AI i nauka to sojusz konieczny, ale trudny. Czy Polska może stworzyć własną Dolinę Krzemową?

Autorem artykułu są Rafał Jakubowski, AI Architect oraz Tomasz Kot, dyrektor Software Development Competence Center w Billennium.
Jeśli są Państwo zainteresowani publikacją tekstów eksperckich na naszych łamach, zapraszamy do kontaktu.

Współpraca polskich firm technologicznych z sektorem naukowym w obszarze sztucznej inteligencji ma ogromny potencjał, ale na razie jest raczej wyjątkiem niż standardem. Eksperci zauważają, że firmy potrzebuję głębokiej wiedzy eksperckiej, a uczelnie komercjalizacji swoich badań, ale bariery systemowe są zbyt duże.

 „Współpraca biznesu z sektorem naukowym to spore wyzwanie – jak w zasadzie każdy rodzaj transferu technologii” – przyznaje Rafał Jakubowski, AI Architect w Billennium. „Z jednej strony mamy wybitnych naukowców o światowej renomie, z drugiej realnie widoczność udziału sektora nauki w tworzeniu rozwiązań jest znikoma. Częściej mamy do czynienia z transferem pracowników niż technologii.”

Tomasz Kot, dyrektor Software Development Competence Center w Billennium, zauważa, że choć firmy coraz częściej dostrzegają wartość współpracy z uczelniami, to wciąż brakuje systemowych mechanizmów, które ułatwiłyby szybki przepływ wiedzy i zasobów. – „Największe bariery to: różnica w tempie działania (biznes działa szybko, nauka wolniej), trudności w formalizacji współpracy, brak mechanizmów motywujących naukowców do komercjalizacji badań oraz ograniczony dostęp firm do zaawansowanych kompetencji uczelni bez rozbudowanej biurokracji.”

Jak uczelnie mogą pomóc?

Eksperci wskazują, że uczelnie i jednostki badawcze mogą odegrać kluczową rolę w projektach wymagających zaawansowanej wiedzy teoretycznej np. przy dalszym rozwoju modeli językowych, optymalizacji algorytmów, badaniu złożonych zależności statystycznych czy projektowaniu architektury etycznego użycia AI. Warunkiem jest jednak zrozumienie celów komercyjnych.

„Ich wkład może znacząco zwiększyć jakość i wiarygodność rozwiązań komercyjnych. Warunkiem jest jednak odpowiednie zrozumienie celów biznesowych i elastyczność po stronie instytucji naukowych” – zaznacza Tomasz Kot.

Z drugiej strony – jak podkreśla Rafał Jakubowski – również firmy powinny lepiej rozumieć cele środowisk naukowych i dostrzegać wartość długoterminowego rozwoju. „Warto zacząć od edukacji około-biznesowej i finansowej już na najwcześniejszych etapach szkolnictwa. Zrozumienie przepływu pieniądza jest kluczowe dla relacji nauki z biznesem i efektywnego dialogu o transferze technologii. Z drugiej strony – dobrze, by przedsiębiorcy mieli okazję poznać i zrozumieć nadrzędne cele nauki, w której współczynniki ekonomiczne bywają zaledwie jednym z wielu miar sukcesu. Musimy więcej ze sobą rozmawiać, a może raczej – uważniej słuchać co każda ze stron ma do powiedzenia.”

Pozytywne przykłady? Tak, ale to nadal wyjątki

Wśród przykładów skutecznej współpracy eksperci wymieniają projekty prowadzone z udziałem AGH, Politechniki Warszawskiej, a także konsorcja tworzone w ramach finansowania z NCBiR. Coraz częściej przy uczelniach funkcjonują inkubatory i centra innowacji, które stwarzają przestrzeń do testowania pomysłów rynkowych.

„Aktualna sytuacja geopolityczna sprawia, że szczególnie warto myśleć o wsparciu lokalnych inicjatyw, z których niektóre są wspaniałe, jak chociażby polski Bielik, zbudowany oddolnie, przez grupę pasjonatów, wspartą czasem obliczeniowym Cyfronetu i w wielu zastosowaniach już spisujący się znakomicie. A wiemy, że to nie ostatnie słowo zespołu.” – potwierdza Jakubowski.

Polska i Europa – czy mogą konkurować globalnie?

Mimo że USA i Chiny dysponują większą skalą finansowania i infrastrukturą, eksperci z Billennium są zgodni, że Europa – a szczególnie Polska – może odegrać istotną rolę w wybranych obszarach technologii. Nie będzie to jednak łatwe zadanie, jak zauważa Kot -„to wyścig wymagający determinacji. Mamy zasoby intelektualne, ale potrzebujemy silniejszej integracji europejskiego rynku AI, większego wsparcia dla rozwoju własnych modeli, w tym modeli polskich jak Bielik czy PLLuM, deregulacji przepisów wstrzymujących postęp i infrastruktur oraz jasnej polityki inwestycyjnej. Polska może odegrać kluczową rolę jako dostawca innowacyjnych komponentów, szczególnie w sektorach takich jak przemysł, medycyna, logistyka czy bezpieczeństwo cyfrowe. Chcąc konkurować z USA i Chinami, musimy jednak działać wspólnie – jako Unia Europejska – i odważnie inwestować w własne technologie”.

„To prawda, że śledząc media można odnieść wrażenie, że USA i Chiny nam “odjeżdżają”. Skala inwestycji jest nieporównywalna, ale nie zapominajmy, że ostatecznie model czy jego złożoność to zaledwie jedna ze składowych dobrego rozwiązania, często kluczowy – ale nie jedyny.” – dodaje Jakubowski.

Zarówno w całej Europie, jak i w Polsce, powstają mocne ośrodki, prężnie rozwijające nowe metody – nie tylko związane z najpopularniejszymi ostatnimi czasy modelami generatywnymi, ale pracujące nad innymi, często nie mniej fascynującymi tematami, związanymi z medycyną, biofizyką czy różnymi dziedzinami inżynierii. I to właśnie tutaj należy upatrywać przewagi rodzimych technologii i rozwiązań.

Model przyszłości. Co dalej?

W obliczu szybkiego postępu technologicznego i rosnącej presji globalnej konkurencji, dalsze odwlekanie rozwoju systemowej współpracy nauki i biznesu w Polsce oznacza ryzyko marginalizacji – zarówno w skali regionalnej, jak i międzynarodowej. Eksperci są zgodni: mamy kompetencje, zapał i przykłady lokalnych sukcesów. Teraz potrzebujemy odwagi, by uprościć systemy, skrócić ścieżki decyzyjne i zbudować trwałe mosty między tymi, którzy wiedzą jak – a tymi, którzy wiedzą po co.

Jeśli więc Polska ma znaleźć swoje miejsce na mapie technologicznej świata, musi postawić na współpracę, która nie będzie tylko hasłem w strategii, ale codzienną praktyką, wspartą mądrym systemem i zaufaniem obu stron.

Autorzy

Tomasz Kot jest Dyrektorem Software Development Competence Center w Billennium. Ukończył Elektronikę i Telekomunikację na Politechnice Śląskiej. Karierę rozpoczął w LocalEyes Ltd., tworząc system CRM/ERP. Do Billennium dołączył w 2013 roku, a od 2024 roku kieruje zespołem ponad 300 specjalistów. Zbudował Mobile Solutions Center i rozwinął kompetencje w obszarze Mobile XR. Jest autorem programów rozwojowych w ramach Center of Leadership.

Dr Rafał Jakubowski to AI Architect w Billennium, gdzie od 2024 roku prowadzi pełny cykl projektów AI. Jest absolwentem informatyki, fizyki i biofizyki obliczeniowej na Uniwersytecie Mikołaja Kopernika w Toruniu. Specjalizuje się w analizie dużych zbiorów danych i uczeniu maszynowym. Prowadzi również własny technology house MakeMore Solutions i jest CTO oraz współzałożycielem w spółce Waven.