AI w polskich małych firmach: ośmiokrotna luka i bariera, którą jest wiedza
Odsetek firm korzystających z AI jest w Polsce wśród dużych przedsiębiorstw niemal osiem razy wyższy niż wśród małych. Z badań wynika, że małe firmy hamuje przede wszystkim brak wiedzy, a nie budżet. Sprawdziliśmy, skąd ta luka i od czego mała firma może zacząć.
Według danych Eurostatu za 2025 r. sztuczną inteligencję wykorzystywało w Polsce 45,8 proc. dużych przedsiębiorstw (od 250 osób), 14,8 proc. średnich (50-249 osób) i tylko 5,8 proc. małych (10-49 osób). Średnia unijna wynosi odpowiednio 55 proc., 30,4 proc. i 17 proc. Polska odstaje w każdej grupie, ale im mniejsza firma, tym większy dystans. Przy dużych firmach brakuje nam niespełna 10 punktów procentowych do średniej UE. Małe firmy korzystają z AI trzy razy rzadziej niż ich unijne odpowiedniki.
Zestawiliśmy te liczby z wynikami polskich badań o barierach i efektach wdrożeń oraz z doświadczeniem jednoosobowej firmy, która na AI zbudowała przewagę nad agencjami. Wynika z tego, że pieniądze nie są dla małych firm główną przeszkodą. Brakuje im przede wszystkim wiedzy, od czego zacząć.
Ośmiokrotna różnica, a mikrofirm w statystyce nie ma
W całej gospodarce AI wykorzystuje według Eurostatu ok. 8,4 proc. polskich firm zatrudniających co najmniej 10 osób. Średnia unijna to ok. 20 proc., a liderzy, Dania i Finlandia, osiągają 42 proc. i 37,8 proc. Polska jest w samej końcówce zestawienia.
Ta statystyka nie obejmuje firm zatrudniających mniej niż 10 osób, a więc mikroprzedsiębiorstw i jednoosobowych działalności. Te stanowią większość polskich firm i nikt w tym zestawieniu ich nie liczy. Szerszy obraz daje wskaźnik Komisji Europejskiej za 2025 r.: podstawowy poziom intensywności cyfrowej osiągało 59 proc. polskich małych i średnich przedsiębiorstw, wobec 71,4 proc. w UE. Luka w AI jest więc częścią ogólniejszego opóźnienia w cyfryzacji.
Jeżeli sztuczna inteligencja będzie rozwijać się przede wszystkim w dużych organizacjach, mniejsze firmy mogą zacząć przegrywać nie ceną czy jakością produktów, ale tempem działania.
Dlaczego jedno badanie mówi 8 proc., a inne 75 proc.
Do liczb o AI w firmach trzeba podchodzić ostrożnie, bo badania mierzą różne rzeczy. Eurostat podaje ok. 8,4 proc. Z raportu PARP (Polskiej Agencji Rozwoju Przedsiębiorczości) i Uniwersytetu Jagiellońskiego w ramach Bilansu Kapitału Ludzkiego 3.0 z kwietnia 2026 r. wynika, że AI aktywnie stosuje ok. 23 proc. firm. Według badania CRIF z wiosny 2026 r. korzystanie z AI deklaruje 75 proc. polskich przedsiębiorców.
Wyniki różnią się, bo różne są badane grupy i definicje. Eurostat obejmuje wszystkie sektory. PARP badał 1822 pracodawców z 12 sektorów o wysokim potencjale wykorzystania AI. CRIF pytał 500 decydentów biznesowych w pięciu krajach. Dla jednych korzystanie z AI to pisanie maili w ChatGPT, dla innych integracja z systemami firmy. Badanie CRIF potwierdza jednak ten sam kierunek co Eurostat: średnie i duże firmy korzystały w nim z AI niemal dwa razy częściej niż mikroprzedsiębiorstwa.
Jeszcze mniej firm widzi realne efekty. Z badania Grant Thornton „Adaptacja AI Polska 2026”, znanego nam z relacji serwisu PulsHR, wynika, że pełne wdrożenie i mierzalny wpływ AI na wyniki deklaruje tylko 7 proc. firm. Według PARP 46 proc. przedsiębiorstw to „tradycjonaliści” o niskiej gotowości do AI, a tylko 6 proc. to „pionierzy innowacji”.
Pieniądze nie są pierwszą przeszkodą
W badaniu Grant Thornton najczęściej wskazywaną barierą była niewystarczająca wiedza i kompetencje pracowników, którą wymieniło 33,9 proc. firm. Bariery zależą jednak od szczebla. Prezesi częściej mówią o presji na szybki zwrot z inwestycji i trudności w uzasadnieniu wydatku. Kadra wyższa wskazuje bezpieczeństwo danych i zgodność z przepisami. Kadra średnia mówi o brakach kompetencyjnych.
Dane PARP prowadzą do podobnego wniosku. Tylko 28 proc. firm, które korzystają z AI albo planują wdrożenie, ma dostęp do wykwalifikowanej kadry IT. Blisko połowa firm nie robi nic, żeby uzupełnić braki w umiejętnościach. W mikro- i małych firmach AI testuje i wdraża zwykle sam właściciel albo zarząd, czyli osoby, które mają na to najmniej czasu. W średnich i dużych organizacjach AI jest używana szerzej, a dostęp do zaawansowanych funkcji mają pracownicy na wyższych stanowiskach.
To jest główna przewaga korporacji. Duża firma może zatrudnić ludzi, którzy zajmą się wyborem narzędzi i integracją danych. Mała firma ma do dyspozycji właściciela, kilka abonamentów i filmy instruktażowe.
Od czego zacząć w małej firmie
Z zestawienia tych źródeł wynikają trzy praktyczne wnioski. Po pierwsze, warto zacząć od jednego procesu, który zabiera najwięcej czasu, a nie od pakietu abonamentów. Podobnie radzi Amelia Szukowska, wiceprezes Fundacji Koalicji na Rzecz Polskich Innowacji. Jej zdaniem mała firma nie potrzebuje od razu rozbudowanego systemu AI ani wielomilionowego budżetu, a często wystarczy usprawnienie jednego procesu. Po drugie, przed zakupem trzeba ustalić, jak firma zmierzy efekt. Bez tego trudno będzie ocenić, czy wydatek się zwraca. Po trzecie, kompetencje można pozyskać z zewnątrz, od wykonawcy albo z programów publicznych.
Przykładem takiego programu jest WAMA EDIH (EDIH to Europejskie Centrum Innowacji Cyfrowej), projekt prowadzony przez Fundację Koalicji na Rzecz Polskich Innowacji. W latach 2024-2026 zrealizowano w nim 1000 usług wspierających cyfryzację małych i średnich przedsiębiorstw o łącznej wartości blisko 20 mln zł oraz 360 diagnoz dojrzałości cyfrowej. Diagnoza pomaga ocenić technologie, procesy, dane i kompetencje firmy, zanim wyda ona pieniądze na narzędzia.
Luka między małymi a dużymi firmami jest duża, ale jej główną przyczyną jest brak wiedzy, a nie brak pieniędzy. Dla właściciela małej firmy pierwszym krokiem jest więc diagnoza i jeden dobrze wybrany proces, a nie kolejny abonament.