Cele Niemiec w zakresie sztucznej inteligencji do 2030 r.: Osiemnaście środków nie stworzy jednolitego, dochodowego rynku sztucznej inteligencji – Czego naprawdę potrzebują firmy – Kreatywny obraz na ten temat, z uwzględnieniem sztucznej inteligencji: Xpert.Digital
Sztuczna inteligencja w Niemczech: Brakuje kluczowego kroku między projektem pilotażowym a produktywnością
Więcej sztucznej inteligencji, ale za mały wpływ? Co jest teraz ważne dla gospodarki Niemiec
Inicjatywa niemieckiego rządu dotycząca sztucznej inteligencji: Jak finansowanie stanie się prawdziwym rynkiem
Niemcy dążą do tego, aby do 2030 roku stać się wiodącym krajem w dziedzinie sztucznej inteligencji. Rząd niemiecki sformułował 18 kluczowych środków i ambitnych celów, aby to osiągnąć: sztuczna inteligencja powinna być znacznie częściej wykorzystywana w przedsiębiorstwach i administracji publicznej oraz wnosić większy wkład w wyniki gospodarcze. Jednak same decyzje polityczne, programy finansowania i dodatkowe centra danych nie gwarantują sukcesu gospodarczego. Kluczowe jest to, czy firmy staną się mierzalnie bardziej produktywne dzięki sztucznej inteligencji, czy władze publiczne będą w stanie lepiej wypełniać swoje zadania oraz czy dostawcy technologii będą w stanie opracować zrównoważone modele biznesowe na podstawie projektów pilotażowych.
Właśnie na tym polega wyzwanie. Wykorzystanie sztucznej inteligencji rośnie, ale często istnieje luka między początkowymi eksperymentami a głęboką integracją z procesami pracy. Szczególnie małe i średnie przedsiębiorstwa (MŚP) borykają się z wysokimi kosztami, ograniczonymi zasobami ludzkimi oraz złożonymi problemami związanymi z danymi, bezpieczeństwem i integracją techniczną. Jednocześnie rząd musi jasno określić, gdzie może pełnić rolę wiarygodnego klienta i partnera wspierającego – a gdzie nowe programy jedynie powielają istniejące oferty lub tworzą zależności.
W tym artykule analizujemy niemiecką strategię w zakresie sztucznej inteligencji z perspektywy ekonomicznej: Co utrudnia przejście od fazy aplikacji do tworzenia wartości? Jaką rolę odgrywają popyt publiczny, europejscy dostawcy i współpraca przemysłowa? I jak możemy określić, czy środki finansowania są rzeczywiście skuteczne? Główna teza: Sukces nie zależy od liczby środków, ale od tego, czy eliminują one konkretne wąskie gardła i umożliwiają osiągnięcie mierzalnych, trwałych rezultatów.
Niemiecka strategia w zakresie sztucznej inteligencji wystawiona na próbę ekonomiczną: Jak środki polityczne tworzą konkurencyjne rynki
Niemcy nie potrzebują najszerszego możliwego zbioru programów AI. Potrzebują firm, które stają się bardziej produktywne dzięki sztucznej inteligencji, instytucji publicznych, które realizują swoje zadania skuteczniej, oraz dostawców technologii, którzy opracowują rentowne modele biznesowe na podstawie powtarzalnych rozwiązań. To właśnie to zadecyduje o tym, czy krajowa strategia AI okaże się ekonomicznie skuteczna. Liczba działań politycznych nie jest lepszym miernikiem tego zjawiska niż liczba finansowanych projektów czy wielkość zapowiadanych centrów danych.
Realizując wizję stania się krajem opartym na sztucznej inteligencji do 2030 roku, rząd niemiecki skonsolidował 18 kluczowych działań międzyresortowych. Wśród publicznie deklarowanych celów znajduje się wykorzystanie sztucznej inteligencji przez co najmniej 80% dużych firm i 55% małych i średnich przedsiębiorstw (MŚP). Ponadto 90% agencji federalnych ma wykorzystywać co najmniej jedną aplikację sztucznej inteligencji do realizacji swoich podstawowych zadań. Ponad dziesięć procent produkcji gospodarczej ma być generowane za pomocą sztucznej inteligencji. Cele te są ambitne. Jednak to, czy rzeczywiście opisują one transformację gospodarczą, zależy w dużej mierze od tego, jak zdefiniujemy wykorzystanie, tworzenie wartości i sukces.
Firma może wdrożyć asystenta tekstowego i w ten sposób zostać uznana za użytkownika sztucznej inteligencji. Nie oznacza to jednak automatycznie, że jej koszty produkcji spadną, sprzedaż wzrośnie, a tempo innowacji wzrośnie. Agencja rządowa może wspierać pojedynczy proces za pomocą sztucznej inteligencji, podczas gdy zdecydowana większość jej procesów pozostanie niezmieniona. A wyniki ekonomiczne oparte na sztucznej inteligencji można wiarygodnie mierzyć tylko wtedy, gdy dokona się rozróżnienia między przychodami dostawców sztucznej inteligencji, działaniami wspieranymi przez sztuczną inteligencję i rzeczywistą generowaną wartością dodatkową.
Kluczowym pytaniem ekonomicznym nie jest zatem to, czy Niemcy podjęły wystarczające działania, ale czy te działania rozwiązują właściwe problemy. Należą do nich: brak popytu, niedostatecznie przetworzone dane, wysokie koszty integracji, niepewne modele biznesowe oraz nadmiernie powolne przejście od wyników badań do produktów gotowych do wprowadzenia na rynek.
Skuteczna polityka w zakresie sztucznej inteligencji musi podchodzić do tych problemów w inny sposób. Nie może ani uznawać każdej trudności w przedsiębiorczości za uzasadnioną do finansowania, ani opierać się na założeniu, że rynek bez odpowiedniej infrastruktury i stabilnych warunków ramowych automatycznie wyłoni dostawców konkurencyjnych na arenie międzynarodowej.
Prawdziwa różnica istnieje między początkowym użyciem a penetracją ekonomiczną
Dostępne dane biznesowe ujawniają istotny trend: sztuczna inteligencja nie jest już w Niemczech wyłącznie tematem eksperymentalnym. Do 2025 roku 26% ankietowanych firm korzystało ze sztucznej inteligencji. W przypadku małych firm zatrudniających od 10 do 49 pracowników odsetek ten wynosił 23%, w przypadku średnich firm zatrudniających od 50 do 249 pracowników – 36%, a w przypadku dużych firm zatrudniających 250 lub więcej pracowników – 57%. Dane te odnoszą się do statystycznie zarejestrowanych kategorii wielkości i nie można ich bezpośrednio ekstrapolować na wszystkie mikroprzedsiębiorstwa i osoby samozatrudnione.
Doprowadziło to do 34-punktowej różnicy między małymi a dużymi firmami. Ma to większe znaczenie ekonomiczne niż samo spojrzenie na średni wskaźnik wykorzystania. Duże firmy mogą rozłożyć koszty przygotowania danych, integracji technicznej, analizy prawnej i szkoleń pracowników na większą liczbę pracowników i procesów biznesowych. Częściej posiadają również własne działy IT i wystarczające rezerwy finansowe, aby testować wiele przypadków użycia.
Dla mniejszej firmy, to samo wejście w świat sztucznej inteligencji (AI) może stanowić znacznie większe obciążenie organizacyjne. Kierownictwo musi nie tylko ocenić technologię, ale także wybrać dostawców, wyjaśnić kwestie dostępu do danych i zapewnić bezpieczeństwo bieżących procesów. Nawet jeśli aplikacja AI działa technicznie, jej wdrożenie może się nie powieść z powodu braku czasu i niejasnych obowiązków.
Kluczowy jest również rodzaj zastosowania. Wśród firm wykorzystujących sztuczną inteligencję (AI), 27% wykorzystywało technologie do automatyzacji przepływu pracy lub podejmowania decyzji w 2025 roku. Sześć% wykorzystywało je do autonomicznego przemieszczania maszyn. Dane te odnoszą się wprost do firm, które już korzystają z AI, a nie do całej populacji biznesowej. Pokazują one, że ogólny wskaźnik wykorzystania i głęboka integracja z procesami operacyjnymi to odrębne pojęcia.
To jasno wskazuje na potrzebę działań w zakresie polityki gospodarczej: Niemcy muszą nie tylko wprowadzić więcej firm do świata sztucznej inteligencji. Muszą również ułatwić przejście od sporadycznego użytkowania do solidnych, powtarzalnych i ekonomicznie istotnych zastosowań.
Narzędzie tekstowe może być użytecznym punktem wyjścia. Jednak większy wzrost produktywności często pojawia się dopiero po zmianie przepływów informacji, obowiązków i procesów operacyjnych. Ten drugi krok jest właśnie bardziej wymagający, kosztowny i mniej wygodny w kontekście statystyk sukcesu politycznego.
Dlaczego małe budżety początkowe nie finansują wdrożenia przemysłowego
Dyskusja na temat niskofinansowanych projektów AI dotyka realnego problemu redukcji kosztów. Istnieją znaczące różnice między narzędziem wprowadzającym do krótkiego wdrożenia a aplikacją gotową do produkcji. Budżet w wysokości, na przykład, 2000 euro może wystarczyć na jasno określone warsztaty, wstępną analizę potencjału lub wdrożenie prostego, standardowego narzędzia. Nie jest to jednak realistyczny model finansowania dla dostosowanego, zintegrowanego rozwiązania o wysokich wymaganiach bezpieczeństwa.
Przykładowe wyliczenie ilustruje skalę kosztów. Przyjmując zewnętrzną stawkę dzienną w wysokości 1000 euro, taki budżet obejmuje dwa dni robocze. Z tej kwoty należy pokryć koszty przygotowania, koordynacji, realizacji i dokumentacji. To pozostawia niewiele miejsca na dogłębną analizę procesów, integrację wielu systemów, solidną fazę testów i szkolenia dla różnych grup użytkowników. Wyliczenie to ma charakter wyłącznie poglądowy i nie przedstawia ogólnej ceny rynkowej.
Problem nie leży zatem koniecznie w istnieniu niewielkich budżetów początkowych. Pojawia się, gdy narzędzie orientacyjne mylone jest z narzędziem wdrożeniowym. Każdy, kto oczekuje kompleksowej transformacji za niewielkie pieniądze, wywołuje rozczarowanie po obu stronach: klient nie otrzymuje produktywnego rozwiązania, a dostawca nie jest w stanie dostarczyć realnej usługi.
Dobrze zaprojektowany model wsparcia musiałby uwzględniać różne poziomy dojrzałości. Pierwszym pytaniem, na które należy odpowiedzieć, jest to, który przypadek użycia ma sens ekonomiczny. Następnie przeprowadza się ograniczony test z jasno określonymi kryteriami sukcesu. Dopiero wtedy można sfinansować integrację z bieżącymi operacjami. Skalowanie do dodatkowych lokalizacji, działów lub klientów to zupełnie odrębne zadanie.
Co najważniejsze, kluczowe jest to, co dzieje się po początkowym finansowaniu. Jednorazowa konsultacja nie stworzy stabilnego rynku w perspektywie długoterminowej. Dopiero gdy firmy będą skłonne kontynuować finansowanie rozwiązania z własnych środków, będzie można liczyć na wiarygodne dowody na jego korzyści ekonomiczne.
Wsparcie publiczne nie powinno zatem mieć na celu nawiązania jak największej liczby niewiążących kontaktów początkowych, lecz ułatwienie przejścia do samofinansowanych inwestycji następczych. Sukces programu początkowego nie byłby wówczas mierzony liczbą wydanych bonów, lecz produktywnymi wnioskami, ich ciągłym wykorzystaniem i udokumentowanym wkładem w wynik finansowy firmy.
Dla młodych firm z branży sztucznej inteligencji popyt jest często cenniejszy niż dodatkowe finansowanie projektów
Dla dostawcy technologii finansowanie i przychody klientów to dwie zupełnie różne rzeczy. Finansowanie finansuje konkretne prace rozwojowe. Natomiast klient płacący potwierdza, że konkretna usługa zapewnia wystarczające korzyści w rzeczywistych warunkach.
Ta różnica wpływa na cały model biznesowy. Przychody cykliczne umożliwiają planowanie zatrudnienia, poprawiają pozycję negocjacyjną z inwestorami i dostarczają informacji o tym, jakich funkcji faktycznie potrzebują klienci. Pomyślnie ukończony projekt rozwojowy może być pomocny, ale konsekwentnie używany produkt stanowi solidniejszą podstawę wzrostu.
Szczególnie na rynku sztucznej inteligencji istnieje ryzyko, że firmy realizują zbyt wiele indywidualnych projektów demonstracyjnych bez budowania skalowalnej oferty. Każdy nowy klient otrzymuje wówczas rozwiązanie dostosowane do indywidualnych potrzeb. Przychody mogą rosnąć, ale koszty osobowe rosną w tym samym tempie. Firma pozostaje ekonomicznie dostawcą usług zorientowanym na projekty, mimo że na zewnątrz prezentuje się jako dostawca skalowalnego oprogramowania.
Nie jest to z natury złe. Specjalistyczne doradztwo i integracja również mogą być cennymi modelami biznesowymi. Jednak z perspektywy polityki gospodarczej należy wyraźnie rozróżnić programy, które finansują usługi, tworzą ustandaryzowany produkt, czy wspierają rozwój fundamentalnej technologii.
Dla dostawców skalowalnej sztucznej inteligencji (AI) szczególnie istotne jest, czy rozwiązanie można wdrożyć u innych klientów przy znacznie mniejszym nakładzie pracy. Wielokrotnego użytku interfejsy, ujednolicone funkcje bezpieczeństwa i jasno zdefiniowane modele operacyjne są często ważniejsze w tym kontekście niż kolejna spektakularna demonstracja.
Polityka AI zorientowana ekonomicznie powinna zatem nie tylko promować działania rozwojowe. Musi również poprawić warunki, w których klienci pilotażowi stają się stałymi klientami. Obejmuje to jasne wymagania, niezawodne warunki płatności, zbywalne standardy techniczne oraz popyt, który nie znika po zakończeniu programu.
Państwo, jako klient wiodący, musi być niezawodne i nie może tworzyć nowych zależności
Rząd niemiecki jednoznacznie określa państwo jako potencjalnego głównego klienta modeli i aplikacji AI. Wynika to z logicznego mechanizmu ekonomicznego: instytucje publiczne potrzebują wydajnych narzędzi cyfrowych, podczas gdy młodzi dostawcy oczekują dużego popytu, praktycznego doświadczenia i referencji. Jeśli obie strony zostaną skutecznie połączone, może powstać samonapędzający się rynek.
Jednak samo uznanie państwa za głównego klienta nie wystarczy. Jego popyt musi być przewidywalny i ekonomicznie uzasadniony dla dostawców. Jeśli każda instytucja będzie dążyć do własnych, autorskich rozwiązań technicznych, koszty adaptacji będą rosły. Dostawca może zyskać indywidualnych klientów, ale nie skalowalną bazę.
Wspólne interfejsy i komponenty wielokrotnego użytku mogą złagodzić ten problem. Rozwiązanie wspierające przetwarzanie dokumentów nie powinno wymagać całkowitego przeprojektowania dla każdej agencji. Jednocześnie należy uwzględnić zróżnicowane wymagania zawodowe. Standaryzacja nie oznacza zatem ujednolicenia wszystkich procesów administracyjnych, lecz stworzenie wspólnych podstaw technicznych.
Państwo musi znaleźć równowagę między dwoma interesami. Z jednej strony, strategiczny rozwój europejskich dostawców jako poważnych uczestników rynku może być korzystny. Z drugiej strony, nie może to prowadzić do trwałej gwarancji zakupu produktów nieodpowiednich pod względem ekonomicznym lub technicznym. Decyzja o pochodzeniu nie zastępuje oceny wydajności.
Nawet europejski dostawca może stworzyć silną zależność między swoimi klientami. Zamknięte formaty danych, trudne do przeniesienia dostosowania i niejasne opcje przełączania pozostają problematyczne, niezależnie od lokalizacji firmy. Dlatego suwerenne, publiczne korzystanie ze sztucznej inteligencji wymaga nie tylko określonego pochodzenia geograficznego, ale także wymienności i kontroli.
Rząd byłby dobrym klientem wiodącym, gdyby stawiał surowe, realistyczne wymagania, niezawodnie korzystał ze skutecznych rozwiązań i jednocześnie zapewniał techniczną możliwość zmiany dostawcy w późniejszym terminie. To tworzy popyt bez rezygnowania z konkurencji i presji na innowacje.
Mistral jest promykiem nadziei dla Europy, ale nie strategią całkowitej suwerenności
Mistral ilustruje pytanie, czy Europa może zbudować własnych, wydajnych dostawców sztucznej inteligencji (AI). Firma opracowuje modele i coraz częściej łączy je z ofertami dla przedsiębiorstw. Wraz z SAP pracuje nad suwerenną platformą AI dla europejskich klientów biznesowych. Jej celem jest konsolidacja rozwoju modeli, oprogramowania korporacyjnego i kontrolowanych środowisk operacyjnych.
Z ekonomicznego punktu widzenia takie powiązanie ma sens. Sam wydajny model nie rozwiąże problemu biznesowego. Wymaga dostępu do istotnych danych, integracji z istniejącym oprogramowaniem oraz jasnych zasad dotyczących uprawnień, rejestrowania i odpowiedzialności. Ugruntowany dostawca oprogramowania dla przedsiębiorstw może zapewnić znacznie lepszy dostęp do rynku w tym zakresie niż dostawca działający w modelu odizolowanym.
Niemniej jednak, ryzykowne byłoby utożsamianie europejskiej suwerenności w dziedzinie sztucznej inteligencji z sukcesem pojedynczej firmy. Dostawca preferowany na szczeblu krajowym lub europejskim może mieć strategiczne znaczenie, ale pozostaje firmą z własnymi interesami ekonomicznymi, ograniczeniami technologicznymi i ryzykiem finansowym.
Co więcej, system sztucznej inteligencji składa się z wielu warstw. Nawet model europejski może być trenowany na sprzęcie spoza Europy, zależeć od konkretnych układów akceleracyjnych lub działać za pośrednictwem infrastruktury, której kluczowe komponenty są kontrolowane poza Europą. Suwerenność nie jest zatem własnością binarną.
Zamiast tego należy mierzyć go istniejącymi zależnościami, które z nich są ekonomicznie akceptowalne i dla których kluczowych funkcji istnieją alternatywy. Model europejski zwiększa wybór. Nie eliminuje on jednak automatycznie wszystkich pozostałych zależności.
Obiektywnie uzasadnione stanowisko jest zatem następujące: Europa powinna rozwijać i wdrażać wydajnych dostawców, takich jak Mistral, jako prawdziwie konkurencyjną opcję. Jednocześnie potrzeba wielu dostawców, otwartych opcji operacyjnych i możliwości przełączania technicznego. Uzasadniony interes polityki przemysłowej nie powinien prowadzić do nowej strategii jednego dostawcy.
Przemysłowa sztuczna inteligencja zyskuje popularność tam, gdzie rozwiązuje konkretne problemy procesowe
Niemiecka baza przemysłowa oferuje kluczowy punkt wyjścia dla ekonomicznie istotnej sztucznej inteligencji. Przewaga nie leży jednak tylko w obfitości maszyn. Chodzi o współdziałanie wiedzy specjalistycznej, zrozumienia procesów, relacji z klientami, danych technicznych i wieloletniego doświadczenia w pracy ze złożonymi systemami.
Współpraca między Airbusem i Mistralem ilustruje tę logikę. Zidentyfikowane obszary zastosowań obejmują procesy przemysłowe, dokumentację techniczną, inżynierię, projektowanie oraz wsparcie sztucznej inteligencji w fazach rozwoju, testowania i certyfikacji. Nie jest to pojedyncza, ogólna aplikacja, lecz raczej szereg odrębnych zadań, z których każde ma swoje specyficzne wymagania dotyczące jakości i bezpieczeństwa.
Szczególnie interesujące są zadania, w których specjaliści poświęcają dużo czasu na wyszukiwanie, kompilowanie i weryfikowanie informacji. Szybsza ocena dokumentacji technicznej nie prowadzi automatycznie do powstania nowego produktu, ale może przyspieszyć prace rozwojowe i uwolnić ograniczone zasoby eksperckie do bardziej wymagających zadań.
To samo dotyczy intralogistyki. Aplikacja AI mogłaby strukturyzować raporty o awariach, konsolidować informacje o konserwacji lub wspierać analizę powtarzających się problemów w zakładzie. Korzyści zależą wówczas mniej od imponujących możliwości przetwarzania mowy, a bardziej od jakości połączenia z rzeczywistymi danymi dotyczącymi zakładu i procesów.
Różne zadania techniczne muszą być rozdzielone. Model językowy może być pomocny w dokumentacji i dostępie do wiedzy. W przypadku bezpośredniego sterowania maszyną lub podejmowania decyzji krytycznych dla bezpieczeństwa konieczne jest spełnienie różnych wymagań. Nie każda aplikacja przemysłowej sztucznej inteligencji jest generatywnym systemem językowym.
Istniejące partnerstwa między firmami przemysłowymi, dostawcami oprogramowania i twórcami modeli mogą zatem być bardziej wartościowe niż dodatkowy, abstrakcyjny program finansowania. Ich skuteczność należy jednak mierzyć konkretnymi rezultatami. Znana grupa korporacyjna sama w sobie nie jest dowodem na istnienie skutecznego rozwiązania.
Co więcej, skuteczny ekosystem przemysłowy powinien obejmować nie tylko duże korporacje. Wyspecjalizowane przedsiębiorstwa średniej wielkości, integratorzy i mniejsze firmy programistyczne muszą mieć dostęp do interfejsów i rynków. W przeciwnym razie powstaną zamknięte platformy, których korzyści będą miały ograniczony zasięg w całej gospodarce.
Nasze doświadczenie w zakresie rozwoju biznesu, sprzedaży i marketingu w UE i Niemczech
Nasze doświadczenie w zakresie rozwoju biznesu, sprzedaży i marketingu w UE i Niemczech – Zdjęcie: Xpert.Digital
Obszary zainteresowań branży: B2B, digitalizacja (od AI do XR), inżynieria mechaniczna, logistyka, odnawialne źródła energii i przemysł
Więcej informacji tutaj:
Centrum tematyczne oferujące spostrzeżenia i wiedzę specjalistyczną:
- Platforma wiedzy obejmująca gospodarki globalne i regionalne, innowacje i trendy branżowe
- Zbiór analiz, spostrzeżeń i informacji ogólnych na temat obszarów, na których się koncentrujemy
- Miejsce, w którym można zdobyć wiedzę i informacje na temat bieżących wydarzeń w biznesie i technologii
- Centrum dla firm poszukujących informacji na temat rynków, cyfryzacji i innowacji branżowych
Wzrost produktywności dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji w firmach
Wzrost produktywności można zaobserwować dopiero po odliczeniu wszystkich dodatkowych kosztów
Wiele dyskusji na temat sztucznej inteligencji koncentruje się wyłącznie na oszczędności czasu podczas przetwarzania. To nie wystarcza do przeprowadzenia oceny ekonomicznej. Kluczowe pytanie brzmi, jakie korzyści pozostają po uwzględnieniu wszystkich dodatkowych kosztów i ryzyka.
Uproszczony przykład ilustruje tę różnicę. Firma zatrudniająca 100 pracowników oszczędza dziesięć minut na osobę dziennie dzięki tej aplikacji. Przy 220 dniach roboczych daje to około 3667 godzin rocznie. Przy założeniu całkowitego kosztu 50 euro za godzinę, daje to obliczoną potencjalną wartość czasu na poziomie około 183 000 euro rocznie.
Jednak ten czas nie przekłada się automatycznie na dodatkowe zyski ani na oszczędności w transakcjach płatniczych. Jeśli zwolnione minuty są rozproszone na wiele zadań, mogą być wykorzystane produkcyjnie tylko częściowo. Ponadto dochodzą koszty licencji, wdrożenia, wsparcia i monitorowania.
Zakładając roczne koszty operacyjne na poziomie 60 000 euro i realną realizację jedynie połowy obliczonego potencjału czasowego, roczne korzyści przed uwzględnieniem początkowych kosztów wdrożenia wyniosłyby około 31 500 euro. Ten przykład jest celowo hipotetyczny, aby zilustrować, jak znacząco początkowo imponująca kwota brutto może się zmienić po bliższym przyjrzeniu się.
W zadaniach o kluczowym znaczeniu dla jakości błędy nie tylko kosztują czas. Niedokładne informacje techniczne mogą skutkować koniecznością poprawek, opóźnieniami lub ryzykiem odpowiedzialności. Z drugiej strony, lepsze wykrywanie błędów może przynieść znaczące korzyści, których nie da się od razu zmierzyć w ciągu kilku minut.
Firmy potrzebują zatem oceny, która uwzględnia czas, jakość, szybkość i ryzyko. Do istotnych wskaźników należą na przykład czas przetwarzania procesu, liczba niezbędnych poprawek, wykorzystanie niedoborów wykwalifikowanych pracowników czy koszt przetworzenia jednej sprawy.
Programy polityczne powinny wspierać tę perspektywę, zamiast nagradzać najwyższy możliwy teoretyczny potencjał oszczędności. Kluczowe z ekonomicznego punktu widzenia jest nie to, jak szybko sztuczna inteligencja generuje projekt, ale jak wydajny staje się cały proces, prowadząc do użytecznego rezultatu.
Współpraca europejska to kwestia skali, a nie rywalizacji dyplomatycznej
Zestawienie silniejszego ukierunkowania na Francję i współpracy z Kanadą jest zbyt dużym uproszczeniem, jeśli potraktować je jako jedyną opcję. Rząd niemiecki wymienia zarówno potencjał europejski, jak i partnerstwa międzynarodowe jako elementy swojego podejścia. W tym kontekście podkreśla się między innymi współpracę z Kanadą i wsparcie dla LawZero w rozwoju sztucznej inteligencji zorientowanej na bezpieczeństwo.
Z perspektywy ekonomicznej każde partnerstwo należy oceniać pod kątem jego konkretnego wkładu. Francja jest naturalnym partnerem dla Niemiec w budowaniu większego rynku europejskiego i we współpracy z europejskimi dostawcami rozwiązań. Kanada może wnieść dodatkową wiedzę specjalistyczną w niektórych dziedzinach badań i technologii.
Istotne pytanie nie brzmi zatem, który kraj cieszy się większym zainteresowaniem politycznym. Chodzi o to, czy współpraca otwiera dostęp do technologii, wykwalifikowanych pracowników, klientów lub uzupełniającej się wiedzy. Partnerstwo bez powiązań operacyjnych pozostaje symboliczne. Z drugiej strony, mniejsza, ale produktywna współpraca może przynieść wymierne korzyści.
Jednocześnie współpraca międzynarodowa nie powinna przesłaniać faktu, że Europa musi rozwiązać własne problemy związane z wielkością. Zróżnicowane wymagania techniczne i odrębne rynki krajowe mogą oznaczać, że europejski dostawca będzie musiał wprowadzać znaczące dostosowania dla każdej nowej grupy klientów.
Dla rozwijającej się firmy z branży AI prawdziwie użyteczny rynek europejski jest zatem często ważniejszy niż kolejne ramy współpracy politycznej. Wspólne wymagania, transferowalne dowody i kompatybilna infrastruktura mogą umożliwić skalowanie bez całkowitego eliminowania specyfiki krajowej.
Mądra strategia łączy zatem dwa poziomy: łączy europejski popyt i potencjał tam, gdzie wielkość ma kluczowe znaczenie, jednocześnie pozostając otwartym na międzynarodowych partnerów oferujących konkretne uzupełnienia technologiczne. Otwartość i strategiczna niezależność nie wykluczają się wzajemnie, o ile zależności są świadomie oceniane.
Wiedza na temat układów scalonych wymaga specjalistycznej infrastruktury i jasnego podziału pracy
Dążenie do większej niezależności w układach scalonych AI jest zrozumiałe. Staje się jednak nieprecyzyjne, gdy projektowanie układów scalonych, badania nad półprzewodnikami, produkcja i obsługa centrów danych AI są traktowane jako jedno zadanie.
Układ scalony musi zostać zaprojektowany. Jego konstrukcja wymaga odpowiednich narzędzi i podstaw technologicznych. Produkcja z kolei wymaga specjalistycznego sprzętu, materiałów i procesów. Do tego dochodzą technologie przechowywania, pakowania i integracji w kompletne systemy komputerowe. Postęp na jednym poziomie nie rekompensuje automatycznie brakujących możliwości na innych.
Belgijskie centrum badawcze imec jest kluczowym europejskim ośrodkiem w tym kontekście. Pilotażowa linia NanoIC jest powiązana z planowaną wspólną inwestycją w wysokości 2,5 miliarda euro i ma między innymi zapewnić firmom, start-upom, uniwersytetom oraz dostawcom rozwiązań projektowych i systemowych dostęp do zaawansowanych technologii i prototypowania.
W lutym 2026 roku imec otworzył dodatkowe 2000 metrów kwadratowych powierzchni pomieszczeń czystych w ramach tej rozbudowy. Projekt jest wyraźnie zorganizowany na poziomie europejskim i obejmuje ośrodki partnerskie, w tym Fraunhofer w Niemczech. Niemcy są również jednym z uczestniczących państw finansujących. W związku z tym pogląd, że badania krajowe i zwiększone wykorzystanie imec są zasadniczo alternatywnymi podejściami, nie odzwierciedla w wystarczającym stopniu tych powiązań.
Rozsądnym ekonomicznie podejściem jest podział pracy, w którym specjalistyczna, wielkoskalowa infrastruktura jest wykorzystywana w sposób skoncentrowany, jednocześnie umożliwiając szeroki dostęp do niej dla badań i przedsiębiorstw. Budowanie kosztownych obiektów w wielu lokalizacjach równolegle może być nieefektywne. Z drugiej strony, najnowocześniejsza infrastruktura jest mało przydatna, jeśli mniejsze firmy nie mają do niej praktycznie dostępu.
Właściwe pytania brzmią zatem: Jakich umiejętności faktycznie brakuje? Gdzie istnieją już atuty o znaczeniu międzynarodowym? W jaki sposób młode firmy uzyskują dostęp do narzędzi projektowych, ośrodków testowych i partnerów produkcyjnych? I które aplikacje uzasadniają znaczne koszty rozwoju w perspektywie długoterminowej?
Obiecująca strategia w sektorze półprzewodników wymaga priorytetów. Nie musi ona obejmować każdego etapu łańcucha wartości w skali całego kraju, ale raczej zapewniać kluczowe kompetencje i zapewniać niezawodny dostęp do uzupełniających umiejętności.
Badania naukowe są niezbędne, ale ich finansowanie wymaga innych wskaźników sukcesu
Krytyka długotrwałych projektów badawczych ma swoje uzasadnienie, gdy koncentruje się na braku trafności i niejasnym wykorzystaniu środków publicznych. Błędne byłoby jednak twierdzenie, że szkolenia naukowe są z natury mniej wartościowe niż bezpośrednie finansowanie korporacyjne.
Badania i rozwój przedsiębiorczości spełniają różne funkcje. Badania podstawowe mogą generować wiedzę, której zastosowanie ekonomiczne jest początkowo otwarte. Z kolei projekt rozwojowy zorientowany na rynek powinien być w stanie znacznie precyzyjniej wyjaśnić, jaki problem jest rozwiązywany i jak może wyglądać późniejsze wykorzystanie.
Ocenianie obu tych aspektów za pomocą tej samej miary byłoby błędem. Gdyby każdy projekt badawczy był oceniany wyłącznie na podstawie krótkoterminowych przychodów, utracone zostałyby długoterminowe możliwości rozwoju wiedzy. I odwrotnie, gdyby każdy projekt zorientowany na zastosowania był oceniany wyłącznie na podstawie publikacji naukowych, opłacalność ekonomiczna pozostałaby kwestią drugorzędną.
O jakości osoby lub projektu nie można wiarygodnie decydować na podstawie rodzaju uczelni ani pojedynczej oceny. W przypadku sztucznej inteligencji przemysłowej doświadczenie praktyczne, systematyczne testowanie i dobre zrozumienie obszaru zastosowań mogą być równie ważne, jak najwyższe osiągnięcia teoretyczne.
Prawdziwy problem często tkwi w procesach przejściowych. Wyniki badań muszą zostać technicznie ustabilizowane, przełożone na produkty i powiązane z rzeczywistymi wymaganiami klientów. Ta praca nie jest ani klasycznymi badaniami podstawowymi, ani rutynową sprzedażą. Wymaga innych umiejętności, a często również innego finansowania.
Zrównoważona polityka powinna zatem chronić jakość naukową, jednocześnie poważnie traktując transfer wiedzy. Wspólne projekty z jasno określonymi obowiązkami, tymczasowa wymiana personelu między badaniami a przemysłem oraz przejrzyste zarządzanie prawami użytkowania mogą być ważniejsze niż kolejny poziom finansowania organizacji.
Instytut ds. bezpieczeństwa sztucznej inteligencji musi zająć się ryzykiem publicznym, a nie wypierać istniejące rynki
Rząd niemiecki powierza Niemieckiemu Instytutowi Bezpieczeństwa Sztucznej Inteligencji (AISI) funkcję analityczną i operacyjną. Nie ma on pełnić funkcji regulacyjnej, lecz raczej stać się centrum doskonałości w zakresie analizy technologicznej, oceny ryzyka i doradztwa strategicznego. Obejmuje to świadomość sytuacyjną i wczesne ostrzeganie w odniesieniu do społeczeństwa, gospodarki i bezpieczeństwa narodowego.
Ten podział obowiązków ma kluczowe znaczenie dla oceny ekonomicznej. Mandat bezpieczeństwa publicznego różni się od testowania konkretnego produktu firmy. Ryzyka systemowe, nowe wektory ataków lub istotne dla bezpieczeństwa zmiany mogą wymagać analizy, której żaden pojedynczy klient prywatny nie byłby w stanie w pełni sfinansować.
Istnieje uzasadniony powód interwencji rządu w tym przypadku. Jeśli wiele podmiotów skorzysta na lepszej ocenie ryzyka, ale nikt nie chce ponieść całości kosztów, instytucja publiczna może wypełnić lukę w usługach.
Sytuacja wygląda inaczej w przypadku standardowych usług testowania, dostosowanych do jasno określonych potrzeb klienta. W takich przypadkach korzystne mogą okazać się usługi testowania i doradztwa w sektorze prywatnym. Instytucja rządowa nie powinna powielać tych działań bez udokumentowanej wartości dodanej.
Praktyczne wyzwanie polega zatem na precyzyjnym podziale zadań. Władze publiczne mogłyby badać nadrzędne zagrożenia, rozwijać metody testowania i udostępniać wyniki. Prywatni dostawcy mogliby następnie, bazując na tym fundamencie, oferować szczegółowe audyty, wsparcie wdrożeniowe i cykliczne inspekcje.
Ważne jest również unikanie powielania wysiłków. Jeśli firmy muszą wielokrotnie tworzyć niemal identyczną dokumentację dla różnych klientów i instytucji, powstają dodatkowe koszty bez odpowiedniego wzrostu bezpieczeństwa. Uznane i możliwe do przeniesienia wyniki byłyby bardziej wartościowe ekonomicznie niż rosnąca liczba oddzielnych procesów testowania.
Instytut bezpieczeństwa nie jest zatem ani automatycznie konieczny, ani automatycznie zbędny. Jego użyteczność zależy od tego, czy wypełni on jasno określoną lukę, czy jego wyniki znajdą praktyczne zastosowanie i czy jego zadania będą się różnić od istniejących ofert rynkowych.
Potrzebna jest większa moc obliczeniowa, ale jeszcze nie model biznesowy
Rząd niemiecki zamierza co najmniej podwoić całkowitą pojemność centrów danych w Niemczech do 2030 roku oraz czterokrotnie zwiększyć pojemność centrów danych dla sztucznej inteligencji i obliczeń o wysokiej wydajności. Ma to na celu rozwiązanie kluczowego problemu z wąskim gardłem infrastrukturalnym. Jednak dodatkowa pojemność początkowo stanowi podaż i nie gwarantuje jeszcze sukcesu gospodarczego.
Dla użytkowników liczy się dostępność mocy obliczeniowej w rozsądnej cenie, z odpowiednimi narzędziami i w wymaganych warunkach pracy. Producent maszyn średniej wielkości niekoniecznie potrzebuje bezpośredniego dostępu do dużego systemu szkoleniowego. Może potrzebować niezawodnego i niedrogiego środowiska do specjalistycznej aplikacji.
Należy również rozróżnić szkolenie i bieżącą eksploatację. Stworzenie dużego modelu może wymagać ogromnych zasobów obliczeniowych. Natomiast wąsko zdefiniowana aplikacja biznesowa może czasami działać w oparciu o mniejszy model. To, która architektura jest ekonomicznie opłacalna, zależy od zadania, obciążenia i wymagań jakościowych.
Dlatego planowanie mocy powinno być powiązane z realistyczną analizą popytu. Czynniki, które należy wziąć pod uwagę, to m.in. zasilanie, przyłącza sieciowe, chłodzenie, dostępność wykwalifikowanego personelu oraz tempo zmian technologicznych. Elektrownia może być technicznie wydajna, ale nadal działać nieefektywnie, jeśli jej wykorzystanie pozostaje zbyt niskie.
Z drugiej strony, równie problematyczne byłoby czekanie z inwestycją do momentu, aż każde przyszłe zastosowanie będzie pewne. Infrastruktura często musi zostać zbudowana, zanim zostanie w pełni zaspokojone zapotrzebowanie. Dlatego kluczowe są elastyczne koncepcje, zróżnicowane modele użytkowania i transparentny rozkład ryzyka inwestycyjnego.
Punktem odniesienia ekonomicznego nie powinna być wyłącznie zainstalowana moc obliczeniowa. Równie istotne są rzeczywiste wykorzystanie, koszt wykonania sensownego zadania obliczeniowego, dostępność i dostęp dla mniejszych firm. Infrastruktura staje się przewagą konkurencyjną tylko wtedy, gdy umożliwia prowadzenie produktywnych działań, które w przeciwnym razie nie miałyby miejsca lub byłyby znacząco utrudnione.
Dobra polityka w zakresie sztucznej inteligencji wymaga mniejszej liczby symboli i lepszych danych dotyczących wpływu
Ogłoszone cele stanowią podstawę kontroli politycznej. Wiążą się jednak z ryzykiem, że łatwo mierzalne działania zostaną pomylone z rzeczywistymi rezultatami.
Wskaźnik wykorzystania początkowo wskazuje na to, jak powszechna jest dana technologia. Nie wyjaśnia jednak, jak intensywnie jest wykorzystywana ani czy inwestycja się opłaca. Liczba finansowanych firm opisuje zasięg programu. Nie dowodzi to jeszcze, że firmy te poradziłyby sobie gorzej bez finansowania.
Ten dodatkowy efekt jest kluczowy. Jeśli firma sfinansuje już zaplanowaną inwestycję wyłącznie ze środków publicznych, rezultatem może być jedynie nieoczekiwany zysk. Jeśli jednak wsparcie umożliwi ekonomicznie opłacalną realizację, która w innym przypadku zakończyłaby się niepowodzeniem z powodu wyraźnego wąskiego gardła, może ono przynieść rzeczywistą wartość dodaną.
Wiarygodna ocena wymagałaby zatem zdefiniowania oczekiwanych zmian jeszcze przed rozpoczęciem programu. W przypadku programu początkowego może to być późniejsze, samofinansowane użytkowanie. W przypadku zastosowań przemysłowych nacisk może być położony na skrócenie czasu realizacji, poprawę jakości lub niższy wskaźnik błędów. W przypadku infrastruktury kluczowe znaczenie będą miały dostępność i wykorzystanie.
Docelowy wskaźnik ponad dziesięciu procent produkcji gospodarczej opartej na sztucznej inteligencji wymaga również przejrzystej definicji. Pełne uwzględnienie każdej działalności wspieranej przez sztuczną inteligencję będzie skutkować innymi wynikami niż uwzględnienie wyłącznie wytworzonej wartości dodatkowej. Bez jasnej definicji wskaźnik ten byłby imponujący politycznie, ale analitycznie słaby.
Dobry system raportowania powinien zatem łączyć kilka istotnych kluczowych wskaźników efektywności (KPI) z przejrzystymi metodologiami. Dotyczy to również projektów zakończonych niepowodzeniem i inicjatyw zakończonych. Strategia, w której każdy program jest kontynuowany niezależnie od rezultatu, nie wyciąga wniosków z własnych doświadczeń.
Odpowiedzialność polityczna przejawia się w kompetencjach wdrożeniowych i jasno określonych obowiązkach
Całkowita krytyka pokoleń nie wystarczy, aby wyjaśnić problemy polityki AI. Kompetencji technologicznych nie da się wiarygodnie określić na podstawie wieku. Młodzi decydenci mogą argumentować powierzchownie, podczas gdy doświadczeni liderzy potrafią skutecznie zarządzać zmianą.
Ważniejsze jest pytanie, jakie kompetencje wpływają na decyzje polityczne i kto ponosi odpowiedzialność za ich rezultaty. Polityka w zakresie sztucznej inteligencji wymaga wiedzy technicznej, zrozumienia procesów operacyjnych i umiejętności ustalania priorytetów w warunkach niepewności.
Gospodarki nie należy traktować jako monolitu. Dostawcy modeli, firmy chmurowe, integratorzy, konglomeraty przemysłowe i mali użytkownicy mają różne interesy. Program atrakcyjny dla jednego dostawcy niekoniecznie jest korzystny dla gospodarki jako całości.
Ścisłe zaangażowanie firm jest zatem konieczne, ale nie zastępuje ono niezależnej oceny. W przeciwnym razie istnieje ryzyko wprowadzenia polityk chroniących istniejące modele biznesowe zamiast wzmacniających konkurencję i produktywność.
Rząd niemiecki przewiduje, że jego grupa zadaniowa ds. sztucznej inteligencji (AI) będzie nadal zarządzać wdrażaniem środków, spotykając się co najmniej raz na kwartał na szczeblu sekretarzy stanu. Skuteczność zarządzania zależy nie od częstotliwości spotkań, ale od uprawnień decyzyjnych, wiążących obowiązków i zdolności do faktycznego usuwania przeszkód.
W tym kontekście odpowiedzialność oznacza również wyznaczanie priorytetów pomimo oporu. Nie każdy dobry pomysł może uzyskać finansowanie jednocześnie. Nie każda istniejąca instytucja potrzebuje nowego zadania z zakresu sztucznej inteligencji. I nie każdy rozpoczęty program zasługuje na nieskończoną kontynuację.
Skuteczna strategia łączy w sobie otwarcie rynku, specjalizację i konsekwentną selekcję
Z perspektywy ekonomicznej polityka Niemiec w zakresie sztucznej inteligencji powinna łączyć w sobie trzy różne zadania.
Po pierwsze, musi ułatwiać powszechne użytkowanie. Wymaga to zrozumiałej oferty, odpowiednich szkoleń, łatwo dostępnych modeli operacyjnych oraz wsparcia w zakresie danych i integracji. W szczególności mniejsze firmy korzystają z faktu, że sprawdzone rozwiązania nie muszą być za każdym razem opracowywane od podstaw.
Ponadto musi wspierać firmy rozwijające produkty i technologie o zasięgu międzynarodowym. Zadanie to wymaga większych nakładów finansowych, dłuższych horyzontów czasowych i większej gotowości do podejmowania ryzyka technologicznego. Nie należy go mylić z finansowaniem fragmentarycznej cyfryzacji.
Ostatecznie państwo musi zapewnić infrastrukturę publiczną, której pojedyncze firmy nie są w stanie odpowiednio sfinansować. Obejmuje to specjalistyczną infrastrukturę badawczą, kompleksowe analizy bezpieczeństwa i wspólne standardy techniczne.
Te zadania wymagają różnych narzędzi. Mała firma z konkretnym problemem automatyzacji nie potrzebuje strategii modelu krajowego. Z drugiej strony, europejski deweloper nie może stać się konkurencyjny na arenie międzynarodowej, po prostu otrzymując kilka voucherów na konsultacje. Instytut bezpieczeństwa nie powinien być oceniany wyłącznie na podstawie krótkoterminowych przychodów z oprogramowania.
Jasna perspektywa jest zatem taka, że Niemcy powinny w mniejszym stopniu starać się organizować każdą działalność pod wspólną etykietą AI, a wyraźniej rozróżniać rozwój rynku, rozwój technologii i zadania publiczne. Istniejące, wydajne formy współpracy zasługują na wsparcie, pod warunkiem, że pozostaną wystarczająco otwarte na inne firmy i przyniosą wymierne rezultaty.
Państwo musi działać rzetelnie tam, gdzie samo kreuje popyt, i zachować powściągliwość tam, gdzie dodatkowe struktury jedynie powielają istniejącą podaż. Specjalizacja europejska jest często bardziej sensowna niż próba całkowitego powielenia wszystkich możliwości na poziomie krajowym.
To, czy Niemcy staną się silnym krajem w dziedzinie sztucznej inteligencji do 2030 roku, ostatecznie nie zależy od kompletności listy działań. Liczy się to, czy firmy generują trwałe korzyści z aplikacji, pracownicy pracują wydajniej, a instytucje publiczne zauważalnie poprawiają jakość swoich usług. Strategia jest skuteczna, gdy umożliwia osiągnięcie takich rezultatów i eliminuje zbędne działania, a nie gdy po prostu dodaje coraz więcej.
🎯🎯🎯 Centrum branżowe B2B oparte na danych jako rozwiązanie quasi-wewnętrzne
Rozwiązanie quasi-in-house: Jak Xpert.Digital zamyka luki operacyjne w marketingu i sprzedaży B2B – Inteligentny biznes oparty na treściach – Zdjęcie: Xpert.Digital
Xpert.Digital to branżowy hub B2B oparty na danych, kierowany przez Konrad Wolfenstein . Firma działa jako zewnętrzne, quasi-wewnętrzne rozwiązanie dla partnerów przemysłowych, eliminując luki operacyjne w obszarze marketingu, treści i sprzedaży – bez konieczności angażowania dodatkowych zasobów po stronie klienta.
Więcej informacji tutaj:
Twój globalny partner w zakresie marketingu i rozwoju biznesu
☑️ Naszym językiem biznesowym jest angielski lub niemiecki
☑️ NOWOŚĆ: Korespondencja w Twoim ojczystym języku!
Konrad Wolfenstein
Ja i mój zespół chętnie będziemy do Państwa dyspozycji jako osobisty doradca.
Możesz się ze mną skontaktować, wypełniając formularz kontaktowy tutaj wolfenstein@xpert.digital:lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 7348 4088 965. Mój adres e-mail to
Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.
