Jachty dla solarium, porno dla radiologów. A tobie z czym kojarzy się KPO? Dlaczego mamy porażkę za porażką? Czy to dlatego, że pisaliśmy zamówienia na szybko? Nie, przygotowanie zamówień często zajęło więcej czasu niż ich realizacja.
Liczby, które obnażają system
Zanim przejdziemy do przyczyn porażki, spójrzmy na twarde dane. Jak alarmowała na przełomie stycznia i lutego „Rzeczpospolita”, z ponad jednego miliarda złotych przeznaczonych na cyfryzację e-zdrowia w ramach KPO, rozliczono dotąd zaledwie 190,3 mln zł.
Centrum e-Zdrowia (CeZ) ogłosiło 43 przetargi o łącznej wartości ok. 874 mln zł. Rozstrzygnięto zaledwie 25 z nich (właśnie na wspomniane 190 mln). Postępowania na gigantyczną kwotę blisko 700 milionów złotych wciąż czekały (lub czekają) na finał.
Tymczasem szpitale mają absolutnie sztywny, nieprzekraczalny termin: do 30 czerwca 2026 roku muszą wdrożyć rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji (AI) i podłączyć się do Platformy Usług Inteligentnych (PUI). Mamy marzec. Zostały nieco ponad 3 miesiące. To matematyczna i technologiczna fikcja.
Paraliż decyzyjny: rok na pisanie, kwartał na działanie
Głównym powodem tej katastrofy jest patologiczna wręcz ostrożność po stronie instytucji publicznych. Zamiast działać zwinnie i inwestować w rozwój polskich, autorskich modeli AI, urzędnicy wpadli w pułapkę nadmiernej asekuracji.
Proces decyzyjny wygląda w Polsce następująco:
- Rok na specyfikację: Zespoły prawne i urzędnicy przez 12 miesięcy „bujają się” z przygotowaniem dokumentacji przetargowej. Każdy zapis jest analizowany po wielokroć, aby nikt nie zarzucił decydentom niegospodarności.
- Kryteria nie do spełnienia: W obawie przed błędami i pod wpływem dziesiątek konsultacji w przetargach mnożone są rygorystyczne, często oderwane od technologicznej rzeczywistości wymogi.
- Brak wsparcia dla polskiego R&D: Zamiast zlecić budowę dedykowanych, bezpiecznych (np. działających on-premise) modeli językowych czy analitycznych dla polskich szpitali, szuka się „gotowców”, a proces zamienia się w biurokratyczny maraton.
W efekcie czas ucieka. Kiedy przetarg w końcu zostaje rozstrzygnięty, na realną realizację projektu za 30 mln zostają… trzy miesiące.
Wdrażanie zaawansowanych systemów medycznej sztucznej inteligencji w 90 dni to przepis na katastrofę. To czas, w którym w warunkach szpitalnych ledwo udaje się skonfigurować dostęp do serwerów, a co dopiero opracować procesy i upewnić się, że algorytmy rozwiązują faktyczny problem.
Chcąc na siłę wydać pieniądze kupujemy to samo, co już mamy, tylko drożej
Z drugiej strony, przypływ ogromnych pieniędzy i presja na ich wydanie mają dodatkowy skutek uboczny: dramatyczny wzrost cen usług IT.
Jak ujawnił Rynek Zdrowia, dostawcy podnieśli stawki za wdrożenia, gdy tylko ogłoszono finansowanie z KPO. W najbardziej spektakularnym przypadku, do którego dotarła redakcja Rynku Zdrowia, cena za wdrożenie określonych funkcjonalności i systemów zdrożała z wyceny na poziomie ok. 480 tys. zł do ponad 3,3 mln zł raptem kilka miesięcy później.
Jest to częściowo efekt podobny do tego, który znamy z kredytu 0 proc., a częściowo jest związany z nieregularnymi finansowaniami szpitali.
Część firm informatycznych z pieniędzy publicznych odbijaja sobie „posuchę", jaka panowała na rynku IT przed ogłoszeniem konkursu, i „pustynię", jakiej spodziewają się po zamknięciu projektów z KPO.
Niezależnie od przyczyny efekt jest taki sam – szpitale nie kupują nowych możliwości – kupują to, co już mają, tyle że wielokrotnie drożej.
Zamiast budować polskie AI, oddajemy pole
Ten urzędniczy strach ma jeszcze jedną, tragiczną konsekwencję. Zbyt ostrożne podejście i mordercze terminy wykonania sprawiają, że polskie firmy technologiczne (MedTech/DeepTech) są na straconej pozycji. Budowa know-how i rozwój AI wymagają czasu i eksperymentów.
Skoro na realizację kontraktu z KPO zostają trzy miesiące, nikt nie ma czasu na tworzenie autorskich, suwerennych technologicznie rozwiązań.
Szpitale i integratorzy będą zmuszeni do kupowania zagranicznych „półproduktów” z chmury, byle tylko „odfajkować” kamień milowy przed 30 czerwca i nie musieć oddawać unijnych pieniędzy.
Przecież za miliard złotych moglibyśmy pokusić się o ambitne projekty takie jak przygotowanie własnych zbiorów danych, przeprowadzenie badań klinicznych, a w efekcie własne modele AI, czyli fundamenty, które przyspieszyłyby rozwój polskiego medtechu o kilkanaście lat.
Zamiast budować narodowy kapitał w postaci polskich modeli AI chroniących dane naszych pacjentów, przepalimy te środki na szybkie zakupy licencji, które w żaden sposób nie zbudują naszej technologicznej niezależności.
Dlaczego przegraliśmy polskie KPO?
Przegraliśmy KPO nie dlatego, że nie mieliśmy świetnych programistów, innowacyjnych startupów czy lekarzy otwartych na technologie. Przegraliśmy je przez systemowy strach przed podejmowaniem decyzji. Chcąc uniknąć jakiegokolwiek ryzyka przetargowego, stworzyliśmy system, w którym największym ryzykiem stał się sam kalendarz. Urzędnicy zabezpieczyli się z każdej możliwej strony na papierze, ale zapomnieli, że na końcu tego procesu jest fizyczny szpital, zmęczony lekarz i system IT, którego nie da się zaktualizować z dnia na dzień.
Pieniądze z KPO na e-zdrowie miały być trampoliną dla polskich innowacji. Dziś wszystko wskazuje na to, że jeśli w ogóle uda się je wydać przed czerwcowym deadline'em, to będą to wydatki robione w panice, pod dyktando kalendarza, a nie realnych potrzeb pacjentów i personelu medycznego. Przez naszą własną, biurokratyczną ostrożność, historyczna szansa właśnie przechodzi nam koło nosa.
Moim zdaniem nie odpowiadają za to konkretni ludzie, a system, który nie promuje otwartości, interoperacyjności i zrozumienia procesów, a promuje najniższą cenę.
Są pieniądze do wydania, a nie problemy do rozwiązania.
Skandal w Centrum e-Zdrowia. Janusz Cieszyński o przetargu na AI
Czy można inaczej? Może pogódźmy się z tym, że nie umiemy robić przetargów
Zamiast kolejny raz biczować się za biurokratyczne klęski, warto zadać prostsze pytanie: czy są kraje, które po prostu zaprojektowały ten proces lepiej? Tak. Wielka Brytania.
Brytyjczycy już w 2011 roku przyznali wprost, że tradycyjny model zamówień publicznych dla projektów cyfrowych jest zepsuty, i powołali Government Digital Service (GDS). Zamiast pisać wieloletnie specyfikacje i ogłaszać jeden gigantyczny przetarg na wszystko, GDS wprowadził podejście fazowe. Każdy projekt cyfrowy przechodzi przez cztery etapy: Discovery, Alpha, Beta i Live, których nie można pominąć.
W fazie Discovery nikt jeszcze niczego nie wdraża; bada się, czy nowe rozwiązanie w ogóle jest potrzebne.
Alpha to prototypowanie i testy z użytkownikami.
Beta to pilotaż na ograniczonej grupie.
Dopiero po przejściu przez wszystkie te etapy serwis może stać się Live.
Co ważne, firma, która bierze udział w jednej fazie, nie może brać udziału w innych, musi za to zostawić po sobie rzetelną dokumentację, bo jest z tego potem rozliczana.
I to jest genialne.
Urzędnik nie musi znać się na wszystkim; zleca Discovery innej firmie. A ta firma nie robi przetargu pod siebie, bo nie może w nim startować.
Dodatkowo eliminuje to problem vendor-locka – czyli uzależnienia się od jednego dostawcy, bo po każdym etapie projekt przejmuje inna firma i każda kolejna musi po sobie zostawić "porządek".
Równie ważna jest brytyjska odpowiedź na problem kosztownych, powtarzających się przetargów – framework G-Cloud. To zestaw umów ramowych z preweryfikowanymi dostawcami, na bazie których instytucje publiczne mogą kupować bez przeprowadzania własnego pełnego postępowania przetargowego.
Coś w rodzaju publicznego sklepu z usługami IT, gdzie ceny są jawne dla wszystkich.
Efekt? W 2010 r. 80 proc. rządowych zamówień IT realizowało zaledwie 18 dostawców – do 2015 r. udział małych i średnich firm wzrósł do 48%. Koniec z tym, że ten sam system kosztuje jeden szpital 480 tys. zł, a drugi 3,3 mln zł.
Trzeci filar to twarda polityka open source. Logika jest prosta: serwisy publiczne są budowane za publiczne pieniądze, więc kod powinien być udostępniany innym do ponownego użycia.
To chroni przed uzależnieniem od jednego dostawcy i pozwala unikać powielania wysiłku. W NHS algorytm stworzony dla szpitala w Manchesterze może być nazajutrz zaadaptowany przez szpital w Leeds – bez dodatkowych opłat licencyjnych.
Bojąc się kolejnej porażki, tracimy lata na przygotowanie opisów przetargów, które i tak są potem nadużywane.
A prawda jest taka, że nie da się zrobić omletu bez rozbijania jajek.
Część projektów może skończyć się na fazie Discovery albo na fazie Alpha albo na fazie Beta. I to jest naturalne. Zwłaszcza w takiej dziedzinie jak AI w medycynie.
A część projektów okaże się rewolucyjna i zmieni nasze codzienne życie. Ale na to potrzeba czasu i odwagi.