Dobre praktyki działań rozwojowych z zakresu AI

Skuteczny rozwój kompetencji w obszarze sztucznej inteligencji (AI) jest kluczowym elementem transformacji cyfrowej w Polsce. Organizacje – od administracji publicznej, przez małe i średnie przedsiębiorstwa, aż po duże firmy, start-upy i instytucje edukacyjne – stoją przed wyzwaniem, jak przygotować pracowników i struktury do wdrożeń AI. Dobre praktyki działań rozwojowych pokazują, jak w sposób przemyślany budować wiedzę, umiejętności i kulturę innowacji. Jak wskazuje raport „Mapa kompetencji AI w Polsce” opracowany przez Polski Fundusz Rozwoju oraz Google, brak kompetencji jest jedną z głównych barier wdrożeń AI, a odpowiednio zaprojektowane programy edukacyjne i inicjatywy rozwojowe są kluczem do przyspieszenia adaptacji nowych technologii. 
W dalszej części przedstawiamy najważniejsze dobre praktyki w podziale na typy organizacji, które mogą stanowić inspirację dla liderów transformacji cyfrowej.

Przegląd według typów organizacji

1. Administracja publiczna – jak rozwijać kompetencje AI w sektorze publicznym?

Administracja publiczna odgrywa kluczową rolę w cyfryzacji usług i wdrażaniu AI 
w procesach państwowych. Najlepsze praktyki obejmują:

• Szkolenia dla urzędników z zarządzania danymi, podstaw AI i ryzyk prawnych (zgodność z RODO, AI Act).
• Programy certyfikacyjne dla liderów cyfrowej transformacji – przygotowanie kadry do strategicznych wdrożeń.
• Centra kompetencji AI w instytucjach publicznych – miejsca wspierające transfer wiedzy i wdrożenia.

Przykłady działania: AI-kompassen (Szwecja),  Apolitical (Wielka Brytania), Program AI dla liderów, AI (Szwecja), Baza dostawców AI (Korea Południowa).

2. Małe i średnie przedsiębiorstwa (MŚP) – praktyczne podejście do wdrożenia AI.

Wdrożenie sztucznej inteligencji w sektorze MŚP wymaga rozwiązań, które są elastyczne i łatwe do zastosowania w codziennej działalności. Coraz większe znaczenie mają inicjatywy, które umożliwiają szybkie zdobycie wiedzy i dostęp do technologii bez skomplikowanych procesów. Sprawdzone praktyki obejmują:

• Krótkie kursy online i warsztaty – skoncentrowane na podstawach analizy danych i praktycznych zastosowaniach AI w biznesie.
• Preferencyjny dostęp do narzędzi chmurowych – np. w modelu subskrypcyjnym, który ułatwia korzystanie z nowoczesnych technologii bez dużych inwestycji.
• Programy doradcze i mentoringowe – wsparcie ekspertów w identyfikacji obszarów, gdzie AI może przynieść największe korzyści.

Przykłady działania: Empowering European SMEs with AI Training for a Future–Ready Workforce (SMART Project – Erasmus+), AI skills resources for Small & Medium Business (Microsoft), Umiejętności Jutra (Google i Szkoła Główna Handlowa), Elements of AI (University of Helsinki, Finlandia), AI Compute Access Fund (Innovation, Science and Economic Development Canada).

3. Duże przedsiębiorstwa – dobre praktyki w budowaniu strategii AI

Duże firmy mają potencjał do wdrażania zaawansowanych rozwiązań AI, ale wymagają spójnej strategii kompetencyjnej:

• Akademie AI wewnątrz organizacji – szkolenia techniczne i warsztaty biznesowe.
• Upskilling pracowników – analiza danych, uczenie maszynowe, zarządzanie projektami AI.
• Partnerstwa z uczelniami i dostawcami technologii – wspólne projekty badawczo-rozwojowe.

Przykłady działania: Artificial Intelligence: Implications for Business Strategy (MIT Sloan), AI-Driven Leadership (Stanford Online), AI Maturity Assessment Training (Szwecja), Scale AI (Canada’s AI Global Innovation Cluster)

4. Start-upy – jak wspierać innowacje w obszarze sztucznej inteligencji?

Start-upy są motorem innowacji, ale potrzebują wsparcia w skalowaniu rozwiązań:

• Programy akceleracyjne z komponentem AI – mentoring, dostęp do inwestorów i infrastruktury.
• Granty na badania i rozwój – finansowanie prototypów i projektów pilotażowych.
• Hackathony i networking – budowanie społeczności innowatorów.

Przykłady działania: Google for Start-ups, Microsoft for Startups Founders Hub, NVIDIA Inception, Y Combinator, Holtzman Vogel AI Startup Incubator Program, AI Tinkerers (globalna społeczność twórców AI).

5. Organizacje edukacyjne – fundament rozwoju kompetencji AI.

Uczelnie i instytuty badawcze są kluczowe dla kształcenia specjalistów AI:

• Integracja AI w programach studiów – na kierunkach technicznych, biznesowych i prawniczych.
• Projekty badawczo-praktyczne z biznesem – wspólne granty i doktoraty wdrożeniowe. Interdyscyplinarne zespoły – łączenie wiedzy technologicznej, prawnej i etycznej.

Przykłady działania: Applied Generative AI for Digital Transformation (MIT Professional Education), Stanford Institute for Human–Centered Artificial Intelligence (HAI) - USA, AI Learning Academy (University of Florida, USA), Stanford Institute for Human–Centered Artificial Intelligence (USA).

Kluczowe wnioski i znaczenie dobrych praktyk AI dla transformacji cyfrowej

Dobre praktyki w zakresie rozwoju kompetencji sztucznej inteligencji to fundament skutecznej transformacji cyfrowej w organizacjach. Jak pokazuje raport „Mapa kompetencji AI w Polsce”, brak wiedzy i umiejętności jest jedną z głównych barier wdrożeń AI. Organizacje, które inwestują w edukację, tworzą kulturę innowacji i budują ekosystem współpracy, zyskują przewagę konkurencyjną i zwiększają efektywność procesów.

Najważniejsze wnioski:

• Administracja publiczna powinna rozwijać kompetencje w zarządzaniu danymi i zgodności z regulacjami, aby wdrożenia AI były bezpieczne i transparentne.
• MŚP potrzebują prostych narzędzi, elastycznych modeli subskrypcyjnych i wsparcia doradczego, aby skutecznie wykorzystać AI w biznesie.
• Duże przedsiębiorstwa powinny tworzyć akademie AI i interdyscyplinarne zespoły, które połączą wiedzę technologiczną z biznesową.
• Start-upy wymagają ekosystemu akceleracji, grantów i mentoringu, aby szybciej komercjalizować innowacje.
• Organizacje edukacyjne są kluczowe dla kształcenia specjalistów i transferu wiedzy między nauką a biznesem.

Wdrożenie tych praktyk w skali kraju może znacząco przyspieszyć adaptację AI w Polsce, zwiększyć produktywność i innowacyjność gospodarki oraz poprawić jakość usług publicznych. To nie jest trend – to konieczność w erze cyfrowej.

Pełną treść raportu “Mapa kompetencji AI w Polsce”, gdzie znajdują się szczegółowo opisane przykłady wskazane w treści publikacji, można odnaleźć pod linkiem.