dr Radosław Stojek, Dziekan Wydziału Informatyki Polsko-Japońskiej Akademii Technik Komputerowych w Gdańsku

 

Europa a sztuczna inteligencja – paradoksy, wyzwania i szanse

Raport „The State of AI in Europe: The Invisible AI Giant” bardzo trafnie pokazuje, że Europa nie ma problemu z potencjałem – ma problem z jego wykorzystaniem i skalowaniem. Te trzy paradoksy są dziś kluczowe dla zrozumienia pozycji kontynentu w globalnym wyścigu AI.

 

Paradoks talentu

Europa rzeczywiście dysponuje jednym z największych zasobów kompetencji na świecie – ponad 325 tys. specjalistów AI oraz znaczącym udziałem w globalnej nauce (w tym czołowi, najczęściej cytowani badacze). Jednocześnie dane OECD i McKinsey & Company pokazują, że najbardziej produktywne zespoły badawcze i wdrożeniowe koncentrują się w USA, gdzie trafia znacząca część europejskich talentów. To nie tylko klasyczny „brain drain”, ale coraz częściej „value drain” – odpływ wartości dodanej, patentów i komercjalizacji.

 

Paradoks użycia

Europa jest jednym z największych rynków konsumenckich dla AI – szacunkowo ponad 130 mln aktywnych użytkowników miesięcznie. Jednak dominujące modele, platformy i infrastruktura należą głównie do firm amerykańskich i chińskich. Oznacza to, że – jak wskazują analizy World Economic Forum – Europa importuje technologię, zamiast eksportować jej standardy, oddając jednocześnie kontrolę nad danymi, regulacjami operacyjnymi i strumieniami przychodów.

 

Paradoks startupów

Europejski ekosystem startupowy jest dynamiczny i innowacyjny na wczesnym etapie, ale napotyka barierę skalowania. Według raportów McKinsey & Company, luka kapitałowa między Europą a USA w obszarze venture capital sięga setek miliardów dolarów w perspektywie dekady, co przekłada się na mniejszą zdolność do budowy globalnych liderów technologicznych. W efekcie wiele firm przenosi działalność, IP i finansowanie za ocean.

Warto dodać, że według World Economic Forum aż 44% kompetencji na rynku pracy zmieni się do 2027 roku, co dodatkowo wzmacnia presję na systemy edukacyjne i innowacyjne w Europie. Problem nie dotyczy więc wyłącznie technologii, ale całego ekosystemu – od edukacji, przez kapitał, po regulacje.

 

Co to oznacza w praktyce?

Inżynier przyszłości nie może już funkcjonować wyłącznie w paradygmacie technologicznym. Musi rozumieć globalne przepływy kapitału i talentów, modele biznesowe oparte na danych i AI, konsekwencje regulacyjne (np. europejskie podejście do AI Act) oraz geopolityczny wymiar technologii.

Z perspektywy edukacyjnej – także doświadczeń Polsko-Japońskiej Akademii Technik Komputerowych – widać wyraźnie, że tradycyjny model kształcenia przestaje być wystarczający. Coraz większą rolę odgrywają elastyczne, rynkowe formy edukacji, które łączą technologię z biznesem, prawem i kompetencjami społecznymi.

Prywatny sektor edukacyjny staje się tu katalizatorem zmian – szybciej reaguje na potrzeby rynku, rozwija kompetencje interdyscyplinarne i przygotowuje specjalistów do działania w globalnym, konkurencyjnym środowisku AI.

 

Wniosek

Europa nie jest „w tyle” w AI – jest raczej niewidzialnym gigantem, który jeszcze nie nauczył się w pełni monetyzować własnego potencjału. A to oznacza, że przyszłość nie rozstrzygnie się wyłącznie w laboratoriach technologicznych, ale na styku: technologii, kapitału, edukacji i strategii. I właśnie w tym miejscu pojawia się nowa rola inżyniera – nie tylko twórcy rozwiązań, ale świadomego uczestnika globalnego ekosystemu AI.