Future Mind
Rok temu tylko 11,2% pracowników polskiego sektora publicznego korzystało z generatywnej AI raz w tygodniu. Dziś robi to 33,7%: wzrost o ponad dwadzieścia dwa punkty procentowe i największy skok tygodniowej adopcji wśród wszystkich badanych branż. Jednocześnie odsetek pracowników, którzy AI porzucili po pierwszych próbach, spadł z 25,5% do 15,3%.
Sektor w ciągu jednego roku przeszedł od eksperymentowania do regularnego, tygodniowego stosowania AI. Towarzyszą temu jednak dane o wyraźnej luce organizacyjnej: 49,0% pracowników ocenia podejście swojej instytucji do AI jako neutralne, a pozytywnie zaledwie 32,7% (średnia krajowa 41,5%). Organizacje publiczne nie zablokowały AI, ale też wyraźnie jej nie wsparły.
Czytaj dalej, by zobaczyć obraz sektora, w którym pracownicy sięgają po AI samodzielnie, a instytucje wciąż czekają z zajęciem stanowiska. Przez „sektor publiczny" artykuł rozumie pracowników administracji publicznej, lokalnej administracji i przedsiębiorstw państwowych łącznie, zgodnie z metodologią badania. Wszystkie liczby pochodzą z dodatkowej analizy danych źródłowych raportu Future Mind „Jak AI zmienia codzienność Polaków w 2026?".
Zmiany rok do roku w sektorze publicznym wyróżniają się na tle reszty polskiego rynku. Tygodniowe korzystanie z AI wzrosło o ponad dwadzieścia dwa punkty procentowe. To największy skok wśród wszystkich badanych branż:
Tygodniowe korzystanie z AI jest dziś powyżej średniej krajowej: rok temu było trzy razy niższe. Odsetek pracowników, którzy AI porzucili po pierwszej próbie, spadł z 25,5% do 15,3%, a tych, którzy nigdy nie próbowali, zmniejszył się z 29,6% do 20,4%. Nowi użytkownicy zostają przy narzędziu.
Codzienne korzystanie nieznacznie zmalało: z 9,2% do 8,2%. Nie jest to regres, lecz zmiana wzorca: pracownicy przeszli od intensywnego codziennego eksperymentowania do bardziej ustrukturyzowanej, tygodniowej pracy z narzędziem.
Sektor publiczny ma najwyższy odsetek pracowników oceniających podejście swojej instytucji do AI jako neutralne: 49,0%, podczas gdy średnia krajowa wynosi 38,8%. Pozytywnie ocenia je 32,7% (średnia krajowa 41,5%), a negatywnie zaledwie 7,1%.
Dane o wytycznych uzupełniają ten obraz. Rok temu pełną zgodność z zasadami instytucji dotyczącymi AI deklarowało 40,6% pracowników korzystających z AI. Dziś odsetek ten wynosi 38,5%, nadal powyżej średniej krajowej (36,8%), ale trend jest wyraźny. Równolegle odsetek pracowników deklarujących brak wytycznych wzrósł z 8,7% do 16,7%.
To bezpośrednia konsekwencja gwałtownego wzrostu adopcji: nowi tygodniowi użytkownicy zaczęli korzystać z AI bez przeszkolenia i jasnych zasad. Kto zasady zna, stosuje je dobrze: „czasami" stosuje się 25,6%, niemal dokładnie tyle co średnia krajowa. Tyle że zasady nie dotarły do nowych użytkowników.
Obraz jest spójny: 11,2% pracowników nie wie, jakie jest stanowisko ich instytucji wobec AI (średnia krajowa 10,4%). Instytucje nie komunikują aktywnie swojego podejścia, a pracownicy działają we własnym zakresie.
Kiedy pracownicy sektora publicznego sięgają po AI, robią to z jasno określonym celem. Wiedza i jakość wyraźnie powyżej rynkowej średniej:
Produktywność i eliminacja rutyny są wyraźnie poniżej średniej krajowej. Taki profil jest charakterystyczny dla sektora, w którym jakość decyzji i kompetencje merytoryczne ważą więcej niż szybkość: AI trafia tu przede wszystkim do pogłębiania wiedzy i pracy analitycznej, a nie do automatyzacji procesów.
Postrzeganie AI jako kompetencji zawodowej jest tu bliskie rynkowemu: 37,8% uważa ją za nieistotną, niemal identycznie ze średnią krajową (37,2%). 18,4% wskazuje, że jest ważna, „bo inaczej przestanę nadążać" (średnia krajowa 27,9%).
Profil emocjonalny sektora publicznego jest bliski rynkowej średniej, bez wyraźnych ekstremów:
Stres kształtuje się na poziomie niemal identycznym ze średnią, obojętność jest nieznacznie poniżej. Sektor nie boi się AI bardziej niż reszta rynku i nie jest wobec niej obojętny. To spokojny, pragmatyczny stosunek do narzędzia, pasujący do środowiska, w którym decyzje mają konsekwencje publiczne.
W 2026 roku polski sektor publiczny ma już regularnych użytkowników AI: tygodniowe korzystanie przekroczyło średnią krajową, a odsetek porzuconych eksperymentów wyraźnie spadł. To dobry sygnał. Towarzyszą mu jednak trzy zadania, których nie da się odkładać.
Pierwsze dotyczy polityki AI. Instytucje, które nie zajęły stanowiska, przekazują decyzję pracownikom: każdy działa według własnego rozeznania. W sektorze, gdzie prawidłowość procesu ma taką samą wagę jak wynik merytoryczny, brak polityki AI to ryzyko prawne i wizerunkowe. Pilne zadanie to nie wdrożenie nowych narzędzi, lecz napisanie zasad: co wolno, z jakich systemów korzystać, jak dokumentować użycie AI w decyzjach.
Drugie dotyczy zasięgu komunikacji. Wraz z adopcją rośnie odsetek pracowników, którzy nie wiedzą, czy instytucja w ogóle ma wytyczne. Wdrożenie AI w sektorze publicznym wymaga równoległego procesu: technicznego i regulacyjnego.
Trzecie dotyczy agentic AI: 51,0% pracowników sektora nigdy o niej nie słyszało (średnia krajowa 43,0%). W środowisku, gdzie automatyzacja obsługi obywatelskiej i procesów back-office mogłaby przynieść realną efektywność, świadomość dostępnych technologii jest wciąż niska. Pilotaże mają sens dziś, zanim regulacje wyprzedzą gotowość operacyjną. Jak agentic AI działa w praktyce, pokazujemy na przykładach z biznesu w artykule The Devil Asks AI What to Wear.
Sektor publiczny w Polsce zaczął używać AI. Pora, żeby instytucje aktywnie włączyły się w to, co pracownicy robią od roku samodzielnie.
Najbardziej uderzająca zmiana to wzrost tygodniowego korzystania z AI z 11,2% do 33,7%, czyli o ponad dwadzieścia dwa punkty procentowe. To największy skok tygodniowej adopcji wśród wszystkich badanych branż. Odsetek pracowników, którzy AI porzucili po pierwszych próbach, spadł z 25,5% do 15,3%. Codzienne korzystanie lekko zmalało (z 9,2% do 8,2%), co odzwierciedla zmianę wzorca: od intensywnego eksperymentowania do bardziej ustrukturyzowanego tygodniowego użycia. Odsetek pracowników, którzy nigdy nie próbowali AI, spadł z 29,6% do 20,4%. Zgodność z zasadami instytucji dotyczącymi AI nieznacznie spadła: z 40,6% do 38,5%, wciąż powyżej średniej krajowej.
Dwa cele dominują wyraźnie: poszerzenie wiedzy lub sposobu myślenia (48,7%) oraz poprawa jakości pracy (42,3%), oba powyżej rynkowej średniej (40,5%). Sektor używa AI przede wszystkim do pracy merytorycznej. Wyraźnie poniżej rynkowej średniej plasuje się eliminowanie rutyny: 15,4% wobec 21,5% w populacji, co jest spójne z kulturą sektora, w którym jakość decyzji ma priorytet.
Profil emocjonalny jest spokojny i zbliżony do rynkowej średniej. Silne zainteresowanie deklaruje 44,9% (średnia krajowa 48,1%), silna ekscytacja 32,7% (średnia krajowa 32,6%), niemal identycznie z rynkiem. Niepokój i stres są nieznacznie poniżej średniej. Sektor nie boi się AI bardziej niż reszta polskiego rynku, ale też nie ekscytuje się nią w sposób szczególny. To pragmatyczne podejście, charakterystyczne dla środowisk z wysoką odpowiedzialnością publiczną.
Grupa Solita, do której należy Future Mind, ma szerokie portfolio projektów dla sektora publicznego w nordyckiej części Europy. Parlament Finlandii korzysta z Solity jako partnera MSP dla całości usług chmurowych na AWS, obejmujących otwartą platformę danych parlamentarnych: dokumenty, wyniki głosowań i dane o frekwencji dostępne dla obywateli, mediów i badaczy. W Danii tamtejsza Agencja Ochrony Środowiska, Miljøstyrelsen, powierzyła Solicie budowę i utrzymanie krajowego Systemu Danych o Odpadach rejestrującego ok. 15 milionów ton rocznie, używanego przez gminy i organy regulacyjne. Z kolei NATO skorzystało z ekspertyzy Solity w obszarze edukacji AI: Masterclass dla starszych liderów Sojuszu obejmował fundamenty technologiczne, odpowiedzialne AI i praktyczne zastosowania w środowisku obronnym.
W obszarze AI dla instytucji publicznych realizujemy projekty obejmujące m.in. audyty gotowości danych i governance, narzędzia AI wspierające pracowników merytorycznych i administracyjnych, automatyzację procesów backendowych oraz konsultacje w zakresie polityki AI dostosowanej do wymogów sektora publicznego. Każdy projekt zaczynamy od warstwy governance i danych, bo w instytucjach publicznych przejrzystość procesu i zgodność regulacyjna mają taką samą wagę jak efektywność operacyjna. Więcej o przygotowaniu danych do AI w naszym ebooku Dane AI-Ready.
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
