Polska w ogonie Europy. Dlaczego Dania wdraża AI pięć razy lepiej?

W 2025 roku 20 procent firm w UE zatrudniających co najmniej 10 pracowników korzystało z technologii AI, co oznacza wzrost o 6,5 punktu procentowego w porównaniu z rokiem poprzednim. Na czele zestawienia Eurostatu znalazły się Dania z wynikiem 42 procent, Finlandia z 37,8 procent i Szwecja z 35 procentami. Na końcu listy uplasowały się Rumunia z wynikiem 5,2 procent, Polska z 8,4 procent oraz Bułgaria z 8,5 procent.

Polska jest zatem poniżej połowy europejskiej średniej. Ale sam odsetek wdrożeń to dopiero wierzchołek góry lodowej.

Co szczególnie niepokojące, Dania odnotowała w 2025 roku największy przyrost w całej UE: wzrost o 14,5 punktu procentowego w ciągu jednego roku. Polska rośnie, ale w zupełnie innym tempie. Przepaść nie maleje – ona się pogłębia.

Firmy AI, ale nie używają

Sam fakt posiadania narzędzi to nie adopcja. I tu pojawia się drugi wymiar polskiego problemu.

Badanie EY przeprowadzone na próbie 497 firm w Polsce pokazuje, że choć 53 procent deklaruje zmniejszenie kosztów operacyjnych dzięki AI, to niemal połowa rynku doświadcza rozczarowania. Najczęściej nie z powodu technologii, lecz słabego zarządzania zmianą.

To zdanie zasługuje na chwilę uwagi. Technologia działa. Problem leży gdzie indziej.

Zaledwie 9 procent przedsiębiorstw w Polsce posiada kompletną infrastrukturę danych gotową do zasilenia zaawansowanych modeli AI, a niespełna 40 procent dysponuje bazą informacyjną pozwalającą budować unikalne rozwiązania. Aż 59 procent firm deklaruje posiadanie formalnej strategii lub roadmapy AI, która jednak nie zawsze przekłada się na realne działania i efekty.

Strategia na papierze, impas w praktyce. Polskie firmy chcą być firmami AI – ale nie wiedzą jeszcze, jak nimi zostać.

Co Dania robi inaczej?

Skoro problem nie leży w dostępie do technologii ani w samych liczbach wdrożeń, pojawia się oczywiste pytanie: dlaczego Dania, a nie Polska? I dlaczego różnica jest aż tak duża?

Badania wskazują, że wyższe wskaźniki adopcji AI są ściśle powiązane z szybszym wzrostem produktywności. Jednocześnie kraje bogatsze historycznie jako pierwsze adoptują nowe technologie – tak było z komputerami i internetem, i tak samo jest z AI. Ale to nie wystarczy jako wyjaśnienie. Dania nie jest kilkakrotnie bogatszym krajem od Polski.

Różnica tkwi przede wszystkim w kulturze organizacyjnej i podejściu do zarządzania. Duże różnice w adopcji AI między krajami są w znacznym stopniu wyjaśniane właśnie przez praktyki zarządcze, a nie same zasoby finansowe.

Duńskie firmy od lat inwestują w płaskie struktury decyzyjne, szybkie eksperymentowanie i edukację pracowników. AI weszła w te struktury płynnie – jako kolejne narzędzie w kulturze, która jest otwarta na zmianę. W wielu polskich firmach AI trafia na hierarchiczne procesy, silosy danych i brak wewnętrznych kompetencji do oceny, co tak naprawdę wdrożyć.

W Finlandii ponad 70 procent dużych firm korzysta ze sztucznej inteligencji, podczas gdy we Francji i we Włoszech to zaledwie jedna trzecia dużych przedsiębiorstw. Polska, pod względem dużych firm, też mocno odstaje od północnoeuropejskiej normy.

Problem ostatniej mili

Dla 51 procent polskich firm AI realnie działa i przynosi korzyści, ale niemal połowa rynku doświadcza rozczarowania. Największym wyzwaniem okazuje się „ostatnia mila”: o ile zbudowanie prototypu jest relatywnie proste, o tyle wdrożenie sztucznej inteligencji do codziennej pracy zespołów stanowi 90 procent całego wysiłku.

Ostatnia mila. To właśnie ona oddziela Polskę od Danii – nie dostęp do modeli, nie budżety na licencje, nie nawet brak znajomości narzędzi. Chodzi o zdolność do przeprowadzenia zmiany wewnątrz organizacji tak, żeby AI stała się częścią codziennej pracy, a nie pokazowym projektem zamkniętym w jednym dziale.

Organizacje obawiają się przede wszystkim o bezpieczeństwo danych i cyberbezpieczeństwo – 39 procent wskazań – a ponad jedna trzecia wskazuje na trudności technologiczne, zaś 22 procent na brak dostępu do kluczowych ekspertów.

Jak to zmienić?

Instytucje takie jak OECD i G7 opublikowały w grudniu 2025 roku wspólny dokument – SME AI Adoption Blueprint – który przekłada globalną diagnozę na poziom konkretnej firmy. Oto pięć rekomendacji z tego dokumentu, przełożonych na realia polskiego MŚP.

1. Zacznij od jednego procesu, nie od strategii

G7 Blueprint wprost zaleca piloty i wdrożenia fazowe zamiast całościowych transformacji. Oznacza to w praktyce: wybierz jeden powtarzalny, żmudny proces – wystawianie faktur, opisy produktów, odpowiedzi na maile klientów – i tam wdróż AI jako pierwszy. Nie pisz roadmapy. Wdróż narzędzie. Zmierz efekt. Potem idź dalej.

2. Zacznij od zarządu, nie od działu IT

G7 rekomenduje inwestowanie w kompetencje AI na poziomie całej organizacji, ze szczególnym uwzględnieniem kadry zarządzającej. Jeśli prezes nie rozumie narzędzi i nie widzi w nich wartości, każdy projekt AI umrze na etapie budżetowania lub pierwszego kryzysu operacyjnego.

3. Wyznacz wewnętrznego właściciela wdrożenia

To nie musi być programista ani specjalista ds. danych. Blueprint podkreśla, że zarządzanie zmianą i zaangażowanie pracowników to kluczowy element udanego wdrożenia. Jedna osoba odpowiedzialna za pilnowanie procesu – z realnym mandatem i dostępem do zarządu – robi większą różnicę niż zewnętrzny konsultant pojawiający się raz na kwartał.

4. Zanim kupisz model, zaudytuj dane

OECD wskazuje dostęp do dobrej jakości danych jako warunek konieczny skutecznego wdrożenia AI. Firma, która nie wie, gdzie przechowuje dane o klientach, zamówieniach czy procesach produkcyjnych, nie jest gotowa na AI – niezależnie od budżetu. Audyt danych można przeprowadzić samodzielnie lub skorzystać z bezpłatnych usług Europejskich Centrów Innowacji Cyfrowych.

5. Skorzystaj z pieniędzy, które już są

To najbardziej niedoceniany punkt z całej listy. W ramach programu Fundusze Europejskie dla Nowoczesnej Gospodarki 2021–2027 oraz Krajowego Planu Odbudowy dostępny jest budżet rzędu 1,3 miliarda złotych dedykowany wdrożeniom AI w MŚP. Dofinansowanie może sięgać do 75 procent kosztów kwalifikowanych. Są trzy główne ścieżki:

PARP i Ścieżka SMART – podstawowe okienko dla firm do 250 pracowników. W planie konkursów na 2026 rok jest kilka terminów naborów. Punkt wejścia: parp.gov.pl

Europejskie Centra Innowacji Cyfrowych (EDIH) – mniej znane, ale szczególnie przydatne na początku drogi. Centra oferują bezpłatny audyt cyfrowy, praktyczne szkolenia i indywidualne plany transformacji. Nie trzeba od razu składać wniosku o grant – można zacząć od rozmowy z ekspertem, który pomoże ocenić, gdzie firma jest i co ma sens wdrożyć jako pierwsze. Do tej pory centra zrealizowały ponad 500 takich usług dla polskich MŚP. Listę centrów znajdziesz na stronach PARP i Centrum Projektów Polska Cyfrowa.

Program Cyfrowa Europa (Digital Europe) – dla ambitniejszych projektów z wyższym budżetem. Nowy program prac na lata 2025–2027 dysponuje budżetem 3,2 miliarda euro, a kolejne tury naborów zaplanowano na drugi kwartał 2026 i pierwszy kwartał 2027 roku. Krajowy Punkt Kontaktowy zapewnia bezpłatne wsparcie na każdym etapie aplikowania. Punkt wejścia: gov.pl/cppc.