Nie stracić miliardów
Polskie przedsiębiorstwa nadal nie wykorzystują rozwiązań, które mogłyby zoptymalizować ich działania, obniżyć koszty i poprawić wydajność. Dane Eurostatu pokazują, że luka cyfrowa jest szczególnie dotkliwa w obszarze AI. Efekt? Niższa efektywność polskiej gospodarki. Zmiany mogą być jednak łatwiejsze, niż się wydaje.
MACIEJ KOWALIK
specjalista w dziedzinie planowania
oraz wykorzystania sztucznej
inteligencji w łańcuchu dostaw, CEO
Smartstock
Polska gospodarka ma problemy z efektywnością. Z jednej strony poziom zamożności rośnie. PKB na mieszkańca w Polsce wynosiło, według Eurostatu, w 2024 r. już ok. 79 proc. unijnej średniej. Jednak ten wynik osiągany jest przy stosunkowo wysokim zużyciu zasobów.
Widać to wyraźnie na przykładzie zasobów pracy. Według danych OECD z lat 2022-2023 Polak pracował nawet 1830 godzin rocznie, podczas gdy średnia unijna wynosiła ok. 1570 godzin. Oznacza to, że przeciętny Polak potrzebował nawet 47,5 proc. więcej czasu pracy na wytworzenie tej samej wartości PKB. Nie oznacza to, że Polacy źle pracują. Niższa efektywność ma wiele źródeł: braki technologiczne, niekorzystny miks energetyczny, problemy z wdrożeniem robotyzacji i automatyzacji oraz z tzw. luką cyfrową.
Zmiany w energetyce wymagają lat i miliardowych inwestycji. Robotyzacja niesie za sobą wyzwania społeczne. Tymczasem luka cyfrowa powinna być stosunkowo łatwa w wypełnieniu, szczególnie w czasach sztucznej inteligencji. Ale i tu nie jest dobrze.
Według Eurostatu w UE aż 43 proc. firm używa systemów ERP (Enterprise Resource Planning), które służą do kumulacji i obiegu danych w firmie. Tymczasem w Polsce to już tylko 38,8 proc. przedsiębiorstw. Jeszcze gorzej jest z analizą danych gromadzonych w tych systemach. Eurostat podaje, że w UE już średnio 13 proc. firm w 2024 r. używało rozwiązań AI, w Polsce tylko 5,9 proc., a w przodującej zestawieniu Danii ponad 27 proc. przedsiębiorstw.
AI zamiast szklanej kuli
To duża strata, ponieważ w tych narzędziach tkwi duży potencjał poprawy efektywności działania polskich firm. Jednym z wyzwań przedsiębiorstw, któremu może zaradzić sztuczna inteligencja, jest zaawansowane prognozowanie popytu na produkty i usługi danej firmy. Wykorzystuje się w tym celu systemy oparte o uczenie maszynowe i zaawansowane metody matematyczne. Prowadzenie biznesu w dynamicznym świecie wolnego rynku i międzynarodowego handlu nie jest proste. Liczba czynników, które należy wziąć pod uwagę, jest ogromna, a do tego należy ją pomnożyć przez duże tempo zmian. Jeśli dodać do tego tarcia handlowe między Chinami, USA i UE, to wydaje się, że managerowie potrzebują szklanej kuli lub usług wróżbity, aby prognozować wartości kluczowych dla siebie czynników. W praktyce firmy korzystają z danych historycznych, metod prognozowania opartych na średnich lub własnym doświadczeniu pracowników. To jednak już nie wystarcza.
MIESZKANIE PREMIUM NA WŁOCHACH: 10 MIN OD CENTRUM
Czy AI ma sens?
Niedawno media rozpisywały się o słynnym raporcie Massachusetts Institute of Technology dotyczącym sztucznej inteligencji. Według jego autorów wyceny 95 proc. spółek giełdowych zajmujących się tą technologią są przeszacowane. Tego typu sytuacja jest dość klasyczna w przypadku nowych, rewolucyjnych technologii, których wyceny giełdowe napędzają entuzjazm inwestorów. Autorzy raportu z MIT wskazują jednak, że ok. 5 proc. spółek inwestujących w AI przynosi pokaźne zyski, ale są to najczęściej firmy skupiające się na rozwiązaniu jednego konkretnego problemu. Prognozowanie popytu i związana z tym możliwość optymalizacji zapasów oraz związanych z nimi kosztów to właśnie przykład takiego konkretnego problemu. Lepsze prognozy to możliwość ograniczenia zbędnego zapasu nawet o 20-50 proc., kosztów administracyjnych o 25- 40 proc. i kosztów transportu o 5-10 proc. Lepsze planowanie produkcji oznacza też mniej marnotrawstwa surowców, produktów końcowych oraz energii. A to może przełożyć się na kolejne zyski.
Potwierdzają to też oficjalne dane UE. Według unijnej strategii „Od pola do stołu” 1 EUR wynikające z ograniczenia marnotrawstwa produktów rolnych przekłada się nawet na 14 EUR zysku dla firm, które je przetwarzają. A jest nad czym pracować. W Europie przetwórstwo odpowiada nawet za 19 proc. zmarnowanej żywności, a handel za 5 proc. W Polsce wielkości te są na podobnym poziomie. Oznacza to zatem miliardowe straty. Zgodnie z unijnymi strategiami, wielkości te mają zmniejszyć się o połowę do 2030 r. Kto tego dokona szybciej, nie tylko wypełni obowiązek wynikający z legislacji, ale zyska przewagę. Trzeba się spieszyć. Konkurencja nie śpi.
Artykuł Nie stracić miliardów pochodzi z serwisu GF24.pl.