaczyły ponad 1 mln zł — takich firm jest 8% w Polsce. Łącznie oznacza to, że polskie przedsiębiorstwa dysponują wyraźnie większymi zasobami finansowymi dedykowanymi transformacji AI niż konkurenci z regionu.

Jakie rezultaty przynoszą te inwestycje?

Choć skala inwestycji jest imponująca, rzeczywiste efekty biznesowe są bardziej zróżnicowane. Według eGospodarka.pl, polskie firmy zauważyły w ciągu ostatnich trzech lat:

• Innowacje: 39% firm zgłosiło co najmniej minimalną poprawę w zdolności do tworzenia nowych rozwiązań
• Przychody: 35% przedsiębiorstw odnotowało wzrost dochodów
• Elastyczność operacyjna: 27% firm lepiej radzi sobie z adaptacją do zmian rynkowych

Jednak porównanie z regionem ujawnia istotne luki. W zakresie efektywności operacyjnej polskie firmy osiągają 44%, podczas gdy średnia regionalna wynosi 60%. Jeszcze większa rozbieżność pojawia się w oszczędnościach kosztów: polskie przedsiębiorstwa raportują 43%, wobec 51% w pozostałych krajach regionu. To sugeruje, że znaczne inwestycje w AI nie zawsze skutkują redukcją wydatków operacyjnych — jednym z głównych oczekiwanych benefitów transformacji cyfrowej.

Obszar	Polskie firmy	Średnia regionalna	Różnica
Innowacje produktowe/usługowe	39%	brak danych	—
Wzrost przychodów	35%	brak danych	—
Elastyczność operacyjna	27%	brak danych	—
Efektywność	44%	60%	-16 pp
Oszczędności kosztów	43%	51%	-8 pp

Wdrażanie czy eksperymentowanie?

Dane EY wskazują na przesunięcie się polskich firm w kierunku rzeczywistych wdrożeń. Odsetek przedsiębiorstw, które nie planują żadnych działań związanych z AI, spadł z 6% do zaledwie 4% — najniższy poziom w regionie. Jednocześnie 67% polskich przedsiębiorców deklaruje plany wprowadzenia innowacji produktowych lub usługowych wspieranej AI w ciągu najbliższych 12 miesięcy (średnia regionalna: 56%). Modyfikacje procesowe planuje 57% firm (wzrost o 15 punktów procentowych rok do roku), a zmiany strategiczne i marketingowe — 53% (wzrost z 41%).

Te liczby sugerują, że polskie firmy wychodzą poza fazę eksperymentów i przechodzą do wdrażania. Jednak eGospodarka.pl dodaje istotne zastrzeżenie: mimo deklaracji, 2 na 3 inicjatywy AI wciąż nie wychodzą z fazy testów. Oznacza to, że między planem a realizacją istnieje znaczna luka — firmy mogą planować wdrożenia, ale ich faktyczne ukończenie napotyka przeszkody.

Gdzie tkwi problem?

Rozbieżność między skalą inwestycji a mierzalnymi efektami wskazuje na kilka potencjalnych problemów. Po pierwsze, polskie firmy mogą inwestować w technologię, ale brakuje im kompetencji do jej pełnego wykorzystania — stąd wysoki odsetek projektów „utknięty” w testach. Po drugie, inwestycje mogą być rozproszone między wiele małych projektów zamiast skoncentrowane na kluczowych obszarach biznesu. Po trzecie, przejście od fazy pilotażu do skali produkcyjnej wymaga nie tylko technologii, ale także zmian organizacyjnych, których firmy mogą niedostatecznie planować.

Co to oznacza dla Ciebie

Jeśli pracujesz w polskiej firmie rozważającej inwestycję w AI lub już ją realizującej, dane te mają praktyczne znaczenie. Po pierwsze, pokazują, że Twoja branża jest w Polsce aktywna — inwestycje są normą, a nie wyjątkiem. Po drugie, sugerują, że samo wydanie pieniędzy na narzędzia AI nie gwarantuje sukcesu — kluczowe jest planowanie wdrożenia, budowanie umiejętności zespołu i wyraźne zdefiniowanie mierników sukcesu. Po trzecie, luka między efektywności polskich firm a regionem (16 punktów procentowych) wskazuje na niewykorzystany potencjał — firmy, które skutecznie przejdą od testów do pełnego wdrożenia, mogą uzyskać znaczną przewagę konkurencyjną.

Warto również zwrócić uwagę na rozbieżność między planami a rzeczywistością. Jeśli Twoja organizacja planuje wdrożenie AI, przygotuj się na to, że projekt może trwać dłużej niż założono, i zaplanuj zasoby (ludzi, czas, budżet na szkolenia) na etapie przejścia z testów do produkcji.