Polska nauka w drodze do Doliny AI. Robert Grey o strategicznej roli środowiska naukowego w budowaniu ekosystemu innowacji w erze sztucznej inteligencji
Czy AI to dziś tylko technologia, czy coś więcej?
Sztuczna inteligencja nie jest wyłącznie technologią. Staje się nowym językiem komunikacji między różnymi sektorami, dziedzinami i kulturami organizacyjnymi. Łączy medycynę z informatyką, prawo z danymi, etykę z kodem, a nauki społeczne z algorytmami. To właśnie w tej wielowymiarowości tkwi szansa dla polskich uczelni, które od lat budują swoją siłę w oparciu o szerokie spektrum kompetencji i solidne podstawy metodologiczne.
Polska nauka dysponuje nie tylko wysokiej klasy specjalistami, lecz również rosnącym doświadczeniem w budowaniu relacji z przemysłem i sektorem publicznym. Uczelnie coraz częściej przestają być jedynie instytucjami kształcenia – stają się inkubatorami innowacji i katalizatorami technologicznej transformacji.
Jak możemy przejść od podziałów do realnej współpracy?
Aby ten potencjał przełożyć na realne zmiany, niezbędna jest zmiana podejścia systemowego. Zamiast myślenia silosowego – nauka obok biznesu, administracja obok uczelni – potrzebujemy nowej logiki współpracy. Tylko zintegrowane działania dadzą szansę na stworzenie środowiska sprzyjającego przełomowym innowacjom.
Uczelnie powinny być platformami współpracy, gdzie spotykają się przedstawiciele świata badań, technologii, inwestycji i polityki publicznej. Taki ekosystem potrzebuje odpowiedniej infrastruktury: od zaawansowanych laboratoriów i wspólnych doktoratów przemysłowych, po mechanizmy komercjalizacji i wspólne centra innowacji.
Czy nauka może faktycznie napędzać gospodarkę?
Współczesna gospodarka staje się coraz bardziej zależna od rozwoju technologicznego, w szczególności w dziedzinie AI technologii, automatyzacji i przetwarzania danych. To rodzi realne potrzeby w przemyśle, które nie mogą być zaspokajane wyłącznie przez sektor prywatny.
Uczelnie pełnią dziś kluczową funkcję, jako dostawcy wiedzy i partnerzy rozwoju technologicznego przedsiębiorstw. Coraz częściej powstają konsorcja badawcze, których celem jest tworzenie szytych na miarę rozwiązań dla konkretnych branż – od przemysłu obronnego i energetycznego, po rolnictwo precyzyjne czy biotechnologię.
Jednym z kluczowych kierunków jest rozwój tzw. Living Labs, czyli środowisk testowych, w których nowe technologie są współtworzone z użytkownikami końcowymi – przemysłem, samorządami, a także społeczeństwem. Tego typu podejście pozwala nie tylko przyspieszyć innowacje, ale też lepiej odpowiadać na rzeczywiste potrzeby rynku.
Innym narzędziem są doktoraty wdrożeniowe, które z powodzeniem łączą cele badawcze z potrzebami operacyjnymi firm. Dzięki nim rośnie liczba projektów, które nie kończą się na publikacji, lecz prowadzą do prototypów, patentów i realnej wartości gospodarczej.
Polska Dolina AI – ambitna wizja czy realna strategia?
W debacie publicznej coraz częściej pojawia się idea stworzenia Polskiej Doliny AI. Zintegrowanego ekosystemu, który odpowiadałby na sukcesy amerykańskiej Doliny Krzemowej, izraelskiego modelu obronno-innowacyjnego czy kanadyjskiego, z jego pionierskim Instytutem Mila.
Czy to możliwe? Tak, pod warunkiem, że porzucimy myślenie projektowe na rzecz myślenia strategicznego. Polska potrzebuje wspólnej wizji, która nie opiera się tylko na technologii, lecz przede wszystkim na współpracy. Potrzebujemy „polityki innowacji” z prawdziwego zdarzenia, w której nauka nie będzie beneficjentem, ale współautorem modelu rozwoju.
W jakim miejscu znajduje się dziś polska nauka?
Polskie uczelnie nie muszą dowodzić swojej jakości – ich osiągnięcia są znane na arenie międzynarodowej. Siła polskiej nauki leży dziś nie tylko w badaniach podstawowych, ale także w coraz większym otwarciu na dialog i współpracę.
To otwarcie nie może jednak polegać wyłącznie na „zapraszaniu do współpracy”. Potrzebna jest zmiana kultury organizacyjnej: większa elastyczność, gotowość do eksperymentowania, zdolność do myślenia projektowego i systemowego. Niezbędne są również odpowiednie mechanizmy finansowania badań stosowanych, których brakuje zwłaszcza w sektorze średnich przedsiębiorstw.
Czy mamy z kogo brać przykład?
Zdecydowanie tak. Choć każda gospodarka działa w odmiennych realiach, wiele krajów zdołało stworzyć skuteczne, trwałe ekosystemy dla innowacji opartych na sztucznej inteligencji. Warto przyjrzeć się ich doświadczeniom.
Montreal w Kanadzie stał się jednym z globalnych centrów AI technologia dzięki świadomej polityce publicznej i współpracy między uczelniami a przemysłem. Instytut Mila jest sercem tego środowiska, łącząc badania z zastosowaniami, przy zachowaniu etycznego podejścia do AI.
Izrael wypracował dynamiczny model, w którym nauka, przemysł obronny i sektor startupowy tworzą zintegrowany system innowacji. Uczelnie działają ramię w ramię z sektorem militarnym, co pozwala na błyskawiczny transfer wiedzy i technologii do praktycznych zastosowań.
Z kolei Finlandia przyjęła społeczny model edukacji. Współpraca uczelni z rządem zaowocowała kursem „Elements of AI”, który ukończyły setki tysięcy osób. To nie tylko edukacja, to budowanie świadomości i kapitału społecznego wokół AI.
Wszystkie te modele pokazują, że kluczem do sukcesu jest długofalowe myślenie, odwaga we wdrażaniu zmian i gotowość do współpracy ponad sektorami.
Jak ważny jest rozwój talentów w kontekście sztucznej inteligencji?
Jest absolutnie kluczowy. Żadna strategia AI technologia nie odniesie sukcesu bez ludzi, którzy nie tylko rozumieją tę technologię, ale potrafią ją twórczo i odpowiedzialnie wykorzystywać. Musimy na nowo przemyśleć sposób kształcenia, nie tylko inżynierów czy specjalistów od danych, ale również prawników, lekarzy, humanistów – wszystkich. Edukacja interdyscyplinarna, uczenie się przez całe życie i mobilność międzysektorowa to fundamenty społeczeństwa odpornego i napędzanego innowacją.
Czy uniwersytety mogą być czymś więcej niż ośrodkami badań – na przykład współzałożycielami startupów?
Zdecydowanie tak. Już dziś obserwujemy tę zmianę. Uczelnie dysponują kapitałem intelektualnym, infrastrukturą, a coraz częściej także przedsiębiorczym podejściem, by stać się współtwórcami firm technologicznych. Wzmacniając centra transferu technologii, tworząc akademickie venture studios i współpracując z inwestorami, środowisko naukowe może aktywnie budować kolejną generację biznesów opartych na AI technologia.
Co powinniśmy zrobić, by nie zostać z tyłu?
Sztuczna inteligencja nie zmieni naszej gospodarki sama z siebie. Potrzebuje strategicznej infrastruktury zaufania. Długofalowego myślenia, instytucji współpracy i otwartości na eksperymentowanie. Tylko w takim środowisku mogą narodzić się przełomowe innowacje.
Dziś stoimy przed wyborem: czy będziemy biernie obserwować globalny wyścig technologiczny, czy też zdecydujemy się go współtworzyć na własnych zasadach, z własnym potencjałem i z jasno zdefiniowaną rolą polskiej nauki.
Jeśli sztuczna inteligencja stanie się naszym wspólnym językiem, uczelnie mogą być przestrzenią jego najgłębszego i najważniejszego dialogu. To nie tylko ambitna wizja. To plan, który warto, i trzeba, zrealizować.
Robert Grey – kanclerz Uniwersytetu Warszawskiego, były wiceminister spraw zagranicznych ds. dyplomacji ekonomicznej. Ekspert w budowaniu partnerstw publiczno-prywatnych, koncentrujący się na współpracy między nauką a biznesem. Zainteresowany AI w zarządzaniu strategicznym i innowacjach.
Przeczytaj także: Energetyczna przyszłość: Czy wodór to właściwa droga? Prof. dr hab. inż. Jacek Kijeński o mitach i realiach
Last Updated on 18 sierpnia, 2025 by Anastazja Lach