Debata o technologii i zastosowaniach sztucznej inteligencji często sprowadza się do wyścigu o kolejne wielkie modele językowe czy AGI (ogólną sztuczną inteligencję), w którym dominują firmy z USA i Chin.
Prymat mocarstw, nie oznacza to jednak, że Europa jest skazana na rolę odbiorcy technologii rozwijanych za oceanem, jednym lub drugim. Mamy kilka przewag, które mogą ujawnić się gdzie indziej , w miejscu styku gdzie technologie AI łączy się z przemysłem, automatyką i procesami produkcyjnymi.
Przemysł to specjalność Europy, gdzie stykają się stare i nowe technologie
Obecna sytuacja Europy sprzyja temu, by sztuczna inteligencja i robotyka oraz precyzyjne tworzenie rozwiązań dla sektora przemysłowego opartego o modele AI przyspieszyły. Według raportu „European AI Competitiveness: Beyond Frontier Models” pokazuje, że USA dominują nad Europą w większości segmentów rynku sztucznej inteligencji, takich jak oprogramowanie dla biznesu, finanse czy ochrona zdrowia. Wyjątkiem są produkcja i łańcuchy dostaw. Aż 45 proc. startupów rozwijających rozwiązania AI dla tego sektora działa w UE – o 6 pkt proc. więcej niż w USA.
To nie przypadek, a efekt silnej bazy przemysłowej, zaplecza inżynieryjnego i dostępu do ogromnej ilości danych generowanych przez fabryki. Wskaźniki energetyczne, informacje o pracy maszyn czy dane pomiarowe procesów mogą stanowić fundament dla rozwoju i trenowania wyspecjalizowanych modeli AI.
Zatem organizacje rozwijające AI dla przemysłu mają w Europie szerokie możliwości testowania i tworzenia dedykowanych rozwiązań przemysłowych. Po pierwsze impuls i środki finansowe związane z przemysłem obronnym. Nowoczesne pole walki wymaga technologii AI od zarządzania polem walki, po sterowanie konkretnymi maszynami. Po drugie wspomniana luka technologiczna, powstała, gdy Europa koncentrowała się na cięciu kosztów i przenoszeniu przemysłu do tańszych lokalizacji. Teraz ten przemysł powraca, choć w warunkach demografii wręcz domagającej się większej ilości nowych technologii. Przy wykonywaniu najprostszych prac maszyny muszą przejąć część powtarzalnych zadań wykonywanych dotąd przez człowieka. Społeczeństwa starzeją się i zaczyna brakować rąk do pracy.
– AI dla przemysłu to obszar, w którym przewagę konkurencyjną buduje się nie dzięki samemu dostępowi do chatbotów, lecz poprzez połączenie wiedzy inżynieryjnej, dostępu do danych produkcyjnych oraz doświadczenia operacyjnego. To pozwala ograniczać koszty oraz awarie i zwiększać opłacalność produkcji - mówi Piotr Szkoda, dyrektor biznesu Automatyki ABB w Polsce. Jako przykład podaje projekt realizowany dla Enel Green Power we Włoszech., gdzie wykorzystanie w 33 elektrowniach wodnych analityki i uczenia maszynowego do monitorowania stanu turbin, pomp, silników i generatorów, wykrywanie nieprawidłowości oraz wczesne przewidywanie potencjalnych awarii, pozwala reagować zanim problem doprowadzi do awarii i nieplanowanego postoju. Wszystko wskazuje na to, że w najbliższych latach liczba takich wdrożeń będzie dynamicznie rosła, również na polskim rynku przemysłowym.
Według danych Eurostatu, przemysł odpowiada w naszym kraju za ponad jedną piątą krajowej wartości dodanej brutto, co plasuje nas w gronie najbardziej uprzemysłowionych gospodarek UE. Polska dysponuje więc dużym potencjałem do wdrażania nowoczesnych rozwiązań w utrzymaniu ruchu, kontroli jakości czy logistyce. O skali tego potencjału świadczą dane z raportu ,,ABB Trends 2026/2027'' wskazujące, że w blisko 90 proc. polskich przedsiębiorstw produkcyjnych znaczna część procesów nie jest jeszcze zautomatyzowana.
Technologie rozwijane równolegle i w trakcie transformacji firm
W wielu zakładach do pełnej cyfryzacji produkcji nadal jest daleko. Wspomniany raport ABB pokazuje, że tylko 14 proc. przedsiębiorstw przemysłowych ocenia swój poziom automatyzacji jako wysoki. W 35 proc. zakładów zautomatyzowano kluczowe obszary, choć część zadań nadal wymaga pracy człowieka. Kolejne 32 proc. wdrożyło automatykę jedynie w wybranych częściach działalności, natomiast w 19 proc. organizacji dominują rozwiązania oparte na pracy manualnej. W praktyce oznacza to, że w 86 proc. badanych przedsiębiorstw znaczna część procesów wciąż nie jest w pełni zautomatyzowana.
Wiele zakładów dopiero tworzy więc podstawy cyfrowej transformacji. Relatywnie rzadko wykorzystywane są bardziej zaawansowane rozwiązania. Predykcyjne utrzymanie ruchu stosuje 28 proc. przedsiębiorstw, przemysłowy Internet Rzeczy 18 proc., a roboty i coboty 14 proc. – Dla większości przedsiębiorstw AI nie będzie pierwszym etapem transformacji. Zanim algorytmy zaczną optymalizować produkcję, zakłady muszą zapewnić odpowiednią jakość i dostępność danych, połączyć rozproszone systemy i unowocześnić infrastrukturę. Dopiero na takich fundamentach możliwe jest skuteczne wykorzystanie sztucznej inteligencji - im więcej procesów jest monitorowanych i zarządzanych cyfrowo, tym większe możliwości przewidywania awarii, usprawniania procesów czy ograniczania zużycia energii – podkreśla Michał Żelichowski, Dyrektor ds. Rozwoju Biznesu i Zarządzania Produktami z PSI Polska.
To właśnie połączenie dużej luki modernizacyjnej z utrzymującą się skłonnością do inwestowania może stać się jednym z najważniejszych impulsów rozwojowych dla polskiego przemysłu. – Z naszych badań wynika, że w ciągu dwóch lat 35 proc. firm zamierza zwiększyć nakłady na inwestycje, przy czym 12 proc. zapowiada wzrost przekraczający 20 proc. W sytuacji, gdy firmy muszą mierzyć się z rynkową niestabilnością, to bardzo dobra informacja – wskazuje Piotr Szkoda.
Ulgi podatkowe i dotacje dla firm i podmiotów rozwijających technologie
Po publikacji raportu Mario Draghiego, byłego szefa Europejskiego Banku Centralnego, Komisja Europejska zainicjowała szereg działań mających pobudzić rozwój sztucznej inteligencji. Jednym z najważniejszych elementów jest wart 200 mld euro program Invest AI, który ma wspierać rozwój infrastruktury i narzędzi AI.
Firmy mogą korzystać również ze wsparcia bezpośredniego. Przykładem jest program EIC Accelerator, z budżetem na 2026 r. w wysokości 634 mln euro, który ma wspierać startupy oraz małe i średnie przedsiębiorstwa w procesie wdrożenia przełomowych technologii i produktów na rynek. – Europa nie zbuduje silnego sektora sztucznej inteligencji wyłącznie za pomocą infrastruktury obliczeniowej. Potrzebne są także instrumenty umożliwiające mniejszym firmom pokrycie kosztów najbardziej ryzykownego etapu prac: rozwoju technologii, testów, walidacji i pierwszych wdrożeń. Programy takie jak EIC Accelerator pomagają w procesie komercjalizacji obiecujących rozwiązań, co jest istotne szczególnie wtedy, gdy prywatny kapitał nie jest gotowy na podjęcie pełnego ryzyka związanego z rozwojem danego projektu – mówi Łukasz Radosz, ekspert ds. ulg B+R, Global PMO w Euro – Funding Polska.
Premiera ChatGPT w listopadzie 2022 r. przyspieszyła rozwój rynku AI, ale raport „European AI Competitiveness…” wskazuje, że „rewolucja AI” nie postępuje równomiernie w każdym z segmentów rynku. Podczas gdy rozwiązania dla sektora opieki zdrowotnej zanotowały niewielki wzrost, dynamika zmiany w segmencie narzędzi do badań i rozwoju była znacznie większa. W UE liczba nowych startupów z tej kategorii wzrosła 2,6-krotnie między okresem sprzed 2023 r. a 2024 r.
Prędzej niż później technologie AI wejdą do każdej firmy
Coraz więcej firm wykorzystuje AI zarówno do usprawniania bieżących procesów, jak i w procesie opracowywania autorskich, innowacyjnych produktów. Tworzenie takich rozwiązań wymaga jednak czasu i nakładów, zanim ostateczne rozwiązanie będzie gotowe do wejścia na rynek. - Podczas prowadzenia prac rozwojowych warto więc korzystać z różnych instrumentów wsparcia. Są to m.in. granty, umożliwiające pozyskanie kapitału potrzebnego do realizacji projektu czy ulgi podatkowe, takie jak ulga B+R, ulga na robotyzację lub ulga na ekspansję, które pozwalają ograniczyć koszty ponoszone przez przedsiębiorstwo. Takie podejście zmniejsza obciążenie finansowe inwestycji i może ułatwić firmie zabezpieczenie wkładu własnego oraz środków potrzebnych do dalszego rozwoju i komercjalizacji rozwiązania – podkreśla Łukasz Radosz.
To pokazuje, że sztuczna inteligencja jest traktowana nie tylko jako końcowy produkt, ale także jako narzędzie do tworzenia kolejnych technologii. Przy woli decydentów i szerokim dostępie do finansowania, wspartych potrzebą chwili, to dla Polski szansa na rozwój własnych specjalizacji w obszarze przemysłowej AI. Mamy zróżnicowaną bazę branż, doświadczenie w zasypywaniu luk, oraz dostęp do danych, które są podstawą dla rozwoju przemysłowych rozwiązań AI. Na koniec o kadrach naukowych i inżynierskich tylko napomnę.
Dziennikarz z zawodu i zamiłowania. Zajmuje się tematyką gospodarczą, prawną i finansową, szczególnie nowymi technologiami, i komunikacją oraz mediami. Poza dziennikarstwem zajmuje się fotografią, jeździ na nartach i uwielbia Hiszpanię. Z marką INFOR związany wcześniej, zaczynał przygodę z dziennikarstwem w Gazecie Prawnej. Od kwietnia 2026 r. już jako dziennikarz internetowy przygotowuje i publikuje artykuły na portalu Forsal.pl.