Co się stanie, jeśli wielkie deklaracje biznesu dotyczące sztucznej inteligencji zderzą się z rzeczywistością? Stanie się raport OVHcloud „(Nie)gotowi na AI – między hype’em a wdrożeniem, czyli co naprawdę robią polskie firmy”. Tu jest odwrotnie niż u Himilsbacha, badanie wprowadza element rzeczywistości do świata baśniowego.
Badanie „(Nie)gotowi na AI – między hype’em a wdrożeniem, czyli co naprawdę robią polskie firmy” (do pobrania TUTAJ), które na zlecenie OVHcloud przeprowadził PMR, jest kubłem – jeśli nie zimnej to co najwyżej letniej wody. Przed firmami w Polsce jeszcze naprawdę długa droga do nasycenia się rozwiązaniami. Chciałoby się rzec – mniej badania, więcej wdrażania. Pytanie tylko, jak wdrażać, co wdrażać i dlaczego tak po prostu się nie da. A jeśli się da, to gdzie, a gdzie nie.
Mała, czarna i bogata
Omawiany raport wylicza, że wartość rynku AI w Polsce to 1.8 mld PLN. „Czyli tyle, jaki byłby koszt postawienia w Polsce fabryki samochodów elektrycznych” – zaznacza Joanna Parasiewicz, PR & Communication Manager OVHcloud CEE . „I mniej niż 1 % wartości europejskiego rynku AI” – dodaje.
Ekspertka podczas premiery raportu odwołała się do mocnego obrazu rynku kawy w Polsce, który szacowany jest na 8 mld PLN. Mała czarna będzie więc długo jeszcze ważyć więcej niż AI. Swoją drogą liczby nabierają innego znaczenia, gdy uświadomimy sobie, że wartość przełomowej technologii jest porównywalna z wartością dużego projektu inwestycyjnego w skali krajowej…
To, co w tym sprowadzaniu na ziemię może cieszyć, to sama dynamika zmian. Roczna dynamika rynku AI w Polsce to aż 40%. Tu wstydu nie ma, jeśli spojrzymy na średnią globalną, wahającą się między 35 a 45% (za danymi McKinsey), a nawet więcej – jest rewelacyjnie, gdy weźmiemy pod uwagę dane ze Statista, gdzie globalny rynek AI został oszacowany na ≈ US$244,22 mld w 2025 r. i prognozuje się CAGR (2025-2031) na poziomie ok. 26,6%.
Pytanie tylko, co stoi za tymi wzrostami. Duzi i malutcy. I to dosłownie, ponieważ realnie, w fazie czasie produkcyjnej, z AI w Polsce korzystają firmy największe i mikro. Duzi mają bowiem zasoby i znacznie częściej podejmują realne kroki wdrożeniowe. Gdzie znajdują realne zastosowanie dla algorytmów? Tam, gdzie kluczową rolę odgrywają dane – w analizie danych i business intelligence (72%), ponieważ to właśnie dane stają się fundamentem przewidywania trendów i podejmowania trafnych decyzji biznesowych. Segment największych dostrzega również wymierne korzyści w automatyzacji procesów biurowych (67%) oraz w obsłudze klienta z wykorzystaniem chatbotów (57%).
Sektor średnich graczy częściej dostrzega zastosowanie AI w logistyce i zarządzaniu łańcuchem dostaw (43%).
A co z najmniejszymi podmiotami? Tu eksperci są zgodni: maluchy (nie mikrofirmy, ale startupy) traktują coraz częściej AI natywnie, jak kiedyś w tej grupie traktowało się cloud computing, a więc jako pewne narzędzie/sposób, do szybkiego wdrażania pomysłów biznesowych, skalowania, testowania, łatwego wejścia w projekt i szybkiego wyjścia.
Na pewno warto też mieć na uwadze podział branżowy firm deklarujących i/lub wdrażających AI. Podczas debaty towarzyszącej premierze raportu, Marzena Rybicka-Szudera, prezeska firmy technologicznej Sopra Steria Poland, zwróciła właśnie na to uwagę, zalecając ostrożność z optymizmem wdrożeniowym i deklarowanego zaawansowania w użytkowaniu AI. Według niej wiele firm nie wyszło poza fazę prototypów, a jeśli już szukać dobrych przykładów, to raczej w branży IT, gdzie firmy są na pewno bardziej świadome technologii.
Jeździć, obserwować
No dobrze, to ilu przedsiębiorców mówi o AI, a ilu ze sztucznej inteligencji korzysta?
75% badanych firm deklaruje pozytywne nastawienie do sztucznej inteligencji, 30% prowadzi aktywne testy, ale jedynie 7% aktywnie z niej korzysta. To trochę tak, jakby co trzeci użytkownik uczył się jeździć samochodem, co czternasty ruszył w trasę, a reszta wciąż stała na parkingu i patrzyła, jak inni nabierają prędkości.
Jak zauważa Tomasz Sobol, Deputy marketing Directory OVHcloud CEE, rynek czeka. I widać to w wynikach ankiet – 47% przedsiębiorstw zatrzymuje się w fazie „wait & see”, wyłącznie obserwuje sytuację.
„Pragmatyczny stosunek polskiego biznesu wobec AI cechuje ostrożność, zwłaszcza w kontekście bezpieczeństwa danych i czynnika ludzkiego. Świadczy to o dojrzałości polskiego rynku, ale też o punkcie krytycznym, w którym się znajdujemy, gdy komunikowany entuzjazm wyprzedza faktyczny poziom wdrożeń” – stwierdza Tomasz Sobol.
„Można więc powiedzieć, że AI już pojawiło się w biznesie, ale w wielu miejscach wciąż pozostaje „w poczekalni” – dodaje Paweł Olszynka, Market Research Director PMR by Hume’s.
Według autorów raportu przyjęcie pozycji wyczekującej może być szansą dla dostawców technologii, ponieważ postawa może wskazywać na potrzebę wsparcia w przejściu od deklaracji do praktyki.
Blockery muszą zniknąć
Oczywiście przełamanie wyczekiwania wiąże się z poradzeniem sobie po stronie firmy z tak zwanymi wyzwaniami.
Inaczej ujmując – blockery technologii AI muszą zniknąć.
A jakie to są?
Tradycyjnie już, bezpieczeństwo. Przy wyborze rozwiązań opartych o AI kluczowe znaczenie ma bezpieczeństwo danych – aż 67% firm uznaje je za najważniejsze kryterium, wyprzedzające elastyczność, integrację, a nawet koszty.
Co można z tym zrobić? Jacek Popko, wiceprezes MakoLab wskazuje na suwerenność danych jako środek zaradczy i zwalniający blokady. Integrując w organizacjach rozwiązania AI do istniejących stosów technologicznych coraz częściej spotyka się z sytuacją, że firmy, świadome jak cennym zasobem są dane, niekoniecznie widzą swój asset jako karmę dla modeli językowych globalnych dostawców.
Potwierdzają to dane w raporcie: 87% firm zadeklarowało, że w przypadku ograniczenia dostępu do technologii z USA rozważyłoby przejście do dostawcy z Polski lub innego kraju UE. Pochodzenie geograficzne dostawcy AI jest istotnym czynnikiem dla 42% firm, a wśród dużych organizacji odsetek ten wzrasta do 48%.
Istotną rolę w topnieniu technologicznych lodów odgrywają takie kwestie jak zgodność z europejskimi regulacjami oraz gwarancje przechowywania danych w kraju. Mówił o tym Adam Biel, członek zarządu Woodpecker.co S.A. Według niego wspólne reguły ułatwiają wdrażanie rozwiązań na całym obszarze unijnym i dają pewność działania w określonych torach.
Inną perspektywę przedstawił Karol Dziasek, szef innowacji w Self Learning Solutions, według niego, w branży finansów i fintechowej, to właśnie regulacje powodują powstawanie blockerów we wdrożeniach AI w istniejące lub nowe procesy obawa przed RODO.
To skomplikowane
Wracając do głównych hamulcowych implementacji AI w Polsce, to wg raportu są nimi również:
- brak kompetencji w zespołach (43%)
- trudności z integracją z istniejącymi systemami (42%)
- ograniczenia budżetowe (42%).
- bariery technologiczne (36%),
- problemy z jakością i dostępnością danych (30%)
- opór pracowników wobec zmian (28%)
Takie odpowiedzi jasno pokazują, że sztuczna inteligencja postrzegana jest w przedsiębiorstwach jako złożona zmiana systemowa, a nie tylko narzędzie.
Wnioski?
Firmy potrzebują nie tylko inwestycji w infrastrukturę (61%) i cyberbezpieczeństwo (60%), ale przede wszystkim w rozwój kompetencji (59%) i zmianę kultury organizacyjnej. I tu jest ten moment, gdy na białym koniu (koniach) wjeżdżają partnerzy technologiczni, którzy realnie mogą wpłynąć na zmianę i postrzeganie AI w firmach. Aż 57% firm korzysta z ich pomocy, co pozwala im szybciej i skuteczniej pokonywać bariery wdrożeniowe.
Co dalej? Zapewne ciężka praca po stronie dostawców technologii, by edukować rynek, przekonywać, ugłaskiwać. Na pewno zmiany na rynku wymuszą też sami klienci. I gdy kilka czynników wespół w zespół postawi firmy pod ścianą, lawina zmian ruszy na dobre. A póki co, będzie jak w raporcie Polskiego Instytutu Ekonomicznego, gdzie 70% badanych firm nie dotknie się AI, dopóki to nie będzie konieczne.
