Jaki procent firm energetycznych w Polsce wdrożył sztuczną inteligencję?

Według badania EY zaledwie 22% średnich i dużych firm energetycznych zakończyło proces wdrażania AI. Połowa jest w trakcie implementacji, a co dziesiąte przedsiębiorstwo dopiero analizuje rozwiązania. Branża ma formalną strategię AI w 71% przypadków, ale praktyczne wdrożenia postępują wolniej niż w innych sektorach.

Jakie są główne problemy z wdrażaniem AI w energetyce?

Największą barierą są problemy z danymi: 54% firm ma trudności, 38% nie wie, jakie dane posiada, a tylko 8% ma dobrze przygotowane zarówno ustrukturyzowane, jak i nieustrukturyzowane zbiory. Dodatkowo dane są często "silosowane" w oddzielnych systemach IT — przeciętna duża spółka energetyczna ma od kilku do 400 oddzielnych aplikacji, co utrudnia AI wyłapywanie korelacji.

Czy pracownicy energetyki są zadowoleni z wdrażania AI?

Menedżerowie oceniają AI pozytywnie w 82%, widząc szansę na rozwiązanie braku rąk do pracy. Pracownicy niższego szczebla są bardziej sceptyczni (63% pozytywnie) — obawiają się zmian, zastąpienia przez technologię i dostrzegają realne problemy, których AI jeszcze nie rozwiązuje. W energetyce silnie zakorzeniona jest przekonanie, że bezpieczeństwo gwarantuje fizyczna obecność człowieka.

Czy wdrożenie AI przyniosło firmom energetycznym oczekiwane korzyści?

Tylko 5% firm stwierdzi, że AI przyniosła większe korzyści niż zakładano, a 40% — że takie, jak przewidywano. Aż 21% jest rozczarowanych i przyznaje, że nie zdecydowałoby się na wdrożenie, znając rzeczywiste efekty. Zadowoleni respondenci wskazują zmniejszenie kosztów (60%), poprawę jakości usług (53%) i wzrost przychodów (47%).

Dlaczego sektor finansowy wdraża AI szybciej niż energetyka?

Branża finansowa od lat pracuje z ogromnymi zbiorami danych — firmy ubezpieczeniowe zatrudniają aktuariuszy, a banki mają wystandaryzowane procesy. Dodatkowo regulacje takie jak AML (przeciwdziałanie praniu pieniędzy) zmusiły sektor do uporządkowania danych ponad 10 lat temu. W energetyce polski regulator nie sprawdza danych w tak szerokim zakresie, a priorytetem pozostaje tradycyjnie rozumiane bezpieczeństwo krajowe.

Polska energetyka a AI: co piąta firma rozczarowana wdrożeniami

71% polskich firm energetycznych ma strategię AI, ale tylko 22% zakończyło wdrożenie. Problemy z danymi i sceptycyzm pracowników hamują rozwój.

Polska energetyka ma formalną strategię wdrażania sztucznej inteligencji w 71% przypadków, ale praktyczne wdrożenia postępują znacznie wolniej — zaledwie 22% firm średnich i dużych zakończyło proces implementacji, podczas gdy połowa jest w trakcie, a co dziesiąte dopiero analizuje rozwiązania. Choć branża energetyczna jest liderem wszystkich analizowanych przez EY sektorów pod względem posiadania strategii AI, rzeczywistość pokazuje, że droga od planu do działania jest długa i pełna wyzwań.

Gdzie energetyka wykorzystuje sztuczną inteligencję?

AI w polskiej energetyce pojawia się przede wszystkim w dziale IT (60% firm), obsłudze klienta, marketingu i analizach rynku (po 52%), a także w sprzedaży (48%). Główną motywacją wdrażania AI była dla 66% firm możliwość lepszego dotarcia do klientów, a dla 60% — automatyzacja procesów. W większości przypadków (60%) wdrożenie AI polegało na połączeniu własnych, zewnętrznych i ogólnodostępnych rozwiązań.

Jarosław Wajer, Partner EY i Lider Działu Energetyki, wskazuje, że sztuczna inteligencja jest potrzebna polskiej gospodarce ze względu na wysokie koszty pracy i prognozy demograficzne. AI może być wykorzystywana w kilku kluczowych obszarach — od zarządzania infrastrukturą po obsługę klienta. Jednocześnie energetyka staje się jednym z największych konsumentów mocy ze względu na zapotrzebowanie centrów danych.

Problemy z danymi hamują rozwój AI

Ponad połowa firm (54%) przyznała, że ma problemy z danymi, które są fundamentem działania sztucznej inteligencji. Szczegółowe statystyki ujawniają skalę wyzwania:

Problem z danymi	Procent firm
Jakość danych utrudnia wykorzystanie przez AI	30%
Nie wiadomo, jakie dane się posiada	38%
Dane dobrze przygotowane i ustrukturyzowane	24%
Zarówno ustrukturyzowane, jak i nieustrukturyzowane	8%

Główną barierą jest fragmentacja danych w ramach organizacji. Przeciętna duża spółka energetyczna posiada od kilku do nawet kilkuset (niekiedy blisko 400) oddzielnych systemów IT i aplikacji. Wynika to z historii — obecne grupy energetyczne powstały z połączenia wielu mniejszych zakładów, z których każdy miał własne systemy. Ta “silosacja” danych utrudnia AI wyłapywanie korelacji między produkcją, klientami a pracownikami.

Dlaczego sektor finansowy radzi sobie lepiej? Branża finansowa została zmuszona do uporządkowania danych przez regulacje wprowadzone ponad 10 lat temu, takie jak AML (przeciwdziałanie praniu pieniędzy). Wymusiły one na bankach budowanie “łańcuszka danych” i identyfikację podmiotów. W energetyce polski regulator nie sprawdza danych w tak szerokim zakresie, a priorytetem pozostaje tradycyjnie rozumiane bezpieczeństwo krajowe.

Rozczarowanie rzeczywistością: co piąta firma chciałaby wycofać się z AI

Wyniki wdrożeń AI w energetyce nie są zadowalające. Tylko 5% firm stwierdzi, że AI przyniosła większe korzyści niż zakładano, a 40% — że takie, jak przewidywano. Aż 21% przedsiębiorstw jest rozczarowanych i przyznaje, że gdyby wiedziało wcześniej, jakie będą efekty, nie zdecydowałoby się na wdrożenie.

Zadowoleni respondenci wskazują konkretne korzyści: zmniejszenie kosztów działania (60%), poprawę jakości usług (53%) i wzrost przychodów (47%). Jednak skala rozczarowania sugeruje, że oczekiwania były zbyt wysokie, a przygotowanie do wdrożeń — niewystarczające.

Dodatkowym czynnikiem hamującym inwestycje jest ostrożność finansowa. Aż 21% firm nie planuje zwiększać wydatków na AI w ciągu najbliższego półtora roku, a 44% chce tylko nieznacznie je podnieść. Jednocześnie 79% przewiduje nowe wdrożenia, a 54% planuje skalowanie już posiadanych narzędzi — co sugeruje pragmatyczne podejście: najpierw ulepszać to, co już działa, zanim inwestuje się w nowe rozwiązania.

Konflikt między menedżerami a pracownikami

Większość menedżerów (82%) ocenia AI pozytywnie, widząc w niej szansę na rozwiązanie problemów z brakiem rąk do pracy oraz rosnącymi kosztami zatrudnienia. Jarosław Wajer podkreśla, że bariera technologiczna znika — nie trzeba już znać skomplikowanych języków programowania, a dostęp do szkoleń nie jest kosztowny. Kluczowa jest chęć nauki i otwartość na nowe narzędzia.

Inaczej wygląda to z perspektywy pracowników niższego szczebla. Odsetek pozytywnych opinii o AI wynosi 63% — znacznie poniżej oceny menedżerów. Pracownicy mogą obawiać się zmian, nie wierzyć w skuteczność narzędzi lub dostrzegać realne problemy, których AI na obecnym etapie jeszcze nie rozwiązuje.

W energetyce silnie zakorzeniona jest przekonanie, że bezpieczeństwo gwarantuje fizyczna obecność człowieka. Tradycyjne procedury często wymagają obchodów i przeglądów infrastruktury (np. transformatorów), przez co automatyczne systemy monitorowania bywają traktowane z dystansem. Sceptycyzm wynika często z lęku przed zastąpieniem przez technologię, mimo że — jak zauważa Wajer — AI powinno raczej pomagać w priorytetyzacji zadań tam, gdzie brakuje ludzi, a nie całkowicie ich eliminować.

Istnieje również ryzyko powstania luki kompetencyjnej: około 35% organizacji w Polsce ogranicza rekrutację na stanowiska juniorskie, delegując rutynowe zadania sztucznej inteligencji. Budzi to obawy o to, jak w przyszłości wychować wysokiej klasy ekspertów i dyspozytorów, jeśli zabraknie stanowisk wejściowych.

Co to oznacza dla przyszłości polskiej energetyki?

Polska energetyka stoi przed krzyżówką. Z jednej strony branża ma świadomość, że AI jest niezbędna do konkurowania na rynku globalnym i rozwiązywania problemów demograficznych. Z drugiej — tempo wdrażania jest powolne, problemy z danymi są głębokie, a pracownicy są sceptyczni.

AI staje się również jednym z największych konsumentów energii ze względu na zapotrzebowanie centrów danych — paradoks, który energetyka musi rozwiązać. Dodatkowo sztuczna inteligencja zwiększa ryzyka związane z cyberatakami, co jest szczególnie ważne w kontekście bezpieczeństwa krajowego (np. atak na polską energetykę z 30 grudnia ubiegłego roku).

Polskie spółki energetyczne muszą zadać sobie kilka podstawowych pytań: jak wdrażać AI, by przynosiła rzeczywiste korzyści? Jak uporządkować dane rozproszone w sieciach systemów? Jak budować zaufanie pracowników do nowych technologii? Odpowiedzi na te pytania będą decydować o konkurencyjności branży w kolejnej dekadzie. Poznanie i wykorzystywanie sztucznej inteligencji jest nie tylko kwestią efektywności, ale również bezpieczeństwa krajowego.