Z wielu raportów wyłania się obraz Polski jako zagłębia inżynierów. W kraju działa ok. 500 tys. specjalistów IT, co stanowi 11. największą pulę programistów na świecie. Co roku zajmujemy czołowe lokaty w Międzynarodowej Olimpiadzie Informatycznej, a w regionie Europy Środkowo-Wschodniej jesteśmy absolutnym liderem w rankingach umiejętności programistycznych. Plasujemy się też na czwartym miejscu w Europie pod względem liczby nowych absolwentów kierunków informatycznych (9,2 tys. w 2024 r.), ustępując jedynie takim gigantom jak Niemcy.
Brzmi nieźle, prawda?
Potencjał większy niż w Szwecji czy Belgii
To zaplecze bezpośrednio przekłada się na naszą pozycję w świecie sztucznej inteligencji. Relatywne nasycenie kompetencjami AI w Polsce wynosi 0,78. To wynik wyraźnie powyżej światowej mediany (0,62). Należy to interpretować tak: umiejętności związane z AI – od prostego wykorzystania narzędzi po zaawansowaną inżynierię – są na polskim rynku pracy bardziej powszechne niż w wielu krajach rozwiniętych. Statystycznie jest bardziej prawdopodobne, że pracownik w Polsce będzie posiadał kompetencje techniczne do pracy z AI niż jego odpowiednik w Szwecji, Belgii czy Irlandii.
Jeszcze lepiej wyglądamy w zagęszczeniu talentów w dziedzinie AI (AI Talent Concentration), gdzie wskaźnik wynosi 0,94 proc. Pokazuje on, jak duży odsetek wszystkich pracowników stanowią wyspecjalizowani inżynierowie AI. Choć dane te bazują na deklaracjach z LinkedIn, wynik robi wrażenie: wyprzedzamy światową medianę (0,78 proc.), a także takie potęgi jak USA (0,77 proc.), Francja czy Wielka Brytania.
Skazani na imitację
Mamy więc wykwalifikowaną kadrę, ale we wszystkich innych wymiarach Polska wyróżnia się in minus. Kuleją publikacje naukowe (w przeliczeniu na mieszkańca), dostępna moc obliczeniowa, inwestycje firm, liczba centrów danych, liczba startupów i dostęp do kapitału wysokiego ryzyka. Polska wyróżnia się też negatywnie pod względem wiary społeczeństwa w to, że generatywna AI jest przełomową technologią.
To wydaje się idealne odzwierciedlenie szerszego problemu naszej gospodarki. Ekonomiści od dawna wskazują na niską stopę inwestycji (brak kapitału fizycznego), przy jednoczesnym dostępie do wykwalifikowanych kadr (kapitału ludzkiego).
Wniosek jest jednak ostrożnie optymistyczny. Najtrudniejszy zasób, czyli kompetentnych ludzi, już mamy. Teoretycznie powinno nam to ułatwić szybką adaptację i absorpcję technologii sztucznej inteligencji. Ale bez infrastruktury fizycznej trudniej będzie nam tworzyć własne zaawansowane modele językowe. A to nas skazuje na model imitacji.