AI, kwanty i chmura. Jak IBM Polska buduje przyszłość technologii bez pogoni za popularnością

Ashley Davis19/06/2025

0 208 11 minutes read

Grzegorz Kubera, Business Insider Polska: IBM to jest firma, której przedstawiać nie trzeba, ale mam wrażenie, że jednak trochę trzeba. Czym się obecnie zajmujecie w Polsce? Co w jest głównym biznesem dla IBM-a w naszym kraju?

Marcin Gajdziński, country general manager w IBM Polska: To bardzo dobre pytanie, bo dotyka kwestii rozpoznawalności IBM w Polsce. Od lat koncentrujemy się na strategii produktowej ukierunkowanej na klientów biznesowych, a nie na szeroko dostępnych rozwiązaniach konsumenckich czy popularnych produktach komercyjnych. W naturalny sposób może to oznaczać niższą bazową widoczność naszej marki w porównaniu do firm działających w obszarze technologii masowych. Nasza rozpoznawalność rośnie jednak tam, gdzie jesteśmy szczególnie aktywni, czyli wśród klientów i partnerów sektorów enterprise, administracji publicznej i samorządowej, jednostek naukowych i badawczych.

Czyli gdzie?

Odniosę to pytanie do głównych filarów naszej strategii produktowej i technologicznej wizji przyszłości. Jednym z nich jest sztuczna inteligencja — tu widać nasze zaangażowanie, obecność marki i bardzo konkretne działania. Kolejnym, który buduje naszą pozycję i widoczność na rynku, są technologie kwantowe. Wreszcie, rozwiązania z obszaru chmury hybrydowej, które dopełniają obraz obecnej, technologicznej rzeczywistości i stanowią jednocześnie główne siły napędzające zmiany transformacyjne w przedsiębiorstwach.

Te trzy filary — AI, komputery kwantowe i hybrydowe rozwiązania chmurowe — są kluczowymi elementami strategii IBM, a tym samym głównymi obszarami naszej aktywności na rynku w Polsce. Są nośnikami naszego wizerunku. Wszystkie skierowane są i dotyczą przede wszystkim klientów instytucjonalnych: firm, administracji publicznej i samorządów. To powiedziawszy, możemy przyjąć, iż IBM, w tym IBM Polska, nie konkuruje o masową popularność, lecz konsekwentnie buduje pozycję dostawcy specjalistycznych rozwiązań dla biznesu, administracji, nauki.

Z perspektywy sektorowej, w Polsce od lat koncentrujemy się i wspieramy m.in. sektor finansowy, bankowość i ubezpieczenia, sektor telekomunikacyjny i media, współpracujemy z administracją publiczną, zarówno na szczeblu centralnym, jak i samorządowym. Cieszy mnie również rosnące zaangażowanie w projekty dla przemysłu i szeroko pojętej dystrybucji. To dziś główne kierunki, w których rozwijamy naszą obecność rynkową.

IBM angażuję się też w naukę.

Zdecydowanie tak. Na rynku polskim widać coraz wyraźniej nasze zaangażowanie, w środowiskach naukowych i akademickich, w które aktywnie inwestujemy. Nasza obecność obejmuje dziś zdecydowaną większość uczelni oraz ośrodków badawczych w kraju, co stanowi ważny element naszej działalności lokalnej i długofalowego zaangażowania.

Wierzę też, że nasza działalność popularyzacyjna, właśnie dzięki współpracy ze środowiskiem akademickim, nie tylko przyczyni się do zwiększenia rozpoznawalności samych technologii, ale także poprawi ich dostępność w dydaktyce, badaniach oraz inicjatywach angażujących naukę, biznes i administrację. Naturalnie, wpływa to również na lepsze przygotowanie nowoczesnych kadr przez uczelnie, które już niedługo zasilą biznes i administrację. Szczególnie cieszy mnie jeden efekt tych działań, z którego jestem osobiście bardzo dumny.

Czyli?

IBM Polska ma bardzo silną pozycję, jeśli chodzi o wykorzystanie rozwiązań i narzędzi IBM w dydaktyce – zarówno w porównaniu z innymi krajami europejskimi, jak i również w skali globalnej. Polska znajduje się w ścisłej europejskiej czołówce pod względem tempa wzrostu zaangażowania studentów i liczby zdobywanych przez nich certyfikatów. Informacyjnie, każdy cykl edukacyjny kończy się uzyskaniem przez uczestników – zarówno studentów, jak i pracowników naukowych – potwierdzenia zdobytych kompetencji w postaci certyfikacji, a ich rosnące liczby w Polsce stanowią dla nas powód do ogromnej satysfakcji. Notabene, ten obszar działalności wprost przekłada się na wzrost rozpoznawalności marki IBM w Polsce.

Sztuczna inteligencja na każdym kroku

IBM, podobnie jak inne firmy, stawia na rozwój sztucznej inteligencji. Co dokładnie zapewniacie swoim klientom?

IBM AI pojawia się w trzech głównych “scenariuszach użycia”. Pierwszym jest tak zwany baked-in AI — określenie, z którym spotkałem w jednej z publikacji i które wyjątkowo dobrze oddaje ideę sztucznej inteligencji wbudowanej w istniejące już oprogramowanie, a ponieważ software to jeden z kluczowych filarów oferty IBM, obejmujący dwa główne obszary – Automation oraz Data – większość naszego oprogramowania zawiera już “w sobie” komponenty AI. Co istotne, nie jest to nowość ostatnich miesięcy. Po prostu wykorzystanie i wbudowywanie funkcji AI w istniejące oprogramowanie jest podyktowane koniecznością jego udoskonalania czy wprowadzania nowych funkcji. Klienci korzystający z oprogramowania IBM, już od jakiegoś czasu używają komponentów AI.

Drugi obszar to gotowe rozwiązania IBM AI, adresujące określone przypadki użycia, które mogą być z powodzeniem adaptowane i stosowane u wielu klientów. Dobrym przykładem mogą być rozwiązania oparte np. na agentach AI w obszarze CRM, sales operations support, IT management support, procurement czy HR. Również w tym scenariuszu IBM Polska realizuje projekty, a ich liczba systematycznie i dynamicznie rośnie.

Trzeci scenariusz użycia to dedykowana platforma AI, którą nazywamy IBM AI Factory. Jest to zaprojektowane dedykowane środowisko składające się ze sprzętu, oprogramowania oraz usług, które umożliwia naszym klientom przyspieszenie wytwarzania, eksperymentowanie, uruchamianie i zarządzanie wieloma różnorodnymi modelami, agentami i rozwiązaniami AI w kontekście ich zastosowania – niezależnie od ich liczby – w sposób spójny, bezpieczny i zgodny z wymogami regulacyjnymi. To szczególnie ważne dla dużych organizacji o złożonej strukturze, gdzie niezbędne jest centralne zarządzanie modelami i pełna kontrola nad ich działaniem w różnych obszarach działalności firmy. W tym miejscu obok dziesiątek czy setek możliwych do zastosowania modeli AI, zarówno tych klasycznych, jak i generatywnych, kwestią zasadniczą jest właściwa organizacja i odpowiedni dostęp do danych firmowych, z których korzystają i na podstawie których budowane są modele AI oraz zarządzanie regulacyjną zgodnością modeli AI, czy ich cyklem życia, itd.

Co warto podkreślić, IBM nie ogranicza się jedynie do roli dostawcy narzędzi, technologii i co najważniejsze usług. Nie tylko udostępniamy komponenty i pomagamy w ich wdrożeniu, ale sami jesteśmy najlepszym dowodem na skuteczność tej technologii. Często mówimy o sobie jako o “referencji zero”, bo od kilku lat intensywnie prowadzimy wewnętrzną transformację firmy z wykorzystaniem AI. Efekty, które osiągnęliśmy w skali globalnej, są bardzo wymierne, na przestrzeni 2,5 roku przynosząc oszczędności na poziomie 3,5 mld dol. oszczędności. Z każdym kolejnym rokiem kwota ta będzie rosnąć ze względu na zwiększoną produktywność, skrócenie czasu realizacji zadań, zwiększoną wartość biznesową pozyskiwanych analiz i informacji, oszczędności operacyjne, czy też unikanie zbędnych kosztów.

Czy może Pan podać przykład?

AI w transformacji cyfrowej IBM został wdrożony i jest stale rozwijany m.in. w obszarach HR, Procurement, Sales Operations, IT Management, Enterprise Insights.

Dzięki zastosowaniu AI udało się m.in. uzyskać ponad 40 proc. oszczędności w budżecie operacyjnym HR, tzw. digital labor. Uzyskaliśmy 191 mln dol. oszczędności w zakresie rocznych kosztów operacyjnych w obszarze Customer Support. Ponad 600 mln dol. to oszczędności w zakresie IT Modernization. Dzięki integracji danych i wykorzystaniu asystentów AI zwiększyliśmy o 95 proc. produktywność w zarządzaniu łańcuchami dostaw. To tylko kilka przykładów, a w każdej z linii biznesowej możemy podać ich znaczenie więcej jako efekty bezpośredniego wykorzystania technologii IBM AI w naszej działalności.

Te rezultaty nie tylko pokazują, że AI działa i przynosi konkretne korzyści, ale też wpływają na realną wartość firmy, co widać chociażby w pozytywnej reakcji rynku i wzroście wyceny naszych akcji [akcje IBM od stycznia br. wzrosły o 28 proc. — red.]. To dowód na to, że skuteczna realizacja strategii opartej na sztucznej inteligencji jest dostrzegana i doceniana nie tylko przez klientów, ale i przez akcjonariuszy IBM.

Polskie firmy a wdrożenia AI. Ciągle wiele do zrobienia

A jak Pan ocenia możliwości polskich firm w kontekście wdrażania AI? Jakby ocenił lokalną dojrzałość biznesu w tym zakresie?

W jednej z wielu dostępnych w publicystyce prób usystematyzowania i oceny stanu adopcji rozwiązań AI w polskim biznesie natknąłem się na ciekawy pomysł pogrupowania naszych klientów w aż sześciu kategoriach, od tzw. Poczekalni do Liderów Innowatorów. W Polsce największą grupę stanowią firmy z środka tej “skali dojrzałości”. Firmy, które podejmują pierwsze działania, analizują potrzeby, testują możliwości i definiują konkretne inicjatywy — przypadki użycia. Wśród nich wciąż niewielu podchodzi do AI jako narzędzia faktycznej transformacji swojego biznesu, nie “zabawki” osadzonej gdzieś na marginesie organizacji, ale rozwiązań faktycznie zmieniających ten biznes, podnoszącą produktywność, zdolności sprzedażowe, jakość usług i zadowolenie własnych pracowników, klientów i podwykonawców.

W mojej ocenie najbardziej zaawansowani pod względem wdrażania AI są aktualnie klienci sektora bankowego i ubezpieczeniowego, co nie jest szczególnie zaskakujące, przecież polska bankowość należy do najlepiej zinformatyzowanych nie tylko w Europie, ale i na świecie. Co ważne, widać, że zarządy tych instytucji traktują wykorzystanie sztucznej inteligencji jako realny element przewagi konkurencyjnej. Ubezpieczyciele również nie pozostają w tyle i aktywnie rozwijają projekty w tym zakresie.

Jestem szczególnie dumny z faktu, że wiele projektów realizujemy wspólnie z polską administracją publiczną, głównie na szczeblu centralnym, choć coraz częściej do inicjatyw w obszarze AI dołączają także samorządy, które wychodzą z fazy oczekiwania i zaczynają działać. Wśród innowatorów i firm traktujących AI strategicznie znajdują się również mniejsze podmioty, w szczególności start-upy. Dla nich sztuczna inteligencja to realna dźwignia rozwoju i szansa na szybkie wejście na wyższy poziom działalności.

Nie można też pominąć centrów badawczych i naukowych, które mają wpisane AI jako priorytet w swoich strategiach rozwoju. Wiele z tych ośrodków współpracuje z nami nie tylko po to, by usprawniać własne procesy operacyjne, ale przede wszystkim po to, by wdrażać innowacje. Pracujemy razem nad rozwiązaniami z zakresu medycyny, materiałoznawstwa, chemii i farmacji. I to właśnie ten obszar — tworzenia nowej wartości i przełomowych technologii — ma kluczowe znaczenie nie tylko dla IBM, ale również dla wzrostu i przyszłości polskiej gospodarki.

Komputery kwantowe nie zrobią takiego show, jak ChatGPT

Przez ostatnie ponad dwa lata w zasadzie codziennie odmieniamy przez wszystkie przypadki w mediach technologicznych sztuczną inteligencję. Rewolucja, zmiany, cyfryzacja, automatyzacja, agenci AI. Czy komputery kwantowe też będą tak popularne? Czy jeżeli już doczekamy się tych bardziej, nazwijmy to, przyziemnych rozwiązań i zastosowań, to komputery kwantowe odmienią tak bardzo świat, jak zrobił to ChatGPT?

Rzeczywiście można mówić o pewnym publicystycznym szumie wokół sztucznej inteligencji i technologii kwantowych. W kontekście tego entuzjazmu często pojawia się określenie tzw. Netscape moment. Odnosi się ono do sytuacji, w której firma dysponuje technologią i potencjałem, dokładnie w momencie, w którym rynek zaczyna dojrzewać do jej przyjęcia i jesteśmy dosłownie w chwili, poprzedzającej eksplozję zainteresowania i popytu. Przykład Netscape — choć dziś mniej znany młodszemu pokoleniu — pokazuje, jak ważne jest zrozumienie tej właśnie zmiany, rewolucji technologicznej i bycie jej częścią od samego początku. Niewykorzystanie tego momentu w czasie kończy się źle albo bardzo źle.

Dziś jesteśmy w takim właśnie momencie, a siłą napędową rewolucji jest AI oraz technologia kwantowa. O ile sztuczna inteligencja została już przyswojona przez wiele firm, które zaczynają aktywnie ją wykorzystywać w swojej praktyce, o tyle w przypadku komputerów kwantowych sytuacja jest bardziej złożona.

To technologia, która wymaga nie tylko budowania nowych kompetencji, ale też świadomego i strukturalnego wsparcia ze strony państwa. Obietnica przełomów z wykorzystaniem technologii obliczeń kwantowych w tak kluczowych obszarach, jak odkrywanie nowych leków, projektowanie materiałów i związków chemicznych czy rozwój algorytmiki dla systemów złożonych — takich jak bilansowanie rynków energii czy optymalizacja portfeli inwestycyjnych — działa jak silny impuls do podejmowania nowych inicjatyw. W grę wchodzą bowiem nie tylko innowacje, ale także potencjalne ogromne oszczędności. Jednak mimo tej kuszącej perspektywy, poważną barierą wejścia mogą okazać się ograniczenia związane z dostępnością samej technologii, świadomością możliwości i obecnego stanu jej rozwoju, a przede wszystkim niedostateczne zaplecze kompetencji naukowych, inżynieryjnych i informatycznych.

W tym wyścigu uczestniczą nie pojedyncze ośrodki, ale regiony i kraje, a właściwe zarządzenie współpracą biznes — nauka, public — private, to jeden z warunków sukcesu.

Już dzisiaj można dostrzec różnice w strategii adopcji tej technologii, a właściwie determinacji i konsekwencji w przygotowaniu się na rewolucję kwantową w różnych krajach.

W Polsce mamy szczęście, że na poziomie władz państwowych istnieje wysoka świadomość potrzeby rozwoju i przygotowania gospodarki do wykorzystania technologii kwantowych. Na razie najmocniej widać to w środowisku naukowo-badawczym, ale są ośrodki i regiony w Polsce, w których uczestniczymy w pionierskich rozmowach dotyczących wykorzystania technologii kwantowych IBM w rozwiązywaniu np. problemów bezpieczeństwa energetycznego.

Gdzie w Polsce można znaleźć komputery kwantowe?

Dobrym przykładem jest Poznańskie Centrum Superkomputerowo-Sieciowe, które jako pierwsze w Europie Środkowo-Wschodniej i jedno z pierwszych w całej Europie uzyskało dostęp do technologii kwantowej, m.in. w ramach współpracy z IBM. W tej chwili rozmowy z kolejnymi ośrodkami są zaawansowane i widać rosnące zainteresowanie możliwością korzystania z takich zasobów.

Również w sektorze biznesowym pojawiają się pierwsze sygnały ze strony klientów, którzy dostrzegają w technologiach kwantowych realny potencjał do rozwiązywania problemów, których dotąd nie dało się skutecznie zaadresować. Dotyczy to zwłaszcza bardzo złożonych zadań optymalizacyjnych, gdzie liczba zmiennych jest tak duża, że tradycyjne komputery stają się niewydolne. Takie zastosowania szczególnie interesują branże takie jak bankowość czy wspomniany już sektor energetyczny.

W relacji między światem nauki a biznesem coraz częściej w Polsce pojawia się model, w którym, w pewnym uproszczeniu, firmy zlecają partnerom akademickim poszukiwanie rozwiązań dla konkretnych zadań. Dotyczy to między innymi odkrywania nowych materiałów, związków chemicznych, leków, ale i usprawnień technologicznych i procesowych. Cześć z tych zadań uruchamiana na komputerach kwantowych może być nie tylko rozwiązywana szybciej, ale i lepiej, przynosząc obiecujące tzw. przełomowe rezultaty. Przykładami, niestety jeszcze nie z Polski, mogą być takie firmy jako Moderna, E.on, czy Wells Fargo.

Skala możliwości w tym wyścigu jest gigantyczna, dlatego olbrzymie znaczenie ma stopień zaangażowania Państwa w stworzenie fundamentów w postaci: sieci punktów dostępowych do istniejących, znaczących pod względem wydajności, zasobów kwantowych, na przykład IBM Quantum Network, lokalnej instalacji dedykowanego komputera kwantowego poważnej mocy w Polsce, stworzenia tzw. kwantowo-centrycznego centrum HPC oraz zbudowania otoczenia sprzyjającego tworzeniu aplikacji kwantowych przez polskie przedsiębiorstwa poprzez programy takie jak np. IBM Quantum Accelerator. Najważniejszym elementem polskiej strategii kwantowej powinny być zasoby własnych specjalistów, budowanie lokalnych kompetencji, zaplecza naukowego, badawczego i dydaktycznego. Nasze własne kadry kwantowe, które będą chciały zostać w Polsce, nie mogą dać się skusić innym krajom być może lepiej doinwestowanym w infrastrukturę kwantową.

Ten patriotyzm “kompetencyjny” nie może jednak oznaczać, zamykania się na technologię. Trudno bowiem wyobrazić sobie uzyskanie przewagi poprzez skupienie się na przykład na “budowaniu” własnego komputera kwantowego. Poziom wieloletnich, niezbędnych inwestycji jest tak duży (mówimy o dziesiątkach miliardów dolarów rocznie), że może stanowić poważną barierę. W mojej ocenie korzystajmy więc z dostępnych rozwiązań, np. IBM Q, koncentrując uwagę i inwestycje na zbudowaniu kompetencji, zaplecza eksperckiego skupionego na naszych “przypadkach użycia”, bo to jest faktyczną miarą sukcesu.

Nie mamy powodu do kompleksów. Zarówno w ubiegłym, jak i w bieżącym roku polska administracja centralna dobrze wykorzystała czas na przygotowanie fundamentów dla krajowej strategii rozwoju technologii kwantowych. Z tego, co wiem, dokument jest gotowy. Nie mamy również powodów, aby popadać w samozachwyt. Strategie technologiczne kraju, szczególnie w tak krytycznym obszarze, jak Quantum, powinny być politycznie neutralne, a w konsekwencji realizowane stabilnie i konsekwentnie. Perfekcja w przygotowywaniu kolejnych wersji strategii, nie pomaga w jej realizacji, zwłaszcza że w obszarach takich, jak Q oraz AI, “czas płynie szybciej”, a konkurencja o zasoby, kompetencje i ludzi uprawiana jest na poziomie krajów.

IBM jest obecny na wszystkich uczelniach, które dostrzegają potencjał technologii kwantowej. Nasza obecność nie ogranicza się jedynie do aspektu inwestycyjnego. Angażujemy się również merytorycznie i edukacyjnie. Prowadzimy patronacką Szkołę Kwantową w Małopolsce, a w kilku ośrodkach akademickich realizujemy szkolenia z zakresu technologii kwantowej. Wiążemy z tym kierunkiem duże nadzieje i konsekwentnie wspieramy jego rozwój. Opracowaliśmy np. kwalifikację zawodową “Programowanie komputerów kwantowych”, która umieszczona jest w Zintegrowanym Systemie Kwalifikacji Ministerstwa Edukacji Narodowej.

Kiedy doczekamy się bardziej popularnych zastosowań komputerów kwantowych?

Technologia kwantowa to bez wątpienia przyszłość. Dużo mówi się o jej potencjale i o imponującej mocy obliczeniowej, jaką mają oferować komputery kwantowe. To oczywiście prawda, ale ta opowieść jest często niepełna, ponieważ pomija kluczowy element, jakim jest korekcja błędów, czyli wiarygodność uzyskiwanych wyników.

W przestrzeni medialnej często koncentrujemy się wyłącznie na liczbie kubitów, którą deklaruje dany dostawca. To prosty wskaźnik, łatwy do porównania. Natomiast drugi, znacznie bardziej złożony aspekt – związany z korekcją błędów – jest zwykle pomijany, choć w rzeczywistych zastosowaniach biznesowych jest absolutnie fundamentalny. Bez skutecznego rozwiązania tego problemu nie da się mówić o praktycznym wdrożeniu komputerów kwantowych na szeroką skalę.

IBM jest obecnie jedyną firmą, która w swojej oficjalnej mapie rozwoju technologii kwantowej jasno wskazuje cel stworzenia w pełni odpornych na błędy komputerów do 2029 r. To bardzo ambitne, konkretne oraz realistyczne. W praktyce oznacza to, że właśnie w okolicach 2028–2029 r. możemy spodziewać się pierwszych wdrożeń technologii kwantowej w biznesie jako realnej alternatywy dla klasycznych metod w obszarach, których obecne systemy nie są w stanie efektywnie obsłużyć. Już w 2026 IBM zaprezentuje przykłady przewagi kwantowej wykorzystujące rozwiązanie hybrydowe komputera kwantowego i HPC.

Na zakończenie warto wspomnieć o kierunku, który obecnie wspólnie z wieloma partnerami aktywnie promujemy. Chodzi o koncepcję kwantowo-centrycznych ośrodków HPC, czyli centrów obliczeniowych wysokiej wydajności, które łączą klasyczne serwery z komputerami kwantowymi. W tego typu ośrodkach jądrem systemu staje się komputer kwantowy, choć tradycyjne systemy obliczeniowe nadal odgrywają istotną rolę.

Dlaczego to podejście ma tak duże znaczenie?

Ponieważ w docelowym modelu użytkownik – czyli firma czy instytucja korzystająca z narzędzi IBM – nie musi wiedzieć, czy dany algorytm zostanie uruchomiony na komputerze klasycznym, komputerze zorientowanym na obsługę AI czy też na komputerze kwantowym. Programowanie odbywa się niezależnie od docelowej architektury sprzętowej, a to system decyduje, które środowisko będzie optymalne do wykonania konkretnego zadania. To podejście umożliwia maksymalne wykorzystanie możliwości obliczeniowych dostępnych technologii, bez konieczności ręcznego przypisywania zasobów.