Inteligentna transformacja polskiego przemysłu: jak AI zmienia oblicze produkcji
Mulderphoto – Adobe StockPodczas gdy globalne koncerny wdrażają autonomiczne systemy AI, polski przemysł dopiero rozpoczyna cyfrową transformację. Fragmentacja wdrożeń, bariery kosztowe i mentalność wyczekiwania grożą pogłębieniem tego dystansu. Jednocześnie dostępność tanich narzędzi i oddolna inicjatywa pracowników otwierają przed polskimi przedsiębiorstwami nowe możliwości.
Polski przemysł na cyfrowym rozdrożu
Liczby nie pozostawiają złudzeń: według danych Głównego Urzędu Statystycznego zaledwie 5,9% polskich firm zatrudniających co najmniej 10 osób wykorzystywało w 2024 r. sztuczną inteligencję (AI). Dla porównania, w badaniu KPMG obejmującym 183 liderów przemysłowych z 8 krajów (m.in. Niemcy, USA, Wielka Brytania, Chiny, Japonia), aż 62% respondentów korzysta ze sztucznej inteligencji (AI) od ponad 3 lat, a 20% wdrożyło ją już we wszystkich działach operacyjnych – od badań i rozwoju, przez produkcję, aż po logistykę i obsługę klienta.
Dystans między Polską a światowymi liderami jest wyraźny, ale okno możliwości pozostaje otwarte. Narzędzia AI, które jeszcze 5 lat temu wymagały milionowych budżetów i zaawansowanych zespołów badawczo-rozwojowych, dziś są dostępne bezpłatnie lub za niewielkie miesięczne opłaty. ChatGPT, Google Gemini, Microsoft Copilot – pojawiają się już w polskich zakładach produkcyjnych, warsztatach, biurach projektowych, często wprowadzane oddolnie przez pracowników eksperymentujących z nowymi możliwościami.
– Chyba z ciekawości zaczęliśmy [używać AI]. A że niektóre narzędzia są bezpłatne, to nic nie stało na przeszkodzie, żeby zacząć testować – mówi kierownik w średnim przedsiębiorstwie w wywiadzie dla Polskiego Instytutu Ekonomicznego.
Alarmujący jest fakt, że aż 77% firm, które nie korzystają z rozwiązań AI, nie planuje wdrożenia „dopóki nie będzie trzeba”. Tylko 4% deklaruje konkretne plany w ciągu najbliższych 12 miesięcy. Ta postawa wyczekiwania może być kosztowna – gdy AI stanie się koniecznością rynkową, będzie już za późno na naukę i budowanie przewagi.
Fragmentacja wdrożeń: gdzie jest polski przemysł?
Próba precyzyjnego zmierzenia skali adopcji AI w polskich przedsiębiorstwach ujawnia pierwszą istotną obserwację: dane różnią się znacząco w zależności od źródła. Według oficjalnego badania GUS z 2024 r., przeprowadzonego na próbie blisko 20 tysięcy firm zatrudniających co najmniej 10 osób, ze sztucznej inteligencji korzysta 5,9% przedsiębiorstw. Badanie Ministerstwa Rozwoju i Technologii, obejmujące 650 firm mikro, małych i średnich, wskazuje na znacznie wyższe wartości: 16% mikroprzedsiębiorstw i 14,7% małych firm. Polski Instytut Ekonomiczny w swoim najnowszym Miesięcznym Indeksie Koniunktury (wrzesień 2025) odnotowuje 13,6% mikrofirm, 13,1% małych, 19,1% średnich i 21% dużych przedsiębiorstw, które korzystają z generatywnej AI.
Różnice te wynikają głównie z różnic w definicji AI. GUS stosuje np. wąską definicję obejmującą zaawansowane systemy uczenia maszynowego i przetwarzania języka naturalnego, podczas gdy badania PIE i MRiT uwzględniają także generatywne narzędzia AI dostępne publicznie.
Warto zwrócić też uwagę na aspekt czasowy. Dane GUS i MRiT pochodzą z badań przeprowadzonych w pierwszej połowie 2024 r., podczas gdy PIE-MIK zbiera dane w czasie rzeczywistym (wrzesień 2025). W tak dynamicznym okresie – kiedy narzędzia generatywnej AI (ChatGPT, Gemini) dopiero zyskują masową popularność – różnica kilku miesięcy może mieć istotne znaczenie. Rosnący trend widoczny w najnowszych danych PIE może sygnalizować przyspieszenie adopcji systemów AI w drugiej połowie 2024 r. i na początku bieżącego roku.
Sektorowe przepaście
Niezależnie od zastosowanej metodologii jedno pozostaje niezmienne: ogromne różnice między branżami. Sektor ICT – co zrozumiałe – prowadzi w wyścigu cyfryzacji. Według danych PIE aż 31% firm technologicznych realizuje inwestycje w sztuczną inteligencję. W przemyśle wartość ta spada do 7%, a w budownictwie – zaledwie 2%. To pokazuje, jak bardzo nierównomierne jest tempo transformacji w polskich firmach. Podczas gdy firmy technologiczne eksperymentują już z zaawansowanymi rozwiązaniami, tradycyjne sektory przemysłowe dopiero rozpoznają potencjał nowych narzędzi.
Polski przemysł znajduje się w fazie, którą globalni liderzy przeszli kilka lat temu. Niekoniecznie jednak sytuacja musi być stracona. Historia transformacji cyfrowych pokazuje, że późne wejście może być również atutem – pod warunkiem szybkiego uczenia się na błędach pionierów i wykorzystania już dojrzałych, sprawdzonych rozwiązań.
Portret polskiego pioniera AI
Kim są firmy już wykorzystujące AI? Analiza PIE i MRiT pokazuje ich wyraźny profil. Przedsiębiorstwa korzystające z AI wyróżniają się pod wieloma względami, tworząc spójny obraz organizacji otwartej na innowacje i globalnie zorientowanej.
Kompetencje i internacjonalizacja. Przedsiębiorstwa, których właściciele i pracownicy mają wyższe kompetencje cyfrowe, znacznie częściej sięgają po narzędzia oparte na AI. Co istotniejsze – firmy z AI są 2,5-krotnie częściej włączane w międzynarodowe łańcuchy produkcji: 22% obsługuje klientów zagranicznych (vs 9% bez AI), a 34% współpracuje z zagranicznymi dostawcami (vs 16% bez AI).
Kapitał i optymizm. Według PIE aż 89% firm, które nie inwestują w AI, to podmioty wyłącznie z polskim kapitałem. Firmy z udziałem kapitału zagranicznego lub mieszanym znacznie częściej podejmują decyzje o inwestycjach w sztuczną inteligencję.
Firmy z AI są też bardziej optymistyczne – 66% przewiduje wzrost przychodów w ciągu trzech lat (vs 44% bez AI). Co ciekawe, optymizm ten niekoniecznie wynika wyłącznie z bieżących efektów wdrożenia AI – często jest to raczej konsekwencja ogólnie lepszej kondycji finansowej, wyższych kompetencji zarządczych i większej otwartości na innowacje. Innymi słowy: firmy, które inwestują w AI, to po prostu lepiej zarządzane organizacje, które dostrzegają możliwości tam, gdzie inne widzą zagrożenia.
Oddolna rewolucja i motywacje wdrożeń. Wdrożenia AI w polskich firmach często nie wynikają z długoterminowej strategii cyfryzacji, lecz z ciekawości pracowników i łatwej dostępności narzędzi. To zjawisko, które można nazwać „demokratyzacją AI” – technologia przestaje być domeną działów IT i staje się narzędziem dostępnym dla każdego.
– Wszystkie firmy dookoła zaczęły nagle korzystać z AI. Zrobiło się to super modne – relacjonuje dyrektor w średnim przedsiębiorstwie z przemysłu lekkiego.
– Mamy młodych ludzi w pracy. To oni pierwsi zaczęli testować takie narzędzia i pokazywać innym, jak można je zastosować – dodaje kierownik produkcji w dużym zakładzie.
Główne motywy inwestowania w AI to:
- zwiększenie efektywności operacyjnej (wskazywane najczęściej),
- presja konkurencji (nieadoptowanie AI może oznaczać utratę pozycji rynkowej),
- budowanie pozytywnego wizerunku jako firmy innowacyjnej,
- w przypadku firm z międzynarodowym kapitałem – wymogi grupy kapitałowej.
Bariery – rzeczywiste i postrzegane. Paradoksalnie, firmy już stosujące AI rzadziej wskazują na bariery wdrożenia niż te, które jeszcze nie zaczęły. Barierę kosztową widzi 18% firm bez AI, ale tylko 10% z AI. To sugeruje, że postrzegane przeszkody często są większe niż rzeczywiste – pierwszy krok jest psychologicznie najtrudniejszy, ale po jego pokonaniu okazuje się, że wejście w świat AI nie wymaga astronomicznych budżetów.
Lekcje od światowych liderów
Raport KPMG pokazuje, jak zaawansowane są rozwiązania na rozwiniętych rynkach. Dojrzałość wdrożeń AI w globalnym przemyśle osiągnęła poziom, o którym w Polsce dopiero się mówi.
Kluczowe dane:
- 62% firm stosuje AI ponad 3 lata – to znaczy, że rozpoczęły wdrożenia jeszcze przed pandemią COVID-19,
- 84% rozwija rozwiązania in-house, dostosowując je do specyfiki swoich procesów,
- 67% wykorzystuje agentic AI – autonomiczne systemy zdolne do podejmowania decyzji bez ciągłej interwencji człowieka,
- 91% pozwala AI na samodzielne decyzje w wybranych procesach produkcyjnych i logistycznych,
- 74% używa uczenia maszynowego do optymalizacji, a 72% analityki predykcyjnej do przewidywania awarii i problemów jakościowych,
- 26% wdrożyło AI tak głęboko, że stała się częścią kultury organizacyjnej firmy.
Co istotne, sztuczna inteligencja nie jest już traktowana jako eksperyment czy dodatek do tradycyjnych metod, ale jako podstawa działania. Świadczy o tym wypowiedź polskiego menedżera z firmy działającej globalnie:
– Ja bym nie powiedział nawet [że wykorzystanie AI to] jakaś przewaga konkurencyjna. Dzisiaj to jest minimum z mojej perspektywy – mówi kierownik produktu w dużym polskim przedsiębiorstwie działającym międzynarodowo.
Inwestycje rosną. Skala zaangażowania firm w rozwój sztucznej inteligencji najlepiej widoczna jest w wydatkach na ten cel. 36% globalnych producentów przeznacza ponad 10% budżetu IT na AI. Co więcej, 77% planuje zwiększenie nakładów, przy czym 71% przewiduje wzrost przekraczający 10% rocznie.
Model transformacji: Enable-Embed-Evolve
KPMG proponuje model transformacji oparty na trzech fazach: Enable, Embed i Evolve. Każda z nich wymaga innego podejścia organizacyjnego, technologicznego i kulturowego.
Enable (Umożliwienie) – faza eksperymentów i pilotaży. Firmy rozpoczynają od wybranych, dobrze zdefiniowanych obszarów: predictive maintenance (przewidywanie awarii maszyn na podstawie danych z czujników), AI quality control (automatyczna kontrola jakości produktów przy użyciu wizji komputerowej), optymalizacja planowania produkcji. Kluczowe jest wykorzystanie gotowych platform chmurowych, które eliminują potrzebę budowy infrastruktury od zera. Równolegle firma buduje kompetencje w zespole – szkolenia, warsztaty, dzielenie się wiedzą między działami.
MOŻE ZAINTERESUJE CIĘ TAKŻE
Embed (Wbudowanie) – faza integracji i skalowania. AI przestaje być „dodatkiem” i staje się integralną częścią procesów. Następuje połączenie systemów AI z systemami MES (Manufacturing Execution Systems) i ERP (Enterprise Resource Planning). Firma buduje infrastrukturę hybrydową: chmurę do trenowania modeli, przetwarzanie na krawędzi do decyzji w czasie rzeczywistym na hali produkcyjnej, on-premises dla krytycznych danych. Następuje fundamentalne przeprojektowanie procesów – nie tylko automatyzacja tego, co było, ale tworzenie AI-napędzanych strumieni wartości. Rozpoczyna się rozwój własnych rozwiązań dopasowanych do unikalnej specyfiki firmy.
Evolve (Ewolucja) – faza autonomii i ekosystemów. Sztuczna inteligencja działa autonomicznie w kluczowych obszarach. Firma buduje ekosystemy współpracy – dzieli dane i modele z dostawcami i klientami, tworząc inteligentne, samooptymalizujące się łańcuchy dostaw. Agentic AI działa w pełnej skali: autonomiczne systemy AI podejmują decyzje zakupowe, planują produkcję, negocjują warunki, przewidują popyt i dostosowują zdolności produkcyjne. Firma eksperymentuje z nowymi i zaawansowanymi technologiami – wykorzystuje najnowsze osiągnięcia AI zanim będą powszechnie wykorzystywane.
AI nie zabiera pracy – zmienia jej charakter
Jedną z najpowszechniejszych obaw związaną z digitalizacją i sztuczną inteligencją jest strach przed masowymi zwolnieniami. Dane GUS dla Polski pokazują jednak zniuansowany obraz. Tylko 5% firm przemysłowych, które stosują AI, zanotowało spadek zatrudnienia w wyniku jej wdrożenia. Równocześnie 4% firm odnotowało wzrost ogólnej liczby pracowników, a 6% zatrudniło nowych, wysoko wykwalifikowanych specjalistów – głównie programistów, analityków danych, inżynierów uczenia maszynowego i specjalistów ds. integracji systemów AI.
Co ważne, wpływ AI na zatrudnienie nie różni się dramatycznie od wpływu innych technologii cyfrowych. Dla porównania: rozwiązania chmurowe spowodowały redukcję zatrudnienia w 3% firm, Big Data – w 6%, a Internet Rzeczy – w 7%. AI nie jest wyjątkiem, ale częścią szerszej transformacji cyfrowej.
Wywiady jakościowe prowadzone przez PIE pokazują, że firmy częściej decydują się na przekwalifikowanie pracowników niż na zwolnienia. Transformacja AI staje się okazją do rozwoju kompetencji zespołu:
– [Zadania] zmieniły się, część osób musiało przejść do innych działów. Ale przesunęliśmy ich bez zmniejszania wynagrodzenia – mówi prezes w średnim przedsiębiorstwie z przemysłu lekkiego.
Zmienia się też profil rekrutacji i wymagania wobec nowych pracowników:
– Zrezygnowaliśmy z juniorskich [programistów] – potrzebujemy już tylko seniorów weryfikujących to, co AI wygenerowało – dodaje dyrektor HR w firmie IT.
Ta zmiana ma głębokie implikacje dla systemu edukacji i planowania ścieżek kariery. Rosną wymagania kompetencyjne, a tradycyjne szczeble kariery będą ulegać daleko idącym zmianom. Można też przyjąć, że AI nie niszczy miejsc pracy hurtowo, ale istotnie zmienia ich charakter.
Mapa drogowa dla polskiego przemysłu
Zestawienie polskich danych z globalnymi trendami pozwala nakreślić konkretne rekomendacje dla firm na różnych etapach dojrzałości cyfrowej. Nie wszyscy muszą zacząć od najbardziej zaawansowanych rozwiązań. Istotne jest określenie, na jakim etapie znajduje się organizacja, i wybranie odpowiedniej strategii.
Dla firm rozpoczynających (Enable): – Audyt kompetencji cyfrowych zespołu – Wybór jednego obszaru do pilotażu (np. predykcyjne utrzymanie ruchu) – Gotowe rozwiązania chmurowe zamiast budowy od zera – Intensywne szkolenia dla kluczowych pracowników.
Dla firm skalujących (Embed): – Łamanie silosów organizacyjnych – AI wymaga współpracy działów – Budowa infrastruktury hybrydowej (cloud + edge + on-premises) – Przeprojektowanie procesów, nie tylko ich automatyzacja – Rozwój własnych rozwiązań dopasowanych do specyfiki.
Dla firm dojrzałych (Evolve): – Budowanie ekosystemów współpracy z dostawcami i klientami – Eksperymenty z agentic AI i autonomicznymi systemami – Dzielenie się wiedzą w branży – Podnoszenie dojrzałości sektora.
Uniwersalne zasady dla wszystkich: – Zaczynaj od celów biznesowych, nie od fascynacji technologią – Inwestuj w ludzi równolegle do technologii – Monitoruj trendy globalne i ucz się od liderów – Nie czekaj „aż będzie trzeba”, bo może być już za późno.
Okno możliwości
Polski przemysł stoi przed historyczną szansą nadrobienia dystansu do globalnych liderów. Trzy czynniki tworzą bezprecedensowe warunki: po pierwsze, drastyczny spadek kosztów wejścia – narzędzia AI są dziś dostępne bezpłatnie lub za symboliczne opłaty. Po drugie, rosnąca społeczność praktyków i dostępność wiedzy – od kursów on-line po społeczności użytkowników. Po trzecie, polska gospodarka wciąż znajduje się w fazie wzrostu, co ułatwia inwestycje w nowe technologie.
Dane pokazują wyraźnie kierunek: firmy z AI są bardziej międzynarodowe (2,5-krotnie częściej współpracują z zagranicznymi partnerami), bardziej optymistyczne (66% przewiduje wzrost przychodów wobec 44% firm bez AI), szybciej się rozwijają i lepiej radzą sobie z wyzwaniami rynkowymi. To nie przypadkowe korelacje – AI daje konkretne, mierzalne korzyści: redukcję przestojów, optymalizację zużycia materiałów, poprawę jakości, skrócenie czasu realizacji zamówień.
Ale 77% polskich firm wciąż czeka w postawie „dopóki nie będzie trzeba”. Ta postawa może być kosztowna. Gdy AI stanie się koniecznością (a globalni liderzy są tu jednoznaczni: 93% uważa, że firmy z pełną integracją AI zyskają znaczącą przewagę konkurencyjną w najbliższych latach), dystans może być już niemożliwy do nadrobienia. Historia pokazuje, że firmy, które przegapiły wcześniejsze fale cyfryzacji (automatyzacja, ERP, cloud), nigdy w pełni nie nadgoniły liderów.
Okno możliwości jest otwarte, ale nie będzie trwać to wiecznie. W miarę jak sztuczna inteligencja staje się standardem, przewaga „early adopters” będzie rosła – poprzez dane (więcej danych do trenowania modeli), doświadczenie (lata nauki organizacyjnej) i efekty sieciowe (ekosystemy partnerów). Pytanie nie brzmi „czy?”, lecz „kiedy?”. I odpowiedź powinna brzmieć: teraz.
Trzy mity o AI w przemyśle
| MIT | FAKTY |
|---|---|
| „AI tylko dla wielkich koncernów" | Mikrofirmy stosują AI równie często co duże (MRiT: 16% vs 33%). Dostępne są bezpłatne narzędzia i gotowe rozwiązania chmurowe. |
| „AI zabierze pracę ludziom" | Tylko 5% firm przemysłowych z AI zanotowało spadek zatrudnienia. Z kolei 6% zatrudniło nowych specjalistów. Częściej dochodzi do przekwalifikowania niż zwolnień. |
| „Wdrożenie to ogromne koszty" | Bariera kosztowa częstsza u firm bez AI (18%) niż z AI (10%). Wiele narzędzi jest bezpłatnych lub są tanie. Postrzegane przeszkody są większe niż rzeczywiste. |
Źródła
- Lesiak M., Święcicki I., Witczak J. (2025), AI w polskich przedsiębiorstwach, Point Paper nr 5, Polski Instytut Ekonomiczny, Warszawa
- KPMG International (2024), Intelligent manufacturing: A blueprint for creating value through AI-driven transformation
- GUS (2024), Społeczeństwo Informacyjne w Polsce w 2024 r., Główny Urząd Statystyczny, Warszawa
- GUS (2024), Wykorzystanie zaawansowanych technologii w przemyśle, Główny Urząd Statystyczny, Warszawa
- Ministerstwo Rozwoju i Technologii (2024), Badanie cyfryzacji przedsiębiorstw, MRiT, Warszawa
O Autorze
