Spis treści
Dwa tygodnie temu pisałem o konferencji, na której ze sceny padła teza, że bez AI firmy znikną. Sprawdzałem wtedy liczby dotyczące polskich firm i obraz był dość jasny: wiele firm deklaruje, że korzysta z AI, ale niewiele ma za tym prawdziwe wdrożenie.
Zostało mi jednak pytanie, które zadaje sobie każdy, kto prowadzi firmę w Polsce i pracuje z zagranicznymi klientami albo z nimi konkuruje. Jak wyglądamy na tle reszty Europy? Odpowiedź jest mniej wygodna, niż chciałoby się usłyszeć. I zarazem ciekawsza.
Co mówią dane
Najbardziej porównywalne dane publikuje Eurostat. Badanie obejmuje firmy zatrudniające co najmniej 10 osób we wszystkich krajach Unii i liczy nie deklaracje, tylko konkretne technologie AI wykorzystywane w firmie.
Polska jest trzecia od końca w całej Unii, przed Bułgarią i Rumunią. Ale bardziej niż sama pozycja niepokoi tempo. Rok wcześniej z AI korzystało około 6% polskich firm i nieco ponad 13% firm w całej Unii. W ciągu roku Polska urosła o niecałe 2,5 punktu procentowego, a średnia unijna o ponad 6. Dania w tym samym czasie dodała prawie 15 punktów.
To znaczy, że luka nie tylko istnieje. Ona się powiększa.
Dlaczego jedne badania pokazują 8%, a inne 48%
Kto śledzi publikacje o AI w polskich firmach, może mieć mętlik w głowie. Według raportu przygotowanego dla AWS z AI korzysta 48% polskich firm, według NBP 42%. Eurostat pokazuje niecałe 8,4%. Która liczba jest prawdziwa?
Wszystkie. Mierzą po prostu co innego. Ankiety pytają, czy firma korzysta z AI, i w praktyce łapią również pracownika, który poprawia maile w czacie. Eurostat pyta o technologie działające w firmie jako jej element: analizę dokumentów, rozpoznawanie mowy, automatyzację procesów.
Najciekawsze jest to, że nawet ankiety same pokazują tę różnicę. W tym samym raporcie AWS tylko 16% polskich firm wykorzystuje najbardziej zaawansowane zastosowania AI, przy średniej europejskiej 22%. Między deklaracją a wdrożeniem jest przepaść. I to właśnie w tej przepaści znajduje się większość polskich firm.
Warto zadać sobie proste pytanie: w której statystyce jest moja firma? W tej, która liczy konta w czacie, czy w tej, która liczy procesy?
Co naprawdę blokuje polskie firmy
Nie dostęp do technologii. Polska firma ma dziś dokładnie te same narzędzia co duńska, za tę samą cenę, w tym samym dniu premiery. Różnica leży gdzie indziej.
Z mojej praktyki wynika, że blokadą są fundamenty. Procesy, które nigdy nie zostały opisane, bo „wszyscy wiedzą, jak to się robi”. Dane rozproszone między skrzynkami mailowymi, arkuszami Excela i głowami kilku kluczowych pracowników. Decyzje, które przechodzą przez biurko właściciela, bo nikt inny nie ma pełnego obrazu. AI potrzebuje czegoś, do czego można ją podłączyć. W wielu firmach po prostu nie ma do czego.
Jest też drugi powód, rzadziej nazywany wprost. Przez lata w Polsce taniej było zatrudnić kolejną osobę, niż zautomatyzować pracę. Ta kalkulacja była racjonalna. Tyle że właśnie przestaje się spinać: praca drożeje, ludzi do prostych zadań brakuje, a narzędzia tanieją z miesiąca na miesiąc.
Luka, która przyjdzie razem z zamówieniami
Wiele polskich firm pracuje dla klientów z Niemiec, Holandii czy Skandynawii. Jako dostawcy, podwykonawcy, partnerzy produkcyjni. To właśnie te rynki są dziś w Europie najdalej w wykorzystaniu AI.
Nikt nie przyśle pisma z informacją, że od przyszłego kwartału oczekuje automatyzacji. Presja przyjdzie inaczej. Zapytanie ofertowe z terminem odpowiedzi, który zakłada, że kalkulacja robi się sama. Oczekiwanie integracji z systemem klienta zamiast wymiany plików mailem. Negocjacja cenowa, w której druga strona dokładnie wie, ile powinna kosztować praca wykonana z pomocą maszyny.
Dla firmy, która konkuruje ceną i elastycznością, to bardzo realne zagrożenie. Bo przewaga kosztowa, na której zbudowano wiele polskich firm, właśnie się kurczy.
Przewaga spóźnionego
I tu dochodzę do tego, dlaczego koniec tabeli może być dobrą wiadomością.
Polska już raz pokazała, że potrafi przeskoczyć etap. W płatnościach nie przechodziliśmy przez epokę czeków, którą inni wlekli latami. Przeskoczyliśmy prosto do płatności kartą, telefonem i BLIKiem, i dziś to inni patrzą na nas z zazdrością.
Z AI może być podobnie. Firmy, które zaczynały w 2023 roku, zapłaciły za naukę: drogie pilotaże, które nigdy nie wyszły poza fazy testów, narzędzia, które po roku były przestarzałe, projekty budowane wokół technologii zamiast wokół problemu. Firma, która zaczyna dziś, może wziąć dojrzałe narzędzia i sprawdzone schematy, i ominąć większość tych błędów.
Pod jednym warunkiem. Spóźniony, który zacznie od fundamentów, ma szansę wyprzedzić tych, którzy biegli pierwsi. Spóźniony, który rzuci się na narzędzia w panice, będzie po prostu spóźnionym z chaosem.
Od czego zacząć
Zanim pojawi się pytanie o narzędzia, warto odpowiedzieć na trzy prostsze. Czy w firmie jest choć jeden proces opisany od początku do końca, tak żeby nowa osoba mogła go wykonać bez dopytywania? Czy dane z tego procesu są w jednym miejscu, czy trzeba je zbierać z kilku? I czy wiadomo, ile ten proces dziś kosztuje, w czasie i w pieniądzach?
Jeśli na wszystkie trzy odpowiedź brzmi „tak”, firma jest gotowa na pierwsze poważne wdrożenie. Jeśli nie, to właśnie tam jest pierwszy krok. Nie w zakupie licencji, tylko w uporządkowaniu tego, jak firma pracuje.
Koniec tabeli to nie wyrok. To pozycja startowa. Kto wypływa ostatni, widzi, gdzie inni wpadli na mieliznę. Pod warunkiem, że patrzy na mapę, a nie tylko na tych, którzy są już daleko z przodu.
Gdzie w Twojej firmie AI zwróci się najszybciej?
Zwykle nie tam, gdzie jest najwięcej szumu, tylko tam, gdzie ktoś kompetentny codziennie przepisuje, zestawia i sprawdza te same dane. Zebrałem procesy, od których najczęściej zaczynamy wdrożenia - od ofertowania, przez kosztorysy, po raporty zarządcze.
