O sukcesie technologicznym coraz rzadziej decyduje pojedyncza innowacja. Coraz częściej przesądza o nim zdolność do połączenia technologii, danych, energii, infrastruktury i kompetencji w jeden działający ekosystem. To główny wniosek najnowszego raportu miesięcznego Instytutu Łączności – PIB. Tym razem, oprócz przeglądu trendów września, raport zawiera obszerny dodatek o sektorach, w których sztuczna inteligencja ma w Polsce największy potencjał.
Wrzesień: mniej eksperymentów, więcej wdrożeń
Monitoring wydarzeń z trzech wrześniowych tygodni pokazuje wyraźną zmianę. Przedsiębiorstwa przestają traktować dostęp do modeli SI jako miarę zaawansowania. Coraz ważniejsze staje się to, czy organizacja ma dane, infrastrukturę, mechanizmy bezpieczeństwa i zdolność do trwałego włączenia technologii w swoje procesy. Rośnie też rola systemów agentowych, które tworzą nową warstwę operacyjną firm.
Zmienia się również sposób myślenia o suwerenności. Coraz rzadziej oznacza ona posiadanie własnego modelu językowego, a coraz częściej kontrolę nad całym stosem technologicznym: danymi, infrastrukturą obliczeniową, chmurą i warunkami prawnymi, którym podlega dostawca.
Centra danych potrzebują energii, energetyka potrzebuje danych
Szczególne znaczenie dla Polski ma trend infrastrukturalny. Według prognoz PSE centra danych w naszym kraju mogą do 2035 r. zużywać 17–18 TWh energii elektrycznej rocznie. Jeśli rozbudowa sieci i nowych źródeł energii nie nadąży za tym zapotrzebowaniem, dostęp do energii może przesądzać o lokalizacji przyszłych inwestycji w SI.
Raport opisuje też zmianę w obliczeniach kwantowych. Komputer kwantowy coraz rzadziej jest postrzegany jako samodzielna maszyna, która zastąpi klasyczne systemy. Coraz częściej staje się wyspecjalizowanym akceleratorem, współpracującym z superkomputerami i infrastrukturą SI.
Jedenaście sektorów pod lupą
Druga część raportu to analiza 11 sektorów i obszarów: energetyki, e-commerce, produktów podwójnego zastosowania, cyberbezpieczeństwa, BioMedTech, usług finansowych, transportu i logistyki, przemysłu przetwórczego, telekomunikacji, sektora kosmicznego oraz przemysłu spożywczego i rolnictwa. Autorzy nie ograniczają się do katalogu możliwych zastosowań. Sprawdzają przede wszystkim, czego potrzeba, by z pilotażu przejść do szerokiego wdrożenia: dostępu do danych, możliwości testowania, bezpieczeństwa, odpowiednich regulacji i skalowalności.
Punkt wyjścia nie jest łatwy. W 2025 r. technologie SI wykorzystywało 8,4% polskich przedsiębiorstw, przy średniej unijnej na poziomie 20%.
Ranking potencjału – finanse na czele
Sektory uporządkowano za pomocą autorskiego Indeksu Gospodarczego Potencjału AI (IGP AI). Uwzględnia on znaczenie gospodarcze, jakość miejsc pracy, gotowość do wdrażania SI, znaczenie systemowe oraz potencjał skalowania i eksportu. Wyniki sprawdzono w pięciu scenariuszach wag.
Najwyżej oceniono usługi finansowe, które uzyskały 72,7 pkt. W czołówce znalazły się także cyberbezpieczeństwo, telekomunikacja i przemysł przetwórczy. Przemysł zasługuje na szczególną uwagę: odpowiada za ponad jedną piątą zatrudnienia w Polsce, a niski poziom wykorzystania SI oznacza dużą przestrzeń do wzrostu produktywności.
Potencjał gospodarczy – tak, ale nie bez suwerenności
Autorzy podkreślają, że wysoka pozycja w rankingu nie oznacza automatycznie, że rozwój danego sektora wzmocni niezależność technologiczną Polski. Dlatego wyniki zestawiono z oceną znaczenia sektorów dla suwerenności. W tym ujęciu priorytetem stają się nie tylko obszary, w których SI najszybciej podniesie produktywność, ale także te, bez których jej rozwój nie będzie możliwy: energetyka, telekomunikacja i cyberbezpieczeństwo.
Z połączenia obu perspektyw wyłaniają się trzy grupy priorytetów. Pierwsza to fundamenty suwerennego ekosystemu SI, czyli energetyka, telekomunikacja, cyberbezpieczeństwo, moce obliczeniowe i wybrane segmenty przemysłu. Druga to strategiczne obszary zastosowań: przemysł, transport, finanse, BioMedTech oraz przemysł spożywczy i rolnictwo. Trzecia obejmuje obszary bezpieczeństwa i zdolności państwa, czyli technologie podwójnego zastosowania i sektor kosmiczny.
Liczą się wdrożenia, nie pilotaże
Raport formułuje też wnioski dla polityki publicznej. Państwo nie musi wymagać krajowego pochodzenia każdego komponentu. Powinno jednak zachować kontrolę nad krytycznymi danymi i architekturą wdrożeń oraz możliwość audytu, modyfikacji i zastąpienia modelu. Miarą sukcesu powinna być liczba rozwiązań faktycznie wdrożonych, wartość wytworzona w kraju i ograniczenie krytycznych zależności, a nie liczba projektów pilotażowych.
Z perspektywy Instytutu Łączności to właśnie połączenie potencjału gospodarczego z kontrolą nad kluczowymi zasobami powinno wyznaczać kierunki rozwoju sztucznej inteligencji w Polsce. Pełna wersja raportu, z analizami wszystkich sektorów i metodologią indeksu, jest dostępna do pobrania poniżej.