Future Mind
W ciągu roku odsetek pracowników polskiego przemysłu produkcyjnego, którzy nigdy nie próbowali generatywnej AI w pracy, spadł z 47,4% do 27,7%. Tygodniowe korzystanie z AI niemal się podwoiło. Jednocześnie codzienne użycie pozostaje dokładnie takie samo jak rok temu: 9,5%. Adopcja poszerzyła się znacznie, ale nie pogłębiła.
Na tym tle dane o ładzie wewnętrznym są szczególnie uderzające. Przemysł produkcyjny ma najniższy odsetek pracowników deklarujących, że zawsze stosują się do firmowych wytycznych dotyczących AI spośród wszystkich badanych branż: 28,3%, podczas gdy rok wcześniej było to 47,5%. Spadek o 19 punktów procentowych w jednym roku to największy roczny ubytek compliance wśród branż objętych badaniem. Jednocześnie 23,2% pracowników przemysłu mówi wprost, że ich firma nie ma żadnych wytycznych w sprawie AI.
Czytaj dalej, by zobaczyć, jak polska hala produkcyjna wchodzi w erę AI: szybciej niż rok temu, ale bez planu. Wszystkie liczby pochodzą z dodatkowej analizy danych źródłowych raportu Future Mind „Jak AI zmienia codzienność Polaków w 2026?".
Rok do roku w przemyśle produkcyjnym wyraźnie przybyło osób regularnie korzystających z AI, ale codzienni użytkownicy stanowią dokładnie taki sam odsetek jak rok temu:
Tygodniowe korzystanie wzrosło z 15,5% do 29,9%, czyli prawie się podwoiło. Odsetek tych, którzy AI w pracy nigdy nie tknęli, skurczył się z 47,4% do 27,7%. To znaczące przesunięcie: pracownicy, którzy rok temu w ogóle nie próbowali, dziś sięgają po AI okazjonalnie. Codzienne użycie jest jednak identyczne jak rok wcześniej: 9,5%.
Na 1000 pracowników przemysłu produkcyjnego 95 używa AI codziennie, 299 co najmniej raz w tygodniu, a 277 nie miało dotychczas z AI żadnej zawodowej styczności. Ten ostatni wynik jest wciąż wyraźnie powyżej średniej krajowej (190 na 1000), co oznacza, że branża ma wciąż duży rezerwuar pracowników, do których AI nie dotarła.
Rok temu 47,5% pracowników przemysłu produkcyjnego deklarowało, że zawsze stosuje się do firmowych zasad dotyczących AI. Dziś taką deklarację składa 28,3%, czyli o 19 punktów procentowych mniej, i jest to jednocześnie najniższy wynik wśród wszystkich branż z próbą statystycznie wiarygodną.
Dane o politykach dopełniają obraz:
Łącznie ponad czterech na dziesięciu pracowników przemysłu działa w organizacji, w której polityka AI albo nie istnieje, albo nie dotarła do pracowników. Odsetek tych, którzy stosują się do zasad jedynie „czasami", wynosi 27,3% i jest wyższy niż średnia krajowa (25,6%).
Ten obraz ma konkretne konsekwencje operacyjne. Sektor, w którym adopcja rośnie szybko, a polityki nie nadążają, staje przed rosnącym ryzykiem przepływu danych wrażliwych poza wglądem działów IT i prawnych. W środowisku produkcyjnym, gdzie praca często obejmuje dane techniczne, dokumentację procesów i dane kontrahentów, brak jasnych wytycznych to nie kwestia stylu zarządzania, lecz potencjalny problem regulacyjny i operacyjny.
Pytanie o cele korzystania z AI odsłania profil, który zaskakuje w kontekście branży produkcyjnej. Pracownicy przemysłu najchętniej sięgają po AI po to, by się uczyć:
Zestawienie pierwszej i ostatniej pozycji mówi samo za siebie. Cel „poszerzenia wiedzy" jest w przemyśle powyżej średniej krajowej, natomiast cel „poprawy jakości pracy" plasuje się o ponad trzynaście punktów procentowych poniżej średniej krajowej. W sektorze, w którym jakość procesu produkcyjnego jest mierzona na każdym etapie linii, AI trafia przede wszystkim do indywidualnego, nieformalnego uczenia się, a nie do bezpośredniego wsparcia operacyjnego.
Podobny sygnał płynie z danych o znaczeniu AI jako kompetencji zawodowej. 43,1% pracowników przemysłu uważa, że znajomość AI nie ma znaczenia w ich pracy (średnia krajowa 37,2%). Zaledwie 10,9% traktuje ją jako kluczową dla rozwoju kariery (średnia krajowa 14,4%). Branża korzysta z AI, ale nie postrzega jej jeszcze jako narzędzia, które zmienia wartość pracownika na rynku.
Przemysł produkcyjny nie jest branżą, w której AI budzi silne emocje. Dane o uczuciach, jakie generatywna AI wzbudza w pracownikach, pokazują sektor wyraźnie poniżej średniej w większości kategorii:
Pracownicy przemysłu są mniej zaniepokojeni AI niż przeciętny pracujący Polak, ale też mniej nią zainteresowani. Obojętność (jedyna emocja, w której branża jest powyżej średniej) dopełnia obraz sektora, który testuje narzędzie bez szczególnego przekonania ani oporu.
Podejście firm do AI ocenia pozytywnie 35,8% pracowników przemysłu (średnia krajowa 41,5%). Aż 13,9% nie wie, jakie jest stanowisko ich pracodawcy w tej kwestii (średnia krajowa 10,4%). W połączeniu z danymi o braku polityk tworzy to spójny obraz: firmy produkcyjne milczą na temat AI, a pracownicy, nawet ci korzystający z AI, działają bez wyraźnej ramówki.
W obszarze agentic AI, czyli systemów zdolnych do autonomicznego działania w imieniu użytkownika, przemysł produkcyjny plasuje się blisko średniej krajowej. 46,7% pracowników nigdy nie słyszało o tej koncepcji (średnia krajowa 43,0%), a 16,1% próbowało narzędzi z cechami agentic na małą skalę (średnia krajowa 20,6%).
Co ciekawe, w obszarze agentic commerce, czyli zakupów i zamówień realizowanych przez agenta AI, przemysł wykazuje wyższą świadomość niż rynek: 40,9% pracowników nigdy nie słyszało o tej koncepcji, podczas gdy w populacji ogólnej jest to 43,6%. Dla branży, w której automatyzacja procesów zakupowych i zarządzanie łańcuchem dostaw to naturalne obszary zastosowań, jest to czytelny sygnał, że temat nie jest tu zupełnie obcy.
Polski przemysł produkcyjny wchodzi w AI szerokim frontem: ponad połowa pracowników korzysta z narzędzi co najmniej okazjonalnie, a odsetek tych, którzy nigdy nie próbowali, spadł o niemal dwadzieścia punktów procentowych rok do roku. Problem nie leży w adopcji, lecz w tym, czego za nią brak. Firmowe polityki AI w sektorze istnieją w mniej niż co czwartej organizacji, a tam gdzie istnieją, są respektowane coraz rzadziej. Branża ma najniższy poziom compliance i najsilniejszy jego spadek rok do roku spośród wszystkich badanych sektorów.
Dla zarządów w sektorze produkcyjnym wynikają z tego trzy rekomendacje.
Pierwsza: polityka nie może dłużej czekać. Rosnące korzystanie z AI bez jasnych zasad to nie tylko kwestia wizerunkowa, lecz rosnące ryzyko operacyjne i regulacyjne w środowisku, gdzie dokumentacja procesów i dane kontrahentów mają wymierną wartość. Polityka AI w zakładzie produkcyjnym nie musi być skomplikowana, ale musi istnieć i być zakomunikowana pracownikom.
Druga: różnica między codziennym a tygodniowym użyciem nie jest przypadkowa. Pracownicy sięgają po AI okazjonalnie i głównie w celach edukacyjnych. By AI stała się częścią codziennej pracy operacyjnej, potrzebne są konkretne wdrożenia w procesach, nie tylko otwartość na prywatne eksperymenty. Poprawa jakości, wsparcie diagnostyczne, automatyzacja dokumentacji: to obszary, gdzie potencjał jest znacznie wyżej niż obecne wykorzystanie. Więcej o gotowości danych do wdrożeń AI w naszym ebooku Dane AI-Ready.
Trzecia: agentic AI w przemyśle to kwestia lat, nie dekad. Automatyzacja zamówień, zarządzanie łańcuchem dostaw, monitorowanie jakości w trybie ciągłym: technologie agentowe mają tu naturalne zastosowania. Organizacje, które zaczną pilotaże dziś, będą miały przewagę operacyjną, zanim staną się one rynkowym standardem.
W polskim przemyśle AI jest już narzędziem pracowników. Zadaniem dla zarządów jest zrobić z niej narzędzie firmy.
Odsetek pracowników, którzy nigdy nie próbowali AI w pracy, spadł z 47,4% do 27,7%, co jest jedną z większych rocznych zmian wśród badanych branż. Tygodniowe korzystanie wzrosło z 15,5% do 29,9%, a miesięczne z 8,6% do 15,3%. Codzienne użycie pozostało bez zmian: 9,5% w obu latach. Najbardziej uderzająca zmiana dotyczy compliance: odsetek pracowników deklarujących pełną zgodność z firmowymi wytycznymi spadł z 47,5% do 28,3%, czyli o 19 punktów procentowych w jednym roku.
Najczęstszym deklarowanym celem jest poszerzenie wiedzy lub sposobu myślenia (44,4%), co jest wynikiem powyżej średniej krajowej (40,4%). Na kolejnych miejscach: zmniejszenie potrzeby proszenia o pomoc (31,3%), zwiększenie produktywności (34,3%) i śledzenie nowości technologicznych (25,3%). Wyraźnie rzadziej niż w populacji ogólnej pracownicy przemysłu wskazują poprawę jakości pracy: 27,3% wobec 40,5% w populacji. To różnica o ponad trzynaście punktów procentowych.
Profil emocjonalny branży jest spokojniejszy niż przeciętny, ale też mniej zaangażowany. Silne zainteresowanie AI deklaruje 44,5% pracowników (średnia krajowa 48,1%), silny niepokój: 30,7% (średnia krajowa 33,3%), silna nadzieja: 29,9% (średnia krajowa 32,0%). W każdej kategorii sektor jest poniżej średniej, z wyjątkiem obojętności: 25,5% wobec 23,8% w populacji. Przemysł nie boi się AI bardziej niż inni, ale też nie ekscytuje się nią szczególnie.
Dane wskazują na trzy nakładające się czynniki. Adopcja rosła szybko przez rok, ale budowanie polityk wewnętrznych jest procesem wolniejszym: 23,2% organizacji w sektorze wciąż nie ma żadnych wytycznych w sprawie AI. Jednocześnie 19,2% pracowników nie wie, czy takie wytyczne istnieją, co oznacza, że nawet tam, gdzie polityki są, nie dotarły do pracowników w sposób efektywny.
Future Mind, jako część grupy Solita, łączy doświadczenie projektów data i AI realizowanych przez Solita w środowiskach przemysłowych z własnym portfolio wdrożeń cyfrowych i IoT. Od niemal 20 lat budujemy produkty mobilne, narzędzia B2E i rozwiązania data dla dużych organizacji, rozwijając kompetencje w architekturze danych, natywnym developmencie mobilnym oraz wdrożeniach generatywnej AI w środowiskach operacyjnych. W ramach grupy Solita zrealizowaliśmy projekty dla globalnych liderów przemysłowych. Dla Ponsse, fińskiego producenta maszyn leśnych, Solita zbudowała centralną platformę danych opartą na Microsoft Azure i Snowflake, która obsługuje prognozowanie materiałowe, predykcyjne utrzymanie ruchu oraz sieć partnerów całej branży. KONE, globalny producent wind i schodów ruchomych, skorzystał z kolei z ekspertyz Solity przy budowie systemu analitycznego opartego na IoT i uczeniu maszynowym, który monitoruje ponad 150 000 urządzeń i wykrywa usterki, zanim klienci je zgłoszą. W obszarze AI dla przemysłu oferujemy rozwiązania np. w zakresie narzędzi wspierających pracowników w codziennych operacjach, automatyzacji dokumentacji procesowej, audytów gotowości danych do wdrożeń AI oraz pilotaży AI w zarządzaniu zamówieniami i łańcuchem dostaw. Każde wdrożenie poprzedzamy oceną jakości i struktury danych operacyjnych, bo w środowisku produkcyjnym integralność danych decyduje o tym, czy AI wspiera proces, czy go destabilizuje. Nasi eksperci są chętni do rozmowy na temat sytuacji Twojej organizacji i jej potencjału w zakresie wdrożenia AI.
A. Rakowski - Partner Relationship Manager
P. Wasilewski - Head of Solutions
E. Waszkowski - VP of Commercial Development
P. Wasilewski - Head of Solutions
