Eksplozja produktywności. Czy Polska wykorzysta rewolucję AI?

Duolingo, spółka prowadząca popularną na całym świecie platformę do nauki języków obcych, ogłosiła, że dzięki sztucznej inteligencji jej produktywność wzrosła ponad 10-krotnie. W pierwszym kwartale 2026 r. spółka opublikowała w aplikacji 20,5 tys. lekcji. W 2025 r. publikowała średnio 7,1 tys. lekcji na kwartał, a w 2024 r. – 1,8 tys. Porównując z poziomem sprzed dwóch lat produktywność w zakresie tworzenia nowych lekcji wzrosła zatem ponad 10-krotnie. Jednocześnie w firmie nie nastąpił istotny wzrost liczby pracowników. Zdaniem spółki taki wynik był możliwy dzięki automatyzacji znacznej części procesu tworzenia lekcji z wykorzystaniem AI.

Duolingo wskazuje ponadto, że dzięki narzędziom sztucznej inteligencji jest w stanie szybciej i w bardziej skoordynowany sposób wprowadzać zmiany w już opublikowanych lekcjach. Ma się to przekładać na wyższe zaangażowanie nowych użytkowników.

Wykres interaktywny

Pełny ekran

Duolingo to tylko jeden z przykładów firm, w których sztuczna inteligencja przyczyniła się do skokowego wzrostu efektywności. Podobne rezultaty odnotowały m.in. Adobe – w obszarze generowania obrazów i wsparcia grafików – oraz Klarna – w zakresie rozwiązywania problemów klientów. AI wykorzystują także giganci z branży finansowej, tacy jak JPMorgan Chase i Bank of America, m.in. do obsługi klientów i tworzenia systemów informatycznych. Do tego grona należą również Netflix i Spotify, które wykorzystują AI do doskonalenia algorytmów rekomendacji treści.

Nie zawsze jednak przekłada się to na wzrost notowań tych spółek. W przypadku Duolingo cena akcji od szczytu z połowy 2025 r. spadła o 75 proc. Z kolei Adobe od szczytu osiągniętego w 2024 r. straciło ok. 60 proc. Rynek obawia się, że narzędzia sztucznej inteligencji mogą w dużej mierze zastąpić część usług oferowanych przez te spółki. Skala potencjalnej destrukcji ich modeli biznesowych przez AI to temat na inną dyskusję. Faktem jest jednak, że wzrost produktywności związany z wykorzystaniem tej technologii staje się coraz bardziej widoczny.

Efekty mikroekonomiczne

Z punktu widzenia pojedynczego przedsiębiorstwa można wyróżnić dwa podstawowe efekty wykorzystania AI – substytucję i przyspieszenie. Część narzędzi sztucznej inteligencji zastępuje pracę, którą dotychczas wykonywali ludzie. Przykładem mogą być czatboty obsługujące klientów i rozwiązujące zgłaszane przez nich problemy. Inne narzędzia natomiast przyspieszają pracę ludzi i zwiększają ich efektywność. Przykładem jest proces tworzenia wspomnianych lekcji przez Duolingo.

Pierwszy z tych efektów, co do zasady, prowadzi do obniżenia kosztów pracy. Drugi natomiast umożliwia poprawę oferty przedsiębiorstwa lub – szerzej – jego propozycji wartości. To powinno prowadzić do pozyskania nowych klientów i wzrostu przychodów. Mikroekonomiczne korzyści z AI sprowadzają się więc do niższych kosztów lub wyższych przychodów, a niekiedy do obu tych efektów jednocześnie.

Spór o poziom makro

Pojawia się jednak pytanie, czy efekty obserwowane w poszczególnych przedsiębiorstwach przełożą się na wzrost produktywności w skali całej gospodarki. Jakiś czas temu pisaliśmy, że opinie na ten temat są skrajnie różne – nawet wśród laureatów Nagrody Nobla w dziedzinie ekonomii. Daron Acemoglu, noblista z 2024 r., twierdzi, że wpływ będzie marginalny. Według jego szacunków w perspektywie 10 lat AI będzie podnosić produktywność o ok. 0,08 punktu procentowego rocznie. Z kolei Philippe Aghion, noblista z 2025 r., szacował ten wpływ na 0,68 punktu procentowego rocznie. To niemal 10-krotna różnica. Niezwykle szybki rozwój narzędzi sztucznej inteligencji sprawia, że coraz bardziej prawdopodobny wydaje się scenariusz szybkiego wzrostu produktywności.

Ciekawe w tym kontekście są wnioski płynące z raportu Banku Światowego opublikowanego kilka dni temu. Nosi tytuł „Navigating the Age of AI: Implications for Poland’s Economy” („W erze sztucznej inteligencji. Konsekwencje dla polskiej gospodarki”) i kompleksowo omawia potencjalny wpływ AI na gospodarkę. Najważniejszy wniosek jest taki, że dzięki sztucznej inteligencji realny PKB Polski może wzrosnąć o 1,3–12 proc. do 2035 r. Wynik ten dotyczy scenariusza bazowego i oznacza dodatkowy wzrost ponad poziom już uwzględniony w prognozach. Za zdecydowaną większość tego efektu ma odpowiadać wzrost produktywności czynników produkcji, określany skrótem TFP, od angielskiego total factor productivity.

Warto zauważyć, że rozstrzał szacunków dotyczących potencjalnego wpływu AI wciąż jest bardzo duży. Wynika to w znacznej mierze z tego, czy za wzrostem produktywności pójdą również większe inwestycje krajowych przedsiębiorstw i napływ kapitału zagranicznego. Znaczenie będzie miała także efektywność rynku pracy, a więc to, czy pracownicy z branż i przedsiębiorstw, w których zatrudnienie będzie spadało, będą w stanie szybko zdobyć kompetencje potrzebne w firmach rozwijających się dzięki AI i zwiększających zatrudnienie.

Bank Światowy: Polska może silnie skorzystać na AI

Raport przedstawia ogólnie pozytywny obraz wpływu sztucznej inteligencji na polską gospodarkę. Zwraca jednak uwagę, że na razie polskie firmy plasują się w europejskim ogonie pod względem wykorzystania AI. Powołując się na dane Eurostatu, autorzy wskazują, że w 2025 r. z narzędzi sztucznej inteligencji korzystało jedynie 8 proc. przedsiębiorstw zatrudniających więcej niż 10 osób. Gorzej wypadła jedynie Rumunia. Średnia unijna wyniosła 20 proc., a w krajach skandynawskich wskaźnik ten przekracza 30 proc. Autorzy raportu uznają wspieranie przedsiębiorstw we wdrażaniu tych narzędzi za jedno z kluczowych zadań polityki gospodarczej.

Osobnym wyzwaniem jest sytuacja licznej grupy pracowników umysłowych, zwłaszcza zatrudnionych w centrach usług wspólnych. Z jednej strony sztuczna inteligencja może wypierać część tych miejsc pracy. Z drugiej strony – pracownicy tego sektora mają wysokie kompetencje, co zwiększa szanse na szybkie dostosowanie się do wymagań nowych stanowisk.

Wykres interaktywny

Pełny ekran

Jak będzie w rzeczywistości? Wydaje się, że sztuczna inteligencja będzie miała istotny wpływ na produktywność także w skali makro. Wciąż jednak zasadna wydaje mi się analogia do globalizacji. Nie ma wątpliwości, że również to zjawisko przyczyniło się do wzrostu produktywności na świecie, jednak korzyści nie rozłożyły się równomiernie. Polska znalazła się w gronie zwycięzców globalizacji, ale aby pozostać wśród zwycięzców ery AI, potrzebne będą głębokie zmiany w gospodarce.

Główne wnioski

1. Sztuczna inteligencja już teraz prowadzi do wyraźnego wzrostu produktywności w wybranych firmach. Przykładem jest Duolingo, które przy stabilnym zatrudnieniu wielokrotnie zwiększyło tempo tworzenia nowych lekcji. Podobne efekty widać w innych spółkach, w których AI automatyzuje część pracy lub znacząco przyspiesza wykonywanie zadań.
2. Na poziomie mikroekonomicznym AI działa poprzez dwa mechanizmy: substytucję pracy ludzkiej, np. poprzez czatboty wykorzystywane w obsłudze klienta, oraz przyspieszenie pracy specjalistów. W efekcie firmy mogą jednocześnie obniżać koszty oraz zwiększać jakość i skalę oferowanych usług.
3. Przełożenie tych zmian na polską gospodarkę pozostaje niepewne, choć szacunki Banku Światowego wskazują na potencjalny wzrost PKB o kilka, a nawet kilkanaście procent do 2035 r. Kluczowe będą skala i tempo inwestycji, zdolność rynku pracy do adaptacji oraz gotowość przedsiębiorstw do wdrażania nowych technologii.