Badanie GenAI Proficiency – wpływ generatywnej sztucznej inteligencji na sektor ICT w Polsce

Branża ICT jest obecnie jedną z najprężniej rozwijających się gałęzi polskiej gospodarki. Projekt badawczy „GenAI Proficiency” prowadzony przez Uniwersytet Łódzki i Software Development Association Poland ma na celu identyfikację wpływu generatywnej AI na firmy sektora ICT w różnych obszarach – zarówno kompetencji, jak i procesów.

Wstępne wyniki wskazują na rosnące znaczenie tej technologii w różnych obszarach działalności firm, od programowania i rozwoju produktów po marketing, sprzedaż i zarządzanie zasobami ludzkimi. Najważniejsze wnioski płynące z badania obejmują identyfikację ChatGPT jako dominującego narzędzia genAI używanego w polskich firmach ICT, wskazanie na wzrost produktywności i redukcję kosztów jako główne korzyści krótkoterminowe oraz prognozowanie fundamentalnych zmian w modelach biznesowych. Badanie podkreśla również znaczenie rozwijania odpowiednich kompetencji w obszarze AI wśród przyszłych pracowników sektora ICT.

Partnerami inicjującymi i prowadzącymi projekt są Centrum Inteligentnych Technologii Wydziału Zarządzania Uniwersytetu Łódzkiego oraz Software Development Association Poland (SoDA), z ramienia których badaniem kierowali dyrektor Centrum dr Dominika Kaczorowska-Spychalska, prof. Uniwersytetu Łódzkiego, oraz Przemysław Mikus, prezes SoDA.

Dane wykorzystane w badaniach wstępnych zostały zebrane od 51 respondentów – przedstawicieli przedsiębiorstw z sektora ICT (głównie przedstawicieli kadry zarządzającej). Badanie koncentrowało się na firmach o ugruntowanej pozycji rynkowej – były to przede wszystkim duże przedsiębiorstwa działające na polskim rynku od ponad 10 lat, o zasięgu międzynarodowym lub globalnym.

Ankieta została zaprojektowana do zbadania trzech kluczowych zagadnień:

• określenia obszarów działalności, na które genAI ma największy wpływ,
• identyfikacji zmian, jakie technologia ta wprowadza w modelach i procesach biznesowych oraz relacjach z klientami,
• zdefiniowania, jakie kompetencje w zakresie rozwoju AI będą potrzebne u absolwentów wchodzących na rynek pracy.

W firmach sektora ICT generatywna sztuczna inteligencja była wykorzystywana przede wszystkim jako wsparcie dla pracowników z czterech głównych działów: programowania, marketingu, sprzedaży oraz HR.

Badanie wykazało, że najpopularniejszym narzędziem generatywnej sztucznej inteligencji wśród respondentów jest ChatGPT, z którego korzystała zdecydowana większość badanych firm. Inne narzędzia, takie jak Claude, MS Copilot, GitHub Copilot, Midjourney i Dall-E, były wykorzystywane znacznie rzadziej, przez około 30% respondentów. Sporadycznie wymieniane były również takie rozwiązania jak HeyGen, Jasper, Canva i ElevenLabs.

Warto również zauważyć, że badane firmy deklarowały użycie Bielika – polskiego dużego modelu językowego (LLM). Pokazuje to, że pomimo dominacji rozwiązań zagranicznych, na rynku istnieje także przestrzeń dla tworzenia, rozwoju i wykorzystania rodzimych technologii AI.

Respondenci badania wskazali na szereg korzyści płynących z wdrożenia rozwiązań opartych na generatywnej sztucznej inteligencji. Za najważniejsze uznano skrócenie czasu potrzebnego na realizację zadań, wzrost produktywności oraz możliwość zmniejszenia dotychczas ponoszonych kosztów. W perspektywie długoterminowej, aż 75% badanych wskazywało na kształtowanie się nowych modeli biznesowych jako najważniejszy efekt rozwoju generatywnej sztucznej inteligencji.

Wyniki badania „GenAI Proficiency” sugerują, że generatywna sztuczna inteligencja wywiera znaczący wpływ na sektor ICT, dynamicznie zmieniając sposób, w jaki firmy tworzą oprogramowanie, automatyzują procesy i podejmują decyzje.

Badanie podkreśla różnorodny charakter wpływu genAI, pokazując że technologia ta oddziałuje na różne obszary funkcjonowania przedsiębiorstw – od programowania i rozwoju produktów, przez marketing i sprzedaż, aż po zarządzanie zasobami ludzkimi. Sugeruje to, że firmy, które skutecznie zintegrują narzędzia genAI w swoich procesach biznesowych, mogą uzyskać przewagę konkurencyjną poprzez zwiększenie efektywności i redukcję kosztów.

Źródła: naukawpolsce.pl, piit.org.pl