Mapa kompetencji AI w Polsce
Autor: google | Polski Fundusz Rozwoju
Data publikacji: 11/12/2025
Tematyka: Cyfryzacja | Ekonomia | Gospodarka i rynek pracy | Infrastruktura | Sztuczna Inteligencja
Link źródłowy: kliknij tutaj
Informacja prasowa: kliknij tutaj
Skopiuj link do raportu
Streszczenie
Streszczenie
Raport „Mapa kompetencji AI w Polsce” analizuje potrzeby i bariery rozwoju sztucznej inteligencji w różnych sektorach, ze szczególnym uwzględnieniem małych i średnich przedsiębiorstw (MŚP) oraz administracji publicznej. Wskazuje, że MŚP, które stanowią trzon gospodarki Polski, borykają się z wieloma ograniczeniami, takimi jak niedostateczna infrastruktura, niska świadomość korzyści płynących z AI, bariery kompetencyjne oraz wyzwania organizacyjne i regulacyjne. Znaczną przeszkodą jest także brak dostępu do praktycznych szkoleń i sprawdzonych narzędzi, co utrudnia skuteczne wdrożenie AI.
Zidentyfikowano dwie fundamentalne grupy kompetencji potrzebnych do rozwoju AI: zaawansowane umiejętności cyfrowe, zwłaszcza w zakresie analizy danych i zarządzania projektami IT, oraz świadomość potencjału technologii, w tym rozumienie korzyści i możliwości jej zastosowań. Wśród użytkowników AI wyróżniono profile od entuzjastów bez praktyki po zaawansowanych użytkowników, którzy regularnie korzystają z narzędzi generatywnych. Raport podkreśla konieczność rozwijania dostępnych, praktycznych form edukacji, takich jak krótkie kursy, webinary, warsztaty oraz społeczności użytkowników, aby wzmacniać kompetencje i pewność w stosowaniu AI.
Równocześnie podkreślono znaczenie systemowego podejścia, łączącego wsparcie merytoryczne, odpowiednią infrastrukturę oraz certyfikację narzędzi AI. Wskazano także na potrzebę współpracy z instytucjami edukacyjnymi oraz prowadzenia kampanii informacyjnych, które przyczynią się do lepszego przygotowania sektora publicznego i prywatnego na wyzwania cyfrowej transformacji z wykorzystaniem sztucznej inteligencji.
Wnioski
Wnioski
1. Rozwój kompetencji w zakresie sztucznej inteligencji w Polsce wymaga podejścia zindywidualizowanego, uwzględniającego różnorodne profile użytkowników – od nowicjuszy, którzy potrzebują podstawowego oswojenia z technologią, po ekspertów wymagających dostępu do zaawansowanych zasobów i specjalistycznej wiedzy. Takie podejście pozwoli na skuteczne adresowanie zróżnicowanych potrzeb i bariery na różnych etapach zaawansowania.
2. Polska gospodarka stoi przed istotnym wyzwaniem adaptacji technologii AI, co wynika z zauważalnej luki względem wiodących krajów UE. Inwestycje w rozwój kompetencji AI, zwłaszcza w obszarach o wysokim potencjale zwrotu ekonomicznego, są kluczowe dla zwiększenia produktywności, innowacyjności oraz wsparcia długofalowego wzrostu PKB.
3. Efektywne wdrażanie sztucznej inteligencji wymaga budowania gotowości organizacyjnej, w tym odpowiednich struktur, kultury otwartości na innowacje i kompetencji menedżerskich, które umożliwią nie tylko techniczne wdrożenia, ale także skuteczne prowadzenie procesów transformacyjnych i komunikację zmian.
4. Istnieje pilna potrzeba demokratyzacji wiedzy o AI poprzez tworzenie przystępnych, niskobarierowych i wielokanałowych form edukacji, co przeciwdziała wykluczeniu technologicznemu i wspiera rozwój motywacji do wykorzystania AI także wśród osób o niskim poziomie świadomości technologicznej.
5. Metodologiczne ograniczenia badań, takie jak brak reprezentatywności próby i nierównomierne uwzględnienie sektora MŚP, wskazują na konieczność kontynuacji i systematyzacji badań w zakresie kompetencji AI. Regularne monitorowanie i aktualizacja danych pozwolą lepiej dostosować programy rozwojowe do dynamicznie zmieniających się potrzeb rynkowych.
Główne rekomendacje
Główne rekomendacje
1. Konieczne jest wdrożenie zróżnicowanych programów szkoleniowych, dostosowanych do pięciu zidentyfikowanych profili użytkowników sztucznej inteligencji – od nowicjuszy po ekspertów – aby skutecznie adresować różnorodne potrzeby kompetencyjne i poziomy zaawansowania pracowników, co pozwoli na efektywne upowszechnianie technologii AI w polskich organizacjach.
2. Należy wzmocnić wsparcie organizacyjne, szczególnie w sektorach, gdzie bariery takie jak brak czasu, przystępnych materiałów edukacyjnych oraz motywacji do nauki AI są najbardziej odczuwalne, co przyczyni się do zwiększenia zaangażowania pracowników i obniżenia oporu przed wdrażaniem nowych technologii.
3. Rekomenduje się rozwijanie i popularyzację metod edukacyjnych opartych na praktycznych przykładach oraz scenariuszach użycia AI w codziennej pracy, prowadzonych językiem wolnym od technicznego żargonu, aby ułatwić adaptację technologii i budowanie poczucia bezpieczeństwa wśród użytkowników mniej zaawansowanych.
4. Warto postawić na systematyczne i cykliczne badania oraz monitorowanie potrzeb kompetencyjnych i luk rozwojowych w różnych grupach interesariuszy, z uwzględnieniem szczególnie sektora MŚP, który dotychczas był słabiej zbadany – taki proces pozwoli na bieżące dostosowywanie polityk rozwojowych oraz weryfikację efektywności wdrażanych działań.
5. Zaleca się rozwijanie inicjatyw mających na celu budowanie gotowości organizacyjnej do wdrażania AI poprzez kształtowanie kompetencji liderów i animatorów zmian, którzy będą mogli skutecznie planować, komunikować i prowadzić procesy transformacji cyfrowej oparte na sztucznej inteligencji.
6. Wybór działań rozwojowych powinien uwzględniać potencjał ekonomiczny i strategiczne znaczenie poszczególnych grup zawodowych dla polskiej gospodarki, zwłaszcza mając na uwadze zaburzenia demograficzne i prognozowany spadek liczby osób aktywnych zawodowo, co sprawia, że inwestycje w upskilling AI stają się kluczowym elementem zapewniającym długoterminową konkurencyjność i odporność kraju.