Podczas AI Future Arena, odbywającej się w ramach Europejskiego Kongresu Finansowego, liderzy biznesu, administracji i technologii zgodzili się, że sztuczna inteligencja nie jest kolejnym przejściowym trendem. To fundamentalna zmiana o charakterze systemowym, redefiniująca sposób funkcjonowania gospodarki, organizacji i całych społeczeństw.
Debata pokazała jasno: Polska ma dziś wszystkie fundamenty, aby odegrać znaczącą rolę w tej transformacji. Jednocześnie stoi przed wyborem – czy przyspieszyć i dołączyć do liderów, czy pozostać w grupie krajów „średniej adopcji”.
Nowy cykl technologiczny – i rosnąca presja czasu
Jak powiedział prof. Leszek Pawłowicz podczas wystąpienia otwierającego, mamy dziś do czynienia z kumulacją innowacji, która wyznacza początek nowego etapu transformacji technologicznej. Podkreślił, że każda taka zmiana historycznie budziła obawy o rynek pracy, ale jednocześnie prowadziła do powstania nowych modeli gospodarczych. Tym razem tempo zmian jest bezprecedensowe, a połączenie Big Data i AI tworzy zupełnie nową jakość i przewagę konkurencyjną. Ci, którzy nie nauczą się wykorzystywać tych technologii w praktyce, zostaną w tyle.
Dariusz Piotrowski, VP i GM Dell Technologies Polska zaznaczył, że dzisiejsza transformacja nie przebiega w klasycznych cyklach dekadowych, ale w bardzo krótkich falach innowacji. Zmiana jest tak dynamiczna, że organizacje muszą reagować w skali miesięcy, a nie lat.
To w kontekście organizacji oznacza, że strategie muszą być adaptacyjne, decyzje powinny być podejmowane szybciej, a eksperymentowanie staje się standardem działania.
Polska: silne fundamenty i moment decyzji
W globalnej perspektywie Polska znajduje się w bardzo dobrym punkcie wyjścia.
Raj Sharma, Global Managing Partner Growth & Innovation w EY podkreślił, że kraj przeszedł w ostatnich dekadach wyjątkową transformację gospodarczą, opartą na talencie, edukacji i integracji z globalnym rynkiem. W jego ocenie Polska dysponuje wszystkimi kluczowymi zasobami, aby nie tylko uczestniczyć w rewolucji AI, ale aktywnie ją współtworzyć.
Jednocześnie kluczowe będą dwa czynniki: szybkość działania oraz zdolność do eliminowania barier. Jego zdaniem brak odwagi decyzyjnej może być większym ograniczeniem niż brak technologii.
Ten obraz dobrze uzupełnia głos Iwony Szylar, dyrektor generalnej Microsoft, która wskazała, że Polska znajduje się obecnie w grupie krajów o średnim poziomie adopcji technologii AI, obok takich rynków jak Niemcy czy Stany Zjednoczone. Jednocześnie zaznaczyła, że przyspieszenie wdrożeń może przełożyć się na szybki awans do grona liderów.
Aby jednak ten scenariusz mógł się ziścić, niezbędna jest głęboka transformacja sposobu funkcjonowania organizacji. Jak wskazała, firmy powinny być projektowane na nowo wokół inteligentnej infrastruktury. Oznacza to:
- redefinicję procesów biznesowych,
- zmianę modeli operacyjnych,
- nowe podejście do podejmowania decyzji.
W tym ujęciu sztuczna inteligencja nie jest jedynie narzędziem usprawniającym wybrane obszary działalności, lecz fundamentem kompleksowej zmiany. Jej efektywne wykorzystanie wymaga podejścia holistycznego – opartego na spójnej strategii i integracji rozwiązań – a nie pojedynczych, oderwanych od siebie wdrożeń.
Od potencjału do realnej wartości
W dyskusji wielokrotnie powracał jeden kluczowy wątek: rzeczywista wartość AI nie powstaje na poziomie modeli czy infrastruktury, ale w jej praktycznym zastosowaniu.
Jak podkreśliła Iwona Szylar, przewaga konkurencyjna nie wynika z posiadania technologii, lecz z umiejętności jej przełożenia na konkretne efekty biznesowe.
Ten wniosek doskonale koresponduje z danymi z raportu Global AI Diffusion, według którego Polska wchodzi właśnie w fazę dojrzałości rynku AI. Już co trzeci Polak korzysta z generatywnej sztucznej inteligencji, co wyraźnie sygnalizuje przejście od eksperymentów do szerokiej adopcji.
W tym kontekście zmienia się również punkt ciężkości działań organizacji. Kluczowe staje się nie tyle testowanie nowych rozwiązań, co ich skalowanie oraz głęboka integracja z najważniejszymi procesami biznesowymi i publicznymi. To właśnie na tym etapie rozstrzyga się, które organizacje będą w stanie wykorzystać potencjał AI w sposób trwały i systemowy.
Równolegle globalne inwestycje w sztuczną inteligencję – obejmujące zarówno rozwój centrów danych, jak i modeli językowych – osiągają bezprecedensową skalę. Jak jednak zauważył Raj Sharma, ich rzeczywista wartość ujawni się dopiero wtedy, gdy zostaną skutecznie osadzone w konkretnych procesach biznesowych i społecznych, przynosząc mierzalne rezultaty.
Organizacje muszą się przeprojektować
W trakcie AI Future Arena wielokrotnie pojawiał się wniosek, że wdrażanie AI nie może ograniczać się do pojedynczych projektów.
Szymon Midera, Prezes Zarządu PKO Banku Polskiego zwrócił uwagę na częsty problem współczesnych organizacji – koncentrację na powierzchownych wskaźnikach kosztem rzeczywistego efektu biznesowego. Jak podkreślił, skuteczne wykorzystanie AI wymaga podejścia całościowego, obejmującego zarówno model operacyjny, jasno zdefiniowane cele biznesowe, jak i sposób mierzenia tworzonej wartości.
W jego ocenie organizacje powinny budować spójne ekosystemy wdrożeń AI, zamiast realizować rozproszone inicjatywy bez jasnego powiązania z wynikami biznesowymi.
Ten wątek został rozwinięty również przez Raj Sharma, który podkreślił, że firmy powinny projektować swoje struktury od podstaw wokół AI, a nie traktować jej jako dodatku do istniejących procesów.
Kompetencje i edukacja – jedno z największych wyzwań
W dyskusji wyraźnie wybrzmiał również temat kompetencji – obszaru, który coraz wyraźniej rysuje się jako jedno z największych wyzwań w kontekście rozwoju sztucznej inteligencji.
Beata Stelmach, Prezes Zarządu Totalizatora Sportowego zwróciła uwagę na istotny paradoks: Polska od lat pozostaje silnym eksporterem talentów technologicznych, jednak jednocześnie stoi przed koniecznością lepszego zagospodarowania tego potencjału na rynku lokalnym. W jej ocenie kluczowe znaczenie ma budowanie kompetencji już na najwcześniejszych etapach edukacji, tak aby nie tylko rozwijać umiejętności, ale również zatrzymywać generowaną wartość w kraju.
Z kolei Raj Sharma wskazał, że skalowanie kompetencji AI w społeczeństwie będzie jednym z kluczowych czynników sukcesu. Jak zaznaczył, kraje, które postawią na szeroką, systemową edukację w obszarze sztucznej inteligencji – podobnie jak wcześniej w przypadku cyfryzacji – zyskają wyraźną przewagę konkurencyjną.
Dane Work Trend Index potwierdzają tę zmianę – ponad połowa pracowników korzystających z AI przyznaje, że jeszcze rok wcześniej nie byłaby w stanie wykonywać swojej pracy w tak szerokim zakresie.
AI w sektorze publicznym – odpowiedzialność i potencjał
Silny głos w dyskusji należał również do sektora publicznego.
Magdalena Czażyńska‑Jachim, prezydentka Sopotu podkreśliła, że administracja nie może pozwolić sobie na błędy w wykorzystaniu AI, ponieważ decyzje podejmowane z jej użyciem mają bezpośrednie skutki dla obywateli.
Zwróciła jednocześnie uwagę na ogromny potencjał sztucznej inteligencji w analizie danych i wspieraniu decyzji zarządczych w samorządach, szczególnie w kontekście integracji i wykorzystania rozproszonych zbiorów danych. Szczególnie dynamiczny potencjał rozwoju dostrzegła w rozwiązaniach wzmacniających lokalne bezpieczeństwo, gdzie sztuczna inteligencja może realnie podnosić jakość i szybkość reakcji instytucji publicznych.
Co istotne, podkreśliła również, że polskie samorządy nie odbiegają poziomem od swoich europejskich odpowiedników. Wręcz przeciwnie – coraz częściej są w stanie pełnić rolę aktywnego partnera dla firm technologicznych i środowisk naukowych, współtworząc rozwiązania odpowiadające na realne potrzeby społeczne.
Zaufanie jako fundament transformacji
Równolegle z rosnącą dynamiką zmian coraz większego znaczenia nabiera kwestia zaufania. W trakcie AI Future Arena wyraźnie podkreślano, że sztuczna inteligencja musi być budowana w oparciu o odpowiedzialność, transparentność i bezpieczeństwo. To właśnie te elementy stanowią fundament całego ekosystemu AI, obejmującego zarówno infrastrukturę, modele, jak i ich praktyczne zastosowania.
W efekcie zmienia się również sposób myślenia o wdrożeniach. Kluczowe znaczenie zyskują nie tylko same rozwiązania technologiczne, ale także jakość danych, dojrzałe mechanizmy zarządzania (governance) oraz zgodność z regulacjami. Te aspekty przestają być dodatkiem, a stają się integralną częścią projektowania i skalowania AI, decydując o jej wiarygodności i długofalowej wartości.
Moment decyzji
AI Future Arena pokazała, że znajdujemy się dziś w punkcie zwrotnym.
Z jednej strony obserwujemy rosnącą adopcję technologii, zarówno wśród użytkowników, jak i organizacji. Z drugiej, wyraźne ujawniają się wyzwania związane z budowaniem kompetencji oraz potrzebą prowadzenia wdrożeń w sposób kompleksowy i odpowiedzialny.
Dla Polski to nie tylko kolejna fala transformacji technologicznej. To szansa na trwałą zmianę pozycji w globalnej gospodarce – przejście od roli kraju, który głównie adaptuje powstające rozwiązania, do roli aktywnego współtwórcy standardów kształtujących erę sztucznej inteligencji.