AI rośnie w siłę, ale poza Polską

Sztuczna inteligencja (AI) zawładnęła wyobraźnią świata. Już dziś można założyć, że w kolejnych latach stanie się jednym z głównych narzędzi konkurencyjności firm i krajowych gospodarek. To, jaką pozycję zdobędzie Polska, zależy od decyzji i działań, podejmowanych już teraz. Co zatem w zakresie wsparcia i finansowania rozwoju AI robi polska administracja? Czy rodzime przedsiębiorstwa mają siłę i pieniądze, aby zmierzyć się z zagranicznymi konkurentami? Niestety, z analiz fundacji Digital Poland wynika, że nasze firmy są na etapie, w którym głównie tworzą rozwiązania dla zagranicznych klientów.

– W Polsce funkcjonują startupy, naukowe spin-offy, ale w porównaniu z innymi krajami, nawet europejskimi, jest ich wciąż mało. Mamy kilka perełek, jak ElevenLabs – to jednak tylko wyjątki potwierdzające regułę. Polacy znacznie częściej tworzą technologie poza Polską, dla zagranicznych klientów.  Nie jesteśmy przy tym także głównymi konsumentami tychże technologii, bo krajowe firmy i klienci indywidualni nie sięgają po rozwiązania AI tak często, jak przedstawiciele innych krajów – ocenia Piotr Mieczkowski, dyrektor zarządzający Digital Poland oraz członek zarządu European AI Forum.

Zdaniem Dariusza Jemielniaka, profesora z Akademii Leona Koźmińskiego, eksperta w zakresie technologii oraz AI, w Polsce powstają innowacje, ale liczba nowych rozwiązań jest dosyć niska jak na tak duży kraj.

– To przykre, że mamy jednych z najlepszych na świecie programistów i specjalistów od AI, ale ten potencjał nie przekłada się na produkty – podkreśla Dariusz Jemielniak.

Dlaczego Polska marnuje potencjał intelektualny

Przyczyn marnowania i niedoceniania potencjału intelektualnego, jaki drzemie w obszarze AI w Polsce, można znaleźć wiele. Jednym z głównych problemów jest mało wydajny system centralnego wsparcia rozwoju technologii.

– Obecne rozwiązania legislacyjne i systemowe niestety nie nadążają za dynamicznymi zmianami technologicznymi. Brakuje skutecznych inicjatyw wspierających współpracę między sektorem publicznym, biznesem a uczelniami. To z kolei negatywnie wpływa na budowanie kultury innowacji i nowoczesnej gospodarki, skutkując niedoborem wysoko wykwalifikowanej kadry – mówi Jacek Gralak, AI portfolio director w TT PSC.

Dodaje, że przepisy prawne dotyczące AI są wciąż w fazie rozwoju, a projekt ustawy o AI w Polsce dopiero trafił do konsultacji społecznych.

Zdaniem eksperta

Brakuje spójnej polityki w zakresie AI

Polska obecnie znajduje się na etapie przejściowym – jesteśmy zarówno konsumentem zagranicznych rozwiązań, jak i coraz częściej twórcą własnych technologii. Choć wiele implementowanych systemów AI pochodzi z zagranicy – głównie z USA, to nasze start-upy oraz ośrodki badawcze coraz częściej rozwijają innowacyjne projekty, zwłaszcza w obszarach takich jak przetwarzanie języka naturalnego, analiza danych czy robotyka.
Przykładem jest chociażby IDEAS NCBR, celujące w budowie modeli fundamentalnych AI, czy Campus AI, czyli generatywna platforma do wysoko spersonalizowanej nauki o generatywnej AI, której jestem naukową doradczynią. Nadal jednak brakuje spójnej polityki, która efektywnie integrowałaby naukę, biznes i administrację.
Wspieranie talentów i budowanie ścisłych powiązań między sektorem badawczo-rozwojowym a przemysłem jest wciąż wyzwaniem. Kapitał jest również istotnym aspektem: choć rynek venture capital w Polsce rozwija się, a inwestorzy prywatni coraz chętniej angażują się w projekty technologiczne, wciąż pozostajemy w tyle. Wzmocnienie współpracy między programami publicznymi a prywatnymi inwestorami mogłoby znacząco poprawić naszą konkurencyjność na globalnym rynku AI.
Polska, aby stać się aktywnym graczem, potrzebuje nie tylko kapitału, ale także zachęt sprzyjających współpracy między sektorami. Niezbędne są inwestycje w rozwój talentów, wsparcie komercjalizacji badań oraz międzynarodowa współpraca naukowa na najwyższym poziomie. Warto także postawić na edukację AI już na poziomie szkolnym i akademickim, aby wzmacniać przyszły ekosystem innowacji. 

Aleksandra Przegalińska

prof. Akademii Leona Koźmińskiego, prorektor ds. współpracy z zagranicą

Ocena systemów wsparcia rozwoju technologii

Podobnie uważa Piotr Mieczkowski – na tle innych krajów polska administracja publiczna robi stosunkowo niewiele, by wspierać środowiska technologiczne i rozwój AI.

– Wprawdzie w 2020 r. Rada Ministrów przyjęła dokument dotyczący polityki rozwoju AI, ale pozostaje on martwy. Zespół koordynujący politykę kraju w obszarze AI spotykał się dosłownie raz – wskazuje Piotr Mieczkowski.

Wsparciem może być program Infostrateg Narodowego Centrum Badań i Rozwoju (NCBR) z finansowaniem na poziomie 840 mln zł.

– Trzeba dodać, że NCBR zaoferował także granty dla firm zajmujących się AI poza programem Infostrateg. Powstał również program Narodowego Centrum Nauki o nazwie Artiq, wspierający działalność badawczą. Utworzono dodatkowo spółkę celową NCBR Ideas, która prowadzi badania podstawowe. Jednak finansowanie tych inicjatyw nie dorównuje kwotom udostępnianym w innych krajach – twierdzi Piotr Mieczkowski.

Szef fundacji Digital Poland wspomina również o rozwoju centrów przetwarzania danych (HPC) w ramach tzw. PLGrid („ogólnopolska infrastruktura obliczeniowa wspierająca badania naukowe i rozwój gospodarki”).

– W Polsce mamy przynajmniej pięć ośrodków obliczeniowych, ale nikt ich nie koordynuje. Nie wiadomo, jakie obliczenia wykonują i dla kogo, ani jakie są efekty ich pracy. Istnieją wyjątki, jak zaoferowanie mocy takim inicjatywom jak Bielik. Brakuje też specjalnego programu dla inwestorów zainteresowanych projektami AI. Furtką dla nich są jedynie programy PFR Ventures finansujące fundusze venture capital. Próby popularyzacji AI wśród małych i średnich przedsiębiorstw, np. przez europejskie centra innowacji cyfrowych (EDIHy), są czasami niewystarczające i mają zbyt symboliczną skalę – ocenia Piotr Mieczkowski.

Wygoda biurokratyczna, a nie dobro innowatorów

O braku wystarczającego wsparcia ze strony administracji publicznej mówi także Dariusz Jemielniak.

– Nawet same procedury uzyskiwania finansowania nastawione są przede wszystkim na wygodę biurokratyczną, a nie na logikę biznesową i badawczą. Nie ma dedykowanego systemu wsparcia firm AI. Tradycyjne systemy wspierające przedsiębiorczość i badania, takie jak NCBR i Polską Agencję Rozwoju Przedsiębiorczości, często narzucają tyle obowiązków sprawozdawczych i wymogów wcześniejszego planowania, że korzystanie z nich jest niezwykle trudne – podkreśla Dariusz Jemielniak.

Jego zdaniem w Polsce brakuje nawet pieniędzy na rozwój AI, zarówno publicznych, jak i prywatnych.

– Powinniśmy inwestować około 10 mld zł rocznie w technologie AI, by mieć szansę na miejsce w światowej czołówce i odpowiednio większe zyski. Potrzebne są łatwo dostępne fundusze na prototypowanie i testowanie pomysłów oraz granty wspierające skalowanie rozwiązań, które się sprawdziły na rynku – dodaje Dariusz Jemielniak.

– W mojej ocenie kapitał, jakim dysponujemy w kraju, jest wystarczający. Możemy się specjalizować w niszach, np. AI dla dronów o podwójnym zastosowaniu. Myślę, że nie musimy od razu budować największego HPC przetwarzającego dane. Kluczem do sukcesu jest odpowiednia interwencja państwa i współpraca z ekosystemem AI, której dziś brakuje. Innowatorzy są zostawieni sami sobie – konkluduje Piotr Mieczkowski.

Zdaniem przedstawiciela biznesu

Inwestycje i rozwój AI w polskich firmach

W obliczu dynamicznego rozwoju sztucznej inteligencji, firmy w Polsce mają unikalną szansę, by stać się liderami tego procesu, jeśli odpowiednio wyznaczą priorytety inwestycyjne. Zgodnie z raportem Accenture, w 2024 r. aż 83 proc. organizacji przyspieszyło swoją cyfrową transformację, choć jedynie 9 proc. skutecznie wdraża AI. Kluczowym aspektem jest inwestowanie w rozwiązania end-to-end, które integrują wszystkie obszary działalności firmy, zwiększając jej wydajność operacyjną.Z naszego doświadczenia wynika, że najważniejsze dla firm będzie przygotowanie zarówno technologiczne, jak i organizacyjne. Podstawą jest posiadanie odpowiedniej strategii danych oraz podejście „cloud first”, które zakłada, że chmura obliczeniowa jest punktem wyjścia do dalszych wdrożeń technologicznych. Równie ważne jest przygotowanie pracowników. Rozwój talentów wewnątrz organizacji, tworzenie centrów kompetencyjnych dla AI, współprace z uczelniami i dostawcami technologii umożliwiają organizacjom szybkie wykorzystanie najnowszych badań i innowacji. Edukacja pracowników w zakresie AI jest także niezbędnym elementem w mitygowaniu ryzyka, które AI niesie za sobą w obszarach bezpieczeństwa danych i etyki.

Sylwia Gwiazda

senior manager, lead of data AI in financial services, Accenture w Polsce

Zachęty podatkowe wymagają większej promocji

Ulgi podatkowe na innowacyjne rozwiązania funkcjonują od 2016 r., ale według raportu Grant Thornton wciąż niewiele firm z nich korzysta.

– Szacuje się, że w ubiegłym roku z ulg skorzystało jedynie 3,5 tys. firm. Przedsiębiorcy wolno przekonują się do tych preferencji, głównie ze względu na złożoność procedur – mówi Jacek Gralak.

Jego zdaniem, rządowe wsparcie powinno polegać nie tylko na wprowadzaniu ulg podatkowych, ale także na ich intensywnej promocji.

– Potrzeba działań, które zmotywują firmy do inwestowania w nowoczesne technologie. Kluczowe jest również inwestowanie w infrastrukturę obliczeniową, jak narodowe superkomputery i centra danych, oraz tworzenie regulacji wspierających innowacje, które zapewnią bezpieczeństwo i ochronę prywatności – podkreśla Jacek Gralak.

Jak usunąć blokady na linii nauka – biznes?

Transfer wiedzy z uczelni do biznesu i sektora publicznego jest kluczowy dla rozwoju innowacji w kraju, ale w tej dziedzinie Polska ma wiele do nadrobienia.

– Jednym ze skutecznych rozwiązań byłoby promowanie konsorcjów badawczo-rozwojowych z udziałem uczelni, firm i sektora publicznego. Taka współpraca łączyłaby teorię z praktyką, co sprzyjałoby tworzeniu gotowych do wdrożenia technologii. Stworzenie dedykowanych centrów transferu technologii mogłoby również znacząco ułatwić współpracę naukowców z przedsiębiorcami– mówi Jacek Gralak.

Główne wnioski

1. Realizowane obecnie publiczne programy wsparcia dla technologii AI mogą nie być wystarczające, by Polska była konkurencyjna na arenie międzynarodowej. Zdaniem ekspertów, niektóre programy pozostają „martwe”, inne dysponują zbyt ograniczonymi budżetami.
2. Niektóre programy finansowania badań i rozwoju w zakresie AI są nastawione bardziej na „biurokratyczną wygodę” niż realne potrzeby naukowców i przedsiębiorców. Brakuje w nich elastyczności, której wymaga realizacja innowacyjnych projektów.
3. W Polsce brakuje programów finansowania wyłącznie projektów AI. Inwestorzy publiczno-prywatni oraz startupy mogą korzystać z grantów czy kapitału na inwestycje, ale jedynie w ramach standardowych programów, inicjowanych np. przez PFR Ventures.