Błędy, bariery i polski „paradoks nieufności”
Entuzjazm wokół sztucznej inteligencji jest ogromny, ale statystyki są bezlitosne. Według raportu MIT i PJATK z końca 2025 roku, zaledwie 5% pilotaży Generative AI realnie przekłada się na wzrost przychodów firm. Reszta utyka w fazie „wiecznego eksperymentu” lub generuje koszty bez wyraźnego zwrotu z inwestycji (ROI).
Dlaczego tak się dzieje i dlaczego w Polsce sytuacja wygląda inaczej niż w Dolinie Krzemowej czy Londynie?
1. Grzech Pierworodny: Automatyzacja bałaganu
Największym błędem, zarówno w Polsce, jak i na świecie, jest próba „naprawienia” AI-em procesów, które same w sobie są wadliwe.
Zasada jest prosta: Jeśli wdrożysz AI do słabego procesu, jedyne co otrzymasz, to szybszy słaby proces.
Firmy często traktują AI jak magiczną różdżkę, zamiast najpierw zoptymalizować fundamenty operacyjne.
2. Świat vs. Polska: Przepaść w zaufaniu
Dane z raportu PwC (CEO Survey 2025) obnażają fascynującą różnicę w mentalności liderów:
| Cecha | Średnia Globalna | Polska |
| Wiara w zysk z AI w 12 m-cy | ~50% prezesów | Tylko 15% prezesów |
| Pracownicy używający AI bez zgody | ~60% | Aż 80% (Shadow AI) |
| Główna bariera | Brak talentów / Regulacje | Koszty (55%) i Cyberataki (50%) |
Dlaczego tak jest?
W Polsce mamy do czynienia z tzw. „paradoksem nieufności”. Podczas gdy polscy pracownicy są jednymi z najbardziej otwartych na nowinki (często wdrażając AI „pod biurkiem”), polska kadra zarządzająca wykazuje dużą dozę sceptycyzmu, skupiając się bardziej na ryzykach niż na szansach.
3. Największe przeszkody: Gdzie uciekają pieniądze?
Według opracowań Gartnera i ThinkTank, procesy wdrożeniowe najczęściej rozbijają się o trzy ściany:
- Silosy danych: AI potrzebuje „paliwa”. W wielu polskich firmach dane są rozproszone w niekompatybilnych systemach, co uniemożliwia modelom LLM wyciąganie trafnych wniosków.
- Brak „AI Literacy” u managerów: Wdrażanie AI jest traktowane jako projekt IT, a nie transformacja biznesowa. Bez zrozumienia przez kadrę C-level, jak działa technologia, projekty tracą finansowanie przy pierwszej trudności.
- Luka suwerenności: Polska, bardziej niż kraje Europy Zachodniej (32% vs 28%), obawia się o bezpieczeństwo danych w chmurze, co często paraliżuje decyzje o wdrożeniu, jeśli firma nie posiada infrastruktury on-premise.
4. Co robią liderzy (wygrane 5%)?
Firmy, które odnoszą sukces, odwracają proces. Zamiast pytać: „Gdzie możemy wcisnąć AI?”, pytają: „Który proces nas najbardziej boli?”. Z raportów McKinsey wynika, że kluczem jest budowanie rozwiązań skalowalnych, a nie punktowych „gadżetów”.
Czy Polska dogoni liderów?
Mamy ogromny potencjał – polskie firmy chętniej niż globalne korzystają z rozwiązań Open Source (25% vs 17%), co daje nam przewagę w budowaniu autorskich, bezpiecznych systemów. Jednak bez przełamania bariery braku zaufania na poziomie zarządów, grozi nam bycie krajem „użytkowników AI”, a nie „twórców wartości AI”.
