Na początku 2025 roku siedziałem na spotkaniu LP w jednym z warszawskich funduszy i słuchałem, jak partner zarządzający tłumaczy, dlaczego Polska staje się wschodzącym hubem AI w Europie Środkowej. Wtedy brzmiało to trochę jak marketing. Rok później, patrząc na to, co się wydarzyło — rundy, przejęcia, ekspansje — muszę przyznać: miał rację.
Polska scena AI w 2026 roku to już nie tylko Eleven Labs, które zrobiło globalną karierę na syntezie głosu. To dziesiątki spółek z Wrocławia, Poznania, Krakowa i Trójmiasta, które cicho budują produkty sprzedawane do klientów w Niemczech, USA i Japonii. Poniżej znajdziesz mój subiektywny, ale oparty na danych przegląd 15 firm, które warto mieć na radarze — niezależnie czy jesteś inwestorem, potencjalnym klientem czy po prostu śledzisz, co się dzieje w polskim techie.
Czego się dowiesz z tego artykułu
Przejdziemy przez 15 polskich startupów AI pogrupowanych według sektora — od narzędzi głosowych i wideo, przez robotykę i logistykę, po medtech i fintech. Dla każdej spółki znajdziesz skrótową analizę modelu biznesowego, znane rundy finansowania i przykłady realnych klientów lub wdrożeń. Na końcu krótko o tym, jak oceniać te spółki, jeśli rozważasz współpracę lub inwestycję.
Zanim zaczniesz — co warto wiedzieć o polskiej scenie AI
Kilka liczb dla kontekstu. Według raportu Startup Poland z początku 2026 roku, łączna wartość polskich startupów technologicznych przekroczyła 12 miliardów euro. Segment AI rośnie w nim najszybciej — ok. 40% rok do roku pod względem liczby aktywnych spółek. Warszawa odpowiada za ok. 55% wszystkich rund, ale Wrocław i Kraków systematycznie nadrabiają dystans, szczególnie w deeptech i AI dla przemysłu.
Ważny kontekst: większość wymienionych tu spółek ma model B2B lub B2B2C. To nie są konsumenckie apki — to narzędzia dla firm, które generują przychody od pierwszego dnia. To istotna różnica względem wielu zachodnich startupów, które latami palą gotówkę na wzrost bazy użytkowników.
Krok 1 — Narzędzia głosowe i wideo AI
1. ElevenLabs
Zacznijmy od oczywistości, bo pomijanie ElevenLabs w rankingu polskich AI byłoby absurdem. Spółka założona przez Matieja Żukowskiego i Piotra Dabrowskiego wyceniana jest na ponad 3 miliardy dolarów po rundzie Series C z początku 2025 roku. Ich synteza głosu jest używana przez studia Netflixa, redakcje BBC i setki twórców podcastów na całym świecie.
Model biznesowy: subskrypcja SaaS od 5 USD/miesiąc dla indywidualnych użytkowników do enterprise z custom pricing. API generuje ok. 60% przychodów. Spółka ma biura w Londynie i Nowym Jorku, ale R&D zostaje w Polsce.
2. Resemble AI (polski zespół)
Mniej znana historia — Resemble AI ma silny polski zespół inżynierski we Wrocławiu odpowiedzialny za ich moduł wykrywania deepfake audio. Ich produkt Resemble Detect jest używany przez kilka europejskich nadawców do weryfikacji autentyczności materiałów dźwiękowych przed emisją. To niszowy, ale bardzo konkretny use case w dobie wyborów i dezinformacji.
3. Synthesia (polska ekipa R&D)
Podobna sytuacja — Synthesia, jeden z liderów wideo AI, prowadzi centrum badawcze w Krakowie. Lokalny zespół ok. 40 osób pracuje nad modelem lip-sync i animacją avatarów. Nie jest to stricte polska spółka, ale pieniądze i miejsca pracy zostają w Polsce, a technologia jest eksportowana globalnie.
Krok 2 — Robotyka i automatyzacja przemysłowa
4. Nomagic
Nomagic to jeden z moich faworytów w tym zestawieniu. Warszawska spółka buduje roboty do kompletacji zamówień w magazynach e-commerce. Ich system łączy wizję komputerową z uczeniem ze wzmocnieniem — robot uczy się chwytać nowe typy przedmiotów bez ręcznego programowania każdego z nich.
Klienci: Nomagic pracuje m.in. z Pepco i kilkoma zachodnioeuropejskimi operatorami logistycznymi, których nazwy są objęte NDA. Runda Series A (22 mln USD, 2023) była prowadzona przez Khosla Ventures — to rzadkość dla polskiej deeptech spółki. W 2026 roku spółka testuje drugą generację ramienia robotycznego z lepszym modelem predykcji kształtu obiektów.
5. Brain.pro
Wrocławski startup budujący AI do inspekcji wizualnej w produkcji przemysłowej. Ich system wykrywa wady powierzchni w czasie rzeczywistym na liniach produkcyjnych — klientami są m.in. producenci z branży automotive i elektroniki. Spółka pozyskała 4 mln EUR w rundzie seed od polsko-czeskiego funduszu Inovo i działa rentownie od Q3 2025.
6. Roboto Analytics
Poznański startup specjalizujący się w predykcyjnym utrzymaniu ruchu (predictive maintenance) dla zakładów przemysłowych. Ich platforma analizuje dane z czujników IoT i przewiduje awarie maszyn z wyprzedzeniem 48-72 godzin. Cena: od 2 000 EUR miesięcznie za linię produkcyjną. Klienci z sektora spożywczego i chemicznego w Polsce i Niemczech.
Krok 3 — Medtech i diagnostyka AI
7. Infermedica
Wrocławska spółka zbudowała jeden z najdokładniejszych na świecie silników symptom-checker i triażu medycznego. Ich API jest zintegrowane z aplikacjami zdrowotnymi w ponad 30 krajach — od Niemiec po Brazylię. Model B2B: licencja API płatna per-query lub roczna subskrypcja dla ubezpieczycieli i telemedycyny.
Infermedica zebrała łącznie ok. 30 mln USD i jest jednym z najdłużej działających polskich medtech AI. Co ważne — ich baza wiedzy medycznej jest budowana we współpracy z lekarzami, co daje im przewagę regulacyjną w Europie i USA (certyfikacja CE jako oprogramowanie medyczne klasy IIa).
8. SkinVision (polskie centrum AI)
SkinVision, aplikacja do wczesnego wykrywania raka skóry, prowadzi centrum AI w Gdańsku. Lokalny zespół ok. 25 data scientists pracuje nad kolejną generacją modelu klasyfikacji zmian skórnych. Aplikacja ma ponad 3 miliony użytkowników w Europie i jest refundowana przez kilku holenderskich i australijskich ubezpieczycieli.
9. Nestmedic
Jeden z ciekawszych nowych graczy — warszawska spółka buduje urządzenie do zdalnego monitorowania ciąży z modułem AI do analizy kardiotokografii (KTG). Urządzenie Pregnabit pozwala wykonać badanie KTG w domu, a algorytm AI automatycznie ocenia zapis i flaguje nieprawidłowości. Runda pre-Series A: 5 mln EUR, inwestor lead: EBRD. Spółka ma certyfikację CE i pierwsze kontrakty z NFZ.
Krok 4 — Fintech i AI dla finansów
10. Nethone (teraz część Mangopay)
Nethone zostało przejęte przez Mangopay w 2022 roku, ale warto o nim wspomnieć jako o przykładzie, że polskie AI fintech może kończyć drogę exitiem, a nie bankructwem. Ich technologia fingerprinting behawioralnego do wykrywania fraudów jest teraz wbudowana w platformę Mangopay obsługującą m.in. Vinted i Chrono24. To konkretny, mierzalny sukces polskiej AI.
11. Kontomatik (Instantor)
Warszawska spółka specjalizuje się w otwartej bankowości i AI do scoringu kredytowego na podstawie danych transakcyjnych. Ich API jest używane przez kilkadziesiąt instytucji finansowych w Europie do oceny zdolności kredytowej klientów bez tradycyjnych dokumentów. Model: opłata za każde zapytanie do API, od 0,50 do 2,00 EUR zależnie od wolumenu.
Krok 5 — AI dla biznesu i produktywności
12. DeepSense.ai
Gdański DeepSense.ai to firma, którą obserwuję od kilku lat i która konsekwentnie realizuje swoją strategię. Specjalizują się w budowaniu customowych modeli ML dla dużych korporacji — klientami są firmy z listy Fortune 500 z branży retail, energetyki i transportu morskiego. To nie jest typowy startup z aspiracjami do produktu — to świadomy wybór modelu usługowego z wysoką marżą na projektach powyżej 500 tys. USD.
W 2025 roku DeepSense uruchomił własny produkt — platformę do monitorowania dryftu modeli ML w produkcji. To ciekawy pivot w kierunku SaaS, który może zmienić ich profil finansowy w ciągu 2-3 lat.
13. Packhelp AI
Packhelp, polska platforma do zamawiania opakowań custom, wbudowała AI do generowania projektów opakowań na podstawie opisu tekstowego i logo klienta. Nie jest to stricte startup AI, ale ich wdrożenie generatywnej AI do procesu designu skróciło czas od zamówienia do gotowego projektu z 3 dni do 15 minut. Przykład, jak istniejący biznes może skutecznie wdrożyć AI bez budowania własnego modelu od zera.
14. Zowie
Warszawska spółka buduje platformę do automatyzacji obsługi klienta dla e-commerce. Ich AI przejmuje obsługę powtarzalnych zapytań (status zamówienia, zwroty, reklamacje) i integruje się z Shopify, Magento i WooCommerce. Klienci: Reserved, Modivo, kilka zachodnioeuropejskich marek fashion. Runda Series A: 11 mln USD (2023). W 2026 roku Zowie testuje moduł do proaktywnej komunikacji — AI sama inicjuje kontakt z klientem, gdy wykryje potencjalny problem z zamówieniem.
15. Tidio
Szczecińska spółka z jedną z największych baz użytkowników wśród polskich SaaS — ponad 300 000 sklepów na całym świecie używa Tidio do live chatu i chatbotów. W 2024 roku Tidio pozyskało 25 mln USD i mocno przestawiło się na AI — ich nowy produkt Lyro to w pełni autonomiczny agent obsługi klienta oparty na Claude od Anthropic. To przykład smart move: zamiast budować własny LLM, Tidio zintegrował najlepszy dostępny model i skupił się na UX i dystrybucji.
Jak oceniać te spółki — krótki przewodnik dla przedsiębiorców
Jeśli rozważasz współpracę z którąkolwiek z tych firm lub obserwujesz je jako potencjalny inwestor, oto kilka kryteriów, które stosuję przy ocenie:
| Kryterium | Na co zwrócić uwagę | Red flag |
|---|---|---|
| Model przychodów | Recurrring revenue (SaaS, API per-query) | Jednorazowe projekty bez retencji |
| Klienci referencyjni | Znane marki lub duże wolumeny | Tylko piloty i POC bez konwersji |
| Technologia własna | Własne modele lub unikalne dane treningowe | Wrapper na GPT-4 bez przewagi |
| Zespół | Mix biznes + głęboka technika | Tylko technicy bez go-to-market |
| Rynek docelowy | Globalny lub duży europejski | Tylko Polska — za mały rynek dla VC |
Najlepsze polskie startupy AI, które widziałem w ostatnich latach, łączy jedna cecha: budują produkt dla konkretnego, bólowego problemu w branży, którą znają od środka — nie dla AI jako takiej. To odróżnia je od większości zachodnich pitch decków, gdzie AI jest odpowiedzią na pytanie, którego nikt nie zadał.
Rozwiązywanie typowych problemów przy wyborze polskiego startupu AI
Kilka rzeczy, które regularnie słyszę od menedżerów rozważających współpracę z polskimi startupami AI:
- „Nie wiem, czy startup przeżyje rok
Komentarze (1 komentarz)