Unia Europejska przeznaczy 34,6 miliarda dolarów na infrastrukturę AI, a liczba ofert pracy związanych ze sztuczną inteligencją w Polsce wzrosła od 2019 roku o 235%. Jednocześnie zaledwie 5,9% polskich firm korzysta z narzędzi AI – drugi najgorszy wynik w całej UE. Ta przepaść między dostępnymi możliwościami a faktycznym wykorzystaniem technologii to szansa dla przedsiębiorców, którzy potrafią dostosować sprawdzone zagraniczne modele do polskiego rynku.
AI Gigafactories – centra obliczeniowe nowej generacji
Komisja Europejska zamknęła w czerwcu 2025 nabór na AI Gigafactories – regionalne centra obliczeniowe przyszłości. Projekt obejmuje budowę 13 mniejszych hubów oraz 4-5 pełnowymiarowych fabryk, z których każda będzie dysponować minimalnie 100 000 GPU.
Infrastructure-as-a-Service dla startupów AI otwiera trzy kluczowe możliwości:
- europejskie startupy zyskają dostęp do infrastruktury HPC bez budowania własnych centrów danych,
- trenowanie dużych modeli AI przestanie być przywilejem amerykańskich i chińskich gigantów,
- firmy zagraniczne rejestrujące się w Polsce będą mogły korzystać z zasobów.
Pojedyncza Gigafabryka będzie konsumować do 1 GW energii – tyle samo, co średnia elektrownia jądrowa. To dodatkowa przestrzeń biznesowa w sektorze energetycznym i zrównoważonej technologii.
Protip: Komisja Europejska ogłosi lokalizacje AI Gigafactories do końca 2025 roku. Przedsiębiorcy technologiczni powinni już teraz przygotowywać się do wejścia na rynek infrastruktury obliczeniowej, zwłaszcza w kontekście partnerstw publiczno-prywatnych finansowanych przez UE.
Inteligentne roboty magazynowe – automatyzacja dla e-commerce
Polski NoMagic.AI, założony w 2017 roku, tworzy roboty typu „pick and pack” dla branży e-commerce. To świetna ilustracja globalnego trendu automatyzacji magazynów z wykorzystaniem manipulacji robotycznej opartej na AI.
Rynek e-commerce rozwija się dynamicznie, a koszty pracy magazynowej pochłaniają znaczną część budżetów operacyjnych. Rozwiązania AI oferują dynamiczną adaptację do zmieniającego się asortymentu bez przeprogramowywania – przewaga nad tradycyjną automatyzacją.
Możliwości rozwoju obejmują:
- farmację z rygorystycznymi standardami jakości,
- logistykę chłodniczą wymagającą błyskawicznego obrotu,
- centra dystrybucji marek premium z naciskiem na perfekcyjne pakowanie.
Platformy B2B SaaS – marketing wspomagany AI
Digital First AI, założony w 2021 roku, oferuje platformę do tworzenia strategii marketingowych z pomocą AI. System analizuje dane biznesowe i proponuje taktyki marketingowe oraz ścieżki sprzedażowe.
Ten model demokratyzuje dostęp do zaawansowanego marketingu dla małych i średnich firm, eliminując koszty zewnętrznych konsultantów na etapie planowania. Platforma F6S śledzi obecnie 177 firm AI w Polsce, co czyni sztuczną inteligencję piątym najpopularniejszym sektorem w kraju.
Protip: Analizując międzynarodowe modele AI-SaaS, zwróć uwagę na segmentację pionową (vertical SaaS) – narzędzia dla konkretnych branż osiągają wyższą adopcję niż uniwersalne rozwiązania.
Gotowy prompt do testowania modeli biznesowych
Skopiuj poniższy prompt do ChatGPT, Gemini lub Perplexity, aby otrzymać spersonalizowaną analizę modelu biznesowego AI dla swojej branży. Możesz również skorzystać z naszych autorskich generatorów na stronie https://areteart.pl/narzedzia.
Jesteś ekspertem od modeli biznesowych opartych o AI.
Przeanalizuj potencjał wdrożenia rozwiązań AI w branży [NAZWA_BRANŻY]
na rynku polskim.
Uwzględnij:
1. Specyfikę branży: [OPISZ_SPECYFIKĘ_2-3_ZDANIA]
2. Główne pain points klientów: [WYMIEŃ_2-3_PROBLEMY]
3. Dostępny budżet początkowy: [KWOTA_W_PLN]
Zaproponuj konkretny model biznesowy AI, określ czas do osiągnięcia
market fit oraz potencjalne źródła finansowania w Polsce.AI dla turystyki i transportu – finansowanie z NCBR
Program Infostrateg prowadzony przez Narodowe Centrum Badań i Rozwoju dysponuje budżetem 44 milionów złotych na projekty AI, machine learning i blockchain, ze szczególnym uwzględnieniem turystyki i transportu.
Perspektywiczne kierunki obejmują narzędzia do prognozowania ruchu turystycznego z analizą sezonowości oraz systemy wspierające samorządy i operatorów w zarządzaniu infrastrukturą. Projekty mogą trwać do 40 miesięcy, a finansowanie dostępne jest dla konsorcjów maksymalnie trzech podmiotów.
Model pokazuje, jak programy grantowe można wykorzystać do budowania niszowych rozwiązań AI z gwarantowanym odbiorcą – sektor publiczny jako anchor customer tworzy solidny fundament pod ekspansję komercyjną.
Protip: Aplikując do Infostrategu, od początku buduj konsorcjum łączące kompetencje technologiczne (startup AI), wiedzę branżową (operator turystyczny/transportowy) oraz dostęp do danych (jednostka publiczna).
Partnerstwa korporacyjne jako dźwignia rozwoju
W listopadzie polski rząd ogłosił inwestycję 1 miliarda złotych w AI, w tym rozwój polskiego LLM, który wystartował w lutym 2025. Tego samego miesiąca podpisano memorandum z Google w sprawie strategicznego partnerstwa.
Strategiczne podejścia do rozwoju AI według Polskiego Instytutu Ekonomicznego:
| Podejście | Charakterystyka | Korzyści dla przedsiębiorców |
|---|---|---|
| Technology stack approach | Skupienie na kluczowych komponentach: sprzęcie, infrastrukturze sieciowej, oprogramowaniu i aplikacjach | Mapowanie zależności technologicznych i identyfikacja nisz ekonomicznych |
| Industrial policy linkage | Powiązanie rozwoju AI z polityką przemysłową, priorytetowe traktowanie technologii krajowych | Zmniejszenie uzależnienia od zagranicznych dostawców, dostęp do finansowania publicznego |
Luka adopcyjna – przestrzeń dla Twojego biznesu
Przepaść między obecnym wykorzystaniem AI (5,9% firm) a deklarowanym potencjałem jest ogromna. AI jako „bardzo ważne” lub „raczej ważne” postrzega:
- 25% mikrofirm,
- 21% małych firm,
- 35% średnich przedsiębiorstw,
- 37% dużych korporacji.
Ta luka tworzy przestrzeń dla przedsiębiorców oferujących nie tylko technologię, ale przede wszystkim przemyślane rozwiązania biznesowe z AI.
Protip: Polski rynek charakteryzuje paradoks – niska adopcja przy wysokim potencjale talentów. Komisja Europejska i Google podkreślają „przywództwo, ambicje i talenty” Polski w europejskiej innowacji. Zagraniczne modele można więc adaptować z polskimi zespołami, osiągając przewagę kosztową przy zachowaniu jakości.
Finansowanie i ekosystem
W pierwszej połowie 2025 roku 15 największych rund finansowania w Polsce wyniosło łącznie 270,80 miliona euro. Dostępne są programy akceleracyjne dla technologii wzrostowych: 5G, IoT, AI i Big Data.
Wydarzenia jak AI-CONNECT w Szczecinie – największa konferencja technologiczna na Pomorzu Zachodnim – pokazują, że polski ekosystem AI aktywnie się rozwija, a networking może być kluczem do znalezienia partnerów i pierwszych klientów.
Modele biznesowe – porównanie praktyczne
| Model biznesowy | Kapitał początkowy | Czas do market fit | Główny challenge | Skalowanie |
|---|---|---|---|---|
| AI Infrastructure-as-a-Service | Bardzo wysoki (3-5 mld €) | 36-48 miesięcy | Dostęp do energii, PPP | Międzynarodowe |
| Robotic Automation | Wysoki (500k-2M €) | 18-24 miesiące | Hardware + AI training | Regionalne/krajowe |
| Vertical AI SaaS | Średni (100k-500k €) | 12-18 miesięcy | Product-market fit | Międzynarodowe |
| Niszowe AI dla sektorów | Niski-średni (50k-300k €) | 12-24 miesiące | Dostęp do danych | Krajowe |
| AI Integration Services | Niski (20k-100k €) | 6-12 miesięcy | Budowanie reputation | Lokalne/regionalne |
Dlaczego teraz jest najlepszy moment
Globalna rewolucja GenAI w dużej mierze to zasługa Polski – polscy naukowcy, inżynierowie i startupy odgrywają kluczową rolę w rozwoju technologii transformujących świat.
Konkretne możliwości obejmują:
- przepaść między potencjałem a rzeczywistością to przestrzeń dla budowania przewagi,
- sprawdzone międzynarodowe modele możesz adaptować z polskimi talentami przy niższych kosztach,
- pozycjonuj się jako dostawca rozwiązań AI zanim nastąpi masowa adopcja,
- wykorzystaj rosnącą infrastrukturę państwową i partnerstwa korporacyjne jako platformę startową.
Komisja Europejska ogłosi lokalizacje AI Gigafactories do końca 2025 roku – idealny moment na przygotowanie strategii i pozycjonowanie w ekosystemie AI. Śledzenie polskiej strategii AI pozwoli early adopterom zbudować rozwiązania zgodne z priorytetami państwowymi, co oznacza dostęp do finansowania publicznego i kontraktów z administracją.
