Najczęściej używane w Polsce narzędzia AI w branży naukowej i biznesie w 2025 roku
- Emil Patelski
- May 9
- 11 min read
Podsumowanie
W roku 2025, krajobraz narzędzi sztucznej inteligencji (AI) w Polsce doświadcza znaczącego wzrostu, odzwierciedlając szerszy globalny trend integracji AI w praktykach biznesowych i naukowych. Ta adopcja obejmuje różne sektory, w tym finanse, opiekę zdrowotną i badania naukowe, gdzie narzędzia takie jak NeuronWriter, Looria, Photo AI, Digital First AI i Copymate stają się kluczowe dla zwiększenia produktywności, efektywności i procesów decyzyjnych w polskich przedsiębiorstwach i instytucjach [1].
Wzrost tych technologii umocnił pozycję Polski jako znaczącego gracza w dziedzinie AI, wspierając innowacje i wzrost gospodarczy. Wpływ AI na operacje biznesowe jest szczególnie wyraźny, a polskie firmy wykorzystują AI do usprawniania procesów, automatyzacji rutynowych zadań i wzmacniania interakcji z klientami. Warto zauważyć, że jedynie 18% przedsiębiorstw zgłosiło wykorzystanie generatywnej AI do celów zawodowych, co wskazuje na potencjalną przestrzeń do wzrostu jej zastosowań w generowaniu pomysłów, tworzeniu treści i analizie danych [3].
W finansach narzędzia oparte na AI rewolucjonizują obszary takie jak ocena ryzyka w alternatywnym finansowaniu i strategie inwestycyjne poprzez robo-doradców, znacząco zmieniając krajobraz usług finansowych i zarządzania majątkiem w kraju [3].
W sferze naukowej narzędzia AI okazują się transformacyjne, ułatwiając zaawansowaną analizę danych, automatyzując procedury eksperymentalne i umożliwiając większą współpracę między badaczami. Zastosowania obejmują odkrywanie leków po modelowanie klimatu, z systemami zaprojektowanymi w celu zwiększenia efektywności eksperymentalnej i skrócenia czasu potrzebnego na generowanie i weryfikację hipotez [4, 5].
Jednak integracja AI z nauką rodzi również kwestie etyczne, szczególnie dotyczące uczciwości akademickiej i potencjalnego niewłaściwego wykorzystania treści generowanych przez AI [6].
Ewoluujące otoczenie regulacyjne dotyczące AI w Polsce ma kluczowe znaczenie dla jej rozwoju. Wysiłki mające na celu dostosowanie się do wytycznych UE, takich jak nadchodzący Akt o AI i Akt o Cyfrowej Odporności Operacyjnej (DORA), mają na celu zapewnienie bezpiecznego i etycznego wdrażania AI w różnych sektorach. Utworzenie organów nadzorczych, takich jak Komisja ds. Bezpieczeństwa i Rozwoju Sztucznej Inteligencji (KRIBSI), podkreśla potrzebę zgodności i odpowiedzialności, gdy przedsiębiorstwa poruszają się po złożonościach implementacji technologii AI [3, 7].
W miarę jak Polska kontynuuje wdrażanie AI, równoważenie innowacji z względami regulacyjnymi i etycznymi będzie niezbędne dla jej zrównoważonego wzrostu na rynku globalnym.
Aktualny Krajobraz Narzędzi AI w Polsce
Adopcja i implementacja narzędzi sztucznej inteligencji (AI) w Polsce nabierają tempa w różnych sektorach, w tym w biznesie i nauce. Do znaczących wykorzystywanych narzędzi AI należą NeuronWriter, Looria, Photo AI, Digital First AI i Copymate, które należą do najlepszych obecnie dostępnych na polskim rynku [1].
Biznesowe Zastosowania AI
W krajobrazie biznesowym polskie firmy coraz częściej wykorzystują AI do usprawnienia wewnętrznych procesów i interakcji z klientami. Podczas gdy AI jest głównie wykorzystywana do automatyzacji i optymalizacji operacji back-office, obserwuje się rosnący trend w kierunku jej zastosowania w procesach skierowanych do klienta, takich jak chatboty w aplikacjach bankowych i kanałach obsługi klienta [3]. Pomimo tego wzrostu, badanie wykazało, że jedynie 18% respondentów wykorzystuje generatywną AI do celów zawodowych, głównie do generowania pomysłów, tworzenia treści i analizy danych [3].
Najczęściej używane narzędzia AI
Sektory Wykorzystujące AI
AI jest szczególnie chętnie wdrażana w kilku sektorach, takich jak fintech, gdzie platformy pożyczek alternatywnych wykorzystują oparte na AI oceny ryzyka w celu dostarczania rozwiązań finansowych konsumentom i MŚP [2]. Sektor zarządzania majątkiem również obserwuje wykorzystanie robo-doradców i algorytmicznego handlu, usprawniając strategie inwestycyjne dla inwestorów detalicznych poprzez zautomatyzowane systemy [2]. Ponadto, integracja AI z opieką zdrowotną pozostaje kluczowym obszarem eksploracji, a trwające badania koncentrują się na opracowywaniu algorytmów wspomagających diagnostykę medyczną i spersonalizowane plany leczenia [8, 9].
Badania i Rozwój
Inicjatywy badawcze, takie jak te podejmowane przez ELLIS Unit Warsaw, podkreślają znaczenie inteligentnych algorytmów i uczenia maszynowego w różnych dziedzinach, w tym w teorii gier, interpretowalności AI i agentach autonomicznych [8]. Udział jednostki w projekcie „ELIAS – European Lighthouse of AI for Sustainability” w ramach programu Horyzont Europa ilustruje wspólne wysiłki na rzecz rozwoju technologii AI w Polsce [8].
Otoczenie Regulacyjne
Ramy regulacyjne dotyczące AI ewoluują, a podejmowane są wysiłki w celu włączenia Aktu o AI do polskiego prawa. Obejmuje to powołanie Komisji ds. Bezpieczeństwa i Rozwoju Sztucznej Inteligencji (KRIBSI) jako organu nadzorczego do monitorowania integracji AI w różnych sektorach, w tym w finansach [3]. Ponadto, przepisy takie jak Akt o Cyfrowej Odporności Operacyjnej (DORA) mają na celu wzmocnienie środków cyberbezpieczeństwa w sektorze fintech, odzwierciedlając rosnące skupienie na bezpiecznych i pewnych aplikacjach AI [3].
Najczęściej Używane Narzędzia AI
Krajobraz narzędzi sztucznej inteligencji (AI) w Polsce dynamicznie się rozwija, a różne sektory wykorzystują te technologie w celu zwiększenia produktywności, efektywności i procesów decyzyjnych. Poniższe kategorie przedstawiają najczęściej wykorzystywane narzędzia AI w biznesie i nauce w roku 2025.
Rozwiązania Fintech
Firmy z sektora fintech coraz częściej wdrażają narzędzia oparte na AI w celu usprawnienia przetwarzania płatności, transakcji mobilnych i usług bankowych. Kluczowe technologie obejmują portfele cyfrowe, płatności zbliżeniowe i platformy bankowości internetowej, które zapewniają lepsze doświadczenia użytkownika i bezpieczeństwo transakcji finansowych [3].
Pożyczki i Alternatywne Finansowanie
AI odgrywa kluczową rolę w platformach pożyczek alternatywnych, które wykorzystują zaawansowane algorytmy oceny ryzyka i alternatywne metody scoringu kredytowego. Platformy te, obejmujące modele pożyczek peer-to-peer (P2P) i marketplace lending, oferują elastyczne rozwiązania finansowe dla konsumentów oraz małych i średnich przedsiębiorstw (MŚP) [3].
Zarządzanie Majątkiem i Inwestycje
W dziedzinie wealthtech platformy wykorzystują automatyzację i robo-doradców do optymalizacji strategii inwestycyjnych. Narzędzia te umożliwiają inwestorom detalicznym dostęp do zdywersyfikowanych portfeli i możliwości inwestowania frakcyjnego, znacząco obniżając bariery wejścia na rynki inwestycyjne [3].
Innowacje Insurtech
Sektor ubezpieczeń, czyli insurtech, wykorzystuje AI głównie w operacjach back-office. Chociaż aplikacje skierowane do klienta są mniej powszechne, proste narzędzia, takie jak chatboty, stają się coraz bardziej rozpowszechnione, ułatwiając zapytania klientów i zwiększając zaangażowanie użytkowników. Narzędzia generatywnej AI są również integrowane z polskim rynkiem, chociaż ich profesjonalne wykorzystanie pozostaje ograniczone [3, 10].
Usprawnienia Zarządzania Projektami
Narzędzia AI, takie jak Asana, przekształcają zarządzanie projektami dzięki funkcjom takim jak Smart Status i Smart Summaries, które automatyzują rutynowe zadania i poprawiają komunikację między członkami zespołu. Te usprawnienia umożliwiają zespołom utrzymanie spójności projektów i usprawnienie procesów zarządzania zadaniami [11].
Automatyzacja Procesów Biznesowych
Technologie automatyzacji, w szczególności te oparte na AI, są niezbędne do optymalizacji procesów biznesowych. Robotyka Procesów Automatycznych (RPA) i narzędzia analityki predykcyjnej pomagają organizacjom automatyzować powtarzalne zadania i analizować zachowania konsumentów, co prowadzi do bardziej efektywnych strategii marketingowych i efektywności operacyjnej [12, 13].
Systemy Zarządzania Wiedzą
Narzędzia takie jak Guru oferują zintegrowane rozwiązania do zarządzania wiedzą, które wykorzystują AI do wyszukiwania i zarządzania informacjami. Ich funkcjonalności oparte na AI ułatwiają bezproblemowy dostęp do zweryfikowanej wiedzy w kanałach komunikacji, zwiększając współpracę zespołową i skracając czas poświęcany na zadania administracyjne [11, 10]. Integracja tych narzędzi AI przekształca branże w Polsce, napędzając innowacje i poprawiając wyniki operacyjne w różnych dziedzinach biznesowych i naukowych.
Wpływ Narzędzi AI na Biznes
Narzędzia AI znacząco przekształcają krajobraz biznesowy w Polsce, zwiększając efektywność, doświadczenie klienta i procesy decyzyjne w różnych sektorach. Integracja technologii AI napędza innowacje, umożliwiając firmom automatyzację rutynowych zadań i pozwalając pracownikom skupić się na bardziej strategicznych inicjatywach, co zwiększa ogólną produktywność [14, 15].
Poprawa Doświadczenia Klienta
AI odgrywa kluczową rolę w tworzeniu spersonalizowanych doświadczeń zakupowych i poprawie interakcji z klientami. Na przykład, oczekuje się, że chatboty oparte na AI będą obsługiwać znaczną część zapytań klientów, zapewniając wsparcie 24/7 i natychmiastowe odpowiedzi, co prowadzi do wyższego poziomu zadowolenia klientów [14]. Firmy wykorzystujące AI do spersonalizowanych strategii marketingowych mogą analizować zachowania użytkowników i historię transakcji w celu opracowania dostosowanych kampanii, które rezonują z indywidualnymi klientami [12]. Takie podejście nie tylko zwiększa zaangażowanie, ale także wzmacnia lojalność klientów, czyniąc AI cennym zasobem w działaniach marketingowych.
Zwiększenie Efektywności Operacyjnej
Zastosowanie AI w automatyzacji wprowadzania danych, zarządzania dokumentami i innych zadań kognitywnych okazało się korzystne dla efektywności operacyjnej. Dzięki efektywniejszemu zarządzaniu dużymi ilościami danych niż pracownicy, AI pozwala organizacjom usprawnić swoje procesy i skupić się na bardziej złożonych, przynoszących wartość dodaną działaniach [12, 15]. Trend ten jest szczególnie widoczny w sektorach takich jak finanse i ubezpieczenia, gdzie narzędzia AI analizują dane klientów w celu oferowania spersonalizowanych rekomendacji produktów i automatyzacji decyzji handlowych, poprawiając w ten sposób wyniki operacyjne [16].
Wsparcie Decyzyjne i Analiza Danych
Zdolność AI do analizowania rozległych zbiorów danych jest kluczową przewagą dla firm chcących podejmować świadome decyzje. Usługi AI mogą odkrywać wzorce i trendy, które mogłyby umknąć uwadze analityków, umożliwiając firmom uzyskanie praktycznych wniosków, które usprawniają ich strategiczne działania [12]. Na przykład, w bankowości inwestycyjnej przewiduje się, że AI znacząco zwiększy produktywność, z szacunkami wskazującymi na poprawę produktywności front-office o 27% do 35% do 2026 roku [16]. Ta zdolność nie tylko pomaga w podejmowaniu decyzji w czasie rzeczywistym, ale także umożliwia firmom szybkie dostosowywanie się do zmian rynkowych.
Perspektywy na Przyszłość
Przyszłość AI w biznesie wydaje się obiecująca, a wiele polskich firm aktywnie inwestuje w AI i uczenie maszynowe w celu poprawy oferowanych usług i zadowolenia klientów. Sektor finansowy w szczególności przoduje w tej dziedzinie, z zauważalnym wzrostem budżetów przeznaczonych na technologie AI, co wskazuje na silne zaangażowanie w poprawę obsługi klienta poprzez hiper-personalizację i zaawansowaną analizę danych [17, 10]. W miarę jak firmy kontynuują eksplorację potencjału AI, prawdopodobnie nastąpi przesunięcie nacisku w kierunku zdobywania niezbędnych kompetencji do wdrażania wysoce zautomatyzowanych procesów przy jednoczesnym równoważeniu rozwoju umiejętności ludzkich w kadrach [17].
Wpływ Narzędzi AI na Naukę
Integracja narzędzi sztucznej inteligencji (AI) w badania naukowe znacząco przekształca różne dziedziny, zwiększając produktywność i wspierając innowacje. W miarę jak AI stale ewoluuje, jej rola w nauce staje się coraz bardziej istotna, umożliwiając badaczom efektywniejszą współpracę i usprawnianie ich pracy.
Transformacyjna Rola AI w Badaniach Naukowych
AI rewolucjonizuje proces naukowy poprzez automatyzację zadań i dostarczanie zaawansowanych możliwości analizy danych. Nowe systemy, takie jak AI „Co-Scientist” Google, są zaprojektowane, aby pomagać naukowcom w proponowaniu eksperymentów, przeglądaniu danych i udoskonalaniu hipotez, skutecznie działając jako partnerzy laboratoryjni [4]. To przesunięcie nie jest jedynie teoretyczne; wiodące instytucje już wdrażają autonomiczne laboratoria, demonstrując praktyczne zastosowania AI w środowiskach badawczych [4, 5].
Praktyczne Zastosowania AI w Nauce
Narzędzia AI są wykorzystywane w wielu dyscyplinach naukowych, w tym w odkrywaniu leków, inżynierii materiałowej i modelowaniu klimatu [5]. W opiece zdrowotnej aplikacje AI obejmują zarówno tradycyjne metody analityczne, jak i nowsze modele generatywne, które mogą wspomagać interpretację danych diagnostycznych i usprawniać procesy dokumentacji klinicznej [18]. Wszechstronność generatywnej AI pozwala badaczom szybko prototypować pomysły, obniżając koszty i czas związane z tradycyjnymi metodami badawczymi [12, 19].
Innowacje i Współpraca Napędzane przez AI
Potencjał AI w nauce jest dodatkowo wzmacniany przez jej zdolność do wspierania współpracy między badaczami. Poprzez integrację AI z przepływami pracy badawczej, naukowcy mogą odkrywać nowe metodologie i spostrzeżenia, które wcześniej były nieosiągalne [4]. Zdolność AI do przetwarzania ogromnych ilości danych umożliwia badaczom efektywniejsze generowanie hipotez i analizowanie wyników, co prowadzi do szybszego postępu w wiedzy naukowej i innowacjach [20].
Rozwiązywanie Wyzwań i Kwestie Etyczne
Chociaż korzyści z zastosowania AI w nauce są znaczące, nadal istnieją wyzwania, szczególnie w odniesieniu do etycznego wykorzystania i uczciwości akademickiej. Coraz bardziej istotne stają się obawy dotyczące nieuczciwości akademickiej, takie jak potencjał treści generowanych przez AI do podważania tradycyjnych metod oceny [6]. Dlatego ustanowienie wytycznych i zasad odpowiedzialnego korzystania z AI w badaniach ma kluczowe znaczenie dla zapewnienia, że narzędzia te wzmacniają, a nie osłabiają integralność naukową [5].
Wyzwania i Zagadnienia
Integracja narzędzi AI w biznesie i nauce w Polsce do roku 2025 stwarza szereg wyzwań i zagadnień, którymi zainteresowane strony muszą się zająć, aby zapewnić zgodność, bezpieczeństwo i efektywne wdrożenie.
Zgodność Regulacyjna
Jednym z podstawowych wyzwań w implementacji rozwiązań AI jest przestrzeganie prawnych i regulacyjnych ram dotyczących wykorzystania danych, ze szczególnym uwzględnieniem danych o zdrowiu osobowym. Ogólne Rozporządzenie o Ochronie Danych (RODO) nakłada surowe wymagania dotyczące przetwarzania danych wrażliwych, w tym informacji o zdrowiu, wymagając wyraźnej zgody osób, których dane dotyczą, na większość zastosowań [7, 3]. Ponadto, polska Ustawa o Prawach Pacjenta nakłada obowiązek zachowania poufności informacji o pacjentach, co generuje dodatkowe zobowiązania dla podmiotów świadczących usługi zdrowotne i organizacji wykorzystujących AI w aplikacjach związanych ze zdrowiem [7].
Bezpieczeństwo Danych i Cyberbezpieczeństwo
Wraz z rosnącym poleganiem na narzędziach cyfrowych, zapewnienie bezpieczeństwa wrażliwych danych zdrowotnych ma kluczowe znaczenie. Zgodność z Ustawą o Krajowym Systemie Cyberbezpieczeństwa jest niezbędna do ochrony informacji o zdrowiu przed cyberzagrożeniami, w tym nieautoryzowanym dostępem i naruszeniami danych [7, 3]. Regularne audyty i ciągłe monitorowanie systemów AI/ML mogą pomóc w identyfikacji potencjalnych podatności, a organizacje powinny ustanowić jasne plany awaryjne w celu przeciwdziałania wszelkim niekorzystnym skutkom wdrożeń AI [7].
Odpowiedzialność Prawna
Wdrożenie narzędzi AI rodzi złożone kwestie odpowiedzialności prawnej. Organizacje muszą poruszać się w ramach różnych teorii odpowiedzialności, takich jak naruszenia RODO i roszczenia z tytułu odpowiedzialności cywilnej wynikające z niewłaściwego wykorzystania danych lub ich naruszenia [7, 3]. Jasne umowy kontraktowe określające obowiązki i odpowiedzialności mają kluczowe znaczenie dla ograniczenia tych ryzyk, zwłaszcza w przypadku współpracy między różnymi jurysdykcjami o odmiennych standardach prawnych [7].
Względy Etyczne
Przy wdrażaniu rozwiązań AI w biznesie i opiece zdrowotnej należy również uwzględnić implikacje etyczne. Zasady etycznego wykorzystania AI, w tym sprawiedliwość, przejrzystość i odpowiedzialność, powinny kierować rozwojem i wdrażaniem tych technologii [7]. Brak standardowych podejść do anonimizacji i pseudonimizacji dodatkowo komplikuje krajobraz etyczny, co sprawia, że kluczowe jest znalezienie równowagi między dostępnością danych a ochroną prywatności [7].
Interoperacyjność i Integracja
W miarę jak przedsiębiorstwa coraz częściej wdrażają narzędzia AI, zapewnienie interoperacyjności z istniejącymi systemami staje się istotnym problemem. Rozwiązania AI muszą być zgodne z krajowymi standardami interoperacyjności, szczególnie w placówkach opieki zdrowotnej, aby ułatwić bezproblemową integrację z systemami elektronicznej dokumentacji medycznej (EHR) i innymi cyfrowymi platformami zdrowotnymi [7, 3]. Wymóg ten wymaga strategicznego planowania i współpracy między różnymi zainteresowanymi stronami, aby zapewnić, że nowe technologie nie zakłócą istniejących usług opieki zdrowotnej [7].
Zagadnienia Transgraniczne
W przypadku przedsiębiorstw prowadzących działalność ponad granicami państw, transgraniczne przekazywanie danych stwarza dodatkowe wyzwania. Zgodnie z RODO, przekazywanie danych dotyczących zdrowia poza UE jest ograniczone, chyba że ustanowione zostaną odpowiednie zabezpieczenia [7]. Organizacje muszą poruszać się w tych złożonościach, zapewniając jednocześnie zgodność z lokalnymi przepisami prawa, które mogą znacząco różnić się od przepisów obowiązujących w ich kraju macierzystym [7]. Rozwiązując te wyzwania i uwzględniając te zagadnienia, przedsiębiorstwa i instytucje naukowe w Polsce mogą efektywnie wykorzystywać narzędzia AI, minimalizując jednocześnie ryzyka związane z zgodnością regulacyjną, bezpieczeństwem danych i implikacjami etycznymi.
Ramy Regulacyjne
Krajobraz regulacyjny dotyczący narzędzi AI w biznesie i nauce w Polsce dynamicznie się rozwija, a różne organy i wytyczne kształtują ich rozwój i wdrażanie.
Ogólne Otoczenie Regulacyjne
Polski regulator finansowy, KNF (Komisja Nadzoru Finansowego), nadzoruje zgodność w sektorze fintech, dostarczając nieformalne wytyczne znane jako „miękkie prawo”, aby pomóc uczestnikom rynku w zrozumieniu wymagań regulacyjnych [3]. Chociaż wytyczne te nie gwarantują zwolnienia z działań egzekucyjnych, promują innowacje, zapewniając jednocześnie przestrzeganie przepisów. Ponadto, uczestnicy rynku mogą zwracać się do regulatora z wnioskiem o pisemne opinie w celu wyjaśnienia oczekiwań dotyczących zgodności, chociaż opinie te nie są prawnie wiążące [3].
Regulacje Sektorowe
Regulacje AI w Opiece Zdrowotnej
W sektorze opieki zdrowotnej integracja AI podlega wzmożonej kontroli regulacyjnej. Nadchodzące przepisy UE dotyczące AI będą miały kluczowe znaczenie dla deweloperów, ponieważ zapewnią przejrzystość, odpowiedzialność i etyczne wykorzystanie aplikacji AI w opiece zdrowotnej [7]. Polska Strategia Cyfryzacji Polski do 2035 roku ma na celu ułatwienie adopcji technologii AI i uczenia maszynowego (ML) w opiece zdrowotnej, przy jednoczesnym zapewnieniu bezpieczeństwa i skuteczności poprzez elastyczne ramy regulacyjne [7]. Proces certyfikacji systemów AI, które wpływają na decyzje medyczne, jest zgodny z Europejskim Rozporządzeniem w sprawie Wyrobów Medycznych, wymagając oznakowania CE poprzez oceny przeprowadzane przez niezależne jednostki notyfikowane [21]. Proces ten podkreśla znaczenie danych z walidacji klinicznej w rozważaniach regulacyjnych, ponieważ determinuje bezpieczeństwo i skuteczność rozwiązań AI stosowanych w warunkach klinicznych [7, 22].
Interoperacyjność i Udostępnianie Danych
Wraz z rozwojem Europejskiej Przestrzeni Danych Zdrowotnych (EHDS), kładzie się duży nacisk na standardy interoperacyjności dla cyfrowych rozwiązań zdrowotnych. Egzekwowanie przepisów koncentruje się na zapewnieniu bezpiecznej i ustandaryzowanej wymiany danych zdrowotnych między różnymi systemami i krajami [7]. Inicjatywa EHDS ma kluczowe znaczenie dla kształtowania standardów udostępniania danych zdrowotnych, co bezpośrednio wpłynie na rozwój i wdrażanie systemów AI w opiece zdrowotnej [21].
Nadzór i Współpraca
Nadzór regulacyjny w Polsce sprawowany jest głównie przez państwowe organy nadzoru, w tym UOKiK w zakresie uczciwej konkurencji i ochrony konsumentów, oraz Narodowy Bank Polski w zakresie polityki pieniężnej i stabilności finansowej [3]. Ministerstwo Finansów również odgrywa kluczową rolę w nadzorowaniu przepisów finansowych i polityki podatkowej. Polscy regulatorzy utrzymują współpracę z organami UE, takimi jak EBC, EBA, ESMA i EIOPA, zapewniając utrzymanie stabilności rynkowej i zgodności regulacyjnej w najważniejszych instytucjach finansowych [3].
Comments