Jakie inwestycje związane ze sztuczną inteligencją mogą być finansowane z Funduszy Europejskich?

Sztuczna inteligencja coraz częściej staje się elementem inwestycji realizowanych przez polskie firmy: nie tylko jako samodzielna technologia, ale też jako element większego projektu obejmującego infrastrukturę obliczeniową, centra danych, automatyzację procesów czy rozwiązania przemysłowe. Jakie projekty wykorzystujące AI mogą liczyć na finansowanie z Funduszy Europejskich i od czego zależy wybór odpowiedniego instrumentu? 

W 2025 r. z technologii AI korzystało już 20 proc. przedsiębiorstw w Unii Europejskiej zatrudniających co najmniej 10 osób, wobec 13,5 proc. rok wcześniej. Wśród dużych firm udział ten sięgnął 55 proc. Polska plasuje się jednak wyraźnie poniżej średniej unijnej: według Eurostatu z AI korzysta u nas 8,4 proc. przedsiębiorstw, co daje nam jedno z ostatnich miejsc w Unii.

Ten dystans ma znaczenie nie tylko w kontekście cyfryzacji przedsiębiorstw. Komisja Europejska traktuje sztuczną inteligencję jako jeden z kluczowych kierunków rozwoju technologicznego i inwestycyjnego. Wsparcie obejmuje m.in. infrastrukturę obliczeniową, rozwój technologii oraz wdrażanie rozwiązań AI w przedsiębiorstwach.

Dla polskich firm oznacza to, że możliwości finansowania warto analizować już teraz. Nie należy jednak szukać wyłącznie programu pod hasłem „dotacja na AI”.

Sztuczna inteligencja rzadko jest odrębnym projektem. Częściej stanowi element większego przedsięwzięcia: prac badawczo-rozwojowych, wdrożenia nowej technologii, transformacji cyfrowej, automatyzacji produkcji czy budowy infrastruktury. W zależności od planowanej inwestycji AI może być więc zarówno głównym przedmiotem projektu, jak i jednym z jego elementów. To właśnie charakter inwestycji i jej cel decydują o tym, z jakiego instrumentu można skorzystać. 

Rozwój własnej technologii – prace badawczo-rozwojowe

Pierwszy typ projektu to sytuacja, w której firma sama opracowuje nowe rozwiązanie wykorzystujące AI – np. model, algorytm, system analizy obrazu czy technologię wykorzystującą uczenie maszynowe do sterowania procesem.

Jeżeli przedsięwzięcie obejmuje rzeczywiste prace badawczo-rozwojowe, może kwalifikować się do finansowania działalności B+R. Kluczowe jest jednak rozróżnienie między opracowaniem własnej technologii a zakupem gotowego rozwiązania dostępnego na rynku.

Samo wdrożenie istniejącego narzędzia AI, nawet jeśli jest ono zaawansowane technologicznie, nie oznacza jeszcze prowadzenia działalności badawczo-rozwojowej. W przypadku projektów B+R znaczenie ma m.in. to, czy firma prowadzi prace zmierzające do opracowania nowego lub istotnie ulepszonego rozwiązania i czy projekt wiąże się z rzeczywistą niepewnością badawczą lub technologiczną.

Wdrożenie AI w firmie – transformacja cyfrowa

Drugi typ projektu wygląda inaczej. Firma nie opracowuje własnej technologii, lecz wdraża dostępne rozwiązania AI, aby zmienić sposób funkcjonowania przedsiębiorstwa.

W praktyce może to oznaczać np. system predykcyjnego utrzymania ruchu, analizę danych produkcyjnych, automatyzację procesów decyzyjnych, system wizyjny do kontroli jakości czy narzędzie wspierające planowanie produkcji i logistykę.

W takim przypadku AI jest elementem szerszej transformacji cyfrowej, a nie celem samym w sobie. To właśnie zakres całego przedsięwzięcia – obejmującego np. oprogramowanie, integrację systemów, sprzęt czy automatyzację procesów – decyduje o możliwości uzyskania wsparcia.

Automatyzacja, robotyzacja i infrastruktura obliczeniowa

AI może być również częścią inwestycji w zaplecze technologiczne przedsiębiorstwa. Dotyczy to m.in. automatyki i robotyki, integracji z systemami ERP i MES, czujników oraz infrastruktury obliczeniowej wykorzystywanej do przetwarzania danych.

W zależności od projektu mogą to być również serwery, rozwiązania chmurowe czy zasoby potrzebne do analizy dużych zbiorów danych.

Warto przy tym rozróżnić dwie sytuacje: budowę lub rozbudowę infrastruktury jako główny przedmiot inwestycji oraz zakup infrastruktury jako element większego projektu produkcyjnego, cyfrowego lub badawczo-rozwojowego. W przypadku przedsiębiorstw produkcyjnych ta druga sytuacja będzie często bardziej naturalnym sposobem ujęcia inwestycji.

Nie „dotacja na AI”, ale finansowanie konkretnej inwestycji

Ogłoszenie konkursów STEP Obronność planowane jest na październik 2026 r., a składanie wniosków – od listopada 2026 r. do stycznia 2027 r., warunkowo, w zależności od przyjęcia zmian w programie FENG przez Komisję Europejską. Dla firm planujących większe projekty oznacza to, że przygotowania warto zacząć przed publikacją finalnej dokumentacji konkursowej.

Nie chodzi o pisanie wniosku na zapas, tylko o wcześniejsze rozstrzygnięcie kwestii, które wymagają czasu: zakresu projektu, etapu rozwoju technologii, budżetu, harmonogramu inwestycji, źródeł finansowania i dokumentów potwierdzających gotowość firmy do realizacji. W przypadku Kredytu BGK dodatkowo znaczenie ma wcześniejsze rozpoczęcie rozmów o finansowaniu dłużnym, bo instrument łączy kredyt inwestycyjny z premią na spłatę części jego kapitału.

Jak sfinansować inwestycję wykorzystującą AI?

Do poszczególnych typów projektów można dopasować różne instrumenty finansowania:

• Ścieżka SMART – prace badawczo-rozwojowe oraz wdrożenie ich wyników; prowadzona przez PARP dla pojedynczych MŚP oraz przez NCBR dla projektów realizowanych przez konsorcja i większe podmioty.
• Dig.IT – szerzej zakrojona transformacja cyfrowa, obejmująca m.in. wykorzystanie AI i uczenia maszynowego; prowadzony przez Agencję Rozwoju Przemysłu.
• Programy regionalne oraz instrumenty branżowe – warto je sprawdzać dla projektów o bardziej lokalnym lub sektorowym profilu.
• STEP – Platforma na rzecz Technologii Strategicznych dla Europy – dla projektów o profilu deeptechowym lub związanych z obronnością; wdrażana w Polsce w ścieżce NCBR (prace badawczo-rozwojowe) oraz PARP (inwestycje produkcyjne) w zakresie technologii uznawanych za strategiczne, w tym obronnych.
• Kredyt na wytwarzanie produktów podwójnego zastosowania BGK – dla firm, które mają już opracowany i gotowy do wytwarzania produkt dual-use; finansuje uruchomienie lub rozbudowę zdolności wytwórczych, w tym automatyzację i robotyzację linii produkcyjnej.

Nie oznacza to jednak, że każdy projekt wykorzystujący AI będzie kwalifikował się do każdego z tych programów. Każdy instrument ma własne zasady, zakres kosztów kwalifikowanych, kryteria oraz harmonogram naborów. Dlatego właściwego źródła finansowania warto szukać na podstawie planu inwestycyjnego firmy, a nie samej technologii.

Jak sfinansować inwestycję wykorzystującą AI?

Sztuczna inteligencja będzie w kolejnych latach coraz częściej pojawiać się w projektach inwestycyjnych polskich przedsiębiorstw, zarówno jako główna technologia, jak i element większej inwestycji produkcyjnej, cyfrowej czy badawczo-rozwojowej. 

Z punktu widzenia finansowania kluczowe jest więc nie samo pytanie „czy projekt wykorzystuje AI?”, ale przede wszystkim: co firma chce opracować, wdrożyć albo zbudować?

To odpowiedź na to pytanie pozwala właściwie określić charakter projektu i dopiero na tej podstawie dobrać odpowiedni instrument finansowania.