Jak małe i średnie przedsiębiorstwa mogą skutecznie wdrażać AI – wnioski z raportu OECD 2025

Wdrażanie sztucznej inteligencji (AI) w małych i średnich przedsiębiorstwach (MŚP) staje się jednym z kluczowych czynników zwiększających konkurencyjność i efektywność na rynku. Raport OECD z 2025 roku oraz najnowsze badania pokazują, że choć MŚP napotykają na specyficzne wyzwania związane z wdrożeniem AI, istnieją sprawdzone strategie, które pozwalają skutecznie wykorzystać potencjał tej technologii¹.

Aktualny kontekst i znaczenie AI dla MŚP

Według raportu EFL „AI w codziennym biznesie” z początku 2025 r., zainteresowanie AI w sektorze MŚP rośnie dynamicznie. W 2024 roku odsetek firm MŚP wykorzystujących technologie AI wzrósł z 3,7% do 5,9%, a prognozy na kolejne lata są jeszcze bardziej optymistyczne². AI pomaga m.in. w przewidywaniu zachowań klientów, kształtowaniu cen w czasie rzeczywistym czy automatyzacji procesów administracyjnych, co daje małym firmom realną przewagę konkurencyjną.

Główne wyzwania dla MŚP przy wdrażaniu AI

Raport OECD oraz dyskusje ekspertów podczas globalnej inicjatywy D4SME podkreślają, że MŚP stoją przed kilkoma istotnymi barierami³¹:

Ograniczone zasoby finansowe i kadrowe – brak specjalistów IT i budżetu na zaawansowane wdrożenia.
Niedostateczna wiedza i kompetencje cyfrowe – konieczność podnoszenia kwalifikacji w zakresie AI i cyfryzacji.
Koszty i trudności integracji z istniejącymi systemami – niekompatybilność sprzętu i oprogramowania.
Obawy dotyczące bezpieczeństwa danych i zgodności z regulacjami – w tym RODO i etyki AI.
Brak czasu na szkolenia i wdrożenia – codzienna działalność firmy często nie pozwala na długie procesy adaptacji.

Skuteczne strategie wdrażania AI w MŚP

1. Edukacja i rozwój kompetencji cyfrowych

Podnoszenie kwalifikacji pracowników i właścicieli firm jest fundamentem skutecznego wykorzystania AI. Inwestowanie w szkolenia online, webinary i programy rozwojowe (np. wirtualny Campus AI w Polsce) pozwala zrozumieć potencjał i ograniczenia technologii oraz przygotować firmę na zmiany³⁴.

2. Wybór narzędzi dopasowanych do potrzeb i możliwości

MŚP powinny zaczynać od prostych, gotowych rozwiązań AI, które można łatwo zintegrować, takich jak chatboty do obsługi klienta, narzędzia do automatyzacji fakturowania (RPA) czy systemy analizy danych sprzedażowych. Takie podejście minimalizuje ryzyko i koszty wdrożenia¹⁴.

3. Współpraca z ekspertami i ekosystemem wsparcia

Partnerstwo z dostawcami technologii, instytucjami otoczenia biznesu oraz udział w lokalnych i międzynarodowych sieciach wsparcia (np. European DIGITAL SME Alliance) umożliwia dostęp do wiedzy, finansowania i narzędzi, które ułatwiają wdrożenia²⁴.

4. Stopniowe wdrażanie i testowanie rozwiązań

Rozpoczynanie od projektów pilotażowych pozwala na ocenę efektywności AI w konkretnych procesach i dostosowanie rozwiązań przed pełną implementacją, co ogranicza ryzyko i zwiększa szanse na sukces¹.

5. Zapewnienie bezpieczeństwa i zgodności

Zgodność z regulacjami (np. europejskim AI Act) oraz ochrona danych klientów są kluczowe dla budowania zaufania i uniknięcia sankcji prawnych. MŚP powinny stosować najlepsze praktyki w zakresie cyberbezpieczeństwa i transparentności działania AI³⁵⁶.

Przykłady korzyści z wdrożenia AI w MŚP

Automatyzacja rutynowych zadań – redukcja błędów i oszczędność czasu w fakturowaniu, księgowości czy obsłudze klienta¹.
Lepsze decyzje biznesowe – analiza danych pozwala przewidywać trendy sprzedaży i optymalizować zapasy².
Personalizacja marketingu i obsługi klienta – AI umożliwia tworzenie spersonalizowanych ofert i komunikację dostosowaną do potrzeb klienta⁴.
Zwiększenie elastyczności i szybkości reakcji – automatyczne systemy pozwalają na szybsze reagowanie na zmiany rynkowe i potrzeby klientów¹.

Perspektywy na przyszłość

Eksperci przewidują, że do 2030 roku około 70% firm będzie korzystać z co najmniej jednej formy technologii AI, a inwestycje w AI będą nadal dynamicznie rosnąć⁵⁴. Polska i inne kraje rozwijają ekosystemy wsparcia dla MŚP, aby umożliwić im skuteczne wdrażanie AI, co może stać się kluczowym czynnikiem wzrostu gospodarczego i innowacyjności²⁶.