Badanie PARP i Uniwersytetu Jagiellońskiego Sztuczna inteligencja w firmach: gotowość do adopcji, kompetencje i potrzeby, pokazuje, że skala wykorzystania AI rośnie szybciej niż mechanizmy pozwalające firmom nad nim zapanować.

Według badania, 64% polskich przedsiębiorstw korzysta z darmowych, ogólnodostępnych narzędzi AI. Jednocześnie tylko 38% firm deklaruje posiadanie polityki określającej zasady przekazywania danych do takich narzędzi. Oznacza to wyraźną lukę między tempem eksperymentowania ze sztuczną inteligencją a przygotowaniem organizacji do zarządzania związanym z tym ryzykiem.

AI wdrażane oddolnie

W części przedsiębiorstw pierwsze zastosowania AI pojawiają się bez wcześniejszej strategii na poziomie całej organizacji. Pracownicy wykorzystują narzędzia sztucznej inteligencji m.in. do przygotowywania ofert, analizowania dokumentów czy tworzenia ich podsumowań. Z punktu widzenia użytkownika jest to przede wszystkim sposób na oszczędność czasu. Dla firmy oznacza jednak pojawienie się kolejnego zewnętrznego systemu, do którego mogą trafiać informacje biznesowe.

PARP wskazuje, że tylko 32% przedsiębiorstw korzystających z AI lub rozważających jej wdrożenie prowadzi działania albo przygotowuje plany strategiczne obejmujące tę technologię. W 2025 roku trzy na dziesięć firm z tej grupy przeznaczyły część budżetu na projekty związane z AI, a w 2026 roku planuje to zrobić 35%.

Najważniejszym motywem korzystania ze sztucznej inteligencji jest przy tym oszczędność czasu. Wskazało ją 55% badanych przedsiębiorstw, które już wykorzystują AI, planują jej wdrożenie lub dostrzegają jej potencjał. Wśród pozostałych powodów znalazły się m.in.: ograniczanie liczby błędów, lepsze dopasowanie usług do potrzeb klientów oraz poprawa jakości produktów i usług.

Problemem nie samo AI, lecz dane

Ryzyko pojawia się w momencie, gdy pracownik przekazuje zewnętrznemu narzędziu informacje, które nie powinny opuszczać firmowego środowiska. Mogą to być dane klientów, fragmenty umów, informacje finansowe, szczegóły ofert, kod źródłowy czy dokumenty dotyczące wewnętrznych decyzji.

Jeżeli dane trafiają do narzędzia, którego firma wcześniej nie oceniła i nie zatwierdziła, organizacja może nie wiedzieć, gdzie są one przetwarzane, jak długo pozostają przechowywane ani w jaki sposób dostawca wykorzystuje je w dalszym działaniu usługi. Dlatego kwestia bezpieczeństwa AI jest w dużej mierze problemem zarządzania danymi i dostępem do narzędzi.

Potwierdza to badanie Veeam. Tylko 48% liderów technicznych uważa, że ma pełny obraz sposobu wykorzystywania AI w organizacji, podczas gdy wśród prezesów odsetek ten wynosi 65%. Jednocześnie tylko 28% badanych przedsiębiorstw ma pewność, że potrafi wykrywać systemy AI działające poza zatwierdzonymi procesami.

Shadow AI rośnie poza firmowymi zasadami

Szczególnym wyzwaniem jest tzw. shadow AI, czyli korzystanie z narzędzi sztucznej inteligencji bez formalnej zgody organizacji. Według badania Veeam zjawisko to występuje w 95% badanych firm, a 93% z nich postrzega je jako istotne ryzyko. Jednocześnie tylko co czwarta firma zapewnia pracownikom dostęp do zaakceptowanych narzędzi AI.

Konsekwencje nie muszą oznaczać bezpośredniego cyberataku. Problemem może być samo ujawnienie poufnych informacji, wykorzystanie nieaktualnych danych, oparcie decyzji biznesowej na błędnej odpowiedzi AI czy przygotowanie dokumentu, którego pochodzenia i źródeł firma nie jest później w stanie odtworzyć.

Oddolne wykorzystanie AI pokazuje więc zarówno inicjatywę pracowników, jak i niedopasowanie firmowych procedur do tempa zmian technologicznych. Organizacja może mieć formalną politykę dotyczącą AI, a jednocześnie nie wiedzieć, z jakich narzędzi faktycznie korzystają poszczególne zespoły.

Potrzebny jest nadzór, a nie tylko polityka AI

Wdrożenie zasad korzystania ze sztucznej inteligencji nie rozwiązuje problemu, jeśli firma nie ma wiedzy o rzeczywistym wykorzystaniu tych narzędzi, podkreślają eksperci Veeam. Potrzebne są również mechanizmy pozwalające identyfikować wykorzystywane rozwiązania, kontrolować przepływ danych oraz określać odpowiedzialność za sposób użycia AI i rezultaty jej działania.

W miarę przechodzenia od eksperymentów do zastosowań mających znaczenie dla działalności przedsiębiorstwa coraz ważniejsze stają się: jakość i pochodzenie danych, bezpieczeństwo systemów oraz możliwość monitorowania procesów wykorzystujących AI.

Dla firm oznacza to zmianę podejścia: zamiast traktować sztuczną inteligencję wyłącznie jako narzędzie zwiększające produktywność, trzeba uwzględnić ją również w zarządzaniu danymi, bezpieczeństwie i odpowiedzialności za decyzje. Dopiero wtedy oddolne eksperymenty pracowników mogą zostać przekształcone w kontrolowane i skalowalne wykorzystanie AI.

Źródło danych: PARP i Uniwersytet Jagielloński oraz Veeam. Badanie PARP przeprowadzono od czerwca do września 2025 roku wśród 1822 przedstawicieli przedsiębiorstw. Badanie Veeam objęło 600 przedstawicieli kadry zarządzającej z Ameryki Północnej, Europy oraz regionu Azji i Pacyfiku i zostało przeprowadzone w marcu i kwietniu 2026 roku.

(grafika tytułowa – źr. materiały prasowe, Veeam)

Artykuł Pracownicy korzystają z narzędzi AI poza kontrolą organizacji pochodzi z serwisu IT-Filolog.

Dynamiczny rozwój chmury obliczeniowej i gwałtowny wzrost znaczenia sztucznej inteligencji sprawiają, że infrastruktura data center przestaje być jedynie zapleczem IT. Staje się fundamentem nowoczesnej gospodarki – porównywalnym z sieciami energetycznymi czy transportowymi.

Punkt zwrotny

Lata 2025–2026 można uznać za moment strukturalnego przełomu. Popyt na moc obliczeniową rośnie szybciej niż kiedykolwiek wcześniej, napędzany przez rozwój chmury, cyfryzację przedsiębiorstw oraz eksplozję zastosowań AI. Jednocześnie po raz pierwszy głównym ograniczeniem przestaje być kapitał czy zainteresowanie klientów, a stają się nim dostępność energii, przepustowość sieci elektroenergetycznych oraz złożoność procesów administracyjnych.

W efekcie centra danych przestają być postrzegane jako „nieruchomości cyfrowe”, a zaczynają funkcjonować jako infrastruktura krytyczna – kluczowa zarówno dla wzrostu gospodarczego, jak i bezpieczeństwa państw oraz całej Unii Europejskiej.

Skala i tempo wzrostu

Rozwój rynku jest bezprecedensowy. Według raportu „Stan europejskich centrów danych 2026” moc data center na Starym Kontynencie wzrosła z około 10,5 GW w 2023 r. do niemal 14,8 GW pod koniec 2025 r., co oznacza średnioroczne tempo wzrostu na poziomie około 20%. Prognozy wskazują dalszą dynamiczną ekspansję – szczególnie w segmencie dużych, skalowalnych obiektów kolokacyjnych i hiperskalowych kampusów.

Łączna wartość inwestycji w europejskie centra danych w latach 2026–2031 może przekroczyć 176 mld euro. Co istotne, struktura tych inwestycji ulega zmianie: coraz większy udział mają projekty zoptymalizowane pod kątem sztucznej inteligencji, które wymagają znacznie wyższych nakładów kapitałowych na pojedynczą lokalizację. Równolegle rośnie znaczenie segmentu tzw. scale colocation – wielkoskalowych kampusów projektowanych z myślą o obsłudze chmury i AI. To właśnie one odpowiadają za większość nowych przyrostów mocy i redefiniują model rozwoju rynku.

Jednak bez szybszego rozwoju sieci i zharmonizowanego procesu wydawania pozwoleń we wszystkich państwach członkowskich, wdrażanie infrastruktury może ulec spowolnieniu w kluczowym momencie dla konkurencyjności. Aby zabezpieczyć cyfrową przyszłość Europy, autorzy raportu apelują o przyspieszenie inwestycji w sieć, reformy regulacji oraz lepszą koordynację między planowaniem infrastruktury energetycznej a cyfrowej.

AI zmienia wszystko

Najważniejszym czynnikiem transformacji technologicznej jest obecnie sztuczna inteligencja. Jej wpływ wykracza daleko poza wzrost zapotrzebowania na moc obliczeniową – prowadzi do fundamentalnej zmiany sposobu projektowania i eksploatacji centrów danych.

Najbardziej spektakularny wzrost wydatków na ICT widoczny jest właśnie w obszarze centrów danych, podkreślają analitycy Gartnera w swoim najnowszym raporcie. Inwestycje w data center rosną w tempie niespotykanym w ostatnich latach, co jest bezpośrednią konsekwencją rozwoju systemów AI. Modele generatywne oraz zaawansowane analizy danych wymagają ogromnych zasobów – zarówno pod względem mocy obliczeniowej, jak i przepustowości pamięci.

Polska na cyfrowej mapie Europy

Rynek centrów danych na Starym Kontynencie wchodzi w fazę intensywnej transformacji, napędzanej przez rozwój chmury, sztucznej inteligencji oraz rosnące zapotrzebowanie na przetwarzanie danych blisko użytkownika. W tym krajobrazie Polska wyrasta na jednego z kluczowych graczy – nie tylko w Europie Środkowo-Wschodniej, ale coraz wyraźniej także w skali całego kontynentu. Potwierdza to zaktualizowany w grudniu 2025 r. raport „Ecosystem Guide Poland 2025” opublikowany przez PLDCA (Polish Data Center Association), stowarzyszenie reprezentujące polski sektor centrów danych. 57% firm w krajowym łańcuchu wartości centrów danych to podmioty polskie lub posiadające produkcję w naszym państwie.

Jeszcze kilka lat temu Polska była postrzegana głównie jako rynek rozwijający się. Dziś sytuacja wygląda zupełnie inaczej. W 2024 r. całkowita moc komercyjnych centrów danych w kraju przekroczyła 200 MW, co oznacza ponad jedną trzecią zasobów całego regionu CEE. Co istotne, dynamika wzrostu nie słabnie – w latach 2021–2024 rynek podwoił swoją moc, a rekordowy był 2023 r., kiedy odnotowano wzrost aż o 43% rok do roku.

Cały artykuł Europejskie centra danych – Polska w roli regionalnego hubu w wakacyjnym wydaniu miesięcznika IT Professional 7-8/2026.

(grafika tytułowa wygenerowana przez ChatGPT)

Artykuł Europejskie centra danych – Polska w roli regionalnego hubu pochodzi z serwisu IT-Filolog.

Rosnące napięcia geopolityczne, dynamiczny rozwój AI oraz gwałtownie zwiększające się zapotrzebowanie na moc obliczeniową powodują, że cyfrowa niezależność przestaje być wyłącznie ambitnym celem politycznym. Coraz częściej staje się warunkiem stabilnego funkcjonowania państw.

Dane zasobem strategicznym

Autorzy raportu zwracają uwagę, że rozwój sztucznej inteligencji radykalnie zwiększył znaczenie danych. Modele AI są szkolone na coraz większych zbiorach informacji, obejmujących również dane wrażliwe. Jednocześnie obowiązujące przepisy, takie jak amerykański Cloud Act, umożliwiają dostęp do danych przechowywanych przez amerykańskich dostawców chmury, nawet jeśli fizycznie znajdują się one poza granicami USA.

To właśnie dlatego wiele państw i organizacji inwestuje dziś we własne centra danych, krajowe platformy chmurowe oraz rozwój lokalnych kompetencji w obszarze AI.

Energia – fundament cyfrowej niezależności

W raporcie podkreślono znaczenie roli energii elektrycznej. Centra danych stanowią podstawę działania usług chmurowych, systemów sztucznej inteligencji oraz administracji cyfrowej, a ich zapotrzebowanie na energię stale rośnie.

GlobalData, powołując się na prognozy Międzynarodowej Agencji Energetycznej, wskazuje, że globalne zużycie energii przez centra danych może wzrosnąć z 269 TWh w 2020 r. do niemal 1 200 TWh w 2035 r. Oznacza to ponad czterokrotny wzrost zapotrzebowania.

Jeżeli kraj nie będzie w stanie zapewnić odpowiednich zasobów energetycznych, rozwój infrastruktury AI i usług cyfrowych może zostać przeniesiony do innych państw dysponujących tańszą i bardziej dostępną energią.

Pięć filarów suwerenności cyfrowej

Według GlobalData skuteczna strategia budowania suwerenności cyfrowej powinna opierać się na pięciu obszarach:

• stabilnej infrastrukturze energetycznej,
• nowoczesnych sieciach światłowodowych,
• krajowych kompetencjach w zakresie AI,
• bezpiecznych łańcuchach dostaw półprzewodników,
• wdrażaniu kryptografii postkwantowej.

Eksperci podkreślają, że mniejsze gospodarki nie muszą osiągać pełnej samowystarczalności we wszystkich obszarach. Znacznie ważniejsze jest skoncentrowanie inwestycji tam, gdzie mogą one przynieść największą przewagę strategiczną.

Nadchodzi era kryptografii postkwantowej

Analitycy w raporcie ostrzegają również przed zagrożeniem, jakie niesie rozwój komputerów kwantowych. Już około 2030 r. mogą one zacząć przełamywać obecnie stosowane mechanizmy szyfrowania.

Niebezpieczeństwo nie dotyczy wyłącznie przyszłości. Coraz częściej mówi się o strategii harvest now, decrypt later, polegającej na przechwytywaniu zaszyfrowanych danych już dziś z zamiarem ich odszyfrowania w momencie, gdy odpowiednio wydajne komputery kwantowe staną się powszechnie dostępne.

Dlatego migracja do kryptografii odpornej na ataki kwantowe staje się jednym z kluczowych elementów długofalowego bezpieczeństwa cyfrowego.

Suwerenność cyfrowa to inwestycja w przyszłość

Cyfrowa transformacja nie dotyczy już wyłącznie wdrażania nowych technologii. Coraz większego znaczenia nabiera pytanie, kto kontroluje dane, infrastrukturę, energię oraz technologie umożliwiające ich przetwarzanie.

W praktyce oznacza to, że suwerenność cyfrowa staje się jednym z najważniejszych wyzwań dla administracji publicznej, operatorów infrastruktury krytycznej oraz przedsiębiorstw budujących swoją przewagę konkurencyjną w gospodarce opartej na danych. W kolejnych latach inwestycje w centra danych, energetykę, półprzewodniki i kryptografię postkwantową będą decydowały nie tylko o rozwoju AI, ale również o bezpieczeństwie całych państw.

(grafika tytułowa wygenerowana przez ChatGPT)

Artykuł Suwerenność cyfrowa strategicznym wyzwaniem. AI, energia i centra danych to nowe filary bezpieczeństwa pochodzi z serwisu IT-Filolog.