Analiza zaufania do sztucznej inteligencji w Polsce
Projekt badawczy o postawach psychospołecznych w nauce i biznesie
Opublikowane materiały są tylko bardzo wstępną wizualizacją wyników w ramach projektu badawczego „Analiza zaufania do sztucznej inteligencji w kontekście psychospołecznych postaw w obszarze nauki i biznesu w Polsce”. Projekt ma charakter długofalowy i koncentruje się na tym, jak różne środowiska rozumieją, oceniają i oswajają technologię, która coraz częściej wpływa na decyzje, sposób pracy i relacje społeczne.
Badania obejmują trzy grupy: studentów, naukowców oraz przedstawicieli biznesu. Zależy nam na porównaniu tych perspektyw, ponieważ różnią się one doświadczeniem z technologią, rolą zawodową, poziomem odpowiedzialności oraz oczekiwaniami wobec narzędzi opartych na sztucznej inteligencji.
Grafiki, które prezentujemy, dotyczą na tym etapie przede wszystkim perspektywy przedsiębiorców i mają charakter roboczy. To nie jest jeszcze finalny raport ani zamknięte wnioski z całego projektu. To raczej draft „mapy tematu”, która bardzo wstępnie pokazuje: poziom korzystania z narzędzi, bilans korzyści i ryzyk, źródła niepewności oraz różnice pomiędzy grupami użytkowników i branżami.
Jednym z głównych wątków załączonych grafik jest zaufanie do AI rozumiane praktycznie: jako gotowość do używania narzędzi w pracy i w decyzjach, przy jednoczesnym świadomości istnienia ryzyka. Właśnie dlatego będziemy chcieli równolegle pokazywać korzyści, obawy i poziom zaufania, a nie tylko „zachwyt technologią”.
Metodyka i grupa badana: część biznesowa
W części biznesowej badanie przeprowadzono w grudniu 2025 roku metodą ankiety internetowej na próbie 450 polskich przedsiębiorców, z wykorzystaniem profesjonalnego panelu badawczego Ariadna.
To ważne doprecyzowanie: wyniki mówią o praktykach i postawach osób prowadzących firmy, a nie ogólnie o „społeczeństwie”. Dzięki temu materiał lepiej opisuje realia decyzyjne, w których liczą się: czas, ryzyko, odpowiedzialność, dane oraz reputacja.
Czy kobiety korzystają z AI częściej?
Dane pokazują, że sztuczna inteligencja przestała być niszową ciekawostką. 54% przedsiębiorców korzysta regularnie (co najmniej raz w tygodniu), 23% okazjonalnie, a 23% w ogóle nie korzysta. To oznacza, że rynek jest „w połowie drogi”: duża część firm już testuje narzędzia, ale równie duża grupa wciąż stoi z boku.
W materiałach widać też różnice związane z płcią.
Co ciekawe, przedsiębiorczynie częściej korzystają regularnie niż mężczyźni (59% wobec 50%), a odsetek niekorzystających jest wyższy u mężczyzn (26% wobec 19%). Jednocześnie poziom zaufania nie różni się wyraźnie między płciami, co sugeruje, że różnice dotyczą raczej stylu wdrażania i oceny ryzyka niż „wiary w technologię”.
Istotna jest też luka terytorialna: codzienne użycie AI jest wielokrotnie częstsze w największych miastach (około 28%) niż na wsi (około 7%). To pokazuje, że w Polsce obok dyskusji o innowacjach wciąż mamy realny problem dostępności kompetencji i praktyk cyfrowych.
Zastosowania w firmach
Wśród przedsiębiorców korzystających z AI dominują zastosowania, które od razu przynoszą efekt i nie wymagają przebudowy całej organizacji. Najczęściej używane są czaty i generowanie tekstu (61%) oraz tłumaczenia i transkrypcje (50%). Dalej pojawiają się: analiza danych (25%), organizacja i planowanie pracy (23%) oraz automatyzacja zadań i narzędzia typu „asystent” (21%).
To ważne sygnały dla praktyki biznesowej: firmy zaczynają od obszarów, gdzie można szybko sprawdzić jakość, oszczędność czasu i przydatność. Dopiero później przechodzą do bardziej złożonych wdrożeń, które dotykają danych firmowych i procesów decyzyjnych.
Korzyści: co przedsiębiorcy odczuwają najmocniej
Przedsiębiorcy oceniali korzyści w skali 1–7. Najwyżej oceniono: dostęp do wiedzy i rozwój kompetencji (4,99), następnie efektywność i oszczędność czasu (4,94) oraz kreatywność i tworzenie treści (4,76). Wszystkie kategorie korzyści uzyskały średnio wyniki powyżej 4, co oznacza, że wartość jest odczuwana w wielu obszarach pracy.
W slajdach widać też szerszy obraz: obok wysokiego postrzegania korzyści pojawia się niepewność, która nie znika sama tylko dlatego, że narzędzia są użyteczne. W praktyce biznesowej oznacza to: „to działa”, ale „muszę wiedzieć, jak tego używać bezpiecznie”.
Zaufanie i ostrożność: obraz postaw w biznesie
Poziom zaufania do AI wśród przedsiębiorców ma charakter umiarkowany. Największa grupa deklaruje średni poziom zaufania (42%), dalej niski (35%) i wysoki (22%). Ten układ jest spójny z obrazem firmy, która testuje narzędzia, ale nie oddaje im odpowiedzialności „w ciemno”.
W materiałach prezentacyjnych pojawia się również ujęcie „bilansu”: wysokie postrzeganie korzyści współistnieje z obawami i stresem technologicznym, co daje efekt ostrożnej, ambiwalentnej postawy. To ważne, bo w praktyce wdrożeń najwięcej problemów nie wynika z braku kompetencji, tylko z braku poczucia kontroli i jasnych zasad.
Główne obawy: co realnie blokuje spokojne wdrożenia
Najsilniejsze obawy przedsiębiorców dotyczą dwóch kwestii: spadku samodzielności użytkowników (5,38 na 7) oraz pozornej wiarygodności wyników (5,35), czyli sytuacji, w której odpowiedź brzmi profesjonalnie, ale zawiera błędy. Wysoko oceniane są także obawy o poufność danych i własność firmy (5,22), bezpieczeństwo (5,20) oraz uzależnienie od dostawcy narzędzia (5,13).
Dodatkowo u kobiet częściej występuje wyższa ocena ryzyka (m.in. wątek danych i prywatności), przy podobnym postrzeganiu korzyści.
To ważna wskazówka dla komunikacji i wdrożeń: część osób nie potrzebuje „zachęcania do innowacji”, tylko procedur, które dają poczucie bezpieczeństwa.
Różnice branżowe i trzy profile użytkowników
Ponadto wyraźnie widać różnice między sektorami: najwyższe poziomy zaufania pojawiają się w branżach technologicznych, niższe w przemyśle oraz w sektorach opartych na relacjach z klientem. To nie jest kwestia tego „kto jest bardziej nowoczesny”, tylko, jakie ryzyka są najbardziej kosztowne w danym środowisku pracy.
Pokazujemy też trzy profile podejścia do AI: entuzjastów (32%), ostrożnych pragmatyków (44%) oraz sceptyków (24%). Ten podział pomaga zrozumieć, dlaczego w jednej firmie część osób szybko przyjmuje narzędzia, część chce dowodów i zasad, a część reaguje silnym stresem lub oporem. Z perspektywy zarządzania to oznacza, że wdrożenie nie jest tylko decyzją technologiczną, ale procesem pracy z ludźmi i ich poczuciem sprawstwa.
Innymi słowy wdrażanie AI powinno uwzględniać różne postawy pracowników, bo każda z nich reaguje na inne argumenty i formy wsparcia. Entuzjaści najszybciej zaczną używać narzędzi, ale potrzebują jasnych zasad, żeby praca z AI była spójna i nie zamieniła się w chaotyczne testowanie. Ostrożni pragmatycy zwykle są otwarci, jednak oczekują konkretnych przykładów zastosowań, mierzalnych efektów oraz przejrzystej odpowiedzialności za jakość wyników. Z kolei sceptycy częściej koncentrują się na ryzykach, dlatego kluczowe są dla nich reguły dotyczące danych, obowiązkowa weryfikacja oraz poczucie, że AI ma wspierać pracę, a nie odbierać kontrolę i kompetencje.
Z perspektywy zarządzania oznacza to, że skuteczne wdrożenie łączy szkolenie, zasady i komunikację dopasowaną do tych trzech profili, zamiast próbować przekonać wszystkich jednym przekazem.
W jakim kierunku idziemy: raport i rekomendacje dla nauki i biznesu
Prezentowane materiały są etapem przygotowawczym do finalnego opracowania. Kolejne kroki projektu obejmują dopracowanie narzędzi badawczych, analizę danych z trzech grup oraz przygotowanie „Raportu i rekomendacji dla nauki i biznesu w kontekście AI”, a także publikacje naukowe.
Zaufanie do AI nie jest deklaracją, tylko efektem doświadczeń, procedur i sposobu wdrażania. Dlatego badamy, jak w praktyce kształtuje się równowaga między korzyściami, obawami i gotowością do użycia tej technologii.
Przedstawiliśmy powyżej wstępne materiały oparte na części badań realizowanej wśród przedsiębiorców, a więc nie obejmują jeszcze pełnego obrazu projektu. Przed nami analizy dwóch pozostałych grup: naukowców oraz studentów, które pozwolą porównać postawy, obawy i poziom zaufania w różnych środowiskach. Dopiero zestawienie wyników z trzech grup da podstawę do całościowych wniosków i rekomendacji dla nauki i biznesu. W kolejnych etapach będziemy publikować aktualizacje, uzupełniać dane oraz pokazywać, jak zmienia się obraz zaufania do AI w zależności od grupy i kontekstu. Dlatego zachęcamy do śledzenia naszych aktualności oraz mediów społecznościowych, gdzie będziemy na bieżąco informować o postępach projektu i kolejnych wynikach.
