Jedno pytanie, cztery wiarygodnie wyglądające odpowiedzi. Eurostat podaje 8,4%, GUS — 8,7%, badanie Bilansu Kapitału Ludzkiego — 23%, a Europejski Bank Inwestycyjny — 26%.

Nie oznacza to, że trzy raporty są błędne. Każde badanie mierzy trochę inne zjawisko, na innej grupie przedsiębiorstw i według innej definicji. To ważna lekcja nie tylko o sztucznej inteligencji.

W decyzjach biznesowych liczba bez definicji, mianownika i kontekstu może być bardziej myląca niż brak liczby.

Odpowiedź w jednym zdaniu

Jeżeli potrzebujemy porównywalnego wskaźnika dla całej gospodarki i państw UE, najbardziej użytecznym punktem odniesienia jest około 8–9% przedsiębiorstw zatrudniających co najmniej 10 osób. Wyniki 23% i 26% opisują inne populacje, pytania oraz sposoby ważenia danych.

Nie należy ich uśredniać ani przedstawiać jako sprzecznych pomiarów tego samego zjawiska.

Cztery liczby, cztery znaczenia

ile: 8,4%, co: używanie co najmniej jednej technologii AI, kto: przedsiębiorstwa zatrudniające co najmniej 10 osób, po co: dla porównania Polski z innymi państwami UE

ile: 8,7%, co: wykorzystywanie AI przez przedsiębiorstwa w Polsce, kto: podmioty z liczbą pracujących większą niż 9, po co: krajowy punkt odniesienia i analiza według wielkości firmy

ile: 23%, co: aktywne wykorzystywanie AI, kto: 1822 pracodawców z 12 sektorów o największym potencjale stosowania AI, po co: ocena gotowości, kompetencji i barier w wybranych sektorach

ile: 26%, co: systematyczne używanie lub inwestowanie w generatywną AI, kto: 484 polskie firmy, wyniki ważone wartością dodaną, po co: spojrzenie inwestycyjne i ocena znaczenia generatywnej AI

Co dokładnie mówi Eurostat

Według Eurostatu w 2025 roku technologie AI wykorzystywało 20% przedsiębiorstw w Unii Europejskiej zatrudniających co najmniej 10 osób. Dla Polski wskaźnik wyniósł 8,4%.

Badanie obejmuje konkretny katalog technologii, między innymi analizę tekstu, rozpoznawanie mowy i obrazów, generowanie treści, uczenie maszynowe, automatyzację procesów decyzyjnych oraz autonomiczne maszyny.

Nie jest to zatem wyłącznie pytanie o ChatGPT ani o przypadkowe eksperymentowanie pracownika z ogólnodostępnym chatbotem.

Wskaźnik Eurostatu dobrze odpowiada na pytanie:

Jak rozpowszechnione jest wykorzystanie określonych technologii AI w przedsiębiorstwach podobnej wielkości w poszczególnych państwach UE?

Nie mówi natomiast, ile osób kiedykolwiek użyło AI, ile mikrofirm eksperymentuje z generatorem tekstu ani ile przedsiębiorstw osiąga dzięki AI wymierne rezultaty.

Dlaczego GUS podaje 8,7%

GUS informuje, że w 2025 roku AI wykorzystywało 8,7% polskich przedsiębiorstw. Wśród małych firm było to 6,1%, wśród średnich — 15,6%, a wśród dużych — 42%. Rok wcześniej wskaźnik ogółem wynosił 5,9%.

Wartości GUS i Eurostatu należy traktować jako wyniki tej samej rodziny harmonizowanych badań przedsiębiorstw, a nie dwa całkowicie niezależne oszacowania. Różnicy 0,3 punktu procentowego nie należy przedstawiać jako sporu o fakty bez sprawdzenia zakresu publikacji, sposobu agregacji i zaokrągleń.

Dla polskiego przedsiębiorcy szczególnie użyteczny jest podział według wielkości firmy. Pokazuje on, że zdolność wdrażania AI jest silnie związana z zasobami organizacji: dostępem do danych, kompetencjami, budżetem, bezpieczeństwem i możliwością przebudowania procesu.

Skąd bierze się wynik 23%

W badaniu Bilansu Kapitału Ludzkiego, realizowanym przez PARP i Uniwersytet Jagielloński, 23% badanych firm deklarowało aktywne korzystanie z AI. Kolejne 11% planowało wdrożenie, a 3% dostrzegało potencjał tej technologii.

Badanie objęło 1822 pracodawców z 12 sektorów o największym potencjale zastosowania AI. Taki dobór próby pozwala lepiej rozpoznać potrzeby kompetencyjne, bariery organizacyjne i gotowość do wdrożenia. Nie uprawnia jednak do stwierdzenia, że dokładnie 23% wszystkich polskich przedsiębiorstw używa AI.

Co oznacza 26%

W badaniu EBI Europejski Bank Inwestycyjny podaje, że 26% polskich firm systematycznie używa lub inwestuje w narzędzia generatywnej AI, takie jak ChatGPT, Bard czy Copilot, w co najmniej jednym obszarze działalności.

Badanie objęło 484 firmy i uwzględniło przedsiębiorstwa już od pięciu pracowników. Wyniki zostały ponadto ważone wartością dodaną. Nie każda firma miała więc w wyniku identyczne znaczenie — większą wagę otrzymały przedsiębiorstwa mające większy udział ekonomiczny.

W tym samym badaniu wykorzystanie generatywnej AI wynosiło 19% w polskich MŚP i 31% w dużych przedsiębiorstwach. Wynik ogólny 26% nie jest zatem sprzeczny z niższymi wartościami podawanymi przez statystykę publiczną. Odpowiada na inne pytanie i został obliczony według innej metody.

Dlaczego wyników nie wolno uśredniać?

Średnia z 8,4%, 8,7%, 23% i 26% wyniosłaby około 16,5%. Byłaby matematycznie poprawna, ale analitycznie pozbawiona sensu. To częsty błąd w treściach biznesowych. Kilka liczb wygląda tak, jakby opisywało ten sam rynek, ponieważ mają podobne etykiety. Tymczasem sama etykieta „firmy korzystające z AI” nie jest jeszcze definicją wskaźnika.

Łączyłaby bowiem: - inne definicje AI, - różne minimalne wielkości przedsiębiorstw, - całą badaną gospodarkę z wybranymi sektorami, - zwykły odsetek firm z wynikiem ważonym ekonomicznie, - ogólne technologie AI z generatywną AI, - różne pytania ankietowe i cele badawcze.

Której liczby użyć?

  • Czy Polska pozostaje za średnią UE? Eurostat,
  • Jak wygląda adopcja AI według wielkości polskich firm? GUS,
  • Jakich kompetencji i zmian organizacyjnych wymaga AI? BKL PARP/UJ,
  • Jak generatywna AI wygląda z perspektywy inwestycji przedsiębiorstw? EIBIS,
  • Czy AI stworzy wartość w konkretnej firmie? potrzebna jest indywidualna analiza procesu.

Najważniejszy wniosek dla zarządzających.

Pytanie „Czy nasza firma używa AI?” jest zbyt powierzchowne. Jedna osoba może korzystać z chatbota bez wiedzy organizacji, a firma odpowie „tak”, mimo że nie zmienił się żaden proces. Inne przedsiębiorstwo może prowadzić formalny pilotaż, lecz nie osiągać jeszcze wyniku ekonomicznego.

Lepszy jest pięciopoziomowy model dojrzałości:

1. Użycie indywidualne — pracownicy samodzielnie korzystają z narzędzi.

2. Użycie zatwierdzone — firma określiła dopuszczalne narzędzia, dane i zasady bezpieczeństwa.

3. Użycie procesowe — AI realizuje zdefiniowany fragment konkretnego procesu.

4. Użycie zarządzane — istnieją właściciel procesu, kontrola jakości oraz procedura postępowania z błędami.

5. Użycie mierzalne — organizacja zna wpływ AI na czas, koszt, przychód, jakość lub ryzyko.

Dopiero ostatni poziom pozwala rozsądnie stwierdzić, że AI stała się rozwiązaniem biznesowym, a nie tylko dostępnym narzędziem.

Bezpłatne narzędzie: karta definicji i mianownika.

Zanim wykorzystasz statystykę z raportu w prezentacji, strategii lub decyzji inwestycyjnej, odpowiedz na siedem pytań: - Co dokładnie uznano za AI? - Kto znajduje się w mianowniku? - Od jakiej wielkości uwzględniano przedsiębiorstwa? - Czy badanie obejmuje całą gospodarkę, czy wybrane sektory? - Jak ważono odpowiedzi? - Co w badaniu oznacza „korzystanie”? - Jaką decyzję ma wspierać dany wskaźnik?

Jeżeli raport nie pozwala odpowiedzieć na co najmniej pięć z tych pytań, jego wynik powinien być traktowany jako sygnał do dalszej analizy, a nie jako samodzielna podstawa decyzji.

Czego nadal nie wiemy?

Żaden z przedstawionych wskaźników nie mówi wystarczająco dużo o wartości ekonomicznej wdrożeń AI. Nadal potrzebujemy odpowiedzi na pytania: - w których procesach AI przynosi powtarzalne efekty, - gdzie jedynie przesuwa pracę na etap kontroli wyników, - jaki jest całkowity koszt wdrożenia po uwzględnieniu integracji, danych i nadzoru, - które kompetencje trzeba rozwijać wewnątrz firmy, - kiedy wystarczy gotowe narzędzie, a kiedy potrzebne jest rozwiązanie dopasowane, - jak mierzyć ryzyko utraty jakości, poufności i praw własności intelektualnej, jakie przesłanki powinny prowadzić do decyzji „nie wdrażamy teraz”.

Tutaj zaczyna się użyteczna analiza biznesowa — nie od fascynacji liczbą, ale od przełożenia dowodów na konkretną decyzję.

Jak Conception Hub wykorzystuje takie rozbieżności?

W Conception Hub sprzecznie wyglądające dane nie są problemem do ukrycia. Stanowią punkt wyjścia do analizy.

Każdy materiał rozdziela: - fakt źródłowy — co dokładnie opublikowano, - definicję i mianownik — czego dotyczy liczba, - interpretację — co można z niej rozsądnie wywnioskować, - lukę wiedzy — czego badanie nie rozstrzyga, - konsekwencję decyzyjną — co odbiorca może zrobić dalej.

Publiczna część serwisu wyjaśnia zjawisko i dostarcza narzędzi do samodzielnego myślenia. Usługa płatna zaczyna się wtedy, gdy konieczne jest odniesienie dowodów do konkretnej organizacji: jej procesów, danych, ograniczeń, ryzyka i planowanej inwestycji.

Zgłoś zagadnienie do analizy.

Masz raport, liczbę albo tezę, która wydaje się sprzeczna z innymi źródłami?

Zgłoś zagadnienie do analizy źródłowej. Najciekawsze pytania mogą zostać opracowane publicznie w kolejnych materiałach.

Jeżeli chcesz ustalić, nie ile firm używa AI, lecz czy, gdzie i pod jakimi warunkami AI ma sens w Twojej firmie, zamów indywidualną analizę decyzji obejmującą mapę procesu, warianty działania, dostępne dowody, ryzyka, kryteria rozpoczęcia lub zatrzymania projektu oraz plan kontrolowanego eksperymentu.

Źródła:

1. [Eurostat: 20% of EU enterprises use AI technologies](https://ec.europa.eu/eurostat/web/products-eurostat-news/w/ddn-20251211-2).

2. [GUS: Społeczeństwo informacyjne w Polsce w 2025 r.](https://stat.gov.pl/files/gfx/portalinformacyjny/pl/defaultaktualnosci/5497/1/19/1/spoleczenstwo_informacyjne_w_polsce_2025.pdf).

3. [PARP/UJ: Czy polskie firmy są gotowe na AI?](https://www.parp.gov.pl/component/content/article/90453%3Aczy-polskie-firmy-sa-gotowe-na-ai-najnowsze-wyniki-badania-bilansu-kapitalu-ludzkiego).

4. [Europejski Bank Inwestycyjny: EIB Investment Survey 2025 — Poland](https://www.eib.org/files/publications/20250218-091225-econ-eibis-2025-poland-en.pdf).

*Stan wiedzy: 14 września 2026 r. Materiał opiera się na danych dotyczących 2025 r.*

← Wróć do bloga