Przeciętny europejski pracownik wytwarza tylko 76 proc. tego, co jego odpowiednik po drugiej stronie Atlantyku, podczas gdy jeszcze w 2005 r. było to 85 proc. – wynika z raportu firmy Accenture pt. „Europejskie rozliczenie z AI: Przekształcenie branż na potrzeby nowej ery”.
Nadrobić dystans
Główną przyczyną rosnącej przepaści między USA a Europą jest niedobór inwestycji. Obecnie Stany Zjednoczone dysponują ok. 70 proc. globalnej mocy obliczeniowej wykorzystywanej przez sztuczną inteligencję w porównaniu z zaledwie 4 proc. w Europie. Inwestycje w big data i analitykę, a także w bezpieczeństwo w USA przewyższają europejski poziom dwukrotnie. Natomiast skala inwestycji w AI za oceanem jest prawie trzy razy większa niż w Europie.
Europejskie firmy wciąż nie wykorzystują zatem szansy, jakie stwarza technologia.
- USA nie tylko inwestują więcej, ale też szybciej skalują rozwiązania. Europa, w tym Polska, która pozostaje poniżej średniej dla państw Starego Kontynentu w wykorzystaniu AI, stoi dziś przed wyborem: przyspieszyć transformację albo pogłębiać dystans – mówi Sylwia Gwiazda, starsza menedżerka i liderka GenAI dla sektora finansowego w Accenture w Polsce.
W Polsce mamy duży problem. Według danych Eurostatu w 2024 r. niecałe 6 proc. polskich firm zatrudniających więcej niż 10 osób korzystało z AI. To jeden z najniższych wyników w Unii Europejskiej, gdzie średnia sięga 13,5 proc. Tempo adaptacji jest powolne, zwłaszcza w małych i średnich firmach.
- Pozytywnie wyróżnia się sektor finansowy, który od początku traktuje GenAI jako strategiczną szansę – mówi Sylwia Gwiazda.
Konieczne inwestycje
Najlepiej AI w Europie adaptują motoryzacja, lotnictwo i obronność oraz finanse. Znacznie gorzej jest w branży utilities i sektorze publicznym. Tutaj największe przeszkody to m.in. brak odpowiednich regulacji, rozproszone dane i ograniczony dostęp do talentów.
Szczególnie niepokojący jest niski poziom AI w sektorze energetycznym czy sieciach cyfrowych. Potencjału sztucznej inteligencji nie wykorzystuje też przemysł, który odpowiada za jedną czwartą PKB Europy.
- Widać też wyraźną lukę między dużymi a mniejszymi firmami. Te drugie często kończą wdrożenie AI na etapie proof-of-concept, nie mając odpowiednich zasobów, by zwiększyć skalę działań. Badane przez nas w minionym roku polskie firmy z sektora finansowego widziały w GenAI głównie narzędzie do redukcji kosztów, a nie wzrostu przychodów, a więc miały dość zachowawcze podejście – tłumaczy Sylwia Gwiazda.
Dodaje, że nadrobienie dystansu w produktywności między Europą a USA wymaga od przedsiębiorców na naszym kontynencie przejścia od punktowych wdrożeń AI do całościowej, systemowej transformacji. Powinny one przestać traktować AI wyłącznie jako uzupełnienie istniejących procesów i wykorzystać jej potencjał do gruntownych zmian modeli operacyjnych – z naciskiem na efektywność, współpracę ludzi z agentami AI i lepsze wykorzystanie wiedzy w organizacji.
Będzie to wymagało inwestycji w zbieranie i opracowanie danych, interdyscyplinarne zespoły, rozwój kompetencji pracowników, mechanizmy zarządzania ryzykiem oraz rozwiązania technologiczne zapewniające cyfrową odporność.
- Takie inwestycje są sporym wyzwaniem, szczególnie dla mniejszych firm – mówi Sylwia Gwiazda.