Trzydzieści jeden z 36 krajów OECD (Organizacji Współpracy Gospodarczej i Rozwoju) korzysta już z AI w wewnętrznych procesach rządowych, ale tylko 13 wykorzystuje ją do wspierania kształtowania polityki. Ta luka rzędu 50 punktów między adopcją w zapleczu administracyjnym a pracą nad polityką to najwyraźniejszy sygnał w danych o AI w sektorze publicznym: rządy przyjęły tę technologię tam, gdzie konsekwencje są ograniczone, a wahają się tam, gdzie decyzje dotyczą obywateli. Jednocześnie OECD podaje, że urzędnicy publiczni wdrażają AI generatywną szybciej, niż mechanizmy nadzoru są w stanie nadążyć. Poniższe dane pochodzą z OECD Digital Government Outlook oraz powiązanych badań nad zarządzaniem publicznym.
TL;DR
- 31 z 36 krajów OECD korzysta z AI w procesach wewnętrznych, około 86% (OECD)
- To wzrost wobec 23 z 33, mniej więcej 70%, dwa lata wcześniej (OECD)
- 27 z 36 korzysta z AI w usługach publicznych, około 75% (OECD)
- Wobec 22 z 33, mniej więcej 67% (OECD)
- Tylko 13 z 36 korzysta z AI do wspierania kształtowania polityki, około 36% (OECD)
- Wobec 11 z 33, mniej więcej 33% (OECD)
- Adopcja wewnętrzna wzrosła o około 16 punktów procentowych (wyliczenie)
- Adopcja w usługach publicznych wzrosła o około 8 punktów (wyliczenie)
- Adopcja w kształtowaniu polityki wzrosła o około 3 punkty (wyliczenie)
- Luka między użyciem wewnętrznym a kształtowaniem polityki wynosi około 50 punktów (wyliczenie)
- Wewnętrzne braki kompetencyjne to najczęściej wskazywana bariera (OECD)
- Urzędnicy publiczni wdrażają AI generatywną często bez formalnego nadzoru (OECD)
- Liczba badanych krajów wzrosła między rundami z 33 do 36 (OECD)
1. Adopcja wewnętrzna jest niemal powszechna
Dane z zaplecza administracyjnego pokazują technologię, która skutecznie wygrała swój pierwszy spór. 31 z 36 krajów OECD, około 86%, korzysta już z AI w procesach wewnętrznych, wobec 23 z 33, czyli mniej więcej 70% we wcześniejszej rundzie pomiarowej.
Wzrost o 16 punktów w ciągu dwóch lat sprawia, że wewnętrzne użycie AI wykracza poza etap, który można by nazwać eksperymentalnym. Tylko pięć badanych krajów zgłasza, że w ogóle z niej nie korzysta. Ten wzorzec ma sens, jeśli spojrzeć na to, gdzie leży ryzyko: przetwarzanie dokumentów, tłumaczenia, planowanie harmonogramów i wewnętrzne wyszukiwanie to obszary, w których błąd zostaje wychwycony przez osobę, która zleciła zadanie, a żaden obywatel nie odczuwa skutków złego wyniku. Rządy przyjęły AI najchętniej właśnie w sytuacjach, w których pytanie o rozliczalność w ogóle się nie pojawia, co jest raczej racjonalną kolejnością działań niż przejawem ostrożności.
| Wskaźnik | Wartość | Źródło |
|---|---|---|
| Kraje korzystające z AI w procesach wewnętrznych | 31 z 36 | OECD |
| Udział | ok. 86% | OECD |
| Wcześniejsza runda | 23 z 33 | OECD |
| Wcześniejszy udział | ok. 70% | OECD |
| Zmiana | wzrost o ok. 16 punktów | Wyliczone na podstawie danych OECD |
| Kraje niekorzystające z AI wewnętrznie | 5 z 36 | Wyliczone na podstawie danych OECD |
| Udział niekorzystających | ok. 14% | Wyliczone na podstawie danych OECD |
| Status użycia wewnętrznego | poza etapem eksperymentalnym | Wyliczenie |
Źródło: OECD Digital Government Outlook 2026, adopting and governing AI in government.
2. Usługi publiczne pozostają w tyle za użyciem wewnętrznym
Wdrożenia skierowane do obywateli wyraźnie ustępują. 27 z 36 krajów, około 75%, korzysta z AI w usługach publicznych, wobec 22 z 33, czyli mniej więcej 67%.
Wzrost o 8 punktów to tempo o połowę wolniejsze niż w przypadku adopcji wewnętrznej, a wynikająca z tego luka 11 punktów między obiema kategoriami raczej się powiększyła, niż zmalała. Ta rozbieżność jest pouczająca. Wdrożenia w usługach publicznych wiążą się z ekspozycją prawną, obowiązkami w zakresie równego traktowania, prawem do odwołania oraz praktyczną trudnością wytłumaczenia zautomatyzowanej decyzji osobie, na której niekorzyść wypadła. Dziewięć krajów wciąż zgłasza brak jakiegokolwiek użycia w tym obszarze. Luka między 86% a 75% nie jest duża w wartościach bezwzględnych, ale fakt, że rosła, mimo że obie kategorie się zwiększały, sugeruje, że ograniczenia w użyciu skierowanym do obywateli mają charakter strukturalny, a nie są jedynie kwestią nadganiania przez rządy.
| Wskaźnik | Wartość | Źródło |
|---|---|---|
| Kraje korzystające z AI w usługach publicznych | 27 z 36 | OECD |
| Udział | ok. 75% | OECD |
| Wcześniejsza runda | 22 z 33 | OECD |
| Wcześniejszy udział | ok. 67% | OECD |
| Zmiana | wzrost o ok. 8 punktów | Wyliczone na podstawie danych OECD |
| Kraje niekorzystające z AI w usługach publicznych | 9 z 36 | Wyliczone na podstawie danych OECD |
| Luka wobec użycia wewnętrznego | ok. 11 punktów | Wyliczone na podstawie danych OECD |
| Kierunek tej luki | rosnąca | Wyliczone na podstawie danych OECD |
Źródło: zasoby OECD.AI na temat AI w administracji.
3. Kształtowanie polityki niemal się nie zmieniło
Trzecia kategoria to obszar, w którym adopcja niemal całkowicie utknęła w miejscu. Tylko 13 z 36 krajów, około 36%, korzysta z AI do wspierania kształtowania polityki, wobec 11 z 33, czyli mniej więcej 33% w tym samym okresie.
Wzrost o 3 punkty w ciągu dwóch lat to niemal stagnacja, a wobec rosnącego mianownika można argumentować, że to w ogóle brak ruchu. Dwadzieścia trzy kraje zgłaszają brak takiego użycia. OECD zauważa też, że adopcja pozostaje ograniczona szczególnie w działaniach z zakresu rozliczalności. Ta powściągliwość ma swoje uzasadnienie, ponieważ analiza polityki wiąże się ze spornymi osądami wartościującymi, twierdzeniami przyczynowymi, które trudno zweryfikować, oraz wynikami, które muszą wytrzymać kontrolę legislacyjną i sądową, a żadne z tych wymagań nie pasuje do systemu, którego toku rozumowania nie da się w pełni prześledzić. Praktycznym efektem jest jednak to, że AI zmienia sposób, w jaki rządy administrują, pozostawiając niemal nietknięty sposób, w jaki podejmują decyzje.
| Wskaźnik | Wartość | Źródło |
|---|---|---|
| Kraje korzystające z AI w kształtowaniu polityki | 13 z 36 | OECD |
| Udział | ok. 36% | OECD |
| Wcześniejsza runda | 11 z 33 | OECD |
| Wcześniejszy udział | ok. 33% | OECD |
| Zmiana | wzrost o ok. 3 punkty | Wyliczone na podstawie danych OECD |
| Kraje niekorzystające z AI w kształtowaniu polityki | 23 z 36 | Wyliczone na podstawie danych OECD |
| Luka wobec użycia wewnętrznego | ok. 50 punktów | Wyliczone na podstawie danych OECD |
| Adopcja w działaniach z zakresu rozliczalności | również ograniczona | OECD |
Kontekst dotyczący rynku pracy znajduje się w naszym artykule statystyki wpływu AI na miejsca pracy. Źródło: OECD Digital Government Outlook 2026.
4. Luka w zarządzaniu publicznym
Najbardziej znaczący wniosek to nie odsetek, lecz niedopasowanie. OECD podaje, że urzędnicy publiczni coraz częściej wdrażają AI generatywną, często bez formalnego nadzoru, i opisuje rosnącą lukę między szybkim, oddolnym przyjmowaniem tej technologii a opóźnionymi mechanizmami zarządzania publicznego.
Badania wskazują, że znaczący odsetek urzędników publicznych już korzysta z ogólnodostępnych narzędzi AI generatywnej we wspieraniu swojej pracy. To w klasycznym sensie adopcja w cieniu, zjawisko analogiczne do znanego shadow IT: pracownicy rozwiązują bieżące problemy za pomocą tego, co jest akurat dostępne, zanim jeszcze jakakolwiek polityka powie im, czy wolno im to robić. Konkretnym zagrożeniem wskazywanym przez OECD jest ochrona danych, ponieważ korzystanie z zewnętrznych narzędzi w sposób sprzeczny z politykami organizacyjnymi może sprawić, że dane rządowe opuszczą kontrolowane środowiska. To, co czyni ten problem trudniejszym niż typowy przypadek shadow IT, to fakt, że narzędzia są darmowe, nie wymagają zamówień publicznych i pozostawiają niewiele śladów, więc instytucja może mieć znaczące użycie AI bez żadnego zapisu, że w ogóle do niego dochodzi.
| Wskaźnik | Wartość | Źródło |
|---|---|---|
| Zidentyfikowany wzorzec | oddolne przyjmowanie wyprzedza zarządzanie | OECD |
| Formalny nadzór | często nieobecny | OECD |
| Urzędnicy publiczni korzystający z ogólnodostępnej AI generatywnej | znaczący odsetek | OECD |
| Wskazane główne ryzyko | ochrona danych | OECD |
| Mechanizm ryzyka | sprzeczność z politykami i regulacjami organizacyjnymi | OECD |
| Wymagane zamówienie publiczne | brak przy narzędziach ogólnodostępnych | Wyliczenie |
| Widoczność dla instytucji | niska | Wyliczenie |
| Kierunek luki | rosnąca | OECD |
Źródło: dokument roboczy OECD na temat generative AI experimentation in government.
5. Kompetencje to główne ograniczenie
Gdy rządy tłumaczą, co je powstrzymuje, dominuje jedna odpowiedź. Wewnętrzne braki kompetencyjne są konsekwentnie wskazywane jako najważniejsza bariera dla adopcji AI w sektorze publicznym, przed presją czasu, obawami o ryzyko i ograniczoną zdolnością do innowacji.
Tę kolejność warto potraktować poważnie, bo to nie jest odpowiedź, jakiej spodziewa się większość komentarzy zewnętrznych. Debata publiczna zwykle przedstawia tę przeszkodę jako ostrożność regulacyjną albo kwestię budżetu, ale same administracje wskazują na kompetencje. Analiza kadr OECD identyfikuje trzy odrębne grupy w ramach kadr sektora publicznego, z których każda wymaga zasadniczo innego podejścia do szkoleń, co podważa uniwersalne programy wdrożone przez wiele instytucji. Praktyczna implikacja jest taka, że ogólne szkolenia z podstaw AI raczej nie zmienią tego ograniczenia, ponieważ osoba, która musi ocenić zamówienie, osoba, która musi bezpiecznie korzystać z narzędzia, oraz osoba, która musi je zbudować, wymagają zupełnie innego przygotowania.
| Wskaźnik | Wartość | Źródło |
|---|---|---|
| Najczęściej wskazywana bariera | wewnętrzne braki kompetencyjne | OECD |
| Inne wskazywane bariery | presja czasu wynikająca z konkurujących zadań | OECD |
| Wskazywane również | obawy dotyczące ryzyk AI generatywnej | OECD |
| Wskazywane również | ograniczona zdolność do innowacyjnych podejść | OECD |
| Konsekwencja | obiecujące zastosowania są wolno identyfikowane i skalowane | OECD |
| Zidentyfikowane odrębne grupy w kadrach | 3 | OECD |
| Czego wymaga każda grupa | zasadniczo innego podejścia do szkoleń | OECD |
| Podważane podejście | jednolite szkolenia dla wszystkich | OECD |
Paralele z sektora edukacji znajdują się w naszym artykule statystyki AI w edukacji, a kontekst dotyczący dostępności modeli w naszym artykule statystyki otwartoźródłowej AI. Źródło: OECD, building an AI-ready public workforce.
6. Co kryją mianowniki
Szczegół metodologiczny zmienia sposób, w jaki należy odczytywać te trendy. Liczba badanych krajów wzrosła między rundami pomiarowymi z 33 do 36, co oznacza, że każde porównanie procentowe rok do roku łączy rzeczywisty wzrost adopcji ze zmienionym mianownikiem.
W liczbach krajów, a nie w udziałach procentowych, użycie wewnętrzne wzrosło o 8 krajów, usługi publiczne o 5, a kształtowanie polityki o 2, wobec 3 krajów nowo dodanych do badania. W zależności od tego, czy te trzy kraje korzystały z AI już w momencie dołączenia do badania, część pozornego wzrostu odzwierciedla raczej szersze badanie niż nową adopcję. Nie podważa to głównego przekazu, ponieważ wzrostu o 8 krajów nie da się wyjaśnić 3 nowymi uczestnikami, ale oznacza, że wynik dotyczący kształtowania polityki jest najmniej pewny z całej trójki. Wzrost o 2 kraje wobec 3 nowych uczestników jest w pełni zgodny z brakiem jakiejkolwiek rzeczywistej zmiany w pierwotnie badanej grupie.
| Wskaźnik | Wartość | Źródło |
|---|---|---|
| Kraje badane, wcześniejsza runda | 33 | OECD |
| Kraje badane, późniejsza runda | 36 | OECD |
| Dodane kraje | 3 | Wyliczone na podstawie danych OECD |
| Wzrost użycia wewnętrznego, liczba krajów | 8 | Wyliczone na podstawie danych OECD |
| Wzrost w usługach publicznych, liczba krajów | 5 | Wyliczone na podstawie danych OECD |
| Wzrost w kształtowaniu polityki, liczba krajów | 2 | Wyliczone na podstawie danych OECD |
| Który trend jest najmniej pewny | kształtowanie polityki | Wyliczenie |
| Metoda zbierania danych | samodzielne deklaracje administracji krajowych | OECD |
Źródło: publikacje OECD.AI na temat AI w administracji.
Podsumowanie: AI w administracji publicznej w liczbach
| Wskaźnik | Wartość | Źródło |
|---|---|---|
| Procesy wewnętrzne, późniejsza runda | 31 z 36 (ok. 86%) | OECD |
| Procesy wewnętrzne, wcześniejsza runda | 23 z 33 (ok. 70%) | OECD |
| Zmiana | wzrost o ok. 16 punktów | Wyliczenie |
| Usługi publiczne, późniejsza runda | 27 z 36 (ok. 75%) | OECD |
| Usługi publiczne, wcześniejsza runda | 22 z 33 (ok. 67%) | OECD |
| Zmiana | wzrost o ok. 8 punktów | Wyliczenie |
| Kształtowanie polityki, późniejsza runda | 13 z 36 (ok. 36%) | OECD |
| Kształtowanie polityki, wcześniejsza runda | 11 z 33 (ok. 33%) | OECD |
| Zmiana | wzrost o ok. 3 punkty | Wyliczenie |
| Luka między użyciem wewnętrznym a kształtowaniem polityki | ok. 50 punktów | Wyliczenie |
| Kraje niekorzystające z AI wewnętrznie | 5 z 36 | Wyliczenie |
| Kraje niekorzystające z AI w usługach publicznych | 9 z 36 | Wyliczenie |
| Kraje niekorzystające z AI w kształtowaniu polityki | 23 z 36 | Wyliczenie |
| Najczęściej wskazywana bariera | wewnętrzne braki kompetencyjne | OECD |
| Wzorzec zarządzania | przyjmowanie wyprzedza nadzór | OECD |
| Zidentyfikowane odrębne grupy w kadrach | 3 | OECD |
| Zmiana bazy krajów | 33 do 36 | OECD |
Metodologia i źródła
- Liczby i udziały adopcji dla procesów wewnętrznych, usług publicznych i kształtowania polityki pochodzą z rozdziału adopting and governing AI in government raportu OECD Digital Government Outlook, opartego na Digital Government Index (OECD, zasoby OECD.AI, publikacje OECD.AI).
- Wnioski dotyczące luki w zarządzaniu i wzorców eksperymentowania z AI generatywną pochodzą z OECD Working Papers on Public Governance No. 93 (dokument roboczy OECD w formacie PDF, strona publikacji OECD).
- Wnioski dotyczące kadr i kompetencji pochodzą z analizy kadr sektora publicznego OECD (pełny raport OECD, strona lądowania publikacji OECD).
- Uwaga dotycząca danych: wszystkie dane o adopcji pochodzą z samodzielnych deklaracji administracji krajowych odpowiadających na ankietę OECD, więc kraj deklarujący użycie AI raczej to twierdzi, niż to udowadnia, a próg uznania za użytkownika nie jest ujednolicony między respondentami. Badana baza krajów wzrosła między rundami z 33 do 36, co oznacza, że porównania procentowe między latami nie są ściśle porównywalne, a najmniejszy z trzech trendów, kształtowanie polityki, jest zgodny z brakiem rzeczywistej zmiany wśród pierwotnie badanych krajów. Odsetki podane tutaj obliczono na podstawie opublikowanych liczb krajów i zaokrąglono. Kilka powiązanych publikacji OECD podlega ograniczeniom dostępu, dlatego rankingi barier są podawane jakościowo, zgodnie z opisem OECD, a nie w postaci procentów odpowiedzi. Wiersze oznaczone jako wyliczenie to działania arytmetyczne na opublikowanych liczbach.
- Ostatnia aktualizacja: 2 sierpnia 2026 r. Aktualizujemy to zestawienie co kwartał, a kolejna większa aktualizacja jest spodziewana, gdy OECD opublikuje nową rundę Digital Government Index.