AI Radar Trendbook by ITReseller.pl

AI RADAR TRENDBOOK

WIELE OSÓB Z BRANŻY IT TWIERDZI, ŻE JESTEŚMY

TYTUŁEM PIERWSZEGO WYBORU

Dołącz do nas na LinkedIn

AI RADAR TRENDBOOK

Krystyna Jarek, Krzysztof Bogacki, Rafał Skrzypek, Ewelina Stój oraz Mariusz Laurisz

AI RADAR TRENDBOOK

Kiedy jedyną stałą jest zmiana, nie bój się jej. Bądź zmianą!

Drodzy Czytelnicy!

W świecie pełnym sztucznej inteligencji warto mieć ze sobą całkowicie analogową, papierową mapę. Takim kompletem drogowskazów jest właśnie niniejsza lektura.

Publikacja, którą trzymasz w rękach, jest dziełem wspólnej pracy zespołu, któremu pragnę z całego serca podziękować za wkład, energię i wytrwałość. Jak większość osób z branży IT doskonale wie, wspólnie z Mariuszem Laurisz nie boimy się wyzwań, ale przygotowanie ponad 400-stronicowej publikacji w czasie intensywnych zmian zachodzących w branży, łączenie tego dodatkowego zadania z codzienną pracą nie było łatwe. Za ten wysiłek serdecznie dziękuję całej naszej redakcji, a w szczególności współautorom tej publikacji, Ewelinie Stój oraz Rafałowi Skrzypkowi.

Nasze redakcyjne spojrzenie na świat technologii jest wprawdzie dość szerokie, ale by mieć pełniejszy obraz, wzbogacony przez inną perspektywę, zaprosiliśmy do wspólnej pracy nad publikacją ekspertkę od innowacji oraz sztucznej inteligencji, CEO Booster of Innovation, Krystynę Jarek.

Jednocześnie w Trendbook AI znajdziesz, Drogi Czytelniku, znacznie więcej niż tylko treść powstałą w wyniku pracy naszego zespołu redakcyjnego. To także prezentacja opinii liderów i liderek branżowych, których spojrzenie na rynek, na rozwój technologii i, przede wszystkim, jej wykorzystanie, pozostaje bezcennym źródłem wiedzy i pomysłów.

Do współpracy zaprosiliśmy uznanych managerów i managerki z wiodących firm technologicznych, które posiadają istotny wpływ na rozwój nowoczesnego środowiska IT. Ich wypowiedzi znajdziesz w całym Trendbooku - od dłuższych rozmów, przez krótsze, dotykające tematu AI, wypowiedzi. Im także szczerze dziękuję za wkład w powstanie tej publikacji. Bez Waszych opinii, bez spojrzenia na tematykę AI ze strony zróżnicowanych przedsiębiorstw i organizacji, które reprezentujecie, ta publikacja byłaby wyraźnie uboższa. Cieszę się, że mieliśmy przyjemność wspólnie stworzyć największe tego typu przedsięwzięcie właśnie z Wami.

Tak więc, Drogi Czytelniku, trzymasz w ręku Trendbook AI, który powstał dzięki wkładowi osób, które branżę IT znają na wylot, chociaż z różnych stron. Mam nadzieję, że dzięki temu będzie on dla Ciebie interesującą lekturą. Pozostaje mi więc tylko objaśnić kluczową rzecz: po co stworzyliśmy Trendbook AI i czemu ma on służyć?

Rafał Skrzypek Redaktor/sekretarz redakcji IT Reseller

Krystyna Jarek CEO Booster of Innovation

Krzysztof Bogacki Redaktor naczelny IT Reseller

Mariusz Laurisz CEO IT Reseller

Ewelina Stój Redaktor IT Reseller

Idea

Dziś terminy takie, jak „sztuczna inteligencja”, „AI”, „algorytmy” czy „automatyzacja” znajdują się właściwie wszędzie: od usług internetowych, przez tematykę debat, po napakowane emocjami nagłówki mainstreamowych portali. Hasło „AI jest wszędzie” to dzisiaj truizm, który jest chętnie powtarzany, bo brzmi nieco jak z powieści science-fiction. Jako uczestnicy wielu rozmów o technologii uznaliśmy, że futuryzm w narracji o AI często przesłania „tu i teraz” oraz kluczowe dla biznesu „jak”. To właśnie konkretne zastosowania, koncepcje i przykłady z całego świata wyróżniają tę publikację.

Wiemy doskonale, że kluczowym w każdej technologii jest to, jak zostanie zaimplementowana w codziennym życiu. AI, chociaż wyjątkowe pod wieloma względami, w tym obszarze nie różni się od wielu wcześniejszych udogodnień technologicznych. Najważniejszy jest pomysł na wykorzystanie, niekoniecznie procesy odbywające się gdzieś w centrum danych, czy na naszym służbowym laptopie. Chcemy, aby liczne przykłady wykorzystania AI, które znajdują się w tej publikacji, stanowiły inspirację dla polskich firm w kreowaniu swojego rozwoju. Idea ta nakazała nam także nazwanie niniejszej publikacji Trendbookiem - formą, która agreguje liczne trendy z obszaru AI - a nie Raportem - a więc opartym o statystyki źródłem wiedzy. Nie oznacza to naturalnie, że w tej publikacji brakuje liczb. Wręcz przeciwnie. To jednak zastosowania i realne przykłady wiodą prym w naszym Trendbooku.

Cel

Jaki jest cel, który przyświecał nam w stworzeniu Trendbooka AI? Przede wszystkim chcieliśmy pokazać sztuczną inteligencję jako interesujące zjawisko reformujące liczne branże: od finansów, po logistykę, od serwerowni, po marketing - AI stanowi dziś kluczowy czynnik modernizacyjny. Nie jest jednak zestawem rozwiązań oczywistych. Wiele firm wciąż nie ma pomysłów na to, jak AI wykorzystać w swojej działalności.

Dlatego jedną z myśli, które nam przyświecały, jest to, aby Trendbook AI stał się interesującą pomocą np. w rozmowie z klientami Państwa firm, którzy jeszcze nie mają pomysłu na wdrożenie sztucznej inteligencji. Liczymy na to, że ta publikacja pomoże zrozumieć aktualne trendy w stosowaniu AI.

Drugim celem powstania Trendbooka AI jest zebranie w jednej, atrakcyjnej formie, wielu różnych koncepcji dotyczących sztucznej inteligencji, jej wdrożeń i rozwoju. Swoiste kompendium wiedzy na temat AI to coś, czego w języku polskim dotychczas w podobnym wydaniu nie publikowano.

Wreszcie trzecim celem powstania Trendbooka AI jest otworzenie dyskusji. Sztuczna inteligencja jest zbyt często traktowana jak hasło, zamiast realnej, już teraz zmieniającej biznes technologii. Prezentując działające już przykłady, skłaniamy do refleksji na temat tego, jak powinniśmy wykorzystywać AI w naszych firmach, organizacjach czy urzędach. Liczymy, że Trendbook AI otworzy pole do wielu interesujących rozmów. Kto wie, może któraś z nich przyczyni się do powstania prawdziwie inspirujących projektów?

Lektura z refleksją

Jak zapewne widzisz, drogi Czytelniku, Trendbook AI jest dość pokaźnych rozmiarów publikacją. Jego kompleksowość, zróżnicowane obszary tematyczne czy wreszcie rozmowy z liderami świata technologii - to wszystko sprawia, że jest to dzieło unikatowe.

Jednocześnie postanowiliśmy wzbogacić tę publikację szeregiem cytatów ze sławnych postaci świata nauki, literatury, biznesu i sztuki, które dotyczą sztucznej inteligencji. To czwarty cel, jaki przyświecał powstaniu Trendbooka AI - refleksja nad technologią i jej możliwościami. Wierzymy, że zamiast PR-owego optymizmu, realistyczne podejście, oparte na przykładach i wiedzy, stanowi najlepszy drogowskaz.

Życzę udanej lektury

W imieniu redakcji

Krzysztof Bogacki

Redaktor naczelny IT Reseller

Polska na rozdrożu aI. od

Czym żyje rynek? Świadomość kontra wdrożenia

Komentarz na podstawie wyników raportu OVHcloud & PMR RAPORT 2025 „AI w sektorze dużych i średnich firm w Polsce”

Relacja polskiego biznesu ze sztuczną inteligencją charakteryzuje się szeregiem paradoksów. Z jednej strony, mamy do czynienia z powszechną i dojrzałą świadomością rangi tej technologii. Zdecydowana większość firm, aż 83 proc., postrzega AI jako ważną lub wręcz strategicznie kluczową technologię dla prowadzenia biznesu. Choć równocześnie 16 proc. przedsiębiorstw bagatelizuje znaczenie AI, określając ją mianem trendu marketingowego lub technologii o niewielkim znaczeniu dla biznesu.

To ugruntowane przekonanie nie przekłada się jednak jeszcze na skalę realnych działań. Wiele firm, zwłaszcza średnich (zatrudniających 50-249 pracowników), pozostaje w fazie intensywnej obserwacji. Niemal 50 proc. średnich i dużych przedsiębiorstw w naszym kraju pozostaje w fazie pasywnej obserwacji rynku AI, odkładając decyzje o konkretnych wdrożeniach. Zaledwie 30 proc. firm (tych, które testują lub wdrożyły pojedyncze rozwiązanie) podjęło jakieś działania, podczas gdy intensywne wykorzystanie AI deklaruje zaledwie 7 proc. badanych. Ta przepaść między strategicznym rozumieniem a taktycznym działaniem stanowi główną oś narracyjną naszej analizy.

Pytanie 1. Jak firmy oceniają znaczenie i rolę AI?

Nie ma to większego znaczenia dla naszej firmy 6 proc.

Będzie to ważna, ale nie kluczowa technologia 57 proc.

To raczej hasło marketingowe niż realna wartość biznesowa 10 proc.

Będzie to kluczowa technologia o strategicznym znaczeniu 28 proc.

Pytanie 2. Na jakim etapie wdrażania rozwiązań AI znajduje się Państwa firma?

Obserwujemy rynek

Planujemy wdrożenie w ciągu 12 miesięcy

Testujemy rozwiązanie

Wdrożyliśmy pojedyncze rozwiązanie

Intensywnie wykorzystujemy AI

Ogółem Firmy >249 pracowników Firmy 50-249 pracowników

Trend 1. Dwie prędkości adaptacji. Taktyka kontra strategia

Analiza danych ujawnia, że sektor biznesowy w Polsce nie adaptuje AI jednolicie. Największe firmy (powyżej 249 pracowników) częściej dostrzegają potencjał AI w obszarach strategicznych, takich jak analiza danych (72 proc.) i procesy biurowe (67 proc.). Mniejsze firmy, choć również doceniają te obszary, to z mniejszym nasileniem. One z kolei bardziej interesują się zastosowaniem AI w logistyce i zarządzaniu łańcuchem dostaw (43 proc.). Ta dychotomia w priorytetach ukazuje dwie różne ścieżki adaptacji AI: duże korporacje dążą do strategicznej transformacji, podczas gdy mniejsze firmy koncentrują się na taktycznym wsparciu operacyjnym i optymalizacji.

Trend 2. Pragmatyczne oczekiwania.

Biznes, a nie nowinka technologiczna

Przedsiębiorstwa wiążą wdrożenie AI z realnymi, wymiernymi korzyściami, które mają bezpośrednie przełożenie na kondycję finansową. Na czele listy priorytetów znajduje się poprawa zdolności do analizy danych i podejmowania decyzji (64 proc.). Kolejne miejsca zajmują: redukcja kosztów operacyjnych (55 proc.), zwiększenie efektywności produkcji (49 proc.) oraz automatyzacja (46 proc.). Powyższe podejście jest wyrazem pragmatyzmu, w którym AI jest postrzegana jako środek do uzyskania przewagi konkurencyjnej, a nie jako cel sam w sobie.

Pytanie 3. W jakich obszarach firmy dostrzegają największy potencjał na wykorzystanie AI?

Analiza danych i Business Intelligence

procesów biurowych

Obsługa klienta (np. chatboty)

i sprzedaż

Optymalizacja procesów produkcyjnych/operacyjnych

Logistyka i zarządzanie łańcuchem dostaw

zasobami ludzkimi

Ogółem Firmy >249 pracowników Firmy 50-249 pracowników

Pytanie 4. Jakich korzyści oczekuje Państwa firma od wdrożenia AI?

Lepsza analiza danych i podejmowanie decyzji

Redukcja kosztów operacyjnych

Zwiększenie efektywności produkcji

Automatyzacja (np. procesów produkcyjnych)

Szybsze wprowadzanie informacji do systemów

Łatwiejsza komunikacja z systemem Poprawa jakości produktów

Zwiększenie bezpieczeństwa

Efektywniejsza sprzedaż produktów

Poprawa płynności finansowej i skuteczniejsza windykacja należności

Inne

Trend 3. Zaufanie ponad ceną. Bezpieczeństwo i pochodzenie

Wybór rozwiązania AI jest procesem, w którym polskie firmy wykazują wyjątkową ostrożność. Bezpieczeństwo danych stanowi absolutny priorytet, uznawany za kluczowy element przez 67 proc. respondentów. Na dalszych pozycjach znajdują się możliwość dostosowania do potrzeb organizacji (38 proc.) oraz łatwa integracja z istniejącą infrastrukturą (37 proc.). Co ciekawe, cena rozwiązania (34 proc.) jest dopiero na czwartym miejscu w hierarchii czynników decyzyjnych. Taka gradacja wartości jednoznacznie demonstruje, że firmy preferują budowanie solidnych i bezpiecznych fundamentów strategicznych, przed podejmowaniem decyzji wyłącznie na podstawie kryterium cenowego.

Ważną rolę odgrywa także geograficzne pochodzenie dostawcy, które jest istotne dla ponad dwóch piątych firm. Wśród dużych przedsiębiorstw odsetek ten wzrasta do 48 proc. Najczęściej wskazywaną preferencją są dostawcy z Polski (54 proc.) i innych krajów UE (46 proc.). Bliskość geograficzna i kulturowa jest odbiciem dążenia do minimalizacji ryzyka i budowania zaufania, które opiera się na wspólnym rozumieniu regulacji i kultury biznesowej.

Pytanie 5. Jakie kryteria są lub będą najważniejsze przy wyborze rozwiązania AI?

Bezpieczeństwo danych

Możliwość dostosowania do indywidualnych potrzeb Łatwość integracji z istniejącą infrastrukturą

Koszt/opłacalność rozwiązania

Wsparcie techniczne/obsługa klienta

Zgodność z przepisami i regulacjami prawnymi (np. RODO)

Reputacja dostawcy/znajomość marki

Opinie innych użytkowników

Kraj pochodzenia producenta

Inne

Pytanie 6. W jakim stopniu jest ważne pochodzenie geograficzne producenta AI?

Nieważne

Ogółem Firmy >249 pracowników Firmy 50-249 pracowników

Pytanie 7. Czy ważne jest, by dostawca był z...?

Trend 4. Regulacje jako wyzwanie, a nie impuls

Wdrożony AI Act postrzegany jest w Polsce głównie jako źródło obaw, a nie impuls do innowacji. Główne wyzwania to skomplikowane regulacje prawne, które martwią 46 proc. firm, oraz potencjalne kary za ich naruszenie, na co wskazuje 41 proc. badanych. Dodatkowym, istotnym problemem jest brak jasnych wytycznych interpretacyjnych, czego obawia się 39 proc. respondentów. Niepokój ten wskazuje na potrzebę klarownej komunikacji ze strony regulatorów i dostawców technologii, która pomoże firmom zrozumieć i sprawnie wdrożyć wymagane standardy.

Pytanie 8. Jakie aspekty regulacji UE dotyczących AI budzą największe obawy?

Skomplikowane wymogi prawne

Potencjalne kary za nieprzestrzeganie przepisów

Brak jednoznacznych wytycznych interpretacyjnych

Dodatkowe koszty dostosowania się do regulacji

Potrzeba przeprowadzania dodatkowych audytów

Ograniczenia w wykorzystaniu danych

Opóźnienie we wdrażaniu nowych rozwiązań

Inne

Scenariusze AI dla Polski

Polska stoi u progu krytycznej dekady dla adaptacji AI. Dominującym trendem jest ostrożność, ale za nią kryją się mądre, pragmatyczne priorytety: bezpieczeństwo, elastyczność i konkretne, mierzalne korzyści biznesowe. Kwestia, który ze scenariuszy się zmaterializuje, zależy od tego, jak szybko polscy liderzy biznesu zdecydują się przejść z fazy pasywnej obserwacji do fazy aktywnej, strategicznej implementacji.

Bazując na danych z badania, możemy zarysować trzy możliwe scenariusze przyszłości.

Scenariusz „Przewaga pragmatyzmu”

Firmy powoli, ale strategicznie wdrażają AI, koncentrując się na budowaniu solidnych, bezpiecznych i elastycznych systemów. Rynek usług AI w Polsce będzie się dynamicznie rozwijał, bazując na zaufaniu i lokalnych kompetencjach. To ścieżka o stabilnym wzroście, na której polskie firmy mogą budować przewagę konkurencyjną w oparciu o jakość i bezpieczeństwo, a nie tylko na szybkości wdrożeń.

Scenariusz „Cyfrowe

rozdwojenie”

Część firm przechodzi do intensywnych wdrożeń AI, zyskując przewagę rynkową. Jednocześnie reszta pozostaje w fazie obserwacji, zdominowana przez obawy. Prowadzi to do wyraźnego rozwarstwienia rynku, na którym innowatorzy zyskują przewagę skali i efektywności, a inni walczą o przetrwanie, próbując nadrobić zaległości.

Scenariusz „Innowacyjne uśpienie”

Ten scenariusz wynika bezpośrednio z faktu, że tylko 33 proc. firm ogółem (26 proc. średnich, 41 proc. dużych) postrzega największy potencjał AI w obszarze rozwoju produktów i usług. W tym scenariuszu firmy koncentrują się na optymalizacji i automatyzacji, co prowadzi do wzrostu efektywności i redukcji kosztów, ale zaniedbują innowacje produktowe i usługowe. W rezultacie polskie przedsiębiorstwa stają się bardzo wydajne w wytwarzaniu istniejących produktów, ale tracą zdolność do tworzenia zyskownych innowacji, które mogłyby redefiniować rynki. Zagraniczni konkurenci, którzy odważniej postawili na AI w badaniach i rozwoju, zdobywają przewagę, wprowadzając rewolucyjne rozwiązania, które de facto czynią polską produkcję, choć bardzo efektywną i wspartą AI, przestarzałą. To scenariusz, w którym efektywność staje się pułapką, a krótkoterminowe zyski prowadzą do długoterminowej stagnacji.

Dane są jasne: czas działać już teraz. Ale kluczowe pytanie brzmi: czy polscy liderzy zdecydują się wykorzystać AI do optymalizacji istniejących procesów, czy też do kreowania zupełnie nowej, innowacyjnej wartości?

Niniejsza publikacja, AI RADAR Trendbook, ma stanowić impuls do działania i zachęcić do odważniejszego myślenia o AI, które wykracza poza „strategię przeczekania”. Prezentacja zastosowań AI w szerokim przekroju od samego IT, cyberbezpieczeństwa i komputerów kwantowych, przez przemysł, logistykę, marketing i handel, po edukację, administrację publiczną i telekomunikację ma za zadanie dostarczyć praktycznych ram i inspiracji, aby pomóc liderom w podjęciu tej strategicznej decyzji i uniknięciu pozostania w tyle.

OVHcloud & PMR RAPORT 2025

„AI w sektorze dużych i średnich firm w Polsce”

Raport OVHcloud i PMR by Hume’s to jedno z najbardziej kompleksowych spojrzeń na faktyczne tempo cyfrowej transformacji w Polsce. Wskazuje, że krajowy biznes jest świadomy potencjału sztucznej inteligencji, ale równie wyraźnie dostrzega ryzyka związane z bezpieczeństwem i brakiem kadr. Można to uznać za przejaw pragmatyzmu, bo firmy nie chcą powielać błędów sprzed dekady, gdy pośpieszne migracje do chmury często kończyły się problemami integracyjnymi. Jeśli jednak wzrost rynku AI utrzyma tempo 40% rocznie, rok 2026 może być przełomowy dla komercyjnych wdrożeń w Polsce.

Pełen raport do pobrania poniżej

aI radar trendbook

sztucznej inteligencji

Nowa era AI – czas na radykalną adaptację

Wkraczamy w moment przełomowy. Sztuczna inteligencja redefiniuje reguły gry – nie jutro, nie za dekadę – ale dziś. Tempo rozwoju tej technologii jest bezprecedensowe i wykładnicze. To nie jest kolejna fala innowacji – to nowa era, która wymaga nowego rodzaju przywództwa, decyzji i odwagi.

AI nie będzie jedynie narzędziem wspierającym zespoły techniczne. Staje się strategicznym partnerem – dla organizacji, dla liderów i dla całych sektorów. Dotyka wszystkich funkcji: od operacji, przez HR, po zarządzanie wiedzą. Jednocześnie zmienia krajobraz kompetencji, konkurencji i odpowiedzialności.

Jesteśmy dopiero na wczesnym etapie tej transformacji – w tzw. baby stages Wiele z dzisiejszych zastosowań to zaledwie przedsmak możliwości. Tym większe znaczenie ma proaktywne podejście: zamiast czekać na „dojrzałe” rozwiązania, warto już dziś inwestować w zrozumienie, eksperymentowanie i adaptację.

Trzy poziomy wyzwań dla liderów

r Po pierwsze: adaptacja dostępnych technologii. AI już teraz oferuje rozwiązania, które potrafią przynieść wymierne efekty biznesowe. W Trendbooku pokazujemy sprawdzone, skalowalne przykłady z rynków globalnych. Sztuczna inteligencja już działa – skutecznie, skalowalnie, z mierzalnymi efektami. Problemem nie jest brak rozwiązań, ale brak decyzji. Dziś nie pytamy czy AI się sprawdza – tylko gdzie może realnie zwiększyć naszą przewagę.

r Po drugie: współpraca ludzi z AI. Obserwujemy wyraźne osłabienie krytycznego myślenia – AI, choć potężna, nie może zastąpić kompetencji refleksyjnych, etycznych i decyzyjnych liderów. Kluczowe staje się pytanie: jak zintegrować AI z ludzkim potencjałem, nie tracąc przy tym zdolności do samodzielnego, strategicznego myślenia?

r Po trzecie: nowa konkurencja – nowa prędkość: Systemy AI uczą się kolektywnie –każda nowa wiedza może być błyskawicznie replikowana w milionach aplikacji, urządzeń i maszyn równocześnie. To tworzy zupełnie nową dynamikę rywalizacji, gdzie tempo adaptacji staje się przewagą samą w sobie. W świecie AI wygrywa nie ten, kto wie więcej, ale ten, kto szybciej się uczy, testuje i wdraża.

Adaptacja, partnerstwo z technologią i szybkość działania – to nowa triada przywództwa w świecie AI.

Adaptacyjne przywództwo – kluczowa kompetencja ery AI

Dane nie pozostawiają złudzeń. Według Eurostatu, tylko 5,9 proc. polskich firm wdrożyło AI do 2024 roku. Badania Polskiego Instytutu Ekonomicznego z września 2025 roku wskazują na wzrost do 17 proc. – to nadal marginalny poziom, biorąc pod uwagę skalę zmian.

Wielu liderów nadal przyjmuje strategię wyczekiwania i obserwacji rynku. W świecie technologii, która rozwija się wykładniczo, to najgroźniejsze możliwe podejście.

Dlatego powstał AI RADAR Trendbook 2025

Nie po to, by straszyć. Ale by inspirować, pokazywać konkretne możliwości i dawać ramy do działania. Zamiast próbować robić wszystko – zapraszamy do refleksji: które obszary w Twojej organizacji są newralgiczne? Gdzie AI może już dziś przynieść realną wartość?

AI RADAR Trendbook to kompas dla liderów, którzy nie chcą jedynie nadążać za zmianą, lecz ją kształtować.

Co znajdziesz w Trendbooku?

r 16 kluczowych trendów AI zidentyfikowanych z myślą o zarządach i liderach transformacji

r Kompendium wiedzy o AI – w przystępnej, ale strategicznej formie

r Wskazówki dotyczące przywództwa w epoce sztucznej inteligencji

r Praktyczne przykłady i inspiracje z rynków międzynarodowych

r Kierunki rozwoju, które mogą stanowić przewagę konkurencyjną w nadchodzących kwartałach

AI już zmienia świat – teraz pytanie brzmi: czy Twoja organizacja będzie jednym z liderów tej zmiany, czy jej zakładnikiem?

Zachęcam do lektury i refleksji. To nie jest dokument do „odhaczenia”. To kompas dla tych, którzy chcą prowadzić – a nie być prowadzeni.

Życzę udanej lektury

Krystyna Jarek CEO Booster Innovation

CZĘŚĆ 1

Inteligentna infrastruktura

Centra danych przyszłości.

AI jako cyfrowy mózg przyszłości

AI na Twoim biurku i w kieszeni.

Rewolucja lokalnego przetwarzania

Krzemowa inteligencja.

Układy scalone na usługach AI

Redefinicja telekomunikacji.

Już nie tylko sieć, a łączność cyfrowych ekosystemów

Fuzja AI i kwantów redefiniuje granice możliwości

CZĘŚĆ 2

Operacje przyszłości

Oprogramowanie biznesowe jako centrum dowodzenia. Od danych do decyzji w czasie rzeczywistym

Rynek kapitałowy napędzany algorytmami.

AI, która pisze nową historię finansów

Fabryki przyszłości.

Technologia, która zmienia produkcję w futurystyczną wizję fabryki jutra

AI w Logistyce.

Inteligentne łańcuchy dostaw, które przewidują, uczą się i reagują w czasie rzeczywistym

CZĘŚĆ 3

Bezpieczeństwo i zarządzanie

AI kontra cyberzagrożenia. Inteligencja, która broni, oszukuje i… może też atakować

AI w administracji publicznej: ku inteligentnemu państwu przyszłości 246 272

CZĘŚĆ 4

Społeczeństwo i wpływ

Szkoła myśląca.

AI jako silnik przyszłości edukacji

Marketing przyszłości. AI jako twórczy partner, emocjonalny doradca i strateg widoczności

Nowy Kodeks Handlu.

AI jako architekt doświadczeń klienta i autonomicznych rynków

AI dla dobra wspólnego.

Technologia, która chroni i dba o środowisko, ludzi i świat

Zaufanie wpisane w algorytm.

AI, która nie tylko działa – ale działa etycznie

Inteligentna infrastruktura

Gdzie bije serce AI – dane, moc obliczeniowa, urządzenia

i sieci, które zasilają cały ekosystem.

r Centra danych przyszłości

r AI w komputerach osobistych i mobilnych

r Krzemowa inteligencja. Układy scalone na usługach AI

r Telekomunikacja

r Komputery kwantowe + AI

Centra danych przyszłości.

AI jako cyfrowy mózg przyszłości

Co łączy superkomputery, zrównoważoną energetykę i futurystyczne fabryki danych? Sztuczna inteligencja. AI zmienia centra danych z pasywnych serwerowni w autonomiczne organizmy – adaptujące się, samonaprawiające i optymalizujące zasoby w czasie rzeczywistym. To rewolucja, która nie tylko redefiniuje infrastrukturę cyfrową, ale przekształca ją w strategiczny zasób geopolityczny XXI wieku. W świecie, w którym dane są nową ropą nafową, centra danych zarządzane przez AI stają się nowymi rafineriami wartości – ekosystemami zdolnymi do przetwarzania miliardów operacji z wydajnością, jakiej ludzki umysł nie ogarnie.

AI w centrach danych to nie tylko technologia – to nowa architektura cyfrowej władzy. Kto dziś zainwestuje w inteligentną infrastrukturę, jutro będzie definiował zasady gry na globalnym rynku.

AI na Twoim biurku i w kieszeni. Rewolucja lokalnego przetwarzania

AI nie potrzebuje już chmury – przyszłość należy do komputerów i urządzeń mobilnych, które same uczą się, analizują i reagują w czasie rzeczywistym. Od laptopów po szczoteczki do zębów – sztuczna inteligencja przenosi się do każdego aspektu naszego życia, działając lokalnie, szybko i bezpiecznie. Nowe procesory, kompaktowe superkomputery i mobilne AI zmieniają sposób pracy, rozrywki i dbania o zdrowie – wszystko staje się inteligentne, spersonalizowane i (prawie) niewidzialne.

Rok 2025 to moment przełomowy dla komputerów osobistych i urządzeń mobilnych – AI przestaje być dodatkiem, a staje się ich integralną częścią. Ten trend pokazuje, że AI nie tylko zmienia infrastrukturę technologiczną, ale także redefiniuje sposób interakcji człowieka z maszyną.

Krzemowa inteligencja. Układy scalone na usługach AI

Dynamiczny rozwój sztucznej inteligencji wymusza rewolucję w projektowaniu układów scalonych. Tradycyjne CPU ustępują miejsca wyspecjalizowanym procesorom, takim jak NPU, GPU i ASIC, zoptymalizowanym do zadań AI. Producenci chipów stają się strategicznymi graczami, a wydajność obliczeniowa to nowa waluta technologicznej przewagi.

Sztuczna inteligencja potrzebuje nie tylko danych, ale przede wszystkim mocy obliczeniowej. W ostatnich latach obserwujemy przejście od uniwersalnych CPU do wyspecjalizowanych układów scalonych zoptymalizowanych pod konkretne zadania AI. GPU umożliwiły głęboki skok wydajności w obliczeniach macierzowych, a NPU – energooszczędne i dedykowane jednostki – trafiają dziś zarówno do laptopów, jak i smartfonów.

Sektor układów scalonych staje się kręgosłupem ekosystemu AI. Liderzy, którzy nie tylko kupują gotowe rozwiązania, ale także strategicznie analizują, które technologie obliczeniowe są kluczowe dla ich zastosowań AI, będą lepiej przygotowani na konkurencję. Przewaga nie wynika już tylko z danych i modeli – ale z tego, jak i na czym te modele są uruchamiane.

Redefinicja telekomunikacji.

Już nie tylko sieć,

a łączność

cyfrowych ekosystemów

Telekomunikacja nie służy już tylko do łączenia ludzi – dziś łączy dane, maszyny, procesy i decyzje. AI w branży telco nie jest jedynie technologicznym dodatkiem. To nowy mózg sieci – przewiduje przeciążenia, personalizuje doświadczenia, zarządza jakością usług, a nawet zmienia sposób myślenia o infrastrukturze.

Operatorzy stają się platformami danych, a ich przewagą nie jest już pasmo – lecz zdolność do predykcji i automatycznego reagowania. Operatorzy przyszłości nie będą tylko dostarczać sygnału – będą projektować doświadczenia, optymalizować światy danych i tworzyć cyfrowe ekosystemy w czasie rzeczywistym. AI nie jest już opcją – jest warunkiem skalowania i przetrwania w świecie hipersieci.

Fuzja AI i kwantów redefiniuje granice możliwości

AI przyspiesza rozwój kwantowych algorytmów, optymalizuje sprzęt i nadaje sens surowym danym kwantowym, a komputery kwantowe z kolei otwierają nowe przestrzenie obliczeniowe dla AI. AI śmiało wkracza do świata quantum, tworząc hybrydowe systemy i modele, które łączącą klasyczne AI z kwantowym przetwarzaniem, zapewniają lepszą wydajność i niezawodność.

Operacje przyszłości

AI jako narzędzie do optymalizacji, przewidywania i transformacji modeli operacyjnych w kluczowych sektorach.

r Oprogramowanie biznesowe

r Rynek finansowy

r Przemysł

r Logistyka

Rynek kapitałowy napędzany algorytmami.

AI, która pisze nową historię finansów

Sztuczna inteligencja zmienia fundamenty świata finansów – nie tylko automatyzuje operacje, ale przekształca instytucje w samouczące się organizmy, które przewidują ryzyko, personalizują doradztwo i reagują w czasie rzeczywistym.

W 2025 roku nie handlują już ludzie – handlują algorytmy uczące się na błędach innych algorytmów. AI to nowy CFO, CISO i CMO w jednym – łączy twarde dane z intuicją maszynową, prowadząc finanse ku erze predykcyjnego zarządzania, etycznego compliance i zrównoważonego wzrostu.

Finanse przyszłości nie będą opierać się na arkuszach kalkulacyjnych – będą napędzane przez algorytmy, które myślą, przewidują i uczą się szybciej niż człowiek.

AI nie tylko zwiększa marże – zmienia reguły gry, w której przewagę zdobędą ci, którzy zbudują symbiozę ludzi, danych i maszyn.

Oprogramowanie biznesowe jako centrum dowodzenia.

Od danych do decyzji w czasie rzeczywistym

Biznes przestał być statycznym systemem raportów. Wkracza w epokę inteligentnych decyzji podejmowanych tu i teraz – z pomocą algorytmów, które myślą szybciej niż ludzie i widzą zależności, których człowiek nie dostrzega.

AI przekształca systemy ERP, CRM i BI w aktywnych doradców zarządu – potrafiących nie tylko opisać, co się wydarzyło, ale przewidzieć, co się wydarzy i zaproponować, co należy zrobić. To moment, w którym technologia staje się strategią.

AI już dziś zamienia dane w działania – automatyzuje, przewiduje, personalizuje i doradza.

To nie tylko technologia. Niebawem oprogramowanie biznesowe stanie się cyfrowym doradcą zarządu, który mówi ludzkim językiem, myśli z prędkością światła i widzi przyszłość.

Fabryki przyszłości. Technologia, która zmienia produkcję w futurystyczną

wizję fabryki jutra

To nie rewolucja przemysłowa 4.0 – to era Przemysłu Inteligentnego, w której dane, algorytmy i roboty tworzą nowe modele efektywności, jakości i zrównoważonego rozwoju.

Doświadczamy ciekawego zjawiska współistnienia dwóch idei równocześnie – Przemysłu 4.0 i 5.0, czyli z jednej strony technologizacja produkcji, z drugiej koncentracja na wsparciu człowieka w procesie. Na horyzoncie pojawia się już kolejna fala zmian w postaci 6.0, jeszcze bardziej rewolucyjna.

Przemysł inteligentny to nie przyszłość – to decyzja, którą podejmujesz dziś. Kto wykorzysta AI do transformacji operacyjnej, zdobędzie przewagę kosztową, jakościową i technologiczną, której nie da się łatwo skopiować.

AI w Logistyce. Inteligentne łańcuchy dostaw, które przewidują, uczą się i reagują w czasie rzeczywistym

Logistyka wchodzi w erę predykcyjnej inteligencji, gdzie AI nie tylko zarządza łańcuchem dostaw – ona go przewiduje z wyprzedzeniem, projektuje, optymalizuje i samodzielnie rekonfiguruje. Przyszłość logistyki to dynamiczne, zintegrowane, samonaprawiające się systemy, zasilane przez dane i algorytmy. Liderzy rynku nie pytają już „czy wdrażać AI”, lecz „gdzie jeszcze AI może zastąpić opóźnienie wiedzą, a ryzyko - przewidywalnością”.

AI wzmacnia kierunek zielonej logistyki – AI optymalizuje trasy i ładunki pod kątem redukcji negatywnego wpływu na środowisko. Analizuje dane historyczne i sygnały rynkowe, prognozując zapotrzebowanie z niespotykaną dotąd precyzją. To podstawa minimalizacji marnotrawstwa i nadmiaru zapasów. Sztuczna inteligencja to klucz do logistyki o obiegu zamkniętym - automatyzuje procesy zwrotów, recyklingu i ponownego wykorzystania.

Bezpieczeństwo i zarządzanie

Tam, gdzie AI chroni, nadzoruje i wspiera odpowiedzialność publiczną oraz odporność instytucjonalną.

r Cyberbezpieczeństwo r Administracja publiczna

AI kontra cyberzagrożenia. Inteligencja, która broni, oszukuje i… może też atakować

Cyberbezpieczeństwo weszło w nową erę – erę sztucznej inteligencji, w której zagrożenia stają się bardziej wyrafinowane, a obrona bardziej autonomiczna i predykcyjna.

AI przekształca każdy poziom bezpieczeństwa: od monitoringu w czasie rzeczywistym, przez reakcję na incydenty, aż po tworzenie autonomicznych, samouczących się systemów ochrony.

Przyszłość należy do tych organizacji, które nie tylko wdrażają AI w zabezpieczeniach, ale też przewidują, że zagrożenia również mają… swoje AI.

AI pojawia się w architekturze Zero Trust. Zamiast zaufania – ciągła weryfikacja. AI analizuje w czasie rzeczywistym każde żądanie dostępu do danych i systemów. Wirtualni CISO (Chief Information Security Officers, Dyrektorzy ds. Bezpieczeństwa Informacji) i autonomiczne agentowe systemy bezpieczeństwa funkcjonują jako doradcy lub zarządzający – automatyzują decyzje, alokację zasobów i reagowanie na incydenty.

AI w administracji

publicznej: ku inteligentnemu państwu przyszłości

Administracja publiczna przestaje być biurokratyczną machiną – staje się dynamicznym, cyfrowym organizmem, który uczy się, przewiduje i reaguje dzięki sztucznej inteligencji.

Od predykcyjnego modelowania polityk publicznych po cyfrowych asystentów obywatela – AI zmienia fundamenty działania państwa.

AI to rosnące znaczenie dla bezpieczeństwa publicznego. Technologia wspiera analizę zagrożeń, predykcyjnie zarządza przestępczością, wykrywa cyberataki i pomaga w zarządzaniu kryzysowym.

Inteligentne miasta to większy komfort dla mieszkańców. AI zarządza ruchem, infrastrukturą, monitoruje stan techniczny obiektów oraz modeluje scenariusze urbanistyczne i dobrostanu, jak czystość powietrza czy poziom hałasu.

Liderzy administracji, którzy odważą się wdrożyć AI strategicznie, zbudują bardziej transparentne, zwinne i inkluzywne instytucje.

czĘŚĆ 4

Społeczeństwo i wpływ

AI jako partner człowieka – w nauczaniu, komunikacji, marketingu i zrównoważonym rozwoju.

r Edukacja

r Marketing

r Handel i E-Commerce

r ESG i AI

r Etyczna AI

Szkoła myśląca. AI jako silnik przyszłości edukacji

AI nie zastępuje nauczycieli. Ona daje im supermoce. Edukacja, jaką znamy, przechodzi cyfrową metamorfozę – z reaktywnego systemu do adaptacyjnego ekosystemu, który potrafi uczyć, rozumieć emocje, personalizować ścieżki rozwoju i doradzać w karierze zawodowej.

Szkoły, uczelnie i platformy e-learningowe stają się „organizacjami uczącymi się” w dosłownym sensie – bo wspiera je technologia, która rozpoznaje potrzeby uczniów szybciej niż oni sami.

Szkoła przyszłości nie jest miejscem. To dynamiczne, zintegrowane środowisko wspierane przez AI, która uczy się razem z uczniem i nauczycielem. Liderzy edukacji, którzy dziś wprowadzą AI z wyobraźnią i empatią, jutro zbudują pokolenie zdolne do działania w świecie, którego jeszcze nie ma.

Marketing przyszłości. AI jako twórczy partner, emocjonalny doradca i strateg widoczności

AI zmienia marketing z narzędzia komunikacji w emocjonalno-strategiczny ekosystem – wspiera personalizację, buduje więzi i przewiduje zachowania konsumenckie. Technologia ta staje się nie tylko wsparciem, ale też współtwórcą – kampanii, emocjonalnych doświadczeń i strategii SEO nowej ery.

Z jednej strony, empatia, kreatywność i foresight – to trzy filary, na których opiera się rewolucja AI w marketingu. Firmy, które połączą technologię z autentycznością i emocjami, wygrają walkę o uwagę i lojalność klienta.

Z drugiej strony, kolejne nowości wirtualnych awatarów sprzedających w czasie rzeczywistym zaczynają rodzić pytanie o granice konsumpcjonizmu i odpowiedzialności marketerów za etyczność i moralność sprzedaży napędzanej algorytmami.

Nowy Kodeks Handlu.

jako architekt doświadczeń klienta i autonomicznych rynków

Handel, jaki znaliśmy, przestaje istnieć. W jego miejsce wchodzi inteligentny, samouczący się i autonomiczny ekosystem, w którym sztuczna inteligencja jest nie tylko narzędziem, ale głównym architektem – projektującym wszystko od indywidualnego doświadczenia klienta po całe, zautomatyzowane rynki. To rewolucja totalna, która na nowo pisze fundamentalne zasady relacji między sprzedawcą, kupującym a samym produktem.

Na „scenie” widocznej dla klienta, AI przekształca anonimową transakcję w głęboko osobisty, empatyczny dialog, a nawet zaprasza konsumentów do współtworzenia unikalnych produktów. Jednocześnie „za kulisami” staje się niewidzialnym silnikiem optymalizującym każdy element operacji – od predykcyjnych łańcuchów dostaw, przez inteligentne zarządzanie zwrotami, aż po nieprzeniknioną cybertarczę chroniącą zaufanie. Wreszcie na horyzoncie widać ostateczny etap tej transformacji: pełną autonomię, zgodnie z którą AI przewiduje nasze potrzeby, zanim je sobie uświadomimy, negocjuje w naszym imieniu i sprawia, że proces zakupowy staje się płynny i niewidzialny.

W nowym kodeksie handlu przewaga nie leży już w skali masowej czy lokalizacji, ale w zdolności do budowania i orkiestracji inteligentnych systemów. Liderzy, którzy zrozumieją, że AI nie jest jedynie dodatkiem do e-commerce, lecz jego nowym systemem operacyjnym, zdefiniują przyszłość tej branży na kolejne dekady.

AI dla dobra wspólnego.

Technologia, która chroni i dba o środowisko, ludzi i świat

Sztuczna inteligencja to nie tylko katalizator wzrostu gospodarczego – to także strażnik planety i społeczeństwa. AI staje się nowym językiem ESG: pomaga firmom liczyć emisje, monitorować łańcuchy dostaw, przewidywać katastrofy i zmniejszać nierówności.

Przyszłość należy do tych organizacji, które wykorzystają AI nie tylko do optymalizacji, ale także do budowania sprawiedliwszego, bardziej zrównoważonego świata.

ESG nie jest już wyłącznie obowiązkiem raportowym. To przewaga strategiczna, w której AI staje się katalizatorem: przelicza, przewiduje, upraszcza, ujawnia, ostrzega i inspiruje.

Liderzy jutra to ci, którzy połączą dane, wartości i odpowiedzialność.

Zaufanie wpisane w algorytm. AI,

która nie tylko działa – ale działa etycznie

Zaufanie to nowa waluta innowacji. W erze, w której sztuczna inteligencja wpływa na decyzje, emocje i relacje międzyludzkie – nie wystarczy, że AI działa. Musi działać etycznie, przejrzyście i odpowiedzialnie. Nowa generacja AI to już nie tylko technologia, ale system współistnienia z człowiekiem – oparty na zaufaniu, bezpieczeństwie i zgodności z wartościami.

Trustworthy AI to już nie „miękki temat” – to warunek wejścia na rynek, ochrony reputacji i utrzymania zaufania klientów, regulatorów i społeczeństwa. Liderzy, którzy dziś zbudują wewnętrzne kompetencje i kulturę odpowiedzialnej innowacji, jutro będą wyznaczać standardy etycznej transformacji cyfrowej.

rozdzIał 1

cyfrowy mózg PrzyszłoŚci

technologia, która zmienia Polski biznes

AI w prAktyce, czyli szAnse i wyzwAniA

Sztuczna inteligencja wchodzi do firm i instytucji, przyspieszając decyzje, obniżając koszty i otwierając nowe pola innowacji. O realnych efektach wdrożeń, jakości danych, bezpieczeństwie oraz o tym, jak przejść z POC do skali, rozmawiamy z Dariuszem Kwiecińskim, Head of South Eastern Europe w Fujitsu

Jakie są najważniejsze szanse i wyzwania dla biznesu związane z postępującą adaptacją AI?

Najczęściej w dyskusjach o sztucznej inteligencji pojawia się wątek kosztów. To naturalne, bo każda nowa technologia oceniana jest przez pryzmat tego, ile można dzięki niej zaoszczędzić. Jednak ograniczanie rozmowy tylko do pieniędzy jest spłyceniem tematu. Ja wskazałbym trzy główne obszary: redukcję kosztów, wzrost innowacyjności i wsparcie procesów decyzyjnych.

AI potrafi radykalnie skrócić czas badań i analiz. Już dziś wspiera naukowców w medycynie, chemii czy energetyce. Klasyczny przykład to farmacja, gdzie opracowanie nowego leku zajmuje zwykle kilkanaście lat i pochłania miliardy dolarów. Modele sztucznej inteligencji potrafią przeszukiwać ogromne zbiory danych molekularnych i wskazywać cząsteczki, które mogą być podstawą skutecznego leku. Dzięki temu badacze oszczędzają miesiące, a nawet lata pracy.

Podobne zastosowania mamy w chemii materiałowej czy w poszukiwaniach nowych źródeł energii.

AI pomaga też w archeologii i naukach humanistycznych. Dobrym przykładem jest odkrycie na płaskowyżu Nazca w Peru. Przez dekady archeolodzy próbowali zidentyfikować rysunki widoczne tylko z lotu ptaka, a sztuczna inteligencja, analizując zdjęcia satelitarne, wskazała setki nowych figur. To pokazuje, że AI nie tylko usprawnia procesy biznesowe, lecz także poszerza nasze możliwości poznawcze.

Drugim obszarem są procesy decyzyjne. Weźmy medycynę, bo tu lekarz często musi zdecydować o metodzie leczenia w warunkach ogromnej presji czasu i odpowiedzialności. AI nie zastępuje go, ale potrafi przeanalizować tysiące przypadków i zasugerować możliwe scenariusze.

Lekarz wciąż podejmuje decyzję, ale ma lepsze wsparcie. W biznesie dzieje się coś podobnego. Menedżerowie mają do dyspozycji ogromne ilości danych, których nie są w stanie sami przejrzeć, a AI skraca czas

Ludzie często obawiają się, że AI odbierze im pracę. To nie jest do końca prawda. Historia technologii pokazuje, że automatyzacja zmienia charakter pracy, ale niekoniecznie ją eliminuje.

Dariusz Kwieciński Head of South Eastern Europe w Fujitsu

przygotowania analiz, wskazuje korelacje i podsuwa rekomendacje, które człowiek może zaakceptować albo odrzucić.

A jakie widzi Pan największe wyzwania?

Pierwszym jest akceptacja społeczna. Ludzie często obawiają się, że AI odbierze im pracę. To nie jest do końca prawda. Historia technologii pokazuje, że automatyzacja zmienia charakter pracy, ale niekoniecznie ją eliminuje. Pojawiają się nowe zawody, których wcześniej nie było. W praktyce AI może uwolnić pracowników od żmudnych i powtarzalnych zadań, pozwalając im skupić się na działaniach bardziej twórczych i wartościowych, na przykład na budowaniu relacji z klientami.

Drugim wyzwaniem jest brak wiedzy i nadmierne oczekiwania. Społeczeństwo często postrzega AI przez pryzmat popkultury. W filmach mamy terminatory i wizje maszyn, które przejmują kontrolę nad światem. Tymczasem dzisiejsza AI to wciąż tylko bardzo skomplikowane modele matematyczne i statystyczne. Nie ma w nich samoświadomości ani intencji. To narzędzie, które działa w ramach danych, jakie otrzyma. Jeśli te dane są błędne, to również wynik będzie błędny.

Trzecim wyzwaniem jest infrastruktura i bezpieczeństwo danych. Wiele firm nie może sobie pozwolić na przesyłanie wrażliwych informacji do chmury publicznej. Dlatego rozwijają się rozwiązania hybrydowe i on-premise, które pozwalają korzystać z AI wewnątrz organizacji, bez ryzyka wycieku. To szczególnie istotne w sektorze finansowym, ochronie zdrowia czy administracji publicznej, gdzie dane muszą być chronione z najwyższą starannością.

Jakie bariery technologiczne są szczególnie widoczne we wdrożeniach opartych na sztycznej inteligencji?

Najbardziej podstawowa to dane. Jakość danych przekłada się bezpośrednio na jakość odpowiedzi i rekomendacji. Obowiązuje tu prosta zasada „garbage in,

garbage out”. Jeśli do systemu wprowadzimy niepełne, chaotyczne lub błędne dane, to rezultat także będzie błędny.

Firmy często nie doceniają wagi porządnej polityki zarządzania danymi, a to jest fundament.

Drugą barierą jest bezpieczeństwo.

Wiele przedsiębiorstw nie może wysyłać

swoich informacji do chmury publicznej, bo regulacje prawne lub wewnętrzne zasady bezpieczeństwa tego zabraniają.

Dlatego dużą rolę odgrywają rozwiązania hybrydowe i on-premise, które pozwalają trenować i korzystać z modeli w obrębie własnej infrastruktury. To wymaga inwestycji, ale daje pełną kontrolę nad

danymi i gwarancję, że nie trafią one w niepowołane ręce.

Trzecim problemem jest zrozumienie ograniczeń AI. Modele nie są nieomylne i potrafią wygenerować halucynacje, czyli informacje całkowicie zmyślone. To szczególnie groźne tam, gdzie decyzje mają krytyczne znaczenie, czyli w ochronie zdrowia, transporcie czy finansach. Potrzebny jest więc nie tylko rozwój technologii, lecz także edukacja użytkowników, którzy muszą umieć oceniać wiarygodność odpowiedzi.

Jakie kierunki rozwoju AI uważa Pan za priorytetowe?

Kluczowe są projekty, które mają bezpośredni wpływ na biznes. CFO czy dyrektor operacyjny nie zaakceptuje wdrożenia tylko dlatego, że „to nowa technologia”. Musi zobaczyć twarde liczby, a więc spadek kosztów, szybszą obsługę klienta, wzrost sprzedaży czy poprawę efektywności procesów. Bez uzasadnienia biznesowego trudno bronić inwestycji, zwłaszcza w dobie presji kosztowej.

Ale są też inne obszary. AI będzie wspierać ludzi w codziennej pracy, a Copilot i podobne rozwiązania już zwiększają efektywność pracowników biurowych. Widać to w edycji dokumentów, przygotowywaniu prezentacji czy analizie danych. To dopiero początek, bo docelowo sztuczna inteligencja zacznie obsługiwać całe procesy. Tak jak kiedyś chmura, najpierw proof of concept, później masowe wdrożenia.

Czy Sztuczna Inteligencja to głównie narzędzie do cięcia kosztów, czy motor innowacji?

Na razie dominują projekty związane z optymalizacją kosztów, ale to naturalny etap dojrzewania. Firmy najpierw chcą sprawdzić, czy inwestycja się zwróci. Gdy zobaczą efekty, łatwiej będzie im finansować projekty bardziej innowacyjne, nastawione na rozwój nowych produktów i usług.

Weźmy przykład farmacji. Tu AI może znacząco skrócić proces badań klinicznych i tym samym szybciej wprowadzać nowe leki na rynek. W sektorze finansowym inteligentne algorytmy pomagają wykrywać nadużycia i lepiej zarządzać ryzykiem. W przemyśle AI analizuje dane z czujników i przewiduje awarie maszyn, co zmniejsza koszty przestojów. To wszystko są przykłady innowacji, które nie tylko redukują koszty, ale też otwierają nowe możliwości.

A jak to wygląda w Polsce?

Na poziomie użytkowników indywidualnych jesteśmy już zaawansowani. Narzędzia generatywne weszły do popularnych pakietów biurowych, więc pracownicy używają ich niemal codziennie. Mamy też własne inicjatywy, modele Bielik, PLLuM czy open source’owe Mistrale, a obok nich globalne rozwiązania od Google czy dostawców z Chin. Coraz częściej firmy testują podejście hybrydowe, czyli łączenie różnych modeli i narzędzi w zależności od potrzeb.

Jeśli jednak spojrzymy na wdrożenia w procesach biznesowych, to dopiero raczkujemy. Większość projektów ma charakter proof of concept, podobnie jak było z chmurą dekadę temu. Firmy sprawdzają, jakie efekty da AI w jednym procesie, a dopiero potem myślą o szerszym wdrożeniu. Tempo jest więc wolniejsze, ale kierunek rozwoju nie pozostawia wątpliwości.

Dobrym przykładem jest działalność Miry Murati, byłej CTO OpenAI. Założyła własną firmę Thinking Machines Lab, która w bardzo krótkim czasie pozyskała około dwóch miliardów dolarów finansowania i osiągnęła wycenę na poziomie 10–12 miliardów. To pokazuje, jak szybko rozwija się rynek frontier AI i jak ogromne zaufanie inwestorzy mają do osób z doświadczeniem w tej branży. Takie przykłady są sygnałem także dla polskich firm. Warto inwestować w talenty i projekty, które mogą mieć globalny potencjał.

Jaką rolę pełni Sztuczna Inteligencja w strategii Fujitsu?

Mamy dwa równoległe podejścia. Z jednej strony korzystamy z globalnych narzędzi, które pozwalają integrować różne modele i dają użytkownikowi wybór formy interakcji. Z drugiej, rozwijamy własne rozwiązanie on-premise, w pełni działające offline. To szczególnie ważne w sektorach regulowanych, jak bankowość czy administracja publiczna, gdzie bezpieczeństwo danych jest absolutnym priorytetem.

Czy wdrożenie tych rozwiązań było trudne?

Tak, ale to naturalny etap. Na początku pracownicy deklarują, że korzystają z AI, jednak nie zawsze przekłada się to na mierzalne efekty. Dlatego stawiamy na systematyczność i edukację. Równolegle wdrażamy AI w procesach sprzedaży i obsługi klienta, gdzie część kroków zaczyna wykonywać system zamiast człowieka. Celem jest realne odciążenie pracowników i zwiększenie efektywności.

Jak wygląda kwestia bezpieczeństwa danych?

To jeden z kluczowych tematów. Wiele firm uczy się na błędach innych, a chyba wszyscy pamiętamy przypadek, kiedy poufne informacje trafiły do publicznego czatbota. Dlatego stawiamy na prywatne środowiska, działające wyłącznie w ramach organizacji. To pozwala korzystać z AI bez ryzyka, że dane zostaną wykorzystane poza kontrolą.

W jakich obszarach sektor publiczny mógłby szybko skorzystać z AI?

Przede wszystkim w obsłudze obywateli. Generatywna AI może przygotowywać szkice odpowiedzi, zestawiać dane i pilnować terminów. Dzięki temu sprawy, które dziś zajmują tygodnie, można załatwiać w kilka dni. Ważne jest jednak, aby takie systemy działały w środowisku prywatnym i były zgodne z przepisami, w tym z RODO czy

Modele nie są nieomylne i potrafią halucynować. To szczególnie groźne tam, gdzie decyzje mają krytyczne znaczenie, czyli w ochronie zdrowia, transporcie czy finansach.

Dariusz Kwieciński Head of South Eastern Europe w Fujitsu

europejskim AI Act. Tylko wtedy obywatele będą mieć zaufanie do nowych rozwiązań.

Co uważa Pan za najbardziej niedoceniany aspekt AI?

To, że sztuczna inteligencja wymaga stałego nadzoru. To nie jest system, który wdraża się raz i zostawia samemu sobie. Modele trzeba aktualizować, monitorować i weryfikować. Ważne jest też, aby pamiętać, że AI uczy się na danych historycznych. Jeśli w tych danych są utrwalone pewne schematy, to system będzie je wzmacniał. Zamiast innowacji możemy więc otrzymać powielanie dotychczasowych wzorców.

Jak przyspieszyć adopcję Sztucznej Inteligencji w firmach?

Kluczem jest mapa procesów i twarde wskaźniki. Trzeba wybrać kilka krytycznych obszarów, określić baseline i na tej podstawie mierzyć efekty. Ważne jest też zaangażowanie działu finansowego, bo bez CFO, który współodpowiada za projekt, trudno o akceptację na poziomie zarządu.

Czy wzmożone zainteresowanie AI się utrzyma?

Moim zdaniem tak. To technologia, której nie da się zatrzymać. O tempie wdrożeń zdecyduje odwaga decydentów i umiejętność pokazania zwrotu z inwestycji. Jeśli ROI będzie widoczne, projekty będą się mnożyć. Jeśli nie, entuzjazm może chwilowo osłabnąć. Ale potencjał jest ogromny. AI ma szansę zmieniać biznes i społeczeństwo w podobnym stopniu, w jakim zrobiła to chmura dekadę temu. n

cyfrowy mózg PrzyszłoŚci

W przyszłości centra danych będą funkcjonować jak superinteligentne organizmy – AI nie tylko zoptymalizuje ich wydajność, ale także umożliwi ich całkowitą autonomię. W czasie rzeczywistym będą dostosowywać się do zmieniających się warunków, minimalizując zużycie energii i chroniąc dane przed cyberzagrożeniami z precyzją, której ludzkie systemy nie byłyby w stanie osiągnąć

AI jako strażnik i strateg centrów danych

Centra danych to bijące serce cyfrowego świata, ale bez inteligentnego zarządzania mogą stać się chaotycznym labiryntem bitów i bajtów. Sztuczna inteligencja (AI) wkracza na scenę jako cyfrowy mózg, który nie tylko optymalizuje ich pracę, ale także rewolucjonizuje sposób, w jaki funkcjonują. Wdrażając algorytmy uczenia maszynowego, AI staje się strategiem, operatorem i strażnikiem centrów danych, zapewniając im bezprecedensową wydajność, bezpieczeństwo i elastyczność. AI zmienia centra danych w organizmy, które same przewidują, reagują i adaptują się do zmieniających się warunków. Zaawansowane algorytmy nie tylko analizują miliardy operacji w czasie rzeczywistym, ale także uczą się na podstawie historycznych wzorców, przewidując awarie, zanim te zdążą zakłócić działanie systemów. To jak cyfrowy lekarz, który diagnozuje i leczy, zanim pojawią się objawy.

Nie mniej istotna jest rola AI w optymalizacji energii – inteligentne systemy chłodzenia dostosowują się do obciążenia serwerów, minimalizując zużycie prądu i redukując koszty. To jak autopilot w samolocie, który na bieżąco dopasowuje parametry lotu, by osiągnąć maksymalną efektywność. W erze cyberzagrożeń AI pełni również rolę strażnika, analizując w czasie rzeczywistym wszelkie anomalie i identyfikując podejrzane aktywności szybciej niż jakikolwiek człowiek. Zautomatyzowane systemy monitorowania działają jak cyfrowe zmysły, które wykrywają niebezpieczeństwo, zanim jeszcze zdąży ono przeniknąć do systemu. Integracja AI to nie tylko ewolucja, ale prawdziwa rewolucja w świecie centrów danych –otwierająca drogę do nowej ery skalowalności, bezpieczeństwa i inteligentnej automatyzacji.

AI jako strażnik i strateg centrów danych

Współczesne centra danych – rozbudowana sieć wartości

1. Fundament. Czipy i energia

2. Fizyczna forteca. Stal, beton i chłodzenie

3. Cyfrowy układ nerwowy. Serwery i sieci

4. Mózg AI. Chmura i modele

Nowa era centrów danych.

Od statycznego zasobu w kierunku inteligentnego ekosystemu

Trend 1. Architektury Chłodzone Cieczą

Trend 2. Modułowe centra danych: szybkość i skalowalność w erze AI

Trend 3. Odzysk ciepła. Zmiana odpadu w zasób miejski

Trend 4. Autonomiczne zarządzanie infrastrukturą

Trend 5. Samonaprawiające się architektury sprzętowe. Od reakcji do prekognicji

Trend 6. Mikrocentra zintegrowane z 5G. Inteligencja na krawędzi sieci

Trend 7. Cyfrowy System Odpornościowy

Trend 8. Trening modeli świadomy emisyjnie: zielony kod sztucznej inteligencji

Trend 9. Biomimetyczne systemy chłodzenia: innowacja inspirowana naturą

AI w centrach danych. Unijny wyścig po pozycję lidera AI

Współczesne centra danych –rozbudowana sieć wartości

Rewolucja AI, której doświadczamy na co dzień, jest efektem pracy najbardziej złożonej infrastruktury w historii. Współczesne centrum danych to nie pasywny magazyn, lecz dynamiczny, globalny ekosystem i nowy filar światowej gospodarki. To rozległa sieć wartości, której skala definiuje na nowo pojęcie przemysłu.

1. Fundament. Czipy i energia

U podstaw wszystkiego leżą specjalistyczne półprzewodniki, takie jak procesory graficzne (GPU) od NVIDIA, które są neuronami sztucznej inteligencji. Ich produkcja to globalny proces angażujący dziesiątki firm. Aby je zasilić, powstaje nowa generacja infrastruktury energetycznej, łącząca odnawialne źródła energii z odważnymi koncepcjami, takimi jak dedykowane centrum danych reaktory jądrowe.

2. Fizyczna forteca. Stal, beton i chłodzenie

Fizyczne obiekty centrów danych to „cyfrowe katedry” wznoszone przez gigantów inżynierii, jak Schneider Electric czy Vertiv. Te zaawansowane fortece są wyposażone w systemy dystrybucji mocy, precyzyjne chłodzenie cieczą odprowadzające gigantyczne ilości ciepła oraz wielopoziomowe systemy bezpieczeństwa, zaprojektowane do nieprzerwanej pracy 24/7.

3. Cyfrowy układ nerwowy. Serwery i sieci

Wewnątrz tych fortec tętni cyfrowe życie. Rdzeniem operacji jest zoptymalizowana infrastruktura IT: serwery od Dell i HPE, ultraszybkie sieci oparte na technologii InfiniBand oraz potężne systemy przechowywania danych. Całą globalną siecią tych obiektów zarządzają wyspecjalizowani operatorzy, tacy jak Equinix czy Digital Realty.

4. Mózg AI. Chmura i modele

Na szczycie piramidy znajdują się Hyperskalery (AWS, Azure, Google Cloud) oraz nowe, wyspecjalizowane chmury AI. To oni wykorzystują tę potężną, globalną maszynę do trenowania i wdrażania modeli językowych, które napędzają aplikacje, z których korzystamy każdego dnia. Strategiczne panowanie nad tą infrastrukturą staje się kluczowym czynnikiem budującym przewagę konkurencyjną na dekady.

Łańcuch wartości w centrach danych AI

Półprzewodniki Energia

Odnawialna

NextEra

Infrastruktura IT

Wyposażenie przemysłowe

Ten obraz nie obejmuje każdej firmy zaangażowanej w centra danych. Istnieją też podmioty finansowe, deweloperzy nieruchomości, firmy budowlane i wiele innych, które przyczyniają się do tej rozbudowy. Jak powiedział Morgan Housel: „Prawdopodobnie zgodzę się z każdym, kto wskaże, co pominąłem”.

Obliczenia

Sztuczna inteligencja może zmienić wszystko na świecie, z wyjątkiem tego, jak myślą i zachowują się ludzie.

Warren Buffett

Nowa era centrów danych. Od statycznego zasobu

w kierunku inteligentnego

ekosystemu

Trend 1. Architektury Chłodzone Cieczą

Rewolucja AI napędzana jest przez potężne, lecz niezwykle energochłonne procesory GPU i TPU. Tradycyjne chłodzenie powietrzem osiąga swoje fizyczne granice. W odpowiedzi, branża dokonuje strategicznego zwrotu w kierunku chłodzenia cieczą, które staje się standardem dla wysokowydajnych klastrów AI.

Systemy chłodzenia bezpośrednio do chipu (direct-to-chip) oraz pełnego zanurzenia (immersion cooling) nie są już niszową ciekawostką, lecz koniecznością do zarządzania obciążeniami termicznymi rzędu 10−30 kW na szafę serwerową. Pozwalają one zredukować zużycie energii na samo chłodzenie nawet o 40 proc., jednocześnie otwierając drogę do bezprecedensowej gęstości mocy obliczeniowej.

To nie tylko kwestia efektywności energetycznej, ale fundamentalna zmiana w projektowaniu, budowie i utrzymaniu centrów danych, która umożliwia trenowanie coraz potężniejszych modeli językowych.

r Inwestycje firmy Supermicro w nowe centra danych w Japonii, projektowane od podstaw z myślą o chłodzeniu cieczą, sygnalizują globalny standard dla nowej infrastruktury AI. Supermicro wdrożyło zaawansowany system chłodzenia cieczą w swoich superklastrach AI opartych na architekturze NVIDIA GB200 NVL72, mieszczących aż 72 GPU i 32 CPU w jednej szafie rackowej. Chłodzenie odbywa się poprzez bezpośredni przepływ cieczy przez specjalne płyty chłodzące (cold plates) umieszczone na chipach, co pozwala efektywnie odprowadzać ciepło i znacząco zwiększyć gęstość obliczeniową. Dzięki temu rozwiązaniu zużycie energii na chłodzenie jest nawet trzykrotnie niższe niż w tradycyjnych systemach powietrznych. Całość jest monitorowana i zarządzana przez system SuperCloud Composer, zapewniający optymalną pracę i bezpieczeństwo operacyjne. To przykład nowoczesnej infrastruktury AI, łączącej ogromną moc obliczeniową z energooszczędnością i skalowalnością.

Implikacje Strategiczne: To nie tylko kwestia efektywności energetycznej, ale fundamentalna zmiana w projektowaniu, budowie i utrzymaniu centrów danych, która umożliwia trenowanie coraz potężniejszych modeli językowych.

Trend 2. Modułowe centra danych. Szybkość i skalowalność w erze AI

W dynamicznym środowisku AI czas wdrożenia jest kluczowym czynnikiem konkurencyjnym. Długie, 24-miesięczne cykle budowy tradycyjnych obiektów stają się anachronizmem. Trendem dominującym stają się prefabrykowane, skalowalne moduły centrów danych. Te gotowe do wdrożenia bloki, zintegrowane z infrastrukturą zasilania i chłodzenia, pozwalają na uruchomienie zasobów AI w zaledwie 6−9 miesięcy. To zwinność na skalę przemysłową.

r Vertiv MegaMod to prefabrykowane centrum danych (czyli gotowa do użycia infrastruktura IT, składana z gotowych elementów), które można szybko zainstalować i uruchomić w dowolnej lokalizacji. Całe rozwiązanie – od serwerów, przez chłodzenie, po zasilanie awaryjne (UPS) – dostarczane jest w postaci modułów (gotowych jednostek, np. o mocy 0,5 MW lub 1 MW), które można łatwo skalować (czyli rozbudowywać w miarę rosnących potrzeb). Dzięki innowacyjnej technologii CoolChip – wykorzystującej chłodzenie cieczą bezpośrednio na procesorach i GPU (cold plates) – system zapewnia stabilne działanie nawet przy bardzo dużej gęstości mocy obliczeniowej (czyli przy dużej liczbie procesorów pracujących w jednym miejscu, np. w AI). MegaMod umożliwia firmom szybsze wdrażanie nowoczesnej infrastruktury IT, oszczędzając czas wdrożenia, przestrzeń oraz energię operacyjną. To kompleksowe rozwiązanie „pod klucz” dla firm, które potrzebują wydajnego i energooszczędnego centrum danych, gotowego do obsługi zaawansowanych technologii, w tym sztucznej inteligencji.

Ten trend jest nierozerwalnie związany z precyzyjnym planowaniem. Firmy takie, jak Microsoft i DataBank już teraz używają AI do prognozowania przyszłych potrzeb na moc obliczeniową. Analizując trendy rynkowe i dane historyczne, AI ułatwia podejmowanie decyzji o inwestycjach, co sprawia, że wdrażanie modułów staje się jeszcze bardziej efektywne i trafne.

Trend 3. Odzysk ciepła. Zmiana odpadu w zasób miejski

Przez dekady ciepło generowane przez serwery było traktowane jako produkt uboczny, kosztowny w utylizacji. Dziś, w paradygmacie gospodarki cyrkularnej, staje się ono cennym zasobem. Sieci odzysku ciepła to systemowy zwrot, w którym centra danych ewoluują z roli pasożytniczych konsumentów energii w symbiotycznych partnerów dla tkanki miejskiej.

r Projekt w Amsterdamie, gdzie nadmiarowe ciepło z centrów danych ogrzewa ponad 5 000 gospodarstw domowych, to wzorcowy model miejskiej symbiozy energetycznej. W podobnym duchu projekt Fortum x AFRY w Finlandii planuje odzysk aż 40 MW ciepła na potrzeby systemu grzewczego Helsinek.

r Beyond.pl zainstalował nowoczesny system odzysku ciepła odpadowego (ciepło generowane przez serwery i infrastrukturę IT) w swoim Data Center 2 – ciepło to jest przekierowywane do budynku biurowego oraz okolicznych obiektów użytkowych, służąc jako źródło ogrzewania. Dzięki temu rozwiązaniu firma redukuje zużycie dodatkowej energii i emisję CO2, zwiększając efektywność i obniżając koszty operacyjne. Partnerstwo z Veolią Energia Poznań umożliwia przekazanie około 30 MW mocy cieplnej, co stanowi innowacyjny przykład współpracy technologicznej i ekologicznej w branży centrów danych

Implikacje Strategiczne: Trend ten redefiniuje ekonomię i ekologię centrów danych, przekształcając je w aktywa dla lokalnych społeczności i kluczowy element zrównoważonych miast przyszłości.

Trend 4. Autonomiczne zarządzanie infrastrukturą

Największą rewolucją wewnątrz centrów danych jest przekazanie sterów samej sztucznej inteligencji. Obserwujemy narodziny „samoświadomego” centrum danych, które w czasie rzeczywistym optymalizuje swoje działanie. AI nie jest już tylko obciążeniem, ale staje się autonomicznym systemem nerwowym całej infrastruktury.

Optymalizacja Chłodzenia. Pionierskie wdrożenie Google, w którym algorytmy DeepMind przewidują zapotrzebowanie na chłodzenie z precyzją 99,8 proc., jest tego koronnym dowodem. Jak potwierdzają dane, Google, Microsoft i Meta wdrażają podobne systemy AI analizujące tysiące czujników, co pozwala na redukcję zużycia energii na chłodzenie o 15 proc. i wdrażanie centrów danych o zerowym zużyciu wody (zero-water).

Dystrybucja Obciążeń. Firmy takie, jak DataBank i Meta wykorzystują AI do inteligentnego rozdzielania zadań pomiędzy serwery. AI, niczym cyfrowy dyrygent, dynamicznie alokuje zadania i zasoby, zapewniając maksymalną wydajność przy minimalnym zużyciu energii i marnotrawstwie sprzętu.

Zarządzanie Siecią Rozwiązania HPE idą o krok dalej, automatyzując konfigurację sprzętu sieciowego. AI, analizując historyczne dane o ruchu, proaktywnie dostosowuje architekturę sieci, aby zapobiegać zatorom i spadkom wydajności, zapewniając płynny przepływ danych.

r HPE AI Data Center Networking to zaawansowana platforma, która automatycznie optymalizuje konfigurację, routing i dystrybucję zasobów sieciowych w centrum danych. System analizuje dane w czasie rzeczywistym i przewiduje potrzeby –np. automatyczne przełączanie ruchu, wykrywanie anomalii czy zapobieganie przeciążeniom – co skraca opóźnienia, zwiększa przepustowość i zmniejsza koszty operacyjne. Platforma integruje pełne zarządzanie siecią od krawędzi (edge) do jądra (core), umożliwiając szybsze wdrażanie nowych usług AI/ML (scalability), lepsze zabezpieczenia (security) oraz centralną kontrolę.

r ABB Ability™ Data Center Automation to zaawansowana platforma, łącząca funkcje BMS (Building Management System – zarządzanie budynkiem), EPMS (Electrical Power Management System – zarządzanie zasilaniem) i DCIM (Data Center Infrastructure Management – zarządzanie infrastrukturą centrum danych)

78%

organizacji wykorzystuje AI w co najmniej jednej funkcji biznesowej w 2024 r.

AI może w ciągu dekady wyleczyć wszystkie choroby i rozwiązać kryzys energetyczny, ale też doprowadzić do masowego zastępowania ludzi –co skłania do refleksji nad sensem istnienia.

Demis Hassabis

DeepMind laureat nagrody Nobla

w jednym systemie. Integruje dane z systemów IT, zasilania, chłodzenia i budynkowych w czasie rzeczywistym, umożliwiając wizualizację procesów w centralnym panelu zarządzania. Platforma automatyzuje chłodzenie i dystrybucję energii, monitoruje alarmy i zapewnia wsparcie decyzji, dzięki analizie trendów historycznych i prognoz – wszystko w celu optymalizacji kosztów, wykorzystania mocy i kontroli.

Trend 5. Samonaprawiające się architektury sprzętowe.

Od reakcji do prekognicji

Paradygmat utrzymania infrastruktury przechodzi transformację od reaktywnego (naprawa po awarii) do predykcyjnego, a nawet prewencyjnego.

Samonaprawiające się architektury to systemy, które potrafią przewidzieć własną awarię i podjąć działania zaradcze, zanim do niej dojdzie.

Poziom Chipu Procesory graficzne NVIDIA Hopper posiadają wbudowane w krzem modele uczenia maszynowego. Ich rola polega na ciągłej analizie stanu chipu i przewidywaniu jego degradacji z 72-godzinnym wyprzedzeniem. To daje operatorom możliwość zaplanowania konserwacji, eliminując nieplanowane przestoje.

Poziom Infrastruktury. Platformy takie, jak te wdrażane przez AVEVA w obiektach DataBank rozszerzają tę logikę na całe centrum danych. AI analizuje dane z tysięcy czujników w systemach zasilania i chłodzenia, prognozując awarie kluczowych komponentów. Taka „zdolność przewidywania – prekognicji” pozwala zredukować przestoje nawet o 50 proc., co przekłada się na ogromne oszczędności i niezawodność usług.

Trend 6. Mikrocentra zintegrowane z 5G. Inteligencja na krawędzi sieci

Przetwarzanie danych przesuwa się z centralnych „mózgów” obliczeniowych na krańce sieci bliżej użytkowników i urządzeń. Mikrocentra danych zintegrowane z siecią 5G to fizyczna manifestacja tego trendu. Łączą one lokalne zasoby obliczeniowe z ultraniskimi opóźnieniami komunikacji, otwierając drzwi nowym, wrażliwym na czas reakcji zastosowaniom AI.

r Verizon we współpracy z NVIDIA oferuje rozwiązanie, które łączy prywatne sieci 5G z lokalną infrastrukturą obliczeniową (MEC) i sztuczną inteligencją. Dzięki temu firmy mogą uruchamiać nowoczesne aplikacje AI – jak rozpoznawanie obrazu, chatboty czy autonomiczne roboty – blisko miejsca działania, z minimalnym opóźnieniem i bez konieczności wysyłania danych do chmury. To elastyczne, gotowe do wdrożenia rozwiązanie pozwala szybciej i bezpieczniej rozwijać cyfrową innowacyjność w logistyce, produkcji, handlu czy ochronie zdrowia.

r AWS Wavelength umożliwia uruchamianie aplikacji wrażliwych na opóźnienia – takich jak AI, AR/VR, gry czy IoT – bezpośrednio w sieciach 5G operatorów mobilnych. Dzięki temu dane są przetwarzane bliżej użytkownika, co zapewnia ultraniskie opóźnienia i wysoką wydajność. Rozwiązanie pozwala firmom tworzyć innowacyjne usługi oparte na chmurze, jednocześnie spełniając wymagania dotyczące bezpieczeństwa i lokalizacji danych.

Implikacje Strategiczne: To fundament pod rozwój autonomicznej logistyki, inteligentnych miast i immersyjnych doświadczeń AR/VR, gdzie decyzje muszą być podejmowane w ułamkach sekund.

Trend 7. Cyfrowy System Odpornościowy

W odpowiedzi na rosnące, napędzane przez AI cyberzagrożenia powstaje trend, w którym sztuczna inteligencja staje się autonomicznym strażnikiem infrastruktury. System ten w czasie rzeczywistym analizuje ogromne zbiory danych, aby nie tylko proaktywnie wykrywać anomalie i nowe wektory ataku, ale również automatyzować natychmiastową reakcję na incydenty. Oznacza to fundamentalną ewolucję od statycznych zapór do samodoskonalącej się, dynamicznej obrony, która jest kluczowa dla zapewnienia ciągłości biznesowej w nowej erze zagrożeń.

r Cortex XSOAR od Palo Alto Networks to platforma, która wykorzystuje AI, aby automatyzować i przyspieszać działania zespołów cyberbezpieczeństwa w centrach danych. Dzięki gotowym integracjom i inteligentnym scenariuszom („playbookom”), system sam analizuje zagrożenia, uruchamia odpowiednie reakcje (np. blokowanie ataku, zbieranie dowodów, informowanie zespołu) i dokumentuje cały proces. Zamiast ręcznego przeszukiwania alertów, AI w XSOAR pomaga szybciej i skuteczniej reagować na incydenty, odciążając analityków i zwiększając bezpieczeństwo infrastruktury IT. Narzędzie łączy automatyzację, analizę danych i współpracę zespołową, aby chronić dane w czasie rzeczywistym.

r Cisco XDR to zintegrowana platforma bezpieczeństwa wspomagana AI, która łączy dane z punktów końcowych, sieci, chmury, poczty i tożsamości, by automatycznie wykrywać, analizować i przeciwdziałać zagrożeniom w centrach danych. AI w XDR inteligentnie grupuje powiązane zdarzenia, priorytetyzuje najbardziej krytyczne incydenty i generuje czytelne podsumowania oraz raporty dla analityków – co drastycznie skraca czas reakcji i zmniejsza obciążenie zespołów bezpieczeństwa. Dzięki agentom AI, Cisco XDR potrafi nawet automatycznie uruchamiać naprawcze działania w oparciu o sprawdzone scenariusze („playbooki”), co pozwala eliminować zagrożenia w minutach, a nie godzinach

Trend 8. Trening modeli świadomych emisyjnie.

Zielony kod sztucznej inteligencji

Rośnie świadomość, że ślad węglowy AI nie jest determinowany tylko przez sprzęt, ale również przez oprogramowanie i strategię obliczeniową. Nowy front optymalizacji to trening modeli AI świadomy śladu węglowego. Chodzi o inteligentne planowanie najbardziej

energochłonnych zadań, tak aby zbiegały się one w czasie z maksymalną dostępnością energii z odnawialnych źródeł.

Wytyczne dla deweloperów. Green Software Foundation stworzyło Carbon Aware SDK, czyli zestaw narzędzi dla deweloperów pozwalający mierzyć i redukować emisje CO2 generowane przez oprogramowanie. Aplikacje mogą uruchamiać intensywne obliczenia wtedy, gdy energia jest najbardziej „zielona” (np. podczas szczytu generacji z OZE), albo w lokalizacjach o niższym śladzie węglowym. Narzędzie pomaga firmom obniżyć ślad cyfrowy, optymalizując zużycie energii przy jednoczesnym zachowaniu wydajności i zgodności z regulacjami.

Algorytmiczne Planowanie. Projekt Google Carbon Shift w Finlandii wykorzystuje algorytmy do harmonogramowania zadań treningowych AI w okresach niskiej emisyjności sieci energetycznej, redukując ich ślad węglowy o 28−34 proc..

Dostosowanie do OZE. Firmy takie, jak Microsoft i Meta, a w Polsce Beyond, idą o krok dalej. Ich systemy AI w czasie rzeczywistym analizują dostępność energii ze słońca i wiatru i dynamicznie dostosowują do niej obciążenie centrum danych. AI pełni tu rolę inteligentnego brokera energii, maksymalizując wykorzystanie OZE i minimalizując zależność od paliw kopalnych, co jest bezpośrednim wkładem w redukcję emisji CO2

Trend 9. Biomimetyczne systemy chłodzenia: innowacja inspirowana naturą

Po wyczerpaniu tradycyjnych metod inżynieryjnych branża coraz częściej spogląda w kierunku najbardziej efektywnego projektanta na świecie: ewolucji. Systemy chłodzenia inspirowane naturą (biomimetyka) to poszukiwanie rozwiązań, które są nie tylko wydajne, ale i eleganckie w swojej prostocie.

r Microsoft Project Natick to innowacyjny eksperyment badawczy, w ramach którego Microsoft zanurzył podwodną kapsułę z centrum danych na dnie morza w 2018 roku na ponad 2 lata. Testy pokazały imponującą niezawodność – tylko 6 awarii w porównaniu do 8 na lądzie – dzięki stabilnej temperaturze morza i ochronnej atmosferze z azotu. Jednak w czerwcu 2024 r. Microsoft oficjalnie zakończył projekt i nie planuje kolejnych podwodnych wdrożeń. Firma potwierdziła, że wykorzysta zdobyte doświadczenia – np. w zakresie chłodzenia cieczą i zarządzania infrastrukturą – do przyszłych technologicznych rozwiązań. Microsoft projektuje swoje centra danych, czerpiąc inspirację z natury – stosując tzw. biomimikrę. Wykorzystuje rozwiązania przypominające naturalne ekosystemy, takie jak sztuczne mokradła do oczyszczania wody, nawierzchnie przepuszczające wodę, jak gleba czy specjalne szkło chroniące ptaki. Dzięki temu infrastruktura IT nie tylko zużywa mniej zasobów, ale też wspiera lokalną bioróżnorodność. To przykład, jak nowoczesne technologie – w tym AI – mogą być projektowane w harmonii ze środowiskiem.

Implikacje Strategiczne: To zwiastun przyszłości, w której centra danych będą projektowane nie wbrew, lecz w zgodzie z prawami fizyki i natury, czerpiąc z miliardów lat ewolucyjnych testów R&D.

1605

rekordowa liczba wystawców

Unijny wyścig po pozycję lidera AI

Przy okazji opisu trendów AI w centrach danych nie sposób nie zwrócić uwagi na przełomową decyzję Unii Europejskiej w akceptacji wdrożenia programu Kontynent AI, gdzie właśnie tworzenie infrastruktury, w tym centrów danych ma ogromne znaczenie.

Unia Europejska postawiła sobie za cel stać się światowym liderem w dziedzinie sztucznej inteligencji. Aby to osiągnąć i promować rozwijanie oraz stosowanie rozwiązań AI korzystnych dla społeczeństwa i gospodarki, Komisja Europejska przedstawiła plan działania na rzecz Kontynentu AI. Plan ten ma na celu wykorzystanie silnych stron UE, takich jak wybitni specjaliści i solidne tradycyjne gałęzie przemysłu, aby przyspieszyć rozwój AI, pobudzić wzrost gospodarczy i zwiększyć konkurencyjność UE w kluczowych sektorach, np. opiece zdrowotnej i motoryzacji.

Ogromne inwestycje

Plan działania przewiduje przeznaczenie 200 mld euro na szybszy rozwój AI w Europie. Jest to możliwe dzięki wykorzystaniu inicjatywy InvestAI. Instrument InvestAI to plan na partnerstwa publiczno-prawne, ale także współpracę pomiędzy krajami członkowskimi. Program InvestAI ma umożliwić rozwój AI w modelu otwartym i opartym na współpracy, dając dostęp do najnowocześniejszej infrastruktury zarówno dużym firmom, jak i start-upom czy naukowcom w UE.

Budowa potężnej infrastruktury obliczeniowej

Rozwój zaawansowanych modeli AI wymaga wielkoskalowej infrastruktury obliczeniowej, inwestycji, infrastruktury i współpracy. Unijny plan połączy te elementy. W tym celu utworzonych zostanie co najmniej 13 fabryk AI w całej Europie, wykorzystujących wiodące sieci superkomputerów. Fabryki te będą wspierać start-upy, przemysł i naukowców w opracowywaniu najnowocześniejszych modeli i zastosowań AI.

Co więcej, powstaną co najmniej cztery gigafabryki AI – obiekty na dużą skalę z ogromną mocą obliczeniową i centrami przetwarzania danych, służących do trenowania największych i najbardziej złożonych modeli AI na świecie. Umożliwią one szkolenie złożonych modeli AI na niespotykaną dotąd skalę. Inicjatywa ta wymaga inwestycji zarówno publicznych, jak i prywatnych i ma zapewnić UE pozycję lidera w pionierskich modelach AI.

Ponadto planuje się ustanowienie aktu w sprawie rozwoju chmury i AI, mającego pobudzić inwestycje sektora prywatnego w rozbudowę chmury obliczeniowej i ośrodków przetwarzania danych. Celem jest co najmniej trzykrotne zwiększenie unijnych zdolności obliczeniowych w ośrodkach przetwarzania danych w ciągu najbliższych pięciu, siedmiu lat, z priorytetem dla zrównoważonych ośrodków przetwarzania danych.

Klucz do AI. Dostęp do danych wysokiej jakości

Duże zbiory wysokiej jakości danych są podstawą rozwoju i szkolenia modeli AI. UE zamierza stworzyć warunki dla jednolitego rynku danych poprzez planowaną strategię na rzecz europejskiej unii danych. Strategia ułatwi utworzenie prawdziwego rynku wewnętrznego danych i umożliwia zwiększenie skali prac nad rozwijaniem AI w całej UE. Ma również na celu zwiększenie wykorzystania AI w przemyśle oraz wprowadzenie AI do sektorów strategicznych. W tym celu wykorzystane zostaną fabryki AI i europejskie centra innowacji cyfrowych.

Inwestycja w ludzi. Kształcenie ekspertów AI

Zaspokojenie rosnącego zapotrzebowania na wykwalifikowanych pracowników w dziedzinie AI jest kluczowe. UE będzie kształcić i szkolić kolejne pokolenie ekspertów AI w UE, a także zachęcać europejskich specjalistów od AI, aby pozostali w UE lub do niej powrócili. Planuje się również pozyskiwać wykwalifikowanych pracowników w dziedzinie AI, w tym naukowców, z krajów spoza UE, zapewniając im dobre warunki pracy i rozwoju.

Uproszczenie przepisów dla szybszego wdrożenia

UE chce również wspierać unijne przedsiębiorstwa i wie AI. Opublikowano już wytyczne na ten temat i powania. Wkrótce zacznie działać centrum wsparcia ds. aktu w ligencji, które będzie centralnym punktem kontaktowym dla przedsiębiorstw poszuku jących informacji i wskazówek.

Kluczowe obszary

Celem inwestycji jest zwiększenie unijnych zdolności w inicjatyw w wybranych głównych obszarach wymienionych poniżej. Każdy z kowskich wybrał priorytetowe obszary dla swojej działalności. Ważne jest podkreślenie roli współpracy między krajami w ramach poszczególnych obszarów. Kluczowe sektory rozwoju AI w ramach programu Kontynent AI:

n Zdrowie i nauki przyrodnicze (Health & Life Sciences)

n Technologia i cyfryzacja (Technology & Digital)

n Środowisko i zrównoważony rozwój (Environment & Sustainability)

n Edukacja i kultura (Education & Culture)

n Produkcja i inżynieria (Manufacturing & Engineering

n Finanse i biznes (Finance & Business)

n Rolnictwo i żywność (Agriculture & Food)

n Cyberbezpieczeństwo i podwójne zastosowanie (Cybersecurity & Dual use

n Sektor kosmiczny i lotniczy (Space & Aerospace)

n Sektor publiczny (Public Sector)

w ocenIe eksPertów

Sztuczna inteligencja staje się sercem nowoczesnych centrów danych.

Rewolucjonizuje sposób, w jaki działają, uczą się i same optymalizują energię, bezpieczeństwo oraz wydajność infrastruktury cyfrowej

Centra danych, niegdyś zaplecze cyfrowego świata, dziś przypominają inteligentne organizmy. Dzięki sztucznej inteligencji przewidują awarie zanim wystąpią, równoważą obciążenia i ograniczają straty energii. Algorytmy analizują sygnały z tysięcy czujników, korygują chłodzenie cieczą, planują zasilanie, a w razie anomalii uruchamiają działania obronne bez udziału człowieka. W efekcie rośnie niezawodność, spadają koszty operacyjne i maleje ślad węglowy. AI zmienia też sposób projektowania i skalowania zasobów, skracając czas wdrożeń i porządkując przepływy danych od krawędzi sieci po chmurę. To jakościowy skok w infrastrukturze cyfrowej, który definiuje nowe reguły dla branży. Jakie konsekwencje dostrzegają eksperci i w jakim kierunku ich zdaniem zmierza ten proces?

Marcin Blaźniak

członek zarządu

Krajowej Izby

Gospodarczej

Elektroniki i Telekomunikacji

sztuczną

inteligencjĘ naPĘdza energia. jak zmniejszyĆ jej zużycie?

Obecnie większość dyskusji dotyczących rozwoju sztucznej inteligencji koncentruje się wokół danych – ich jakości czy bezpieczeństwa. Niewątpliwie dane są motorem, który napędza AI, ale wciąż niewiele mówi się o paliwie, dzięki któremu AI w ogóle ma szansę działać. Tym paliwem jest energia elektryczna. Nowoczesne centra danych potrzebują olbrzymiej ilości mocy. Szacuje się, że ich zasilanie pochłania około 2 proc. światowej energii elektrycznej. Rosnące zużycie energii przez AI zaostrza dyskusje na temat wprowadzania rygorystycznych standardów. Tu Europa przoduje, bo już od 2026 r., kiedy wejdzie w życie większość przepisów AI Act, twórcy systemów AI „wysokiego ryzyka” będą musieli raportować organom regulacyjnym ilość zużytej energii. To ważny krok w kierunku większej przejrzystości i odpowiedzialności środowiskowej Jak zatem ograniczać zużycie energii, gdy zapotrzebowanie na nią wciąż rośnie? Analizy wskazują, że wdrożenie modeli AI do zarządzania centrami danych może zmniejszyć zużycie energii nawet o 30 proc. W tym kierunku idzie firma OVHcloud, która rozwija koncepcję „Smart Datacenter” architektury, w której systemy chłodzenia, wspierane przez AI, analizują w czasie rzeczywistym wszystkie parametry, a efekty są mierzalne: do 30 proc. mniejsze zużycie wody i do 50 proc. mniej energii potrzebnej do chłodzenia. Według OVHcloud centrum danych przyszłości jest zintegrowanym systemem, w którym AI pomaga ograniczać własny ślad energetyczny.

sztuczna inteligencja zmienia serwery. nowa generacja wydajnych systemów

Sztuczna inteligencja wprowadza znaczące zmiany w technologii serwerowej, przekształcając sposób, w jaki serwery działają, jak są projektowane oraz jakie oferują możliwości. Dzięki AI serwery stają się coraz wydajniejsze i inteligentniejsze. Wpływa to na ich zdolność do zarządzania zasobami oraz optymalizacji pracy. Serwery coraz częściej wyposażane są w specjalne jednostki obliczeniowe, takie jak akceleratory GPU, które pozwalają na bardzo szybkie i efektywne wykonywanie zadań związanych z uczeniem maszynowym. W praktyce oznacza to, że mogą one przetwarzać bardzo duże ilości danych znacznie szybciej niż serwery o tradycyjnej konstrukcji, co jest kluczowe dla aplikacji związanych z analizą danych, rozpoznawaniem obrazów czy modelami językowymi. Poza zmianami w budowie serwerów warto dostrzec zmianę rynkową – pojawienie się nowej kategorii kompleksowych rozwiązań zaprojektowanych specjalnie pod kątem obciążeń AI, takich jak HPE Private Cloud AI stworzone przez HPE i NVIDIA. Obejmuje ono kompletne środowisko infrastrukturalne, portfolio oprogramowania oraz bibliotekę modeli AI, zarządzane za pośrednictwem chmury HPE GreenLake, oferując „prywatne AI w pudełku”. HPE Private Cloud AI umożliwia klientom przyspieszenie ich inicjatyw związanych ze sztuczną inteligencją, począwszy od tworzenia prywatnych data lakehouse’ów, poprzez przepływy danych, rozwój i dopasowywanie modeli, aż po ich wdrożenie w ramach operacyjnych przepływów pracy GenAI.

otwarte ekosystemy.

klucz do rozwoju sztucznej inteligencji

Gospodarki wszystkich krajów chcą wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji, aby wzmocnić wzrost gospodarczy, chronić interesy narodowe i dokonywać nowych odkryć naukowych. Wykorzystanie lokalnych zbiorów danych, modeli, infrastruktury i talentów pomaga w budowie krajowego przemysłu, wzmacnianiu regionalnych sojuszy i pobudza globalny handel. Otwarte i zróżnicowane ekosystemy sztucznej inteligencji będą miały zatem kluczowe znaczenie dla osiągnięcia i utrzymania inkluzywnej i bezpiecznej sztucznej inteligencji dla wszystkich.

Firma AMD projektuje i wdraża kompleksowe rozwiązania AI, które łączą sprzęt, oprogramowanie open source, modele i ekspertów – możliwe dzięki otwartemu ekosystemowi – w celu przyspieszenia postępu w niemal każdym sektorze przemysłowym i dziedzinie akademickiej.

Paweł Wójcik Compute Category BDM, Hewlett Packard Enterprise

Adam Tomczak Territory Development Executive CEE, AMD

rozdzIał 2

zintegrowana aI w komPuterach i urządzeniach mobilnych

sztuczna

inteligencja

zmienia

zasady szAnse i wyzwAniA nowej ery AI

Sztuczna inteligencja zmienia biznes szybciej, niż wielu się spodziewa. O szansach, wyzwaniach i roli nowych technologii w strategii HP opowiada Dorota Olczak, Category Manager Workstations, Thin Clients & Retail Solutions w HP

Jakie są najważniejsze szanse i wyzwania dla biznesu związane z tym, że sztuczna inteligencja staje się dziś elementem codzienności?

Myślę, że w pierwszej kolejności trzeba wskazać wyzwania. Jednym z największych jest utrzymanie przewagi konkurencyjnej i sprostanie transformacji technologicznej, która już trwa. Firmy muszą odważnie się rozwijać, bo tempo zmian jest tak szybkie, że może decydować o ich przyszłym sukcesie lub porażce. Naturalnie pojawiają się obawy o utratę miejsc pracy, ale warto patrzeć szerzej: AI stworzy też wiele nowych zawodów związanych z wdrażaniem i obsługą tej technologii. Nie można też pominąć cyberbezpieczeństwa. Rosnące zagrożenia i nowe regulacje sprawiają, że firmy muszą priorytetowo traktować ochronę danych i urządzeń.

Szans związanych z AI jest bardzo wiele. Najważniejsza to automatyzacja pracy i wzrost efektywności – od notatek ze spotkań przygotowywanych automatycznie, po szybkie wyszukiwanie informacji w firmowych zasobach. Generatywna AI pozwala w krótkim czasie analizować duże ilości danych, co realnie poprawia

wydajność, komfort pracy i – w konsekwencji – wyniki finansowe firm. To technologia, która wykracza poza wcześniejsze innowacje: potrafi kodować, podsumowywać, prowadzić dialog, dokonywać wyborów. Dzięki temu obniża bariery kompetencyjne, wspiera pracowników w zdobywaniu nowych umiejętności i otwiera dostęp do wiedzy w dowolnym języku, w czasie rzeczywistym. AI zmienia sposób, w jaki pracujemy, szukamy informacji, wykorzystujemy wiedzę. Możemy działać szybciej i efektywniej. Wdrożenie AI wymaga odpowiedniego zestawu narzędzi – i tu widzimy przestrzeń dla firm takich jak nasza, oferujących pełne portfolio rozwiązań do pracy ze sztuczną inteligencją.

Chciałbym rozwinąć wątek dotyczący rynku pracy. Wspomniałaś o tym, że obok zagrożeń pojawią się także nowe miejsca pracy – i to prawda. Ale coraz częściej mówi się też o tym, że nie każda osoba będzie w stanie wprost się przebranżowić. To rodzi pytanie o tempo zmian. Czy sądzisz, że adaptacja AI będzie szybsza i bardziej rewolucyjna niż wcześniejsze transformacje technologiczne, czy raczej

AI postrzegam jako motor innowacji, który tworzy nowe kategorie produktów i inteligentniejsze ekosystemy pracy.

Dorota Olczak Category Manager Workstations

Thin Clients & Retail Solutions w HP

będziemy obserwować stopniowe wdrażanie – proces, w którym automatyzacja pracy wchodzi do firm powoli, etapami?

Myślę, że w pewnym momencie zobaczymy wyraźne przyspieszenie. Na razie firmy dopiero testują możliwości sztucznej inteligencji i sprawdzają, co można dzięki niej osiągnąć. Część projektów naturalnie się zakończy, bo pojawią się bariery nie do pokonania, ale inne będą rozwijane. Ważne jest, by pamiętać, że nie każdy musi zostać inżynierem AI. Potrzebni będą także zwykli użytkownicy, którzy testują rozwiązania i dają feedback, czy są one intuicyjne i przydatne.

Kluczowy jest czynnik ludzki – jeśli pracownicy będą bali się AI i widzieli w niej zagrożenie dla zatrudnienia, proces adopcji spowolni. Firmy już teraz powinny inwestować w edukację i szkolenia, które zwiększają kompetencje i oswajają z nowymi narzędziami. Ważne jest nie tylko przygotowanie ekspertów, ale także przeszkolenie pracowników do podstawowego korzystania z AI – np. nadzorowania procesów automatyzacji. To pozwoli im stopniowo podnosić kwalifikacje i zyskać pewność, że sztuczna inteligencja wspiera ich pracę, a nie ją odbiera.

Jakie Twoim zdaniem są dziś najważniejsze obszary zastosowań AI?

W tej chwili kluczowy jest rozwój asystentów i agentów AI. To rozwiązania, które wspierają zarówno konsumentów, jak i pracowników – od działów sprzedaży po marketing. Coraz większe znaczenie zyskuje też generatywna AI, umożliwiająca tworzenie treści, obrazów czy kodu.

Dzięki temu możliwa staje się automatyzacja wielu procesów – od projektowania po obsługę klienta.

Kolejnym ważnym obszarem jest automatyzacja procesów biznesowych, w tym w szczególności zarządzania łańcuchem dostaw. AI pozwala prognozować popyt, ograniczać straty magazynowe i redukować koszty, co bezpośrednio przekłada się na wzrost efektywności operacyjnej.

Logistyka może zostać całkowicie przebudowana przez sztuczną inteligencję. Optymalizacja procesów transportowych to obszar, w którym człowiek po prostu nie jest w stanie dorównać algorytmom.

To ogromny potencjał, ale nie jedyny.

Istotne znaczenie ma także analiza danych, symulacje i modele predykcyjne, które wspierają managerów i zarządy w podejmowaniu strategicznych decyzji biznesowych.

Ogromne możliwości rozwoju AI widzę również w sektorze zdrowia – zarówno w diagnostyce w czasie rzeczywistym, kiedy sztuczna inteligencja potrafi wykrywać zmiany niewidoczne dla lekarza, jak i w procesie tworzenia nowych leków. To, co kiedyś zajmowało miesiące czy lata i uchodziło za przełomowe odkrycie, dziś dzięki AI może zostać osiągnięte w ułamku tego czasu.

Czy sztuczna inteligencja jest dziś przede wszystkim narzędziem redukcji kosztów, czy raczej siłą napędową innowacji i źródłem nowych przychodów?

Myślę, że jedno i drugie. AI postrzegam jako motor innowacji, który umożliwia powstawanie nowych kategorii produktów i inteligentniejszych ekosystemów pracy. My w HP stale rozwijamy takie rozwiązania. Równocześnie jednak AI automatyzuje procesy i eliminuje powtarzalne zadania. Przykładem są chatboty czy callboty, które obniżają koszty obsługi klienta. Ogromne znaczenie ma też predictive analytics – systemy, które potrafią

poinformować użytkownika o nadchodzącej awarii, zanim do niej dojdzie. To oznacza mniejsze przestoje i niższe koszty serwisowe. Podobne rozwiązania od lat stosuje się w lotnictwie, a dziś schodzą one na poziom komputerów czy samochodów.

AI wspiera również optymalizację energetyczną – inteligentne systemy potrafią zarządzać ogrzewaniem czy poborem prądu w dużych biurach i halach, redukując wydatki. Dlatego uważam, że sztuczna inteligencja to zarówno narzędzie innowacji, jak i realnego obniżania kosztów.

HP wdrożyło takie rozwiązania, które cieszą się coraz większą popularnością. Korzyści są obustronne – firmy technologiczne mogą oferować lepsze usługi, a klienci realnie oszczędzają czas i pieniądze na serwisie. To oznacza m.in. ułatwienia w logistyce. Oczywiście zdarzają się problemy z dostępnością komponentów, ale dzięki sztucznej inteligencji być może uda się je w dużej mierze wyeliminować.

Skoro już o tym wspomnieliśmy, porozmawiajmy o strategii HP wobec AI. Jak wyglądała droga od pierwszych wdrożeń do obecnej sytuacji? Gdzie dziś wykorzystujecie sztuczną inteligencję – nie tylko w produktach, ale też wewnątrz organizacji?

Wszyscy pracownicy korzystają dziś z Copilota – to narzędzie stało się podstawą naszej pracy. Przyspiesza analizy, porządkuje dane, tworzy notatki, zapisuje spotkania, a nawet przygotowuje prezentacje. Dzięki temu realnie oszczędzamy czas i możemy skupić się na zadaniach wymagających większej uwagi.

Ale warto spojrzeć szerzej, na cały ekosystem HP. Byliśmy jednymi z pierwszych, którzy wprowadzili AI PC – zarówno desktopy, notebooki, jak i stacje robocze. To urządzenia z dedykowanymi procesorami NPU wspierającymi sztuczną inteligencję.

Dzięki temu odciążają CPU, optymalizują zużycie energii i wydłużają czas pracy na baterii.

Drugim obszarem są rozwiązania wideokonferencyjne HP Poly. Oferują one m.in. redukcję szumów, poprawę jakości obrazu i dźwięku oraz automatyczne śledzenie rozmówców. To zdecydowanie podnosi komfort spotkań online, nawet jeśli czasem technologia potrafi zaskoczyć zabawnymi sytuacjami.

Nie można pominąć także segmentu workstation – najbardziej wydajnych stacji roboczych HP. To na nich odbywa się analiza danych czy trenowanie modeli AI. Wokół nich powstało AI Creation Center – kompleksowe środowisko wspierające cały cykl rozwoju sztucznej inteligencji. Obejmuje ono m.in. platformę AI Studio, która umożliwia współpracę w czasie rzeczywistym i przyspiesza wdrażanie modeli.

Mamy również rozwiązanie HP Z Boost, które pozwala korzystać na żądanie z mocy GPU i współdzielić zasoby obliczeniowe. To nie tylko optymalizacja kosztów, ale też mniejsze uzależnienie od infrastruktury chmurowej.

Na horyzoncie pojawia się kolejne rozwiązanie HP ZGX Nano AI Station, kompaktowa stacja robocza do lokalnego rozwoju AI. Wyposażona w najnowsze układy Nvidii z zunifikowaną pamięcią 128 GB, została opracowana we współpracy z Nvidią. W październiku pojawi się na polskim rynku. A teraz wyobraź sobie, że tak niewielki komputer oferuje tak ogromną moc obliczeniową. To daje wyobrażenie, jak szybko rozwija się technologia i jak wielkie możliwości będą dostępne już za rok czy dwa. Postęp jest tak dynamiczny, że zwykłym użytkownikom trudno nadążyć za zmianami. Oczywiście, część projektów może z różnych powodów zostać zatrzymana, ale kierunek jest jasny – rozwój nie zwolni. Nowe modele językowe będą coraz większe, bardziej skomplikowane i coraz szerzej dostępne. A skoro użytkownicy już przekonali się, jak proste i wygodne jest korzystanie ze sztucznej inteligencji –wystarczy zadać pytanie i od razu uzyskać odpowiedź – to trudno wyobrazić sobie, aby ktoś w przyszłości zrezygnował z tego komfortu.

Jeśli pracownicy będą bali się AI i widzieli w niej zagrożenie, proces adopcji spowolni. Edukacja jest kluczowa.

Dorota Olczak

Category Manager Workstations Thin Clients & Retail Solutions w HP

Co Twoim zdaniem jest dziś najbardziej niedocenianym lub pomijanym aspektem AI, zwłaszcza w dyskusjach branżowych?

Myślę, że takim aspektem jest obciążenie środowiskowe. Trening potężnych modeli generatywnych wymaga ogromnych ilości energii elektrycznej i wody niezbędnej do chłodzenia centrów danych. To wiąże się ze wzrostem emisji CO2 Co więcej –rzadko zwraca się uwagę na to, że nawet pojedyncze zapytanie do ChatGPT również generuje zużycie energii. Z badań przeprowadzonych przez instytut technologii wynika, że jedno takie zapytanie może być nawet pięciokrotnie bardziej energochłonne niż zwykłe wyszukiwanie w Google. Jeśli pomnożymy to przez miliony użytkowników, efekt środowiskowy staje się ogromny. A ponieważ korzystanie z AI jest łatwe i intuicyjne, trudno oczekiwać, że ten trend się odwróci. Wręcz przeciwnie – będzie narastał, a wraz z nim także konsekwencje ekologiczne.

To naturalnie rodzi pytanie o rozwój energetyki w takich krajach, jak Polska. Nasze sieci przesyłowe są w dużej mierze przestarzałe.

Dlatego branża IT powinna skupić się na tworzeniu bardziej energooszczędnych technologii. Im będą oszczędniejsze, tym mniejsze będzie ich oddziaływanie na środowisko. Być może w tym czasie państwa dostosują swoją infrastrukturę do zwiększonego obciążenia, które z pewnością nadejdzie. W przestrzeni publicznej brakuje świadomości tego problemu, który powinien zostać zaadresowany, tak by świadomość społeczna się zmieniała. n

Komputeryzacja AI –nowa era obliczeń

Sztuczna inteligencja coraz mocniej zaznacza swoją obecność w komputerach osobistych. Trend ten określany jest jako AI-PC i obejmuje implementację wyspecjalizowanych układów scalonych (NPU) oraz algorytmów AI bezpośrednio w sprzęcie użytkownika. Dzięki temu wiele operacji związanych z uczeniem maszynowym i analizą danych odbywa się lokalnie, bez konieczności korzystania z chmury. To sprawia, że masowe zastosowanie najprostszych funkcjonalności związanych z AI staje się zjawiskiem rozproszonym, a tym samym zdejmuje część z wyzwań i kosztów z barków hiperscalerów.

Trend ten jest możliwy dzięki współpracy producentów sprzętu i oprogramowania. Intel, AMD oraz Qualcomm od 2024 roku wprowadzają układy wyposażone w jednostki NPU, pozwalające na efektywne energetycznie obliczenia na potrzeby algorytmów. W tym samym czasie Microsoft ogłosił, że jego narzędzie Copilot+ dla Windows 11 wymaga procesorów osiągających co najmniej 40 TOPS (bilionów operacji na sekundę).

Jednak w urządzeniach osobistych AI to nie tylko domena komputerów PC i laptopów, ale także innych, mniejszych rozwiązań. W ramach trendu upowszechniania prostych form AI producenci smartfonów, tabletów, a nawet słuchawek implementują w swoich urządzeniach algorytmy AI, mające podnieść komfort użytkowania lub wprowadzić nowe, interesujące funkcjonalności.

Co sprawia, że AI w komputerach osobistych się popularyzuje?

Jeszcze kilka lat temu komputery osobiste wykorzystywały AI jedynie w aplikacjach działających w chmurze, gdzie modele obliczeniowe były przetwarzane na serwerach. Obecnie dzięki rozwojowi specjalistycznych procesorów, przede wszystkim NPU, coraz więcej operacji AI odbywa się lokalnie na urządzeniu użytkownika. Popularność AI-PC stale rośnie. Według raportu Canalys, w 2025 roku komputery AI-PC będą stanowić około 30 proc. rynku komputerów z systemem Windows, a do 2026 roku ich udział wzrośnie do 50 proc.

Jednym z kluczowych elementów popularyzacji AI w komputerach osobistych jest integracja z systemami operacyjnymi. Microsoft w 2024 roku wprowadził funkcję Copilot+ w Windows 11, wymagającą sprzętu o wydajności co najmniej 40 TOPS. Dzięki temu użytkownicy mogą korzystać z lokalnych modeli AI do transkrypcji, tłumaczeń, optymalizacji pracy systemu oraz automatyzacji codziennych zadań. AI pomaga także w zarządzaniu energią, poprawie bezpieczeństwa i dostosowywaniu interfejsu użytkownika do indywidualnych preferencji.

Microsoft postawił na AI jako integralną część systemu operacyjnego, co oznacza, że w przyszłości możemy spodziewać się jeszcze głębszej integracji sztucznej inteligencji w komputerach osobistych.

Dla użytkowników biznesowych ważnym elementem tego trendu jest także fakt, że stosując obliczenia lokalnie, nie eksportujemy danych poza systemy przedsiębiorstwa. W ten sposób praca z AI nie naraża danych firmowych na wyciek. To jednak, jak się okazuje, motywacja na przyszłość. Badanie przeprowadzone przez Futurum Research wskazuje, że 62 proc. adopcji AI-PC w przedsiębiorstwach jest motywowana chęcią przygotowania organizacji na przyszłe wyzwania związane z AI.

Popularność tzw. AI-PC ma jednak jeszcze jedno źródło. Dziś coraz większa część nowych maszyn, zwłaszcza laptopów, mieści się w tej kategorii ze względu na prosty fakt: nowe procesory mobilne ze średniej i wysokiej półki posiadają niezbędne ku temu subukłady, czyli NPU. Z badań przeprowadzonych przez Context wynika, że posiadanie lub brak NPU nie jest dziś zauważalnym czynnikiem wyboru nowych maszyn. Wybieramy je, bez względu na posiadany procesor neuronowy.

Laptopy i komputery stacjonarne z AI pod maską

Aktualnie wszyscy producenci komputerów osobistych mają w swojej ofercie laptopy zgodne z nałożonymi przez Microsoft Copilot+ wymaganiami. Jest to możliwe, ponieważ zaraz po Qualcommie, który swoimi układami Snapdragon X jako pierwszy spełnił te warunki sprzętowe, dołączyły Intel i AMD, oferując nowe procesory wyposażone w szybkie NPU. Od wiosennej premiery Copilot+ do masowych premier nowych laptopów nie musieliśmy czekać długo – wiele nowych konstrukcji tego typu miało swoją premierę podczas targów IFA 2024 w Berlinie. Kilka miesięcy później dołączyły kolejne maszyny, tym razem prezentowane na CES 2025 w Las Vegas.

Jaki jest dziś stan rynku AI-PC?

Właściwie każdy liczący się producent laptopów posiada w swojej ofercie maszyny, które mają na pokładzie NPU. Od tuzów rynku, takich jak Lenovo, HP czy Dell, po niszowe marki, takie jak Razer czy Framework, każdy ma już w swoim portfolio laptopy wyposażone w procesor wzbogacony o NPU.

Co natomiast z desktopami?

Tu producenci procesorów wstrzymywali się dłużej z wprowadzeniem NPU do swoich układów. Przyczyną tego stanu rzeczy jest prosty fakt: w desktopach często znajduje się już GPU o odpowiednio większej mocy obliczeniowej. Karty graficzne obecne w wielu PC przewyższają w zdolnościach dokonywania obliczeń na potrzeby AI wiele z pierwszych NPU. Tu jednak także następuje zmiana. Pod koniec 2024 roku Intel wprowadził procesory Arrow Lake dla desktopów. Są to pierwsze, na ten moment, stacjonarne CPU wzbogacone o układy NPU. Warto jednak zwrócić uwagę na to, że są to NPU o stosunkowo niewielkiej mocy obliczeniowej, wynoszącej jedynie 13 TOPS. Znacznie silniejszych jednostek należy spodziewać się w planowanych na 2026 rok procesorach Nova Lake. Trzeba mieć jednak świadomość, że obliczenia dokonywane na NPU laptopów i desktopów mieszczących się w terminie „AI-PC”, nie mogą równać się z tzw. dużymi modelami, które działają w chmurze. Ograniczenia są oczywiste i wynikają

z prostego faktu: mówimy o pojedynczej maszynie. Pomimo pewnych limitacji, wykorzystanie AI w komputerach osobistych potrafi przynieść wiele dobrego – szczególnie w codziennej pracy z prostymi zadaniami. Ostatecznie dziś kluczową kwestią pozostaje zastosowany model AI, a na tym polu, dla obliczeń lokalnych, nie ma wielkiej konkurencji. Widać tu wyraźną przewagę Copilota w Windows 11, który, mimo wciąż dostrzegalnych niedoskonałości, potrafi za użytkownika zrobić wiele prostych, ale czasochłonnych czynności.

Kompaktowe superkomputery AI

Większość popularnych modeli AI, takich jak ChatGPT, Gemini czy Perplexity działa w chmurze. Oznacza to, że funkcjonują na złożonej infrastrukturze hiperscalerów. Jednak dla wielu zadań, zwłaszcza w niektórych sektorach gospodarki, a także w sektorze publicznym, dobrym, a nawet koniecznym (np. w wojsku czy policji) posunięciem może być przeniesienie obliczeń na grunt lokalny, bez konieczności rezygnacji z dużych modeli AI. Obecnie jest już na to metoda.

r NVIDIA wprowadziła w maju 2025 na rynek dwa nowe systemy obliczeniowe z rodziny DGX: DGX Spark oraz DGX Station, które redefiniują pojęcie lokalnych superkomputerów AI. Oba rozwiązania bazują na najnowszych chipach z rodziny Grace Blackwell i zostały zaprojektowane z myślą o umożliwieniu pracy z dużymi modelami AI – bez konieczności korzystania z chmury. DGX Spark, wcześniej znany jako Project Digits, to kompaktowy komputer klasy superkomputera, który zmieści się na biurku lub nawet w dużym plecaku. Urządzenie wykorzystuje układ GB10 Grace Blackwell, integrujący 20-rdzeniowy procesor ARM oraz układ GPU z piątą generacją rdzeni Tensor. Dzięki temu Spark oferuje wydajność rzędu 1 petaflopa mocy AI, co czyni go niezwykle atrakcyjnym narzędziem dla programistów, badaczy, zespołów R&D. Komputer wyposażono w 128 GB zunifikowanej pamięci LPDDR5x, szybkie złącza NVLink-C2C, interfejsy USB4, HDMI oraz opcjonalny dysk SSD NVMe o pojemności do 4 TB. DGX Spark można także połączyć w klaster, co pozwala na skalowanie mocy obliczeniowej nawet w warunkach biurowych.

r Z kolei DGX Station to bardziej zaawansowane, stacjonarne rozwiązanie desktopowe, bazujące na chipie GB300 Grace Blackwell Ultra. System ten oferuje aż do 20 petaflopów mocy AI oraz 784 GB zunifikowanej pamięci, co czyni go jednym z najmocniejszych komputerów AI dostępnych poza centrami danych. Dzięki zastosowaniu nowej generacji interfejsu ConnectX-8 o przepustowości do 800 Gb/s, DGX Station nadaje się do lokalnego trenowania modeli wielomodalnych, obróbki danych na skalę enterprise oraz wdrożeń wymagających błyskawicznego przetwarzania bez zależności od zewnętrznych serwerów.

Oba urządzenia działają pod kontrolą systemu operacyjnego NVIDIA DGX OS, zawierającego zestaw narzędzi dla deweloperów AI – w tym biblioteki CUDA, PyTorch, JAX, TensorFlow oraz środowiska do eksperymentów, jak Jupyter. Sprzęt z serii DGX współpracuje z rozwiązaniami chmurowymi NVIDIA DGX Cloud i może być łatwo integrowany z większą infrastrukturą obliczeniową. DGX Spark i DGX Station trafią na rynek w wersjach produkowanych przez czołowych producentów OEM, takich jak Asus, HP, Dell, Lenovo, MSI, Gigabyte i Supermicro. Dzięki tym rozwiązaniom NVIDIA sprawia, że superkomputery przestają być wyłącznie domeną dużych centrów danych – stają się narzędziami dostępnymi na biurku.

100

milionów liczba aktywnych użytkowników miesięcznie, jaką osiągnął ChatGPT w styczniu 2023 r., zaledwie dwa miesiące od uruchomienia

Człowiek stworzył sztuczny umysł na swoje

podobieństwo – lusterko, które odbija zarówno naszą

genialność, jak i nasze najgłębsze lęki.

DeepSeek R

AI w smartfonach i tabletach

Sztuczna inteligencja w urządzeniach mobilnych stała się standardem, jeśli nieco przymrużymy oczy na stosowanie tego terminu. Wprawdzie smartfony i tablety coraz częściej wyposażone są w dedykowane układy NPU, które umożliwiają przetwarzanie AI na urządzeniu, jednak, na tę chwilę, stosunkowo niewiele jest praktycznych zastosowań tego typu modeli. Nie oznacza to jednak, że nie należy im przyglądać się z uwagą, zwłaszcza że bieżący rok przyniósł wiele zmian w tym obszarze.

Według prognoz IDC, w 2024 roku dostarczono na rynek 234,2 miliona smartfonów z funkcjami generatywnej AI, co oznacza wzrost o 364 proc. rok do roku. Przewiduje się, że w 2025 roku liczba ta wzrośnie o kolejne 73,1 proc., a do 2028 roku osiągnie 912 milionów urządzeń, co odpowiada rocznej stopie wzrostu (CAGR) na poziomie 78,4 proc. w latach 2023–2028. Natomiast Deloitte przewiduje, że do końca 2025 roku ponad 30 proc. wszystkich dostarczonych na rynek smartfonów będzie wyposażonych w funkcje generatywnej AI.

W 2025 roku sztuczna inteligencja przestała być ciekawostką technologiczną i stała się nieodłącznym elementem smartfonów – obecnym nie tylko w topowych modelach, ale także coraz częściej w średniej półce. Najwięksi producenci – Samsung, Google i Apple – rywalizują nie tylko specyfikacją techniczną swoich urządzeń, ale przede wszystkim możliwościami oferowanymi przez zintegrowane systemy AI: Galaxy AI, Gemini oraz Apple AI.

r Samsung jako pierwszy wprowadził na szeroką skalę rozwiązania generatywnej AI w modelach Galaxy S24 w 2024 roku, tworząc własną platformę Galaxy AI To właśnie ona odpowiada za takie funkcje, jak natychmiastowe tłumaczenie rozmów głosowych w czasie rzeczywistym (również podczas rozmów telefonicznych), zaawansowane przetwarzanie obrazu czy sugestie tekstów bazujące na kontekście konwersacji. W kolejnych miesiącach rozwiązania Galaxy AI zostały udostępnione również na starszych modelach smartfonów, co pokazało, że funkcje AI nie muszą być zarezerwowane wyłącznie dla nowych urządzeń. Co ciekawe, od samego początku Galaxy AI działało też z językiem polskim. Samsung twierdzi, że 75 proc. użytkowników urządzeń Galaxy AI korzysta z funkcji AI codziennie, co świadczy o rosnącym zainteresowaniu i akceptacji tych technologii przez konsumentów.

r Google kontynuuje rozwój swojego ekosystemu AI pod marką Gemini, który zastąpił wcześniejsze modele Bard i integruje się dziś głęboko z systemem Android 15. Użytkownicy smartfonów Pixel – a także coraz większej liczby modeli innych producentów – mogą korzystać z Gemini jako z osobistego asystenta, zdolnego do generowania treści, podsumowań bądź edytowania dokumentów i zdjęć bezpośrednio z poziomu interfejsu systemu. Gemini działa lokalnie, ale także w chmurze – w zależności od zadania – oferując balans między szybkością a wszechstronnością. Od czerwca 2024 roku aplikacja Gemini została oficjalnie udostępniona w Polsce z pełnym wsparciem języka polskiego. Użytkownicy mogą pobrać ją ze Sklepu Play i korzystać z niej zarówno w interfejsie, jak i w komunikacji z asystentem.

r Apple rozwija własne rozwiązania AI w ramach platformy Apple AI, które coraz mocniej integrują się z iOS. W modelach iPhone 15 Pro i nowszych użytkownicy mogą korzystać z funkcji takich, jak lokalne podsumowywanie maili, inteligentne odpowiedzi w iMessage, generowanie treści wizualnych czy personalizowane sugestie działań oparte na analizie zachowań. Co istotne, Apple nadal mocno akcentuje

prywatność, dlatego większość zadań AI wykonywana jest lokalnie na urządzeniu – przy wsparciu własnego układu Neural Engine. Od kwietnia 2025 roku system Apple Intelligence jest oficjalnie dostępny dla użytkowników w Unii Europejskiej, w tym w Polsce. Wraz z aktualizacją iOS 18.4, iPadOS 18.4 oraz macOS Sequoia 15.4, Apple udostępniło swoje funkcje AI w różnych językach, ale nie w polskim.

W praktyce oznacza to, że dzisiejszy smartfon potrafi samodzielnie edytować zdjęcia i wideo, usuwać obiekty, poprawiać jakość materiału, tworzyć automatyczne klipy z wakacji, tłumaczyć w czasie rzeczywistym rozmowy – na żywo oraz w komunikatorach tekstowych. Może generować teksty na podstawie kilku słów kluczowych, analizować kontekst maila czy prezentacji, sugerować poprawki, a nawet planować dzień użytkownika, przewidując jego potrzeby na podstawie nawyków. To daleka droga od dość prostych asystentów głosowych w rodzaju Siri, Google Assistant czy Alexa. Aplikacje te były jednak prekursorami komunikacji głosowej z telefonem.

Rozwój AI w smartfonach nie tylko zmienia sposób korzystania z tych urządzeń, ale również redefiniuje pojęcie mobilności. Smartfon przestaje być jedynie narzędziem komunikacji, a staje się osobistym asystentem, edytorem, tłumaczem i kreatorem treści – gotowym działać w każdej chwili, bez potrzeby dostępu do internetu. To, co jeszcze kilka lat temu było dostępne wyłącznie w chmurze lub w wyspecjalizowanych aplikacjach, dziś działa w tle, natywnie i niemal niezauważalnie.

Warstwa sprzętowa urządzeń mobilnych w końcu pozwala na zastosowanie AI. Warto zauważyć, że wydajność NPU w smartfonach zbliża się do poziomu spotykanego w laptopach klasy AI-PC. Qualcomm Snapdragon 8 Gen 4 oraz Snapdragon 8 Elite posiadają zintegrowany NPU Hexagon osiągający wydajność do 45 TOPS. Apple Neural Engine (ANE) w układach Apple A17 Pro i A18 Pro oferuje wydajność na poziomie 35 TOPS, a NPU w SoC Samsung Exynos 2400, chociaż Samsung oficjalnie nie podał dokładnej wartości TOPS, szacowany jest na około 40 TOPS. Zaskakujące, ale na tę chwilę liderem jest MediaTek. Flagowy SoC Dimensity 9400 wyposażony w NPU 890 osiąga wydajność na poziomie 50 TOPS, przewyższając konkurencyjne rozwiązania. Obsługuje zaawansowane funkcje AI, takie jak generowanie wideo, lokalne trenowanie modeli LoRA oraz adaptacyjne AI w czasie rzeczywistym.

Czy AI ma znaczenie

dla użytkowników smartfonów?

Badanie Assurant Connected Consumer Trend Report wykazało, że prawie połowa konsumentów w USA oczekuje, że ich następny smartfon będzie wyposażony w funkcje AI, a około 20 proc. uznaje AI za „bardzo ważny” czynnik przy podejmowaniu decyzji o zakupie.

Praktyka zastosowania sztucznej inteligencji w smartfonach to dziś mnogość różnych, drobnych zadań. Poza eksponowanym przez producentów wspomaganiem fotografii, edycją już wykonanych zdjęć (np. usuwania osób, które weszły w kadr), znajdziemy też wiele sprytnych, choć niezbyt spektakularnych przykładów. Zwykle jednak nie zastanawiamy się nad tym, że „pod maską” działa algorytm AI. Przykładem może być np. FaceID w smartfonach Apple.

Aplikacja uczy się twarzy użytkownika, więc np. rozumie proces starzenia się, zmiany związane

z makijażem czy zarostem. Podobnie, co oczywiste, traktujemy inteligentnie działające aplikacje klawiatury, które podpowiadają kolejne słowa. To prosty mechanizm, ale funkcjonalny – oparty na uczeniu maszynowym języka, czy raczej języków, bo klawiatury obsługują ich dziesiątki.

Android Adaptive Battery to funkcja, która polega na uczeniu się przez prosty algorytm naszych nawyków używania aplikacji. Efekt? Lepsze zarządzanie energią, co pozwala na dłuższą pracę na baterii. Chociaż ta funkcja nie sprawi nagle, że telefon zacznie obywać się całe tygodnie bez ładowarki, to jest w stanie zapewnić bliższe optymalnego zużycie energii.

Sztuczna inteligencja jest w stanie także czuwać nad urządzeniem. Smartfony Google Pixel mają wbudowaną autodiagnostykę, co pozwala ustalić naturę problemu i podpowiada właściwe kroki naprawcze.

AI w innych urządzeniach mobilnych

Sztuczna inteligencja przestała być już tylko domeną komputerów, laptopów czy smartfonów. W 2025 roku AI przeniknęła do niemal każdego aspektu życia codziennego, dyskretnie towarzysząc użytkownikom w domu, podczas treningów, podróży i relaksu. W elektronice użytkowej – szczególnie w segmencie urządzeń IoT, słuchawek, wearables czy smart home – AI nie tylko automatyzuje proste czynności, ale uczy się zachowań użytkownika, przewiduje jego potrzeby i podejmuje decyzje w czasie rzeczywistym.

r Systemy inteligentnego domu zyskały zupełnie nowy wymiar dzięki lokalnej i chmurowej AI. Dzisiejsze urządzenia, takie jak czujniki ruchu, termostaty czy inteligentne oświetlenie, nie tylko wykonują zaprogramowane komendy, ale analizują kontekst. Termostaty przewidują obecność domowników, rozpoznają ich codzienny rytm i automatycznie dostosowują temperaturę. Z kolei systemy oświetlenia – jak Philips Hue zintegrowane z AI – analizują porę dnia, nastrój, a nawet treść oglądanego filmu, by dobrać odpowiednie światło.

r Roboty sprzątające, jak najnowsze modele iRobot Roomba, Xiaomi, Dreame czy Ecovacs Deebot, wyposażone są w kamery i jednostki NPU, które pozwalają im na tworzenie dynamicznych map 3D przestrzeni, wykrywanie przeszkód oraz rozróżnianie typów zabrudzeń. Dzięki temu nie tylko sprzątają bardziej efektywnie, ale też uczą się układu mieszkania, przewidują czas pracy i proponują optymalny harmonogram działania.

r W segmencie słuchawek i urządzeń ubieralnych sztuczna inteligencja zyskuje na znaczeniu przede wszystkim dzięki rozpoznawaniu kontekstu oraz personalizacji dźwięku. Najnowsze modele słuchawek – np. Sony WF-1000XM6, Bose Ultra Open Earbuds czy Samsung Galaxy Buds 3 Pro – korzystają z lokalnego przetwarzania sygnału audio, by w czasie rzeczywistym dostosować aktywną redukcję hałasu (ANC) do otoczenia. AI analizuje nie tylko poziom hałasu, ale także zachowanie użytkownika (czy się porusza, mówi, siedzi), automatycznie przełączając tryby pracy.

83%

respondentów w Chinach postrzega produkty i usługi AI jako przynoszące korzyść

r W asystentach dźwiękowych zintegrowanych ze słuchawkami coraz częściej pojawiają się funkcje generatywnej AI – jak automatyczne tłumaczenie rozmów, podsumowanie powiadomień, a nawet kontekstowa pomoc oparta na kalendarzu czy lokalizacji. To nie tylko wygoda – to rozszerzenie percepcji użytkownika.

r Opaski sportowe i smartwatche, np. z serii Garmin, Huawei Watch czy Apple Watch, wykorzystują AI do analizowania jakości snu, stresu czy regeneracji organizmu. Algorytmy uczą się indywidualnych wzorców użytkownika i nie tylko prezentują dane, ale też wyciągają z nich wnioski: sugerują zmianę planu treningowego, przypominają o nawodnieniu lub ostrzegają o nadchodzącym spadku energii. W aplikacjach, takich jak Fitbit czy Samsung Health, algorytmy odnajdują też odchylenia od normy we wskazanych parametrach funkcjonowania organizmu i są w stanie zaalarmować już na początku takiej anomalii w wynikach. Chociaż nie zastąpi to profesjonalnej diagnozy, może ostrzec przed potencjalnymi problemami zdrowotnymi.

AI w urządzeniach noszonych może też służyć… rozrywce. Przykładem może być Muzaic. To polska aplikacja, która wykorzystuje sztuczną inteligencję do generowania spersonalizowanej muzyki w czasie rzeczywistym. Główną ideą stojącą za rozwiązaniem jest tworzenie dźwięków i utworów, które są unikalne dla każdego użytkownika – dostosowane do jego nastroju, preferencji muzycznych, a nawet… parametrów ruchu odczytanych ze smartwatcha. Aplikacja może więc na bieżąco tworzyć muzykę pasującą do treningu biegowego, odpoczynku z kubkiem kawy czy sesji jogi.

Coraz częściej AI trafia także do pozornie prostych urządzeń – czujników jakości powietrza, wideodomofonów, zabawek edukacyjnych, a nawet szczoteczek do zębów. W nowoczesnych wideodomofonach AI rozpoznaje twarze gości, identyfikuje zachowania podejrzane (np. zbliżanie się do drzwi i odchodzenie bez dzwonienia) i automatycznie reaguje – np. włączając światło lub wysyłając powiadomienie.

Szczoteczki do zębów Oral-B czy Philips Sonicare z funkcją AI analizują na bieżąco sposób szczotkowania, wykrywają pomijane strefy i dostosowują poziom wibracji w zależności od nacisku i kąta trzymania. Dla dzieci – coraz popularniejsze są zabawki edukacyjne, takie jak interaktywne roboty (np. Miko, Cozmo), które uczą się preferencji dziecka i prowadzą dynamiczne rozmowy oraz gry dostosowane do poziomu rozwoju i języka.

AI znikająca z pola widzenia

Charakterystyczne dla współczesnej AI w elektronice użytkowej jest to, że przestaje być widoczna – działa w tle, podejmuje decyzje autonomicznie, uczy się i adaptuje. Zamiast wymagać ciągłej interakcji, odpowiada na potrzeby, zanim zostaną wyrażone. Jej rola to już nie tylko automatyzacja, lecz personalizacja doświadczenia użytkownika w sposób ciągły i inteligentny.

Rok 2025 pokazuje, że prawdziwy rozwój AI nie odbywa się tylko na poziomie potężnych komputerów. To właśnie małe, dyskretne urządzenia – podłączone do internetu rzeczy lub działające lokalnie – stają się największymi beneficjentami tej rewolucji. A ich użytkownicy? Nawet nie zawsze zdają sobie sprawę, że już od dawna korzystają z AI każdego dnia.

w ocenIe eksPertów

Komputery, smartfony i urządzenia codziennego użytku stają się częścią ekosystemu AI. Nowa generacja sprzętu z układami NPU przenosi sztuczną inteligencję z chmury na biurko, do kieszeni i do domu użytkownika

Rozpoczyna się era komputeryzacji AI i jednocześnie czas, gdy sztuczna inteligencja przestaje być domeną centrów danych, a staje się naturalnym składnikiem codziennego sprzętu. Układy NPU w laptopach, smartfonach i urządzeniach mobilnych pozwalają na lokalne przetwarzanie danych, co oznacza większą prywatność, mniejsze opóźnienia i oszczędność energii. Nowe generacje procesorów od Intela, AMD, Qualcomma czy Apple umożliwiają działanie modeli AI bez połączenia z chmurą, a rozwiązania takie jak Copilot+ w Windows 11 wyznaczają nowy standard interakcji z maszyną. AI przestaje być narzędziem, a staje się integralnym elementem środowiska użytkownika. Jak tę transformację postrzegają eksperci branży technologicznej?

Michał Stochmal AMD

AI w komputerach osobistych zmienia sposób, w jaki pracujemy i korzystamy z technologii. Coraz więcej obliczeń odbywa się lokalnie – w miejscu powstania danych – co zwiększa prywatność, redukuje opóźnienia i obniża koszty przetwarzania w chmurze. To trend napędzający rozwój nowej kategorii urządzeń: AI PC, czyli komputerów wyposażonych w dedykowany układ NPU (Neural Processing Unit) do obsługi zadań sztucznej inteligencji. NPU odciąża CPU i GPU, zapewniając energooszczędne i szybkie przetwarzanie modeli AI bez konieczności stałego połączenia z chmurą. AMD jest liderem tej transformacji dzięki technologii Ryzen AI. Najnowsza, trzecia generacja – procesory AMD Ryzen AI 300 PRO – oferuje NPU o wydajności do 55 TOPS, co umożliwia lokalne uruchamianie zaawansowanych modeli, w tym dużych modeli językowych (LLM). Efekt? Wyższa produktywność, większe bezpieczeństwo danych i nowe możliwości dla aplikacji biznesowych i kreatywnych. Na rynku dostępne jest już szerokie portfolio komputerów klasy Copilot+ PC z procesorami AMD – od ultramobilnych laptopów po stacje robocze – gotowych na erę AI. aI Pc zmieniają sPosób Pracy.

Radosław Szulik

Senior Product & Operations Unit Manager, dywizja Memory w Samsung Electronics Polska

nowa era komPuterów i smartfonów. sztuczna inteligencja Pod rĘką

W 2025 roku AI przestaje być funkcją, a staje się nową płaszczyzną działania komputerów i telefonów. Według prognoz Gartnera, AI PC do końca bieżącego roku ma odpowiadać za ok. 31 proc. rynku. Co więcej, AI PC osiągną pułap ponad połowy sprzedaży w 2026 roku. To realny sygnał modernizacji flot w firmach i zmiany oczekiwań po stronie użytkowników. Nowa generacja komputerów przynosi jakościową zmianę: coraz więcej zadań AI działa lokalnie, np. przy podsumowaniach czy przepisywaniu tekstu. W praktyce obowiązuje model hybrydowy: proste/średnie obciążenia powstają na urządzeniu, a bardziej złożone – w chmurze. Taka architektura oznacza szybsze działanie i lepszą responsywność, ale też pełniejszą kontrolę nad danymi i mniejsze uzależnienie od dostawców chmury.

Podobna rewolucja zachodzi w urządzeniach mobilnych. Smartfony coraz częściej wykorzystują sztuczną inteligencję do zadań realizowanych bezpośrednio na urządzeniu – od personalizacji interfejsu po przetwarzanie obrazu czy tłumaczenia w czasie rzeczywistym. Wymaga to znacznie szybszego i bardziej wydajnego dostępu do danych.

Dlatego pamięć masowa, przyspieszająca ładowanie modeli i danych, staje się istotnym elementem doświadczenia użytkownika. Przykładem są dyski SSD oparte na PCIe 5.0, które skokiem w nową generację szybkości transferu, dają stabilność pracy oraz przestrzeń do magazynowania dużej ilości danych.

Waldemar Wojciechowski Telco Category Manager AB S.A.

aI w kieszeni. smartfon bardziej smart

Producenci smartfonów wprowadzają do swojej oferty coraz więcej urządzeń umożliwiających wykorzystanie AI przez użytkowników. Wcześniej funkcje AI były obecne we flagowych modelach, oferowanych w wysokich cenach. Obecnie widzimy, że technologie AI pojawiają się w masowo w modelach ze średniej półki. Ten trend znacznie przyspiesza dotarcie sztucznej inteligencji “pod strzechy”. Kolejne kwartały będą przynosiły coraz szersze zastosowanie AI w smartfonach, a to z kolei przełoży się na stopniową zmianę sposobu wykorzystywania smartfonów przez użytkowników.

aI w Pc to już standard. nowe możliwoŚci dla innowacji

Sztuczna inteligencja odgrywa coraz większą rolę w urządzeniach codziennego użytku, takich jak komputery i urządzenia mobilne. Obecnie modele określane jako AI PC lub komputery z wbudowaną obsługą AI zyskują na popularności, co przekłada się na dynamiczny wzrost sprzedaży tych urządzeń. Ciągłe edukowanie partnerów biznesowych oraz klientów końcowych jest niezbędne, aby poszerzać świadomość użytkowników i pokazywać realne korzyści płynące z wykorzystania sztucznej inteligencji. Już dziś technologie oparte na AI nie tylko ułatwiają codzienne funkcjonowanie, lecz również rewolucjonizują sposób, w jaki działa świat technologii, biznesu i komunikacji. Producenci stale inwestują w dalszy rozwój tych rozwiązań, co stanowi szansę na uczynienie technologii jeszcze bardziej dostępnej, bezpiecznej, inteligentnej i przyjaznej dla użytkownika. W przyszłości możemy spodziewać się jeszcze głębszej integracji AI z naszymi urządzeniami, które będą potrafiły lepiej rozumieć kontekst, potrzeby i zachowania użytkowników. To kierunek, który nie tylko zwiększy komfort korzystania z technologii, ale także otworzy nowe możliwości dla innowacji, edukacji i zrównoważonego rozwoju.

Piotr Stefaniszyn Product Manager Lenovo Commercia, AB S.A.

bardziej inteligentny ekosystem. ogromne Pole dla innowacji

Sztuczna inteligencja odgrywa coraz większą rolę w komputerach i urządzeniach mobilnych, wspierając użytkowników w codziennych zadaniach od rozpoznawania mowy i obrazu, przez tłumaczenia, po personalizację treści. Dodatkowo, funkcje wspierane przez AI znacząco podnoszą komfort pracy zarówno w trybie hybrydowym, jak i stacjonarnym. Technologie takie jak automatyczna eliminacja szumów tła, korekcja obrazu w wideokonferencjach, inteligentne kadrowanie czy adaptacyjne ustawienia mikrofonu i kamery sprawiają, że komunikacja jest bardziej naturalna, a środowisko pracy bardziej ergonomiczne i profesjonalne. Mimo dynamicznego rozwoju AI, nadal istnieje ogromne pole do dalszych innowacji i wdrażania nowych funkcji, które jeszcze bardziej usprawnią pracę i codzienne użytkowanie urządzeń. Producenci komputerów aktywnie wspierają ten trend, wyposażając swoje urządzenia w dedykowane procesory i układy NPU (Neural Processing Unit), zoptymalizowane pod kątem lokalnego przetwarzania zadań AI. Jesteśmy dopiero na początku drogi do produktywnego wykorzystywania AI w pracy.

Paweł Jańczak Business Unit Manager Presales & Solution Design, AB S.A.

Tomasz Sławski Team Leader Apple, AB S.A.

aI zwiĘkszy PoPyt. coraz wiĘksze możliwoŚci

Apple konsekwentnie inwestuje w rozwój sztucznej inteligencji, integrując ją głęboko z architekturą sprzętową. Nowy czip M5 oferuje ponad czterokrotnie wyższą szczytową wydajność GPU dla AI w porównaniu do M4. Wprowadzenie Apple Intelligence i lokalnego przetwarzania danych na iPhonie i Macu otwiera nowe możliwości dla użytkowników i deweloperów, przy zachowaniu priorytetu prywatności. Z perspektywy rynku dystrybucyjnego oznacza to rosnący popyt na sprzęt zdolny do lokalnych zadań AI, szczególnie w segmentach biznesowych, edukacyjnych i kreatywnych.

rozdzIał 3

aI w biznesie: szanse i braki

AI potrzebuje myśli strAtegicznej

Sztuczna inteligencja już definiuje konkurencję – firmy, które ją mądrze wdrażają, zyskują przewagę, a te zwlekające, szybko tracą dystans do liderów. Michał Dżoga, Country Manager Michał Dżoga, wskazuje największe szanse i ryzyka: od prywatnych systemów AI i automatyzacji produkcji, przez lukę kompetencyjną i bezpieczeństwo, po budowę „gigafabryk” AI

Jakie są najważniejsze szanse i wyzwania związane z coraz powszechniejszym wykorzystaniem AI w polskich firmach?

To bardzo dobre i aktualne pytanie. Ponad dekadę temu Intel współtworzył Koalicję na rzecz Polskich Innowacji. Wspominam o tym dlatego, że dziś ta organizacja jest operatorem jednego z dziesięciu w Polsce Digital Innovation Hubów finansowanych przez Komisję Europejską. Łącznie w Europie działa ich około 150. To program wspierający cyfrową transformację MŚP –obejmuje szkolenia, audyty, a nawet wdrożenia usług. Jesteśmy w połowie realizacji, a skorzystało już z niego ponad 200 firm. Widzimy coraz więcej firm, które chcą – i niektóre już potrafią – skutecznie konkurować na rynkach zagranicznych. To oznacza otwarcie się na znacznie szerszą konkurencję niż tylko lokalna, a ta w wielu miejscach już wykorzystuje AI w procesach biznesowych. Mówiąc wprost: bez tego nie da się wygrać. Żyjemy w globalnym marketplace – można łatwo porównać ceny, szybko dostarczyć produkty dzięki

rozwiniętej logistyce. Liczy się czas, cena i jakość. Jeśli konkurencja korzysta z AI, ma przewagę. Polskie firmy zaczynają to rozumieć – i to dobra wiadomość. Zła jest taka, że ta świadomość wciąż często pozostaje na bardzo ogólnym poziomie.

Największy problem polega na tym, że firmy często nie wiedzą, w jakim obszarze powinny zacząć, a co więcej – jak przygotować organizację do wdrożenia AI. Samo wskazanie procesu do usprawnienia nie oznacza jeszcze gotowości.

Można nie być gotowym infrastrukturalnie, choć to akurat jest najłatwiejsze do rozwiązania, bo infrastrukturę można kupić lub wynająć. O wiele trudniejsze jest przygotowanie procesowe. Jeśli firma przez lata nie zbierała danych w odpowiedni sposób, to musi zacząć to robić –i nie może liczyć na efekty od razu. Drugi obszar to przygotowanie technologiczne i procesowe, trzeci – kompetencyjne. Europejski Chips Act nakłada obowiązek, by każda firma wykorzystująca AI – nawet w niewielkim stopniu – miała nie tylko przeszkoloną kadrę, ale i cały proces

To ogromna zmiana jakościowa –od prezentacji, po badania medyczne i leki. To jest właśnie „supermoc” AI: umożliwia coś, co wcześniej było niewyobrażalne lub całkowicie nieopłacalne.

Michał Dżoga Country Manager, Intel Polska

podnoszenia kwalifikacji. W grę wchodzi etyka, bezpieczeństwo, standardy pracy. Tymczasem świadomość tego obowiązku wśród firm jest minimalna. Oczekiwania są ambitne, ale brakuje przygotowania.

Przejdźmy do priorytetowych kierunków rozwoju i zastosowań AI - jakie są dziś najważniejsze z tych obszarów z biznesie?

Kluczowe są tu trzy obszary. Pierwszym są wewnętrzne procesy i pamięć organizacyjna. Duży potencjał mają prywatne systemy AI, w których dane nie opuszczają firmy.

Przykład: działasz na rynku zamówień publicznych, składasz 200 ofert rocznie. Dziś, by znaleźć podobną ofertę sprzed dwóch lat, musisz pytać ludzi wewnątrz firmy. System AI pozwala złożyć zapytanie i otrzymanie zestawienia treści, kontekstu i dokumentów. To także sposób na zachowanie wiedzy przy rotacjach kadry.

Drugi obszar to obsługa klienta. Chatboty potrafią już załatwić większość prostych spraw, podając odpowiedź, zamiast odsyłać do FAQ. Muszą być jednak dobrze zaprojektowane – złe implementacje irytują i psują obraz technologii AI.

Kolejny obszar to automatyzacja produkcji. Polska ma wciąż silny sektor przemysłowy. Do tego dochodzi rolnictwo, które w Polsce wciąż odgrywa ważną rolę gospodarczą. I tu również zastosowań dla AI jest bardzo wiele: kontrola jakości, optymalizacja procesów, automatyzacja czy robotyzacja. Dobrze zaplanowane inwestycje w robotyzację potrafią zwrócić się w ciągu nawet dwóch lat.

Tyle, że znowu kluczowa jest wiedza. Zarządy i właściciele firm często są gotowi na wdrożenia, ale w organizacjach brakuje ludzi, którzy potrafiliby odpowiednio doradzić. A małe i średnie firmy nie są klientami globalnych korporacji doradczych. Powstaje więc luka kompetencyjna – i to właśnie ją trzeba zasypać, jeśli chcemy, by polskie przedsiębiorstwa rzeczywiście weszły na ścieżkę transformacji opartej na AI.

Widzę tu pole dla integratorów i niezależnych, mniejszych firm konsultingowych. Jestem natomiast ciekaw opinii

na inny temat. Czy dziś AI to przede wszystkim narzędzie do redukcji kosztów w firmach, czy raczej motor napędzający innowacje i nowe sposoby prowadzenia biznesu? Redukcja wydatków uzyskana poprzez AI nieraz wiąże się także z pewnym kosztem społecznym.

Historia zna takie momenty – to kolejny etap automatyzacji. W czasach rewolucji przemysłowej maszyny przejmowały najpierw prace fizyczne: proste, powtarzalne, a często niebezpieczne. Dziś sztuczna inteligencja przejmuje część pracy umysłowej. I to na wszystkich poziomach.

Dlatego AI można traktować zarówno jako narzędzie do oszczędności, jak i do tworzenia nowej wartości. Firmy naturalnie zaczynają od redukcji kosztów, bo to najprostsze i najszybsze. Ale potencjał innowacyjny jest równie duży, choć trudniej go uchwycić i wymaga innych kompetencji. Tu wracamy do kwestii umiejętności. AI nie jest nieomylne – wręcz przeciwnie. Potrafi konfabulować z ogromną pewnością siebie, co może prowadzić do poważnych błędów.

Niestety, brak jest wsparcia systemowego. System edukacji wciąż kształci w zawodach,

które powoli odchodzą, zamiast przygotowywać młodych ludzi do pracy z nowoczesnymi technologiami.

To prawda, ale zaczynają się pojawiać pierwsze działania systemowe. Intel niedawno podpisał porozumienie z Ministerstwem Rozwoju – będziemy szkolić MŚP w zakresie AI. Na razie w ramach pilotażu, ale jeśli się sprawdzi, program może wejść na szeroką skalę. Ruszają też szkolenia dla młodzieży, więc widać pierwsze jaskółki zmian. Natomiast faktycznie, potrzeba masowego podejścia jest ogromna.

Wracając do pytania: AI nie tylko pozwala oszczędzać i tworzyć nowe wartości, ale też wspiera coś, co nazywam operational excellence – podnoszenie jakości pracy i produktów. Podam przykład: jeszcze niedawno przygotowanie dedykowanego layoutu prezentacji pod konkretny temat było czasochłonne i kosztowne, więc nikt tego nie robił. Dziś AI może dostosować układ i styl slajdów nie tylko do tematyki prezentacji, ale nawet do treści poszczególnych slajdów. Efekt końcowy jest lepiej dopasowany i bardziej profesjonalny. To ogromna zmiana jakościowa – od prezentacji, po badania medyczne i leki. To jest właśnie „supermoc” AI: umożliwia coś, co wcześniej było niewyobrażalne lub całkowicie nieopłacalne. Oba aspekty działają jednocześnie – redukcja kosztów i wzrost jakości, która w dłuższej perspektywie sama w sobie staje się przewagą konkurencyjną.

A

jaka

jest rola

AI w strategii Intela?

Wydaje mi się, że w naszej branży AI staje się dla rynku pracy tym, czym kiedyś były komputery PC, a potem centra danych. Dziś to właśnie sztuczna inteligencja napędza biznes – i to na wielu poziomach. Mamy ogromne centra danych, które służą do trenowania modeli oraz obsługi ich działania. To dwa różne zadania, wymagające odmiennych parametrów procesorów i produktów, a konkurencja w tym obszarze jest niezwykle silna. Ale AI przenika także inne kategorie produktów – właściwie każdy obszar naszego portfolio. Można powiedzieć,

że zmienia sposób myślenia o tym, czym jest dostarczanie mocy obliczeniowej, która zawsze była podstawą działalności Intela. Równolegle mówimy o wielu warstwach – od sprzętu po oprogramowanie. Duża część prac w naszym centrum w Gdańsku dotyczy właśnie optymalizacji i bezpieczeństwa. I tu dochodzimy do kolejnego aspektu: cyberbezpieczeństwa. AI wchodzi w coraz więcej zadań, co zwiększa ekspozycję na ryzyko. Jeśli powierzamy jej coraz poważniejsze obszary – od codziennych narzędzi po autonomiczne pojazdy – to musimy być świadomi, że atak na taki system może mieć tragiczne skutki. Rozwój AI musi iść w parze z rozwojem świadomości i systemów cyberbezpieczeństwa. I to na wielu poziomach – od krzemu, przez software, aż po użytkowników. Potrzebna jest powszechna edukacja i podstawowe zasady korzystania z technologii. Tak jak nie wypuszcza się kierowcy na drogę bez prawa jazdy i znajomości przepisów, tak samo użytkownicy powinni mieć pewien zakres wiedzy obejmujący technologie cyfrowe – zestaw podstawowych kompetencji i świadomości ryzyka.

Co jest dziś najbardziej niedocenianym aspektem sztucznej inteligencji? O czym wciąż mówi się za rzadko?

Pierwszym tematem jest oczywiście bezpieczeństwo – mówi się o nim zbyt mało. To już jednak poruszyliśmy. Drugi, równie istotny, to zdolności predykcyjne. Zbyt mocno skupiamy się na analizie danych i ich obróbce, a za mało na wnioskowaniu i przewidywaniu. Tymczasem to potężne narzędzie. W przemyśle predictive maintenance już przynosi realne oszczędności, chroniąc firmy przed poważnymi stratami. Można przewidzieć, kiedy serwisować maszynę, zanim dojdzie do awarii. Ale predykcja nie ogranicza się tylko do produkcji – może być zastosowana w wielu innych obszarach.

Trzeci to brak działań systemowych. Dużo rozmawiamy o strategiach i planach, ale wciąż za mało jest konkretnych wdrożeń. Pojawiają się pierwsze projekty, także

Rozwój AI musi iść w parze z rozwojem świadomości i systemów cyberbezpieczeństwa. I to na wielu poziomach – od krzemu, przez software, aż po użytkowników. Potrzebna jest powszechna edukacja.

Michał Dżoga Country Manager, Intel Polska

w edukacji, ale są to fragmenty – wąskie wycinki całości. Weźmy przykład szkół: lata pracy, wiele dobrej woli i dopiero po pięciu latach rusza program obejmujący 11 tysięcy nauczycieli, podczas gdy w Polsce mamy ich około pół miliona. Skala jest wciąż niewystarczająca.

Widać to szczególnie w administracji publicznej. Jeżeli administracja dostrzega potrzebę, to jej rolą powinno być wdrażanie rozwiązań – nie tylko planowanie. Nie twierdzę, że to łatwe, ale przełożenie strategii na realne działania, z zapewnieniem finansowania, jest kluczowe.

Spójrzmy na przykład europejskich „gigafabryk” AI. Mówi się o instalacjach złożonych ze 100 tysięcy GPU – dziś takie zasoby mają może dwie firmy na świecie. Nowy model finansowania zakłada jedną trzecią środków z Komisji Europejskiej i dwie trzecie z biznesu. Kto prywatnie sfinansuje taki CAPEX i – co ważniejsze –do czego wykorzysta tę moc, skoro w Europie brakuje odpowiednich modeli i danych? Brytyjczycy, już poza Unią, zdecydowali się na całkowicie publiczne finansowanie kilku centrów danych, jasno wskazując na bezpieczeństwo jako uzasadnienie. W Europie często mówimy o infrastrukturze, ale zbyt rzadko o jej realnym zastosowaniu.

Tu brakuje pogłębionej dyskusji. Nie na poziomie haseł, ale praktycznych scenariuszy: do czego konkretnie potrzebujemy takiej infrastruktury. To pytanie, na które powinni odpowiadać praktycy –naukowcy czy przedsiębiorcy. Dziś wciąż zbyt często słyszymy: „budujmy infrastrukturę”, ale rzadko: „po co i dla kogo?”

Tu trzeba myśli strategicznej. n

rewolucja obliczeniowa

Specjalistyczne układy scalone w obliczeniach AI

Systemy zwane sztuczną inteligencją wymagają dużo mocy obliczeniowej. Przez lata wydajność tę zapewniały uniwersalne procesory CPU. Prawdziwy skok w możliwościach obliczeń na potrzeby AI pojawił się najpierw poprzez zaprzęgnięcie do tych kalkulacji układów graficznych (GPU), a dalej także jednostek wyspecjalizowanych tylko pod tym kątem (NPU, TPU). Poniżej wyjaśniamy krzemową podstawę rewolucji AI, ale też jej wpływ na przyszłe układy scalone.

Wzrost zapotrzebowania na moc obliczeniową do trenowania modeli AI zmienił podejście do projektowania układów scalonych. Tradycyjne CPU (Central Processing Unit), choć wszechstronne, nie nadążają za wymaganiami intensywnych obliczeniowo operacji. Dlatego opracowano wyspecjalizowane procesory, które lepiej radzą sobie z równoległymi operacjami na macierzach danych.

Rozróżniamy obecnie kilka rodzajów układów stojących za obliczeniami na potrzeby AI. Dla uproszczenia, dzielimy je na poniższe 4 kategorie.

r CPU (Central Processing Unit) – uniwersalny procesor obsługujący szeroką gamę zadań obliczeniowych.

r NPU (Neural Processing Unit) – energooszczędne procesory do przetwarzania działań na rzecz AI.

r GPU (Graphics Processing Unit) – pierwotnie układy graficzne, stosowane w obliczeniach na potrzeby AI jako akceleratory obliczeń równoległych, szczególnie wydajne w operacjach na macierzach, niezbędne w deep learningu.

r Inne układy wyspecjalizowane – zwykle są to procesory mające symulować działanie sieci neuronowych.

Zaczynając od CPU, należy zaznaczyć, że chociaż są one zdolne do przetwarzania obliczeń na potrzeby AI, nie są w tym ani wystarczająco wydajne, ani wystarczająco efektywne energetycznie. Są to układy uniwersalne, niezbędne, by uruchomić system operacyjny, ale ustępujące GPU w przetwarzaniu równoległym, niezbędnym do trenowania modeli AI. Ze względu na swoją charakterystykę CPU pozostaną częścią centrów danych, służących do szkolenia i uruchamiania AI, ale to nie one będą odgrywały kluczową rolę.

Rozwiązaniem, które odpowiada na potrzebę popularnych, stosunkowo prostych obliczeń AI, są układy NPU. Można je zdefiniować jako koprocesory wyspecjalizowane w typach obliczeń wykorzystywanych w sieciach neuronowych oraz popularnych algorytmach. Ich największą zaletą jest właśnie owa specjalizacja i wynikająca z niej efektywność.

Pozwalają one na dokonywanie zamkniętej liczby rodzajów obliczeń niskim kosztem energetycznym. Dlatego pojawiają się jako część układów SoC, którymi są dziś de facto jednostki powszechnie nazywane procesorami. Dotyczy to przede wszystkim procesorów dla komputerów przenośnych. Do desktopów jeszcze wrócimy.

Chociaż dziś nie wszystkie serie mobilnych procesorów dostępne na rynku są wyposażone w NPU, widać wyraźny wzrost ich liczby w ofertach wszystkich producentów. Charakterystyczny jest także systematyczny wzrost mocy obliczeniowej takich jednostek. Apple, które de facto spopularyzowało ów trend, zanotowało poważny wzrost wydajności NPU obecnych na pokładzie procesorów serii M. W Apple M1 było to 11 TOPS. W Apple M4 to już 38 TOPS. W ofercie Intela procesory Core Ultra 1 (Meteor Lake) osiągały do 11 TOPS (biliony operacji na sekundę), podczas gdy Core Ultra 2 (Lunar Lake) oferują już 48 TOPS. Podobnie w przypadku AMD, gdzie mobilne układy Ryzen PRO serii 7000 i 8000 notowały, odpowiednio, 12 i 16 TOPS. Zaprezentowane w 2024 roku AMD Ryzen AI 300 oferują już 50 TOPS. Stosowanie w niektórych laptopach układy Qualcomm Snapdragon X Elite i Snapdragon X Plus (oba 2024) do 45 TOPS.

Rozwój NPU znacząco przyspieszył, co widać na wykresie, od momentu popularyzacji modeli LLM. Dla jednostek przeznaczonych do komputerów z systemem Windows 11 (zasadniczo więc wszystkimi wymienionymi poza układami Apple) istotne stało się wymaganie stawiane przez Windows Copilot, ogłoszone w maju 2024 roku. Zakłada ono, że do działania tego narzędzia AI potrzeba 40 TOPS wydajności. Podstawową zaletą tego rozwiązania jest fakt, że obliczenia są dokonywane na laptopie użytkownika, co rozwiązuje dwa problemy. Pierwszym jest oczywiście kwestia bezpieczeństwa danych użytkownika, który zachowuje nad nimi stałą, pewną kontrolę. Drugim jest problem

Rozwój wydajności NPU (TOPS)

globalnego wysycenia mocy obliczeniowej w centrach danych. Udostępniając Copilot dla Windows, Microsoft przeniósł proste obliczenia AI na maszyny użytkowników, którzy w przeciwnym razie woleliby korzystać z narzędzi dostępnych w chmurze. Chociaż są to obliczenia stosunkowo nieskomplikowane, jak na AI, to przy tej skali mówimy o rozproszeniu obliczeń naprawdę potężnych.

NPU pojawiają się także w SoC (System on Chip) dla smartfonów i odgrywają kluczową rolę w przyspieszaniu obliczeń związanych ze sztuczną inteligencją. Pierwsze zastosowania NPU w smartfonach miały miejsce w 2018 roku, kiedy Qualcomm wprowadził jednostkę AI w swoim układzie Snapdragon 855. Od tego czasu technologia ta stała się standardem w procesorach mobilnych. Czasem producenci telefonów dokładali swoje własne, specjalnie zaprojektowane NPU, czego dobrym przykładem jest zaprezentowany w 2022 roku NPU MariSilicon X, będący dziełem OPPO.

Dziś wydajność NPU w topowych układach SoC zaczyna dorównywać rozwiązaniom stosowanym w laptopach klasy AI-PC. W centrum tego technologicznego przełomu znajduje się kilka najważniejszych układów. Qualcomm Snapdragon 8 Gen 4 oraz Snapdragon 8s Gen 3 Elite wyposażono w zintegrowany NPU Hexagon, którego wydajność sięga aż 45 TOPS, co umożliwia lokalne przetwarzanie obrazów, tłumaczeń głosowych, rozpoznawanie kontekstu w czasie rzeczywistym czy obsługę generatywnej AI w aplikacjach użytkowych.

Apple również nie pozostaje w tyle. Apple Neural Engine (ANE) obecny w układach A17 Pro oraz nowym A18 Pro osiąga 35 TOPS, co pozwala iPhone’om na wykonywanie zadań związanych z Apple Intelligence.

Ciekawie prezentuje się sytuacja po stronie Samsunga. Choć firma nie ujawnia oficjalnych danych na temat wydajności NPU w swoim flagowym SoC Exynos 2400, szacunki branżowe wskazują na około 40 TOPS. To wystarczy, by zapewnić płynne działanie funkcji Galaxy AI, takich jak tłumaczenia rozmów telefonicznych na żywo, asystent kontekstowy czy inteligentna analiza obrazów.

Zaskoczeniem – i jednocześnie liderem – okazuje się jednak MediaTek. W jego najnowszym układzie Dimensity 9400+ zintegrowano NPU890, który oferuje wydajność rzędu 50 TOPS. To obecnie najwyższy wynik wśród mobilnych procesorów dostępnych na rynku. MediaTek nie tylko dogonił konkurencję, ale w wielu aspektach ją wyprzedził. Dzięki tej mocy możliwe jest nie tylko generowanie treści wizualnych (np. obrazów i wideo) w czasie rzeczywistym, ale również lokalne trenowanie modeli AI typu LoRA oraz dynamiczne dopasowywanie zachowania systemu do użytkownika z wykorzystaniem adaptacyjnej AI.

GPU dla AI

Podstawą treningu i działania dużych modeli AI są dziś jednak GPU, Graphics Processing Units, czyli układy graficzne. Wbrew nazwie mają one coraz mniej wspólnego z grafiką. Powodów, dla których są one najczęściej wykorzystywanymi chipami dla trenowania i uruchamiania modeli AI jest kilka.

r Architektura równoległa: GPU mają architekturę równoległą (wiele niewielkich rdzeni), co oznacza, że mogą wykonywać wiele, chociaż prostych, obliczeń jednocześnie. To sprawia, że są idealne do zadań związanych z AI, takich jak np. deep learning, które wymagają przetwarzania ogromnych ilości danych.

AI jest prawdopodobnie najważniejszą rzeczą, nad jaką ludzkość kiedykolwiek pracowała.

Myślę o tym jako o czymś bardziej głębokim niż elektryczność czy ogień.

Sundar Pichai

r Usprawnienia mikroarchitektury: NVIDIA zainwestowała znaczne środki w rozwój narzędzi umożliwiających głębokie uczenie i wnioskowanie z wykorzystaniem rdzeni CUDA (Compute Unified Device Architecture).

r Charakterystyka VRAM: Obliczenia AI często wymagają nie tylko pojemnej, ale przede wszystkim szybkiej pamięci. VRAM, zdecydowanie szybszy o pamięci RAM, jest w tym zastosowaniu skuteczny. To jednak wymusza na producentach kart graficznych instalowanie coraz większych pojemności, coraz szybszej (i droższej) pamięci.

Dzięki tym zaletom GPU stały się podstawą przetwarzania AI, umożliwiając szybsze i bardziej efektywne działanie i trenowanie modeli AI. Jednak biorąc pod uwagę, iż nie do tego były pierwotnie tworzone, naturalnym staje się pytanie o to, czy rynek stworzył układy, które od samego początku były projektowane z myślą o AI. Odpowiedź jest naturalnie twierdząca.

Poza wspomnianymi już NPU, mającymi raczej charakter koprocesora, na rynku istnieją też inne wyspecjalizowane akceleratory AI, które można podzielić na dwie grupy. Pierwszą są jednostki ASIC (Application-Specific Integrated Circuits), czyli układy scalone zaprojektowane specjalnie do wykonywania określonych zadań lub aplikacji. W kontekście sztucznej inteligencji ASIC są dostosowane do obsługi konkretnych obciążeń AI, takich jak przetwarzanie sieci neuronowych. Dzięki temu są bardzo wydajne, ale jednocześnie mniej elastyczne niż inne rodzaje chipów, co ogranicza ich zastosowanie. Świetnie sprawdzają się w jednej, powtarzalnej czynności wymagającej przetwarzania równoległego, np. w kopaniu kryptowalut. Drugą grupą są FPGA (Field-Programmable Gate Arrays). To programowalne układy scalone, które mogą być dostosowywane do różnych zadań. Są bardziej wszechstronne niż ASIC, co czyni je świetnym wyborem dla różnorodnych obciążeń AI. Jednak ich większa złożoność i koszt sprawiają, że są trudniejsze w implementacji niż inne rozwiązania.

Przykładem tychże mogą być np. chipy Gaudi i Gaudi 2 będące dziełem firmy Habana Labs (przejętej w 2019 roku przez Intela), zaprojektowane do zastosowań w obszarze głębokiego uczenia i sztucznej inteligencji. Szczególnie druga generacja mogła pochwalić się znaczącą wydajnością i efektywnością energetyczną, zwłaszcza przy pracy z większymi modelami AI. Na drodze do sukcesów tych akceleratorów stanęło jednak kilka czynników, na czele z dużą popularyzacją kart NVIDII oraz wysoką ceną i problemami biznesowymi Intela. Niemniej jednak układy te pozostają dostępne na rynku.

Tło historyczne trendu

Pierwsze systemy AI były uruchamiane na tradycyjnych CPU, jednak ich wydajność była ograniczona. W 2006 roku NVIDIA wprowadziła rdzenie CUDA, które umożliwiły wykorzystanie GPU do obliczeń poza grafiką, takich jak analiza danych czy symulacje naukowe. CUDA stały się fundamentem dla obliczeń wysokowydajnych i sztucznej inteligencji (koncepcja GPGPU, General Purpose GPU). Kolejny przełom nastąpił w latach 2010–2015, kiedy okazało się, że GPU, pierwotnie przeznaczone do grafiki komputerowej, doskonale radzą sobie z obliczeniami macierzowymi. Od tego czasu to, kojarzona wcześniej głównie z gamingiem, NVIDIA stała się liderem w dostarczaniu procesorów graficznych do AI.

W 2016 roku Google wprowadziło TPU, co przyspieszyło trenowanie sieci neuronowych, a kilka lat później producenci mobilni, tacy jak Qualcomm i Huawei, opracowali NPU do przetwarzania AI na smartfonach. Wkrótce tym samym śladem poszły firmy takie, jak

Apple, Intel i AMD – tradycyjnie producenci CPU. Apple pokazał swój procesor Apple M1 w 2020 roku i była to jednostka wyposażona w poważny NPU o mocy obliczeniowej 11 TOPS.

Wpływ na globalną gospodarkę

Rozwój wyspecjalizowanych układów obliczeniowych do AI zmienia strukturę rynku technologicznego. Firmy takie, jak NVIDIA, AMD, Intel, Google i Apple inwestują miliardy dolarów w projektowanie układów scalonych zoptymalizowanych pod kątem AI. Prognozy wskazują, że rynek układów scalonych dla AI osiągnie wartość ponad 200 miliardów dolarów do 2030 roku.

Warto jednak zająć się kluczowym zagadnieniem wpływu na gospodarkę widocznym w wynikach finansowych firm, które produkują układy na potrzeby obliczeń AI. NVIDIA, której przychody w 2020 roku wyniosły 10,92 mld USD, w 2024 roku zanotowała 60,92 mld USD. Różnica w przychodach na poziomie 50 mld USD to w olbrzymim stopniu zasługa boomu na AI, otwartego przez pojawienie się licznych modeli generatywnej sztucznej inteligencji w ciągu ostatnich 2 lat. W tym samym czasie AMD zanotowało wzrost przychodów o ponad 16 mld USD. Intel, który nie produkował w tym czasie wyspecjalizowanych układów na potrzeby AI, zanotował natomiast spadek przychodów o 24,77 mld USD. Oznacza to, że nawet liderzy rynku półprzewodników muszą nadążać za trendem związanym z AI.

To, że wzrost zastosowania sztucznej inteligencji napędza popyt na układy scalone ma także inny wpływ na światową gospodarkę. Sprawia bowiem, że lokalizacja fabryk półprzewodników staje się szczególnie kluczowa, a w strategiach państw traktowane są one jako zasoby o kluczowym znaczeniu. W „grze o chipy” są oczywiście wszystkie światowe mocarstwa, na czele z USA i Chinami, ale też Unią Europejską czy Indiami.

Stany Zjednoczone, aby wzmocnić rodzimą produkcję półprzewodników, uruchomiły tzw. Chip Act, który jest jednym z najlepszych potwierdzeń tezy mówiącej, że produkcja zaawansowanych półprzewodników jest nie tylko częścią gospodarki, ale jest jej częścią krytyczną. CHIPS and Science Act (skrót od Creating Helpful Incentives to Produce Semiconductors for America Act) to amerykańska ustawa federalna, podpisana przez prezydenta Joe Bidena 9 sierpnia 2022 roku. Jej celem jest pobudzenie krajowej produkcji półprzewodników w USA, wzmocnienie łańcuchów dostaw oraz zwiększenie amerykańskiej konkurencyjności technologicznej i bezpieczeństwa narodowego. Wśród kluczowych elementów ustawy jest przede wszystkim program wsparcia finansowego dla różnych obszarów nowoczesnych technologii, o łącznej wartości 280 miliardów USD. Chociaż najczęściej wiąże się ów program z produkcją półprzewodników, to największa część tej kwoty nie przypada na ten obszar. 174 miliardy USD z CHIPS Act przeznaczono na badania naukowe i rozwój technologii (wymieniane są konkretne technologie: AI, biotechnologia, loty kosmiczne oraz komputeryzacja kwantowa), 52,7 miliarda USD przeznaczono na rozwój i produkcję półprzewodników w USA, 39 miliardów USD to pakiet dotacji i ulg podatkowych dla producentów chipów oraz 13 miliardów USD przeznaczono na badania nad półprzewodnikami i szkolenie pracowników. O strategicznym znaczeniu tej ustawy świadczy także zapis, iż firmy korzystające z funduszy nie mogą przez 10 lat inwestować w zaawansowaną produkcję chipów w Chinach lub Rosji.

Odpowiedź Europy? W 2023 roku w unijnym dzienniku ustaw opublikowano European Chips Act (ECA). Jest to inicjatywa legislacyjna Unii Europejskiej, mająca na celu zwiększenie konkurencyjności i odporności Europy w dziedzinie technologii półprzewodników. ECA ma za zadanie podwojenie zdolności produkcyjnych Unii Europejskiej w zakresie

półprzewodników do 2030 roku. Planowane są inwestycje w projektowanie, produkcję i pakowanie chipów, co ma na celu zmniejszenie zależności od importu zewnętrznego. Całkowita kwota inwestycji wynosi około 43 miliardów euro.

AI w projektowaniu układów scalonych

Sztuczna inteligencja nie tylko korzysta z nowoczesnych układów scalonych, ale także wspomaga ich projektowanie. AI analizuje miliardy kombinacji układów, optymalizując ich rozmieszczenie i parametry pracy. Przykładem jest chociażby wykorzystywanie AI przez Intela w projektowaniu rozmieszczenia sensorów termicznych wewnątrz produktu. Podczas projektowania procesorów Meteor Lake inżynierowie Intela musieli analizować złożone obciążenia systemowe, lokalizować gorące punkty cieplne i optymalnie rozmieszczać czujniki ciepła. Tradycyjnie taki proces trwał kilka tygodni, ale nowe narzędzie AI potrafi teraz przetworzyć tysiące zmiennych i dostarczyć najlepsze sugestie projektowe w zaledwie kilka minut. Firma podkreśla, że jej rozwiązania mają wspierać inżynierów, a nie ich zastępować, kładąc nacisk na współpracę człowieka i maszyny.

Intel nie jest oczywiście jedynym producentem, który stosuje pomoc AI w budowie układów, które później owe AI będą napędzać. Dziś pomoc AI w projektowaniu chipów jest stosowana przez innych czołowych dostawców. Synopsys, specjalizujący się w narzędziach do projektowania półprzewodników, zaprezentował w marcu 2024 roku 3DSO.ai – nową generację technologii optymalizacji układów scalonych w trzech wymiarach, właśnie za pomocą analizy dokonywanej przez sztuczną inteligencję. Umożliwia ona automatyczne rozmieszczanie komponentów w układach chipletowych i przeprowadza analizę termiczną, co znacząco skraca czas projektowania i zwiększa wydajność energetyczną. Dzięki współpracy z Nvidią i TSMC rozwiązanie to trafiło już do produkcji.

Dużą zaletą AI w projektowaniu procesorów jest możliwość budowania sugestii projektowych, opartych na analizie tysięcy zmiennych. Chociaż nie zastąpi to wiedzy inżynierów, przynajmniej jeszcze nie na tym etapie, pozwala przyspieszyć cały proces, np. eliminując nieefektywne rozwiązania.

We wrześniu 2024 roku Google zaprezentowało AlphaChip, zaawansowane narzędzie AI, które ułatwia proces projektowania układów scalonych. Dzięki niemu, zdaniem autorów projektu, układy mogą być optymalizowane w ciągu kilku godzin, zamiast zajmować inżynierom tygodnie czy miesiące. Narzędzie to zostało już sprawdzone przez Google, od 2020 roku bowiem AlphaChip projektuje układy TPU tego producenta, kluczowe dla działania Gemini, Imagen, Veo i innych systemów AI Google. AlphaChip wykorzystuje metodę sieci neuronowych, które analizują układ komponentów, stopniowo optymalizując jego rozmieszczenie. Model poprawia się z każdym kolejnym projektem, podobnie jak inżynierowie zdobywają doświadczenie. Zastosowanie AlphaChip nie ogranicza się tylko do Google – firma MediaTek wykorzystała jego algorytmy do optymalizacji swoich najnowszych chipów. Można domniemywać, że podobnych narzędzi pojawi się z czasem więcej.

Interesujące fakty

Obliczenia na potrzeby AI dokonywane za pomocą GPU to nie jest wyłącznie domena centrów danych i wyspecjalizowanych do tego typu zadań kart. Zwykłe, konsumenckie karty graficzne zaskakująco często dokonują obliczeń AI. W 2017 roku NVIDIA zdecydowała

48,7%

Wśród przedsiębiorstw w UE, AI jest najczęściej używana w sektorze Informacji i Komunikacji (48,72%) oraz Działalności Profesjonalnej, Naukowej i Technicznej (30,53%).

się na umieszczenie w swoich kartach wyspecjalizowanych rdzeni do obliczeń na potrzeby algorytmów AI. Mimo upływu czasu i kilku generacji produktów, trend ten nie tylko nie zanikł, ale wręcz rozwinął się i został przyjęty przez pozostałych producentów GPU. U NVIDII są to rdzenie Tensor, AI cores w Radeonach RX 7000 i XMX w układach Intel Arc. Właśnie ze względu na fakt, iż w wielu komputerach stacjonarnych znajdują się zaawansowane dGPU, jednostki główne (CPU) przeznaczone dla tego typu maszyn nie zostały nadal w większości wzbogacone o wbudowany NPU. Odwrotną sytuację obserwujemy w laptopach.

Chipy zdolne do obliczeń na potrzeby AI stały się elementem gry politycznej. 13 stycznia 2025 roku, odchodząca administracja prezydenta USA Joe Bidena przyjęła dokument zatytułowany „Interim Final Rule on Artificial Intelligence Diffusion” ograniczający dostęp do amerykańskich układów scalonych niektórym państwom. Bez restrykcji, w tzw. Tier 1, kupować mogą je wyłącznie kraje Europy Zachodniej, Kanada, Australia, Nowa Zelandia i Korea Południowa oraz Japonia. Polska, wieloletni oddany sojusznik USA, mimo udziału w każdej amerykańskiej wojnie od lat, została nagrodzona obecnością w tzw. Tier 2, obejmującym kraje takie, jak Mongolia, Kazachstan, Mołdawia, Indie czy Brazylia. Do koszyka trzeciego przydzielono wyłącznie kraje jawnie wrogie, takie jak Iran, Rosja, czy Chiny.

Podsumowanie

Specjalistyczne układy scalone są kluczowe dla przyszłości AI. Rozwój procesorów GPU i NPU oraz innowacje w projektowaniu układów przy użyciu AI przyspieszają rozwój technologii. Jednocześnie rośnie znaczenie wydajnej pamięci i nośników danych. W miarę jak obliczenia AI stają się coraz bardziej zaawansowane, układy scalone ewoluują, umożliwiając realizację przełomowych rozwiązań w różnych sektorach gospodarki.

Kluczowym będzie dalsze przezwyciężanie wyzwań związanych z produkcją zaawansowanych półprzewodników, aby sprostać rosnącemu zapotrzebowaniu na moc obliczeniową. Rozwój AI w ostatnich latach jest bardzo dynamiczny, co jest możliwe m.in. ze względu na wcześniejsze usprawnienia w technologiach procesorowych oraz narastającej specjalizacji układów budowanych z myślą o algorytmach sztucznej inteligencji. n

w ocenIe eksPertów

Rewolucja AI ma krzemowy rdzeń. Od GPU po NPU i TPU wyspecjalizowane układy przejmują zadania, których CPU nie udźwignie, podnosząc wydajność, obniżając zużycie energii i wyznaczając nowe kierunki projektowania chipów

Rosnące wymagania treningu modeli wymusiły zmianę paradygmatu. Uniwersalne CPU ustępują miejsca akceleratorom zdolnym do równoległych obliczeń macierzowych. GPU stały się standardem dla deep learningu dzięki architekturze i ekosystemowi, a NPU przenoszą prostsze inferencje na urządzenia, zapewniając niższy pobór mocy, mniejsze opóźnienia i większą kontrolę nad danymi. Uzupełniają je TPU oraz wyspecjalizowane układy ASIC i elastyczne FPGA, a projektowanie samych chipów coraz częściej wspiera AI. Skutki wykraczają poza technikę. Zmienia się łańcuch dostaw, rosną inwestycje i znaczenie lokalizacji fabryk. Jakie kompromisy i scenariusze rozwoju wskazują dziś eksperci?

Michał Stochmal AMD

aI PrzysPiesza rozwój Procesorów. nowa era akceleratorów obliczeniowych

AI napędza innowacje niemal w każdej branży. Wykorzystanie modeli sztucznej inteligencji obecne jest już w licznych rozwiązaniach chmurowych, ochronie zdrowia, przemyśle czy komputerach najnowszej generacji. Bez względu na miejsce przetwarzania danych pod kątem AI, potencjał zależy od fundamentu sprzętowego i mocy obliczeniowej dostarczanej przez układy obliczeniowe. AMD odpowiada na te potrzeby kompleksowo.

Najbardziej zaawansowane akceleratory AMD Instinct, oferujące pamięć HBM3E i otwarty ekosystem ROCm, zapewniają wydajność i skalowalność dla najpopularniejszych platform generatywnej AI – od trenowania modeli po inferencję w centrach danych i chmurze. Procesory AMD EPYC 5. generacji zostały zoptymalizowane pod obciążenia AI, oferując wysoką gęstość rdzeni, obsługę AVX-512 i pełną przepustowość DDR5, co przekłada się na niższy TCO i szybszy time-to-insight. Z kolei najnowsze procesory AMD Ryzen AI z wbudowanymi układami NPU umożliwiają lokalne przetwarzanie AI w laptopach i PC, zwiększając prywatność, responsywność i efektywność energetyczną. Szerokie portfolio układów obliczeniowych AMD oraz ich moc i elastyczność umożliwiają wdrażanie AI w każdym środowisku – od urządzeń końcowych, przez data center, aż po chmurę.

Arkadiusz Giedrojć

CTO Enterprise Business Group, Huawei Polska

sztuczna inteligencja Potrzebuje mocy. sieci i

chiPy naPĘdzają

transformacjĘ

Rozwój sztucznej inteligencji, zwłaszcza generatywnej AI i dużych modeli językowych (LLM), zależy od dostępu do zaawansowanej mocy obliczeniowej. Nowoczesne chipy to fundament obecnej transformacji technologicznej. Trenowanie i uruchamianie złożonych algorytmów wymaga infrastruktury o ogromnej przepustowości, niskich opóźnieniach i wysokiej wydajności.

W Huawei redefiniujemy rozwiązania dla telekomunikacji i chmury, wprowadzając AI Core Network – autonomiczny rdzeń sieci integrujący łączność, obliczenia, percepcję, pamięć i cyfrowe bliźniaki. Tworzymy własne karty GPU AI – Ascend, oferowane w klastrze Cloudmatrix oraz pełną platformę software’ową do ich programowania CANN (odpowiednik architektury CUDA od NVIDIA). Współpraca z ośrodkami naukowymi i akademickimi pozwala na ich ciągłe udoskonalanie. Wdrażamy pełną automatyzację działania sieci (Agentic Core) oraz konwergencję obliczeniową, niezbędną do obsługi systemów generatywnych. Oferujemy też Huawei Cloud Stack, wspierający budowę platform Big Data z setkami modeli analitycznych.

Sieć musi być fundamentem inteligentnych rozwiązań, a nie wąskim gardłem ograniczającym rozwój AI. Od pewnego czasu Huawei rozwija dedykowane rozwiązania sieciowe dla systemów przeznaczonych do fazy trenowania modeli AI oraz do fazy „wnioskowania” (inference) – Xinghe Intelligent Ultra-Efficient Data Center Network Solution. Wspomniane rozwiązanie sieciowe pozwala na efektywną kolaborację tysięcy jednostek obliczeniowych (GPU) oraz bilionów parametrów.

Zastosowane technologie, takie jak (NSLB – network scale load balancing) czy DPFR (Data Plane Fast Recovery) pozwala na zwiększenie efektywności treningu modeli AI nawet o 20 proc. Dla polskiej gospodarki kluczowy jest otwarty dostęp do globalnych innowacji w zakresie chipów i infrastruktury, by utrzymać konkurencyjność.

jak aI kształtuje rynki

AI towArzyszy nAm w kAżdym obszArze

Sztuczna inteligencja staje się integralną częścią biznesu i codzienności –od edukacji, przez infrastrukturę i energetykę, aż po wpływ na rynek pracy. O szansach, wyzwaniach i realnych zastosowaniach AI – od smartfonów po ochronę środowiska – rozmawiamy z Ryszardem Hordyńskim, Dyrektorem ds. Strategii i Komunikacji w Huawei

Jakie są najważniejsze szanse i wyzwania dla biznesu związane z postępującą adaptacją sztucznej inteligencji? Czy AI bardziej nam pomaga, czy raczej szkodzi?

AI jest jednocześnie szansą i wyzwaniem. Pierwszym przykładem jest edukacja. Z jednej strony, to ogromna szansa – użytkownicy muszą zdobywać nową wiedzę, bo wokół sztucznej inteligencji wciąż funkcjonuje wiele mitów i półprawd. Edukacja pozwala je weryfikować. Z drugiej jednak strony, mamy barierę czasu – technologia rozwija się błyskawicznie, a wielu ludzi nie ma przestrzeni, by nadążać za zmianami. Co więcej, AI wspiera nas od lat, często nawet nie zdajemy sobie sprawy, że już z niej korzystamy.

Drugim obszarem jest rozwój infrastruktury. Aby AI działała, potrzebuje chmury, urządzeń końcowych i odpowiedniego zaplecza technologicznego. To oznacza konieczność zapewnienia zarówno wysokiej jakości łączności, jak i ogromnej mocy obliczeniowej. To szansa, bo więcej mocy oznacza większe możliwości, ale też wyzwanie

– bo wymaga to dużych nakładów inwestycyjnych i projektów infrastrukturalnych. Trzecim, bardzo ważnym elementem jest energetyka. Wzrost mocy obliczeniowej pociąga za sobą wzrost zapotrzebowania na energię. Szansą jest to, że im więcej energii i im stabilniejsze jej źródła, tym większe możliwości rozwoju. Dostępność energii jest jednak ograniczona. Tymczasem technologia nie czeka – nie dostosuje swojego tempa rozwoju do momentu, w którym powstanie np. elektrownia jądrowa w Polsce. To ogromne wyzwanie, z którym mierzy się nie tylko nasz kraj.

Rozumiem. Nadałbym temu jeszcze jeden wymiar – perspektywę Huawei. Dla Was to raczej szansa, bo część z tych wyzwań Wasze rozwiązania adresują. Czy boom na AI pomaga wam rozwijać się i zwiększać przychody?

Tak. Nieprzypadkowo wskazałem te trzy obszary, ale nie dlatego, by kierować rozmowę pod siebie – naprawdę uważam, że to są kluczowe wyzwania i szanse. A dla nas,

Trudno wskazać dziedzinę życia, w której AI nie ma i nie będzie.(...) AI nie tyle „będzie obecna”, co już dziś stanowi nieodłączny element naszej rzeczywistości.

Ryszard Hordyński

Dyrektor ds. Strategii i Komunikacji w Huawei

jako firmy, to w zasadzie wyłącznie szanse – z wyjątkiem oczywiście kwestii geopolitycznych, których teraz nie poruszamy. Zacznę od energetyki. Jesteśmy obecni na rynku odnawialnych źródeł energii, a nasze rozwiązania dotyczą zarówno generacji, jak i przechowywania czy przetwarzania prądu. To ogromna szansa biznesowa, bo popyt na energię będzie tylko rósł. Jeśli chodzi o infrastrukturę telekomunikacyjną i teleinformatyczną, nasze urządzenia są projektowane tak, by korzystały ze sztucznej inteligencji i jednocześnie były energooszczędne, co doskonale się ze sobą łączy. Trzecim filarem jest edukacja. Huawei od lat mocno inwestuje w ten obszar. Przykładem może być nasz flagowy program Seeds for the Future, którego kolejna edycja właśnie trwa i cieszy się rekordowym zainteresowaniem. Organizujemy również liczne inicjatywy dla startupów, programy wspierające kobiety w branży technologicznej czy rozmaite akademie i szkolenia. W ich ramach dzielimy się wiedzą z zakresu AI, informatyki i nowych technologii. To nasz wkład w budowanie kompetencji przyszłości.

Jakie są dziś priorytetowe kierunki rozwoju AI i w jakich obszarach będzie ona wdrażana w najbliższym czasie? Gdzie AI będzie priorytetem?

W 2019 roku zwiedzałem chińską fabrykę naszych telefonów. Ogromna hala, kilkadziesiąt linii produkcyjnych i… żadnego człowieka. To było dla mnie mocne doświadczenie i dowód na to, jak daleko zaszła automatyzacja. Boom na AI – wywołany m.in. popularnością ChatGPT – sprawił, że

przeciętny Kowalski dostrzegł jej obecność. Ale faktem jest, że w wielu krajach rozwiniętych rozwiązania oparte na AI funkcjonują od dawna.

Jestem przekonany, że największym trendem będzie automatyzacja przemysłu – od kopalni, które w Chinach działają już w pełni zautomatyzowane, po centra logistyczne czy sortownie. AI steruje też transportem, a w medycynie analizuje obrazy diagnostyczne i wspiera chirurgów podczas operacji.

Równocześnie AI coraz mocniej przenika do infrastruktury krytycznej – telekomunikacyjnej i energetycznej. Kiedyś prąd płynął tylko w jedną stronę. Dziś każdy z nas może być producentem energii, sprzedawać ją w zależności od taryf czy zapotrzebowania.

To wymaga inteligentnego zarządzania, które zapewnia właśnie AI. W praktyce trudno wskazać dziedzinę życia, w której nie ma AI i nie będzie. Nawet rozrywka – gry, wirtualne światy czy platformy cyfrowe – jest przez nią kształtowana. AI nie tyle „będzie obecna”, co już dziś stanowi nieodłączny element naszej rzeczywistości.

Czy sztuczna inteligencja jest dziś przede wszystkim narzędziem do redukcji kosztów, czy raczej siłą napędową innowacji i sposobem na tworzenie nowych źródeł przychodów?

Powiedziałbym, że sztuczna inteligencja pełni obie te funkcje – jest zarówno katalizatorem redukcji kosztów, jak i źródłem

nowych przychodów. To przede wszystkim motor transformacji.

Czy AI pozbawi nas pracy? Wydaje mi się, że proces zmian już trwa. Świat pracy zawsze ewoluował. Zmienia się edukacja, zmieniają się zawody. Przykładowo, czytałem kiedyś prognozę, że 60 proc. zawodów, które znają dziś dzieci rozpoczynające szkołę, nie będzie istnieć, gdy te dzieci będą zdawać maturę. To pokazuje skalę transformacji.

Niektóre zawody znikną – szczególnie te, w których człowiek pełni funkcję „siły mięśni”, jak operatorzy maszyn czy kierowcy, bo tu automatyzacja postępuje najszybciej. Ale jednocześnie gwałtownie rośnie zapotrzebowanie na specjalistów IT – programistów, ekspertów od analizy

i modelowania danych, projektantów algorytmów. Tych ludzi brakuje już dziś, i to nie tylko w Polsce, która ma świetne kadry, ale na całym świecie.

AI z pewnością zastąpi część zawodów, ale stworzy mnóstwo nowych. Trudno sobie wyobrazić, by wszystko zostało przejęte przez algorytmy. Na końcu zawsze jest ktoś, kto ten algorytm pisze, rozwija. Nie sądzę, abyśmy stali się zupełnie zbędni.

Z danych, do których dotarliśmy, wynika jasno: rynek coraz mniej potrzebuje programistów-juniorów. Jeszcze niedawno juniorów zatrudniano praktycznie od ręki, często za całkiem dobre stawki. Dziś początkujący szukają pracy bardzo długo. Brakuje za to ekspertów z doświadczeniem, z szerokim zakresem wiedzy i umiejętności. Czy nie grozi nam sytuacja, w której zabraknie programistów juniorów mogących rozwijać się do poziomu seniora? Firmy wciąż będą potrzebowały doświadczonych deweloperów.

Sam zwróciłeś uwagę na istotę problemu. Faktycznie – juniorzy nadal będą potrzebni, ale na zupełnie innym poziomie. Będą musieli być lepiej wykształceni i bardziej samodzielni. Dziś możliwości edukacyjne są ogromne – można zdobywać kompetencje nawet poza tradycyjnym systemem szkolnym czy akademickim, szczególnie w programowaniu.

Sam kiedyś programowałem i wiem, że wiele czynności jest powtarzalnych, wymagających systematyczności. W tym obszarze AI może być ogromnym wsparciem. Poprzeczka wejścia do zawodu jest coraz wyżej, ale to naturalny proces.

W chińskim języku jest ciekawe słowo, (危机 wēijī), oznaczające wprawdzie kryzys, ale składające się z dwóch znaków, które reprezentują wyzwanie i szanse. I, jak sądzę, tak właśnie wygląda obecna sytuacja. Sztuczna inteligencja z jednej strony eliminuje pewne ścieżki kariery, a z drugiej otwiera nowe, wymagające większych kompetencji, ale też dające większe możliwości.

Jaką rolę odgrywa dziś sztuczna inteligencja w strategii Państwa firmy? Jak wyglądała droga od pierwszych decyzji o jej wdrożeniu do obecnych osiągnięć?

Choć jesteśmy stosunkowo młodą firmą –powstaliśmy pod koniec lat 80. – to mieliśmy szansę szybciej uczyć się nowych technologii. Zwłaszcza że Chiny to kraj, w którym adopcja nowinek technologicznych przebiega wyjątkowo sprawnie. Dziś trudno mi wskazać obszar naszej działalności, w którym AI nie odgrywa kluczowej roli. Wspomniałem wcześniej o produkcji – już sześć lat temu nasze fabryki działały w dużej mierze autonomicznie, teraz to zapewne poszło jeszcze dalej. Jeśli chodzi o produkty, to przykładów jest wiele. Gdy dołączałem do Huawei, 5G dopiero się rozwijało, a już wtedy mówiono o „inteligentnych antenach”, które uczyły się zachowań użytkowników i optymalizowały przesył danych w zależności od pory dnia czy natężenia ruchu. To realna oszczędność energii.

AI od lat działa także w smartfonach –od rozpoznawania twarzy po inteligentne zarządzanie aplikacjami i ładowaniem baterii. Jesteśmy też obecni z AI w branży motoryzacyjnej, a także – co naturalne –w rozwiązaniach sieciowych. Dzisiejsze sieci telekomunikacyjne są inteligentne, same decydują, które dane przesyłać szybciej, a które mogą poczekać. AI towarzyszy nam w każdym obszarze. Jednak obawy o szybkie „wyeliminowanie człowieka” są przesadzone.

Przynajmniej w odniesieniu do stanowisk managerskich, nie będziemy traktować algorytmu jak jednostki odpowiedzialnej za sukcesy czy błędy decyzyjne.

To prawda. A skoro mówimy o zastosowaniach, warto wspomnieć o projektach, które realizowaliśmy wspólnie z fundacjami zajmującymi się ochroną zagrożonych gatunków. Wykorzystywaliśmy stare telefony zasilane energią słoneczną, które nagrywały dźwięki w lasach i przesyłały je do chmury. AI analizowała te nagrania

Po pierwsze – infrastruktura energetyczna i cyfrowa (...) popyt na infrastrukturę rośnie nieustannie, a cyfryzacja nie istnieje bez prądu. To fundament, o którym często zapominamy.

Ryszard Hordyński Dyrektor ds. Strategii i Komunikacji w Huawei

i potrafiła wykryć np. oznaki pożaru, nielegalnej wycinki drzew czy działalności kłusowników. W Amazonii system pomagał chronić las przed wycinką, w Grecji – szybciej reagować na pożary. To pokazuje, że AI znajduje zastosowanie nawet w ochronie przyrody.

Co jest dziś najbardziej niedocenianym tematem w rozmowach o sztucznej inteligencji?

Myślę, że są dwa takie obszary. Po pierwsze – infrastruktura energetyczna i cyfrowa. Wydaje się, że mamy już wszystko: szybkie komputery, nowoczesne telefony, rozwinięte sieci. Popyt na infrastrukturę rośnie, a cyfryzacja nie istnieje bez prądu. Po drugie – zarządzanie kryzysowe. To zastosowanie AI wciąż jest niedoceniane, a potencjał jest ogromny. Mówię tu zarówno o przewidywaniu i zapobieganiu wypadkom, pożarom czy katastrofom środowiskowym, jak i o szybkim reagowaniu. Nasze systemy energetyczne już dziś potrafią np. przewidywać ryzyko awarii, samoczynnie odłączać zasilanie czy uruchamiać zawory bezpieczeństwa. W przyszłości podobne mechanizmy będą mogły działać w transporcie, lotnictwie czy zarządzaniu ruchem miejskim. To wymaga zaufania do AI i zmiany mentalnej, ale wierzę, że właśnie infrastruktura oraz zarządzanie kryzysowe – także w kontekście środowiskowym – staną się jednymi z najważniejszych i najbardziej obiecujących obszarów rozwoju sztucznej inteligencji. A to dopiero początek rozwoju AI. n

Redefinicja telekomunikacji. Już nie tylko sieć, a łączność

cyfrowych ekosystemów

Telekomunikacja nie służy już tylko do łączenia ludzi – dziś łączy dane, maszyny, procesy i decyzje. AI w branży telekomunikacyjnej nie jest jedynie technologicznym dodatkiem. To nowy mózg sieci – przewiduje przeciążenia, personalizuje doświadczenia, zarządza jakością usług, a nawet zmienia sposób myślenia o infrastrukturze. Operatorzy stają się platformami danych, a ich przewagą nie jest już pasmo – lecz zdolność do predykcji i automatycznego reagowania.

Operatorzy przyszłości nie będą tylko dostarczać sygnał – będą projektować doświadczenia, optymalizować światy danych i tworzyć cyfrowe ekosystemy w czasie rzeczywistym.

AI nie jest już opcją – jest warunkiem skalowania i przetrwania w świecie hipersieci.

Wykorzystując AI do budowy bezpiecznych i zdecentralizowanych systemów, telekom przechodzi transformację: z dostawcy łączności staje się brokerem cyfrowego zaufania.

Inteligentna optymalizacja biznesu

Trend 1. Cyfrowy system ostrzegawczy. Sieci uczą się przewidywać awarie.

Trend 2. Behawioralne systemy antyfraudowe. Predykcja ryzyka w czasie rzeczywistym.

Trend 3. Inteligentne zarządzanie energią. AI w optymalizacji kosztów i śladu węglowego.

Trend 4. Interfejsy konwersacyjne. Inteligentny dialog z klientem.

Architektura nowej generacji i kreacja wartości

Trend 5. Cyfrowe bliźniaki sieci. Optymalizacja inwestycji poprzez symulację.

Trend 6. AI-RAN. Aktywna i kognitywna sieć dostępowa.

Trend 7. Zarządzanie tożsamością cyfrową. Monetyzacja zaufania w erze post-cookie.

Kształtowanie rynków jutra i nowej umowy społecznej

Trend 8. Suwerenna chmura AI. Infrastruktura zaufania dla gospodarki i państwa.

Trend 9. Zarządzanie algorytmiczne (AI Governance). Operacjonalizacja etyki i zaufania.

Trend 10. Infrastruktura dla internetu zmysłów. Sieci niskich opóźnień i media haptyczne.

Inteligentna optymalizacja biznesu

Cztery trendy, które wykorzystują AI do radykalnego usprawnienia, zabezpieczenia i optymalizacji fundamentalnych operacji telekomu. To absolutna podstawa, bez której niemożliwe jest myślenie o bardziej zaawansowanych innowacjach. Celem jest osiągnięcie mistrzostwa w obecnym modelu biznesowym: niezawodna sieć, doskonała obsługa klienta, żelazne bezpieczeństwo i efektywność kosztowa.

Trend 1. Cyfrowy system ostrzegawczy - sieci uczą się przewidywać awarie.

Trend 2. Behawioralne systemy antyfraudowe. Predykcja ryzyka w czasie rzeczywistym. Trend 3. Inteligentne zarządzanie energią. AI w optymalizacji kosztów i śladu węglowego.

Trend 4. Interfejsy konwersacyjne. Inteligentny dialog z klientem.

Architektura nowej generacji i kreacja wartości

Firmy telekomunikacyjne, mając doskonale zoptymalizowany rdzeń biznesu, zaczynają wykorzystywać AI do budowy fundamentów pod przyszłe modele biznesowe. Trendy te koncentrują się na tworzeniu nowych zdolności, inteligentnym planowaniu przyszłej infrastruktury oraz monetyzowaniu unikalnych aktywów w nowy sposób. To etap przejściowy od bycia operatorem do bycia firmą technologiczną.

Trend 5. Cyfrowe bliźniaki sieci. Optymalizacja inwestycji poprzez symulację.

Trend 6. AI-RAN. Aktywna i kognitywna sieć dostępowa.

Trend 7. Zarządzanie tożsamością cyfrową. Monetyzacja zaufania w erze post-cookie.

Kształtowanie rynków jutra i nowej umowy społecznej

Ostatni, najbardziej wizjonerski horyzont. Znajdują się tu trendy, w których telekom, opierając się na zbudowanych wcześniej kompetencjach, przestaje konkurować na istniejących rynkach i zaczyna tworzyć zupełnie nowe. To rola architekta przyszłej gospodarki, w której technologia, geopolityka i etyka stają się nierozerwalnie związane.

Trend 8. Suwerenna chmura AI. Infrastruktura zaufania dla gospodarki i państwa.

Trend 9. Zarządzanie algorytmiczne (AI Governance). Operacjonalizacja etyki i zaufania.

Trend 10. Infrastruktura dla internetu zmysłów. Sieci niskich opóźnień i media haptyczne.

Trend 1. Cyfrowy system ostrzegawczy. Sieci uczą się

przewidywać awarie

Nastaje era fundamentalnego przejścia od reaktywnego gaszenia pożarów do proaktywnego zapobiegania problemom. Systemy AI nieustannie oceniają miliardy punktów danych z infrastruktury sieciowej – od stacji bazowych po routery – w poszukiwaniu subtelnych anomalii, które poprzedzają awarie. To transformacja utrzymania ruchu z kosztownego obowiązku w inteligentne narzędzie zarządzania ryzykiem i ciągłością biznesową.

Kluczową rolę odgrywa tu uczenie maszynowe (Machine Learning), w szczególności modele predykcyjne (np. Lasy Losowe, XGBoost) oraz analiza szeregów czasowych. AI uczy się „normalnego” zachowania sieci, aby z chirurgiczną precyzją identyfikować odchylenia, przewidywać pogorszenie usług i rekomendować działania naprawcze, zanim klient odczuje jakikolwiek problem.

r Platforma Ericsson Operations Engine integruje dane operacyjne z całej sieci w czasie rzeczywistym, wykorzystując modele AI do automatyzacji i predykcji. System proaktywnie identyfikuje potencjalne awarie sprzętu oraz ryzyko spadku jakości usług, zanim wpłyną one na użytkowników końcowych.

r Rozwiązanie Verizon AI-driven Network Analytics stosuje analitykę predykcyjną AI do ciągłego monitorowania i prognozowania obciążenia sieci. Jest ono szczególnie skuteczne w gęsto zaludnionych obszarach, gdzie w czasie rzeczywistym optymalizuje ruch i alokuje zasoby, aby zapobiegać przeciążeniom. Takie działanie utrzymuje wysoką jakość usług (QoS) i zapewnia stabilność sieci nawet w warunkach ekstremalnego zapotrzebowania na transfer danych.

Trend 2. Behawioralne systemy antyfraudowe. Predykcja ryzyka w czasie rzeczywistym

W obliczu coraz bardziej wyrafinowanych ataków tradycyjne systemy oparte na regułach są niewystarczające. AI tworzy dynamiczną, behawioralną tarczę, która uczy się normalnych wzorców zachowań milionów użytkowników. Analizując dane w czasie rzeczywistym, potrafi natychmiast wykryć anomalie wskazujące na oszustwa, takie jak klonowanie kart SIM (SIM-swapping), międzynarodowe oszustwa przychodowe (IRSF) czy spam. Trend ten opiera się na uczeniu maszynowym w trybie nienadzorowanym (Unsupervised Learning) do wykrywania anomalii oraz głębokich sieciach neuronowych (Deep Learning) do analizy złożonych, nieustrukturyzowanych danych. Systemy budują „cyfrowy odcisk palca” dla każdego użytkownika i natychmiast alarmują o wszelkich odchyleniach.

r Platforma RAID Fraud Management firmy Mobileum to kompleksowe rozwiązanie do zarządzania ryzykiem, które koreluje dane z wielu systemów operatora w czasie rzeczywistym. Wykorzystując uczenie maszynowe, system buduje dynamiczne profile behawioralne dla każdego abonenta i na ich podstawie identyfikuje nietypowe aktywności wskazujące na oszustwa. Umożliwia to automatyczne blokowanie szerokiego spektrum zagrożeń, od IRSF po nadużycia w roamingu, minimalizując straty finansowe.

r Technologia Finovox Fraud Detection koncentruje się na analizie behawioralnej w czasie rzeczywistym w celu zwalczania oszustw związanych z kradzieżą tożsamości, w tym SIM-swap. System analizuje kontekst i parametry interakcji klienta z operatorem (np. podczas próby wymiany karty SIM), porównując je z historycznym profilem zachowań. Wykrycie istotnych odchyleń od normy powoduje natychmiastowy alert i może zablokować proces, zapobiegając przejęciu numeru telefonu przez oszusta.

Trend 3. Inteligentne zarządzanie energią.

AI w optymalizacji kosztów i śladu węglowego

Sieci telekomunikacyjne, zwłaszcza energochłonne stacje bazowe 5G, odpowiadają za znaczną część kosztów operacyjnych. AI staje się kluczowa do transformacji zarządzania energią. Inteligentne algorytmy w czasie rzeczywistym analizują wzorce ruchu sieciowego, warunki pogodowe i ceny energii, aby dynamicznie usypiać lub wyłączać nieużywane komponenty sieci, redukując zużycie energii o 15-20 proc. bez wpływu na jakość usług.

Wykorzystywane są tu algorytmy wzmacniającego uczenia (Reinforcement Learning), które uczą się optymalnej polityki zarządzania energią poprzez metodę prób i błędów. Wspierają je modele predykcyjne, które prognozują obciążenie sieci, pozwalając na inteligentne planowanie zapotrzebowania na energię.

r Rozwiązanie AVA Energy Efficiency od Nokii wykorzystuje analitykę predykcyjną AI do prognozowania ruchu w sieci radiowej (RAN). Na podstawie tych prognoz system autonomicznie identyfikuje i wyłącza nieużywane lub niedociążone elementy stacji bazowych, zwłaszcza w godzinach nocnych. Proces jest w pełni zautomatyzowany i dynamicznie przywraca pełną moc w przypadku wzrostu zapotrzebowania.

r Technologia testowana i wdrażana przez Vodafone i Ericsson AI-controlled Sleep Mode polega na implementacji oprogramowania opartego na AI, które dynamicznie zarządza trybami pracy stacji bazowych 5G. Algorytmy w czasie rzeczywistym analizują zapotrzebowanie na transfer danych i autonomicznie wprowadzają poszczególne komponenty radiowe w energooszczędny „tryb uśpienia” w okresach niskiego wykorzystania. Takie inteligentne zarządzanie aktywnością sprzętu pozwala na znaczące obniżenie całkowitego zużycia energii w sieci bez kompromisów w zakresie jej dostępności i wydajności.

Trend 4. Interfejsy konwersacyjne.

Inteligentny dialog z klientem

W nowej erze cyfrowej, obsługa klienta w telekomunikacji przestaje być jedynie funkcją wsparcia. Staje się ona nowym, strategicznym frontem walki o lojalność i rentowność, a jej znaczenie dorównuje randze samej infrastruktury sieciowej. Wyjątkowość tego wyzwania definiują trzy czynniki: bezprecedensowa skala, gdzie na jednego operatora przypadają miliony abonentów; krytyczna pilność, gdyż dostęp do sieci stał się dla gospodarki i społeczeństwa cyfrowym tlenem, oraz wykładnicza złożoność, wynikająca

z mnogości usług, urządzeń i kanałów kontaktu w ekosystemie każdego klienta. W tym kontekście zdolność do natychmiastowego i skutecznego rozwiązywania problemów nie jest już tylko kwestią satysfakcji. Staje się kluczowym elementem propozycji wartości, równie ważnym, co dostęp do światłowodu czy niezawodność sieci 5G.

Nadszedł koniec ery frustrujących, opartych na skryptach chatbotów. Wchodzimy w erę asystentów, którzy rozumieją kontekst, intencje i sentyment klienta. Dzięki Generatywnej AI, interakcje stają się bardziej naturalne i ludzkie, a systemy potrafią nie tylko odpowiadać na pytania, ale także proaktywnie rozwiązywać problemy, generować spersonalizowane poradniki i prowadzić złożone procesy obsługowe. Sercem tego trendu jest Generatywna AI i Duże Modele Językowe (LLM), które umożliwiają tworzenie płynnych, kontekstowych dialogów. Są one połączone z Przetwarzaniem Języka Naturalnego (NLP) do analizy intencji oraz Analizą Sentymentu do dostosowywania tonu rozmowy w czasie rzeczywistym.

r Asystent SuperTOBi od Vodafone wykorzystuje Generatywną AI do prowadzenia naturalnych, kontekstowych rozmów z klientami, wykraczając poza sztywne skrypty. Kluczową funkcjonalnością biznesową jest automatyczne generowanie podsumowań zakończonych interakcji. W przypadku eskalacji problemu konsultant otrzymuje precyzyjny skrót sprawy, co eliminuje konieczność powtarzania informacji przez klienta, znacząco skraca średni czas obsługi i poprawia satysfakcję.

r Aura, cyfrowy asystent Telefóniki, jest głęboko zintegrowana z całym ekosystemem usług operatora, od aplikacji mobilnych po platformę telewizyjną. Wykorzystując AI, Aura dostarcza spersonalizowane rekomendacje produktów i treści (np. filmy, pakiety danych), tworząc bezpośrednie możliwości up-sellingu i cross-sellingu. Jednocześnie, poprzez interfejs oparty na języku naturalnym, upraszcza i automatyzuje procesy samoobsługowe, takie jak zarządzanie rachunkami i usługami.

Trend 5. Cyfrowe bliźniaki sieci. Optymalizacja inwestycji poprzez

symulację

Zanim operator wyda setki milionów na rozbudowę sieci, może teraz stworzyć jej wirtualną, żyjącą replikę. Cyfrowe bliźniaki to dynamiczne modele całej infrastruktury, zasilane danymi w czasie rzeczywistym. AI pozwala na symulowanie niezliczonych scenariuszy – od wpływu nowego wieżowca na sygnał, przez skutki cyberataku, po optymalne rozmieszczenie anten dla sieci 5G. To rewolucja w planowaniu, która minimalizuje ryzyko i maksymalizuje zwrot z inwestycji.

AI jest tu silnikiem symulacyjnym. Modele predykcyjne prognozują rozwój sieci, algorytmy optymalizacyjne znajdują najlepsze konfiguracje, a wizja komputerowa (Computer Vision) pomaga w tworzeniu precyzyjnych modeli 3D na podstawie zdjęć z dronów i danych satelitarnych.

r Platforma NVIDIA Omniverse z rozwiązaniem HEAVY.AI dla branży telekomunikacyjnej umożliwia operatorom telekomunikacyjnym tworzenie i symulowanie fizycznie dokładnych, wirtualnych replik (cyfrowych bliźniaków) ich sieci radiowych (RAN). System integruje dane geograficzne, modele propagacji fal radiowych oraz parametry sprzętu sieciowego, aby precyzyjnie symulować

42%

polskich firm używa celowanych budżetów na AI, w porównaniu do 31% firm globalnie

Sztuczna inteligencja to most między tym, co możliwe, a tym, co chcemy uczynić rzeczywistością

Perplexity

wydajność sieci w złożonych, miejskich środowiskach. Dzięki temu operatorzy mogą testować i optymalizować lokalizację oraz konfigurację stacji bazowych 5G w wirtualnym świecie, zanim poniosą koszty ich fizycznego wdrożenia, maksymalizując w ten sposób efektywność inwestycji kapitałowych.

Trend 6. AI-RAN. Aktywna i kognitywna sieć dostępowa

Jest to wizja, w której stacja bazowa (RAN) przestaje być tylko pasywnym przekaźnikiem sygnału, a staje się aktywnym, inteligentnym węzłem obliczeniowym. Poprzez integrację chipów AI bezpośrednio w infrastrukturze radiowej, sieć może dynamicznie optymalizować widmo, zarządzać energią i alokować zasoby w mikrosekundach. Co więcej, nadwyżki mocy obliczeniowej mogą być oferowane jako usługa (AI-as-a-Service), tworząc zupełnie nowy strumień przychodów.

Głębokie uczenie wzmacniające (Deep Reinforcement Learning) pozwala RAN na autonomiczne uczenie się optymalnej konfiguracji w złożonych środowiskach. Przetwarzanie brzegowe (Edge Computing) wspierane przez AI umożliwia uruchamianie aplikacji o niskich opóźnieniach bezpośrednio na stacjach bazowych.

r AI-RAN Alliance to międzybranżowy sojusz kluczowych firm technologicznych i telekomunikacyjnych, którego celem jest standaryzacja i promocja integracji sztucznej inteligencji z siecią dostępową. Inicjatywa koncentruje się na tworzeniu wspólnych ram i specyfikacji dla rozwoju sieci 6G, w których AI natywnie zarządza zasobami radiowymi, optymalizuje efektywność energetyczną i umożliwia uruchamianie nowych, inteligentnych usług na krawędzi sieci.

r Intel AI-enhanced RAN Solutions dostarcza portfolio procesorów (np. z rodziny Xeon) oraz akceleratorów AI, które są projektowane z myślą o wirtualnych sieciach dostępowych (vRAN). Ich integracja przez producentów sprzętu pozwala na zwiększenie wydajności i elastyczności oprogramowania zarządzającego siecią. Rozwiązania umożliwiają operatorom wdrażanie zaawansowanych funkcji automatyzacji i optymalizacji opartych na AI w zwirtualizowanym, a nie tylko fizycznym, środowisku RAN.

Trend 7. Zarządzanie tożsamością cyfrową. Monetyzacja zaufania w erze post-cookie

Obecny model tożsamości cyfrowej jest fundamentalnie wadliwy. Wymusza on na użytkownikach transakcję, w której walutą staje się ich prywatność – oddają oni kontrolę nad swoimi danymi w zamian za dostęp do usług. W odpowiedzi na ten cyfrowy kompromis, rodzi się nowa koncepcja: indywidualna suwerenność tożsamości (Self-Sovereign Identity – SSI) Jest to paradygmat, w którym użytkownik odzyskuje pełną kontrolę nad swoimi danymi, zarządzając nimi bez polegania na scentralizowanych pośrednikach. Akceleratorem tego trendu jest upadek ery post-cookie i rosnąca globalna świadomość prawa do prywatności. W tym nowym porządku operatorzy telekomunikacyjni odkrywają swoją unikalną, strategiczną pozycję. Posiadając już zaufany i zweryfikowany zasób –tożsamość milionów klientów – stają się naturalnymi kandydatami na gwarantów tego nowego ekosystemu. Wykorzystując AI do budowy bezpiecznych i zdecentralizowanych

systemów, telekom przechodzi transformację: z dostawcy łączności staje się brokerem cyfrowego zaufania Umożliwia on swoim klientom bezpieczne i wygodne korzystanie z usług firm trzecich, bez konieczności udostępniania nadmiarowych danych, co stanowi nową, potężną propozycję wartości.

AI odgrywa tu rolę strażnika. Analiza behawioralna w czasie rzeczywistym monitoruje użycie tożsamości w poszukiwaniu anomalii. Algorytmy kryptograficzne wspierane przez AI zabezpieczają dane, a inteligentne systemy zarządzają zgodami (consent management), dając użytkownikowi pełną kontrolę nad tym, kto i w jakim celu widzi jego dane.

r Inicjatywa Mobile Connect, standaryzowana przez globalne stowarzyszenie operatorów GSMA, tworzy ramy technologiczne dla usług tożsamości opartych na numerze telefonu. Rozwiązanie umożliwia użytkownikom bezpieczne logowanie do zewnętrznych serwisów i aplikacji za pomocą ich unikalnego numeru telefonu, bez potrzeby zapamiętywania haseł. Stanowi to fundament, na którym poszczególni operatorzy mogą budować własne, bardziej zaawansowane produkty do zarządzania tożsamością cyfrową.

r Deutsche Telekom Mobile Identity Services aktywnie komercjalizuje swoją pozycję jako zaufanego dostawcy tożsamości. Oferuje partnerom biznesowym (np. z sektora e-commerce, finansowego) usługi API, które pozwalają na szybką i bezpieczną weryfikację tożsamości klienta podczas rejestracji lub logowania. Wykorzystując dane powiązane z kartą SIM i numerem telefonu, systemy Deutsche Telecom, wspierane przez AI do analizy ryzyka, potwierdzają autentyczność użytkownika, redukując ryzyko oszustw i upraszczając procesy onboardingowe.

Trend 8. Suwerenna chmura AI. Infrastruktura zaufania

dla gospodarki i państwa

W dobie rosnącej fragmentacji geopolitycznej i regulacji dotyczących przepływu danych (jak unijny AI Act), pojawia się zapotrzebowanie na „suwerenną AI” – modele i infrastrukturę, które działają w ramach jurysdykcji danego kraju. Telekomy, jako zaufani, lokalni gracze z własnymi centrami danych, są idealnie spozycjonowane, aby stać się brokerami takich usług. Oferują bezpieczne, zgodne z lokalnym prawem środowiska do trenowania i uruchamiania modeli AI dla firm i sektora publicznego.

Trend opiera się na budowaniu suwerennych, dużych modeli językowych (Sovereign LLMs), trenowanych na lokalnych danych. AI jest również wykorzystywana do zarządzania bezpieczeństwem i zgodnością (Compliance) w chmurach, automatycznie monitorując przepływ danych i dostęp.

r Orange Bleu Cloud to suwerenna Platforma dla francuskiego rynku. Bleu to wspólne przedsięwzięcie (joint venture) Orange i Capgemini, mające na celu stworzenie we Francji tzw. „chmury zaufania” (Cloud de Confiance). Platforma będzie oferować technologie i usługi Microsoft Azure oraz Office 365, jednak będą one hostowane na całkowicie odizolowanej, suwerennej infrastrukturze zarządzanej przez Bleu. Gwarantuje to, że dane francuskich firm i instytucji publicznych będą przetwarzane i przechowywane wyłącznie na terytorium Francji, zgodnie z lokalnymi i europejskimi wymogami bezpieczeństwa i prywatności.

r T-Systems, cyfrowe ramię Deutsche Telekom, oferuje suwerenną chmurę opartą na technologii Google Cloud czy AWS Amazona, ale z kluczową różnicą. Pełną kontrolę operacyjną i techniczną sprawuje T-Systems na terenie Niemiec. Model ten pozwala niemieckim firmom i sektorowi publicznemu korzystać z zaawansowanych usług AI i analityki dostępnych w rozwiązaniach chmurowych, jednocześnie zapewniając, że ich dane nie opuszczają kraju, a dostęp do nich i zarządzanie infrastrukturą podlegają niemieckiemu prawu.

Trend 9. Zarządzanie algorytmiczne (AI Governance).

Operacjonalizacja etyki i zaufania

W miarę jak AI przejmuje coraz więcej krytycznych decyzji – od zarządzania siecią po interakcje z klientem – kwestie etyczne, transparentności i sprawiedliwości algorytmów stają się kluczowym ryzykiem i zarazem szansą. Rodzi się trend tworzenia wewnątrz organizacji dedykowanych ram i zespołów „Odpowiedzialnej AI” (Responsible AI). Ich zadaniem jest zapewnienie, że modele są wolne od uprzedzeń (bias), ich decyzje są wytłumaczalne (explainability), a całe wdrożenie jest zgodne z regulacjami i oczekiwaniami społecznymi.

Paradoksalnie AI jest tu używana do nadzorowania samej siebie. Powstają narzędzia „AI for AI Governance”, które automatycznie testują modele pod kątem uprzedzeń, monitorują ich działanie w poszukiwaniu niepożądanych zachowań i generują raporty dotyczące zgodności z zasadami etycznymi.

r Telefónica, jako jeden z pionierów w branży, opublikowała formalny zbiór zasad etycznych dla AI – Responsible AI Principles, obejmujących transparentność, sprawiedliwość i nadzór ludzki. Co kluczowe, firma operacjonalizuje te zasady poprzez wdrożenie ich w całym cyklu życia swoich produktów AI – od fazy projektowania, przez rozwój, aż po wdrożenie i monitorowanie. Stworzono również wewnętrzne komitety ds. etyki, które oceniają nowe projekty pod kątem zgodności z tymi pryncypiami, czyniąc odpowiedzialność integralną częścią procesu innowacji.

r Framework etyczny Vodafone służy jako praktyczne narzędzie decyzyjne dla zespołów wdrażających AI w całej globalnej strukturze firmy. Ramy te pomagają ocenić potencjalny wpływ nowych rozwiązań na klientów i społeczeństwo, kładąc nacisk na pozytywne zastosowania technologii. Framework zawiera konkretne wytyczne dotyczące m.in. sprawiedliwości algorytmów, ochrony prywatności i transparentności, co ma na celu zapewnienie spójnego i odpowiedzialnego podejścia do AI we wszystkich krajach, w których operuje Vodafone.

r Deutsche Telekom ustanowił wiążące dla całej firmy wytyczne dotyczące AI, których centralnym filarem jest zasada „human-centricity” – technologia musi zawsze służyć człowiekowi i być pod jego kontrolą. Wytyczne te, będące częścią szerszej strategii cyfrowej odpowiedzialności, kładą nacisk na to, by klienci byli informowani, kiedy wchodzą w interakcję z systemem AI. Wymuszają również implementację mechanizmów pozwalających na ludzką interwencję i weryfikację automatycznych decyzji, zwłaszcza tych o krytycznym znaczeniu.

50%

niemal połowa firm posiada Zespoły zajmujące się AI –14% ma dział AI/ML, a kolejne 32% realizuje projekty AI w ramach szerszych struktur IT lub R&D

Trend 10. Infrastruktura dla internetu zmysłów.

Sieci niskich opóźnień i media haptyczne

Dzisiejszy internet angażuje głównie wzrok i słuch. Kolejna granica to „Internet Zmysłów”, który dzięki sieciom o ultraniskich opóźnieniach (6G) i zaawansowanej AI umożliwi przesyłanie dotyku, smaku i zapachu. AI będzie kluczowa do interpretacji złożonych danych sensorycznych i ich precyzyjnej synchronizacji z obrazem i dźwiękiem, otwierając drzwi do prawdziwie immersyjnych doświadczeń, od zdalnej chirurgii po wspólne wirtualne posiłki.

AI będzie działać jako tłumacz sensoryczny. Głębokie sieci neuronowe będą konwertować dane z czujników na sygnały haptyczne (dotykowe). Modele predykcyjne będą antycypować działania użytkownika, aby zminimalizować odczuwalne opóźnienie (latency), co jest kluczowe dla realistycznego odczuwania dotyku.

r Ericsson – Internet of Senses pozycjonuje koncepcję Internetu Zmysłów jako kluczowy sterownik wymagań dla przyszłych sieci 6G. Działania badawczo-rozwojowe firmy koncentrują się na zdefiniowaniu ekstremalnych parametrów technicznych sieci, takich jak opóźnienia poniżej 1 milisekundy i wysoka przepustowość, które będą niezbędne do precyzyjnej synchronizacji danych sensorycznych z obrazem i dźwiękiem. Celem tych badań jest stworzenie fundamentu technologicznego dla przyszłych, w pełni immersyjnych usług, obejmujących zdalną interakcję z wykorzystaniem dotyku (komunikacja haptyczna).

Poza

łącznością. Jak AI umożliwia telekomom kreowanie nowych rynków

Współczesna firma telekomunikacyjna stoi w obliczu fundamentalnej transformacji. Model biznesowy oparty wyłącznie na sprzedaży dostępu do sieci osiągnął swoje granice. Prawdziwy, nieliniowy wzrost nie leży już w szybszej łączności, lecz w inteligencji, którą można dzięki niej dostarczyć. Sztuczna inteligencja staje się katalizatorem, który pozwala operatorom aktywować ich najbardziej niedoceniane aktywa – wszechobecną sieć, dostęp do danych w czasie rzeczywistym i zaufanie milionów klientów.

Poniższe kierunki trendów to nie teoretyczne możliwości, lecz realne, wdrażane na świecie strategie, które przekształcają telekomy w dostawców informacji, bezpieczeństwa, efektywności i zupełnie nowych, cyfrowych doświadczeń. To mapa ewolucji od bycia pasywną infrastrukturą do stania się aktywną, inteligentną platformą dla całej gospodarki.

Transformacja przestrzeni fizycznej. Od obrazu do kluczowych informacji

Pierwszym, najbardziej namacalnym krokiem jest nałożenie warstwy cyfrowej inteligencji na świat fizyczny. Operatorzy przestają być tylko dostawcami internetu do budynków i miast; stają się dostawcami zrozumienia tego, co się w nich dzieje.

r Usługa Visual Analytics dla branży retail od Vodafone, analizując anonimowe dane wideo, daje tradycyjnym sklepom analityczne możliwości, jakimi dotąd dysponowały tylko platformy e-commerce, pozwalając optymalizować układ i ofertę.

r W ten sam sposób, AI-enhanced Video Surveillance od Orange przekształca pasywny monitoring w proaktywną usługę bezpieczeństwa. Wykorzystując wizję komputerową do wykrywania anomalii, telekom oferuje tu nie kamery, lecz inteligentną usługę ochrony, która informuje w sytuacji zagrożenia i redukuje fałszywe alarmy, a AI zwiększa skuteczność bezpieczeństwa.

Monetyzacja ruchu.

Od danych sieciowych do prognoz ekonomicznych

W pełni zanonimizowane i zagregowane dane o przepływach ludności to cyfrowy puls gospodarki, a telekomy mają na niego wyłączny dostęp. Dzięki AI surowe dane stają się produktem – zaawansowaną analityką predykcyjną.

r Platforma Motionlogic od T-Mobile dostarcza administracji publicznej i firmom prywatnym wysokiej jakości analizy niezbędnych do podejmowania wielomiliardowych decyzji inwestycyjnych, od planowania transportu po lokalizację nowej infrastruktury.

r Idąc o krok dalej, Smart Tourism Solutions od Telefónica wykorzystuje te same mechanizmy, aby umożliwić miastom proaktywne zarządzanie ruchem turystycznym. Analiza predykcyjna pozwala optymalizować usługi w popularnych lokalizacjach, co przekłada się na większą satysfakcję turystów i realne przychody lokalnej gospodarki.

Demokratyzacja bezpieczeństwa.

Od ochrony sieci do ochrony biznesu

Centralna pozycja w architekturze internetu daje operatorom unikalny wgląd w globalny krajobraz cyberzagrożeń. Wykorzystując AI, mogą oni oferować „odporność zbiorową” jako usługę, demokratyzując dostęp do ochrony na poziomie, który dotychczas był nieosiągalny dla mniejszych firm. Usługa Managed Detection and Response od Orange jest tego doskonałym przykładem, gdzie platforma AI koreluje miliardy zdarzeń z całej sieci, by chronić poszczególnych klientów.

Sztuczna inteligencja różni się fundamentalnie od wszystkiego, co widzieliśmy w historii, od każdego innego wynalazku. To pierwsze narzędzie w historii, które może samo podejmować decyzje.

Yuval Noah Harari

r Podobnie Telefónica Tech oferuje usługę Cyber Security & NaaS (Network as a Service), czyli usługi bezpieczeństwa sieciowego, które zapewniają ciągłą cyberodporność przedsiębiorstw. W ramach tej usługi realizowane są m.in. zaawansowane systemy wykrywania zagrożeń, monitorowanie 24/7, reagowanie kryzysowe oraz analiza incydentów cyfrowych, oferując w praktyce w pełni zarządzane, zewnętrzne Centrum Operacji Bezpieczeństwa (SOC), które dzięki automatyzacji AI pozwala firmom na outsourcing całego, skomplikowanego obszaru cyberbezpieczeństwa.

System Nerwowy Przemysłu

4.0. Od łączności do obliczeń na krawędzi

Operatorzy stają się systemem nerwowym dla rewolucji przemysłowej. Oferując prywatne sieci 5G zintegrowane z mocą obliczeniową na krawędzi (Edge Computing), umożliwiają fabrykom, portom i magazynom przetwarzanie danych i uruchamianie AI w czasie rzeczywistym. Partnerstwo Verizon z AWS Wavelength jest ruchem strategicznym, który dosłownie przenosi chmurę AWS na halę produkcyjną, umożliwiając działanie aplikacji AI o ultraniskich opóźnieniach, takich jak sterowanie robotami. Podobną wartość tworzy sojusz AT&T z Google Cloud, który demokratyzuje dostęp do światowej klasy narzędzi AI od Google. Przedsiębiorstwo przemysłowe może teraz aplikować zaawansowane modele analityczne do swoich danych produkcyjnych z niemal zerowym opóźnieniem, bezpośrednio poprzez swoją sieć telekomunikacyjną.

Infrastruktura zaufania dla zdrowia.

Od telemedycyny do opieki predykcyjnej

W sektorze, w którym niezawodność i bezpieczeństwo danych są absolutnie krytyczne, telekomy stają się dostawcami fundamentalnej infrastruktury zaufania. Przekształcają model opieki zdrowotnej z reaktywnego w proaktywny. Platformy do zdalnego monitorowania pacjentów, takie jak te w AT&T Connected Health, wykorzystują AI do analizy danych z urządzeń medycznych i wczesnego ostrzegania o pogorszeniu stanu zdrowia. Verizon ze swoją platformą BlueJeans Telehealth wykracza poza zwykłą wideorozmowę, oferując diagnozę wraz z automatyczną transkrypcją. Z kolei Vodafone, poprzez swoje platformy IoT for Health, tworzy cały ekosystem, zdolny do bezpiecznego zarządzania danymi z tysięcy różnych urządzeń medycznych, pozwalając placówkom na elastyczne budowanie własnych, innowacyjnych usług opieki zdalnej.

AI jako usługa (AIaaS). Od wewnętrznej kompetencji do rynkowego produktu

Obserwujemy ostateczny, ewolucyjny krok w transformacji firm telekomunikacyjnych. Po latach wykorzystywania AI do optymalizacji własnych, wewnętrznych procesów, liderzy rynku dochodzą do przełomowego wniosku. Ich najbardziej zaawansowane i kosztowne w budowie narzędzia AI mogą stać się nowym, wysoce marżowym produktem. To apogeum ewolucji telekomu – przejście od roli dostawcy infrastruktury do roli dostawcy fundamentalnych zdolności kognitywnych dla całej gospodarki. W tym modelu operator nie sprzedaje już gotowej aplikacji, lecz udostępnia swoje zaawansowane, wewnętrzne narzędzia, modele i platformy AI innym firmom, aby te mogły na nich budować własne, innowacyjne rozwiązania. Telekom, który zainwestował miliardy w rozwój AI na własne potrzeby, teraz monetyzuje te same aktywa, oferując je jako usługę. Globalne przykłady tego trendu można uporządkować w logiczną sekwencję, od szerokiej demokratyzacji dostępu, przez wspieranie konkretnych ekosystemów, aż po tworzenie wysoce wyspecjalizowanych rozwiązań wertykalnych.

Demokratyzacja dostępu. Od

wewnętrznej

platformy do publicznego API

Fundamentem tej strategii jest udostępnienie rynkowi tych samych, potężnych narzędzi, które operatorzy stworzyli i zahartowali we własnych, wymagających operacjach.

r Indyjski gigant, Reliance Jio, ze swoją platformą Jio Brain, jest tego doskonałym przykładem. Oferuje on tysiącom indyjskich firm dostęp do kompleksowych narzędzi AI i ML, obejmujących analizę predykcyjną i wizję komputerową, demokratyzując technologię, która dotychczas była poza ich zasięgiem.

r Podobną ścieżką podąża SK Telecom w Korei Południowej, który zamiast sprzedawać pojedyncze aplikacje, udostępnia deweloperom kluczowe moduły kognitywne ze swojej superaplikacji A. W tym modelu, wykorzystującym LLM i systemy rekomendacyjne, telekom staje się dostawcą inteligencji, pozwalając innym na budowanie innowacji na jego fundamentach.

Przykład modelu AI as a Service w telekomunikacji

SK Telecom dynamicznie rozwija swoje kompetencje w zakresie sztucznej inteligencji, budując kompleksową infrastrukturę AI i komercjalizując ją w modelu AI-as-a-Service (AIaaS). Firma wdrożyła usługę GPU-as-a-Service, oferując elastyczny dostęp do zaawansowanych procesorów graficznych (NVIDIA H100, H200) w swoim nowoczesnym AI Data Center, wspieranym przez autorskie narzędzie AI Cloud Manager Współpraca z SK hynix i Penguin Solutions pozwala SKT rozwijać pełny stos rozwiązań AI Data Center (AIDC) – od sprzętu po oprogramowanie – co umożliwia ekspansję na rynki międzynarodowe, w tym Azję i Bliski Wschód.

Równolegle operator oferuje komercyjne rozwiązania AI dla klientów biznesowych, takie jak AI Contact Center (AICC), Vision AI, czy agent A. Biz oraz rozwija usługi konsumenckie z osobistym agentem A i globalną platformą Aster (A*). Dzięki temu SK Telecom przekształca się z tradycyjnego operatora telekomunikacyjnego w dostawcę usług i infrastruktury AI nowej generacji, skalując swoją wiedzę i zasoby w kierunku globalnego modelu AIaaS.

Akceleratory ekosystemów. AI jako katalizator dla branż kluczowych

W kolejnym kroku ewolucji, telekomy wykorzystują swoje platformy AI do stymulowania wzrostu w strategicznie ważnych dla nich ekosystemach. MTN w Republice Południowej Afryki przekształca swój komunikator Ayoba w otwartą platformę dla afrykańskich deweloperów. Oferując API do płatności mobilnych i modeli credit scoring opartych na AI, MTN bezpośrednio stymuluje lokalny rynek FinTech i rozwiązuje problem włączenia finansowego. W Japonii, gdzie przemysł motoryzacyjny jest kluczowy, operator telekomunikacyjny NTT Docomo oferuje producentom aut gotową platformę GenAI to Drive, dostarczając warstwę inteligencji dla pojazdów. Z kolei w Chinach, China Mobile International (CMI) dostarcza rozwiązanie 5G Smart Factory, które łączy sieć prywatną 5G, chmurę, IoT i platformy przemysłowe, aby wspierać inteligentną produkcję w różnych branżach, takich jak elektronika, automotive czy sprzęt AGD. Obejmuje ono m.in. prywatną sieć 5G, platformę do zarządzania procesami produkcyjnymi i liczne aplikacje (np. AI-inspekcje wizualne, roboty, AGV, monitorowanie stanu energii). Rozwiązanie umożliwia m.in. redukcję kosztów produkcji, automatyzację operacji, wyższą efektywność linii i lepszą jakość dzięki pełnej integracji danych i aplikacji w czasie rzeczywistym.

Wertykalna specjalizacja.

Precyzyjne rozwiązania dla niszowych rynków

Najbardziej wyrafinowane strategie AIaaS polegają na identyfikacji i zagospodarowaniu bardzo konkretnych nisz rynkowych. Turkcell w Turcji, widząc brak zaawansowanych narzędzi dla języka tureckiego, zbudował własną platformę NLP Dijital Zeka, a teraz monetyzuje tę unikalną kompetencję, oferując ją lokalnym firmom. W Izraelu, największa firma telekomunikacyjna Bezeq ze swoją usługą Smart Business celuje w sektor MŚP, dostarczając im prostą, ale cenną analitykę biznesową opartą na danych. Bezeq Business oferuje rozwiązania IoT i usługi cyfrowe wspierające transformację małych i średnich firm w inteligentne i bezpieczne przedsiębiorstwa. Wśród usług znajdują się prywatne sieci BizNet, systemy chmurowe, monitoring i automatyczne zarządzanie komunikacją. Platforma integruje dane z kamer, czujników i sprzętu, umożliwiając zdalne zarządzanie z jednego panelu. Pozwala to firmom szybko automatyzować procesy i obniżać koszty bez dużych inwestycji. Natomiast True Digital, spółka z Tajlandii, działająca jako cyfrowe ramię True Corporation – jednego z największych telecom-tech graczy w regionie Azji Południowo-Wschodnie pokazuje, jak można zastosować horyzontalną technologię AI do rozwiązania problemów w tradycyjnym sektorze. True Digital Group dostarcza rozwiązania AI-as-a-Service dla rolnictwa, łącząc zaawansowane technologie IoT, analizę danych i zdalne czujniki do zastosowań rolniczych. Dzięki platformie True Drone umożliwia rezerwację usług oprysków dronowych, True Grow zarządza nawadnianiem z użyciem danych pogodowych i glebowych, natomiast True Livestock monitoruje zdrowie zwierząt w czasie rzeczywistym, wspomagając decyzje hodowlane i optymalizację operacyjną.

72%

amerykańskich liderów biznesowych uważa, że sztuczna inteligencja będzie przyszłościową przewagą biznesową

Nowy porządek w reklamie cyfrowej. Telekomy jako strażnicy

danych pierwszej strony

Ewolucja firm telekomunikacyjnych w kierunku podmiotów technologicznych jest już faktem. Jednak to ich coraz śmielsze wejście na rynek mediowy i reklamowy w erze AI stanowi prawdziwy dowód głębi tej transformacji. W tym nowym modelu biznesowym operator przestaje być pasywnym dostawcą infrastruktury, a staje się aktywnym i wyrafinowanym graczem na rynku AdTech.

Wykorzystując swoje unikalne zasoby danych pierwszej strony – i czyniąc z ochrony prywatności fundament oferty – telekomy budują własne platformy do precyzyjnego targetowania, personalizacji i pomiaru skuteczności reklam. Jest to bezpośrednie wyzwanie rzucone duopolowi cyfrowej reklamy, oparte na przewagach, których giganci technologiczni nie posiadają.

W świecie post-cookie, w którym zaufane dane stały się najcenniejszym aktywem, to właśnie operatorzy telekomunikacyjni są ich naturalnymi strażnikami. Globalne strategie w tym obszarze podążają logiczną ścieżką ewolucyjną, którą można podzielić na trzy etapy: od monetyzacji fundamentalnych, wewnętrznych zasobów, przez budowanie złożonych ekosystemów wartości z partnerami, aż po redefiniowanie zasad gry na zupełnie nowych obszarach konkurencji.

Fundament. Monetyzacja własnych aktywów

Najbardziej naturalnym i fundamentalnym krokiem dla operatorów jest wykorzystanie ich najpotężniejszego zasobu – skali i bezpośredniej relacji z milionami klientów. Liderem tej strategii jest Airtel w Indiach, który swoją platformę Airtel Ads oparł na gigantycznej bazie abonentów (320 mln użytkowników). Wykorzystując uczenie maszynowe do analizy konsumpcji treści i danych lokalizacyjnych, tworzy on precyzyjne segmenty behawioralne, umożliwia markom prowadzenie kampanii wielokanałowych – w tym display, wideo, audio, SMS, call i DTH – wykorzystując dane użytkowników Airtel i zaawansowaną analizę kohortową w celach marketingowych.

W podobny sposób, choć z innym modelem, działa TIM Ads, spółka należąca do TIM Brasil, trzeciego gracza na rynku telekomunikacyjnym w Brazyli. TIM Ads to cyfrowa platforma reklamowa wykorzystująca unikalną infrastrukturę i dane mobilne operatora do precyzyjnego targetowania odbiorców. Usługa oferuje rozwiązania takie, jak TIM Precision (analiza ponad 1000 punktów danych użytkownika), TIM Activation (kampanie w różnych kanałach), TIM Vision (mierzenie efektów 1:1) oraz TIM Optimization (ciągła optymalizacja w czasie rzeczywistym).

Z kolei Turkcell w Turcji, naśladując strategię największych gigantów technologicznych, zbudował własny, zamknięty ekosystem popularnych aplikacji – konto do zarządzania usługami, komunikator obsługujący czat, połączenia audio/wideo, czy chmurową aplikację do przechowywania zdjęć, wideo i plików, wyposażoną w rozpoznawanie

twarzy i obiektów oraz funkcje tworzenia automatycznych historii i albumów. Analizując zachowania wewnątrz nich za pomocą AI, tworzy w pełni kontrolowane środowisko reklamowe, a jego podstawą jest ogromny program lojalnościowy. Identycznie na bazie danych pochodzących z programu klienckiego d POINT CLUB, operator telekomunikacyjny z Japonii – NTT Docomo, zbudował silnik dla platformy marketingowej i sprzedaży reklam, dzięki czemu oferuje dotarcie do precyzyjnie wyselekcjonowanych grup.

Ekosystemy wartości. Siła połączeń i synergii

Dojrzalsze strategie wykraczają poza własne zasoby. Operatorzy rozumieją, że jeszcze większą wartość można stworzyć, łącząc siły i dane z innymi graczami rynkowymi, stając się centrum nowego ekosystemu. Doskonałym przykładem jest SK Telecom w Korei Południowej i jego sojusz danych ASUM Zamiast działać w pojedynkę, SKT bezpiecznie łączy swoje zanonimizowane dane z danymi partnerów z sektora bankowego i handlu, a AI pozwala na tworzenie na tej podstawie profili o niespotykanej dotąd precyzji.

Inną formę synergii prezentuje Globe Telecom na Filipinach, który wydzielił spółkę AdSpark i połączył swoją platformę AdTech z najpopularniejszą w kraju aplikacją płatności mobilnych GCash Analiza realnych danych transakcyjnych za pomocą AI pozwala na targetowanie reklam na podstawie faktycznej historii zakupowej, a nie tylko deklarowanych zainteresowań. Oprócz targetowania i personalizacji, kampanie z GCash oferowane przez AdSpark zapewniają markom wysoką widoczność i zaangażowanie w aplikacji używanej przez miliony użytkowników dziennie, co czyni je kluczowym elementem ekosystemu reklamowego operatora.

Czasem najlepszą strategią jest stworzenie niezależnego, wyspecjalizowanego podmiotu, tak jak zrobiła to malezyjska grupa Axiata Jej spin-off ADA stał się osobną firmą, która łączy dane z wielu źródeł i jako regionalny lider oferuje kompleksowe usługi analityczne i reklamowe w całej Azji Południowo-Wschodniej.

Nowe tereny konkurencji w reklamie.

Redefinicja rynku i zaufania

Najbardziej zaawansowane strategie nie tylko wykorzystują istniejące modele, ale tworzą zupełnie nowe rynki i redefiniują pojęcie reklamy. Orange we Francji rozszerza pole bitwy z ekranu smartfona na najważniejszy ekran w domu – telewizor. Oferując „reklamę adresowalną” w swoich usługach IPTV, jest w stanie, dzięki analizie AI, wyświetlać różnym gospodarstwom domowym inne, spersonalizowane bloki reklamowe w trakcie tego samego programu.

Ostatecznym krokiem w ewolucji jest wyjście poza tradycyjną reklamę, co robi Viettel w Wietnamie. Jego platforma Reputa nie służy do targetowania, lecz do analizy sentymentu i reputacji marki w całym internecie. W tym modelu telekom nie sprzedaje już kliknięć, lecz strategiczny wgląd rynkowy, pozycjonując się jako dostawca „business intelligence”. Reputa wykorzystuje zaawansowane technologie AI, big data, NLP i machine learning do monitorowania mediów społecznościowych, newsów, blogów i forów internetowych w celu śledzenia sentymentów, wzorców komunikacyjnych i ewentualnych kryzysów wizerunkowych.

w ocenIe eksPertów

Telekomunikacja wchodzi w erę hipersieci. AI zmienia sieci w inteligentne platformy, które przewidują przeciążenia, personalizują usługi i łączą dane, urządzenia oraz procesy w spójne, bezpieczne ekosystemy

Łączność przestaje być tylko pasmem. Operatorzy budują cyfrowe ekosystemy, w których AI steruje jakością usług, energią i bezpieczeństwem, a decyzje zapadają w czasie zbliżonym do rzeczywistego. Cyfrowe bliźniaki pozwalają planować inwestycje bez kosztownych prób, AI-RAN czyni dostęp radiowy aktywnym i kognitywnym, a behawioralne systemy antyfraudowe chronią klientów przed nadużyciami. Równolegle rośnie znaczenie suwerennych chmur, zarządzania algorytmicznego i fundamentów internetu zmysłów. Telekomy przechodzą od roli dostawcy sygnału do roli kuratora zaufania i danych. Jakie szanse i ryzyka widzą praktycy oraz dokąd prowadzi ten zwrot w opinii ekspertów?

Andrzej Dulka

Prezes Polskiej Izby Informatyki i Telekomunikacji

telekomunikacja staje siĘ inteligentna.

aI

buduje PrzewagĘ Polski

W branży telekomunikacyjnej widać dziś wyraźny trend – sieci przestają być jedynie infrastrukturą techniczną, a stają się inteligentnymi ekosystemami, w których AI zarządza ruchem, przewiduje awarie i optymalizuje zużycie energii. Ten dynamiczny rozwój to szansa dla Polski i polskich przedsiębiorstw na to, by odważnie wkroczyć na rynek z rozwiązaniami, które mogą być konkurencyjne w skali światowej. Ostatnią rzeczą, jakiej byśmy chcieli, byłoby stanie się jedynie konsumentem rozwiązań tworzonych za granicą. Dlatego konieczne jest prowadzenie spójnej polityki regulacyjnej, która daje stabilność biznesowi i ułatwia inwestycje w AI. Zamiast komplikować przepisy, należy wzorować się na najlepszych praktykach europejskich i eliminować zbędne bariery. Warto też rozważyć powołanie funduszu wspierającego modernizację sieci i wdrażanie technologii opartych na AI. To rozwiązanie, które pozwoli operatorom szybciej reagować na zagrożenia i podnosić jakość usług. Dzięki takim działaniom możemy zyskać przewagę – tworząc sieci, które są nie tylko szybkie, ale też bezpieczne. AI w telekomunikacji może stać się atutem w walce o konkurencyjność na rynkach międzynarodowych. Wyzwania oczywiście istnieją – od lawiny nowych regulacji po rosnące koszty utrzymania odporności sieci, ale można na nie odpowiedzieć mądrze. Tylko od nas zależy, czy wykorzystamy tę szansę, by stać się jednym z motorów innowacyjnej i silnej gospodarki cyfrowej.

generatywna aI w sieciach.

nowy etaP rozwoju telekomunikacji

Telekomunikacja od dawna wykorzystuje rozwiązania oparte o klasyczny Machine

Learning, które stały się standardem, generując wymierne korzyści operacyjne i biznesowe. Przykładem jest Smart Cooling – inteligentna optymalizacja pracy klimatyzatorów w strategicznych obiektach, która obniża koszty energii. Innym standardem jest Detekcja Anomalii, automatycznie identyfikująca odchylenia w pracy sieci, co zwiększa niezawodność usług.

W obszarze komercyjnym wiodącym rozwiązaniem jest Zarządzanie Wartością Klienta, pozwalające oferować spersonalizowane produkty we właściwym czasie i kanale, co bezpośrednio przekłada się na zadowolenie Klienta, a dla operatora na wartość.

Nowy rozdział otwiera jednak Generative AI. Przykładem jest AI Concierge –asystent konsultanta pierwszej linii, który w czasie rzeczywistym, w trakcie rozmowy z Klientem podpowiada rozwiązania, rekomenduje oferty i udostępnia historię kontaktów. Kolejny to narzędzia oparte o GenAI dla inżynierów, wspierające projektowanie, wdrażanie i utrzymanie usług Telco poprzez automatyczne generowanie kodu, dokumentacji czy scenariuszy testowych.

Nowa fala AI niesie jednak wyzwania: od skalowania rozwiązań pilotażowych do produkcyjnych, przez możliwość integracji agentów AI z krytycznymi procesami sieciowymi, aż po nowe zagrożenia – jak np. ryzyko niekontrolowanej autonomii agentów. Kluczowe będzie więc zbudowanie silnych ram governance, rozwój nowych kompetencji i przeprojektowanie procesów w modelu „human + agent”.

Bożena Leśniewska Wiceprezes zarządu ds. Rynku Biznesowego, Orange Polska

aI zmienia telekomunikacjĘ.

nowe modele i inteligentne usługi

Telekomunikacja to dziś jeden z najbardziej „data-driven” sektorów – a to idealne środowisko dla AI. Operatorzy mogą dzięki niej przewidywać awarie, optymalizować obciążenie sieci czy dynamicznie dostosowywać ofertę do zachowań użytkowników.

To nie tylko poprawa jakości usług, ale też szansa na nowe modele biznesowe –np. predykcyjne pakiety danych czy personalizowane oferty w czasie rzeczywistym.

Ciekawym przykładem jest Play, który wdrożył AI do automatyzacji obsługi klienta i analizy chmury.

Na pewno są też wyzwania, takie jak integracja AI z istniejącą infrastrukturą, brak kompetencji w zespołach technicznych i konieczność zapewnienia zgodności z regulacjami (RODO). AI może zrewolucjonizować sposób działania firm telekomunikacyjnych, ale wymaga strategicznego podejścia i inwestycji w ludzi oraz dane.

Monika Kałas Microsoft

Robert Lachowiecki, Country Manager Poland & Romania, HPE Networking

aI wsPiera działy It. automatyzuje analizy i decyzje

Z racji lawinowo rosnącej liczby urządzeń dołączanych do firmowych sieci, tak samo lawinowo rosnącej ilości danych, które płyną z tych urządzeń lub poprzez nie, a także rosnącej liczby ataków na wszelaką infrastrukturę, nie jesteśmy w stanie zapanować nad monitorowaniem wszystkiego, co dzieje się w naszym środowisku. Ilość danych, liczba istotnych elementów wartych uwagi oraz zdarzeń mających miejsce w naszym środowisku zaczyna nas zwyczajnie przerastać i wymagałaby od nas wiecznego rozbudowywania działów IT. Jednocześnie rola samego IT również się zmienia. Coraz częściej jest to dział mający znaczący wpływ na produkcję, strategię, szybkość wprowadzenia usługi lub towaru na rynek, ma zatem kluczowe znaczenie w funkcjonowaniu przedsiębiorstw. Zatem aby sprostać zagadnieniu dotyczącemu mnogości zdarzeń i liczby danych, a jednocześnie uwolnić zasoby i przesunąć je na bardziej strategiczne zadania, pojawia się zagadnienie sztucznej inteligencji, która w przypadku badania dużej liczby danych w naszym środowisku będzie nieoceniona i pozwoli reagować zdecydowanie szybciej, a jednocześnie pozwoli na odciążenie zespołu IT, aby eksperci mogli zająć się bardziej strategicznymi zagadnieniami.

rozdzIał 5

szanse,

ryzyka i fundament danych

AI jAko motor innowAcji

O sztucznej inteligencji mówi się dziś niemal wszędzie, ale w praktyce jej wpływ na biznes dopiero nabiera realnych kształtów. O tym, jak AI zmienia podejście firm do innowacji, obsługi klienta i operacyjnej efektywności, a także o tym, dlaczego kluczowe pozostają dane i ich jakość, opowiada Magdalena Kasiewicz, Director of Cloud Services Sales w HPE Polska

Jakie są najważniejsze szanse i wyzwania dla biznesu związane z postępującą adaptacją sztucznej inteligencji?

Myślę, że kluczowe szanse wiążą się przede wszystkim z budowaniem przewagi konkurencyjnej. Historia pokazuje, że najszybciej rozwijały się te technologie, które realnie poprawiały doświadczenie klienta. To właśnie tam kierowano największe inwestycje, często w rozwiązania szyte na miarę, które pozwalały firmom wyróżnić się na rynku. W mojej ocenie sztuczna inteligencja jest obecnie narzędziem, które może znacząco usprawnić obsługę klienta – a szerzej, każdy kontakt z klientem.

Widać zresztą, że znajdujemy się w przełomowym momencie. Zaczynamy odchodzić od klasycznej komunikacji z klientem – poprzez aplikacje, strony internetowe czy infolinie – na rzecz interakcji w języku naturalnym. To trend, którego nie można ignorować. Oczywiście nie oznacza to całkowitego zastąpienia dotychczasowych kanałów, bo komunikacja werbalna ma swoje ograniczenia – chociażby w sytuacjach, gdy trudno jest mówić głośno o pewnych kwestiach w miejscach publicznych.

Jednak dla wielu klientów, zwłaszcza młodszych, którzy już dziś chętnie korzystają z wiadomości głosowych i komunikacji

werbalnej, będzie to naturalny kierunek. Dlatego firmy muszą się do tego przygotować i odpowiednio zaadresować tę zmianę.

W gruncie rzeczy to najbardziej „senior friendly” technologia, jaką mieliśmy w ostatnich latach – bo opiera się na języku naturalnym i nie wymaga uczenia się nowych, skomplikowanych narzędzi.

Zgadza się. To właśnie ogromny przełom także dla osób starszych, bo próg wejścia w tę technologię jest zdecydowanie niższy. Oczywiście nadal wymaga ona pewnego oswojenia i wsparcia ze strony otoczenia. Obserwując seniorów, widzę, że część z nich, gdy już nauczy się korzystać z takich rozwiązań, jest bardzo zadowolona. Ale jest też grupa, która zwyczajnie się tego obawia. I tu pojawia się ważny wątek związany z bezpieczeństwem.

Do tej pory, komunikując się przez aplikacje, mogliśmy liczyć na stosunkowo bezpieczną identyfikację użytkownika. Natomiast komunikacja głosowa niesie nowe wyzwania – zwłaszcza dla osób starszych. Przyzwyczajając się do werbalnego kontaktu, seniorzy częściej padają ofiarą fałszywych telefonów czy prób wyłudzenia danych. Problem w tym, że taka forma komunikacji zaczyna kojarzyć się im z czymś

AI nie jest dziś narzędziem do cięcia kosztów, lecz motorem innowacji. Firmy inwestują w nią po to, by iść do przodu, rozwijać się i utrzymać przewagę w wyścigu technologicznym.

Magdalena Kasiewicz Director of Cloud Services Sales w HPE Polska

naturalnym i bezpiecznym, choć w rzeczywistości bywa mniej chroniona.

Naturalny język to dziś jeden z kluczowych kierunków wykorzystania sztucznej inteligencji. Sprawdza się nie tylko w obsłudze klienta, ale też w marketingu czy w komunikacji z komputerami. Programowanie, w klasycznym jego rozumieniu, w niektórych obszarach przestaje być konieczne –zamiast tego możemy po prostu używać języka naturalnego, by „zaprosić” komputer do współpracy i zlecić mu wykonanie zadania. To pierwszy, bardzo wyraźny trend.

Drugim obszarem są rozwiązania, które znamy już od lat – wykorzystywane w produkcji, wspierające procesy decyzyjne czy szeroko rozumianą automatyzację. Dzięki nim możliwa jest realna optymalizacja procesów, zwłaszcza operacyjnych. A to przekłada się na sprawniejsze działanie firmy, obniżenie kosztów i zwiększenie efektywności. To fundament złożonego mechanizmu, jakim jest firma.

Inny, równie ważny fundament to sposób komunikacji z klientem. Oba obszary są kluczowe i ściśle ze sobą powiązane. Bo co z tego, że firma ma świetną aplikację i zachęcającą obsługę, skoro – dla przykładu – zamówione w sklepie internetowym buty nie dotrą na czas? Sama jakość kontaktu nie wystarczy, jeśli operacje zawiodą. Dlatego właśnie równowaga między doskonałością operacyjną a relacją z klientem decyduje o sukcesie.

Warto też zwrócić uwagę na firmy z sektora produkcyjnego. Tam automatyzacja i optymalizacja kosztów wytwarzania mogą przynieść ogromne korzyści. A kolejnym istotnym trendem, który zaczynamy obserwować, jest multimodalność. Sztuczna

inteligencja coraz lepiej przetwarza nie tylko tekst czy mowę, lecz także obrazy – i na tej podstawie wspiera proces podejmowania decyzji. Mam wrażenie, że w tym momencie dyskusja o AI wykracza poza samą produktywność czy utrzymanie klienta. Teraz staje się walką o serca i umysły ludzi.

Zapewne także o ich portfele. Według Research and Markets, już jeden na dziesięciu inwestorów pyta ChatGPT lub inny LLM o to, akcje których firm kupić. A więc podejmujemy decyzje w oparciu o sugestie narzędzia, które nie ponosi żadnej odpowiedzialności za swoje podpowiedzi.

Samo zadawanie takich pytań nie jest niczym złym, pod warunkiem że towarzyszy temu myślenie krytyczne. Trzeba nauczyć się rozmawiać z chatbotem w taki sposób, aby każda kolejna odpowiedź przybliżała nas do lepszego zrozumienia tematu i procesu podejmowania decyzji. To bardzo istotne, bo choć czaty mają już pewną kontekstowość, to jednak nie jest ona jeszcze w pełni poprawna. W praktyce oznacza to, że cykl pytań może nas naprowadzić na właściwe wnioski, ale równie dobrze może zaprowadzić na manowce. Zdarza się, że LLMy tracą kontekst. Nie wiem, czy miałaś podobne doświadczenie – pracujesz nad projektem, rozmowa z czatem prowadzi coraz głębiej, a nagle odpowiedzi skręcają w absurdalnym kierunku, którego człowiek nawet by nie powiązał. I trudno to później wyprostować. Czasem trzeba usunąć dane albo zacząć rozmowę od nowa.

Niestety, to rzeczywiście wciąż się zdarza.

No właśnie. I to pokazuje, że ta kontekstowość wciąż nie jest doskonała. Rozwój AI wciąż wymaga czasu. Aktualne wersje wymagają natomiast specjalnego podejścia. Dlatego właśnie umiejętność prowadzenia rozmowy z czatem jest tak istotna. Z jednego pytania możemy przejść do kolejnych – drugiego, trzeciego, czwartego – i dojść w ten sposób do naprawdę ciekawych wniosków czy nawet pełnych raportów. Na tej podstawie można podejmować decyzje, także inwestycyjne, o ile

oczywiście zweryfikujemy uzyskane odpowiedzi z realnymi, publikowanymi danymi. Trzeba jednak pamiętać, że taka rozmowa potrafi również zaprowadzić nas w zupełnie dziwne, niespodziewane rejony.

Skoro mówimy o różnych kierunkach rozwoju i zastosowaniach sztucznej inteligencji – które z nich są dziś priorytetowe w kontekście biznesowym? Mam na myśli przede wszystkim rynek w Polsce i odbiorców biznesowych, a nie konsumentów.

Uważam, że każda firma powinna przyjrzeć się wszystkim obszarom zastosowania AI. Szczególnie ważne są procesy operacyjne, bo to one decydują o efektywności biznesowej. Klasyczne rozwiązania machine learning nadal odgrywają ogromną rolę i wymagają konsekwentnych inwestycji.

Jednak obszar, który w mojej ocenie jest absolutnie priorytetowy, to obsługa klienta. To ona buduje przewagę konkurencyjną – podobnie jak kiedyś aplikacje mobilne, które różnicowały firmy pod względem łatwości kontaktu i jakości doświadczenia użytkownika. Dziś to właśnie sposób, w jaki klient porusza się po systemie i komunikuje się z firmą, staje się kluczowym elementem sukcesu. Równocześnie marketing – w tym coraz bardziej zaawansowane narzędzia neuromarketingowe – odgrywa ogromną rolę w pozycjonowaniu firmy na rynku. Nie można więc powiedzieć, że jeden obszar jest ważniejszy od drugiego. Każda firma powinna wypracować własną strategię inwestycji w AI, pamiętając przy tym, że tradycyjne podejście do liczenia ROI bywa złudne. Pojedyncze rozwiązanie wdrożone w izolacji może skończyć się porażką. Najważniejsze są fundamenty. Po pierwsze – kompetencje. Pracownicy muszą rozumieć technologie i być gotowi, by z nich korzystać, kiedy zajdzie potrzeba. Po drugie – odpowiednia platforma. Rozumiem ją szeroko: jako infrastrukturę technologiczną, ale też przestrzeń do wymiany wiedzy i pomysłów, dzięki której firma może eksperymentować i rozwijać rozwiązania od ręki. Firmy, które inwestują w nowe technologie, łatwiej przyciągają talenty. Mają też

jasną korelację między innowacyjnością a wynikami finansowymi, wyceną akcji czy zaufaniem rynku. To wszystko składa się na obraz, który wymaga zbalansowanego podejścia. Nie da się wskazać jednego „najważniejszego” zastosowania – trzeba myśleć całościowo, uwzględniając wszystkie aspekty: operacyjne, marketingowe, finansowe i wizerunkowe. Potrzebne jest zdecydowanie bardziej holistyczne podejście.

Czy zdaniem sztuczna inteligencja to dziś przede wszystkim narzędzie do redukcji kosztów, czy raczej motor innowacji i poszukiwania nowych źródeł przychodów?

Zdecydowanie motor innowacji. Dane statystyczne nie wskazują, aby AI w skali globalnej prowadziła już dziś do masowej redukcji kosztów. W poszczególnych obszarach widać konkretne korzyści – na przykład inteligentne podejmowanie decyzji w procesach produkcyjnych pozwala oszczędzić miliony. To są realne zyski. Generalnie firmy, które inwestują w sztuczną inteligencję, nie koncentrują się tylko na cięciu kosztów – inwestują po to, by iść do przodu, rozwijać się i utrzymać przewagę w wyścigu technologicznym.

Czyli redukcja i rozwój jednocześnie, w różnych obszarach?

Dokładnie tak. Historia pokazuje, że ten trend jest stały – nie pamiętam sytuacji, w której automatyzacja czy nowa technologia spowodowały trwałe ograniczenie liczby miejsc pracy. Wręcz przeciwnie. Oczywiście AI zastąpi pewne zawody, ale jednocześnie otworzy nowe możliwości. Podobnie było w przeszłości: powstanie fabryk mogło oznaczać, że ludzie nie będą już potrzebni do ręcznej pracy, a jednak nie zmniejszyło to ogólnej liczby zajęć. To dlatego, że jako ludzie mamy naturalną tendencję do tworzenia czegoś nowego – jeśli nie tu, to w innym obszarze. Narzędzia, a tym jest AI, jedynie przyspieszają pracę.

Odwołując się do rewolucji cyfrowej XX wieku, zamiast piętnastu osób z liczydłami wystarczy jedna z Excelem…

Dokładnie. Z jednej strony oczywiście już nie korzystamy z liczydeł, mamy jedną osobę z Excelem. Ale potem okazuje się, że stosowanie tego Excela sprawiło, że pojawiają się kolejne stanowiska – druga, trzecia osoba – a do tego dochodzą nowe narzędzia, jak systemy BI. To ciągła gonitwa. Dopóki rynek premiuje tych, którzy rozwijają się szybciej i budzą większe zaufanie, dopóty rozwój i innowacje będą nieodłącznym kierunkiem.

Skoro tak szeroko mówimy o zastosowaniach AI, to chciałbym zapytać, jak to wygląda w HPE. Czy – a jeśli tak, to w jaki sposób – wykorzystujecie sztuczną inteligencję w samej firmie?

W HPE mamy zaimplementowany nasz wewnętrzny czat. Wykorzystujemy go nie tylko do pozyskiwania informacji o portfolio, lecz także w codziennych działaniach operacyjnych – w komunikacji czy budowaniu narracji. To bardzo wszechstronne narzędzie. Oczywiście firma stosuje sztuczną inteligencję również przy podejmowaniu decyzji strategicznych: w designie, produkcji, analizie trendów czy marketingu. Jesteśmy mocno związani z trendem AI, a dodatkowo uczymy się od naszych klientów i ich scenariuszy wykorzystania tej technologii.

W codziennej pracy to jednak głównie komunikacja i marketing. Przyznam szczerze, że jakość, jaką oferują dziś czaty, zwłaszcza przy tłumaczeniach, jest tak wysoka, że trudno mi sobie wyobrazić pracę bez nich. Gdybym pisała korespondencję wyłącznie sama, bez wsparcia AI, poziom jakości byłby dużo niższy – a oczekiwania odbiorców stale rosną.

Dlatego zachęcam wszystkich, by jak najszybciej zaczęli korzystać z takich narzędzi – nie tylko do komunikacji, ale też do budowania narracji i uczenia się o sobie. Te systemy doskonale adaptują się do użytkownika. Widzę to po sobie: im dłużej z nimi pracuję, tym lepiej potrafią „nauczyć się” mojego stylu, reagować na moje hasła i wspierać mnie w tworzeniu spójnych treści. Ten asystent staje się rzeczywiście

Łatwo jest zainwestować w chatbot, bo efekt widać szybko. Trudniej przekonać biznes do inwestycji w porządkowanie danych – a to przecież fundament całej sztucznej inteligencji.

Magdalena Kasiewicz

Director of Cloud Services Sales w HPE Polska

asystentem – i to w najlepszym sensie. Szczerze mówiąc, nie wyobrażam sobie już pracy bez tego typu wsparcia.

O AI mówi się dziś niezwykle dużo. Ale w każdej dyskusji są też wątki, które pozostają w cieniu, mimo że mają ogromne znaczenie. Jaki aspekt AI jest dziś najbardziej niedoceniany, a o którym powinniśmy mówić częściej?

Kluczowym, a jednocześnie bardzo trudnym tematem jest jakość danych oraz governance wokół nich. To zagadnienia wymagające ogromnej uwagi. O regulacjach mówi się sporo – i słusznie, bo to również istotny obszar – ale jednocześnie stanowią one źródło niepokoju i niezrozumienia. Często same w sobie stają się barierą, bo interpretujemy je w różny sposób albo w ogóle nie do końca je rozumiemy.

Oczywiście w narracji publicznej często podkreśla się, że dane są w centrum wszystkiego. Pytanie jednak brzmi: jakiej są jakości? Łatwo jest zainwestować w chatbot czy inne narzędzia AI, bo tam efekt widać szybko. Trudniej przekonać biznes do inwestycji w porządkowanie danych, bo zwrot z takiego działania nie jest natychmiastowy i bezpośredni. A to przecież fundament. Do tego dochodzi jeszcze kwestia bezpieczeństwa. O tym mówi się bardzo dużo, ale wciąż zbyt rzadko w kontekście zarządzania danymi. Kto ma dostęp do jakich danych?

Jak wygląda ich klasyfikacja, uporządkowanie? To tematy żmudne, wymagające strategii i determinacji. Nie są atrakcyjne medialnie, ale to właśnie one stanowią podstawę wszystkiego, co budujemy w obszarze sztucznej inteligencji. n

sztuczna inteligencja w komPuterach kwantowych

Fuzja AI i kwantów redefiniuje granice możliwości

Sztuczna inteligencja i komputery kwantowe zaczynają współpracować, a to może otworzyć całkowicie nowy rozdział w technologii – szybszy, potężniejszy i działający w sposób, którego obecna informatyka nie jest w stanie osiągnąć. AI przyspiesza rozwój kwantowych algorytmów, optymalizuje sprzęt i nadaje sens surowym danym kwantowym, a komputery kwantowe z kolei otwierają nowe przestrzenie obliczeniowe dla AI.

AI śmiało wkracza do świata quantum, tworząc hybrydowe systemy i modele, które łączącą klasyczne AI z kwantowym przetwarzaniem i zapewniają lepszą wydajność oraz niezawodność.

Przestajemy mówić o „AI w komputerach kwantowych”, a zaczynamy dostrzegać narodziny fuzji AI i kwantów – symbiotycznego związku, w którym AI i mechanika kwantowa wzajemnie się wzmacniają, tworząc pętlę innowacji o niespotykanej dotąd dynamice. Sztuczna inteligencja staje się „inteligentnym dyrygentem” dla dzisiejszych, wciąż niedoskonałych procesorów kwantowych. To dzięki algorytmom AI potrafimy dziś okiełznać ich moc, dynamicznie korygując błędy i inteligentnie dzieląc zadania między światem klasycznym a kwantowym. Jednocześnie, AI zyskuje dostęp do niewyobrażalnej mocy. Dzięki kwantowej sile, komputery kwantowe stają się „akceleratorem” dla zadań AI, pozwalając na pracę w gigantycznej przestrzeni możliwości i rozwiązywanie problemów, które przytłaczały nawet najpotężniejsze superkomputery.

Na obecnym etapie rozwoju większość opisywanych technologii kwantowych, mimo ogromnego postępu, wciąż znajduje się w fazie badawczej i eksperymentalnej. Chociaż istnieją już działające prototypy i platformy chmurowe udostępniające moc obliczeniową, to do powszechnego, komercyjnego wykorzystania wciąż daleka droga. Dzieje się tak z powodu fundamentalnych ograniczeń i wyzwań technicznych, które naukowcy na całym świecie starają się przezwyciężyć. Główne bariery to:

r niestabilność kwantowa, czyli ekstremalna wrażliwość kubitów na zakłócenia, która wymusza pracę w temperaturach bliskich zera absolutnego (-273°C) w specjalistycznych, izolowanych laboratoriach;

r problem skalowalności i jakości kubitów Obecnym wyzwaniem nie jest już samo stworzenie kubitu, ale zbudowanie systemów z wystarczającą liczbą wysokiej jakości kubitów, które mogą ze sobą efektywnie współpracować. Co więcej, aby zniwelować błędy, potrzebna jest ogromna nadmiarowość – szacuje się, że do stworzenia jednego, stabilnego „kubitu logicznego” potrzeba będzie tysięcy, a nawet milionów niedoskonałych „kubitów fizycznych”. Celem jest więc nie tylko zwiększanie liczby kubitów, ale także znaczące zmniejszenie liczby tych fizycznych, które są wymagane do realizacji użytecznych obliczeń;

r brak gotowych algorytmów i oprogramowania. Posiadanie potężnego komputera kwantowego na niewiele się zda bez odpowiedniego oprogramowania, które potrafi wykorzystać jego unikalne możliwości. Rozwój algorytmów kwantowych jest wciąż w początkowej fazie i wymaga zupełnie innego sposobu myślenia niż programowanie klasyczne;

r luka kompetencyjna i brak specjalistów: Technologia kwantowa jest dziedziną niezwykle złożoną, wymagającą interdyscyplinarnej wiedzy z zakresu fizyki, informatyki i inżynierii. Na całym świecie brakuje wykwalifikowanych naukowców, inżynierów i programistów, którzy mogliby projektować, budować i obsługiwać komputery kwantowe;

r ogromne koszty budowy i utrzymania takich systemów.

Wszystkie te przeszkody są postrzegane jako kwestia czasu, intensywnego rozwoju nauki i inżynierii. Dlatego zdecydowaliśmy się przyjrzeć roli odgrywanej przez AI w rozwoju tej przyszłościowej technologii, jaką są komputery kwantowe. Wybraliśmy pięć trendów, które warto obserwować.

Trend 1. Hybrydowa inteligencja kwantowo-klasyczna (Hybrid Quantum-Classical Intelligence).

Trend 2. Inteligentna korekta błędów kwantowych (Intelligent Quantum Error Correction).

Trend 3. Neuronowa akceleracja kwantowa (Quantum Neural Acceleration).

Trend 4. Kwantowa tarcza kryptograficzna (Quantum-Resistant Cryptography).

Trend 5. Nawigacja i eksploracja kosmosu nowej generacji (Next-Gen Space Exploration & Navigation).

Trend 1. Hybrydowy mix kwantowo-klasyczny (Hybrid Quantum-Classical Mix)

Połączenie obu technologii odnosi się do ram obliczeniowych, które integrują sztuczną inteligencję z obliczeniami kwantowymi, wykorzystując mocne strony zarówno systemów klasycznych, jak i kwantowych. Trend ten przyspiesza rozwój praktycznych rozwiązań kwantowych poprzez zastosowanie AI do optymalizacji, kontroli i udoskonalania algorytmów oraz sprzętu kwantowego.

Dzisiejsze komputery kwantowe (NISQ – Noisy Intermediate-Scale Quantum) są zbyt podatne na błędy, by samodzielnie wykonywać złożone obliczenia. Klasyczne superkomputery osiągają natomiast granice swoich możliwości w symulowaniu zjawisk kwantowych. Wizją rozwiązania jest stworzenie zintegrowanych systemów, w których zadanie obliczeniowe jest inteligentnie dzielone. Część wymagająca eksploracji gigantycznej przestrzeni możliwości (np. symulacja molekularna) jest delegowana do procesora kwantowego (QPU), a reszta – w tym optymalizacja, analiza wyników i zarządzanie procesem – pozostaje w gestii klasycznego komputera (CPU/GPU).

Algorytmy AI, w szczególności uczenie maszynowe, działają jako „inteligentny dyrygent” tego tandemu. Optymalizują podział zadań, uczą się, które parametry symulacji kwantowej dają najbardziej obiecujące wyniki i efektywnie filtrują szum z rezultatów zwracanych przez QPU. To one sprawiają, że współpraca jest wydajna i sensowna.

r Qiskit od IBM to platforma open-source, która pozwala na budowanie i uruchamianie hybrydowych algorytmów. AI jest wykorzystywane w modułach do mitygacji błędów, kiedy system uczy się charakterystyki szumu danego urządzenia i koryguje wyniki obliczeń.

Trend 2. Inteligentna korekta błędów kwantowych (Intelligent Quantum Error Correction)

Inteligentna Kwantowa Korekcja Błędów (IQEC – Intelligent Quantum Error Correction) to integracja zaawansowanych technik sztucznej inteligencji z protokołami korekcji błędów kwantowych w celu stabilizacji, optymalizacji i skalowania systemów obliczeń kwantowych. Wykorzystując uczenie maszynowe, uczenie głębokie, uczenie przez wzmacnianie oraz sieci neuronowe, IQEC umożliwia wykrywanie, przewidywanie i korygowanie błędów w procesorach kwantowych w czasie rzeczywistym. Kubity, fundamentalne jednostki obliczeń kwantowych, są niezwykle wrażliwe na zakłócenia (szum) z otoczenia, co prowadzi do błędów w obliczeniach. Stabilność jest największym wyzwaniem dla budowy użytecznych komputerów kwantowych. Zamiast polegać wyłącznie na „fizycznej” korekcji (wymagającej tysięcy fizycznych kubitów do stworzenia jednego, stabilnego kubitu logicznego), stosuje się dynamiczną korekcję sterowaną przez AI.

Modele uczenia maszynowego, w szczególności sieci neuronowe (w tym modele oparte na architekturze Transformer), są trenowane do rozpoznawania i przewidywania błędów w czasie rzeczywistym. Analizują one subtelne sygnatury szumu i dynamicznie kalibrują kubity, zanim błąd wpłynie na wynik obliczeń. Jest to „system immunologiczny” dla komputera kwantowego, stworzony i napędzany przez AI.

r Google Quantum AI to program badań nad korekcją błędów. Zespół Google aktywnie publikuje badania, w których modele reinforcement learning (uczenie przez wzmacnianie) są używane do autonomicznego odkrywania nowych, wydajniejszych kodów korekcji błędów kwantowych.

r IQM Quantum Computers w ramach programu IQM Spark dostarcza systemy kwantowe dla laboratoriów i centrów danych. Ich oprogramowanie kontrolne wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego do automatycznej kalibracji kubitów, co znacząco skraca czas przygotowania komputera do pracy i poprawia jego niezawodność.

r Microsoft Quantum (Qubit Virtualization & 4D Codes) opracował platformę, która wykorzystuje sztuczną inteligencję do tworzenia oraz stabilizacji logicznych kubitów poprzez zaawansowane kody korekcji błędów, tzw. „4D Codes”. Dzięki temu możliwe jest znaczące obniżenie wskaźnika błędów w systemach kwantowych oraz zmniejszenie liczby wymaganych fizycznych kubitów do realizacji obliczeń.

całej energii elektrycznej w USA w 2025 roku będą wykorzystywały Centra Danych, w 2030 roku ma to być już 11%

Uważam, że AI jest naprawdę interesująca i że zmieni świat.

A jednocześnie tak bardzo nie znoszę całego hype’u. Uważam, że w tej chwili to 90% marketingu i 10% rzeczywistości.

Linus Torvalds twórca Linuxa

Trend 3. Neuronowa akceleracja kwantowa (Quantum

Neural Acceleration)

Kwantowe Przyspieszenie Neuronalne odnosi się do integracji zaawansowanych technologii sztucznej inteligencji – w szczególności sieci neuronowych i uczenia głębokiego – bezpośrednio z architekturami obliczeń kwantowych w celu radykalnego przyspieszenia obliczeń, treningu modeli i wnioskowania. Trend ten wykorzystuje unikalne właściwości mechaniki kwantowej (superpozycja, splątanie oraz równoległość kwantowa), aby zwiększyć efektywność, szybkość i skalowalność algorytmów AI, umożliwiając przełomy w takich obszarach, jak optymalizacja, rozpoznawanie wzorców, symulacje i podejmowanie decyzji.

Klasyczne modele AI, zwłaszcza te operujące na danych o wysokiej złożoności i subtelnych korelacjach (np. w genomice, analizie obrazów medycznych), wymagają ogromnych mocy obliczeniowych i czasu na trening. Zastosowanie kwantowych odpowiedników sieci neuronowych (QNN) lub wykorzystanie kwantowych „kernel methods” do przyspieszania kluczowych etapów w klasycznym uczeniu maszynowym. Obliczenia kwantowe pozwalają na pracę w znacznie większej przestrzeni cech, co umożliwia wykrywanie wzorców niewidocznych dla klasycznych metod.

W tym przypadku AI nie jest narzędziem pomocniczym, lecz samym celem. Komputery kwantowe stają się „akceleratorem” dla zadań AI. Mechanizmy kwantowe, takie jak superpozycja i splątanie, są wykorzystywane do równoległego przetwarzania ogromnych ilości danych i znajdowania optymalnych parametrów dla modeli uczenia maszynowego (QML) w tempie nieosiągalnym klasycznie.

r Spółka SandboxAQ wydzielona z Alphabet koncentruje się na komercyjnych zastosowaniach fuzji AI i Quantum. Rozwijają algorytmy QML do analizy danych w farmacji i materiałoznawstwie, gdzie klasyczne AI napotyka problemy wydajnościowe. https://www.sandboxaq.com/

r Fujitsu oferuje program Digital Annealer. Sprzęt inspirowany architekturą kwantową (quantum-inspired), zaprojektowany do ultraszybkiego rozwiązywania problemów optymalizacyjnych, które są rdzeniem wielu zadań AI. Link: https:// www.fujitsu.com/global/services/business-services/digital-annealer/

Trend 4. Kwantowa tarcza kryptograficzna (Quantum-Resistant Cryptography)

Kryptografia Postkwantowa (Quantum-Resistant Cryptography, QRC) to dynamicznie rozwijająca się dziedzina, której celem jest tworzenie systemów kryptograficznych odpornych na ogromną moc obliczeniową komputerów kwantowych. Ponieważ obliczenia kwantowe zagrażają tradycyjnym metodom szyfrowania, coraz częściej integruje się technologie AI – takie jak uczenie maszynowe, uczenie głębokie, sieci neuronowe i algorytmy ewolucyjne – w celu projektowania, optymalizacji i monitorowania algorytmów wytrzymałych na ataki kwantowe. Rola AI jest kluczowa: automatyzuje wykrywanie podatności, dostraja parametry kryptograficzne, zarządza cyklem życia kluczy i umożliwia adaptacyjne bezpieczeństwo w czasie rzeczywistym, zapewniając solidną ochronę zasobów cyfrowych w erze kwantowej.

Przewiduje się, że przyszłe, dojrzałe komputery kwantowe będą w stanie złamać większość obecnie używanych standardów szyfrowania (np. RSA, ECC). Stwarza to egzystencjalne zagrożenie dla bezpieczeństwa danych, od bankowości po tajemnice państwowe. Widzimy rozwój dwóch odrębnych gałęzi: Kryptografii Postkwantowej (PQC), która polega na tworzeniu „klasycznych” algorytmów odpornych na ataki kwantowe, oraz Kwantowej Dystrybucji Klucza (QKD), która wykorzystuje prawa fizyki kwantowej do bezpiecznej wymiany kluczy szyfrujących.

AI, w szczególności uczenie maszynowe, jest używane jako potężne narzędzie do kryptoanalizy – testowania i wyszukiwania słabości w nowo proponowanych algorytmach PQC. Zanim algorytm zostanie uznany za bezpieczny, musi przetrwać „atak” ze strony najpotężniejszych narzędzi optymalizacyjnych i wzorcotwórczych, jakimi dysponuje sztuczna inteligencja.

r Meta (Facebook Research) opracowała narzędzie AI-Driven PQC Vulnerability Scanner, które wykorzystuje zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego oraz głębokiego uczenia do automatycznego wyszukiwania słabości w algorytmach kryptografii odpornej na ataki komputerów kwantowych (post-quantum cryptography, PQC). Dzięki temu rozwiązaniu możliwe jest szybkie wykrywanie potencjalnych podatności w nowych protokołach kryptograficznych, co pozwala na ich natychmiastowe wzmocnienie i zwiększenie bezpieczeństwa danych w erze postkwantowej.

Sztuczna inteligencja analizuje strukturę i implementację algorytmów PQC, identyfikując nietypowe wzorce lub potencjalne luki bezpieczeństwa. System automatycznie generuje i testuje różne scenariusze ataków, przyspieszając proces wykrywania podatności. Wyniki analiz są wykorzystywane do szybkiego udoskonalania i iteracji protokołów kryptograficznych, zanim zostaną wdrożone na szeroką skalę.

Trend 5. Nawigacja i eksploracja kosmosu nowej generacji (Next-Gen Space Exploration & Navigation)

Eksploracja i Nawigacja Kosmiczna Nowej Generacji wykorzystuje synergię między sztuczną inteligencją (AI) a obliczeniami kwantowymi do pokonywania ogromnych wyzwań obliczeniowych i decyzyjnych związanych z misjami w głębokim kosmosie. Technologie AI – takie jak uczenie głębokie, uczenie przez wzmacnianie, sieci neuronowe oraz kwantowe uczenie maszynowe – są integrowane ze sprzętem kwantowym w celu optymalizacji planowania misji, umożliwienia autonomicznej nawigacji, przetwarzania ogromnych zbiorów danych astronomicznych oraz wzmacniania bezpiecznej komunikacji. To podejście zapowiada szybsze, bezpieczniejsze i bardziej efektywne misje kosmiczne, otwierając nowe horyzonty w nawigacji, naukach planetarnych i podróżach międzyplanetarnych.

Eksploracja kosmosu wymaga ultraprecyzyjnej nawigacji w środowiskach, w których sygnał GPS jest niedostępny lub niewystarczający. Duże możliwości daje wykorzystanie sieci czujników kwantowych (grawimetry, zegary atomowe, magnetometry) na pokładzie statków kosmicznych lub sond. Przyrządy te pozwalają na autonomiczne określenie pozycji i orientacji z niespotykaną dotąd dokładnością poprzez pomiar lokalnych anomalii grawitacyjnych i magnetycznych.

NASA aktywnie bada potencjał technologii kwantowej za pośrednictwem swojego laboratorium QuAIL (Quantum Artificial Intelligence Laboratory), którego misją jest ocena i rozwój obliczeń kwantowych na potrzeby agencji. Celem tych działań jest znalezienie rozwiązań dla najtrudniejszych problemów obliczeniowych, co w przyszłości ma umożliwić realizację bardziej ambitnych, wydajnych i bezpiecznych misji w aeronautyce i eksploracji kosmosu. Zespół QuAIL koncentruje się na tworzeniu pionierskich, hybrydowych algorytmów kwantowo-klasycznych, które mają praktyczne zastosowania w optymalizacji trajektorii lotów czy planowaniu skomplikowanych misji kosmicznych.

Przyszłość technologii kwantowej

Biorąc pod uwagę obecny stan technologii, największy potencjał na adopcję rozwiązań łączących AI i komputery kwantowe koncentruje się w trzech kluczowych obszarach, które charakteryzują się problemami o ogromnej złożoności obliczeniowej i dostępem do dużego kapitału na badania i rozwój.

1. Odkrywanie leków

Jest to absolutny lider pod względem potencjału na szybką adaptację. Firmy farmaceutyczne stają przed problemem symulacji zachowań molekuł, co jest niezwykle trudne dla klasycznych komputerów. Połączenie AI i obliczeń kwantowych pozwala na precyzyjne modelowanie interakcji molekularnych, co może radykalnie skrócić czas i koszty projektowania nowych leków. To prawdopodobnie pierwszy obszar, w którym zobaczymy „przewagę kwantową” w komercyjnym zastosowaniu. Zwrot z inwestycji w postaci jednego skutecznego leku wprowadzonego na rynek o kilka lat szybciej jest tak ogromny, że uzasadnia wysokie koszty badań. Spodziewa się, że pierwsze komercyjnie wartościowe wyniki mogą pojawić się w ciągu najbliższych 5-10 lat.

2. Usługi finansowe

Sektor finansowy boryka się z problemami optymalizacyjnymi na ogromną skalę, takimi jak zarządzanie ryzykiem, optymalizacja portfela inwestycyjnego czy wycena skomplikowanych instrumentów pochodnych. Algorytmy kwantowe, wspierane przez AI, obiecują znajdowanie lepszych i szybszych rozwiązań niż metody klasyczne.

Podobnie jak w farmacji, nawet niewielka przewaga w szybkości czy trafności analizy finansowej może przynieść gigantyczne zyski. Wyzwania regulacyjne i potrzeba absolutnej niezawodności mogą nieco spowolnić wdrożenie, ale sektor ten jest jednym z najpoważniejszych kandydatów do wczesnej adopcji, prawdopodobnie w perspektywie 7-12 lat.

38,7

mld USD osiągnął rynek AI w opiece zdrowotnej w 2024 roku, to dwa razy więcej niż w 2023 roku

3. Bezpieczeństwo i kryptografia

Ten obszar ma nieco inny charakter – adopcja jest tu napędzana nie przez wizję przyszłych zysków, ale przez konieczność obrony. Ponieważ przyszłe komputery kwantowe będą w stanie złamać obecne standardy szyfrowania, rządy i biznes muszą już dziś przygotować się na tę ewentualność. Rozwój kryptografii postkwantowej i kwantowej dystrybucji klucza to wyścig z czasem.

Instytucje takie, jak amerykański NIST (National Institute of Standards and Technology) finalizują standardy dla nowych algorytmów kryptograficznych odpornych na ataki kwantowe. Firmy z sektora obronnego, finansowego i telekomunikacyjnego zaczynają wdrażać rozwiązania PQC w swoich systemach.

Migracja do kryptografii odpornej na ataki kwantowe jest nieunikniona dla wszystkich podmiotów przetwarzających wrażliwe dane. Wdrożenia będą postępować stopniowo, ale staną się powszechne w ciągu najbliższej dekady, zanim jeszcze powstaną komputery kwantowe zdolne do łamania obecnych szyfrów.

Przestajemy mówić o „AI w komputerach kwantowych”, a zaczynamy dostrzegać narodziny fuzji AI i kwantów – symbiotycznego związku, w którym [...] tworzą pętlę innowacji o niespotykanej dotąd dynamice. Zanim algorytm zostanie uznany za bezpieczny, musi przetrwać „atak” ze strony najpotężniejszych narzędzi optymalizacyjnych i wzorcotwórczych, jakimi dysponuje AI.

w ocenIe eksPertów

Bezpieczeństwo cyfrowe wchodzi w nową epokę. Komputery kwantowe zagrożą obecnym standardom szyfrowania, dlatego już dziś instytucje, rządy i firmy wdrażają postkwantowe algorytmy kryptograficzne i technologie QKD, by ochronić dane przyszłości

Bezpieczeństwo i kryptografia wchodzą w etap prewencji wobec zagrożeń kwantowych. Choć komputery kwantowe nie działają jeszcze produkcyjnie, realne jest ryzyko harvest now decrypt later, czyli archiwizowania ruchu do późniejszego odszyfrowania. Dlatego instytucje standaryzacyjne finalizują algorytmy PQC, a sektory obronny, finansowy i telekom wdrażają je w trybie hybrydowym, łącząc mechanizmy klasyczne i postkwantowe, oraz budują zwinność kryptograficzną w PKI, HSM i aplikacjach. Migracja obejmie inwentaryzację kluczy i protokołów, aktualizację urządzeń brzegowych, podpisy z długim horyzontem ważności oraz pilotaże QKD tam, gdzie wymagana jest fizyczna ochrona łącza. Jakie etapy i terminy przejścia rekomendują eksperci?

Wśród wszystkich rozdziałów niniejszej publikacji tylko ten jeden pozbawiony jest działu „Okiem ekspertów”. Dlaczego? Odpowiedź jest prosta i złożona zarazem. Wynika bowiem z natury zagadnienia jakim są komputery kwantowe, nie tylko w kontekście AI, ale w ogóle. Postaramy się to wyjaśnić poniżej:

Charakterystyka i możliwości komputerów kwantowych przedstawiają wciąż wiele problemów. Nawet kwestia tego, kiedy powstały pierwsze komputery kwantowe nie jest jasna, bo nie istnieje jedna definicja komputera kwantowego. Przyjmuje się, że najsilniejsze maszyny tego typu na dzień publikacji tego materiału dysponują kilkoma tysiącami kubitów. Czy to dużo? Względem skromnych początków quantum computingu, owszem. Należy jednak pamiętać, że chociaż kubit jest jednostką pamięci, kwantowym bitem, tak sam fakt, że może on przyjąć wiele wartości, a nie, jak w tradycyjnych komputerach, 0 lub 1, dość skutecznie utrudnia porównania z maszynami znanymi z naszych serwerowni czy biurek. Nie można więc powiedzieć, że ma on jedynie “kilka kilobitów”. Niestety, ta kwantowa charakterystyka utrudnia także realne wykorzystanie, bowiem, poza kryptografią, scenariusze zastosowań komputerów kwantowych są wciąż nieliczne.

Gdzie w tym wszystkim AI? Sztuczna inteligencja, sama będąc wciąż technologią stosunkowo nową w świecie praktycznych zastosowań, na tę chwilę nie ma wielu punktów stycznych z komputerami kwantowymi. Jednak potencjał obliczeniowy,

jaki znajduje się w komputerach kwantowych może okazać się silnym wsparciem dla AI. Stąd też nie powinny dziwić przykłady, które poruszamy w tym rozdziale. Nie są one jednak wyjęte ze świata wdrożeń w biznesie, sektorze publicznym czy nawet naukowym. Są głównie projektami badawczymi, bo to właśnie na tym etapie dziś znajduje się synergia pomiędzy obiema technologiami. Czy to się zmieni? Z pewnością. Potencjał w tym tandemie jest zbyt duży, by mógł zostać zignorowany.

Dlatego też ten rozdział zagościł w naszym Trendbooku. Spoglądamy w nim w przyszłość, ale bez sięgania po futuryzm. Nie byłoby wielką sztuką snuć wizje tego, co AI i komputery kwantowe mogłyby robić, od tych czarnych jak np. zautomatyzowane łamanie zabezpieczeń na wielką skalę, po te zupełnie jasne jak np. szukanie nowych leków jeszcze szybciej niż ma to miejsce dziś. Tego jednak staraliśmy się unikać. Mamy jednak nadzieję na to, że za kilka lat będziemy mogli z powodzeniem napisać rozdział “AI w synergii z komputerami kwantowymi: zastosowania realne”.

rozdzIał 6

wyŚcig o PrzewagĘ

w aI koszt bierności rośnie

Wdrożenie sztucznej inteligencji niesie ze sobą obietnicę zapewnienia firmom przewagi rynkowej poprzez zwiększenie wydajności i innowacyjności. Największymi wyzwaniami są określenie właściwego scenariusza wdrożenia, bezpieczeństwo danych i koszty infrastruktury. Kluczowe jest uniezależnienie się od jednego dostawcy i budowanie lokalnych kompetencji, aby nie pozostawać w tyle za globalną konkurencją – podkreśla Adam Tomczak, Territory Development Executive CEE w AMD

Jakie są najważniejsze szanse i wyzwania dla biznesu związane z postępującą adaptacją AI?

Potencjał, jaki niesie ze sobą sztuczna inteligencja, wydaje się bardzo duży. Firmy, które efektywnie wdrażają i wykorzystują technologię, już teraz zyskują przewagę na rynku. Trudno dziś wyobrazić sobie efektywne funkcjonowanie jakiegokolwiek przedsiębiorstwa bez wykorzystania technologii informatycznych w takim czy innym zakresie. Dotyczy to również pozornie tak mało cyfrowych branż jak przemysł ciężki czy rolnictwo. Możliwości, jakie daje nie tylko generatywna sztuczna inteligencja, która jest już chyba wszystkim znana, ale także agenci, często zmieniają model biznesowy całych branż.

Poprawa efektywności pracy to najbardziej oczywista korzyść. To z kolei może przełożyć się na wzrost konkurencyjności. Kolejnym aspektem jest innowacyjność

– nowe modele biznesowe, nowe źródła dochodu, czy przyspieszenie prac nad nowymi produktami.

Najciekawsze w tym wszystkim jest to, że sztuczna inteligencja otwiera drzwi do zupełnie nowych możliwości biznesowych, które wcześniej nie istniały lub były zbyt kosztowne i czasochłonne do wdrożenia.

Wyzwaniem jest jednak wykorzystanie AI w organizacjach w sposób przemyślany i zwinny oraz wdrożenie i zintegrowanie go z istniejącym ekosystemem IT. Kluczowe wydają się być dwie kwestie: wykorzystanie danych i informacji będących w posiadaniu firmy lub instytucji oraz wykorzystanie zasobów infrastrukturalnych.

Z jednej strony należy zawsze pamiętać, że to, co zostanie wysłane do publicznie dostępnych narzędzi, pozostanie tam na zawsze.

Z drugiej strony infrastruktura niezbędna do tworzenia pełnoskalowej infrastruktury z wykorzystaniem algorytmów

Firma uzbrojona w nowe kompetencje i dodatkowe zasoby może zacząć budować zupełnie nowe produkty, usługi czy sposoby dotarcia do klienta na fundamencie AI

Adam Tomczak

Territory Development Executive CEE AMD

sztucznej inteligencji jest wciąż stosunkowo droga.

Przestrzegałbym przed chodzeniem na skróty poprzez stosowanie tylko jednej technologii, aby uniknąć sytuacji, w której jest się przywiązanym tylko do jednego dostawcy.

Wykorzystanie otwartych standardów i powszechnie akceptowanych architektur pozwala zminimalizować ryzyko tzw. „vendor lock-in”, tak aby nie być zależnym od jednego dostawcy.

Fundamentalną rolę odgrywa tu lokalny sektor IT, a w szczególności sektor integracji, który zna lokalną specyfikę, w tym mentalną, naszego biznesu, a przy tym ma szerokie spojrzenie na wachlarz dostępnych technologii i wysokie kompetencje.

Moc obliczeniowa oferowana przez kolejne generacje procesorów i kart graficznych rośnie wykładniczo, rośnie również zapotrzebowanie na ich moc. Energia, a tak naprawdę jej koszt, jest dziś jednym z najważniejszych elementów utrzymania ruchu i tym, co może ograniczać duże inwestycje. Ogromny potencjał drzemie jednak nie tylko w infrastrukturze. Optymalizacja samych algorytmów może kilkakrotnie przyspieszyć obliczenia. Ogromny wkład ma tu globalna społeczność działająca w modelu open source. Optymizmem napawa jednak fakt, że demokratyzacja w tej dziedzinie postępuje bardzo szybko. Powszechnie wiadomo, że wykorzystanie modeli wymaga gigantycznej mocy obliczeniowej do ich stworzenia. Gotowe modele są dostępne dla każdego, dzięki wspomnianej wcześniej globalnej społeczności, która udostępnia

je bezpłatnie. Na ich podstawie tworzone są rozwiązania wewnątrz organizacji, zasilane danymi będącymi w posiadaniu firm. Środowiska on-premise pozwalają zachować pełną kontrolę nad danymi. Co ciekawe, krajowe ośrodki akademickie miały i nadal rozwijają bardzo profesjonalne środowiska o dużej mocy, udostępniając je światu komercyjnemu w różnych modelach na bardzo preferencyjnych warunkach.

Jakie kierunki rozwoju i zastosowań AI są dziś Pana zdaniem priorytetowe?

Po pierwsze, wykorzystanie sztucznej inteligencji w nauce powinno być absolutnym priorytetem. To właśnie w środowisku akademickim i badawczym tkwi potencjał do dokonywania przełomów, tworzenia innowacyjnych produktów i znajdowania rozwiązań palących problemów, przed którymi stoimy. Sukcesy

osiągnięte na polu naukowym można następnie skomercjalizować, przekładając je na realną wartość w gospodarce i tym samym budując długoterminową przewagę konkurencyjną. Ten kierunek jest kluczowy dla budowania suwerenności technologicznej. Po drugie, równie ważna jest szeroka popularyzacja i adaptacja AI w sektorze komercyjnym. Duży nacisk należy położyć na szkolenia i praktyczne wdrożenia sztucznej inteligencji

w przedsiębiorstwach. Zwiększenie efektywności i automatyzacja procesów to warunek konieczny do konkurowania firm na rynku lokalnym i globalnym. Ci, którzy zignorują ten trend, po prostu pozostaną w tyle za konkurencją, która będzie mogła czerpać korzyści ze swoich inwestycji. Niestety, wiele osób wciąż postrzega sztuczną inteligencję tylko przez pryzmat narzędzi takich jak ChatGPT, nie dostrzegając jej pełnego potencjału.

Ogromny potencjał drzemie w wykorzystaniu AI w zakresie cyberbezpieczeństwa i szeroko pojętego bezpieczeństwa. Jest to obszar, którego znaczenie strategiczne jest niepodważalne.

Czy uważa Pan, że AI to dziś głównie narzędzie redukujące koszty, czy raczej motor innowacji i nowych źródeł przychodu?

Podchodzę do tego zagadnienia w sposób ewolucyjny, tak jak do każdej innej zmiany technologicznej. Sztuczna inteligencja jest zarówno narzędziem do redukcji kosztów, jak i motorem innowacji – wszystko zależy od perspektywy czasowej i dojrzałości organizacji.

W perspektywie krótkoterminowej sztuczna inteligencja jest potężnym narzędziem zwiększającym produktywność zespołu, co przekłada się na lepsze wykorzystanie zasobów. Automatyzacja wielu procesów pozwala również na szybki zwrot z inwestycji, co dla wielu firm jest pierwszym, naturalnym krokiem.

Jednak prawdziwa magia zaczyna się dziać w drugim kroku. W miarę zdobywania doświadczenia z tą technologią, organizacja zaczyna dostrzegać nowe możliwości. Zaoszczędzone pieniądze stają się kapitałem inwestycyjnym. Następnie sztuczna inteligencja przechodzi od roli narzędzia optymalizacyjnego do roli motoru innowacji. Firma uzbrojona w nowe kompetencje i dodatkowe zasoby może zacząć budować zupełnie nowe produkty, usługi czy sposoby dotarcia do klienta na fundamencie AI.

A więc, odpowiadając wprost: nie jest to kwestia „albo-albo”, ale „jedno i drugie”.

Niedocenianym aspektem jest koszt alternatywny – cena, jaką płacimy za bierność. Za bardzo skupiamy się na bezpośrednich kosztach wdrożenia, nie zauważając, jak szybko globalny peleton nam się wymyka

Adam Tomczak Territory Development Executive CEE AMD

Ten proces jest sekwencyjny. W krótkiej perspektywie firmy koncentrują się na redukcji kosztów, ale ta optymalizacja niemal natychmiast otwiera drzwi do generowania zupełnie nowych strumieni przychodów i budowania długoterminowej przewagi konkurencyjnej.

Co jest dziś najbardziej niedocenianym aspektem sztucznej inteligencji w debacie publicznej luby biznesowej?

W debacie na temat sztucznej inteligencji często zapominamy o tym, co naprawdę ważne – budowaniu kompetencji nie tylko do tworzenia rozwiązań i produktów opartych na AI, ale także o potrzebie szybkiego budowania kompetencji do szerokiego wykorzystania AI w społeczeństwie. Niedocenianym aspektem jest koszt alternatywny – cena, jaką płacimy za bierność. Jeśli za bardzo skupiamy się na bezpośrednich kosztach wdrożenia i utrzymania infrastruktury, nie zauważymy, jak szybko globalny peleton nam się wymyka.

Debata publiczna i biznesowa wydaje się być zdominowana przez obawy, wyzwania i zagrożenia związane z ochroną danych, potencjalną utratą miejsc pracy i tworzeniem kolejnych regulacji. Oczywiście są to ważne kwestie, jednak konserwatywne nastawienie może sprawić, że będziemy bali się w pełni wykorzystać tę technologię. Tymczasem świat nie będzie na nas czekał. Jeśli nie zmienimy tego podejścia, za kilka lat możemy obudzić się w zupełnie innej, a być może mniej korzystnej dla nas rzeczywistości. n

Inteligentna architektura biznesu. Trendy AI kształtujące oprogramowanie i analitykę

Przechodzimy od ery, w której oprogramowanie było pasywnym narzędziem w rękach specjalistów, do ery, kiedy staje się ono aktywnym, autonomicznym partnerem w kreowaniu wartości. Sztuczna inteligencja, wpleciona w tkankę systemów biznesowych, tworzy cyfrowy system organizacji – zdolny do uczenia się, przewidywania i autonomicznego działania. Ta zmiana nie jest jedynie inkrementalnym usprawnieniem; to rewolucja w sposobie, w jaki firmy podejmują decyzje, tworzą produkty, angażują klientów i zarządzają operacjami.

Pytanie o to, czy firma korzysta z AI, wkrótce będzie brzmiało równie archaicznie, co pytanie o to, czy korzysta z elektryczności. Sztuczna inteligencja jest wplatana w samą tkankę nowoczesnego oprogramowania, stając się niewidzialnym, lecz potężnym silnikiem napędzającym wszystko – od pakietu biurowego po globalne systemy ERP. Prawdziwa linia podziału na rynku nie będzie więc przebiegać między tymi, którzy AI posiadają a tymi, którzy jej nie mają, lecz między tymi, którzy nauczą się świadomie kierować jej mocą.

Wszechobecność AI w narzędziach biznesowych otwiera możliwości wykraczające daleko poza prostą automatyzację i oszczędność czasu. Stoimy u progu ery, kiedy AI umożliwia:

r generowanie doświadczeń na masową skalę. Tworzenie unikalnych, hiperpersonalizowanych interakcji dla każdego klienta w czasie rzeczywistym;

r inteligencję predykcyjną jako standard. Przejście od reaktywnego gaszenia pożarów do proaktywnego kształtowania przyszłości – od prognozowania popytu po przewidywanie awarii maszyn;

r dekonstrukcję i rekonstrukcję branż. Powstawanie nowych modeli biznesowych, np. subskrypcji na „gwarantowane wyniki biznesowe”, zamiast licencji na oprogramowanie;

r kreację wspomaganą maszynowo. Użycie generatywnej AI do projektowania produktów, tworzenia strategii marketingowych i symulowania scenariuszy rynkowych, co zwielokrotnia ludzką kreatywność.

Oto osiem kluczowych trendów, które już dziś kształtują i definiują nowy horyzont dla oprogramowania biznesowego.

Trend 1. Inteligencja wbudowana w rdzeń biznesu. Systemy ERP i CRM nowej generacji.

Trend 2. Konwersacyjna AI. Inteligentni asystenci jako pierwsza linia wsparcia.

Trend 3. Analityka predykcyjna. Od raportowania przeszłości do prognozowania przyszłości.

Trend 4. Generatywna AI w kreacji treści. Skalowanie kreatywności i komunikacji.

Trend 5. Hiperautomatyzacja. Inteligentne orkiestrowanie procesów biznesowych.

Trend 6. Demokratyzacja AI. Platformy no-code i potęga w rękach ekspertów biznesowych.

Trend 7. AI, która mówi prawdę. Generowana AI wzbogacona o własne dane (RAG).

Trend 8. Zarządzanie AI (AI Governance). Budowanie zaufania i odpowiedzialności.

Trend 1. Inteligencja wbudowana w rdzeń biznesu.

Systemy ERP i CRM nowej generacji

Odchodzimy od osobnych dedykowanych narzędzi i systemów AI w kierunku natywnej integracji mechanizmów AI bezpośrednio z kluczowymi systemami do zarządzania zasobami przedsiębiorstwa (ERP) i relacjami z klientami (CRM). Sztuczna inteligencja przestaje być zewnętrznym dodatkiem, a staje się integralną częścią codziennych procesów w sprzedaży, finansach czy HR. AI analizuje w czasie rzeczywistym ogromne zbiory danych transakcyjnych, identyfikując wzorce, prognozując wyniki i automatyzując zadania, co pozwala na podejmowanie decyzji w oparciu o dane na każdym szczeblu organizacji. Korzyścią jest mierzalny wzrost efektywności sprzedaży, produktywności pracowników i zwinności operacyjnej.

r Salesforce Einstein. AI jest wbudowane w całą platformę Salesforce, automatycznie oceniając potencjalnych klientów (lead scoring), prognozując sprzedaż z niespotykaną dotąd dokładnością i sugerując kolejne najlepsze działania handlowcom. Zmienia to reaktywną sprzedaż w proaktywne, inteligentne doradztwo.

r Microsoft Dynamics 365 Copilot. Asystent AI w systemie CRM/ERP, który potrafi streszczać długie wątki mailowe z klientem, generować spersonalizowane odpowiedzi, analizować notatki ze spotkań i dostarczać kontekstowych informacji w czasie rzeczywistym. Radykalnie skraca to czas przygotowania do interakcji z klientem.

r SAP S/4HANA Cloud. System wykorzystuje uczenie maszynowe do automatyzacji procesów finansowych, takich jak dopasowywanie faktur do płatności, prognozowania przepływów pieniężnych i optymalizacji łańcucha dostaw poprzez przewidywanie zapotrzebowania. AI staje się tu cichym optymalizatorem kluczowych procesów biznesowych.

Studium przypadku Workday

Transformacja ERP w aktywny system generowania wartości

Platforma Workday jest przykładem strategicznej ewolucji systemów ERP. Tradycyjnie postrzegane jako operacyjne centra kosztowe, służące głównie do integracji i rejestracji procesów, w tym wydaniu przekształcają się w aktywne narzędzia wspierające wzrost przychodów, optymalizację kosztów i zarządzanie ryzykiem. Kluczem do tej transformacji jest aplikacja wyspecjalizowanych agentów AI, które automatyzują złożone zadania i dostarczają precyzyjnych rekomendacji, przekładając dane na wymierne wyniki biznesowe.

Najważniejszym fundamentem jest wdrożenie strategicznego ładu korporacyjnego dla AI Workday umożliwia to poprzez centralny system zarządzania „flotą” agentów, co daje firmom pełną kontrolę nad kosztami, zgodnością (compliance) i efektywnością zautomatyzowanych procesów. Przekłada się to bezpośrednio na aktywne zarządzanie ryzykiem:

r agent ds. kontraktów proaktywnie identyfikuje zobowiązania i szanse w umowach, minimalizując straty,

r agent ds. płac zapewnia zgodność i redukuje kosztowne błędy,

r agent ds. audytu finansowego usprawnia procesy kontrolne i obniża koszty audytów zewnętrznych.

W obszarze zarządzania kapitałem ludzkim AI koncentruje się na optymalizacji talentów i maksymalizacji zwrotu z inwestycji w pracowników Narzędzie AI-Powered Talent Rediscovery skraca czas rekrutacji (time-to-hire) i obniża jej koszty, natychmiastowo identyfikując najlepszych kandydatów w istniejących bazach danych. Jednocześnie inteligentne rekomendacje stanowisk wspierają wewnętrzną mobilność, co zwiększa retencję i zaangażowanie kluczowych pracowników. Personalizowany onboarding pozwala z kolei mierzyć efektywność programów wdrożeniowych i przyspieszać osiąganie pełnej produktywności przez nowe osoby w zespole.

Na poziomie operacyjnym celem jest zwiększenie efektywności finansowej i przyspieszenie cykli biznesowych Automatyzacja przetwarzania faktur (AI-Powered Accounts Payable) redukuje koszty manualnej pracy, eliminuje błędy i poprawia płynność finansową (cash flow) poprzez skrócenie cyklu akceptacji dokumentów. Narzędzia, takie jak Workday Services CPQ wykorzystujące AI, pozwalają z kolei na skrócenie cyklu sprzedaży poprzez szybsze i bardziej precyzyjne tworzenie ofert usługowych.

Cała platforma została zaprojektowana z myślą o demokratyzacji dostępu i skalowaniu innowacji. Inteligentny asystent (Workday Assistant) odciąża działy wsparcia (HR, finanse) i podnosi produktywność w całej organizacji, automatyzując odpowiedzi na powtarzalne zapytania. Otwarta platforma Workday Extend z bramą AI Gateway umożliwia natomiast zespołom deweloperskim szybkie tworzenie niestandardowych, inteligentnych rozwiązań, co zwiększa zwinność biznesową i pozwala na maksymalizację wartości z posiadanej platformy technologicznej.

Trend 2. Konwersacyjna AI. Inteligentni asystenci jako pierwsza linia wsparcia

Interfejsy konwersacyjne, takie jak chatboty i wirtualni asystenci, stały się wszechobecnym elementem oprogramowania biznesowego, umożliwiając naturalną komunikację między użytkownikami a systemami. Sztuczna inteligencja, dzięki zaawansowanemu przetwarzaniu języka naturalnego (NLP), rozumie intencje użytkowników, odpowiada na złożone pytania i realizuje zadania, takie jak rezerwacja spotkań czy rozwiązywanie problemów technicznych. Główną korzyścią jest natychmiastowa, całodobowa obsługa zarówno klientów, jak i pracowników, co prowadzi do wzrostu satysfakcji i odciążenia ludzkich zespołów wsparcia.

r Microsoft Power Automate z Copilotem to rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji, które umożliwia tworzenie i optymalizację automatyzacji procesów za pomocą języka naturalnego. Dzięki wbudowanemu Copilotowi użytkownicy mogą projektować, analizować i naprawiać przepływy pracy bez potrzeby programowania – wystarczy rozmowa z systemem. Agenci opierający się na dużych modelach językowych (LLM) sugerują najlepsze praktyki, monitorują działanie automatyzacji i samodzielnie rozwiązują błędy.

r Zendesk. AI automatycznie analizuje i kategoryzuje przychodzące zgłoszenia klientów, kierując je do odpowiednich działów. Inteligentne boty potrafią również wykrywać intencje i sentyment w wiadomościach, co pozwala na priorytetyzację pilnych problemów i oferowanie proaktywnego wsparcia. Agenci zbudowani na LLM potrafią analizować intencje, język i sentyment klientów, kierować zgłoszenia do odpowiednich zespołów oraz generować zwięzłe streszczenia i propozycje odpowiedzi, co skraca czas obsługi i odciąża człowieka. Dodatkowy dodatek Advanced AI umożliwia wykorzystanie AI do inteligentnych autoodpowiedzi, automatycznego przekierowania prostych problemów oraz automatycznego tworzenia treści na podstawie analizy zgłoszeń.

Trend

3. Analityka predykcyjna. Od raportowania przeszłości do prognozowania przyszłości

Analityka biznesowa ewoluowała od opisywania zdarzeń historycznych do precyzyjnego prognozowania przyszłych trendów, zachowań klientów i wyzwań operacyjnych. AI, wykorzystując zaawansowane modele statystyczne i uczenie maszynowe, analizuje złożone zbiory danych w poszukiwaniu ukrytych wzorców i korelacji, które są niewidoczne dla ludzkiego analityka. Zdolność do tworzenia dokładnych prognoz pozwala liderom podejmować proaktywne, oparte na danych decyzje, optymalizując zapasy, budżetowanie i alokację zasobów, co w rezultacie daje znaczącą przewagę konkurencyjną.

r Tableau Business Science. Tableau integruje modele predykcyjne bezpośrednio z wizualizacjami, pozwalając analitykom biznesowym na tworzenie prognoz „what-if” bez pisania kodu. Użytkownicy mogą np. prognozować sprzedaż w zależności od różnych scenariuszy rynkowych lub identyfikować kluczowe czynniki wpływające na odejścia klientów (churn).

r Microsoft Power BI. Funkcje AI w Power BI pozwalą na automatyczne wykrywanie anomalii w danych, prognozowanie szeregów czasowych (np. przyszłego ruchu na stronie WWW) oraz wykorzystuje NLP do zadawania pytań do danych w języku naturalnym. Demokratyzuje to dostęp do zaawansowanej analityki.

Trend 4. Generatywna AI w kreacji treści. Skalowanie kreatywności i komunikacji

Generatywna AI zrewolucjonizowała tworzenie treści biznesowych, umożliwiając produkcję wysokiej jakości materiałów marketingowych, raportów, a nawet kodu komputerowego na żądanie. Systemy te, ucząc się na ogromnych zbiorach danych, potrafią

generować spersonalizowane kampanie mailowe, projekty graficzne czy dokumentację techniczną w tempie niemożliwym dla ludzkich zespołów. Kluczową korzyścią jest radykalne przyspieszenie i skalowanie produkcji treści przy jednoczesnym zachowaniu spójności marki i możliwości personalizacji, co uwalnia czas pracowników na zadania strategiczne.

r Jasper. Platforma do generowania treści marketingowych pomaga zespołom marketingowym w tworzeniu tekstów na blogi, postów do mediów społecznościowych, opisów produktów i skryptów wideo, dostosowując się do tonu głosu marki. Automatyzuje proces kreatywny, pozwalając na szybkie testowanie różnych komunikatów.

r Adobe Firefly. Zintegrowana z pakietem Adobe (Photoshop, Illustrator) AI pozwala na generowanie i edycję obrazów za pomocą poleceń tekstowych (np. „dodaj jesienną scenerię do tego zdjęcia produktu”). Została wytrenowana na licencjonowanych zasobach, co czyni ją bezpieczną do użytku komercyjnego i rewolucjonizuje pracę grafików.

Trend 5. Hiperautomatyzacja. Inteligentne orkiestrowanie procesów biznesowych

Hiperautomatyzacja to strategiczne podejście polegające na koordynowanym użyciu wielu technologii – RPA, AI, uczenia maszynowego – do automatyzacji całych, złożonych procesów biznesowych, a nie tylko pojedynczych zadań. Sztuczna inteligencja wzbogaca automatyzację o zdolności kognitywne: boty potrafią rozumieć nieustrukturyzowane dokumenty, prowadzić dialog i podejmować decyzje w oparciu o dane w czasie rzeczywistym. Korzyścią jest osiągnięcie skokowej poprawy w szybkości operacyjnej, redukcji kosztów i minimalizacji błędów, co pozwala na transformację całych modeli operacyjnych.

r UiPath Business Automation Platform to kompleksowe środowisko do hyperautomatyzacji, które łączy RPA, AI, process mining i agentów konwersacyjnych, umożliwiając projektowanie, wdrażanie i monitorowanie zautomatyzowanych procesów end-to-end na jednej platformie. Dzięki takim narzędziom, jak Agent Builder, Autopilot czy Process Mining system może samodzielnie identyfikować zadania do automatyzacji, projektować przepływy, odzyskiwać działanie botów przy zmianach interfejsów i przewidywać wąskie gardła – wszystko oparte na naturalnej interakcji i wspólnej pracy człowiek-bot. Ta end-to-end hyperautomatyzacja pozwala organizacjom szybko skalować automaty, optymalizować efekty i utrzymywać ciągłą kontrolę nad procesami biznesowymi.

r IBM Process Mining stanowi kluczowy element strategii hiperautomatyzacji, umożliwiając firmom tworzenie cyfrowego bliźniaka procesów (digital twin) –analizy end-to-end z wykorzystaniem systemów ERP/CRM. Na podstawie danych narzędzie identyfikuje wąskie gardła i szacuje potencjał automatyzacji (np. z użyciem RPA), symuluje scenariusze „what-if” i pozwala na priorytetyzację automatyzacji pod względem zwrotu z inwestycji – co prowadzi do ciągłego usprawniania i automatycznego wdrażania rozwiązań. To zintegrowane podejście maksymalizuje efektywność, redukuje koszty i umożliwia inteligentne monitorowanie, naprawę i optymalizację procesów biznesowych.

69%

respondentów w Polsce przyznaje, że regularnie wykorzystuje narzędzia AI, co przewyższa średnią światową (66%)

Turing wskazał, że jeśli można prowadzić długą rozmowę z maszyną – bez względu na to, czy przez maszynę do pisania, czy mikrofony – nie będąc w stanie odróżnić jej odpowiedzi od tych, które mógłby dać człowiek, to maszyna myśli, według każdej rozsądnej definicji tego słowa.

Arthur C. Clarke

Trend 6. Demokratyzacja AI. Platformy no-code i potęga w rękach

ekspertów biznesowych

Platformy AI typu no-code/low-code dają możliwość budowania, wdrażania i monitorowania aplikacji opartych na sztucznej inteligencji pracownikom bez technicznego wykształcenia. Dzięki wizualnym interfejsom typu „przeciągnij i upuść”, analitycy biznesowi, marketerzy czy specjaliści HR mogą samodzielnie tworzyć modele predykcyjne, automatyzować analizy i budować niestandardowe narzędzia. AI jest tu ukryta „pod maską”, automatyzuje skomplikowane etapy, takie jak przygotowanie danych czy dobór algorytmów, prowadząc użytkownika za rękę. Główną korzyścią jest przełamanie bariery kompetencyjnej, co uwalnia innowacyjność w całej organizacji i radykalnie przyspiesza transformację cyfrową.

r DataRobot. To platforma klasy enterprise do Automated Machine Learning (AutoML), która automatyzuje cały proces tworzenia modeli predykcyjnych – od przygotowania danych, przez wybór algorytmu, po trenowanie, testowanie, interpretację wyników i wdrożenie. Dzięki wbudowanej sztucznej inteligencji i narzędziom do MLOps, DataRobot umożliwia zarówno analitykom, jak i zespołom biznesowym szybkie budowanie i skalowanie modeli bez konieczności zaawansowanej wiedzy programistycznej. Platforma wspiera podejmowanie decyzji opartych na danych, skraca czas wdrożenia modeli i pozwala monitorować ich skuteczność w czasie rzeczywistym. Platforma umożliwia analitykom biznesowym wgrywanie danych (np. historycznych danych sprzedaży) i automatyczne budowanie oraz testowanie setek modeli predykcyjnych w celu znalezienia najlepszego. Platforma sama sugeruje, który model najlepiej sprawdzi się w prognozowaniu przyszłej sprzedaży lub identyfikacji klientów zagrożonych odejściem.

r H2O AI Cloud Oferuje zestaw narzędzi, które pozwalają użytkownikom biznesowym na tworzenie aplikacji AI. Na przykład menedżer marketingu może stworzyć aplikację, która przewiduje, którzy klienci najprawdopodobniej odpowiedzą na daną kampanię, bez angażowania zespołu data science. H2O AI Cloud to kompleksowa platforma end-to-end, która łączy AutoML, generatywną AI i agentów, automatyzując cały cykl życia modeli – od pobierania i przygotowania danych, przez budowę i wyjaśnianie, po wdrożenie i monitorowanie – bez konieczności kodowania.

Trend 7. AI, która mówi prawdę.

dane (RAG)

Architektury RAG (Retrieval-Augmented Generation) to przełomowe rozwiązanie, które łączy moc generatywną dużych modeli językowych z dostępem w czasie rzeczywistym do zweryfikowanych, wewnętrznych baz danych firmy. Dzięki temu, zamiast generować odpowiedzi na podstawie ogólnej wiedzy „z internetu”, AI odpowiada na złożone pytania, opierając się na najnowszych danych firmowych, takich jak raporty finansowe, dokumentacja techniczna czy regulaminy. AI pełni rolę syntezatora informacji, który potrafi wyciągać wnioski z różnych źródeł i podawać cytaty, co zapewnia weryfikowalność i wiarygodność odpowiedzi. Rozwiązuje to fundamentalny problem „halucynacji” AI i buduje zaufanie niezbędne do wykorzystania jej w krytycznych procesach decyzyjnych.

r Microsoft Copilot Studio wykorzystuje technologię RAG (Retrieval-Augmented Generation) do tworzenia inteligentnych agentów, którzy generują odpowiedzi na podstawie firmowych danych, takich jak dokumenty, bazy wiedzy czy systemy CRM. Dzięki integracji z Azure AI Search chatboty mogą pobierać i opierać odpowiedzi na rzeczywistych danych, dostarczając trafnych i zweryfikowanych informacji w języku naturalnym. To rozwiązanie umożliwia firmom budowanie spersonalizowanych Copilotów bez potrzeby programowania.

Trend 8. Zarządzanie AI (AI Governance). Budowanie zaufania i odpowiedzialności

W miarę jak AI staje się coraz potężniejsza, rośnie potrzeba wdrażania solidnych ram zarządzania, które zapewnią jej etyczne, transparentne i zgodne z prawem działanie. Systemy AI Governance pozwalają na monitorowanie i audytowanie decyzji podejmowanych przez algorytmy, zarządzanie jakością danych, wykrywanie potencjalnych uprzedzeń (bias) oraz zapewnienie zgodności z regulacjami, takimi jak RODO. Paradoksalnie sama AI jest wykorzystywana do automatycznego monitorowania innych systemów AI, tworząc pętlę kontroli. Korzyścią jest budowanie zaufania do technologii, minimalizacja ryzyka i zapewnienie odpowiedzialnego wdrażania AI na skalę całej organizacji.

r IBM watsonx.governance to kompleksowa platforma do end-to-end zarządzania i monitorowania AI, umożliwiająca wdrażanie odpowiedzialnych, transparentnych i zgodnych z regulacjami procesów dla modeli generatywnych i uczenia maszynowego. Dzięki integracji narzędzi, takich jak Watson OpenScale, AI Factsheets i OpenPages, system automatycznie wykrywa ryzyko (np. uprzedzenia, zmiany w strukturze lub rozkładzie danych, spadek jakości), wspiera zarządzanie cyklem życia modeli, generuje dokumentację i ułatwia zgodność z takimi regulacjami, jak EU AI Act (Akt o Sztucznej Inteligencji Unii Europejskiej) czy NIST AI RMF (AI Risk Management Framework opracowany przez NIST, USA).

Trend 9. Strategie wykorzystania oprogramowania

w zależności od skali biznesu

Sposób, w jaki organizacje wdrażają i wykorzystują oprogramowanie nasycone AI, jest bezpośrednim odzwierciedleniem ich skali, zasobów, zwinności i ambicji. Od globalnych organizacji tworzących centralne systemy do zarządzania złożonością, po zwinnych freelancerów używających sztucznej inteligencji jako osobistego mnożnika produktywności – każda kategoria firm odnajduje w tej technologii inne narzędzia i inne obietnice. Poniższa analiza mapuje ten zróżnicowany krajobraz, pokazując, jak różne typy organizacji podchodzą do rewolucji AI i jak oprogramowanie staje się dla nich kluczowym wehikułem zmiany.

Wielkie korporacje

Dla największych graczy na rynku AI nie jest narzędziem, a fundamentem nowej architektury korporacyjnej. Ich strategicznym imperatywem jest zarządzanie globalną złożonością, unifikacja rozproszonych operacji i proaktywne zarządzanie ryzykiem. Wdrażają one kompleksowe, często własnościowe lub silnie kastomizowane, multimodalne modele AI, które potrafią analizować gigantyczne zbiory danych z finansów, HR, logistyki i sprzedaży,

zapewniając zgodność z różnorodnymi regulacjami na wielu rynkach. Wyzwaniem nie jest tu koszt, lecz integracja z systemami dziedziczonymi (legacy) oraz pokonanie bezwładności organizacyjnej. AI pełni rolę „centralnego systemu nerwowego”, który umożliwia nie tylko automatyzację, ale przede wszystkim orkiestrację procesów na skalę, która wcześniej była nieosiągalna, przekształcając dane w predykcyjną strategię.

Duże firmy

Organizacje te, choć dysponują znacznymi zasobami, koncentrują swoje inwestycje w AI na bardziej pragmatycznych celach: optymalizacji kluczowych procesów i zwiększeniu produktywności istniejących zespołów. Ich podejście to inteligentna augmentacja – AI ma wzmacniać ludzkie kompetencje, a nie w pełni je zastępować. Łączą one gotowe rozwiązania AI, takie jak inteligentni asystenci w systemach CRM, z niestandardowymi integracjami, które uwzględniają specyfikę ich branży. Celem jest przyspieszenie cykli decyzyjnych, poprawa jakości obsługi klienta i zwiększenie zwinności operacyjnej. AI jest tu potężnym akceleratorem, który pozwala szybciej reagować na zmiany rynkowe i efektywniej wykorzystywać posiadane zasoby.

Średnie firmy

Dla firm średniej wielkości AI jest strategicznym narzędziem do niwelowania przewagi konkurencyjnej większych graczy. Nie posiadając wielkich zespołów data science, polegają one na dostępnych w chmurze, modułowych narzędziach AI, które można łatwo zintegrować z istniejącymi procesami. Priorytetem jest demokratyzacja danych – dostarczenie mocy AI w ręce pracowników nietechnicznych poprzez platformy no-code, interaktywne dashboardy i asystentów AI. Wdrożenia koncentrują się na obszarach o najwyższym zwrocie z inwestycji: automatyzacji marketingu, prognozowaniu sprzedaży i efektywnej rekrutacji.

Małe firmy

W małych firmach AI pełni przede wszystkim funkcję zwiększenia produktywności. Właściciele i pracownicy skupiają się na przystępnych cenowo rozwiązaniach AIaaS (AI as a Service), które automatyzują czasochłonne, powtarzalne zadania i uwalniają czas na rozwój biznesu i obsługę klienta. Wdrożenia AI są tu bardzo konkretne i zadaniowe: inteligentne fakturowanie, automatyczne zarządzanie mediami społecznościowymi czy personalizacja komunikacji. Kluczowe są intuicyjny interfejs i szybkość wdrożenia, ponieważ małe firmy nie mają czasu ani zasobów na skomplikowane implementacje.

Mikrofirmy i freelancerzy

Dla najmniejszych podmiotów i „jednoosobowych armii” AI jest osobistym asystentem i supermocą, która pozwala konkurować z większymi. Freelancerzy i mikrofirmy wykorzystują stos łatwo dostępnych, często darmowych lub niedrogich narzędzi AI do wszystkiego: od generowania treści i grafik, przez pisanie kodu, po zarządzanie kalendarzem i finansami. AI pozwala im nie tylko oszczędzać czas, ale także oferować usługi na wyższym poziomie, tworzyć lepsze oferty i szybciej adaptować się do nowych wymagań klientów.

Startupy

Startupy nie tylko używają AI – one często tworzą AI. Dla tej grupy sztuczna inteligencja jest fundamentem modelu biznesowego i głównym źródłem przewagi konkurencyjnej. Zwinne zespoły eksperymentują z najnowszymi technologiami, takimi jak modele open-source, architektury RAG (Retrieval-Augmented Generation) czy wertykalne specjalizacje, aby stworzyć zupełnie nowe kategorie produktów. AI pozwala im na błyskawiczne budowanie prototypów (MVP), oferowanie ultrapersonalizacji i skalowanie rozwiązań w tempie niemożliwym do osiągnięcia w tradycyjnych modelach. Są one prawdziwym katalizatorem innowacji, przesuwającym granice tego, co możliwe.

71%

obrazów W mediach społecznościowych jest generowanych przez AI

Paradoks demokratyzacji AI i nowa era konkurencji

Dostępność AI w gotowym oprogramowaniu biurowym prowadzi do fundamentalnego paradoksu. Z jednej strony, demokratyzuje ona zaawansowane zdolności, obniżając próg wejścia do gry. Mała firma może dziś korzystać z analityki predykcyjnej, która jeszcze pięć lat temu wymagała milionowych inwestycji. Z drugiej strony, ta sama dostępność tworzy nową, bardziej subtelną linię podziału – nie między tymi, którzy mają dostęp do AI a tymi, którzy go nie mają, ale między tymi, którzy potrafią ją strategicznie wykorzystać a tymi, którzy pozostają pasywnymi użytkownikami.

W tym krajobrazie wyłaniają się klarowne scenariusze dla wygranych i przegranych.

Wygrani

r Strategiczni wizjonerzy. Wielkie korporacje, którym uda się przezwyciężyć wewnętrzną bezwładność i zintegrować AI w spójny, uczący się organizm. Ich przewagą będzie skala, unikalne zbiory danych i zdolność do optymalizacji na poziomie całego ekosystemu.

r Zwinni innowatorzy. Startupy i firmy, które wykorzystują AI do tworzenia całkowicie nowych modeli biznesowych lub do zdominowania nisz. Ich bronią jest szybkość, brak technologicznego długu i odwaga w kwestionowaniu status quo.

r Superużytkownicy AI. Freelancerzy, mikrofirmy i małe zespoły, które mistrzowsko opanują stos narzędzi AI, by dostarczać wartość nieproporcjonalnie dużą do swojej wielkości. Będą w stanie konkurować z agencjami i firmami konsultingowymi, otrzymując podobną jakość za ułamek ceny.

Przegrani

r Pasywni naśladowcy. Firmy każdej wielkości, które kupują oprogramowanie z AI „bo tak trzeba”, ale nie integrują go ze strategią. Będą ponosić koszty bez realnego zwrotu z inwestycji, traktując AI jako modny dodatek, a nie rdzeń transformacji.

r Organizacje ociężałe. Duże firmy, które utknęły w systemach dziedziczonych i biurokracji. Mimo posiadanych zasobów, nie będą w stanie zaadaptować się wystarczająco szybko i zostaną zdeklasowane przez zwinniejszych konkurentów.

Czy własne zespoły AI są jeszcze potrzebne?

Ewolucja, a nie eliminacja

To jedno z najważniejszych pytań strategicznych dla liderów. Odpowiedź brzmi: tak, ale ich rola ulega fundamentalnej ewolucji. W dobie gotowych modułów AI potrzeba budowania od zera fundamentalnych modeli językowych czy sieci neuronowych maleje dla większości firm. Jednak rola wewnętrznych zespołów AI staje się jeszcze bardziej krytyczna, przesuwając się z budowania na integrowanie, dostrajanie i zarządzanie.

Nowe zadania dla zespołów AI to:

r integracja i orkiestracja. Łączenie różnych usług AI (od Google, Microsoft, OpenAI i niszowych dostawców) w spójny, efektywny system, który realizuje cele biznesowe;

r dostrajanie (fine-tuning). Trenowanie i dostosowywanie ogólnych modeli AI na własnych, unikalnych zbiorach danych firmy To właśnie tutaj kryje się najcenniejsze, niemożliwe do skopiowania źródło przewagi konkurencyjnej;

r zarządzanie i ład (AI Governance). Zapewnienie, że wykorzystanie AI jest etyczne, bezpieczne, transparentne i zgodne z regulacjami. To absolutnie kluczowa funkcja w zarządzaniu ryzykiem;

r centrum doskonałości (Center of Excellence). Działanie jako wewnętrzni konsultanci, którzy edukują resztę organizacji i pomagają działom biznesowym identyfikować i wdrażać najlepsze rozwiązania AI.

Rezygnacja z wewnętrznych kompetencji sztucznej inteligencji w oparciu o przeświadczenie, że „wszystko jest w chmurze”, byłaby strategicznym błędem. To właśnie zespoły AI będą decydować o tym, czy firma stanie się „strategicznym orkiestratorem” czy zaledwie „pasywnym użytkownikiem”. W tej nowej erze, suwerenność technologiczna nie będzie zależeć od posiadania AI, ale od mądrości w jej strategicznym zastosowaniu.

Główne wyzwania związane z implementacją trendu

Choć sztuczna inteligencja ma ogromny potencjał transformacyjny, jej wdrożenie w organizacjach wiąże się z szeregiem wyzwań technologicznych, operacyjnych i regulacyjnych. Aby skutecznie wykorzystać AI, firmy muszą zmierzyć się z kluczowymi barierami, które mogą spowolnić lub skomplikować proces implementacji.

Integracja z istniejącymi systemami

Wiele organizacji nadal opiera swoje operacje na systemach legacy (starsze systemy informatyczne), które nie zostały zaprojektowane z myślą o współpracy z AI. Integracja nowych technologii z przestarzałą infrastrukturą może być skomplikowana, kosztowna i wymagać stopniowej modernizacji całego ekosystemu IT.

Jakość i dostępność danych

AI działa efektywnie tylko wtedy, gdy ma dostęp do dużych zbiorów wysokiej jakości danych. Jednak wiele organizacji boryka się z rozproszonymi, niespójnymi lub niekompletnymi danymi, co utrudnia skuteczne trenowanie modeli i podejmowanie trafnych decyzji biznesowych.

Brak wykwalifikowanych specjalistów

Niedobór ekspertów w dziedzinie AI, uczenia maszynowego i analizy danych to jedno z największych wyzwań dla firm wdrażających sztuczną inteligencję. Globalna luka kompetencyjna sprawia, że pozyskanie i utrzymanie wykwalifikowanych pracowników staje się coraz trudniejsze, a zapotrzebowanie na specjalistów rośnie szybciej niż dostępność talentów.

Koszty implementacji

Wdrożenie AI wymaga inwestycji w infrastrukturę obliczeniową, oprogramowanie oraz szkolenia pracowników. Początkowe nakłady finansowe mogą być barierą, zwłaszcza dla małych i średnich firm, które muszą znaleźć równowagę między innowacją a opłacalnością.

Regulacje prawne i etyczne

Zmieniające się przepisy dotyczące ochrony danych, transparentności algorytmów i odpowiedzialności za decyzje podejmowane przez AI stanowią kolejne wyzwanie. Firmy muszą dostosować się do regulacji, takich jak RODO w Europie czy AI Act, co wymaga ścisłej współpracy z działami prawnymi i etycznego podejścia do wykorzystania technologii.

Pomimo tych wyzwań, organizacje, które zainwestują w odpowiednie strategie wdrażania AI, będą w stanie skutecznie wykorzystać jej potencjał, osiągając większą efektywność operacyjną i przewagę konkurencyjną na rynku. Kluczowe będzie jednak świadome planowanie, stopniowe wdrażanie oraz inwestycje w infrastrukturę i kompetencje niezbędne do zarządzania tą technologią.

w ocenIe eksPertów

Oprogramowanie biznesowe wchodzi w nową fazę, gdzie AI przestaje być dodatkiem, a staje się współdecydentem. Uczy się na danych, przewiduje i działa w ERP, CRM i narzędziach pracy, zmieniając produkty, decyzje oraz obsługę klienta

Oprogramowanie biznesowe wchodzi w epokę, w której sztuczna inteligencja przestaje być dodatkiem, a staje się współtwórcą wartości. AI przenika ERP, CRM, pakiety biurowe i narzędzia kreatywne, analizuje dane, przewiduje trendy i automatyzuje procesy. Systemy uczą się na bieżąco, rekomendują działania, generują treści i symulują scenariusze biznesowe. W miejsce reaktywnego raportowania pojawia się inteligencja predykcyjna, a decyzje zapadają w czasie rzeczywistym. To rewolucja, która zmienia sposób, w jaki firmy myślą, planują i tworzą wartość. Jak widzą tę transformację eksperci i dokąd ich zdaniem prowadzi integracja AI z oprogramowaniem przyszłości?

Joanna Witańska Business Development Manager (Intel & Windows 11 Pro Devices) AB S.A.

aI:

fundament rozwoju.

aI to narzĘdzie Przewagi konkurencyjnej

Sztuczna inteligencja w polskim biznesie przestaje być trendem – staje się fundamentem strategii rozwoju. Coraz więcej firm wdraża AI w obsłudze klienta, finansach, analityce danych i automatyzacji procesów. Algorytmy analizują ogromne zbiory danych w czasie rzeczywistym, wykrywają wzorce i przewidują trendy, co pozwala podejmować trafniejsze decyzje i lepiej zarządzać ryzykiem. AI wspiera personalizację ofert, zwiększa efektywność i redukuje koszty, skracając cykle operacyjne nawet o połowę.

Jednak wdrożenia wciąż napotykają bariery. Wiele organizacji deklaruje chęć wykorzystania AI, ale realne zastosowania są ograniczone z powodu braku kompetencji i strategii. Kluczowym wyzwaniem jest bezpieczeństwo danych i zgodność z regulacjami – Europejski Akt o Sztucznej Inteligencji wprowadza surowe wymogi dotyczące transparentności i raportowania, a pełne wdrożenie nastąpi do 2026 roku. Przykłady zastosowań obejmują analizę ryzyka kredytowego i wykrywanie oszustw w finansach, dynamiczne ustalanie cen i rekomendacje w e-commerce oraz predykcję awarii maszyn i optymalizację łańcucha dostaw w produkcji. AI w oprogramowaniu biznesowym i analityce to konieczność – firmy, które wdrożą je świadomie, zyskają przewagę konkurencyjną.

Marek Głazowski

Sales Director

EY Consulting

PrzyszłoŚĆ biznesu.

Precyzyjny doradca zaszyty w systemie

Sztuczna inteligencja w oprogramowaniu biznesowym przekształca sposób, w jaki organizacje analizują dane i podejmują decyzje. Dzięki integracji modeli uczenia maszynowego systemy ERP, CRM czy BI automatycznie przetwarzają ogromne zbiory informacji, wykrywając wzorce, anomalie i zależności trudne do zauważenia przez człowieka. AI nie tylko wspiera prognozowanie sprzedaży, ale też umożliwia dynamiczne planowanie zasobów, personalizację ofert i optymalizację kosztów operacyjnych. W połączeniu z automatyzacją procesów (RPA) pozwala tworzyć środowisko pracy, gdzie większość rutynowych zadań jest wykonywana w tle, a człowiek skupia się na kreowaniu wartości. Współczesne platformy analityczne wykorzystujące generatywne AI oferują intuicyjną analizę w języku naturalnym, democratyzując dostęp do wniosków strategicznych. Przyszłość biznesu to integracja sztucznej inteligencji z danymi w czasie rzeczywistym, co przekształci raportowanie w precyzyjny system rekomendacji i automatycznych decyzji wspierających wzrost.

Jacek Kotynia

Business Unit

Manager Cloud w TD SYNNEX

aI to filar rozwoju firm. biznesowa koniecznoŚĆ, a nie buzzword

Z ciekawością obserwuję, jak Sztuczna Inteligencja (AI) rewolucjonizuje oprogramowanie biznesowe i analitykę. Nie jest to już odległa wizja, lecz kluczowy, strategiczny filar dzisiejszych transformacji cyfrowych. Globalni liderzy chmury – AWS, Google i Microsoft – nie tylko dostarczają niezbędnej infrastruktury obliczeniowej, ale przede wszystkim oferują coraz bardziej zaawansowane, gotowe do użycia modele i narzędzia AI w modelu jako usługa (as-a-Service). To skraca czas wdrożenia i obniża koszt dostępu do zaawansowanej analityki.

r Microsoft z Azure i Copilotem głęboko integruje AI z pakietami biurowymi (M365) i systemami biznesowymi (Dynamics 365), tworząc inteligentne środowisko pracy. To już nie tylko automatyzacja, ale wsparcie decyzyjne w czasie rzeczywistym.

r AWS koncentruje się na budowaniu skalowalnych, elastycznych platform analitycznych (np. Amazon SageMaker) i dostarcza wyspecjalizowane usługi AI (np. rozpoznawanie mowy, obrazu, prognozowanie), umożliwiając firmom tworzenie własnych, unikalnych i wysoce spersonalizowanych rozwiązań.

r Google Cloud, bazując na swoich korzeniach w ML i analityce danych, oferuje potężne narzędzia do analizy i MLOps (np. Vertex AI), które pozwalają na wydobywanie głębokich, predykcyjnych wniosków z ogromnych zbiorów danych, a to jest klucz do innowacji produktowej.

To nie jest tylko kwestia technologicznego upgrade’u, ale biznesowej konieczności. Przedsiębiorstwa, które wdrożą AI do automatyzacji rutynowych zadań, personalizacji obsługi klienta i precyzyjniejszej analityki predykcyjnej, zyskają znaczącą przewagę konkurencyjną. W TD SYNNEX widzimy to wyraźnie: transformacja chmurowa to dziś inteligentne wykorzystanie zasobów, gdzie AI jest motorem wzrostu. Naszą rolą jest ułatwienie Partnerom wykorzystania tego potencjałuMake IT Personal.

biznes w erze aI symbiozA człowiekA z mAszyną

Mimo że 75 proc. firm w Polsce deklaruje gotowość na AI, wiele z nich wciąż obserwuje rynek bez konkretnych planów. Główne wyzwania to bezpieczeństwo danych przy korzystaniu z publicznych modeli, brak ekspertów i niejednolite regulacje. Jednocześnie sztuczna inteligencja oferuje ogromne szanse na wzrost efektywności, optymalizację kosztów oraz rozwój w medycynie czy e-commerce – podkreśla Tomasz Sobol, Deputy Marketing Director OVHcloud Central & Eastern Europe

Jakie są najważniejsze szanse i wyzwania dla biznesu związane z postępującą adaptacją AI?

Głównym wyzwaniem dla firm jest zrozumienie, jak skutecznie wykorzystać sztuczną inteligencję. Chociaż trzy czwarte polskich przedsiębiorstw deklaruje gotowość do wdrażania AI, często brakuje im konkretnych planów, przez co poprzestają na obserwacji rynku. Drugim problemem jest dostęp do odpowiedniej infrastruktury, gdyż obecne rozwiązania AI nie zawsze spełniają standardy biznesowe. Korzystanie z zewnętrznych modeli rodzi kolejne wyzwania związane z bezpieczeństwem danych i zachowaniem konkurencyjności. Dzielenie się wewnętrznymi informacjami z publicznym LLM-em grozi ich wyciekiem do konkurencji, co niweczy szanse na zbudowanie przewagi rynkowej. Kluczowe jest również znalezienie zaufanych partnerów, ponieważ na rynku brakuje ekspertów, a pierwsze wdrożenia powinny odbywać się pod okiem doświadczonego doradcy.

Z drugiej strony, szanse są ogromne. Sztuczna inteligencja przede wszystkim zwiększy efektywność organizacji, przyspieszając wprowadzanie produktów na rynek i odciążając pracowników, którzy mogą szybciej wykonywać skomplikowane zadania. W obszarze cyberbezpieczeństwa pozwala uszczelniać systemy obronne dzięki predykcji zagrożeń i reakcji w czasie rzeczywistym. AI znacząco ułatwia prowadzenie badań, usprawniając segregację, łączenie i analizę danych, a także wyciąganie z nich wniosków.

Otwiera to drogę do nowych modeli biznesowych oraz optymalizacji w obszarach kosztów, zużycia energii i zasobów naturalnych. Korzyści odczuje także medycyna, gdzie AI wesprze diagnostykę i być może wypełni deficyty kadrowe, na przykład pełniąc rolę asystenta pierwszego kontaktu dla pacjentów. W sektorze retail i e-commerce, zintegrowane z logistyką czatboty będą w stanie diametralnie poprawić jakość obsługi klienta, działając przez całą dobę i automatyzując procesy zamówień czy zwrotów.

Dzielenie się wewnętrznymi informacjami z publicznym LLM-em grozi ich wyciekiem do konkurencji. Wiedza zgromadzona w modelach AI to kluczowy zasób, który tworzy przewagę rynkową.

Tomasz Sobol Deputy Marketing Director CEE OVHcloud

AI otwiera też drogę do nowych modeli biznesowych i optymalizacji w obszarze kosztów, energii czy surowców. Europa zmaga się z regulacjami, które przez część firm postrzegane są jako hamulec innowacji, to właśnie one chronią przed najczarniejszymi scenariuszami – naruszeniem prywatności, utratą danych strategicznych czy cyberatakami na infrastrukturę krytyczną. Autonomia w zarządzaniu danymi to nie formalność, lecz fundament suwerenności technologicznej.

Jakie kierunki rozwoju i zastosowań AI są dziś Pana zdaniem priorytetowe?

Kluczowa jest przede wszystkim dalsza demokratyzacja i upowszechnianie rozwiązań opartych na AI. Trzeba edukować ludzi i tłumaczyć im, jak działają te technologie i w jaki sposób mogą nam pomóc. Jeśli chodzi o konkretne obszary, to jednym z najważniejszych jest z pewnością sektor ochrony zdrowia. Już dziś wiele startupów zajmuje się właśnie cyfrową medycyną, gdzie AI ma ogromny potencjał w badaniach, diagnostyce, analizie obrazów czy wykrywaniu nieprawidłowości. Wierzę, że prędzej czy później, dzięki sztucznej inteligencji zespolonej z Internetem Rzeczy, który umożliwia m.in. monitoring funkcji życiowych i stanu zdrowia, diagnostyka niektórych problemów zdrowotnych będzie realizowana w czasie rzeczywistym.

Drugim istotnym obszarem są finanse, zwłaszcza dziedziny związane z szeroko rozumianym „due diligence”, predykcjami, wykrywaniem oszustw finansowych

czy cyberbezpieczeństwem. Także przemysł ma sporo przestrzeni dla rozwoju rozwiązań opartych na AI. To właśnie w tym sektorze wykorzystuje się najwięcej urządzeń monitorujących, które są w stanie dostarczyć dane brzegowe do modeli predykcyjnych. Dzięki nim możliwe jest zwiększenie efektywności procesów, przewidywanie eksploatacji całego stosu technologicznego, czy też prognozowanie awarii maszyn. Rozwój sztucznej inteligencji odgrywa też kluczową rolę w sektorze bezpieczeństwa narodowego. Ostatecznie rozwój AI będzie

jednak postępował najszybciej i najmocniej tam, gdzie będzie na to najwięcej środków finansowych.

Czy uważa Pan, że AI to dziś głównie narzędzie redukujące koszty, czy raczej motor innowacji i nowych źródeł przychodu?

Myślę, że AI pełni dziś obie funkcje: redukuje koszty i jednocześnie napędza innowacje oraz nowe źródła przychodu. Z jednej strony, odpowiednio zlecone zadanie i wytrenowane modele językowe potrafią optymalizować czas pracy, oferując

szybsze przygotowanie i analizę tekstu, tłumaczenia w czasie rzeczywistym czy wykrywanie istotnych informacji. Dzięki temu firmy oszczędzają zasoby i przyspieszają procesy. Z drugiej, rozwiązania AI dużych dostawców coraz częściej w innowacyjny sposób zastępują usługi consultingowe, generując automatycznie skrypty, predykcje, a nawet strategie biznesowe na podstawie obszernych zbiorów danych.

Kluczowym wyzwaniem jest przy tym ludzka gotowość do krytycznej weryfikacji rezultatów – AI może tworzyć „halucynacje”

i popełniać błędy, więc człowiek musi wypracować umiejętność dokładnej walidacji danych. W przyszłości, gdy przybędzie agentów AI tworzących automatycznie dodatkowe treści, ryzyko zawirowania komunikacyjnego znacząco wzrośnie.

Nasz raport, którego publikację zaplanowaliśmy na 14 października 2025 roku, pokazuje, że w Polsce sztuczna inteligencja jest już szeroko obecna w biznesowych strategiach przedsiębiorstw: 63proc. dużych i średnich firm koncentruje się na analizie danych i business intelligence, 59 proc. na automatyzacji procesów biurowych, a 49 proc. na obsłudze klienta (np. chatboty). Marketing i sprzedaż znajdują się na kolejnym miejscu z wynikiem 48 proc. W praktyce klienci nie przychodzą więc do nas wyłącznie w poszukiwaniu oszczędności czy nowych przychodów. Coraz częściej kieruje nimi konieczność nadążenia za dynamicznym rozwojem AI, by nie pozostać w tyle za konkurencją. To także jedna z głównych konkluzji naszego raportu –jest ogromny „hype” na AI, wiele firm chce wdrażać nowe rozwiązania, ale nie zawsze dokładnie wie, co chce dzięki nim osiągnąć.

Jaką rolę odgrywa dziś sztuczna inteligencja w strategii Państwa firmy i jak przebiegała droga od pierwszych decyzji o jej wdrożeniu do obecnych osiągnięć?

Nasza strategia w zakresie sztucznej inteligencji ma dwa równoległe tory. Pierwszy to dostarczanie klientom kompleksowej infrastruktury do budowy prywatnych, dedykowanych środowisk AI i machine learningu. Oferujemy zarówno serwery dedykowane, jak i zasoby chmury publicznej - klient otrzymuje pełen zestaw komponentów obliczeniowych niezbędnych do trenowania i uruchamiania dużych modeli językowych. Do tego udostępniamy warstwę aplikacyjną AI Endpoints, AI Deploy, które umożliwiają łatwe tworzenie i wdrażanie własnych rozwiązań. Co ważne, wszystkie dane i modele pozostają wyłącznie w rękach klienta – nie mamy do nich dostępu ani nie trenujemy ich wewnętrznie.

Drugi tor to wykorzystanie naszych kompetencji i dostępnych zasobów do optymalizacji własnych procesów produkcyjnych i operacyjnych. Budujemy wewnętrzne systemy AI, które wspierają projektowanie i wytwarzanie serwerów – optymalizujemy zużycie materiałów, harmonogramy produkcji i alokację mocy obliczeniowej tak, aby cały proces był bardziej efektywny kosztowo i czasowo. Ponadto wdrażamy wewnętrzny czat AI, który monitoruje i weryfikuje poprawność materiałów marketingowo-sprzedażowych oraz analizuje dokumenty korporacyjne, co przyspiesza pracę zespołów i podnosi jakość komunikacji. W najbliższej przyszłości planujemy także intensywnie rozwijać obszar wsparcia technicznego dla naszych klientów, automatyzując procesy help-desku i zwiększając dostępność ekspertów poprzez narzędzia AI. Co ważne, podczas pierwszych wdrożeń przekonaliśmy się, że próba samodzielnego budowania rozwiązań AI bez zaangażowania prawdziwych ekspertów często prowadzi do opóźnień i niespełnionych oczekiwań. Zrozumieliśmy też, jak istotna jest pełna kontrola nad środowiskiem - wiedza zgromadzona w modelach AI stanowi kluczowy i krytyczny zasób organizacji, który nadaje nam przewagę rynkową. Dlatego konsekwentnie odrzucamy korzystanie z publicznych LLM-ów czy czatów i stawiamy wyłącznie na własne, odseparowane środowiska, co zabezpiecza nasze dane i know-how.

Co jest dziś najbardziej niedocenianym aspektem sztucznej inteligencji w debacie publicznej czy biznesowej?

Myślę, że dziś dużo się już zmieniło. Pamiętam, jak jeszcze dwa lata temu branża technologiczna podczas konferencji na temat AI fascynowała się tym, że sztuczna inteligencja może wygenerować jakieś zdjęcie, czy robić inne rzeczy, które dziś już nikogo nie dziwią. Bazowaliśmy na bardzo powierzchownych tematach, nie skupiając się na tym, jak to narzędzie może pomóc w rozwiązywaniu realnych problemów,

W praktyce klienci nie szukają dziś wyłącznie oszczędności. Muszą nadążać za dynamicznym rozwojem AI, by nie zostać w tyle za konkurencją. To główna konkluzja – na AI jest „hype”, ale firmy nie zawsze wiedzą, co chcą osiągnąć.

Tomasz Sobol Deputy Marketing Director CEE OVHcloud

które doskwierały nam zanim jeszcze AI się pojawiło. Dziś, gdy minął czas pierwszych zachwytów, zaczynamy się zastanawiać, jak wykorzystać tę technologię w kolejnych dziedzinach, rozwiązując realne problemy i wspierając biznes. Nowym, a wciąż mało omawianym zagadnieniem, jest rola krytycznego myślenia, które stanie się jedną z kluczowych kompetencji przyszłości. Umiejętność analizy, weryfikacji i świadomego podejścia do danych, będzie niezbędna. Jeśli będziemy przyjmować w 100 proc., że wiedza czy dane, które pozyskujemy od AI są bezbłędne, to może nas to doprowadzić do przykrych, a nawet niebezpiecznych konsekwencji. Zwłaszcza, że AI ma tendencję do tworzenia treści pod konkretnego użytkownika. Tak więc umiejętność selektywnej oceny i świadomego wykorzystywania AI tam, gdzie naprawdę pomaga, z ostrożnością tam, gdzie może zaszkodzić, będzie prawdziwie konkurencyjną kompetencją pracownika przyszłości.

Natomiast za dużo poświęcamy uwagi temu, jakoby AI miało być rozwiązaniem samodzielnie myślącym. Nie chodzi tu oczywiście o szeroko pojętą branżę technologiczną (ponieważ wiemy, że AI jest wypadkową algorytmów, wzorców i danych), a o rozumowanie ludzi, którzy nie są związani z tematem. W kolejnych latach warto edukować nie tylko w zakresie krytycznego myślenia i weryfikacji danych, lecz także w obszarze fundamentów sztucznej inteligencji – czym dokładnie jest AI i jak działa – aby obalić wciąż utrzymujące się mity i nieporozumienia. n

sztuczna inteligencja w finansach

Rynek kapitałowy napędzany algorytmami. AI, która pisze

nową historię finansów

W 2025 roku nie handlują już ludzie tylko algorytmy uczące się na błędach innych algorytmów.

AI to nowy CFO, CISO i CMO w jednym – łączy twarde dane z intuicją maszynową, prowadząc finanse ku erze predykcyjnego zarządzania, etycznego compliance i zrównoważonego wzrostu.

Finanse przyszłości nie będą opierać się na arkuszach kalkulacyjnych – będą napędzane przez algorytmy, które myślą, przewidują i uczą się szybciej niż człowiek. AI nie tylko zwiększa marże – zmienia reguły gry, w której przewagę zdobędą ci, którzy zbudują symbiozę ludzi, danych i maszyn.

Nowy interfejs relacji z klientem. Od transakcji do konwersacji

Trend 1. Finanse Konwersacyjne.

Trend 2. Hiperpersonalizacja.

Autonomiczna organizacja. Cyfrowa siła robocza i procesy „bez dotyku”

Trend 3. Autonomiczni agenci AI.

Trend 4. Kompleksowa automatyzacja procesów biznesowych.

Kognitywny rdzeń: inteligencja, przewidywanie i odporność

Trend 5. Strażnicy finansowi oparci na AI.

Trend 6. Proaktywna inteligencja ryzyka.

Trend 7. Zgodność regulacyjna wspierana przez AI.

Lepsze decyzje finansowe z inteligencją dla ESG

Trend 8. AI zamienia ESG z deklaracji w twardą walutę

Strategiczne pytania dla liderów

Nowy interfejs relacji z klientem. Od transakcji do konwersacji

Trend 1. Finanse konwersacyjne

Obserwujemy fundamentalną zmianę w sposobie, w jaki wchodzimy w interakcję z usługami finansowymi. Dotychczasowa, oparta na formularzach i menu bankowość cyfrowa, ustępuje miejsca „finansom konwersacyjnym”. To strategiczne przesunięcie, napędzane przez gigantyczny skok w mocy Generatywnej AI i Dużych Modeli Językowych (LLM), prowadzi do dematerializacji interfejsu. Celem jest stworzenie „niewidzialnego banku”, w którym świadczenie usług, sprzedaż i doradztwo odbywają się za pośrednictwem naturalnej, ludzkiej rozmowy.

r Pierwszym, fundamentalnym krokiem tej ewolucji jest umożliwienie transakcji za pomocą mowy. Doskonałym przykładem jest tu Asystent głosowy w aplikacji IKO PKO Banku Polskiego. Jego silnik AI, wytrenowany na języku polskim, potrafi rozumieć złożone, naturalne polecenia i jest w pełni zintegrowany z systemami banku. Pozwala to użytkownikom na sprawdzanie salda, zlecanie przelewów czy opłacanie rachunków za pomocą głosu, co czyni codzienne operacje bankowe szybszymi i bardziej dostępnymi.

Następny, wyższy poziom to konwersacyjne rozwiązywanie złożonych problemów. Globalnym benchmarkiem jest tu Asystent AI firmy Klarna, który nie jest prostym botem, lecz w pełni autonomicznym agentem obsługi klienta. Jego przełomowe możliwości opierają się na kilku filarach.

r Jego sercem jest Duży Model Językowy (LLM) od OpenAI, co pozwala na prowadzenie naturalnych, empatycznych rozmów tekstowych, które rozumieją kontekst i intencje klienta.

r Posiada głęboką integrację z systemami Klarny, co daje mu uprawnienia do samodzielnego zarządzania złożonymi sprawami, takimi jak obsługa zwrotów, przetwarzanie refundacji czy rozwiązywanie sporów transakcyjnych.

r Jego efektywność jest mierzalna – według danych firmy, w ciągu miesiąca wykonuje pracę równą kilkuset osób, przy zachowaniu tego samego poziomu satysfakcji klienta.

Szczytem ewolucji finansów konwersacyjnych są jednak spersonalizowane boty doradcze, które działają jak proaktywny, cyfrowy analityk. Przykładem jest tu aplikacja Copilot Money Jej silnik AI nie tylko perfekcyjnie kategoryzuje transakcje, ale przede wszystkim analizuje trendy i wzorce w dłuższym okresie. Zamiast prezentować suche dane, Copilot generuje kontekstowe podsumowania i porady, informując użytkownika np. o stopniowym wzroście wydatków na subskrypcje lub prognozując przyszłe przepływy finansowe, aby pomóc w świadomym planowaniu.

W tych przykładach widzimy wyraźną ścieżkę ewolucji: od prostego wykonywania poleceń, przez rozwiązywanie problemów, aż po proaktywne, spersonalizowane doradztwo.

Technologia konwersacyjna nie jest już tylko kwestią wygody – staje się kluczowym narzędziem do budowania głębszych i bardziej wartościowych relacji z klientem.

Trend 2. Hiperpersonalizacja

Era masowych produktów finansowych dobiega końca, ustępując miejsca usługom skrojonym na miarę dynamicznego, cyfrowego „genomu” każdego klienta. Ta transformacja, napędzana przez AI i dane z otaczającego nas świata, ewoluuje w kilku fascynujących kierunkach, które na zawsze zmieniają naszą relację z pieniędzmi.

Pierwszy, już dobrze ugruntowany krok, to dynamiczna taryfikacja oparta na zachowaniu. Ubezpieczenia telematyczne, takie jak Wienier Drive czy Warta4U, przestały oceniać nas na podstawie wieku czy historii szkodowości. Zamiast tego ich algorytmy analizują nasz styl jazdy w czasie rzeczywistym, nagradzając płynność i bezpieczeństwo niższą składką lub bonusami. To jednak dopiero przedsionek prawdziwej personalizacji.

Nowym, znacznie bardziej zaawansowanym frontem jest aktywna orkiestracja prozdrowotnych zachowań. Tutaj wzorem jest program Generali Vitality. To nie jest prosta zniżka za aktywność. To kompleksowy ekosystem, w którym AI:

r Analizuje dane z naszego smartwatcha (tętno, kroki, sen).

r Ustala spersonalizowane, osiągalne cele tygodniowe, ucząc się naszych nawyków.

r Zarządza całym systemem nagród i motywacji (tzw. gamifikacja), przyznając realne benefity od partnerów (np. bony na zakupy) za postępy. Celem nie jest już tylko ocena ryzyka, ale jego aktywne obniżanie poprzez inteligentne kształtowanie naszych codziennych nawyków.

Najbardziej radykalny i rewolucyjny kierunek to jednak ewolucja AI w autonomicznego agenta finansowego, który działa w naszym imieniu, wykonując zadania, na które nie mamy czasu lub umiejętności. Najlepszym przykładem jest tu amerykańska aplikacja Rocket Money, której algorytmy potrafią:

r Automatycznie anulować niechciane subskrypcje. AI identyfikuje zapomniane abonamenty, a następnie, na zlecenie użytkownika, samodzielnie prowadzi interakcje z dostawcami usług (przez czat lub e-mail), aby je zakończyć.

r Automatycznie negocjować niższe rachunki. System analizuje nasze rachunki (np. za internet czy telefon), porównuje je z rynkiem i jeśli widzi szansę na oszczędność, sam rozpoczyna proces negocjacji z operatorem w celu uzyskania lepszych warunków.

To jest fundamentalna zmiana paradygmatu. Uzupełnia ją hiperoptymalizacja inwestycji, której przykładem jest platforma Wealthfront. Jej algorytmy codziennie skanują portfel klienta w poszukiwaniu okazji do „zbierania strat podatkowych” (Tax-Loss Harvesting) – niezwykle złożonej operacji, niemożliwej do efektywnego wykonania przez człowieka,

391

milirdów dolarów to, zdaniem Founders Forum Group, wartość globalnego rynku AI w 2025 roku

Sztuczna inteligencja nie zastąpi ludzi, ale ci, którzy będą ją wykorzystywać –zastąpią tych, którzy tego nie zrobią.

Ginni Rometty była CEO IBM

która w długim terminie znacząco podnosi realną stopę zwrotu. W tych przykładach widzimy przyszłość finansów: to nie my mamy pracować dla naszych pieniędzy, ale inteligentne, spersonalizowane systemy mają nieustannie pracować dla nas.

Autonomiczna organizacja. Cyfrowa siła robocza i procesy „bez

dotyku”

Trend 3. Autonomiczni agenci AI

W sektorze finansowym dokonuje się fundamentalna zmiana: sztuczna Inteligencja przestaje być jedynie narzędziem do automatyzacji prostych zadań, a staje się autonomicznym, „Cyfrowym Pracownikiem Kognitywnym”. Ta nowa, cyfrowa siła robocza, napędzana przez Generatywną AI i Duże Modele Językowe, potrafi rozumieć, wnioskować i samodzielnie podejmować decyzje w złożonych procesach, które do niedawna wymagały wyłącznie ludzkiej interwencji.

Doskonałym przykładem jest ewolucja likwidacji szkód w ubezpieczeniach. Systemy takie jak AutoWycena 2.0 w Ergo Hestia pełnią rolę kognitywnych asystentów, którzy na podstawie zdjęć od klienta potrafią samodzielnie dokonać analizy uszkodzeń i wstępnej wyceny kosztów naprawy. Idąc dalej, w obszarze oceny ryzyka, giganci reasekuracji, tacy jak Munich Re eksperymentują z Generatywną AI w roli underwritera, który analizuje olbrzymie, nieustrukturyzowane zbiory danych, by tworzyć bardziej precyzyjne i dynamiczne modele taryfikacji polis, wykraczające poza ludzkie zdolności analityczne.

W bankowości, najbardziej zaawansowaną formą autonomicznego agenta jest wirtualny asystent nowej generacji, którego wzorcem jest Erica z Bank of America. To znacznie więcej niż chatbot; to proaktywny doradca finansowy, który:

r analizuje na bieżąco wzorce transakcji, aby generować spersonalizowane alerty, np. o nadchodzącym deficycie na koncie lub o podwójnie pobranej opłacie za subskrypcję;

r rozumie złożone zapytania w języku naturalnym, zarówno głosowe, jak i tekstowe, dotyczące np. stanu finansów czy czynników wpływających na ocenę kredytową FICO (scoring kredytowy osoby fizycznej);

r wykonuje realne operacje na zlecenie klienta, takie jak zlecanie przelewów, spłata karty kredytowej czy natychmiastowe blokowanie zgubionych dokumentów.

Nową linią obrony w instytucjach finansowych stają się z kolei multimodalni agenci ds. zgodności (compliance). Rozwiązania takie, jak SURVEIL-X od NICE Actimize to przykład systemu, który potrafi jednocześnie analizować dane transakcyjne, transkrypcje rozmów

telefonicznych oraz treść e-maili i czatów. Jego zadaniem jest autonomiczne korelowanie zdarzeń w czasie, by wykrywać zaawansowane próby manipulacji rynkowych czy prania pieniędzy, które pozostają niewidoczne dla systemów monitorujących tylko jeden kanał.

W tych przykładach widzimy, jak cyfrowi pracownicy zaczynają przejmować kluczowe role w całej organizacji. Rola człowieka nie znika, lecz ewoluuje – z wykonawcy procesów staje się on strategiem, nadzorcą i trenerem dla tej nowej, autonomicznej siły roboczej.

Trend 4. Kompleksowa automatyzacja procesów biznesowych

Wkraczamy w erę „Autonomicznej Organizacji”, w której celem nie jest już automatyzacja pojedynczych zadań, lecz orkiestracja całych, złożonych procesów biznesowych od początku do końca. Tradycyjne, silosowe działy i manualne przekazywanie spraw ustępują miejsca płynnym, inteligentnym przepływom pracy, dyrygowanym przez sztuczną inteligencję.

To fundamentalna zmiana, która pozwala na radykalne zwiększenie szybkości i skalowalności działania, uwalniając ludzki potencjał do zadań wymagających kreatywności i strategicznego myślenia.

Pierwszym, krytycznym procesem poddanym tej rewolucji są „cyfrowe drzwi” do instytucji, czyli onboarding nowego klienta. Zamiast wielodniowej, papierowej procedury, mamy natychmiastową, cyfrową weryfikację. Liderem technologii w tym obszarze jest platforma Onfido, która dostarcza silniki AI dla wielu banków i fintechów. Jej działanie to doskonały przykład kompleksowej automatyzacji.

r Zaawansowana AI analizuje mikroskopijne detale dokumentu tożsamości – od hologramów po czcionki – aby z niezwykłą precyzją odróżnić oryginał od fałszerstwa.

r System przeprowadza zaawansowany test żywotności (liveness detection), analizując odbicie światła od skóry i subtelne ruchy, aby upewnić się, że przed kamerą jest żywy człowiek, a nie zdjęcie, maska czy deepfake.

r AI dostarcza szczegółową ocenę ryzyka, co pozwala na w pełni automatyczne zatwierdzenie klientów niskiego ryzyka i skierowanie tylko ułamka przypadków do manualnej analizy.

Następnie automatyzacji ulega sam proces tworzenia i dostarczania produktu, czego przykładem jest zautomatyzowany proces kredytowy. Fintech SoFi zredukował ten maraton do kilkuminutowego sprintu. Jego platforma AI automatycznie weryfikuje tożsamość, pobiera dane kredytowe, a następnie w ciągu sekund dokonuje oceny ryzyka i przedstawia klientowi spersonalizowane opcje pożyczki. Po akceptacji, system samodzielnie generuje dokumenty, zarządza podpisem elektronicznym i zleca wypłatę środków, często jeszcze tego samego dnia.

Kompleksowa automatyzacja obejmuje również cały cykl życia produktu po jego sprzedaży, czyli administrację „bez dotyku”. Insurtech Lemonade i jego „Żywa Polisa” (Live Policy) są tu wzorcem. Klient, za pomocą rozmowy z chatbotem AI, może w dowolnym momencie

samodzielnie dokonać zmian w swojej polisie – dodać partnera czy zwiększyć sumę ubezpieczenia. W odpowiedzi AI w czasie rzeczywistym ponownie uruchamia algorytmy underwritingowe, przelicza składkę i aktualizuje polisę, bez jakiejkolwiek interwencji człowieka.

Na podstawie tych przykładów widzimy, jak integracja wielu wyspecjalizowanych narzędzi AI w jeden, spójny proces, pozwala na budowanie organizacji, które są nie tylko bardziej efektywne, ale przede wszystkim szybsze, inteligentniejsze i znacznie bardziej responsywne na potrzeby klienta.

Inteligencja, przewidywanie i odporność

Trend 5. Strażnicy finansowi oparci na AI

W cyfrowym świecie finansów toczy się nieustanny wyścig zbrojeń. W odpowiedzi na rosnącą złożoność zagrożeń, od zautomatyzowanych botów po deepfake’i, tradycyjne systemy obronne oparte na sztywnych regułach stały się niewystarczające. Obserwujemy narodziny „Aktywnej Inteligencji Obrony” – systemów AI, które działają jak kognitywni gwardziści, proaktywnie polując na anomalie i ucząc się taktyk wroga w czasie rzeczywistym.

Pierwszą linią tej inteligentnej obrony jest inteligencja sieciowa w czasie rzeczywistym. Platformy takie jak Stripe Radar wykorzystują potęgę swojej globalnej sieci, w której każda transakcja u milionów sprzedawców staje się lekcją dla całego systemu. Jeśli karta zostanie użyta w sposób oszukańczy w jednym miejscu, AI natychmiast rozpoznaje ją jako zagrożenie dla wszystkich innych, podejmując decyzję o blokadzie w czasie krótszym niż 100 milisekund. To kolektywny system odpornościowy dla cyfrowej gospodarki.

Drugi, głębszy poziom obrony to wykrywanie złożonych, ukrytych siatek przestępczych. Tutaj przodują rozwiązania takie, jak SAS Anti-Money Laundering, w których modele głębokiego uczenia analizują miliardy transakcji, by wykrywać nieznane wcześniej schematy prania pieniędzy. Uzupełniają je wyspecjalizowane platformy, takie jak Sift, których kluczową funkcją jest automatyczna analiza powiązań. AI działa tu jak cyfrowy detektyw, samodzielnie odkrywając całe siatki oszustw poprzez identyfikację subtelnych, wspólnych cech (jak ten sam odcisk palca urządzenia) między pozornie niezwiązanymi ze sobą kontami.

Najbardziej osobistą i zaawansowaną warstwą obrony jest jednak biometria behawioralna, która odpowiada nie tylko na pytanie „kto”, ale przede wszystkim „jak” dokonuje transakcji. Liderem w tej dziedzinie jest platforma BioCatch, która działa w sposób całkowicie niewidoczny dla użytkownika:

r Analizuje w tle ponad 2000 mikrozachowań, takich jak dynamika pisania na klawiaturze, sposób poruszania myszką czy kąt trzymania telefonu.

tylko z kontem bankowym firmy, ale także z jej systemami e-commerce (np. Shopify) i procesorami płatności (np. Stripe). Dzięki temu AI analizuje wolumen sprzedaży na żywo i na tej podstawie prognozuje krótkoterminową płynność, oferując dynamiczną linię kredytową, która rośnie i maleje wraz z realną kondycją biznesu.

Na najwyższym, instytucjonalnym poziomie, zarządzanie ryzykiem inwestycyjnym zostało zrewolucjonizowane przez platformy, takie jak Aladdin® firmy BlackRock. To centralny system nerwowy dla największych inwestorów na świecie. Jego kluczową funkcją są zaawansowane testy warunków skrajnych, gdzie AI potrafi przeprowadzić tysiące symulacji, modelując wpływ potencjalnych kryzysów na portfel i dając zarządzającym bezcenną, prognostyczną wiedzę o przyszłych zagrożeniach.

W tych przykładach widzimy, że zdolność do precyzyjnego prognozowania ryzyka staje się najcenniejszą walutą w sektorze finansowym, pozwalając nie tylko unikać strat, ale i podejmować odważniejsze, lepiej skalkulowane decyzje. Warto również podkreślić, że dzięki pogłębionej analizie danych z różnych źródeł, finanse stają się bardziej inkluzywne – w przeszłości osoby, których dotychczasowa historia kredytowa była niewystarczająca lub osoby z brakiem stałego zatrudnienia, nie mogły liczyć na otrzymanie potrzebnych produktów finansowych. W dobie AI następuje radykalna zmiana, którą obserwowaliśmy już w momencie wdrożenia Klarny jak i podobnych do niej rozwiązań oceniających zdolność kredytową dzięki historii danych, które użytkownik zgromadził, korzystając z różnych usług dostępnych w internecie.

Trend 6. Zgodność regulacyjna wspierana przez AI

W sektorze finansowym stoimy w obliczu „burzy” regulacyjnej – eksplozji przepisów, rosnących kosztów i zalewu danych, których manualne przetwarzanie stało się niemożliwe. W tym środowisku sztuczna inteligencja przestaje być innowacją, a staje się strategiczną koniecznością. Obserwujemy narodziny „Inteligentnej Zgodności” (Intelligent Compliance), w której AI automatyzuje cały łańcuch wartości, przekształcając działy zgodności z reaktywnych centrów kosztów w proaktywne, inteligentne systemy nerwowe organizacji.

Pierwszym filarem tej rewolucji jest automatyzacja wywiadu i monitoringu ryzyka (AML/ KYC). Platformy takie, jak ComplyAdvantage działają jak niestrudzony, globalny analityk. Ich silnik AI w czasie rzeczywistym przeszukuje tysiące globalnych źródeł – od oficjalnych list sankcyjnych po miliony artykułów w mediach. Wykorzystując zaawansowane przetwarzanie języka naturalnego (NLP), system potrafi precyzyjnie odfiltrować szum informacyjny i natychmiast zaalarmować o pojawieniu się nowego ryzyka związanego z klientem, w pełni automatyzując proces ciągłego nadzoru.

Drugi filar to automatyzacja samego procesu raportowania i adaptacji do zmian. Tutaj wiodącym rozwiązaniem jest platforma OneSumX od Wolters Kluwer. Jej oparta na AI usługa „Regulatory Update Service” samodzielnie monitoruje zmiany w przepisach w ponad 50 krajach, automatycznie dostarczając bankom zaktualizowane szablony. Co więcej, platforma automatyzuje proces konsolidacji danych z różnych systemów w firmie, zapewniając ich pełną spójność (tzw. data lineage), co jest kluczowym wymogiem audytorów i nadzorców.

r Tworzy unikalny, statystyczny profil „normalnego” zachowania dla każdego klienta, który staje się jego cyfrowym podpisem.

r W czasie rzeczywistym wykrywa najmniejsze anomalie w tych zachowaniach, co pozwala zidentyfikować przejęcie konta przez oszusta lub działanie bota, nawet jeśli użyto prawidłowych danych logowania.

W przyszłości zaufanie do instytucji finansowej nie będzie zależało tylko od jej reputacji, ale w coraz większym stopniu od udowodnionej zdolności do ochrony aktywów klienta w cyfrowym świecie. Inwestycja w tych inteligentnych strażników to inwestycja w fundamenty jutra.

Trend 7. Proaktywna inteligencja ryzyka

Podejmowanie decyzji w sektorze finansowym przestaje przypominać nawigację w oparciu o lusterko wsteczne. Wkraczamy w erę „Nawigacji Finansowej Opartej na Predykcji”, gdzie tradycyjna analiza historycznych danych ustępuje miejsca prognozowaniu przyszłości.

Napędzana przez eksplozję danych alternatywnych i dojrzałość uczenia maszynowego, sztuczna inteligencja pozwala dziś analizować dynamiczny obraz rzeczywistości i przewidywać prawdopodobne scenariusze, od niewypłacalności kredytobiorcy po wahania na rynkach kapitałowych.

Pierwszym polem tej rewolucji jest nowa generacja scoringu kredytowego. Fintech Upstart całkowicie redefiniuje ocenę zdolności kredytowej, zastępując tradycyjne modele własnym silnikiem AI. Analizuje on ponad 1500 zmiennych – w tym dane alternatywne, takie jak historia edukacji czy zatrudnienia – aby identyfikować wiarygodnych kredytobiorców, którzy byliby niewidoczni dla starych systemów. To prognostyczne podejście otwiera dostęp do tańszego finansowania dla milionów osób o krótkiej historii kredytowej.

Równie głęboka transformacja dotyka predykcyjnego underwritingu w ubezpieczeniach. Lider tej zmiany, insurtech Lemonade, wykorzystuje AI do wystawienia polisy w kilkadziesiąt sekund. Proces ten, zautomatyzowany od początku do końca, pokazuje siłę predykcji w działaniu.

r Klient prowadzi prostą rozmowę z chatbotem (AI Maya), który zbiera podstawowe informacje.

r W tle system AI Lemonade w czasie rzeczywistym odpytuje dziesiątki zewnętrznych baz danych, agregując informacje o kliencie, nieruchomości i potencjalnych ryzykach (np. pogodowych czy kryminalnych).

r Główny algorytm underwritingowy natychmiast przetwarza te dane, tworząc prognostyczny profil ryzyka i generując precyzyjną, indywidualną składkę, co w 99 proc. przypadków eliminuje potrzebę udziału człowieka.

W świecie finansowania biznesu, AI prognozuje kondycję firmy na podstawie jej bieżącej działalności. Platforma Kabbage (obecnie część American Express) integruje się nie 9%

Tylko tyle podmiotów zadeklarowało szczegółową znajomość AI Act, a prawie połowa przewiduje, że unijne przepisy spowolnią wdrożenia (46%)

Sztuczna inteligencja i generatywna AI

mogą być najważniejszą technologią kiedykolwiek.

Marc Benioff

CEO i współzałożyciel Salesforce

Najbardziej przełomowym kierunkiem jest jednak zastosowanie Generatywnej AI do tworzenia samej treści dokumentacji. Liderem w tej dziedzinie jest Workiva Platform, która potrafi:

r automatycznie generować narracyjne części raportów finansowych, takie jak „Analiza sytuacji przez zarząd”, przekształcając surowe dane liczbowe w spójny, analityczny tekst;

r weryfikować spójność danych i narracji w setkach stron dokumentacji, flagując wszelkie niezgodności i proponując korekty;

r adaptować i streszczać treści na potrzeby różnych odbiorców, np. tworząc zwięzły komunikat prasowy na podstawie szczegółowego raportu ESG.

Czwartym, kluczowym elementem jest ciągły monitoring zgodności komunikacji wewnętrznej. Platformy, takie jak Behavox Quantum działają jak cyfrowy oficer compliance, który 24/7 analizuje cały cyfrowy ślad komunikacyjny firmy – e-maile, czaty czy rozmowy głosowe. Wykorzystując AI do rozumienia kontekstu i sentymentu, system potrafi w czasie rzeczywistym wykrywać złożone ryzyka, takie jak próby obejścia regulaminów, stosowanie niedozwolonych praktyk sprzedażowych czy udostępnianie informacji poufnych.

Wdrożenie Inteligentnej Zgodności to coś więcej niż redukcja kosztów. To fundamentalny krok w stronę budowy bardziej transparentnej, odpornej i efektywnej organizacji, zdolnej do zwinnego poruszania się w gęstniejącym otoczeniu regulacyjnym.

Lepsze decyzje finansowe

z inteligencją dla ESG

Trend 8 . AI zamienia ESG z deklaracji w twardą walutę

W erze „Inteligentnego ESG”, sztuczna inteligencja działa jak cyfrowy panoptykon, który tworzy kompletny, 360-stopniowy obraz firmy, daleko wykraczający poza jej oficjalne komunikaty. Zamiast polegać na deklaracjach, AI syntetyzuje dane z milionów nieustrukturyzowanych źródeł – od zdjęć satelitarnych, przez raporty NGO, po dyskusje na forach internetowych – dostarczając inwestorom obiektywny wgląd w realne działania.

r Liderem w tej dziedzinie jest platforma Clarity AI, która dostarcza dane i analizy zrównoważonego rozwoju dla największych globalnych inwestorów. Jej potęga opiera się na zdolności do automatyzacji analizy na masową skalę.

r Wykorzystuje uczenie maszynowe do agregacji i weryfikacji gigantycznych, często nieustrukturyzowanych zbiorów danych ze 198 krajów, obejmujących dziesiątki tysięcy firm i funduszy.

r Algorytmy oceniają rzeczywisty wpływ, ryzyko i zgodność z regulacjami (takimi jak europejska SFDR), analizując tysiące metryk dla każdej z firm.

r Platforma dostarcza zarządzającym aktywami gotowe narzędzia do budowania portfeli zgodnych z ESG, transparentnego raportowania do klientów i podejmowania świadomych decyzji inwestycyjnych opartych na danych, a nie na marketingu.

Jednym z najpotężniejszych zastosowań tej technologii jest rola algorytmicznego łowcy „ekościemy” (greenwashingu). Platformy takie, jak SESAMm, za pomocą swojego narzędzia TextReveal, wykorzystują Przetwarzanie Języka Naturalnego (NLP) do analizy milionów źródeł internetowych. AI porównuje publiczne zobowiązania firmy z doniesieniami medialnymi i dyskusjami online, potrafiąc wykryć niespójności i zidentyfikować kontrowersje, które stanowią system wczesnego ostrzegania o ryzyku reputacyjnym.

Inteligencja ESG pozwala również na uzyskanie bezprecedensowej transparentności łańcucha wartości. Platformy takie, jak EcoVadis używają AI do zautomatyzowanej oceny zrównoważonego rozwoju dziesiątek tysięcy dostawców na całym świecie. Dla instytucji finansowych, oceniających ryzyko swoich klientów korporacyjnych, jest to kluczowe źródło danych o stabilności, odporności i ryzykach etycznych (np. praca przymusowa) ukrytych głęboko w łańcuchach dostaw.

Ostatecznie dane ESG stają się twardym czynnikiem w ocenie ryzyka finansowego. Platformy takie, jak Zest AI, choć skupione na eliminacji dyskryminacji w kredytowaniu, dostarczają technologię, która pozwala bankom na bezpieczne włączanie do swoich modeli scoringowych nowych, niestandardowych danych – w tym zmiennych ESG. Pozwala to na tworzenie znacznie dokładniejszych i bardziej perspektywicznych modeli zdolności kredytowej, w których dbałość o środowisko i ład korporacyjny staje się mierzalnym wskaźnikiem finansowej rozwagi.

Podejmowanie decyzji w sektorze finansowym przestaje przypominać nawigację w oparciu o lusterko wsteczne. (…) W 2025 roku nie handlują już ludzie – handlują algorytmy uczące się na błędach innych algorytmów. (…) to nie my mamy pracować dla naszych pieniędzy, ale inteligentne, spersonalizowane systemy mają nieustannie pracować dla nas.

Strategiczne pytania dla liderów

Te trendy, choć zilustrowane przykładami z finansów, niosą uniwersalne lekcje dla liderów w każdej dziedzinie. Oto kilka pytań, które mają na celu sprowokowanie myślenia o ich zastosowaniu w kontekście biznesowym:

Na styku z klientem (Inspiracja: finanse konwersacyjne i hiperpersonalizacja)

r Gdyby AI mogła prowadzić jedną, nieustanną rozmowę z każdym z naszych klientów, czego dowiedzielibyśmy się o ich prawdziwych, niewypowiedzianych potrzebach?

r Jak przekształciłoby to nasz produkt z jednorazowego zakupu w żyjącą, ewoluującą usługę?

Wewnątrz organizacji (Inspiracja: autonomiczni agenci i kompleksowa automatyzacja)

r Który z kluczowych procesów w naszej firmie – od onboardingu klienta po realizację zamówienia – jest dziś największym „wąskim gardłem”?

r Gdybyśmy mogli go w całości przekazać autonomicznym agentom AI, jaki nowy model biznesowy, niedostępny dziś ze względu na koszty i czas, stałby się możliwy?

W obszarze strategii ( Inspiracja: inteligencja ryzyka i strażnicy AI)

r Jakie „dane z cienia” (shadow data), których dziś nie analizujemy, generuje nasza działalność?

r Gdyby AI potraktowała je jako „słabe sygnały” przyszłości, jakie ryzyka lub nowe szanse mogłaby dla nas zidentyfikować, zanim staną się oczywiste dla konkurencji?

W kwestii zaufania (Inspiracja: inteligencja ESG i audytor AI)

r Gdzie istnieje największa rozbieżność między naszą publiczną deklaracją (np. o jakości, zrównoważonym rozwoju, obsłudze klienta) a rzeczywistością operacyjną w naszym łańcuchu wartości?

r Jak możemy wykorzystać AI, aby działała jak nasz wewnętrzny, obiektywny „audytor prawdy” i pomogła nam zamknąć tę lukę, zanim zrobią to za nas klienci lub regulatorzy?

w ocenIe eksPertów

Rynki finansowe wchodzą w epokę, w której decyzje podejmują algorytmy. AI nie tylko analizuje dane i zarządza ryzykiem, ale uczy się, doradza i reaguje szybciej niż człowiek, zmieniając ekonomię w samouczący się ekosystem

Sztuczna inteligencja redefiniuje świat finansów. Z poziomu narzędzia analitycznego stała się architektem procesów, doradcą inwestycyjnym i strażnikiem bezpieczeństwa. Algorytmy oceniają ryzyko kredytowe w czasie rzeczywistym, prognozują płynność, wykrywają anomalie w miliardach transakcji i personalizują oferty dla każdego klienta. W 2025 roku handel, audyt, compliance i ESG są napędzane przez modele, które uczą się szybciej, niż reagują rynki. AI tworzy nową infrastrukturę finansową – predykcyjną, odporną i etyczną. Jak tę rewolucję opisują liderzy sektora i co według nich stanowi o przewadze w erze finansów algorytmicznych?

Wojciech Murawski co-CEO Autopay

aI

zwiĘksza bezPieczeństwo w finansach. nowe możliwoŚci i wyzwania regulacyjne

Wykorzystanie AI w finansach może wpłynąć pozytywnie na wiele aspektów.

Po pierwsze, możemy podwyższać poziom bezpieczeństwa aplikacji rozwijając bardziej inteligentne mechanizmy wykrywania podatności na ataki i tworząc ich symulacje na podstawie kodów źródłowych.

Druga kwestia to redefinicja sposobu korzystania z aplikacji – chodzi o zmiany w UX i uproszczenie mechanizmów dostępu do informacji czy funkcji, a także zwiększenie dostępności dla osób z niepełnosprawnościami.

Po trzecie, wykorzystując AI możemy ulepszać doświadczenie klienta, np. poprzez wprowadzanie wysokiej jakości automatycznej obsługi klienta przez chatboty i voice boty dostępne przez całą dobę.

Należy jednak pamiętać, że firmy z branży fintech muszą też zadbać o szereg kwestii, jeśli chodzi o wykorzystanie AI. Mówimy np. o zgodności z regulacjami RODO, DORA, AI Act czy z prawem bankowym. Nacisk należy kłaść również na bezpieczeństwo integracji AI i obecnych rozwiązań bankowych – chodzi m.in. o stałe monitorowanie czy obecne architektury narzędzi dostosowane do AI. Konieczne jest również zadbanie o transparentność modeli scoringowych, tak, by było jasne, w jaki sposób – krok po kroku – „podejmują” one decyzję, by nie dopuścić do utrwalania reguł pozornie prawdziwych, a co za tym idzie systemowych uprzedzeń.

sztuczna inteligencja w finansach. technologia, etyka i odPowiedzialnoŚĆ

Era integracji sztucznej inteligencji (AI) z rynkiem finansowym dowodzi, że technologia nie zastępuje inteligencji naturalnej, lecz ją wzmacnia. AI wspiera dziś zarządzanie ryzykiem, scoring kredytowy, handel algorytmiczny, personalizację usług bankowych czy przeciwdziałanie przestępczości finansowej. To nie tylko postęp technologiczny, ale także wyzwania dla norm społecznych, praw konsumenta i zasad sprawiedliwości.

Kluczowe stają się pytania o uczciwość, przejrzystość, prawo do prywatności i odpowiedzialność. Ryzyko stronniczości jest realne – systemy uczą się na niepełnych danych i działają w logice „black box”, co może wzmacniać nierówności i wpływać nawet na stabilność gospodarek. Trudno też wskazać jednoznaczną odpowiedzialność, gdy w proces tworzenia modeli zaangażowane są podmioty z różnych jurysdykcji. Obecne regulacje (RODO/GDPR/FCRA) są fundamentem, lecz konieczne jest dynamiczne, ponadnarodowe podejście etyczne. Regulatorzy powinni oceniać wpływ modeli już w fazie inkubacji, a audyty etyczne prowadzone przez niezależne organy stać się obowiązkowe. Kluczowe jest także włączenie wielu interesariuszy –od etyków po użytkowników końcowych – by zapewnić etyczne i odpowiedzialne wykorzystanie AI w finansach.

Wioletta Kociszewska Dyrektor Sprzedaży & Rozwoju Biznesu, TFI -

Allianz Polska

agenci aI zmieniają sektor finansowy. nowe szanse i ryzyka inwestycyjne

Największy przełom w AI to dziś agentyzacja – przejście od reaktywnych narzędzi do agentów działających w kontekście danych i systemów. W finansach i VC kryteria oceny pozostają te same: mocna propozycja wartości, optymalizacja procesów, ROI. Ale oczekiwania rosną.

W Innovation Nest inwestujemy w spółki wykorzystujące AI w krytycznych procesach, m.in. Nethone (AI-driven fraud prevention w płatnościach online, przejęte przez Mangopay) czy londyńskie SenseStreet (generative AI, które przekształca rozmowy traderów i sprzedaży w dane dla compliance i decyzji strategicznych). Coraz więcej fintechów w Polsce i Europie wdraża AI ze wsparciem banków.

Te przykłady pokazują, że AI buduje wartość wtedy, gdy rozwiązuje realne problemy biznesowe. Trend potwierdzają dane: wartość rynku agentów AI rośnie z 3,7 mld USD w 2023 roku do 7,4 mld w roku 2025 (Index.dev, 2025).

Gartner ostrzega jednak, że ponad 40 proc. projektów agentów może upaść do 2027 z braku wartości biznesowej (Reuters, 2025). Dlatego największym wyzwaniem nie jest technologia, lecz gotowość organizacji. Krytyczne są: reskilling – praca z danymi, współpraca z agentami, cyberbezpieczeństwo; upskilling – przywództwo, współpraca, decyzje. To także powód, dla którego współtworzę Space to Grow –platformę opartą na AI, wspierającą liderów w tej transformacji.

Marek Kapturkiewicz co-founder, investor & partner, Innovation Nest

Marta Mróz-Sipiora

Sipiora, Global Development & Innovation Director, Asseco Group

aI naPĘdza cyfrową transformacjĘ banków.

Personalizacja, zaufanie i bezPieczeństwo

Bankowość cyfrowa znajduje się dziś w centrum transformacji sektora finansowego. Sztuczna inteligencja napędza bezprecedensowe zmiany w kanałach obsługi, ofercie produktowej i doświadczeniu klienta. Wyzwania są złożone: od zapewnienia przejrzystości algorytmów i spełnienia wymogów regulacyjnych, przez ochronę środowisk mobile-first przed cyberzagrożeniami, po integrację przestarzałych systemów core z elastycznymi rozwiązaniami chmurowymi. Instytucje muszą stawić czoła tym barierom, a jednocześnie dostarczać klientom płynne i intuicyjne ścieżki cyfrowe. Szanse są jednak ogromne. AI umożliwia bankom hiperspersonalizację – od proaktywnego doradztwa finansowego, przez inteligentne modele scoringowe, aż po detekcję oszustw w czasie rzeczywistym. Globalne trendy pokazują szybkie przenikanie się open bankingu, embedded finance oraz interfejsów konwersacyjnych opartych na AI, które redefiniują lojalność i zaangażowanie klientów. Analityka predykcyjna, wbudowana w cyfrowe punkty styku, umożliwia lepsze przewidywanie potrzeb i wspiera stabilność finansową.

Jednocześnie rosną zagrożenia. Stronnicze algorytmy mogą pogłębiać wykluczenie finansowe, a generatywne AI bywa wykorzystywane w fałszerstwach tożsamości cyfrowej (deepfake, syntetyczne ID). Dlatego przyszłość cyfrowej bankowości to budowa ekosystemów opartych na zaufaniu – odpornych, transparentnych i skoncentrowanych na użytkowniku.

Połączenie innowacyjności z odpowiedzialnością sprawi, że AI stanie się nie tylko narzędziem efektywności, lecz fundamentem długoterminowej relacji i zrównoważonego wzrostu.

Anna Sparzyńska-Kołda Dyrektorka Zarządzająca Pionu Transformacji i Strategii, UNIQA

sztuczna inteligencja w ubezPieczeniach.

etyka i zaufanie kluczem do rozwoju

Sztuczna inteligencja coraz bardziej wpływa na nasze życie. Nie powinniśmy traktować jej tylko jako technologii, która pomaga firmom działać sprawniej. To także odpowiedzialność i zobowiązanie wobec klientów. Algorytmy już teraz pomagają m.in. w ocenie ryzyka, likwidacji szkód czy wykrywaniu nadużyć. Jednak ich skuteczność zależy od jakości dostarczanych danych i przejrzystości budowanych modeli. Nieodpowiedzialne wykorzystanie AI i rozwiązań na niej opartych może generować ryzyko uprzedzeń algorytmicznych, prowadzić do naruszania prywatności czy wykluczenia cyfrowego. Nadmierne monitorowanie stylu jazdy czy stanu instalacji w domach w kontekście zwiększania prewencji szkód może budzić uzasadnione obawy o nadmierną kontrolę i inwigilację. Zaufanie klientów jest kluczowe – dotyczy to zwłaszcza branży ubezpieczeniowej. Dlatego przyszłość należy do rozwiązań, które łączą nowoczesność z odpowiedzialnością. Wymaga to dbałości o to, by modele były przejrzyste, dobrze testowane i zgodne z przepisami – np. z unijnym rozporządzeniem EU AI Act. W UNIQA bardzo ważnym aspektem strategii AI jest etyka. Wierzymy, że nie jest ona ograniczeniem ani przeszkodą, lecz szansą na zbudowanie zaufania klientów i przewagi konkurencyjnej w sektorze, który coraz bardziej opiera się na danych.

rozdzIał 8

aI zmienia sPosób działania firm

AutomAtyzAcjA biznesu to priorytet

Sztuczna inteligencja staje się fundamentem transformacji biznesu – nie tylko obniża koszty, lecz przede wszystkim otwiera drogę do innowacji, nowych modeli działania i przewagi konkurencyjnej. Dominik Jarczyk, Solutions Architect – Industrial AI & Digital Transformation IFS – wyjaśnia, jak AI zmienia sposób pracy ludzi, firm i całych sektorów

Sztuczna inteligencja w ciągu zaledwie kilku lat z pozycji technologicznej ciekawostki stała się jednym z najważniejszych czynników kształtujących współczesny biznes. Dziś nie mówimy już o jej potencjale w kategoriach odległej przyszłości, ale o realnym wpływie na codzienną działalność firm – od procesów produkcyjnych, przez logistykę i serwis, po strategie zrównoważonego rozwoju. Tempo zmian jest tak szybkie, że wiele organizacji staje przed koniecznością redefinicji swojego modelu funkcjonowania, a w niektórych branżach – całych łańcuchów wartości. To właśnie na styku innowacji technologicznej i praktycznych wyzwań biznesowych pojawiają się najciekawsze pytania: jak korzystać z AI, aby budować przewagę konkurencyjną, a jednocześnie nie tracić z pola widzenia kwestii etycznych, regulacyjnych czy związanych z bezpieczeństwem danych?

Rozmowa z Dominikiem Jarczykiem, architektem rozwiązań w IFS Poland,

to okazja, by spojrzeć na te zagadnienia z perspektywy firmy, która od lat dostarcza rozwiązania klasy enterprise i współtworzy krajobraz cyfrowej transformacji w Polsce i na świecie. IFS stawia na strategiczne podejście do AI, traktując ją nie jako dodatek, lecz integralną warstwę swojej platformy IFS Cloud. Dzięki temu klienci otrzymują narzędzia, które nie tylko automatyzują procesy, ale też wspierają rozwój nowych modeli biznesowych, pomagają w redukcji śladu węglowego czy umożliwiają lepsze zarządzanie ryzykiem. W rozmowie podejmujemy tematy najważniejszych szans i wyzwań związanych z adaptacją AI, przyglądamy się kierunkom rozwoju technologii agentowych i generatywnych, a także zastanawiamy się, co w dyskusji o sztucznej inteligencji wciąż pozostaje niedocenione.

Ta perspektywa jest szczególnie cenna w momencie, gdy regulacje, takie jak EU

AI Act, zaczynają kształtować ramy funkcjonowania rynku, a kluczowe staje się znalezienie równowagi między innowacją

AI to nie tylko narzędzie oszczędnościowe, lecz motor innowacji i nowych źródeł przychodu.

Dominik Jarczyk Solutions Architect –Industrial AI & Digital Transformation, IFS

a odpowiedzialnością. W tym kontekście głos eksperta IFS, firmy uznanej m.in. przez Gartnera za lidera w obszarze Field Service Management i docenionej przez klientów na całym świecie, stanowi ważny punkt odniesienia dla organizacji poszukujących praktycznych odpowiedzi na pytanie, jak skutecznie wdrażać AI w swoich strukturach biznesowych. Ostatecznie bowiem to gospodarka nada realnej wartości zastosowaniom sztucznej inteligencji.

Jakie są najważniejsze szanse i wyzwania dla biznesu związane z postępującą adaptacją AI?

AI daje biznesowi ogromne możliwości. Dzięki automatyzacji możemy skalować efektywność procesów i podejmować decyzje w czasie rzeczywistym. To także szansa na nowe modele biznesowe, dodatkowe źródła przychodu i niespotykaną dotąd personalizację doświadczeń klientów. Coraz ważniejsze stają się też technologie agentowe, które tworzą inteligentne systemy współpracujące z człowiekiem i między sobą, dając firmom elastyczność i przewagę konkurencyjną. Ale to nie jest droga pozbawiona wyzwań. Kluczowe pozostają dane – bez ich jakości i dostępności AI nie ma wartości. Równie ważne jest zaufanie do algorytmów i przejrzystość ich działania, a także cyberbezpieczeństwo. Musimy również pamiętać o kompetencjach ludzi – technologia jest gotowa, ale pracowników trzeba przygotować do pracy z nią. No i wreszcie etyka oraz regulacje, zwłaszcza w kontekście stopniowo wdrażanego od 2025 r. EU AI Act.

Jakie kierunki rozwoju i zastosowań AI są dziś priorytetowe?

Dziś priorytetem jest przede wszystkim automatyzacja – AI eliminuje powtarzalne zadania i przyspiesza procesy end-to-end, dzięki czemu biznes staje się bardziej odporny. Ogromną rolę odgrywa też generatywna AI jako asystent pracowników wiedzy – wspiera analizy, raporty czy komunikację, odciążając zespoły i pozwalając im skupić się na innowacjach.

W sektorach produkcji, energetyki czy infrastruktury kluczowe stają się rozwiązania predykcyjne i utrzymanie ruchu, a w obszarze ESG – technologie monitorujące zużycie energii czy redukujące ślad węglowy. Tu dużym wsparciem jest np. moduł Sustainability Management w IFS Cloud, zaprojektowany pod wymogi CSRD we współpracy z PwC. Przyszłość to także technologie agentowe i systemy autonomiczne – „cyfrowi współpracownicy” (digital teammates), którzy działają obok

ludzi w krytycznych procesach. W IFS rozwijamy to podejście poprzez koncepcję Industrial AI Workforce, która łączy autonomię z nadzorem, bezpieczeństwem i zgodnością.

Czy AI to głównie narzędzie redukujące koszty, czy motor innowacji i nowych źródeł przychodu?

Oczywiście AI pomaga redukować koszty – automatyzuje procesy, eliminuje błędy

i zwiększa efektywność. Ale sprowadzanie jej tylko do narzędzia oszczędnościowego to duże uproszczenie. AI jest przede wszystkim motorem innowacji i nowych źródeł przychodu – pozwala tworzyć nowe produkty i usługi, budować modele biznesowe oparte na danych i personalizacji oraz szybciej eksperymentować i dostosowywać ofertę do rynku.

Co więcej, zmienia sposób pracy ludzi i organizacji – dzięki generatywnej AI i technologiom agentowym procesy stają się bardziej zwinne i oparte na współpracy człowieka z inteligentnymi systemami. To dlatego traktujemy AI jako platformę do budowania długoterminowej przewagi konkurencyjnej, a nie tylko źródło oszczędności. Dobrym przykładem jest wydanie IFS Cloud 25R1, które zawiera ponad 200 funkcji opartych na AI.

Jaką rolę odgrywa dziś AI w strategii IFS i jak przebiegała droga jej wdrożenia?

AI odgrywa w IFS rolę strategiczną – to integralna warstwa platformy IFS Cloud, która wspiera klientów w transformacji operacji, podejmowaniu decyzji i budowaniu odporności biznesu. Nie jest dodatkiem, ale standardem w całym ekosystemie ERP, EAM, SCM i FSM. Nasza droga wdrożenia Szucznej Inteligencji przebiegała etapowo – zaczynaliśmy od rozwiązań predykcyjnych, które pokazały praktyczną wartość w prognozowaniu czy utrzymaniu ruchu. Potem rozszerzyliśmy AI na planowanie zasobów i łańcuch dostaw, aby nie tylko reagować na zdarzenia, ale je przewidywać. Kolejnym krokiem były generatywne rozwiązania wspierające codzienną pracę użytkowników – od raportów po rekomendacje. Dziś idziemy dalej, rozwijając technologie agentowe i „cyfrowych współpracowników”, którzy mogą działać w operacjach krytycznych.

W 2025 roku wzmocniliśmy nasze kompetencje dzięki przejęciom – The Loops, lidera agentowych technologii AI, oraz 7bridges, platformy SaaS dla inteligentnego łańcucha dostaw. Dzięki temu IFS Cloud łączy predykcję, optymalizację

i zarządzanie danymi ESG, dając klientom realną wartość biznesową.

Co jest dziś najbardziej niedocenianym aspektem AI?

Najbardziej niedocenianym aspektem AI nie jest sama technologia, ale jej kulturowy i organizacyjny wymiar. AI zmienia sposób działania firm – odchodzimy od hierarchicznych modeli zarządzania na rzecz bardziej zwinnych, gdzie człowiek współpracuje z inteligentnymi systemami. To redefinicja ról, przesunięcie kompetencji w stronę kreatywności i innowacji oraz budowanie zaufania do decyzji podejmowanych wspólnie z AI. Drugim, często pomijanym aspektem, jest rola danych. Zbyt często traktuje się je jako produkt uboczny działalności, zamiast jako strategiczny fundament pod nowe modele biznesowe i źródła przychodu. Trzeci element to odwaga organizacyjna – AI nie jest rozwiązaniem pudełkowym. Wymaga testowania, eksperymentów i akceptacji ryzyka, a to właśnie firmy, które wspierają taką kulturę, najszybciej zdobywają przewagę. Rynek potwierdza, że to podejście działa. IFS został wyróżniony jako Customers’ Choice 2025 w Gartner Peer Insights dla Cloud ERP, co pokazuje praktyczną wartość naszych rozwiązań w oczach klientów.

Jesteśmy też liderem w Gartner Magic Quadrant 2025 dla Field Service Management, co potwierdza konsekwentny rozwój AI w obszarze zarządzania serwisem. Do tego dochodzą strategiczne akwizycje – The Loops i 7bridges – które wzmacniają nasze kompetencje w technologiach agentowych i proaktywnym zarządzaniu łańcuchem dostaw. To wszystko pokazuje, że AI to nie tylko technologia, ale przede wszystkim zmiana mentalności i podejścia do biznesu.

AI realną wartością dla przemysłu

Sztuczna inteligencja nie jest już jedynie narzędziem do optymalizacji kosztów czy przyspieszenia pojedynczych procesów. To fundament, na którym budowane są nowe strategie biznesowe, innowacyjne produkty

Najbardziej niedocenianym aspektem AI jest jej kulturowy wymiar –redefinicja ról i współpraca człowieka z inteligentnymi systemami.

Dominik Jarczyk Solutions Architect – Industrial AI & Digital Transformation, IFS

i usługi, a także mechanizmy wzmacniające odporność organizacji w dynamicznie zmieniającym się otoczeniu rynkowym. AI staje się platformą, dzięki której firmy mogą nie tylko efektywniej reagować na wyzwania, lecz także kreować nowe źródła wartości –od personalizowanych doświadczeń klientów, przez zrównoważone modele zarządzania, po inteligentne łańcuchy dostaw. Należy jednak pamiętać, że technologia sama w sobie nie gwarantuje sukcesu. Równie istotne są kultura organizacyjna, otwartość na eksperymenty i gotowość do redefiniowania ról w firmie. To właśnie te elementy – obok jakości danych, bezpieczeństwa i transparentności działania algorytmów – decydują o tym, czy inwestycje w AI przełożą się na trwałą przewagę konkurencyjną. IFS, budując swoją platformę wokół koncepcji Industrial AI Workforce i rozwijając technologie agentowe, daje przykład, jak można łączyć innowacyjność z pragmatyzmem, a jednocześnie wspierać klientów w przechodzeniu przez proces cyfrowej transformacji. To podejście, w którym sztuczna inteligencja nie zastępuje człowieka, lecz staje się jego partnerem – „cyfrowym współpracownikiem”, otwierającym drogę do bardziej elastycznych, zwinnych i odpornych organizacji. W obliczu wyzwań regulacyjnych, rosnącej presji związanej ze zrównoważonym rozwojem i coraz bardziej konkurencyjnego rynku, właśnie takie spojrzenie wydaje się kluczem do przyszłości. AI nie jest bowiem celem samym w sobie, ale narzędziem do tworzenia wartości – zarówno ekonomicznej, jak i społecznej. I to przesłanie powinno pozostać w centrum dyskusji o roli sztucznej inteligencji w biznesie nadchodzących lat. n

fabryki PrzyszłoŚci

Technologia, która zmienia produkcję w futurystyczną wizję

fabryki jutra

W przemyśle dzieje się coś więcej niż automatyzacja. AI przekształca hale produkcyjne w inteligentne ekosystemy – samouczące się, odporne na zakłócenia i zdolne do podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym. To nie rewolucja przemysłowa 4.0 – to era Przemysłu Inteligentnego, w której dane, algorytmy i roboty tworzą nowe modele efektywności, jakości i zrównoważonego rozwoju.

Doświadczamy ciekawego zjawiska współistnienia dwóch idei równocześnie – Przemysłu 4.0 i 5.0, czyli z jednej strony technologizacja produkcji, z drugiej koncentracja na humanizacji i wsparciu człowieka w tym procesie. Na horyzoncie pojawia się już kolejna fala zmian, jeszcze bardziej rewolucyjna, w postaci 6.0. Przemysł inteligentny to nie przyszłość – to decyzja, którą podejmujesz dziś.

Kto wykorzysta AI do transformacji operacyjnej, zdobędzie przewagę kosztową, jakościową i technologiczną, której nie da się łatwo skopiować.

Autonomia i efektywność

procesów

Kategoria ta to bijące serce nowoczesnej fabryki. Grupuje trendy, które bezpośrednio rewolucjonizują fizyczny proces wytwarzania. Celem jest stworzenie systemu produkcyjnego, który jest nie tylko maksymalnie wydajny, ale również coraz bardziej autonomiczny – zdolny do samoregulacji, adaptacji i działania przy minimalnej interwencji człowieka. To ewolucja od zautomatyzowanych wysp do w pełni zintegrowanego, inteligentnego organizmu operacyjnego.

Trend 1. Inteligentne systemy ERP/MES.

Trend 2. Roboty przemysłowe nowej generacji.

Trend 3. Roboty współpracujące (coboty).

Trend 4. Roboty polifunkcyjne.

Trend 5. Fabryka bez świateł. W pełni autonomiczne zakłady.

Trend 6. Produkcja na życzenie w kontenerze. Hiperzautomatyzowane mikrofabryki.

Dane, symulacje i generatywna AI

Grupa tych trendów stanowi „mózg” i „system nerwowy”, który skupia się na technologiach, które pozwalają zbierać, przetwarzać i, co najważniejsze, przekuwać dane w inteligencję i akcję. To tutaj surowe dane z czujników ewoluują w predykcyjne modele, wirtualne światy do testowania rzeczywistości (cyfrowe bliźniaki) oraz w zupełnie nowe, kreatywne projekty tworzone przez AI.

Trend 7. Era konserwacji predykcyjnej.

Trend 8. Zautomatyzowana kontrola wizyjna.

Trend 9. Inteligencja na krawędzi: edge ai.

Trend 10 Cyfrowe bliźniaki.

Trend 11. Rzeczywistość mieszana na hali produkcyjnej. Przemysłowe metawersum.

Trend 12. Partner w kreacji. Generatywna AI w projektowaniu produktów.

Trend 13. Inteligencja, która rozumie „dlaczego”. AI przyczynowa (Causal AI).

Człowiek

w centrum technologicznej transformacji

Manifestacja idei Przemysłu 5.0 w postaci przywrócenia człowieka do centrum uwagi i wzmocnienie (augmentację) jego możliwości. Trendy z tej grupy opisują ewolucję interfejsu człowiek-maszyna od prostego panelu sterowania, przez bezpieczną współpracę, aż po bezpośrednie połączenie z ludzkim układem nerwowym, tworząc nową, symbiotyczną relację.

Trend 14. Rzeczywistość wzbogacona o inteligencję. AR dla pracowników.

Trend 15. Technologia w służbie dobrostanu. Przemysłowe egzoszkielety.

Trend 16. Maszyny sterowane myślami. Interfejsy mózg-komputer (BCI).

Zrównoważony rozwój

i strategiczna odporność

Wizja przyszłości wymaga wyjścia poza mury fabryki, umieszczając przemysł w szerszym kontekście ekologicznym, geopolitycznym i etycznym. Warto przyjrzeć się trendom, które odpowiadają na największe wyzwania naszych czasów: kryzys klimatyczny, niestabilność globalnych łańcuchów dostaw i potrzebę stworzenia ram dla bezpiecznego rozwoju potężnej technologii AI. To tutaj przemysł definiuje swoją nową rolę w świecie.

Trend 17. Fabryki o dodatnim bilansie ekologicznym.

Trend 18. Produkcja biozintegrowana.

Trend 19. Cyfrowa suwerenność w przemyśle.

Trend 20. Standaryzacja ram zarządzania AI.

Trend 1. Inteligentne systemy ERP/MES

Systemy ERP i MES/MOM były tradycyjnie systemami rejestrującymi, pasywnymi bazami danych o finansach, zasobach i przebiegu produkcji. Następuje ewolucja tych systemów w kierunku proaktywnych, inteligentnych platform, które nie tylko gromadzą dane, ale także je analizują, by wspierać podejmowanie decyzji.

Wbudowane moduły AI analizują dane historyczne w celu prognozowania popytu, optymalizują harmonogramy produkcji z uwzględnieniem wielu zmiennych (np. dostępność maszyn, personelu, surowców) i w czasie rzeczywistym sygnalizują ryzyko wystąpienia wąskich gardeł.

r SAP S/4HANA Manufacturing to zaawansowane rozwiązanie ERP umożliwiające kompletne planowanie i harmonogramowanie produkcji z uwzględnieniem ograniczeń pojemności, dostępności materiałów i globalnych wzorców produkcji – dzięki czemu firmy mogą lepiej wykorzystać zasoby i reagować w czasie rzeczywistym na zmiany na hali produkcyjnej. Dzięki zintegrowanemu środowisku ERP opartemu na SAP HANA, dostępne są funkcje takie, jak: harmonogram oparty na wyjątkach, zarządzanie operacjami warsztatowymi, inspekcja jakości, kontrola partii oraz pełna analiza wydajności produkcji w czasie rzeczywistym.

Trend 2. Roboty przemysłowe nowej generacji

Tradycyjne roboty przemysłowe były potężne, ale „ślepe” i zamknięte w klatkach bezpieczeństwa, zdolne do wykonywania tylko jednego, precyzyjnie zaprogramowanego zadania. Dziś zachodzi ewolucja robotów w kierunku inteligentnych partnerów, wyposażonych w zaawansowane sensory (wizja, dotyk), które pozwalają im adaptować się do zmiennego otoczenia i manipulować obiektami o nieregularnych kształtach.

Algorytmy AI, w tym uczenie przez wzmacnianie (Reinforcement Learning) i systemy wizyjne, pozwalają robotom na samodzielne planowanie ścieżki ruchu, identyfikację i chwytanie obiektów oraz bezpieczną interakcję z otoczeniem.

r BMW Group przeprowadziło pierwsze w historii testy robotów humanoidalnych Figure 02 (firmy Figure AI) na linii produkcyjnej w zakładzie Spartanburg, w stanie Karolina Południowa, gdzie robot wykonywał precyzyjne wkładanie elementów blach do ram podwozia samochodu. Eksperyment miał na celu sprawdzenie możliwości wykorzystania robotów w zadaniach angażujących zręczność manualną i redukujących obciążenie pracowników przy nieergonomicznych zadaniach. Model Figure 02, wyposażony w ręce o 16 stopniach swobody, zaawansowane sensory, trzykrotnie wyższą moc obliczeniową i autonomię działania, potwierdził możliwość integracji humanoidów w nowoczesnych, inteligentnych fabrykach BMW (iFACTORY).

Trend 3. Roboty współpracujące (coboty)

Potrzeba automatyzacji zadań monotonnych i nieergonomicznych przy jednoczesnym zachowaniu elastyczności i kreatywności ludzkiej pracy stworzyła niszę, której nie były w stanie wypełnić tradycyjne roboty. Efektem jest wprowadzenie na hale produkcyjne

robotów zaprojektowanych do bezpośredniej i bezpiecznej pracy ramię w ramię z człowiekiem, bez konieczności stosowania barier ochronnych.

Zaawansowane czujniki siły i momentu oraz systemy wizyjne zarządzane przez AI, pozwalają cobotowi na natychmiastowe wykrycie kontaktu z człowiekiem i zatrzymanie się. AI odpowiada za interpretację otoczenia i zapewnienie bezpieczeństwa współpracy.

r Robot ABB YuMi IRB 14000 to nowoczesny, dwuramienny robot współpracujący, stworzony do bezpiecznej pracy obok ludzi, bez potrzeby dodatkowych osłon. Dzięki swojej precyzji i delikatności idealnie sprawdza się w montażu małych elementów, np. w elektronice, zegarmistrzostwie, produkcji sprzętu medycznego czy branży motoryzacyjnej. Jego ramiona poruszają się z dużą dokładnością i mogą wykonywać złożone ruchy, co czyni go pomocnym tam, gdzie liczy się precyzja i powtarzalność. Robot sam reaguje na dotyk – zatrzymuje się natychmiast, jeśli wykryje przeszkodę, co czyni go bezpiecznym dla operatorów. Jest lekki, kompaktowy i łatwy do zaprogramowania, co ułatwia jego wdrożenie w różnych środowiskach produkcyjnych. YuMi to przykład robotyzacji, która wspiera człowieka, a nie go zastępuje.

Trend 4. Roboty wielofunkcyjne

Produkcja w modelu „high-mix, low-volume” (duża różnorodność, małe serie) wymaga ciągłego przezbrajania linii, co jest nieefektywne w przypadku robotów wyspecjalizowanych w jednym zadaniu. Rozwiązaniem są elastyczne, modułowe platformy robotyczne, które można szybko przeprogramować i przezbroić (np. zmieniając chwytak lub narzędzie), by wykonywały zupełnie nowe, różnorodne zadania. Zaawansowane oprogramowanie sterujące, oparte na AI, pozwala na szybką adaptację robota do nowego zadania. Systemy wizyjne automatycznie rozpoznają nowe narzędzia i produkty, a algorytmy planowania ruchu samodzielnie dostosowują ścieżki pracy.

r Boston Dynamics Spot & Stretch to zaawansowane, mobilne roboty przeznaczone do pracy w branży budowlanej, logistyce oraz inspekcji przemysłowej. Dzięki swojej wszechstronności mogą realizować wiele zadań – od nadzoru i monitoringu po transport materiałów i obsługę ładunków. Spot i Stretch poruszają się samodzielnie po złożonych środowiskach, omijając przeszkody i dostosowując się do dynamicznych warunków pracy.

Roboty mogą wykonywać różnorodne zadania – od inspekcji obiektów, przez monitorowanie bezpieczeństwa, po przenoszenie i sortowanie paczek czy materiałów budowlanych. Dzięki sztucznej inteligencji roboty analizują otoczenie w czasie rzeczywistym, planują optymalne trasy i podejmują decyzje dotyczące kolejności realizowanych zadań.

Spot i Stretch są wyposażone w czujniki i kamery, które umożliwiają zbieranie danych z otoczenia, a następnie ich analizę na potrzeby raportowania, diagnostyki lub optymalizacji procesów. AI pozwala robotom na samodzielne podejmowanie decyzji, wybór zadań oraz dynamiczne przełączanie się między różnymi rolami w zależności od aktualnych potrzeb.

Algorytmy AI umożliwiają płynne poruszanie się po nieznanym terenie, wykrywanie przeszkód i bezpieczne wykonywanie zadań nawet w trudnych warunkach. Sztuczna inteligencja ocenia dane operacyjne, co pozwala na ciągłe doskonalenie efektywności i dostosowywanie działań do zmieniających się wymagań środowiska.

Trend 5. Fabryka bez świateł. W pełni autonomiczne zakłady

Ostatecznym celem automatyzacji jest stworzenie systemu, który nie wymaga żadnej ludzkiej interwencji na poziomie operacyjnym. Koncepcja fabryki „bez świateł” (lights-out), czyli w pełni zautomatyzowanego i samowystarczalnego zakładu produkcyjnego, który działa 24/7 bez obecności człowieka, zaczyna być rzeczywistością. Systemy te nie tylko zarządzają produkcją, ale także same się diagnozują, naprawiają i optymalizują.

W koncepcji tzw. „fabryk bez świateł” (lights-out factories), sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w automatyzacji decyzji, optymalizacji produkcji i samodzielnym zarządzaniu zasobami. AI analizuje dane w czasie rzeczywistym, przewiduje awarie, zarządza logistyką i harmonogramami, a także kontroluje roboty i systemy w sposób w pełni autonomiczny.

r FANUC Lights-Out Factory to w pełni zautomatyzowana fabryka w Japonii, która produkuje roboty przemysłowe przez całą dobę, 7 dni w tygodniu, przy minimalnym udziale człowieka. Fabryka działa bez przerw, a większość procesów produkcyjnych odbywa się bez obecności operatorów, co pozwala na nieprzerwaną produkcję nawet przez 30 dni.

Roboty przemysłowe zarządzają montażem, przeprowadzają konserwację predykcyjną oraz samodzielnie diagnozują usterki. Sztuczna inteligencja analizuje dane z czujników i procesów, umożliwiając szybkie wykrywanie i rozwiązywanie problemów bez udziału człowieka, minimalizację błędów i przestojów. Dzięki AI fabryka może przewidywać potencjalne awarie, optymalizować harmonogramy serwisowe i utrzymywać wysoką jakość produkcji przez długi czas bez nadzoru.

r Samsung planuje do 2030 roku stworzyć w pełni zautomatyzowaną fabrykę półprzewodników (tzw. „AI fab”), w której procesy produkcyjne będą całkowicie obsługiwane przez inteligentne sensory – bez udziału personelu ludzkiego.

Obecnie firma rozwija system Smart Sensing System, który w czasie rzeczywistym monitoruje parametry technologiczne (np. jednorodność plazmy) i automatycznie optymalizuje proces produkcji. Ostatecznym celem jest nie tylko eliminacja ludzkiej pracy na linii produkcyjnej, ale także znacząca poprawa wydajności, redukcja błędów i obniżenie kosztów operacyjnych.

Trend 6. Hiperzautomatyzowane mikrofabryki

Globalne łańcuchy dostaw są kruche i powolne. Centralizacja produkcji w gigantycznych fabrykach tworzy ryzyko i oddala producenta od klienta, co wymusiło opracowanie koncepcji małych, wysoce zrobotyzowanych, często mieszczących się w standardowym kontenerze jednostek produkcyjnych, które można szybko wdrożyć w dowolnym miejscu na świecie – blisko klienta.

AI zarządza całą mikrofabryką – od przyjęcia zamówienia online, przez konfigurację maszyn (drukarek 3D, robotów montażowych), po kontrolę jakości i przygotowanie do wysyłki. Kluczowa jest tu zdolność AI do autonomicznego zarządzania całym, skompresowanym procesem.

miliardów dolarów rocznie – tyle, zdaniem Morgan Stanley, pozwoliłoby zaoszczędzić amerykańskim firmom pełne wdrożenie narzędzi sztucznej inteligencji.

Przyszłość sztucznej inteligencji nie polega na zastępowaniu ludzi, lecz na wzmacnianiu ich możliwości.

Sundar

Pichai CEO Google

r Arrival Decentralized Microfactories to koncepcja produkcji pojazdów elektrycznych w niewielkich, modułowych i wysoce zautomatyzowanych mikrofabrykach, które mogą być rozmieszczone blisko lokalnych rynków. Zamiast jednej dużej fabryki, Arrival buduje sieć mniejszych mikrofabryk, które można szybko wdrożyć w różnych lokalizacjach. Umożliwia to elastyczne reagowanie na lokalne potrzeby i skrócenie łańcucha dostaw. Mikrofabryki są silnie zautomatyzowane i wymagają znacznie mniej personelu niż tradycyjne zakłady produkcyjne. Zakłady specjalizują się w produkcji elektrycznych autobusów i vanów dostosowanych do wymagań klientów.

Trend 7. Era utrzymania i konserwacji predykcyjnej

Przejście od modelu reaktywnego „napraw, gdy się zepsuje” do proaktywnego „zapobiegaj, zanim nastąpi awaria” stało się fundamentalną zmianą w zarządzaniu produkcją. Koszt nieplanowanych przestojów jest zbyt wysoki, by go ignorować. Stąd pojawiła się potrzeba zastosowania systemów analitycznych do ciągłego monitorowania stanu technicznego maszyn w celu przewidywania przyszłych awarii. Systemy nasłuchują „pulsu” maszyn – wibracji, temperatury, dźwięków – by zidentyfikować wzorce wskazujące na zbliżającą się usterkę.

Algorytmy uczenia maszynowego (w szczególności sieci neuronowe i lasy losowe) analizują strumienie danych z czujników IoT, porównują je z danymi historycznymi i z ogromną precyzją prognozują prawdopodobieństwo awarii w określonym oknie czasowym.

r Bosch Rexroth wprowadził platformę CytroConnect, która monitoruje stan maszyn i układów hydraulicznych w czasie rzeczywistym, analizując dane takie, jak ciśnienie, temperatura czy wibracje i wykrywając wczesne symptomy awarii. System oferuje moduły: monitorowania stanu, analizy komponentów oraz analizy oleju, które przewidują zużycie elementów, ocenę stanu oleju oraz prognozują żywotność komponentów. Dzięki temu możliwe jest planowanie konserwacji prewencyjnej, redukcja nieplanowanych przestojów, optymalizacja kosztów serwisowych i wydłużenie żywotności sprzętu.

Inne rozwiązanie Bosch IoT Suite to zaawansowane rozwiązanie w duchu Predictive Maintenance 4.0, które integruje technologie Internetu rzeczy (IoT), analityki Big Data, sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML), aby przewidywać awarie maszyn i optymalizować harmonogramy konserwacji. Dzięki zastosowaniu inteligentnych sensorów możliwe jest monitorowanie parametrów operacyjnych (np. wibracje, temperatura), a analiza historycznych i bieżących danych pozwala wykrywać wczesne oznaki zużycia czy nieprawidłowości.

Trend 8. Zautomatyzowana kontrola wizyjna

W erze masowej produkcji i rosnących wymagań jakościowych manualna, wyrywkowa kontrola stała się niewystarczająca. Rynek wymaga 100 proc. zgodności, a ludzkie oko jest zawodne przy wykrywaniu mikroskopijnych defektów. Rozwiązaniem jest implementacja systemów wizyjnych bezpośrednio na liniach produkcyjnych, które w czasie rzeczywistym analizują każdy produkt, porównując go z cyfrowym wzorcem.

Głębokie uczenie (Deep Learning), a w szczególności konwolucyjne sieci neuronowe (CNN), są „trenowane” na tysiącach zdjęć produktów dobrych i wadliwych. Dzięki temu uczą się rozpoznawać defekty, zarysowania, błędy montażowe czy nieprawidłowości kolorystyczne z nadludzką precyzją.

r Matroid wdraża computer vision i AI bez kodowania, umożliwiając automatyczną inspekcję wizualną na linii produkcyjnej – system wykrywa mikrouszkodzenia, brakujące komponenty, pęknięcia lutów czy zadrapania w czasie rzeczywistym, znacznie wcześniej niż tradycyjna kontrola jakości. Algorytmy można łatwo dostosować do nowych produktów bez programowania, a system automatycznie uczy się rozpoznawać nowe typy defektów (tzw. detektory) – co zwiększa elastyczność i skalowalność wdrożenia. Dzięki temu firmy z branży elektroniki mogą szybciej wykrywać wady, redukować koszty poprawek i zwiększać wydajność produkcji – tworząc środowisko produkcyjne o podwyższonym standardzie kontroli jakości.

Matroid rozszerza swoje rozwiązania AI także na przemysł ciężki i produkcję maszyn, umożliwiając zaawansowaną inspekcję wizualną dużych, złożonych komponentów. Dzięki technologii computer vision bez konieczności kodowania, system potrafi wykrywać w czasie rzeczywistym pęknięcia, deformacje, błędy montażowe czy zużycie materiału – nawet w trudnych warunkach przemysłowych. Obsługuje różnorodne źródła wideo, w tym kamery przemysłowe, GoPro czy nawet LIDAR, co zwiększa elastyczność wdrożenia. AI Matroida automatycznie dostosowuje się do zmiennych warunków oświetleniowych i konfiguracji produkcji, eliminując konieczność ręcznych kalibracji. Dzięki temu przedsiębiorstwa mogą znacząco ograniczyć liczbę wadliwych produktów, poprawić bezpieczeństwo operacyjne i zwiększyć efektywność kontroli jakości.

Trend 9. Inteligencja na krawędzi. Edge AI w produkcji

Wysyłanie gigabajtów danych z tysięcy czujników do centralnej chmury w celu analizy generuje opóźnienia (latencję) i koszty. W wielu zastosowaniach przemysłowych decyzja musi być podjęta w ułamku sekundy. Konieczność precyzji działania kluczowe jest przeniesienie mocy obliczeniowej i zdolności analitycznych AI z chmury bezpośrednio „na brzeg” sieci – czyli na same maszyny, bramki IoT lub do lokalnych mikrocentrów danych.

„Lekkie” modele AI działają lokalnie, analizując dane u źródła. Pozwala to na natychmiastową reakcję (np. zatrzymanie maszyny w razie niebezpieczeństwa), wstępną filtrację danych (wysyłanie do chmury tylko istotnych informacji) i działanie systemu nawet w przypadku utraty łączności z siecią.

r Rockwell Automation FactoryTalk Edge Gateway to zaawansowane rozwiązanie typu edge AI, przeznaczone do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym oraz automatyzacji procesów przemysłowych bezpośrednio w zakładach produkcyjnych. System umożliwia zbieranie, analizę i przetwarzanie danych z maszyn i urządzeń produkcyjnych bezpośrednio na miejscu, eliminując konieczność przesyłania dużych ilości informacji do chmury.

Dzięki wdrożeniu modeli AI na urządzeniach edge, możliwa jest natychmiastowa optymalizacja parametrów pracy maszyn oraz automatyczne dostosowywanie ustawień produkcyjnych w odpowiedzi na zmieniające się warunki. Przetwarzanie i analiza danych odbywają się

lokalnie, co znacząco skraca czas reakcji systemu i umożliwia błyskawiczne podejmowanie decyzji operacyjnych. AI analizuje dane produkcyjne w czasie rzeczywistym, identyfikuje nieefektywności oraz rekomenduje działania usprawniające procesy produkcyjne.

Sztuczna inteligencja działa bezpośrednio na brzegowych urządzeniach sieciowych, analizując dane z czujników i sterowników PLC. System samodzielnie dostosowuje parametry pracy maszyn do aktualnych warunków produkcyjnych, minimalizując ryzyko przestojów i strat. AI przewiduje potencjalne problemy techniczne, umożliwiając proaktywne działania serwisowe i utrzymanie wysokiej wydajności linii produkcyjnych.

Trend 10. Cyfrowe bliźniaki

Testowanie nowych procesów, scenariuszy produkcyjnych czy skutków awarii na fizycznym organizmie fabryki jest kosztowne, ryzykowne i czasochłonne. Skutecznym wyborem jest tworzenie dynamicznych, wirtualnych replik fizycznych maszyn, linii produkcyjnych, a nawet całych fabryk. Te cyfrowe modele są zasilane w czasie rzeczywistym danymi z czujników IoT, dzięki czemu „żyją” i zachowują się dokładnie tak, jak ich fizyczne odpowiedniki.

AI jest kluczowa do analizowania danych w cyfrowym bliźniaku w celu symulowania scenariuszy „co-jeśli”, optymalizacji parametrów procesu bez ryzyka oraz przewidywania awarii z niespotykaną dotąd precyzją.

r Boeing wykorzystuje digital thread, czyli ciągłość danych cyfrowych – od projektu, przez produkcję, aż po serwis – co pozwala stworzyć pełne, aktualne wirtualne odwzorowania maszyn i produktów, czyli cyfrowych bliźniaków. Każde zadanie produkcyjne (np. montaż komponentu) jest rejestrowane cyfrowo i powiązane z modelem 3D, co umożliwia weryfikację zgodności z projektem w czasie rzeczywistym. Fabryki, takie jak zakład wytwarzania kompozytów w Mesa, są jednocześnie środowiskiem testowym i produkcyjnym. Dane sensoryczne napływające do cyfrowych bliźniaków służą do ciągłego usprawniania procesów technicznych. Dzięki temu Boeing skraca czas montażu, poprawia jakość za pierwszym podejściem i minimalizuje błędy produkcyjne. Cyfrowe bliźniaki wspierają też utrzymanie ruchu, umożliwiając prognozę zużycia komponentów i zaplanowanie konserwacji.

Trend 11. Przemysłowe metawersum

Cyfrowe bliźniaki są potężne, ale często ograniczone do ekranu 2D. Współpraca inżynierów z różnych kontynentów nad złożonym modelem 3D jest wciąż wyzwaniem. W efekcie następuje ewolucja cyfrowych bliźniaków w kierunku trwałych, współdzielonych i immersyjnych przestrzeni wirtualnych nazywanych przemysłowym metawersum. Inżynierowie, jako awatary, mogą spotykać się „wewnątrz” wirtualnej fabryki, by wspólnie pracować nad projektem, symulować procesy i zdalnie sterować fizycznymi robotami.

AI jest fundamentem tego metawersum. Odpowiada za realistyczną symulację, zachowanie autonomicznych maszyn w wirtualnym świecie, optymalizację procesów w czasie rzeczywistym oraz za interfejsy (np. głosowe) pozwalające na naturalną interakcję z wirtualnym środowiskiem.

r Siemens i NVIDIA nawiązali strategiczną współpracę, łącząc platformę Siemens Xcelerator z technologią NVIDIA Omniverse, by wspólnie realizować wizję przemysłowego metawersum z cyfrowymi bliźniakami i generatywną AI. Dzięki temu inżynierowie mogą tworzyć fotorealistyczne i interaktywne modele produktów oraz fabryk, które można oglądać i modyfikować niemal tak, jak w rzeczywistości – co znacząco skraca cykliczne iteracje projektowe. Generatywna sztuczna inteligencja wspiera szybkie przygotowanie wizualizacji, przyspieszając automatyczną konfigurację materiałów, oświetlenia i scenografii, co redukuje procesy trwające wiele dni do kilku godzin.

Trend 12. Generatywna AI w projektowaniu produktów

Tradycyjny proces projektowania inżynieryjnego jest iteracyjny, czasochłonny i ograniczony ludzką wyobraźnią oraz doświadczeniem. Alternatywą jest wykorzystanie Generatywnej AI jako kreatywnego partnera dla inżynierów. Inżynier określa cele i ograniczenia (np. waga, wytrzymałość, materiał), a AI generuje setki, a nawet tysiące zoptymalizowanych wariantów projektu.

Modele generatywne i algorytmy optymalizacji topologicznej eksplorują ogromną przestrzeń możliwych rozwiązań, często tworząc organiczne, niezwykle wydajne struktury, na które człowiek by nie wpadł.

r Solid Edge firmy Siemens to zintegrowany system CAD/CAE/CAM, obejmujący cały cykl projektowania: modelowanie 3D, symulacje, zarządzanie danymi, dokumentację techniczną oraz narzędzia wspierające projektowanie. Solid Edge integruje generative design, czyli AI wspierające automatyczne projektowanie części – optymalizujące kształt pod kątem wytrzymałości, wagi i ograniczeń produkcyjnych, co prowadzi do oszczędności materiałowych i lepszej efektywności projektowej. W wersji Solid Edge 2024+, sztuczna inteligencja pomaga automatycznie proponować pasujące komponenty przy wymianie części w złożeniach oraz przewiduje idealne operacje przy obróbce, przyspieszając montaż i produkcję. Interfejs AI uczy się zachowań użytkownika, wyświetlając najbardziej przydatne narzędzia w odpowiednim kontekście, co zwiększa produktywność pracy.

Trend 13. Inteligencja,

która rozumie „dlaczego”.

Tradycyjne AI jest mistrzem w znajdowaniu korelacji („co się stanie?”), ale nie potrafi wyjaśnić związków przyczynowo-skutkowych („dlaczego to się dzieje?”). To ogranicza możliwość podejmowania prawdziwie strategicznych interwencji. Odpowiedzią jest rozwój i wdrażanie nowej klasy systemów AI, które modelują związki przyczynowo-skutkowe w złożonych systemach, pozwalając na zrozumienie prawdziwych źródeł problemów.

AI Przyczynowa (Causal AI) wykorzystuje techniki, takie jak sieci bayesowskie i modelowanie grafowe do tworzenia mapy przyczyn i skutków. Pozwala to odpowiedzieć na pytania typu: „Który z 500 parametrów procesu faktycznie wpływa na jakość produktu, a które są tylko szumem?”.

r Databricks Causal AI for Root Cause Analysis to zaawansowana platforma analityczna, która wykorzystuje sztuczną inteligencję do identyfikowania rzeczywistych przyczyn problemów jakościowych w procesach produkcyjnych. Databricks pokazuje, jak Causal AI może wspierać analizę przyczyn problemów produkcyjnych –nie tylko wykrywać korelacje, ale identyfikować prawdziwe źródła defektów, jak ustawienia maszyn czy umiejętności operatorów, a nie tylko symptomy jakościowe. Dzięki połączeniu wiedzy eksperckiej (np. modele procesowe) z algorytmami „przyczynowości” na platformie opartej o biblioteki, takie jak „Do Why”, możliwe jest szybkie wskazanie, dlaczego wystąpił dany problem i określenie wpływu poszczególnych czynników. To z kolei pozwala na natychmiastowe interwencje –np. zmieniając trening pracowników lub kalibrację maszyn – zamiast reagować na objawy. Platforma Databricks wspiera cały cykl: zbieranie danych, eksplorację, trenowanie modeli i wdrażanie analiz w realnym czasie w produkcji.

Trend 14. Rzeczywistość

wzbogacona o inteligencję. AR dla pracowników

Złożoność nowoczesnych maszyn i procesów utrudnia szkolenie nowych pracowników i szybkie przeprowadzanie skomplikowanych napraw. Papierowe instrukcje są nieefektywne. Inną opcją jest wykorzystanie okularów lub tabletów z rozszerzoną rzeczywistością (AR) do nakładania cyfrowych informacji – instrukcji, schematów, wskaźników –na rzeczywisty obraz widziany przez pracownika.

AI w czasie rzeczywistym rozpoznaje obiekty (np. części maszyny), na które patrzy pracownik, i na tej podstawie wyświetla odpowiednie, kontekstowe informacje. Może również łączyć pracownika ze zdalnym ekspertem, który widzi to samo i może „rysować” instrukcje w jego polu widzenia.

r GE Aviation wdrożyło system AR (augmented reality) dla mechaników serwisujących silniki lotnicze, wykorzystując okulary z oprogramowaniem Upskill Skylight, połączone z inteligentnym kluczem dynamometrycznym. Mechanicy otrzymywali instrukcje „w polu widzenia”, a system na bieżąco weryfikował siłę dokręcania śrub, potwierdzając właściwe wartości momentu obrotowego przed kontynuacją pracy. Dzięki temu proces montażu stał się bardziej precyzyjny: czas wykonywania jednego zadania skrócono, a jakość pracy wzrosła, przy ograniczeniu błędów i obniżeniu kosztów poprawek.

Trend 15. Technologia w służbie dobrostanu.

Przemysłowe egzoszkielety

Praca fizyczna, zwłaszcza zadania związane z podnoszeniem ciężarów lub pracą w niewygodnej pozycji, prowadzi do urazów i zmęczenia, co jest ogromnym kosztem dla firm i pracowników. Wprowadzenie robotyki ubieralnej w postaci egzoszkieletów (pasywnych lub aktywnych), które wspomagają ludzkie mięśnie, redukuje obciążenie i ryzyko kontuzji. W zaawansowanych, aktywnych egzoszkieletach, AI odgrywa kluczową rolę. Analizując dane z czujników (EMG – sygnały z mięśni, IMU – czujniki ruchu), AI w czasie rzeczywistym

Maszyna nie musi mieć duszy, by mieć umysł. A umysł wystarczy, by zmienić świat.

Jacek Dukaj „Extensa”

przewiduje intencje użytkownika i aktywuje siłowniki, by dostarczyć wsparcie dokładnie wtedy, gdy jest ono potrzebne.

r Chairless Chair 2.0 firmy Noonee to ultralekki, pasywny egzoszkielet na nogi (ważący ok. 3 kg), który umożliwia pracownikom płynne przełączanie się między staniem, chodzeniem i chwilowym siedzeniem – bez opuszczania stanowiska roboczego. Urządzenie wspiera dolne partie ciała, odciążając mięśnie i stawy, co zmniejsza zmęczenie i przyczynia się do prewencji urazów kręgosłupa i kończyn dolnych. Choć nie jest napędzany, to mechaniczna konstrukcja zapewnia stabilność i ergonomię pracy przez cały dzień roboczy – idealnie wpisując się w ideę technologii wspierającej dobrostan pracowników. Został opracowany z myślą o montażystach, magazynierach czy pracownikach linii produkcyjnych, dla których długotrwałe stanie jest obciążeniem – przywraca komfort bez wpływu na efektywność.

Trend 16. Maszyny sterowane myślami. Interfejsy mózg-komputer (BCI)

Nawet najbardziej intuicyjne interfejsy (dotyk, głos) stanowią barierę i opóźnienie między ludzką intencją a działaniem maszyny. Ostatnia granica interakcji człowiek-maszyna to umożliwienie bezpośredniego sterowania maszynami i systemami za pomocą myśli, poprzez interfejsy neuronowe. Choć brzmi to jak futurystyczna wizja, to prace badawcze wskazują, że w nie tak odległej przyszłości działania na terenie fabryk przyszłości będą zlecane myślami.

Algorytmy uczenia maszynowego są absolutnie kluczowe do dekodowania złożonych sygnałów EEG (elektroencefalograficznych) z mózgu i „tłumaczenia” ich na konkretne komendy dla maszyny. AI uczy się rozpoznawać unikalne wzorce myślowe danego użytkownika.

r Firmy takie, jak Neuralink, Paradromics czy Neurable od lat pracują nad rozwiązaniem, które zrewolucjonizuje współpracę człowiek-komputer. Z tych trzech firm najbardziej zaawansowane rozwiązanie oferuje ta ostatnia, prezentując słuchawki MW75 Neuro, które powstały we współpracy z firmą

Master&Dynamic.

Wspomniane słuchawki są pierwszym na świecie konsumenckim pilotem audio opartym na technologii BCI (Brain-Computer Interface, czyli interfejs mózg–komputer). Są to zaawansowane bezprzewodowe słuchawki wyposażone w sensory EEG, które monitorują fale mózgowe użytkownika podczas codziennego użytkowania. Zintegrowane z aplikacją Neurable AI, słuchawki pozwalają analizować poziom skupienia, rozpoznawać sygnały stresu i odkrywać optymalne warunki osobistej efektywności mentalnej. System może automatycznie aktywować tryb focus, zalecać przerwy, a także dostosowywać swoje działanie do realnego stanu umysłu użytkownika – wszystko z myślą o zwiększeniu produktywności i dbałości o zdrowie psychiczne.

Technologia ta, uznana za jedno z przełomowych osiągnięć z obszaru AI&Bio, jest pierwszym przypadkiem zastosowania BCI o tak wysokiej skuteczności poza laboratorium w produkcie masowej konsumpcji.

Trend 17. Fabryki o dodatnim bilansie ekologicznym

Neutralność klimatyczna to już za mało. Przyszłość wymaga, by przemysł stał się siłą aktywnie regenerującą planetę. Projektowanie i budowa fabryk, które nie tylko minimalizują swój negatywny wpływ, ale aktywnie przyczyniają się do poprawy stanu środowiska (net-positive), jest dziś koniecznością. Nowa wizja to możliwość generowania przez nie więcej czystej energii niż zużywają, oczyszczają wodę i odbudowują lokalną bioróżnorodność.

Systemy AI pełnią rolę centralnego „mózgu” ekologicznego fabryki. W czasie rzeczywistym zarządzają przepływami energii (np. magazynując nadwyżki z paneli słonecznych), optymalizują zużycie wody, sterują systemami wychwytywania CO2 i zarządzają zamkniętymi obiegami materiałów.

Wyzwania firm w zrównoważonej transformacji wiążą się z wieloma próbami, a europejscy przedsiębiorcy mają wiele uwag dotyczących tempa i poziomu wymogów związanych ze zmianą biznesów na bardziej zielony. Inspirację i wizję przyszłości można czerpać z Chin.

r National Green Factory Program w Chinach to ogólnokrajowa inicjatywa prowadzona przez chińskie Ministerstwo Przemysłu i Technologii Informacyjnych (MIIT) od 2017 roku, mająca na celu transformację przemysłu w kierunku zrównoważonego rozwoju. Program tworzy sieć modelowych fabryk, które wyznaczają standardy w zakresie niskoemisyjnej, efektywnej energetycznie i zasobooszczędnej produkcji. Aby otrzymać status „zielonej fabryki”, przedsiębiorstwa muszą spełnić rygorystyczne kryteria, takie jak czyste procesy produkcyjne, wykorzystanie odnawialnych źródeł energii, intensywne wykorzystanie terenu, stosowanie nietoksycznych materiałów oraz wysoki poziom recyklingu i gospodarki odpadami. Ocena dotyczy całego cyklu działalności – od infrastruktury i zarządzania po wyniki środowiskowe. Status ten wiąże się z korzyściami finansowymi i wsparciem politycznym, ale również zobowiązuje do ciągłego utrzymania wysokich standardów pod groźbą utraty tytułu.

I choć koncept fabryk o dodatnim bilansie ekologicznym jest przyszłościowym trendem, warto zastanowić się, czy już dziś dzięki dostępnym technologiom można obecny negatywny wpływ mocno ograniczyć.

Trend 18. Produkcja biozintegrowana

Przemysł oparty na materiałach syntetycznych i petrochemicznych jest niezrównoważony i generuje ogromne ilości odpadów. Od kilku lat coraz głośniejsze stają się idee regeneratywnego przywództwa, który inspiracje czerpie z natury w poszukiwaniu remedium na dzisiejsze wyzwania w rozwiązaniach, które można skopiować prosto z przyrody. I choć zmiana nie będzie radykalna, to rośnie świadomość odejścia od tradycyjnych surowców na rzecz wykorzystania procesów biologicznych do „hodowania” produktów i materiałów. Wykorzystuje się do tego inżynierię genetyczną, fermentację precyzyjną, grzybnię (mycelium) czy algi.

AI jest niezbędna do projektowania nowych organizmów i procesów biologicznych (np. projektowanie białek o określonych właściwościach) oraz do precyzyjnego sterowania warunkami w bioreaktorach (temperatura, pH, składniki odżywcze), aby zmaksymalizować wydajność i jakość „produkcji”.

r Ecovative to amerykańska firma biotechnologiczna z siedzibą w Green Island (Nowy Jork), która rozwija nowe biomateriały z mycelium grzybów jako zrównoważone alternatywy dla plastiku i styropianu w opakowaniach, budownictwie, tekstyliach i komponentach motoryzacyjnych. Jej flagowy produkt, MycoComposite, powstaje przez uprawę grzybni na podłożu z odpadów rolniczych, co pozwala na produkcję w czasie mniej więcej 5 dni, z minimalnym zużyciem energii i bez toksycznych składników. Materiał jest kompostowalny, odporny na ogień i charakteryzuje się dobrą izolacją oraz wytrzymałością mechaniczną.

Trend 19. Cyfrowa suwerenność w przemyśle

Rosnące napięcia geopolityczne i wojny handlowe uświadamiają firmom i państwom ryzyko związane z uzależnieniem od zagranicznych dostawców technologii, zwłaszcza w obszarach krytycznych. Rozwiązaniem jest świadome dążenie do zachowania pełnej kontroli nad własnymi danymi przemysłowymi i infrastrukturą cyfrową. Przejawia się to w preferowaniu lokalnych dostawców chmury (lub budowaniu prywatnych chmur) i technologii, które minimalizują ryzyka regulacyjne i polityczne.

AI staje się kluczowym elementem strategii suwerenności. Lokalne rozwijanie i wdrażanie własnych modeli AI (tzw. „sovereign AI”) pozwala uniezależnić się od platform kontrolowanych przez inne mocarstwa, zapewniając bezpieczeństwo i kontrolę nad strategiczną technologią.

r Gaia-X to europejska inicjatywa technologiczna, której celem jest budowa federacyjnej infrastruktury danych zgodnej z wartościami UE: suwerennością cyfrową, przejrzystością, ochroną danych i otwartym dostępem. Projekt zakłada stworzenie „data spaces” – cyfrowych ekosystemów, w których różnorodne podmioty (firmy, instytucje, jednostki publiczne) mogą bezpiecznie wymieniać dane, zachowując nad nimi pełną kontrolę. Gaia-X wdraża standardy i otwarte oprogramowanie umożliwiające automatyczną zgodność z regulacjami (security-by-design, privacy-by-design) oraz certyfikację dostawców usług i rozwiązań. Ma to umożliwić europejskim firmom korzystanie z zalet chmury i AI bez konieczności oddawania kontroli nad danymi poza UE.

Trend 20. Standaryzacja ram zarządzania AI

W świecie, gdzie autonomiczne AI zarządza infrastrukturą krytyczną, ryzyko niekontrolowanego działania, stronniczości algorytmicznej czy wykorzystania wrogiego staje się problemem globalnym. Koniecznością jest dążenie do stworzenia i wdrożenia globalnie uznawanych, prawnie wiążących standardów, protokołów i ram etycznych dla rozwoju i wdrażania AI w przemyśle (AI Governance).

Paradoksalnie AI będzie wykorzystywana do monitorowania innych systemów AI. Powstaną zautomatyzowane systemy audytujące, które będą weryfikować zgodność algorytmów z regulacjami, szukać potencjalnych uprzedzeń i zapewniać transparentność ich procesów decyzyjnych.

r Projekt TALON (Autonomous and Self-organized AI Orchestrator for a Greener Industry 5.0) to inicjatywa wspierana przez program Horizon Europe, która tworzy

inteligentny system orkiestracji AI automatycznie decydujący, które algorytmy działają lokalnie (edge), a które przetwarzane są w chmurze, co optymalizuje zużycie energii i redukuje opóźnienia. Projekt integruje też blockchain do bezpiecznego zarządzania modelami AI oraz cyfrowe bliźniaki i transfer learning, co wspiera wyjaśnialność i zaufanie użytkowników. Kluczowym celem TALON jest standaryzacja technologii AI dla Industry 5.0, poprzez współpracę z organizacjami, takimi jak IEEE, ISO/IEC i CEN-CENELEC – co umożliwia interoperacyjność, kompatybilność i skalowalne wdrożenia. Dzięki takim rozwiązaniom, TALON buduje fundamenty fabryk nowej generacji – zrównoważonych, przejrzystych i przyjaznych ludziom, w których AI wspiera pracowników zamiast ich zastępować. Interfejsy AR/VR dodają aspekt immersyjny i intuicyjne zarządzanie decyzjami – wzmacniając aspekt human-centric w Industry 5.0

Przemysł 4.0, 5.0 czy 6.0?

Zrozumienie ewolucji jaka zachodziła od Przemysłu 4.0 do nowej koncepcji 6.0 jest kluczowe, ponieważ nie są to jedynie kolejne numery wersji, lecz fundamentalnie różne filozofie i paradygmaty strategiczne, które definiują relacje między technologią, człowiekiem i produkcją.

Przemysł 4.0. Efektywność i inteligencja sieci

Przemysł 4.0 to paradygmat, którego celem jest maksymalizacja efektywności poprzez automatyzację i cyfryzację. Jego sercem jest stworzenie „inteligentnej fabryki”, w której systemy cyberfizyczne, Internet Rzeczy (IoT), Big Data i chmura obliczeniowa tworzą zintegrowany ekosystem. Głównym celem jest optymalizacja masowej produkcji i wykorzystanie danych do podejmowania lepszych decyzji. W tej wizji człowiek pełni przede wszystkim rolę nadzorcy i kontrolera zautomatyzowanych procesów.

Przemysł 5.0. Synergia człowieka i maszyny

Przemysł 5.0 stanowi odpowiedź na czysto technocentryczne podejście Przemysłu 4.0, przywracając człowieka do centrum uwagi. Fundamentem tej rewolucji jest współpraca i synergia człowiek-maszyna. Technologie, takie jak roboty współpracujące (coboty), rozszerzona rzeczywistość (AR) i sztuczna inteligencja skoncentrowana na człowieku mają na celu nie zastępowanie, lecz wzmacnianie ludzkich zdolności. Kładzie on również silny nacisk na zrównoważony rozwój i odporność, a rolą człowieka staje się kreatywność i wsparcie procesów decyzyjnych.

Przemysł 6.0. Pełna autonomia i systemy regeneracyjne

Przemysł 6.0 to wizjonerska, kolejna faza ewolucji, której celem jest osiągnięcie pełnej autonomii i stworzenie inteligentnych systemów produkcyjnych wymagających minimalnej interwencji człowieka. Paradygmat ten opiera się na konwergencji najbardziej zaawansowanych technologii, takich jak informatyka kwantowa, nanotechnologia i bio-AI. Wizja

Przemysłu 6.0 obejmuje samoregulujące się fabryki, hiperpersonalizację produkcji oraz systemy, które nie tylko są zrównoważone, ale stają się aktywnie regenerujące dla środowiska. Rola człowieka ewoluuje w kierunku projektanta i etyka tych autonomicznych systemów, nadzorującego ich działanie z wykorzystaniem zaawansowanych interfejsów.

Ewolucja konceptu Industry 4.0 i

kolejnych jego wersji

Nowy ład dla inteligentnych maszyn

Wraz z nadejściem ery autonomii stare prawo stało się niewystarczające. Nowe Rozporządzenie Maszynowe UE to nie tylko aktualizacja przepisów – to strategiczny akcelerator, który wymusza na przemyśle fundamentalną zmianę myślenia o bezpieczeństwie AI i bezpośrednio kreuje kluczowe trendy technologiczne.

Kluczowa zmiana to uznanie sztucznej inteligencji za unikalne źródło ryzyka. Systemy AI w Przemyśle 4.0 trafiają do kategorii „wysokiego ryzyka”, co kończy erę samodzielnej certyfikacji przez producentów na rzecz rygorystycznych audytów zewnętrznych. Wymusza to nowe, proaktywne podejście: ocenę ryzyka, która uwzględnia ewolucję AI i zagrożenia cybernetyczne (wymuszające rozwiązania Security-by-design) oraz implementację rejestracji działania AI, które zapisują procesy decyzyjne maszyn w celu zapewnienia pełnej rozliczalności.

Nowa dyrektywa to również nowe wymagania techniczne dla systemów sterowania, definiują surowe kryteria bezpieczeństwa, szczególnie dla maszyn zawierających elementy sztucznej inteligencji. Systemy te muszą być odporne na wszelkie oddziaływania zewnętrzne –zarówno przypadkowe, jak i celowe, np. próby sabotażu ze strony osób trzecich. Maszyny autonomiczne nie mogą samodzielnie przekraczać przypisanych im zadań ani zakresu przestrzeni działania, co ma zapobiegać niekontrolowanym zachowaniom. Kluczowe jest również zapewnienie możliwości ingerencji człowieka – operator musi mieć możliwość zatrzymania lub skorygowania działania maszyny w dowolnym momencie. Interfejsy człowiek–maszyna powinny być intuicyjne i dostosowane do umiejętności użytkowników, jasno informując o działaniach podejmowanych przez system.

Dokumentacja techniczna musi zawierać szczegółowe informacje o działaniu systemu, jego możliwościach i ograniczeniach, a na żądanie władz – także kod źródłowy lub logikę algorytmów odpowiedzialnych za bezpieczeństwo. Ponadto autonomiczne maszyny muszą umożliwiać rejestrację danych z procesu decyzyjnego, co ma kluczowe znaczenie dla audytowalności i rozliczalności działań AI. Te wymagania mają zwiększyć zaufanie do maszyn autonomicznych i ich zgodność z zasadami etycznymi oraz prawnymi.

Nowe prawo to potężny impuls do innowacji. Choć stanowi wyzwanie, to właśnie te rygorystyczne wymogi odpowiedzialności i transparentności stworzą nowy, złoty standard dla globalnego rynku. Zaufanie do autonomii nie będzie już deklaracją marketingową, lecz certyfikowaną, inżynieryjną rzeczywistością, która stanie się kluczowym wyróżnikiem konkurencyjnym.

projektów generatywnej AI nie przyniosło znaczącego wpływu biznesowego zdaniem badaczy z MIT

Ewolucja konceptu przemysłu

Wymiar strategiczny

Główny cel

Przemysł 4.0. Efektywność

Przemysł 5.0. Odporność i synergia

Przemysł 6.0. Autonomia i regeneracja

Maksymalizacja wydajności, minimalizacja kosztów.

Współpraca człowiek-maszyna, zrównoważony rozwój, personalizacja.

Rola technologii

Narzędzie do automatyzacji i optymalizacji.

Rola człowieka

Nadzorca i kontroler zautomatyzowanych systemów.

Partner człowieka, wzmacniający jego zdolności (augmentacja).

W pełni autonomiczne, samowystarczalne i regenerujące ekosystemy.

Niewidzialna, zintegrowana inteligencja, będąca fundamentem systemu.

Kreatywny strateg, partner decyzyjny dla AI, centrum uwagi technologii.

Kluczowa metryka

Efektywność automatyzacji i digitalizacji.

Dobrostan pracownika, ślad węglowy, stopień personalizacji.

Projektant i etyk systemów autonomicznych, symbioza człowiek-technologia.

Autonomia działania. Dodatni bilans ekologiczny (Net-Positive Impact). Maksymalnie krótki czas od idei do produktu.

Wyspy danych. Bariery rozwoju trendów AI w przemyśle

W zbyt wielu firmach kluczowe dane są uwięzione w odizolowanych „wyspach” – systemach, które ze sobą nie rozmawiają. To patologiczny skutek ewolucji: silosy organizacyjne, wdrażanie różnych technologii bez strategii, chaos po fuzjach, ale też technologiczne dziedzictwo tworzą cyfrowy archipelag, który paraliżuje działanie firmy, a wdrażanie nowych narzędzi często tylko pogłębia problem.

Konsekwencje są druzgocące. Brak spójnego obrazu rzeczywistości prowadzi do błędnych decyzji, ale co najgorsze – paraliżuje potencjał AI, która do skutecznego działania potrzebuje zintegrowanych, wysokiej jakości danych. Ten paraliż analityczny zmusił liderów do działania, czyniąc walkę z silosami strategicznym priorytetem. Na fundamencie ładu danych (Data Governance) rodzą się dziś nowe, potężne architektury, takie jak Data Fabric i Data Mesh, które działają, jak elastyczny system operacyjny dla danych w całej organizacji.

Dziś staje się jasne, że cała obietnica transformacji opartej na AI pozostaje pustym hasłem bez solidnego fundamentu danych. Jeśli sztuczna inteligencja jest silnikiem nowoczesnego przemysłu, to zintegrowane, dostępne dane są wysokoenergetycznym paliwem.

Budowa mostów między wyspami danych nie jest już problemem IT – to warunek konieczny do uwolnienia potencjału AI i budowania realnej przewagi konkurencyjnej.

w ocenIe eksPertów

Fabryka jutra przestaje być linią produkcyjną i staje się autonomicznym organizmem, w którym AI planuje, steruje i doskonali każdy cykl. Kto zepnie dane, robotykę i ludzi w jedną całość, zbuduje przewagę, której nie da się skopiować

AI wyprowadza produkcję poza prostą automatyzację. Rdzeń operacji przejmują inteligentne systemy ERP/ MES, coboty i „lights-out”, a decyzje zapadają na brzegu sieci w milisekundach. „Mózgiem” są dane: cyfrowe bliźniaki, kontrola wizyjna, konserwacja predykcyjna i generatywne projektowanie zamieniają pomiary w działanie. Przemysł 5.0 wzmacnia człowieka (AR, egzoszkielety, BCI), a równolegle rośnie znaczenie zrównoważenia, suwerenności cyfrowej i ładu dla AI. Warunek konieczny: likwidacja „wysp danych” przez data fabric/mesh i ład w danych. Jak te procesy wpływają na strategie firm przemysłowych? O tym w komentarzach ekspertów poniżej.

Marcin Zieliński

Advanced Solution Director w TD SYNNEX

sztuczna Inteligencja kluczem Przemysłu.

aI łączy

maszyny, Procesy i Personel

Transformacja przemysłu w kierunku Fabryki Przyszłości nie jest już odległą wizją, ale realnym wymogiem napędzanym przez sztuczną inteligencję. Klucz do sukcesu leży w pełnej widoczności i bezpiecznej automatyzacji.

Dzięki rozwiązaniom Cisco, wspieranym przez partnerów takich jak NVIDIA, INTEL, AMD czy Splunk, możemy zintegrować halę produkcyjną z systemami zarządzania. Nasze przykłady zastosowań, od Monitorowania i Kontroli Aktywów (Cisco Cyber Vision, Meraki MV) po Automatyzację Przemysłową i Cyfrowego Bliźniaka (Cisco AI PoDs, Splunk), dowodzą, że AI jest elementem łączącym maszyny, procesy i personel. Monitorowanie w czasie rzeczywistym, Utrzymanie Predykcyjne oraz Cyfrowe Bliźniaki nie tylko podnoszą jakość i czas bezawaryjnego działania, ale fundamentalnie zmieniają zarządzanie. Poprawiają wykorzystanie zasobów, skracają średni czas naprawy (MTTR), a zarządzanie zapasami staje się precyzyjne dzięki Meraki MT i Industrial Asset Vision. Przyszłość przemysłu to bezpieczna, samooptymalizująca się sieć, gdzie każdy element jest inteligentny i połączony. Cisco i TD SYNNEX dostarczają nie tylko technologię, ale kompleksową strategię dla tej przemiany. Inwestycja w AI to inwestycja w odporność i przewagę konkurencyjną.

aI usPrawnia Przemysł.

rewolucja w Świecie Produkcji Przemysłowej

Wykorzystanie Sztucznej Inteligencji (AI) w fabrykach przyszłości nabiera coraz większego znaczenia. W przypadku projektowania fabryk, czy też zarządzania nimi, dzięki wykorzystaniu oprogramowania NVIDIA do Sztucznej Inteligencji oraz połączeniu z cyfrowym bliźniakiem (NVIDIA Omniverse) jesteśmy w stanie przenieść świat rzeczywisty do wirtualnego. AI usprawnia też zarządzanie linią produkcyjną przez wykrywanie wadliwych produktów, monitorowanie zużycia maszyn. Poprzez monitorowanie incydentów związanych z nieautoryzowanym wejściem do hal produkcyjnych. AI to także zarządzanie logistyką w fabrykach, czy uczenie zachowań robotów produkcyjnych/magazynowych w odwzorowanym środowisku wirtualnym, by później przenieść to do świata rzeczywistego. Wiązać to się będzie z redukcją czasu, bezpieczeństwem, czy szybką możliwością nanoszenia zmian w projektach.

Rafał Ciemięga Business Development ManagerData Solutions & IoT w TD SYNNEX

aI zmienia oblicze Przemysłu. automatyzacja wsPiera ludzi i Procesy

W przemyśle AI to nie tylko roboty na hali. To przede wszystkim inteligentna automatyzacja, analityka predykcyjna i elastyczne zarządzanie produkcją. Dzięki AI fabryki mogą przewidywać awarie, optymalizować zużycie energii i szybciej reagować na zmiany popytu. W Polsce świetnym przykładem jest Fabryka FAKRO, która wdrożyła systemy AI do kontroli jakości z wykorzystaniem wizji komputerowej. Szansą jest też demokratyzacja technologii – nawet SMB mogą dziś korzystać z rozwiązań AI dzięki chmurze i gotowym modelom. Ale są też wyzwania: brak kompetencji, trudności z wyborem odpowiednich narzędzi, obawy o bezpieczeństwo danych. Kluczowe jest zrozumienie, że AI to nie zagrożenie, a narzędzie wspierające ludzi i procesy – i że warto zacząć od małych, dobrze zdefiniowanych projektów.

Monika Kałas Distribution Lead for Poland w Microsoft

PostĘPujący rozwój aI

dostrzegAmy corAz wIĘcej szAns dlA bIznesu

AI to dziś nie tylko narzędzie, lecz strategiczny motor innowacji. Firmy wdrażające sztuczną inteligencję zyskują na efektywności, prognozowaniu i zarządzaniu. Kluczowe wyzwania? Integracja z procesami, kompetencje i spójność organizacyjna. Świadome wdrożenie AI to przewaga, nie moda – podkreśla Zbigniew Mądry, COO – wiceprezes Grupy AB

Jakie są najważniejsze szanse i wyzwania dla biznesu związane z postępującą adaptacją AI?

Dziś dostrzegamy zdecydowanie więcej szans dla biznesu w związku z postępującym rozwojem AI. Oczywiście to już się dzieje i wśród pozytywnych aspektów wdrożenia narzędzi opartych na sztucznej inteligencji są te, które zaczynają się w pracy biurowej, jak m.in.: wsparcie i przyspieszenie realizowanych zadań, płynniejsze wyciąganie wniosków i podsumowań oraz większa efektywność.

I nie chodzi tu tylko o szybkie wygenerowane treści, ale bardziej zaawansowane działania.

Do tego dochodzą usprawnienia na wyższych poziomach, jak prognozowanie sprzedaży, przewidywanie potrzeb klientów, wsparcie w zarządzaniu,

podpowiadanie rekomendacji, aż po układanie procesów, usług i lepsze działanie procedur, czy w ogóle softów oraz samych rozwiązań hardware. MS Copliot, ChatGPT, rozwiązania takie, jak np. PC+AI są bardziej efektywne, lepiej wspierają pracę, ale to tylko narzędzia. Na tym etapie wyzwaniem są: zachowanie rozsądku i ostrożności, ale też stanięcie w prawdzie przed sobą – bo jeżeli chcemy usprawniać coś z pomocą AI, najpierw musimy zadbać o wewnętrzny porządek i spójność.

Prawdziwe szanse i wyzwania zaczynają się wtedy, gdy mówimy o AI jako o wdrażanym procesie technologicznym w firmie, gdy silniki sztucznej inteligencji są zespolone z procesami i danymi. Gdy mamy do czynienia z zaawansowaną integracją na poziomie całej organizacji. Tu natomiast wyzwaniami mogą być: podjęcie decyzji o zmianie na tak głębokim

Zbigniew Mądry COO – wiceprezes Grupy AB

poziomie, kapitał i zasób kompetencji dla adaptacji AI czy w końcu realne „przeliczenie” AI na faktyczne działania bądź wyniki.

Jakie kierunki rozwoju i zastosowań AI są dziś priorytetowe?

To oczywiście zależy od miejsca, w którym dziś znajduje się dane przedsiębiorstwo, aktualnego statusu adaptacji AI oraz od celu i potrzeb. Nawiązując do poprzedniej odpowiedzi – kierunek zastosowań zależy też od polityki danej firmy względem wdrożenia AI i tego, na ile otwarta jest na innowacje. Bo sam fakt, że AI się rozwija i powszechnie wiadomo, że firmy ją wdrażają, nie wystarczą. Co więcej, sztuczna inteligencja nie jest rozwiązaniem na wszystko i dla wszystkich.

W efekcie każdą sytuację należy rozpatrywać indywidualnie.

W firmach, w których nadal mamy pewne opory technologiczne, należy małymi etapami przeprowadzić pracowników przez cały proces – znaleźć konkretny obszar, w którym AI może realnie pomóc i metodą drobnych kroków pokazać, jaki efekt przynosi. Tu też wskazane jest spersonalizowane podejście managerów, bo przecież nie wystarczy ogłosić, że „mamy narzędzie nasycone wiedzą i danymi o firmie, korzystajcie”.

W innych organizacjach priorytetem może być już chłodna kalkulacja, na ile AI realnie pomaga w osiąganiu danej korzyści i wyników, i jak implementować rozwiązania w innych obszarach dla jeszcze lepszych efektów. Następnie jak, w połączeniu

z innymi podmiotami, partnerami czy dostawcami, zwiększać zakres implementacji AI. Niezależnie – myślę, że priorytetem dziś jest po prostu świadome uczenie się i wdrażanie AI, które powinno być naturalnym uzupełnieniem działania każdej organizacji. To stwarzanie przestrzeni do jej implementacji i testowanie. Bo jak mówi Michael Dell, założyciel i dyrektor generalny Dell Technologies: „jeśli nie jesteś częścią tej zmiany, zostajesz w tyle”.

Całość powinna być wdrażana z poszanowaniem dotychczasowych dokonań,

historii, wartości i kultury organizacyjnej, aby zachować autentyczność, unikalność, własne DNA.

Czy AI to dziś głównie narzędzie redukujące koszty, czy raczej motor innowacji i nowych źródeł przychodu?

Oczywiście to zależy od punktu widzenia. Lecz wszelkie narzędzia i możliwości, jakie daje implementacja AI, nadal postrzegam bardziej w kategoriach rozwoju, innowacji i usprawnień. Jednak jedno nie wyklucza

drugiego – celem innowacji może być redukcja kosztów i to już się dzieje.

Zastosowanie narzędzi zależy od przyjętego celu i narracji firmy. Według mnie, rozwój i wdrożenie AI powinny wpisywać się w budowanie silniejszej, sprawniejszej organizacji – i to jest narracja budująca, inspirująca, którą uważam za lepszą. Stoją za tym wyniki badań EY „Barometr Przedsiębiorczości 2025”, według których znaczna liczba polskich przedsiębiorców (46 proc.) uważa, że AI zwiększy wydajność ich biznesów. Jednocześnie jedynie

18 proc. polskich przedsiębiorców rezygnuje z tego typu inwestycji, podczas gdy w innych krajach regionu odsetek ten wynosi aż 43 proc. Ponadto ponad połowa polskich firm wykazuje, że na rozwój AI przeznaczyła do 100 tys. dolarów.

Jaką rolę odgrywa dziś sztuczna inteligencja w strategii Państwa firmy i jak przebiegała droga od pierwszych decyzji o jej wdrożeniu do obecnych osiągnięć?

To ciekawa kwestia i najpierw należy odpowiedzieć na pytanie, gdzie zaczyna się sztuczna inteligencja. Jeżeli bowiem uznamy, że wysoko zaawansowane algorytmy korzystające z LLM są narzędziem AI, to my wykorzystujemy je od dawna i czerpiemy z tego realne korzyści. Jeżeli natomiast założymy, że AI to ta generatywna sztuczna inteligencja, to działania dotyczące możliwości jej wdrażania też rozpoczęliśmy dość dawno. Stało się to dokładnie w momencie, w którym dostrzegliśmy potencjał narzędzi Gen-AI w podniesieniu efektywności pracy oraz wykorzystaniu jej do usprawnienia współpracy z naszymi partnerami handlowymi. Nie bez znaczenia jest też nasze DNA, w którym istotnym elementem dla AB jest innowacyjność i wykorzystywanie nowych narzędzi do podnoszenia ogólnej efektywności firmy.

Przeprowadziliśmy szerokie badania rynkowe i odbyliśmy wiele spotkań z firmami zewnętrznymi, które doradzają w kwestiach wdrażania rozwiązań sztucznej inteligencji w dużych organizacjach. W wyniku tych konsultacji wybrana została strategia podejścia do wdrożenia AI w naszej firmie. Obecnie prowadzimy testy mające na celu potwierdzenie, że dostępne obecnie na rynku rozwiązania są na tyle doskonałe, że ich wdrożenie przyniesie oczekiwane korzyści.

Oczywiście od samego początku, niejako punktowo, wykorzystujemy narzędzia ogólnodostępne, takie jak czaty, np. GPT, Gemini, itp. Nasi pracownicy w szerokim zakresie pracują, korzystając z rozwiązania

MS Copilot. Dostrzegamy znamienny fakt, że wszystkie te technologie bardzo szybko ewoluują i ich zdolność do podnoszenia

Rozwój AI powinien być traktowany jako priorytet w kontekście rozwoju.

To szansa niemal dla każdego sektora. Jednak to wymaga systemowego wsparcia i długofalowej strategii.

Zbigniew Mądry COO – wiceprezes Grupy AB

efektywności pracy zmienia się w pozytywnym kierunku. Ogólnie rzecz biorąc, jesteśmy przekonani, że wcześniej niż później wdrożymy kompleksowe rozwiązanie na pełną skalę, ale musimy mieć pewność, że wyniki takiego wdrożenia będą pozytywne w takim sensie, że poprawią komfort oraz jakość pracy naszych pracowników, a przede wszystkim, że dadzą realne korzyści naszym partnerom handlowym.

Co jest dziś najbardziej niedocenianym aspektem sztucznej inteligencji w debacie publicznej czy biznesowej?

Rozwój AI powinien być traktowany jako priorytet w kontekście rozwoju. To szansa niemal dla każdego sektora. Jednak to wymaga systemowego wsparcia i długofalowej strategii. Naturalnie przydałyby się szerzej zakrojone działania edukacyjne w tym zakresie, programy kształtujące liderów, czy rządowe dotacje. Dostrzegam to, że firmy coraz bardziej interesują się sztuczną inteligencją i inwestują w nią. Jest też popyt na specjalistów do spraw AI, którzy będą wdrażać standardy, ulepszenia i własnych agentów wewnątrz firmy. Jednostkowo na razie patrzymy na udane wdrożenia AI, jak na kolejny atut i przewagę konkurencyjną. I to jest wyścig. Myślę jednak, że ważna dla rynku i nas wszystkich jest większa otwartość, aby mówić o solidnych „use case’ach”, podpartych danymi, o cenie wdrożenia, zysku czasowym, finansowym, innym.

Za mało mówi się też o standardach i ramach legislacyjnych – wiele firm ma obawy w tej materii – i o kwestiach bezpieczeństwa. n

sztuczna IntelIgencja w logistyce

Inteligentne łańcuchy dostaw, które przewidują, uczą się

i reagują w czasie rzeczywistym

Sztuczna inteligencja to klucz do logistyki o obiegu zamkniętym – automatyzuje procesy zwrotów, recyklingu i ponownego wykorzystania.

Precyzja codziennej efektywności

Trend 1. Logistyka kognitywna.

Trend 2. Autonomiczna orkiestracja magazynu.

Trend 3. Logistyka o obiegu zamkniętym.

Trend 4. Logistyka konwersacyjna i rozszerzona.

Strategiczne projektowanie odporności na przyszłość

Trend 5. Cyfrowe bliźniaki łańcucha dostaw.

Trend 6. Generatywna optymalizacja sieci dostaw.

Trend 7. Dane syntetyczne dla odporności.

Zdecentralizowana struktura. Narodziny globalnego ekosystemu

Trend 8. Agentowe systemy adaptacyjne.

Trend 9. Zintegrowany łańcuch wartości.

Trend 10. AI na krawędzi sieci (Edge AI).

Trend 11. Zintegrowana logistyka 5G.

Trend 12. Bezpieczeństwo oparte na AI i blockchain.

Precyzja codziennej efektywności

Nie mówimy już o ewolucji. Jesteśmy świadkami przeprogramowania samego DNA operacji logistycznych. Trendy w tej kategorii reprezentują przejście od mechanicznej automatyzacji do systemów obdarzonych zdolnością poznawczą. Sztuczna inteligencja staje się centralnym układem nerwowym, który optymalizuje, przewiduje i automatyzuje fizyczne procesy w czasie rzeczywistym, przekształcając magazyny i floty w żywe, samodoskonalące się organizmy.

Trend 1. Logistyka kognitywna.

Trend 2. Autonomiczna orkiestracja magazynu.

Trend 3. Logistyka o obiegu zamkniętym.

Trend 4. Logistyka konwersacyjna i rozszerzona.

Strategiczne projektowanie odporności na

przyszłość

Liderzy przestają zarządzać jedynie tym, co jest. Zaczynają aktywnie projektować to, co może nadejść. Ta kategoria grupuje trendy, które przenoszą zarządzanie łańcuchem dostaw z płaszczyzny operacyjnej na strategiczną. Mówimy tu o tworzeniu wirtualnych światów – cyfrowych bliźniaków i syntetycznych scenariuszy – które pozwalają testować, rekonfigurować i wzmacniać całe sieci logistyczne w obliczu niepewności, a nawet zdarzeń, które nigdy wcześniej nie miały miejsca.

Trend 5. Cyfrowe bliźniaki łańcucha dostaw.

Trend 6. Generatywna optymalizacja sieci dostaw.

Trend 7. Dane syntetyczne dla odporności.

Zdecentralizowana struktura.

Narodziny globalnego ekosystemu

Dotychczasowe silosy informacyjne i organizacyjne rozpadają się. Na ich miejscu powstaje nowa, zdecentralizowana i zintegrowana struktura logistyczna. Trendy w tej kategorii opisują fundamentalną zmianę architektury – od monolitycznych, centralnie sterowanych systemów do połączonej sieci autonomicznych agentów, platform i technologii. AI działa tu

jako uniwersalny translator i gwarant zaufania, tworząc płynny, inteligentny i bezpieczny ekosystem dla wszystkich uczestników.

Trend 8. Agentowe systemy adaptacyjne.

Trend 9. Zintegrowany łańcuch wartości.

Trend 10. AI na krawędzi sieci (Edge AI).

Trend 11. Zintegrowana logistyka 5G.

Trend 12. Bezpieczeństwo oparte na AI i blockchain.

Trendy AI w logistyce

Trend 1. Logistyka kognitywna

W erze natychmiastowej gratyfikacji i rosnącej niepewności geopolitycznej, reaktywne zarządzanie łańcuchem dostaw jest modelem skazanym na porażkę. Zdolność do przewidywania zdarzeń, zanim one nastąpią, staje się kluczową przewagą konkurencyjną. Logistyka kognitywna to paradygmat, w którym systemy logistyczne nie tylko reagują na dane w czasie rzeczywistym, ale aktywnie przewidują przyszłe stany popytu, podaży i potencjalnych zakłóceń.

To przejście od „co się dzieje?” do „co się wydarzy i jak powinniśmy na to zareagować?”.

Algorytmy AI, w szczególności uczenie maszynowe, analizują ogromne zbiory danych historycznych, rynkowych i zewnętrznych (np. pogoda, trendy w mediach społecznościowych, dane makroekonomiczne), aby tworzyć wysoce precyzyjne prognozy i identyfikować ukryte wzorce ryzyka.

r Transmetrics to bułgarska firma specjalizująca się we wdrażaniu trendu AI Cognitive Logistics – kompleksowej platformy opartej na sztucznej inteligencji i zaawansowanej analizie danych dla branży logistycznej.Rozwiązanie obejmuje kilka kluczowych modułów: predykcyjne planowanie przewozów z optymalizacją tras i pojemności, analityka stanu floty, zapobieganie awariom i harmonogramowanie serwisów, prognozowanie i optymalizacja położenia pustych kontenerów. AI w platformie automatycznie oczyszcza i wzbogaca dane, prognozuje popyt, optymalizuje trasy i harmonogramy serwisowe, co skutkuje redukcją kosztów, wydajniejszym wykorzystaniem zasobów i mniejszym śladem węglowym Dla klientów oznacza to przejście od reaktywnego zarządzania do proaktywnego, opartego na danych i zrównoważonego modelu działania.

Trend 2. Autonomiczna orkiestracja magazynu

Rosnące koszty pracy, presja na skracanie czasu realizacji zamówień (fulfillment) i gwałtowny wzrost e-commerce zmuszają do przeprojektowania centrów logistycznych. Człowiek przestaje być najwydajniejszym elementem w procesach sortowania, pakowania i przemieszczania towarów.

40%

Pracowników wykorzystuje AI w pracy, podczas gdy w 2023 było to ledwie 20%

Magazyny przekształcają się w złożone ekosystemy, w których floty autonomicznych robotów i pojazdów (AGV – Automated Guided Vehicle) współpracują ze sobą pod nadzorem centralnego systemu AI. Trend ten polega na zautomatyzowanej „orkiestracji” wszystkich procesów wewnątrz magazynu – od przyjęcia towaru po jego wysyłkę.

AI jest mózgiem operacji. Optymalizuje trasy robotów, zarządza procesami kompletacji (picking), przydziela zadania i dynamicznie rekonfiguruje układ magazynu w odpowiedzi na zmieniające się zapotrzebowanie. Wizja komputerowa jest kluczowa dla nawigacji i manipulacji obiektami.

r Amazon wdrożył rozwiązanie Amazon Robotics & Sequoia, które integruje zaawansowaną robotykę z algorytmami sztucznej inteligencji w celu pełnej automatyzacji operacji magazynowych. System AI zarządza pracą autonomicznych robotów, które realizują zadania kompletowania zamówień, pakowania oraz transportu towarów w magazynie. Dzięki analizie danych w czasie rzeczywistym, sztuczna inteligencja dynamicznie optymalizuje ścieżki robotów, przydziela zadania i reaguje na zmiany w wolumenie zamówień, co pozwala na maksymalizację wydajności i elastyczności procesów logistycznych.

Trend 3. Cyfrowe bliźniaki łańcucha dostaw

Zarządzanie globalnym łańcuchem dostaw przypomina nawigowanie statkiem we mgle. Brakuje jednego, zintegrowanego obrazu całej sieci, co uniemożliwia testowanie scenariuszy i proaktywne zarządzanie ryzykiem.

Cyfrowy bliźniak to wirtualna, dynamiczna replika całego łańcucha dostaw – od dostawców surowców po klienta końcowego. Integruje dane w czasie rzeczywistym z systemów fizycznych (czujniki IoT, GPS) i biznesowych (ERP, TMS), umożliwiając symulację, optymalizację i testowanie scenariuszy „co-jeśli” bez ryzyka dla realnych operacji.

AI jest silnikiem analitycznym cyfrowego bliźniaka. Optymalizuje procesy, identyfikuje potencjalne wąskie gardła, a co najważniejsze – umożliwia autonomiczne reagowanie na zakłócenia w świecie wirtualnym, zanim ich skutki pojawią się w rzeczywistości.

r Przykładem jest rozwiązanie firmy Mecalux wdrożone w nowym centrum dystrybucyjnym Groupe Rossignol, znanego producenta odzieży i sprzętu sportowego. Przed fizycznym uruchomieniem magazynu, Mecalux wykorzystał swoje oprogramowanie do symulacji, które pełniło rolę cyfrowego bliźniaka całej zautomatyzowanej instalacji. Ten wirtualny model pozwolił na odtworzenie i przetestowanie wszystkich planowanych operacji logistycznych, w tym pracy systemu przenośników i oprogramowania do zarządzania magazynem (WMS). Dzięki symulacji, Groupe Rossignol mogło zweryfikować wydajność i poprawność działania systemu jeszcze przed jego wdrożeniem, co pozwoliło na identyfikację potencjalnych problemów i zapewniło, że rozwiązanie spełni ich wysokie wymagania logistyczne.

Trend 4. Logistyka o obiegu zamkniętym

Presja regulacyjna (prawa o rozszerzonej odpowiedzialności producenta), rosnąca świadomość ekologiczna konsumentów oraz potrzeba budowania odporności surowcowej zmuszają firmy do odejścia od linearnego modelu „produkuj-użyj-wyrzuć”. To

przeprojektowanie procesów logistycznych w celu maksymalizacji odzysku, renowacji, recyklingu i ponownego wykorzystania produktów i materiałów. Trend ten obejmuje zarówno optymalizację logistyki zwrotów (reverse logistics), jak i tworzenie nowych modeli biznesowych opartych na usługach naprawy i odsprzedaży.

Sztuczna inteligencja jest kluczowa dla opłacalności logistyki o obiegu zamkniętym. AI prognozuje wolumen i rodzaj zwrotów, optymalizuje trasy zbiórki, automatyzuje sortowanie odzyskanych materiałów (za pomocą wizji komputerowej) i zarządza procesami renowacji.

r Riverhorse Logistics wykorzystuje AI, aby zautomatyzować i przyspieszyć każdy etap logistyki zwrotnej – od przyjmowania przesyłek zwrotnych, przez ich komputerową inspekcję, aż po inteligentne sortowanie i optymalne trasy transportu. System AI rozpoznaje stan produktów dzięki wizji komputerowej, co pozwala szybciej zdecydować, czy naprawić, sprzedać, czy przekazać do recyklingu, jednocześnie wychwytując potencjalne oszustwa. Analizując wzorce zwrotów, rozwiązanie prognozuje ich wolumen i optymalizuje zarządzanie zapasami, co pozwala firmie działać proaktywnie i ekologicznie. Dzięki AI Riverhorse zmienia logikę kosztowego centrum obsługi zwrotów w strategiczny filar efektywności, zysku i zrównoważonego rozwoju.

r Greyparrot.ai wykorzystuje sztuczną inteligencję do rewolucjonizowania logistyki cyrkularnej poprzez automatyczną analizę odpadów. Ich system, oparty na wizji komputerowej, jest instalowany nad taśmociągami w sortowniach, gdzie w czasie rzeczywistym identyfikuje i klasyfikuje ponad 70 różnych typów materiałów. Dzięki temu zakłady recyklingu uzyskują precyzyjne dane na temat składu i czystości strumienia odpadów, co pozwala im optymalizować procesy i maksymalizować odzysk surowców. Co kluczowe dla gospodarki cyrkularnej, te unikalne dane mogą być przekazywane producentom, aby mogli oni projektować opakowania, które są w praktyce łatwiejsze do ponownego przetworzenia.

Trend 5. Logistyka konwersacyjna i rozszerzona

W logistyce wciąż istnieje ogromna luka kompetencyjna, a interfejsy tradycyjnych systemów (TMS – Transportation Management System, WMS – Warehouse Management System) są często nieintuicyjne. Jednocześnie klienci oczekują natychmiastowej, spersonalizowanej komunikacji, a pracownicy potrzebują wsparcia w wykonywaniu złożonych zadań.

Ten trend ma dwa filary. Pierwszy to wykorzystanie interfejsów głosowych i chatbotów (Logistyka Konwersacyjna) do automatyzacji komunikacji z klientami, kierowcami i dostawcami. Drugi to AI jako „cyfrowy asystent” dla pracowników (Logistyka Augmentacyjna, Rozszerzona), który dostarcza im instrukcje, wspiera w podejmowaniu decyzji i przyspiesza szkolenia, zmniejszając lukę kompetencyjną.

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i rozumienie języka naturalnego (NLU) napędzają chatboty i asystentów głosowych. Systemy ekspertowe i uczenie maszynowe dostarczają pracownikom kontekstowe rekomendacje i inteligentne narzędzia szkoleniowe.

r aiOla oferuje rozwiązanie Speech-Powered Logistics AI, które wykorzystuje sztuczną inteligencję do przetwarzania poleceń głosowych w środowisku magazynowym

Sztuczna inteligencja byłaby ostateczną wersją Google.

Najdoskonalszą wyszukiwarką, która rozumiałaby wszystko, co jest w sieci.

Wiedziałaby dokładnie, czego chcesz, i podałaby ci właściwą odpowiedź.

Daleko nam jeszcze do tego, ale możemy stopniowo się do tego zbliżać i właśnie nad tym pracujemy.

Larry Page

i logistycznym. System umożliwia pracownikom wydawanie poleceń głosowych, zamiast ręcznego wprowadzania danych, co znacząco skraca czas realizacji zadań i minimalizuje ryzyko błędów. AI automatycznie rejestruje dane operacyjne, analizuje je na bieżąco i udostępnia kluczowe informacje, wspierając szybkie podejmowanie decyzji oraz zwiększając efektywność procesów logistycznych. Aplikacja zawiera ponad 100 różnych języków, a także różne akcenty, dialekty i branżowy żargon w każdym środowisku akustycznym, co czyni ją wyjątkowo precyzyjną i niezawodną. Ponieważ działa w pełni głosowo, pracownicy mają całkowicie wolne ręce, co sprawia, że procesy pracy stają się bezpieczniejsze, szybsze i dokładniejsze.

r Walmart wprowadził autorskie narzędzie rzeczywistości rozszerzonej (AR), aby zrewolucjonizować proces kompletowania zamówień przez pracowników. Aplikacja, działająca na urządzeniach mobilnych, nakłada na obraz z kamery cyfrową ramkę, która precyzyjnie wskazuje produkt do pobrania na półce. Dzięki temu pracownicy mogą zlokalizować towary znacznie szybciej, co eliminuje potrzebę korzystania z tradycyjnych, mniej wydajnych skanerów. Kluczowymi korzyściami są radykalne przyspieszenie pracy, lepsza ergonomia – system może wskazać wiele produktów jednocześnie, co eliminuje konieczność odkładania i ponownego podnoszenia skanera oraz skrócenie czasu potrzebnego na wdrożenie nowych osób z kilku godzin do zaledwie kilku minut.

Trend 6. Generatywna optymalizacja sieci dostaw

Projektowanie łańcucha dostaw to zadanie o ogromnej złożoności, z tysiącami zmiennych. Analityk jest w stanie przetestować jedynie garść scenariuszy, co oznacza, że optymalne konfiguracje sieci pozostają nieodkryte. Zamiast optymalizować istniejącą sieć, generatywna sztuczna inteligencja projektuje od zera tysiące, a nawet miliony potencjalnych konfiguracji łańcucha dostaw (lokalizacje magazynów, przepływy transportowe, poziomy zapasów).

Następnie przeprowadza ewaluację tych projektów, aby znaleźć nieoczywiste rozwiązania, które maksymalizują jednocześnie wydajność, odporność i zrównoważony rozwój.

Generatywne modele AI (podobne do tych, które tworzą obrazy lub tekst) eksplorują przestrzeń możliwych rozwiązań w sposób, który był dotychczas niemożliwy obliczeniowo, odkrywając innowacyjne i kontrintuicyjne strategie.

r Infosys opracował narzędzie Generative AI, które wykorzystuje zaawansowane algorytmy sztucznej inteligencji do optymalizacji tras transportowych oraz przepływów logistycznych w całej sieci dostaw. Generatywna AI studiuje zarówno dane historyczne, jak i bieżące informacje (np. natężenie ruchu, zamówienia, warunki pogodowe), aby w czasie rzeczywistym generować i aktualizować najbardziej efektywne rozwiązania transportowe. System pozwala na dynamiczne dostosowywanie tras, co przekłada się na skrócenie czasu dostaw, redukcję kosztów operacyjnych oraz zwiększenie elastyczności i odporności sieci logistycznej na zakłócenia.

Trend 7. Agentowe systemy adaptacyjne

Tradycyjne systemy logistyczne są monolityczne i centralnie sterowane. Wprowadzanie zmian jest powolne, a systemy słabo adaptują się do nieprzewidzianych, lokalnych zdarzeń.

Przyszłość logistyki to systemy zdecentralizowane, składające się z wielu autonomicznych

„agentów” AI. Każdy agent (reprezentujący np. ciężarówkę, kontener, robota w magazynie czy nawet całe centrum dystrybucyjne) ma własne cele i zdolność do podejmowania decyzji. Agenci współpracują i negocjują ze sobą w czasie rzeczywistym, aby osiągnąć globalny cel, dynamicznie adaptując się do zmieniających się warunków bez potrzeby centralnej interwencji.

Każdy agent jest napędzany przez własny model AI (często oparty na uczeniu ze wzmocnieniem), który pozwala mu na autonomiczne działanie i uczenie się na podstawie interakcji z innymi agentami i otoczeniem.

r Maersk Tankers wdrożył rozwiązanie, które pozwala na ciągłe monitorowanie i optymalizację wydajności statków w całej flocie. System oparty na sztucznej inteligencji zbiera i analizuje w czasie rzeczywistym dane dotyczące warunków pogodowych, pracy silników oraz parametrów przewożonego ładunku. Dzięki analizie optymalizacji można dostosowywać prędkość jednostek oraz wyznaczać najbardziej efektywne trasy, co przekłada się na oszczędność paliwa, zwiększenie efektywności operacyjnej i ograniczenie emisji CO2 Takie podejście pozwala Maersk nie tylko obniżać koszty, ale również realizować cele zrównoważonego rozwoju w transporcie morskim.

r FedEx wdrożył w Singapurze rozwiązanie Autonomous Delivery Robots, które polega na wykorzystaniu autonomicznych robotów do realizacji dostaw na ostatnim etapie trasy. Dzięki zastosowaniu agentowej sztucznej inteligencji, roboty są w stanie samodzielnie poruszać się po zróżnicowanych środowiskach miejskich. Minimalizuje to konieczność interwencji człowieka, przyspiesza realizację dostaw i podnosi ich dokładność, co przekłada się na wyższą efektywność i konkurencyjność usług logistycznych FedEx. Warto zaznaczyć, że rozwiązanie opracowane zostało przez singapurska firmę QuikBot Technologies, która nazywa siebie pierwszą na świecie autonomiczną dostawą ostatniej mili – Autonomous Final-Mile Delivery (AFMD). Informacja o rozpoczęciu współpracy FedEx i QuikBot pojawiła się 11 lipca 2025 roku i dotyczy wybranych komercyjnych budynków w Singapurze.

Trend 8. Zintegrowana logistyka 5G

Autonomiczne pojazdy, drony, roboty magazynowe i miliardy czujników IoT generują niewyobrażalne ilości danych, które muszą być przesyłane i przetwarzane z minimalnym opóźnieniem. Obecne technologie sieciowe (4G, Wi-Fi) stają się wąskim gardłem. Wdrożenie sieci 5G w logistyce to nie tylko szybszy internet. To technologia o ultraniskim opóźnieniu (latency) i wysokiej przepustowości, która umożliwia niezawodną komunikację w czasie rzeczywistym między pojazdami (V2V – Vehicle-to-Vehicle), pojazdami a infrastrukturą (V2I – Vehicle-to-Infrastructure) oraz sensorami a platformami AI.

5G jest technologicznym krwiobiegiem dla autonomicznej logistyki. AI i 5G tworzą symbiotyczny związek. 5G dostarcza dane potrzebne algorytmom AI do podejmowania decyzji w ułamku sekundy, a AI zarządza złożonością sieci 5G, optymalizując jej działanie.

r Ford wdrożył rozwiązanie Private 5G Smart Factory Logistics w jednej ze swoich brytyjskich fabryk, gdzie prywatna sieć 5G umożliwia płynną komunikację pomiędzy robotami spawalniczymi, inteligentnymi narzędziami oraz systemami logistycznymi. Sztuczna inteligencja analizuje dane pochodzące z maszyn

i urządzeń w czasie rzeczywistym, co pozwala na precyzyjne sterowanie procesami produkcyjnymi, szybkie wykrywanie odchyleń oraz natychmiastowe wprowadzanie korekt. AI wspiera także predykcyjne utrzymanie ruchu, przewidując potencjalne awarie jeszcze przed ich wystąpieniem, co minimalizuje przestoje i zwiększa efektywność całej linii produkcyjnej. Takie połączenie technologii 5G i AI umożliwia dynamiczną optymalizację procesów logistycznych i produkcyjnych, podnosząc konkurencyjność zakładu.

r Port w Rotterdamie wdrożył innowacyjny projekt pilotażowy Blockchain & 5G Container Tracking, który łączy technologię 5G z blockchainem w celu usprawnienia procesów celnych, śledzenia kontenerów i monitorowania ich warunków w czasie rzeczywistym. Sztuczna inteligencja analizuje dane pochodzące z czujników zamontowanych w kontenerach (np. temperatura, wilgotność, położenie), automatycznie wyzwala realizację inteligentnych kontraktów na blockchainie oraz generuje i archiwizuje niezbędną dokumentację zgodności. Dzięki temu rozwiązaniu możliwa jest pełna automatyzacja procesów logistycznych i celnych, zwiększenie przejrzystości łańcucha dostaw oraz szybsze reagowanie na ewentualne nieprawidłowości podczas transportu.

Trend 9. AI na krawędzi sieci (Edge AI)

Wysyłanie wszystkich danych z sensorów do centralnej chmury w celu analizy jest nieefektywne, powolne i zawodne, zwłaszcza w przypadku systemów wymagających natychmiastowej reakcji (autonomiczny pojazd) lub działających w miejscach o słabej łączności. Edge AI to paradygmat, w którym algorytmy sztucznej inteligencji działają bezpośrednio na urządzeniu końcowym (np. w kamerze, w pojeździe, w robocie), a nie w chmurze. Umożliwia to podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym (z opóźnieniem poniżej milisekundy), zwiększa odporność systemu na utratę łączności i poprawia bezpieczeństwo danych.

r FedEx wdrożył rozwiązanie SenseAware, które umożliwia stały monitoring przesyłek szczególnie wrażliwych, takich jak leki, elektronika czy produkty spożywcze. System wykorzystuje czujniki IoT do zbierania danych o temperaturze, wilgotności oraz lokalizacji przesyłek na każdym etapie transportu. Dzięki zastosowaniu Edge AI, dane są analizowane bezpośrednio na urządzeniu monitorującym – w przypadku wykrycia odchyleń od ustalonych parametrów (np. zbyt wysoka temperatura lub nieautoryzowana zmiana trasy), system natychmiast generuje alerty i powiadamia odpowiedzialne osoby. Pozwala to na szybką reakcję, minimalizując ryzyko uszkodzenia lub utraty wartości przesyłki, a także zwiększa bezpieczeństwo i transparentność w łańcuchu dostaw.

Trend 10. Dane syntetyczne dla odporności

Modele AI uczą się na danych. Ale co w przypadku rzadkich, katastrofalnych zdarzeń (tzw. „czarnych łabędzi”), o których brak danych historycznych? Jak trenować AI, by radziła sobie z sytuacjami, które nigdy wcześniej nie miały miejsca? Generowanie danych syntetycznych to proces, w którym AI tworzy sztuczne, ale realistyczne dane treningowe, symulujące rzadkie i ekstremalne scenariusze. Można w ten sposób wygenerować dane dla tysięcy scenariuszy zakłóceń (pandemia, cyberatak, zamknięcie kluczowej cieśniny)

95%

profesjonalistów używa AI w pracy lub domu, a 76% z nich płaci za narzędzia AI z własnej kieszeni

i na ich podstawie trenować inne modele AI, które nauczą się na nie reagować, budując w ten sposób „odporność na nieznane”.

Sieci GAN (Generative Adversarial Networks) lub inne modele generatywne są używane do tworzenia wysokiej jakości danych, które są statystycznie nieodróżnialne od danych rzeczywistych.

r Amazon wdrożył rozwiązanie Warehouse Automation Synthetic Data, które polega na generowaniu syntetycznych danych do trenowania i testowania robotów magazynowych oraz zautomatyzowanych systemów logistycznych. Sztuczna inteligencja tworzy wirtualne modele magazynów, symuluje różne układy regałów, rozmieszczenie przeszkód oraz przebieg procesów logistycznych. Dzięki temu roboty mogą „uczyć się” na tysiącach wirtualnych scenariuszy bez ryzyka zakłócenia rzeczywistych operacji. Takie podejście pozwala na optymalizację algorytmów nawigacji, szybsze wdrażanie nowych rozwiązań oraz minimalizację przestojów w pracy magazynu. Syntetyczne dane umożliwiają także testowanie robotów w warunkach trudnych do odtworzenia w rzeczywistości, co przekłada się na większą odporność systemów automatyzacji na nieprzewidziane sytuacje.

Trend 11. Zintegrowany łańcuch wartości

Tradycyjne łańcuchy dostaw są silosowe. Spedytorzy, przewoźnicy, operatorzy portów i firmy kurierskie działają w oddzielnych „silosach” informacyjnych, co prowadzi do nieefektywności, braku widoczności i opóźnień. Trend polega na wykorzystaniu AI do tworzenia platform, które przełamują bariery organizacyjne i integrują dane z całego ekosystemu logistycznego. To stworzenie „jednego źródła prawdy” dla wszystkich uczestników łańcucha dostaw, umożliwiającego płynną koordynację, współdzielenie zasobów i kolektywną optymalizację.

Sztuczna inteligencja nie tylko integruje i standaryzuje dane z różnych systemów, ale także działa jako „neutralny orkiestrator”, który optymalizuje przepływy w całej sieci, a nie tylko w ramach jednej firmy, co prowadzi do globalnych, a nie lokalnych, korzyści.

r CargoAi stworzył platformę CargoAi Integration, która pełni rolę ekosystemu cyfrowego dla branży frachtu lotniczego. Umożliwia ona użytkownikom dokonywanie rezerwacji przesyłek lotniczych w czasie rzeczywistym, śledzenie statusu transportu na każdym etapie oraz szybkie porównywanie stawek oferowanych przez różnych przewoźników. AI odpowiada za automatyczne dopasowywanie rezerwacji do dostępnych lotów i przewoźników, analizę bieżących i historycznych stawek oraz integrację z systemami zarządzania logistyką (LMS, TMS) partnerów. Procesy logistyczne przebiegają płynnie, a klienci mogą korzystać z najlepszych ofert i pełnej transparentności operacji, niezależnie od liczby zaangażowanych dostawców.

Trend 12. Bezpieczeństwo oparte na AI i blockchain

Wraz z rosnącą digitalizacją i automatyzacją, łańcuchy dostaw stają się coraz bardziej podatne na cyberataki, fałszerstwa i błędy. Potrzebny jest nowy paradygmat zaufania i bezpieczeństwa. To synergia dwóch potężnych technologii. Blockchain zapewnia niezmienną, zdecentralizowaną i transparentną „księgę rachunkową” dla wszystkich transakcji i zdarzeń

w łańcuchu dostaw (np. potwierdzenie pochodzenia, przekazanie własności). AI natomiast analizuje te dane w czasie rzeczywistym, wykrywając anomalie, oszustwa i potencjalne naruszenia bezpieczeństwa, których człowiek nie byłby w stanie zauważyć.

AI działa jako inteligentny strażnik na warstwie danych zapewnianej przez blockchain. Monitoruje wzorce transakcji, weryfikuje tożsamość i przewiduje ryzyko, podczas gdy blockchain gwarantuje, że zapisy, które analizuje AI, nie zostały sfałszowane.

r Siemens wdrożył rozwiązanie Blockchain IoT Logistics, które łączy technologie Internetu Rzeczy, blockchain oraz sztucznej inteligencji w celu zapewnienia pełnej przejrzystości i bezpieczeństwa w zarządzaniu łańcuchem dostaw. System wykorzystuje czujniki IoT do monitorowania stanu i lokalizacji zasobów w czasie rzeczywistym. Sztuczna inteligencja analizuje napływające dane, wykrywając próby manipulacji lub nieautoryzowanego dostępu do ładunku, a także przewiduje potencjalne awarie urządzeń logistycznych na podstawie wzorców zdarzeń. Wszystkie kluczowe zdarzenia są automatycznie i niezmiennie rejestrowane w rozproszonej bazie danych blockchain, co gwarantuje ich integralność oraz umożliwia łatwy audyt i weryfikację historii transportu. Takie podejście znacząco zwiększa bezpieczeństwo operacji logistycznych i minimalizuje ryzyko oszustw czy strat w łańcuchu dostaw.

r IBM Food Trust to zaawansowane rozwiązanie technologiczne, które integruje blockchain z algorytmami sztucznej inteligencji w celu zapewnienia pełnej przejrzystości i bezpieczeństwa w łańcuchu dostaw żywności. Platforma umożliwia śledzenie pochodzenia produktów od producenta aż po konsumenta, gwarantując autentyczność i jakość żywności. Sztuczna inteligencja analizuje dane z czujników monitorujących temperaturę, wilgotność i inne parametry środowiskowe na każdym etapie transportu oraz magazynowania. W przypadku wykrycia potencjalnych oznak zepsucia, prób oszustwa lub nieprawidłowości w chłodniczym łańcuchu dostaw, system natychmiast generuje alerty, pozwalając na szybką reakcję i minimalizację ryzyka dla konsumentów. Takie podejście nie tylko zwiększa bezpieczeństwo żywności, ale także buduje zaufanie klientów do marki i całego ekosystemu logistycznego.

w ocenIe eksPertów

AI przeprogramowuje logistykę: z reaktywnego śledzenia na przewidujące sterowanie, które zastępuje opóźnienie wiedzą, a ryzyko precyzją. To koniec silosów; zaczyna się zintegrowany, uczący się łańcuch wartości

Nowa logistyka nie czeka na zdarzenia, tylko je wyprzedza. Algorytmy planują, uczą się i reagują w czasie rzeczywistym, a magazyny i floty działają jak jeden organizm. Cyfrowe bliźniaki pozwalają testować tysiące scenariuszy, zanim zakłócenie zdąży wystąpić, a generatywna AI projektuje sieci dostaw od zera, szukając idealnej równowagi między kosztami, czasem i szkodliwymi emisjami. Edge AI analizuje dane na miejscu, blockchain gwarantuje wiarygodność, a logistyka cyrkularna odzyskuje to, co dawniej trafiało na śmietnik.

To nie przyszłość, lecz nowy standard – bardziej przewidywalny, elastyczny i zrównoważony. Jak firmy wdrażają te rozwiązania, pokazują komentarze ekspertów poniżej.

Peter McLeod

Logistics Business Magazine

rewolucja w logistyce. Inteligentny. ekosystem ludzi, robotów i danych

Sztuczna inteligencja przekształca logistykę – od hal magazynowych po globalne łańcuchy dostaw. Już dziś jest szeroko i skutecznie wykorzystywana w kluczowych punktach procesów, aby optymalizować przepływy pracy i nawigację, jednocześnie zapewniając szybki, wymierny zwrot z inwestycji. Wraz z rozwojem automatyzacji i trwającym na świecie niedoborem siły roboczej, autonomiczne roboty mobilne (AMR), które wcześniej wykonywały jedynie powtarzalne zadania w ściśle ustrukturyzowanym środowisku magazynowym, zaczynają dzięki generatywnej AI i systemom wizyjnym realizować coraz bardziej złożone funkcje – takie jak załadunek i rozładunek kontenerów. W innych obszarach AI wspiera ludzi, usprawniając podejmowanie decyzji, wspomagając kompletację towarów, dzieląc się wiedzą i upraszczając procesy szkoleniowe. Poza murami magazynów wspiera prognozowanie popytu, optymalizację tras i predykcyjne planowanie harmonogramów dla statków, skracając ich czas postoju w portach dzięki lepszej koordynacji wszystkich etapów zawinięcia, rozładunku i wypłynięcia jednostki. Przekształcając dane w czasie rzeczywistym w praktyczne wskazówki, AI umożliwia pełną widoczność procesów, zwiększa odporność i efektywność, obniża koszty, emisje oraz opóźnienia. Sztuczna inteligencja wyszła już daleko poza fazę „hype’u” – stała się w pełni zintegrowana, przejrzysta i nastawiona na wyniki, przekształcając logistykę w inteligentny ekosystem, w którym ludzie, roboty i dane nieustannie uczą się od siebie nawzajem.

aI rewolucjonizuje logistykĘ. wiĘksza efektywnoŚĆ i Precyzja dostaw

Sztuczna inteligencja to dziś kluczowy motor rozwoju wielu branż, w tym logistyki. Nowoczesne centra dystrybucyjne, jak Europejskie Centrum Dostaw Huawei w Budapeszcie, pokazują jej praktyczne zastosowanie. AI i Big Data zwiększają efektywność operacyjną, optymalizują koszty i pozwalają precyzyjnie prognozować popyt, co przekłada się na lepsze zarządzanie magazynami i minimalizację strat. Wdrożenie AI umożliwia automatyzację transportu wewnętrznego (roboty, pojazdy autonomiczne), optymalizację ścieżek kompletacji i predykcyjną konserwację. Kluczowa jest tu infrastruktura telekomunikacyjna – np. platforma Huawei Single SitePower integrująca energetykę, sieci i telekomunikację, zapewniająca inteligentne zarządzanie energią i szybkie wykrywanie anomalii. Koncepcja AICentric 5.5G umożliwia dynamiczne zarządzanie jakością usług i ultraszybką łączność, niezbędną dla flot autonomicznych. Integracja IoT wspierana przez AI pozwala śledzić stan urządzeń i zapobiegać awariom. AI staje się strategicznym aktywem wspierającym konkurencyjność firm, zapewniającym lepsze dostawy i wyższą satysfakcję klientów.

Arkadiusz Giedrojć CTO Enterprise Business Group, Huawei Polska

aI usPrawnia logistykĘ.

Przełom

w zarządzaniu flotą dziĘki aI

Sztuczna inteligencja jest obecnie katalizatorem rewolucji w logistyce, daleko wykraczającej poza automatyzację paletyzacji. Kluczowym wyzwaniem pozostaje pełna widoczność aktywów i materiałów na każdym etapie – od surowców po obsługę wewnątrz zakładu.

Rozwiązania Cisco, we współpracy z partnerami takimi jak Intel i Splunk, dają nam narzędzia do przekształcenia tego wyzwania w przewagę operacyjną. Fundamentem jest śledzenie stanów magazynowych z AI. Rozwiązania, które można tutaj zastosować to min. Cisco Industrial Asset Vision oraz kamery i czujniki Meraki, aby zapewnić ciągłe i precyzyjne monitorowanie stanu magazynowego w czasie rzeczywistym.

To pozwala na wdrożenie automatycznego uzupełniania zapasów. Algorytmy Splunk analizują dane, przewidują popyt i automatycznie wywołują procesy zamówień, eliminując braki lub nadwyżki. Zwiększona widoczność, w połączeniu z analityką predykcyjną Cisco Cyber Vision i Splunk, optymalizuje przepływ zasobów, radykalnie redukując wąskie gardła i straty.

Efekty są mierzalne: wyższa wydajność łańcucha dostaw, lepsza realizacja zamówień i obniżenie kosztów pracy oraz strat materiałowych. AI w logistyce nie jest dodatkiem – jest niezbędnym elementem do osiągnięcia efektywności operacyjnej.

Adam Bandura

Business Unit

Manager w TD SYNNEX

Monika Kałas

Distribution

Lead for Poland w Microsoft

aI naPĘdza logistykĘ. oPtymalizacja tras i łańcuchów dostaw

Logistyka to obszar, w którym AI może przynieść największy zwrot z inwestycji. Inteligentne planowanie tras, automatyczne magazyny i predykcyjne zarządzanie zapasami to już rzeczywistość. Dzięki AI wszystko działa szybciej, taniej i efektywniej. InPost jest świetnym przykładem, bo wykorzystuje AI do optymalizacji tras kurierów i zarządzania siecią paczkomatów. AI to jednak nie tylko optymalizacja, ale też fundament pod przyszłość: autonomiczne pojazdy, drony dostawcze i dynamiczne zarządzanie łańcuchem dostaw. Oczywiście są też wyzwania, takie jak brak spójnej strategii wdrożenia, integracja z istniejącymi systemami i obawy o prywatność danych. Klucz do sukcesu to inwestycje w kompetencje, transparentność i budowanie zaufania – zarówno wśród pracowników, jak i klientów.

Marek

Głazowski Sales Director EY Consulting

cyfrowe blIŹnIakI. sIecI logIstyczne na doPIngu

Rozwój sztucznej inteligencji stanowi przełom w logistyce, wprowadzając nowe standardy efektywności i elastyczności operacyjnej. Algorytmy AI analizują dane z czujników, GPS i systemów ERP, co umożliwia precyzyjne planowanie tras, przewidywanie opóźnień oraz redukcję kosztów paliwa. Dzięki predykcyjnej analizie popytu i pogody firmy logistyczne mogą lepiej zarządzać flotą i magazynami, unikając nadmiernych zapasów. W centrach dystrybucyjnych roboty zasilane AI samodzielnie sortują przesyłki, a systemy komputerowego widzenia kontrolują jakość i kompletność zamówień. Coraz większe znaczenie zyskują platformy autonomicznych pojazdów i dronów, które skracają czas dostaw i ograniczają emisję CO2 AI wspiera również tworzenie cyfrowych bliźniaków sieci logistycznych, pozwalając testować scenariusze wirtualnie. W rezultacie firmy osiągają większą odporność na zakłócenia oraz bardziej zrównoważony model działania w globalnym łańcuchu dostaw.

aI to realna zmiana

polskA może skorzystAć nA sztucznej inteligencjI

Maciej Kamiński, Dyrektor Dywizji Memory w Samsung Electronics na Polskę i region Europy Środkowo-Wschodniej (CEE), wyjaśnia, jakie są kluczowe

zadania stojące przed biznesem technologicznym, by świat z coraz bardziej obecną AI uczynić lepszym

Jakie są najważniejsze szanse i wyzwania dla biznesu związane z postępującą adaptacją sztucznej inteligencji?

Z mojego punktu widzenia, kluczowa jest szeroka edukacja – i to nie tylko wśród specjalistów IT, ale również użytkowników biznesowych, decydentów politycznych, osób odpowiedzialnych za strategie państwa czy rozwój nauki, a także liderów korporacyjnych. Trzeba mówić o korzyściach, możliwościach, ale też o zagrożeniach. Polska ma ogromny kapitał intelektualny w postaci świetnie wykształconych inżynierów oraz absolwentów kierunków matematyczno-fizycznych. To zasób, który pozwala nam nie tylko nadążać za trendami, ale w niektórych niszach wręcz pretendować do roli liderów w tworzeniu rozwiązań AI.

Firmy komercyjne szybko się dostosują – będą tworzyć nowe role i znajdować praktyczne zastosowania AI, które

wzmocnią ich biznes. To jest naturalny proces adaptacji, który przyniesie nowe miejsca pracy i nowe specjalizacje. Ale to jest działanie odtwórcze – musimy to zrobić, bo wymaga tego rynek. Prawdziwe szanse leżą gdzie indziej: w tworzeniu technologii, w byciu na froncie zmian, w wykorzystaniu nisz i nowych możliwości. To właśnie tu jest ogromne pole do rozwoju – zarówno dla polskiej gospodarki, jak i dla całego państwa.

Jakie kierunki rozwoju sztucznej inteligencji są dziś priorytetowe?

Zanim przejdziemy do zastosowań AI dla przemysłu, zatrzymałbym się jeszcze przy kwestii bezpieczeństwa. To obszerny temat, w którym sztuczna inteligencja może odegrać kluczową rolę – zarówno przy projektowaniu zabezpieczeń, jak i w wyszukiwaniu czy testowaniu luk. Mówimy o cyberbezpieczeństwie, ochronie

Prawdziwe szanse leżą (...) w tworzeniu technologii, w byciu na froncie zmian, w wykorzystaniu nisz i nowych możliwości. To właśnie tu jest ogromne pole do rozwoju – zarówno dla polskiej gospodarki, jak i dla całego państwa

Maciej Kamiński

Dyrektor Dywizji Memory w Samsung Electronics na Polskę i CEE

infrastruktury IT, ale też o zagrożeniach w obszarze IoT. To właśnie urządzenia końcowe – takie jak drukarki, zegarki czy inne małe akcesoria – często stają się najsłabszym ogniwem. Uważam, że bezpieczeństwo to jeden z najważniejszych obszarów, w których musimy rozwijać sztuczną inteligencję.

Jeśli chodzi natomiast o przemysł, tutaj wyobraźnia praktycznie nie ma granic. AI może integrować systemy, które dotąd nie współpracowały, pozwalając na wydobycie danych i ich analizę w celu optymalizacji procesów – od produkcji, po magazynowanie. Ten obszar prędzej czy później będzie naturalnie rozwijany przez biznes. Ale chciałbym, aby polskie firmy nie przegapiły potencjału AI właśnie w obszarze bezpieczeństwa.

Zwłaszcza biorąc pod uwagę nasze położenie geograficzne.

W naszym położeniu bezpieczeństwo to kluczowa kwestia. Cała Unia Europejska funkcjonuje dziś jak system naczyń połączonych – wystarczy uderzyć w najsłabsze ogniwo, by zachwiać całością.

Czy w takim razie sztuczna inteligencja jest dziś bardziej narzędziem do redukcji kosztów, czy raczej motorem innowacji i źródłem nowych przychodów? Widzimy przecież firmy, które wykorzystują AI do ograniczania zatrudnienia, ale z drugiej strony pojawiają się projekty, jak choćby polski Eleven Labs, które tworzą zupełnie nowe gałęzie biznesu.

Myślę, że wciąż jesteśmy na bardzo wczesnym etapie adaptacji AI. Nie tylko szukamy sposobów jej wdrożenia, ale też dopiero uczymy się, jak realnie czerpać z niej korzyści. Owszem, można mówić o przyspieszeniu pracy czy skróceniu procesów, ale to nie oznacza od razu redukcji kosztów. Część zawodów – zwłaszcza związanych z analizą danych, prawem czy księgowością – będzie się zmieniać, jednak w ich miejsce pojawią się nowe role, uczące efektywnego korzystania z tych narzędzi. AI to dziś przede wszystkim źródło przewagi konkurencyjnej i inteligentniejszego działania. To trochę jak początki internetu

– początkowo firmy pytały, po co im strona www, a dziś trudno wyobrazić sobie biznes bez obecności online. Tak samo z AI: najpierw asystent, potem obsługa klienta, sprzedaż, after sales – kolejne procesy będą się przenosić na te technologie. Uczymy się ich wykorzystywania, a równocześnie wielcy dostawcy będą oferować gotowe rozwiązania w formie pakietów, które przyspieszą ten proces.

Spotkałem się ostatnio z ciekawym porównaniem – od wynalezienia silnika parowego do pojawienia się kolei żelaznej minęły całe dekady. A przecież w swojej

pierwszej formie kolej była jedynie silnikiem osadzonym na kołach. Prosta rzecz, a jednak rewolucyjna.

Dokładnie. A teraz pomyślmy o pierwszym silniku elektrycznym i o tym, gdzie dziś znajdują się samochody elektryczne. Ta historia idealnie obrazuje tempo rozwoju i dojrzewania nowych technologii, nawet jeśli dziś jest ono szybsze niż kiedyś, wymaga czasu.

Skoro mówimy o przełomach, jaką rolę odgrywa sztuczna inteligencja w strategii Samsung Electronics? To szczególnie

interesujące, bo jesteście jedną z największych firm technologicznych na świecie i naturalnie wszyscy patrzą na Wasze działania w tej dziedzinie.

To rzeczywiście pytanie o dwa aspekty. Po pierwsze, jako Samsung Electronics chcemy być na froncie zmian i widać to już w naszych produktach konsumenckich. W smartfonach z serii Galaxy z lat 2024 i 2025 funkcje oparte na AI stały się kluczowym elementem – mam na myśli choćby tłumaczenia językowe w czasie rzeczywistym czy wsparcie zaawansowanymi asystentami głosowymi. To wręcz pokazowy przykład, jak AI może zmieniać codzienną interakcję z telefonem.

Ale to dopiero początek. Kolejne etapy to implementacja AI w urządzeniach AGD i RTV – w pralkach, telewizorach czy sprzętach domowych. Celem jest optymalizacja ich działania pod kątem użytkownika: wybór najlepszego programu prania, inteligentna obsługa telewizora czy dopasowanie ustawień do preferencji domowników. Do tego dochodzą nasze kompetencje w zakresie półprzewodników, które pozwalają tworzyć specjalistyczne układy AI. To jasno pokazuje kierunek – rozwój w stronę praktycznych, prokonsumenckich zastosowań, które realnie ułatwiają życie.

Miałem w tym roku okazję, by wziąć udział w konferencji Samsunga podczas IFA 2025. Co ciekawe, choć termin „AI” nie przewijał się tak często, jak rok czy dwa lata temu, to wciąż sporo mówiono o funkcjonalnościach, które sztuczna inteligencja wnosi do produktów – tylko bez samej etykiety. Tak jakby AI nie było już czymś, co stanowi novum.

To dlatego, że AI staje się czymś oczywistym. Sztuczna inteligencja nie powinna polaryzować, a raczej wspierać użytkownika, pomagać mu pełniej korzystać z życia, z otoczenia i technologii. Samsung postanowił podejść do tego w bardziej ludzki sposób, akcentując realne wsparcie, jakie dają urządzenia, a nie samo hasło „AI”. Ten ludzki aspekt zawsze był dla

nas ważny. Samsung, odkąd pamiętam, w swojej komunikacji zwracał się do grup –rodziny, przyjaciół, studentów. Nie chodzi tylko o jednostkę, ale o wspólnotę, która razem korzysta z technologii. W różnych społeczeństwach ta grupa przyjmuje różne formy, ale istota pozostaje ta sama – bycie razem, ale też bycie sobą.

Jeśli zaś chodzi o nasze wewnętrzne zastosowanie AI, to pracownicy korzystają z naszych własnych rozwiązań – tych samych, które trafiają do telefonów i innych urządzeń – by wspierać codzienną pracę. Oczywiście korzystamy z AI w telefonach, ale mamy też własne rozwiązania działające na komputerach. To gwarantuje nam bezpieczeństwo – nasze dane nie są przetwarzane przez przypadkowe podmioty, tylko w kontrolowanym środowisku stworzonym przez Samsunga. Firma zachęca pracowników do poznawania i testowania AI właśnie w takim bezpiecznym ekosystemie. W procesach projektowych algorytmy sztucznej inteligencji są już wykorzystywane – szczególnie w obszarze prognozowania i analizy danych. Na poziomie globalnym AI wspiera analitykę na skalę meta, a także procesy związane z produkcją i optymalizacją zasobów. Widać więc, że rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji stopniowo przenikają do kluczowych systemów firmy. Zwłaszcza w obszarze danych produkcyjnych czy zarządzania globalnymi zasobami. To są procesy, w których rola AI staje się nieodzowna.

Jaki aspekt zastosowań, szans i wyzwań związanych z AI jest dziś najbardziej niedoceniany? O wielu z obszarów rozmawiamy często, podczas gdy niektóre pozostają w cieniu.

Myślę, że w polskiej debacie najmniej doceniany jest potencjał sztucznej inteligencji dla krajowego biznesu. Chodzi o to, w jaki sposób Polska może stać się beneficjentem globalnych trendów, bazując na dostępie do wiedzy, zapleczu naukowym oraz ambitnych młodych ludziach, którzy potrafią odnaleźć się w świecie nowych technologii.

AI to dziś przede wszystkim źródło przewagi konkurencyjnej i inteligentniejszego działania. To trochę jak początki internetu – początkowo firmy pytały, po co im strona www, a dziś trudno wyobrazić sobie biznes bez obecności online.

Maciej Kamiński

Dyrektor Dywizji Memory w Samsung Electronics na Polskę i CEE

Mamy już przykłady polskich startupów AI – jeden z nich osiągnął status jednorożca z wyceną 3 miliardów dolarów. Inne, choć wciąż niszowe, zdobyły w ubiegłym roku łącznie około 170 milionów euro finansowania. To pokazuje, że potencjał oddolny istnieje i takie firmy mogą rozpoczynać działalność w Polsce, a następnie skalować się globalnie lub rozwijać rozwiązania lokalnie. W mojej ocenie właśnie umiejętność wykorzystania kapitału ludzkiego i naukowego to najbardziej niedoceniany aspekt w tej dyskusji.

Zgoda, choć mam tu pewną obawę – dużym hamulcem dla polskich firm w trenowaniu własnych modeli jest koszt mocy obliczeniowej. A ta z kolei wiąże się z drogą energią elektryczną.

To bardzo trafna uwaga. W Polsce w tej chwili nie ma dużego centrum danych, które mogłoby komercyjnie udostępniać odpowiednie zasoby do trenowania modeli na szeroką skalę. Startupy i mniejsze firmy radzą sobie w inny sposób – budują własne, niewielkie modele w oparciu o dostępne zasoby, korzystają z finansowania lub wynajmują przestrzeń w chmurach, jak Azure czy inne platformy tego typu. To jednak pokazuje, jak ważne jest budowanie w Polsce infrastruktury serwerowej dedykowanej rozwojowi AI – zarówno do trenowania modeli, jak i przechowywania ogromnych zbiorów danych. To temat strategiczny, dotykający obszarów bliskich polityce państwa i wymagający poważnej debaty publicznej. n

trendy aI w cyfrowym bezPieczeństwie

AI kontra cyberzagrożenia. Inteligencja, która broni, oszukuje

i… może też atakować

Cyberbezpieczeństwo weszło w nową erę – erę sztucznej inteligencji, w której zagrożenia stają się bardziej wyrafinowane, a obrona bardziej autonomiczna i predykcyjna. AI przekształca każdy poziom bezpieczeństwa: od monitoringu w czasie rzeczywistym, przez reakcję na incydenty, aż po tworzenie autonomicznych, samouczących się systemów ochrony.

Przyszłość należy do tych organizacji, które nie tylko wdrażają AI w zabezpieczeniach, ale też przewidują, że zagrożenia też mają… swoje AI.

Inteligentna obrona przed cyberatakami. Od predykcji do neutralizacji

Trend 1. Obrona prewencyjna. Paradygmat bezpieczeństwa predykcyjnego.

Trend 2. Wzmocniony analityk (augmented SOC). Sojusz człowieka i maszyny w reagowaniu na incydenty.

Trend 3. Ciągła walidacja ofensywna. AI jako autonomiczny zespół atakujący (Red Team).

Trend 4. Inteligentne sieci decepcji. Honeypoty nowej generacji wzmocnione przez LLM.

Trend 5. Weryfikator rzeczywistości syntetycznej. AI do wykrywania deepfake i klonów głosu.

Architektura zaufania w świecie bez granic. Nowe perymetry ryzyka

Trend 6. Tożsamość nowym perymetrem. Inteligentna struktura tożsamości (identity fabric) wzmocniona przez AI.

Trend 7. Odporne ekosystemy biznesowe. AI w ochronie cyfrowego łańcucha dostaw.

Trend 8. Zarządzanie cieniem (shadow governance). Kontrola nad niejawnym wykorzystaniem AI w organizacji.

Trend 9. Weryfikacja cyfrowego zaufania. Obrona przed decepcją generowaną przez AI. Horyzont strategiczny. Autonomiczne zarządzanie i odporność na przyszłość

Trend 10. Automatyzacja zgodności regulacyjnej. AI jako proaktywny audytor (Compliance Automaton).

Trend 11. Autonomiczny Strateg bezpieczeństwa (autonomous CISO). Strategia cyberbezpieczeństwa jako usługa.

Trend 12. Gotowość na erę kwantową (Quantum Readiness). Rola AI w rozwoju kryptografii postkwantowej.

Inteligentna obrona przed cyberatakami. Od predykcji do neutralizacji

U podstaw nowej ery cyberbezpieczeństwa leży fundamentalna zmiana w samych mechanizmach obronnych. Przechodzimy od pasywnej reakcji na znane zagrożenia do proaktywnego, inteligentnego arsenału, który potrafi przewidywać ruchy przeciwnika, wzmacniać analityków i aktywnie polować na słabości. Trendy w tej kategorii opisują nowe, dynamiczne zdolności operacyjne, które stanowią bijące serce nowoczesnego centrum bezpieczeństwa.

Trend 1. Obrona prewencyjna. Paradygmat bezpieczeństwa predykcyjnego.

Trend 2. Wzmocniony analityk (Augmented SOC). Sojusz człowieka i maszyny w reagowaniu na incydenty.

Trend 3. Ciągła walidacja ofensywna. AI jako autonomiczny zespół atakujący (Red Team).

Trend 4. Inteligentne sieci decepcji. Honeypoty nowej generacji wzmocnione przez LLM.

Trend 5. Weryfikator rzeczywistości syntetycznej. AI do wykrywania deepfake i klonów głosu.

Trend 1. Obrona prewencyjna. Paradygmat bezpieczeństwa predykcyjnego

Tradycyjne systemy bezpieczeństwa, bazujące na sygnaturach znanych zagrożeń, są bezradne wobec ataków typu zero-day i zaawansowanych, uporczywych zagrożeń (APT). Analitycy toną w zalewie fałszywych alarmów, a średni czas wykrycia naruszenia (MTTD) wciąż jest niebezpiecznie długi. Ten trend odwraca logikę obrony. Zamiast reagować na znane zło, systemy proaktywnie identyfikują potencjalne wektory ataku i anomalie behawioralne, które wskazują na przygotowywanie lub wczesną fazę incydentu. Celem jest neutralizacja zagrożenia, zanim dojdzie do eskalacji.

Sztuczna inteligencja jest tu mózgiem operacji. Modele uczenia maszynowego (w szczególności sieci neuronowe i algorytmy klastrowania) analizują w czasie rzeczywistym miliardy zdarzeń z sieci, punktów końcowych i chmury. Uczą się „normalnego” rytmu organizacji (tzw. baseline), a następnie z niezwykłą precyzją wykrywają subtelne odchylenia – od nietypowego ruchu sieciowego po anomalię w sposobie, w jaki pracownik uzyskuje dostęp do danych. To cyfrowy instynkt, który czuje, że „coś jest nie tak”. Realizację tej wizji widać w rozwiązaniach czołowych firm, które na różne sposoby budują architekturę predykcyjnej obrony.

Kluczowa staje się globalna widoczność i kolektywna inteligencja. Platforma CrowdStrike Falcon, dzięki analizie bilionów zdarzeń w swoim „mózgu AI”, natychmiastowo chroni wszystkich swoich klientów przed taktykami, których nauczyła się w jednym, zaatakowanym miejscu.

Następny krok to rozszyfrowanie intencji adwersarza wewnątrz sieci Platforma Vectra AI działa jak cyfrowy profiler, którego AI skupia się na zachowaniu napastników (TTPs), automatycznie priorytetyzując realne zagrożenia i uwalniając analityków od szumu fałszywych alarmów. Ostateczną linią obrony jest autonomiczna akcja na punkcie końcowym Platforma SentinelOne Singularity działa jak strażnik, którego modele AI, nawet w trybie offline, w ułamku sekundy blokują nieznane zagrożenia i potrafią automatycznie cofnąć wprowadzone przez nie zmiany.

Trend 2. Wzmocniony analityk

Sojusz człowieka

(augmented

SOC).

i maszyny w reagowaniu na incydenty

Centra Operacji Bezpieczeństwa (SOC) cierpią na chroniczny niedobór wykwalifikowanych analityków i ich szybkie wypalenie zawodowe spowodowane ogromną presją i monotonią przeglądania tysięcy alertów.

Zamiast zastępować ludzi, AI staje się ich najważniejszym sojusznikiem. Działa jako inteligentny filtr, który automatycznie bada i odrzuca fałszywe alarmy, wzbogaca te istotne o kontekst (np. informacje o zagrożeniach, profil użytkownika) i rekomenduje kolejne kroki. Analityk może skupić się na strategicznym dochodzeniu i decyzjach.

Wykorzystywane są tu techniki przetwarzania języka naturalnego (NLP) do analizy raportów o zagrożeniach, uczenie maszynowe do kategoryzacji i priorytetyzacji alertów oraz zautomatyzowane scenariusze (playbooks), które AI może uruchomić w odpowiedzi na określone typy incydentów, takie jak izolacja zainfekowanego hosta.

Wizja sojuszu człowieka z maszyną materializuje się w rozwiązaniach, które na różnych poziomach wzmacniają ludzkie zdolności.

r AI dostarcza natychmiastowy kontekst i wiedzę Platforma IBM QRadar Advisor with Watson w ułamku sekundy koreluje lokalne alerty z globalnymi danymi o zagrożeniach, błyskawicznie przedstawiając analitykowi gotowe hipotezy ataku.

r Następnie AI przechodzi do inteligentnego wykrywania anomalii w zachowaniu Systemy takie, jak Splunk User Behavior Analytics (UBA) tworzą unikalne profile użytkowników, natychmiastowo identyfikując skompromitowane konta i inne zagrożenia wewnętrzne.

r Wreszcie, AI przechodzi do zautomatyzowanej, skoordynowanej akcji Platforma Palo Alto Networks Cortex XDR działa jak dyrygent operacji, który na podstawie analizy zagrożenia autonomicznie uruchamia całe scenariusze obronne (playbooks)

Trend 3. Ciągła walidacja ofensywna. AI jako autonomiczny zespół atakujący (Red Team)

Okresowe, manualne testy penetracyjne są kosztowne, czasochłonne i dają jedynie migawkowy obraz stanu bezpieczeństwa. W dynamicznym środowisku IT nowa luka może pojawić się kilka godzin po zakończeniu testu. Platformy typu Breach and Attack Simulation (BAS)

oraz Automated Penetration Testing działają jak nieustanny, zautomatyzowany „czerwony zespół”. AI symuluje tysiące scenariuszy ataków na infrastrukturę firmy, 24/7 identyfikując realne ścieżki ataku i priorytetyzując luki, które stanowią największe ryzyko.

AI jest tu strategiem ataku. Wykorzystuje modele oparte na uczeniu ze wzmocnieniem (reinforcement learning), aby podejmować decyzje o kolejnych krokach w symulowanym ataku, podobnie jak algorytm grający w szachy. Analizuje wyniki skanów, aby inteligentnie wybierać wektory ataku, które mają największą szansę powodzenia i prowadzą do „klejnotów koronnych” organizacji.

Ta ofensywna filozofia, z AI w roli stratega, przybiera w praktyce kilka form.

r AI staje się nieustannym, cyfrowym adwersarzem, który 24/7 testuje odporność firmy. Platforma Pentera autonomicznie naśladuje taktyki hakerów, bezpiecznie walidując całą powierzchnię ataku – od chmury po sieć wewnętrzną.

r Następnie AI działa jako zespół uderzeniowy na żądanie, dając natychmiastową informację zwrotną. Platforma Horizon3.ai – NodeZero™ pozwala jednym kliknięciem uruchomić autonomiczny test penetracyjny, który dynamicznie odkrywa i wizualizuje realne ścieżki ataku.

r Ostatecznie AI orkiestruje złożone kampanie na cyfrowym poligonie, aby przetestować każdą warstwę obrony. Platforma Cymulate wykorzystuje AI do łączenia wielu wektorów ataku – od phishingu po exploity webowe – w celu weryfikacji skuteczności całego stosu bezpieczeństwa.

Trend 4. Inteligentne sieci decepcji. Honeypoty nowej generacji wzmocnione przez LLM

Tradycyjne honeypoty (wabiki) są często zbyt statyczne i łatwe do zidentyfikowania przez zaawansowanych atakujących. Nie dostarczają głębokich informacji o ich motywacjach i taktykach.

Nowa generacja technologii decepcji (deception technology) integruje duże modele językowe (LLM), aby tworzyć niezwykle realistyczne, interaktywne środowiska-pułapki. Taki honeypot może symulować serwer plików z wiarygodnie brzmiącymi nazwami dokumentów, a nawet fałszywą konsolę, która „odpowiada” na komendy atakującego w inteligentny sposób.

Generatywna AI (LLM) jest używana do dynamicznego tworzenia fałszywych, ale spójnych danych – e-maili, dokumentów, logów systemowych, a nawet odpowiedzi w czacie. Celem jest utrzymanie atakującego w kontrolowanym środowisku jak najdłużej, aby dogłębnie przeanalizować jego narzędzia, metody i cele.

Ta nowa generacja technologii oszustwa opiera się na dwóch filarach.

r AI staje się reżyserem cyfrowego przedstawienia, który tworzy realistyczne iluzje. Platforma CountercCraft wykorzystuje AI do dynamicznego generowania wiarygodnych danych i zachowań, aby wciągnąć adwersarza w kontrolowaną grę i poznać jego taktyki.

r Następnie AI działa jako autonomiczny architekt iluzji, inteligentnie rozmieszczając pułapki w całej sieci. Platforma Acalvio – ShadowPlex wykorzystuje AI do autonomicznego wdrażania wabików, które idealnie wtapiają się w realną infrastrukturę, czyniąc je niemal niemożliwymi do wykrycia.

Trend 5. Weryfikator rzeczywistości syntetycznej. AI do wykrywania deepfake i klonów głosu

Generatywna AI zdemokratyzowała tworzenie deepfake’ów. Fałszywe nagrania audio i wideo, w których prezes firmy zleca pilny przelew (vishing) lub polityk wygłasza kontrowersyjne oświadczenie, stają się realnym zagrożeniem dla biznesu i stabilności społecznej. Ludzkie oko i ucho nie są w stanie wiarygodnie ich wykryć.

Rozwijane są wyspecjalizowane narzędzia, które przy użyciu AI analizują pliki audio i wideo w poszukiwaniu artefaktów i niespójności charakterystycznych dla syntetycznych mediów. Działają jak cyfrowy „grafolog” dla treści multimedialnych.

Modele uczenia głębokiego, w szczególności sieci konwolucyjne (CNN) dla obrazu i rekurencyjne (RNN) dla audio, są trenowane na ogromnych zbiorach danych (zarówno autentycznych, jak i fałszywych). Uczą się rozpoznawać subtelne wzorce – nienaturalne mruganie, dziwne artefakty na krawędziach postaci, niespójności w odbiciach światła, czy nietypowe częstotliwości w spektrum głosu.

W odpowiedzi na to wyzwanie powstają wyspecjalizowane systemy, które na różne sposoby weryfikują cyfrową rzeczywistość.

r AI staje się strażnikiem akustycznego DNA, chroniąc kluczowy kanał głosowy. Platforma Pindrop w czasie rzeczywistym analizuje ponad 1300 cech głosu, natychmiastowo weryfikując tożsamość dzwoniącego i demaskując próby oszustw z użyciem sklonowanego głosu.

r Następnie AI rozszerza ochronę, stając się uniwersalnym audytorem autentyczności dla całej organizacji. Platforma Reality Defender skanuje wszystkie treści – od wideo w mediach społecznościowych po pliki wewnętrzne – wykrywając ślady manipulacji w obrazach, audio i filmach.

r Najbardziej przełomowe jest jednak sięgnięcie po sygnały biologiczne, aby zdemaskować fałsz. Technologia Intel – FakeCatcher wykorzystuje fotopletyzmografię (PPG) do analizy pulsującego przepływu krwi w pikselach twarzy, odróżniając żywego człowieka od pozbawionej „blasku życia” cyfrowej maski.

30%

o tyle ma wzrosnąć zapotrzebowanie na specjalistów ds. AI i uczenia maszynowego do 2027 r.

AI zagraża godności, sprawiedliwości i pracy człowieka. Potrzebne są globalne regulacje analogiczne do tych wprowadzonych po rewolucji przemysłowej. Papież Leon XIV

Architektura zaufania w świecie bez granic. Nowe perymetry ryzyka

Tradycyjne mury obronne organizacji rozpadły się pod naporem chmury, pracy zdalnej i połączonych ekosystemów. Ta kategoria skupia się na redefinicji samego pojęcia „perymetru” i budowie nowej architektury bezpieczeństwa, której fundamentem nie jest już lokalizacja, lecz tożsamość i weryfikowalne zaufanie. Obejmuje ona trendy, które odpowiadają na zagrożenia płynące z zewnątrz – od partnerów w łańcuchu dostaw – jak i te rodzące się wewnątrz, w postaci niekontrolowanego użycia nowych technologii.

Trend 6. Tożsamość nowym perymetrem. Inteligentna struktura tożsamości (identity fabric) wzmocniona przez AI.

Trend 7. Odporne ekosystemy biznesowe. AI w ochronie cyfrowego łańcucha dostaw.

Trend 8. Zarządzanie cieniem (shadow governance). Kontrola nad niejawnym wykorzystaniem AI w organizacji

Trend 9. Weryfikacja cyfrowego zaufania. Obrona przed decepcją generowaną przez AI

Trend 6. Tożsamość nowym perymetrem. Inteligentna struktura

tożsamości (identity fabric) wzmocniona przez AI

W erze pracy zdalnej, multicloud i wszechobecnych API, tradycyjne pojęcie „perymetru sieci” przestało istnieć. Nowym, faktycznym perymetrem stała się tożsamość – użytkownika, urządzenia, usługi. Zarządzanie tysiącami tożsamości i ich uprawnień jest jednak zadaniem przekraczającym ludzkie możliwości.

Architektura Zero Trust (nigdy nie ufaj, zawsze weryfikuj) staje się fundamentem, a AI jest spoiwem, które czyni ją inteligentną i dynamiczną. Zamiast statycznych reguł dostępu, AI w czasie rzeczywistym ocenia ryzyko każdej próby logowania czy dostępu do zasobu, biorąc pod uwagę dziesiątki sygnałów.

Uczenie maszynowe analizuje wzorce zachowań (biometria behawioralna – jak szybko piszesz, jak poruszasz myszką), kontekst dostępu (lokalizacja, pora dnia, stan bezpieczeństwa urządzenia) i relacje między tożsamościami. Na podstawie oceny ryzyka, AI może dynamicznie zażądać dodatkowego uwierzytelnienia (MFA) lub zablokować dostęp. Ta nowa architektura, z tożsamością w centrum, jest budowana na kilku inteligentnych filarach.

r AI działa tu jako inteligentny strażnik dostępu, który weryfikuje każdą próbę wejścia. Platforma Okta – Identity Engine na podstawie oceny ryzyka logowania dynamicznie decyduje, czy wpuścić użytkownika bezproblemowo, czy zażądać dodatkowego uwierzytelnienia.

r Następnie, AI chroni całą podróż danych, tworząc bezpieczne połączenie. Platforma Zscaler – Zero Trust Exchange inspekcjonuje cały ruch sieciowy, egzekwując polityki bezpieczeństwa oparte na tożsamości i kontekście, niezależnie od lokalizacji użytkownika.

r Wreszcie, AI staje się proaktywnym zarządcą uprawnień Platforma SailPoint – Identity Security Cloud wykorzystuje AI do ciągłej analizy praw dostępu, rekomendując odebranie tych zbędnych i ryzykownych, aby egzekwować zasadę najmniejszego przywileju.

Trend 7. Odporne ekosystemy biznesowe. AI w ochronie cyfrowego łańcucha

dostaw

Ataki na łańcuch dostaw (jak w przypadku SolarWinds czy Kaseya) pokazały, że najsłabszym ogniwem w obronie firmy może być jej zaufany dostawca oprogramowania lub usług. Ręczna ocena bezpieczeństwa setek partnerów jest niewykonalna.

Platformy do zarządzania ryzykiem stron trzecich (Third-Party Risk Management) wykorzystują AI do ciągłego, zautomatyzowanego skanowania zewnętrznej powierzchni ataku swoich dostawców. Oceniają ich „higienę” cybernetyczną i przypisują dynamiczny rating ryzyka.

AI koreluje dane z tysięcy źródeł. skany portów, certyfikaty SSL, rekordy DNS, informacje o wyciekach danych z dark webu, a nawet dane o historycznych incydentach. Na tej podstawie algorytmy uczenia maszynowego budują model oceny ryzyka, który pozwala firmom podejmować świadome decyzje o współpracy i egzekwować standardy bezpieczeństwa od partnerów. Ta nowa forma nadzoru nad łańcuchem dostaw opiera się na kilku warstwach inteligencji.

r AI tworzy uniwersalny „scoring” bezpieczeństwa dla całego ekosystemu partnerów. Platformy Security Scorecard i Bitsight działają jak cyfrowe agencje ratingowe, które na podstawie zewnętrznej analizy automatycznie przypisują każdej firmie zrozumiałą ocenę (A-F), pozwalając na szybką weryfikację ryzyka.

r Następnie AI przechodzi od oceny do predykcji prawdopodobieństwa naruszenia. Platforma Bitsight idzie o krok dalej, identyfikując korelacje między konkretnymi słabościami a statystycznym prawdopodobieństwem wystąpienia incydentu, co pozwala na priorytetyzację ryzyka.

r Wreszcie AI dostarcza holistycznej, wielowymiarowej analizy ryzyka biznesowego. Platforma Black Kite koreluje dane o cyberbezpieczeństwie z ryzykiem finansowym i zgodnością z regulacjami (np. NIST), dając pełen obraz odporności dostawcy.

Trend 8. Zarządzanie cieniem (shadow governance).

Kontrola nad niejawnym wykorzystaniem AI w organizacji

Pracownicy, w poszukiwaniu produktywności, masowo korzystają z publicznie dostępnych modeli AI i LLM (np. ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity), często wklejając do nich wrażliwe dane firmowe – fragmenty kodu, dane klientów, strategie biznesowe. Tworzy to ogromne, niewidoczne dla działów IT i bezpieczeństwa ryzyko wycieku danych, nazwane „Shadow AI”.

Powstają nowe narzędzia, które mają dać firmom wgląd i kontrolę nad tym zjawiskiem. Ich celem jest odkrywanie, gdzie i jak pracownicy używają narzędzi AI, oraz egzekwowanie polityk bezpieczeństwa, np. poprzez blokowanie przesyłania wrażliwych danych lub anonimizację zapytań.

Same narzędzia do zarządzania AI wykorzystują AI. Algorytmy NLP i klasyfikacji danych skanują ruch sieciowy oraz zawartość schowka, aby zidentyfikować, kiedy dane o charakterze poufnym (np. klucze API, dane osobowe, kod źródłowy) są wprowadzane do publicznych modeli językowych. Odzyskanie kontroli nad tym zjawiskiem opiera się na dwóch kluczowych zdolnościach, które dostarczają nowe platformy.

r AI najpierw mapuje niewidzialne ryzyko, tworząc inwentarz niejawnych wdrożeń. Platforma Wiz – GenAI Security (GAI-SPM) skanuje środowiska chmurowe, identyfikując niezatwierdzone aplikacje AI i analizując ich połączenia z wrażliwymi danymi firmy.

r Następnie AI staje się strażnikiem danych w ruchu, chroniąc je przed wyciekiem. Platforma Nightfall AI, jako natywne DLP dla ery GenAI (Data Loss Prevention – Zapobieganie Utracie Danych), wykorzystuje swoje detektory do identyfikacji i blokowania wrażliwych informacji w promptach, zanim opuszczą one bezpieczne środowisko firmy.

Trend 9. Weryfikacja cyfrowego zaufania.

Obrona przed decepcją generowaną przez AI

Ataki phishingowe i socjotechniczne stają się coraz bardziej wyrafinowane dzięki wykorzystaniu generatywnej AI. Tworzone masowo, spersonalizowane i gramatycznie poprawne wiadomości e-mail czy komunikatory są niemal niemożliwe do odróżnienia od legalnej komunikacji tworzonej przez człowieka. Walka z AI wymaga użycia AI. Nowa generacja systemów bezpieczeństwa poczty i komunikacji analizuje nie tylko treść, ale przede wszystkim kontekst i metadane komunikacji. Systemy te budują złożone modele zaufania oparte na historii relacji, stylu komunikacji i technicznych aspektach wiadomości.

AI wykorzystuje NLP do analizy sentymentu i intencji (np. czy wiadomość wywiera presję czasową), analizę grafu społecznego (czy nadawca kiedykolwiek wcześniej komunikował się z odbiorcą w ten sposób?) oraz detekcję anomalii w metadanych (np. nietypowy klient poczty, podejrzane linki). Ta walka z iluzją, prowadzona przez AI, materializuje się w nowej generacji systemów ochronnych.

r AI buduje behawioralny model zaufania, ucząc się normalnych wzorców komunikacji w firmie. Platforma Abnormal Security tworzy unikalny profil dla każdego pracownika i natychmiastowo wykrywa anomalie w tożsamości i zachowaniu, skutecznie neutralizując ataki typu Business Email Compromise (Kompromitacja Biznesowej Poczty E-mail – oszustwa za pośrednictwem poczty).

r Następnie AI weryfikuje lingwistyczny odcisk palca, czyli unikalny styl pisania. Platforma Proofpoint Advanced BEC Defense wykorzystuje uczenie głębokie do analizy stylu nadawcy, demaskując oszustwa nawet w wiadomościach bez złośliwych linków.

r Ostatecznie AI staje się strażnikiem ludzkich pomyłek, chroniąc nas przed nami samymi. Platforma Tessian Human Layer Security analizuje historyczne dane, aby w czasie rzeczywistym zapobiegać przypadkowemu wysłaniu poufnych informacji do niewłaściwej osoby.

Horyzont strategiczny. Autonomiczne zarządzanie i odporność na przyszłość

Ostatecznym celem jest nie tylko obrona, ale i budowa trwałej, cyfrowej odporności w perspektywie wieloletniej. Trendy w tej najwyższej kategorii dotyczą strategicznego wymiaru cyberbezpieczeństwa – od automatyzacji zgodności z prawem, przez wizję autonomicznego podejmowania decyzji, aż po przygotowania na egzystencjalne zagrożenia technologiczne przyszłości. To tutaj technologia AI staje się partnerem dla zarządu w kształtowaniu bezpiecznej przyszłości firmy.

Trend 10 Automatyzacja zgodności regulacyjnej. AI jako proaktywny audytor (compliance automaton).

Trend 11. Autonomiczny strateg bezpieczeństwa (autonomous CISO). Strategia cyberbezpieczeństwa jako usługa.

Trend 12 Gotowość na erę kwantową (Quantum Readiness). Rola AI w rozwoju kryptografii postkwantowej.

Trend 10. Automatyzacja zgodności regulacyjnej. AI jako proaktywny audytor (Compliance Automaton)

Utrzymanie zgodności z rosnącą liczbą regulacji (GDPR, HIPAA, PCI DSS, DORA) jest wyzwaniem dla firm. Proces ten jest manualny, podatny na błędy i wymaga ogromnych nakładów pracy, aby zbierać dowody i generować raporty. Platformy do automatyzacji zgodności wykorzystują AI do ciągłego monitorowania stanu systemów i kontroli bezpieczeństwa w odniesieniu do konkretnych wymogów regulacyjnych. Automatycznie zbierają dowody (np. logi, zrzuty ekranu z konfiguracją) i informują o lukach w zgodności w czasie rzeczywistym.

AI jest tu wykorzystywana do mapowania kontroli technicznych na abstrakcyjne wymogi regulacyjne. NLP pomaga w analizie treści regulacji i polityk firmowych. Uczenie maszynowe monitoruje konfiguracje w chmurze i systemach, automatycznie flagując odstępstwa od wymaganych standardów. Ta transformacja w kierunku „inteligentnej zgodności” realizowana jest na kilku poziomach.

r AI staje się niestrudzonym, cyfrowym audytorem, który automatyzuje zbieranie dowodów. Platformy takie, jak Drata i Vanta, w sposób ciągły monitorują setki systemów, natychmiastowo gromadząc dowody na spełnienie wymogów i alarmując o lukach w czasie rzeczywistym.

r Następnie AI przechodzi do orkiestracji całego programu zgodności, a nie tylko pojedynczych kontroli. Platforma Secure Frame automatyzuje również zadania takie jak monitorowanie szkoleń pracowników czy ocena ryzyka dostawców, centralizując zarządzanie zgodnością.

r W najbardziej zaawansowanej formie AI jest architektem programu bezpieczeństwa od podstaw Platforma Tugboat Logic działa, jak wirtualny oficer ds. bezpieczeństwa, który na bazie odpowiedzi o firmie sugeruje i mapuje polityki na konkretne regulacje, radykalnie przyspieszając przygotowanie do audytu.

Trend 11.

Autonomiczny Strateg bezpieczeństwa (autonomous CISO). Strategia cyberbezpieczeństwa jako usługa

Rola CISO (Chief Information Security Officer) staje się coraz bardziej złożona i strategiczna. Jednak wielu CISO jest pogrążonych w codziennym, reaktywnym gaszeniu pożarów, a mniejsze firmy często nie mogą sobie pozwolić na zatrudnienie tak wysokiej klasy specjalisty. Jest to najbardziej futurystyczny, ale logiczny kierunek ewolucji. Wizja „Autonomicznego CISO” to platforma oparta na AI, która nie tylko automatyzuje operacje (jak Augmented SOC), ale także wspiera podejmowanie decyzji strategicznych. Analizuje ona stan bezpieczeństwa firmy w kontekście jej celów biznesowych, apetytu na ryzyko i otoczenia regulacyjnego.

Platforma taka integrowałaby dane z wszystkich poprzednich trendów. Wykorzystywałaby modele predykcyjne do prognozowania ryzyka, optymalizacyjne do alokacji budżetu bezpieczeństwa (np. gdzie inwestycja w nową technologię da największy zwrot z inwestycji w redukcję ryzyka), a generatywną AI do tworzenia raportów dla zarządu. Choć w pełni autonomiczny CISO wciąż pozostaje wizją przyszłości, na rynku widzimy już kluczowe komponenty, z których zostanie on zbudowany.

r Fundamentem jest stworzenie jednolitego, skwantyfikowanego obrazu ryzyka Platformy takie, jak Balbix i JupiterOne, wykorzystują AI do automatycznej inwentaryzacji i mapowania wszystkich cyfrowych zasobów, dostarczając CISO strategicznego wglądu w realne ryzyko.

r Drugim filarem jest zdolność do autonomicznego, adaptacyjnego działania Platformy takie, jak Cybereason Autonomous SOC i Trellix XDR, dążą do stworzenia „żywej” architektury bezpieczeństwa, która uczy się i automatyzuje procesy od detekcji po reakcję, minimalizując potrzebę ludzkiej interwencji.

Trend 12. Gotowość

na erę kwantową (Quantum Readiness). Rola AI w rozwoju kryptografii postkwantowej

Pojawienie się na dużą skalę komputerów kwantowych (choć wciąż odległe) stanowi egzystencjalne zagrożenie dla obecnych standardów szyfrowania (RSA, ECC). Dzień, w którym staną się one rzeczywistością (tzw. Q-Day), może doprowadzić do złamania niemal wszystkich bezpiecznych kanałów komunikacji.

Już dziś trwa globalny wyścig w kierunku kryptografii postkwantowej (PQC) – algorytmów odpornych na ataki, zarówno komputerów klasycznych, jak i kwantowych. AI odgrywa w tym procesie kluczową, choć mniej oczywistą rolę.

92%

firm z listy Fortune 500 korzysta z ChatGPT, 88% ruchu w ChatGPT to ruch bezpośredni

AI nie tworzy bezpośrednio algorytmów, ale jest używana jako potężne narzędzie do ich testowania i analizy. Modele uczenia maszynowego mogą być wykorzystywane do kryptoanalizy – poszukiwania subtelnych, nieoczywistych słabości w kandydatach na nowe standardy PQC. Pomaga to weryfikować ich odporność na znacznie większą skalę niż tradycyjne metody. Ten strategiczny wyścig z czasem opiera się na kilku filarach, w których AI odgrywa kluczową rolę:

r AI staje się „kryptograficznym archeologiem”, który mapuje ukryte ryzyko. Platforma SandboxAQ wykorzystuje AI do automatycznego skanowania systemów firmy, tworząc inwentarz algorytmów podatnych na atak kwantowy i dostarczając plan ich migracji do standardów PQC.

r Równolegle AI pomaga wzmacniać fundamenty nowej kryptografii. Usługa Quantinuum – Quantum Origin wykorzystuje zjawiska kwantowe do generowania doskonale losowych kluczy, a AI służy jako audytor weryfikujący ich jakość i odporność.

r Na poziomie strategicznym AI wspiera architektów nowej ery zaufania Program IBM Quantum Safe, tworzony przez pionierów standardów PQC, oferuje kompleksową strategię migracji, wykorzystując wewnętrznie AI do modelowania ryzyka i testowania odporności nowych algorytmów.

Zidentyfikowaliśmy, że analityk bezpieczeństwa jest najskuteczniejszy, gdy AI wykonuje za niego 99 proc. żmudnej, powtarzalnej pracy Którzy inni kluczowi eksperci w Państwa firmie – od inżynierów, przez prawników, po projektantów – są dziś „analitykami tonącymi w alertach”? Jak możemy zbudować dla nich „wzmocnione stanowisko pracy”, aby uwolnić ich unikalny, ludzki geniusz od kognitywnego przeciążenia?

W cyberbezpieczeństwie nauczyliśmy się, że najlepszą obroną jest ciągły, zautomatyzowany atak na samego siebie w celu znalezienia luk. Jak możemy przenieść tę filozofię na weryfikację modelu biznesowego, sprawdzając w jakich miejscach jest on wrażliwy na AI, tworząc „czerwony zespół” AI, który nieustannie szukałby słabych punktów w naszej ofercie, modelu biznesowym czy doświadczeniu klienta, zanim odkryje je rynek?

Skoro potrafimy użyć AI do demaskowania fałszywych tożsamości i deepfake’ów, to jak możemy odwrócić tę technologię, aby działała, jak „wzmacniacz prawdy”? Jak możemy użyć jej do filtrowania szumu danych rynkowych i identyfikowania autentycznych, najgłębszych potrzeb i frustracji naszych klientów, które dziś pozostają niewysłuchane?

Zrozumieliśmy, że w bezpieczeństwie kluczem nie jest już sieć, lecz kontekstowa tożsamość każdego użytkownika. Jak możemy przenieść tę lekcję na marketing i sprzedaż, tworząc ofertę opartą nie na ogólnych segmentach, ale na unikalnym, dynamicznym „genomie potrzeb” każdego klienta, rozumianym w czasie rzeczywistym?

Ataki na łańcuch dostaw nauczyły nas, że nasza odporność zależy od odporności naszych partnerów. A jak wygląda odporność naszego łańcucha wartości biznesowej? Który partner, dostawca czy kanał dystrybucji, jest naszym „ukrytym pojedynczym punktem awarii”, o którego słabości nie mamy dziś żadnych obiektywnych danych?

Widzimy, jak pracownicy w dobrej wierze tworzą ryzyko, „karmiąc” publiczne AI danymi firmy. A jakie inne „procesy z cienia” istnieją w naszej organizacji? Jakie nieformalne,

niewidoczne dla zarządu przepływy pracy i informacji możemy, za pomocą AI, zmapować, zoptymalizować i przekształcić w formalną przewagę operacyjną?

W obronie tworzymy autonomiczne scenariusze reagowania na kryzys. A co, jeśli zastosowalibyśmy tę logikę do naszych kluczowych procesów biznesowych? Jak wyglądałby w pełni autonomiczny proces „od zamówienia do dostawy” lub „od reklamacji do rozwiązania”, działający 24/7 bez ludzkiej interwencji?

Skoro AI potrafi przewidzieć następny cyberatak na podstawie subtelnych sygnałów, to jakie „słabe sygnały” w danych rynkowych, mediach społecznościowych czy zachowaniach klientów dziś ignorujemy? Jak możemy zbudować „system wczesnego ostrzegania” przed kolejną zmianą na rynku lub nowym konkurentem?

SŁOWNIK CYBEROBRONY

Słowniczek kluczowych pojęć, które pomogą Państwu zrozumieć język nowej ery cyfrowej obrony.

r APT (Advanced Persistent Threat/Zaawansowane Uporczywe Zagrożenie). Długofalowa, skryta kampania hakerska, prowadzona najczęściej przez podmioty państwowe w celu szpiegostwa lub sabotażu. Jej celem jest pozostanie w sieci ofiary przez miesiące lub lata.

r Atak na Łańcuch Dostaw (Supply Chain Attack). Atak na organizację poprzez skompromitowanie jednego z jej zaufanych dostawców oprogramowania lub usług. Atakujący wykorzystują zaufany kanał, aby dostarczyć złośliwy kod do wielu celów jednocześnie.

r Atak Zero-Day (Zero-Day Attack). Atak wykorzystujący nieznaną dotąd i niezałataną lukę w oprogramowaniu. Nazwa pochodzi stąd, że producent miał „zero dni” na przygotowanie obrony.

r Biometria Behawioralna (Behavioral Biometrics). Metoda identyfikacji użytkownika na podstawie jego unikalnych, nieświadomych zachowań, takich jak dynamika pisania na klawiaturze, sposób poruszania myszką czy kąt trzymania telefonu.

r Czerwony Zespół (Red Team). Zespół etycznych hakerów, którego zadaniem jest symulowanie realnego, zaawansowanego ataku na organizację w celu przetestowania jej ogólnej odporności – zarówno technologicznej, jak i ludzkiej oraz proceduralnej.

r Decepcja (Deception Technology). Technologia obronna polegająca na celowym tworzeniu fałszywych zasobów (wabików, honeypotów) w sieci, aby zwabić, zmylić i obserwować atakujących w kontrolowanym środowisku.

r Deepfake. Realistyczny, ale całkowicie fałszywy materiał wideo lub audio, stworzony przy użyciu sztucznej inteligencji w celu podszycia się pod czyjąś tożsamość lub manipulacji informacją.

r DLP (Data Loss Prevention/Zapobieganie Utracie Danych). Zestaw technologii i procesów, których celem jest zapobieganie nieautoryzowanemu wyciekowi danych poufnych z wnętrza organizacji na zewnątrz.

r Exploit. Fragment kodu lub programu stworzony w celu wykorzystania konkretnej luki (podatności) w oprogramowaniu do przejęcia kontroli nad systemem.

r Honeypot (Wabik). Fałszywy, wyizolowany system komputerowy, który udaje prawdziwy cel, aby przyciągnąć i zarejestrować próby ataku.

r Kryptoanaliza (Cryptanalysis). Dziedzina nauki zajmująca się badaniem i łamaniem szyfrów oraz systemów kryptograficznych w celu odczytania ukrytych w nich informacji.

r MTTD (Mean Time to Detect/Średni Czas Wykrycia). Kluczowy wskaźnik mierzący, ile czasu średnio upływa od momentu zaistnienia naruszenia bezpieczeństwa do jego wykrycia przez zespół obronny.

r Perymetr Sieci (Network Perimeter). Tradycyjne pojęcie oznaczające granicę między zaufaną, wewnętrzną siecią firmy a niezaufanym, zewnętrznym internetem. Obecnie koncepcja ta uległa zatarciu.

r Phishing. Rodzaj oszustwa internetowego, w którym atakujący podszywa się pod zaufaną osobę lub instytucję, aby wyłudzić poufne dane, takie jak hasła czy dane kart kredytowych.

r PQC (Post-Quantum Cryptography/Kryptografia Postkwantowa). Nowa generacja algorytmów szyfrujących, które są projektowane tak, aby były odporne na ataki ze strony przyszłych, potężnych komputerów kwantowych.

r SIEM (Security Information and Event Management). Platforma technologiczna, która centralnie zbiera, agreguje i analizuje dane o zdarzeniach bezpieczeństwa z całej infrastruktury IT w celu wykrywania potencjalnych zagrożeń.

r SOC (Security Operations Center/Centrum Operacji Bezpieczeństwa). Centralna jednostka w organizacji odpowiedzialna za nieustanne monitorowanie, wykrywanie, analizowanie i reagowanie na incydenty cyberbezpieczeństwa.

r TTPs (Tactics, Techniques, and Procedures/Taktyki, Techniki i Procedury). Charakterystyczny sposób działania i zachowania danego atakującego lub grupy hakerskiej. Analiza TTPs pozwala na identyfikację i obronę przed konkretnymi adwersarzami.

r Vishing (Voice Phishing). Atak phishingowy przeprowadzany za pomocą kanału głosowego (telefon), często z wykorzystaniem sklonowanego lub syntetycznego głosu w celu uwiarygodnienia oszustwa.

r Zero Trust (Architektura Zerowego Zaufania). Nowoczesny model bezpieczeństwa oparty na zasadzie „nigdy nie ufaj, zawsze weryfikuj”. Zakłada on, że żadnemu użytkownikowi ani urządzeniu nie można ufać domyślnie, a każda próba dostępu do zasobów musi być surowo weryfikowana.

w ocenIe eksPertów

Cyberbezpieczeństwo przechodzi z epoki murów w epokę ruchu. Zamiast statycznej obrony mamy ciągłą weryfikację, predykcję i automatyczną reakcję. Atakujący ma dziś swoje AI, ale obrona również, a przewaga zależy od tego, kto szybciej uczy się na danych i działa bez zwłoki

Granice zniknęły, bo chmura, praca zdalna i gęste sieci partnerów sprawiły, że „wewnątrz” i „na zewnątrz” to pojęcia umowne. Dlatego środek ciężkości przesuwa się z zapór na zrozumienie zachowań. AI patrzy na puls organizacji: rozpoznaje nienaturalne wzorce, łączy kropki między kontami i maszynami, a potem sama odcina, co trzeba, zanim incydent urośnie. W SOC odciąża ludzi od szumu, podsuwa gotowe hipotezy i uruchamia playbooki. Po stronie ofensywnej bez przerwy atakuje… nas samych, symulując prawdziwych przeciwników, by wyprzedzić ich o krok. Nowym „murem” staje się tożsamość: dostęp zależy od kontekstu, nie od adresu sieci. Równolegle uczymy się bronić przed światem syntetycznym, klonami głosu i deepfake’ami, oraz myśleć kilka lat naprzód: migrować do kryptografii postkwantowej. Jak to poukładać w realnych warunkach, z ograniczonym czasem i budżetem? Konkretne ścieżki i decyzje rekomendują eksperci poniżej.

Andrzej Dulka

Prezes Polskiej Izby Informatyki i Telekomunikacji

aI jako tarcza cyberbezPieczeństwa.

Polska może zyskaĆ PrzewagĘ

Sztuczna inteligencja to z jednej strony źródło nowych ryzyk, a z drugiej –nowoczesne technologie stające się niezwykle skutecznymi narzędziami obrony. Cyberataki z wykorzystaniem generatywnej AI są coraz bardziej zaawansowane. Tworzenie przekonujących fałszywych treści i manipulowanie opinią publiczną stanowi bez wątpienia poważne zagrożenie dla demokracji i naszych swobód obywatelskich. Odpowiedzią muszą być rozwiązania systemowe, które wzmocnią odporność państwa, wykorzystując potencjał współpracy z biznesem.

Najważniejsze jest szybkie wdrożenie przepisów krajowego systemu cyberbezpieczeństwa, a także inwestycje w kompetencje – zarówno specjalistów IT, których wciąż jest zbyt mało, jak i edukację obywateli, by stali się odporni na manipulację informacyjną i cyfrowe oszustwa. Równie istotne są polityki korzystania z AI w każdej organizacji, aby technologia wspierała efektywność. Polska ma szansę zbudować przewagę, jeśli potraktuje AI jako sojusznika – narzędzie do automatycznego wykrywania ataków, szybszego reagowania na incydenty i ochrony krytycznych danych. Przy wspólnym wysiłku państwa i sektora prywatnego możliwe jest stworzenie tarczy, która nie tylko zneutralizuje zagrożenia, ale także uczyni nasz kraj bezpieczną przystanią dla cyfrowego biznesu i obywateli.

aI chroni dane.

nowa generacja zabezPieczeń

Wraz z upowszechnieniem sztucznej inteligencji, obejmującej obszary od zarządzania energią po autonomiczną logistykę, kluczowe staje się bezpieczeństwo i odporność systemów. AI opiera się na analizie ogromnych zbiorów danych, dlatego ich integralność i ochrona są niezbędne.

Pamięci masowe OceanStor Dorado All-flash wykorzystują mechanizmy uczenia maszynowego, pozwalające wykryć ransomware zarówno w środowisku blokowym SAN z 96 proc. skutecznością, jak i plikowym NAS z 99 proc. skutecznością.

Z kolei OceanProtect Appliance, czyli produkt przeznaczony do przechowywania kopii danych, ma możliwość wykrycia w backupie ransomware typu 0-day, tj. takiego bez znanych sygnatur. To są zaawansowane mechanizmy, które nie byłyby możliwe bez AI oraz odpowiednio wytrenowanego modelu.

Warto dodać, że posiadamy kompleksowe rozwiązanie anti-ransomware (Huawei Multilayer Ransomware Protection Solution), składające się z next gen firewall, sandbox, storage, backup storage, AirGap isolation zone, Data Management Engine, które zostało certyfikowane przez Tolly.

AI to jednak nie tylko akcelerator transformacji cyfrowej, ale także wyzwanie. Duża moc obliczeniowa i karty GPU to nie wszystko. Za tym musi nadążyć system przechowywania danych, tak aby móc utylizować karty GPU w idealnym scenariuszu ponad 90 proc. czasu. Tradycyjne podejście, czyli zwiększanie liczby kontrolerów/ węzłów obsługujących współdzieloną przestrzeń nie jest wystarczające. Era AI wymaga redefinicji pamięci masowych, wymaga systemu, który potrafi szybko zapisać setki milionów małych plików i jednocześnie być w stanie błyskawicznie odtworzyć jeden ogromny plik rzędu kilkudziesięciu TB, pamiętając oczywiście o odpowiednim zabezpieczeniu danych. Odpowiedzią na to jest AI storage A800. To produkt o unikalnej architekturze, wysoce skalowalny, wyposażony w porty 100/200G, przeznaczony do danych nieustrukturyzowanych, obsługujący GPU oraz NPU direct storage, czyli potrafiący komunikować się z pamięcią karty GPU pomijając CPU w serwerze. Z pojedynczego urządzenia A800 jesteśmy w stanie osiągnąć kilkaset GB/s przepustowości, co zostały udowodnione w testach MLPerf, stając się najbardziej wydajną pamięcią masową pod AI.

aI wzmacnia odPornoŚĆ cyfrową. euroPa Potrzebuje własnych

narzĘdzi

W obliczu rosnącej skali cyberzagrożeń, szczególnie w Polsce, która zalicza się do najczęściej atakowanych cyfrowo państw na świecie, technologia AI staje się kluczowym komponentem budowania odporności cyfrowej. Sztuczna inteligencja pozwala m.in. na automatyczne wykrywanie niepokojących wzorców ruchu sieciowego, czy wspomaganie analityków w śledzeniu wielowarstwowych ataków. W cyberprzestrzeni liczy się czas reakcji. Właśnie tu AI daje nam przewagę. Między innymi dlatego tak istotne z punktu widzenia naszego bezpieczeństwa jest, aby Europa nie pozostała jedynie użytkownikiem globalnych rozwiązań AI, lecz tworzyła własne rozwiązania i budowała warunki do rozwoju innowacyjnych, bezpiecznych narzędzi AI – również w sektorze cyberbezpieczeństwa.

Konrad Tutak Data Center Solution Sales Leader, Huawei Polska

Michał Kanownik Prezes Związku Cyfrowa Polska

Piotr Konieczny Niebezpiecznik

aI i cyberbezPieczeństwo. mity, fakty i rosnące ryzyka

Rozwój narzędzi AI budzi coraz większe obawy. Pojawiają się przerażające historie, jak ta, kiedy przestępcy podrobili głos córki, zadzwonili do matki i kobieta straciła oszczędności życia. Albo motyw z deepfejkiem prezesa na callu, który perfekcyjnym głosem i wyglądem uwiarygodnił prośbę o pilny przelew. Co łączy te historie? Całkowity brak wiarygodnych dowodów, że przestępcy posłużyli się jakimikolwiek AI

W Niebezpieczniku od kilkunastu lat regularnie wcielamy się w rolę włamywaczy. Na zlecenie klientów atakujemy ich infrastrukturę i pracowników. Dokładnie tak, jak robią to prawdziwi cyberprzestępcy. Od 2 lat staramy się wspierać różnymi rozwiązaniami opartymi na AI, zarówno do planowania, jak i realizacji ataków. Na własnej skórze odczuliśmy wiele niedoskonałości tzw. ofensywnego AI. Fakt, pomaga przy pisaniu złośliwego oprogramowania, ale na używanie klonowanych głosów do interaktywnych ataków jest jeszcze za wcześnie.

Bo o ile łatwo jest wygenerować dowolne zdanie powiedziane czyimś głosem, to podczas ataku spotkamy się z problemami: (1) płynne mówienie cudzym głosem w czasie rzeczywistym i reagowanie na pytania ofiary wciąż stanowi wyzwanie; (2) by mówić cudzym głosem, trzeba zdobyć jego próbkę. To jest możliwe, ale często wymaga sporo czasu. A czas jest cenny dla telefonicznych oszustów, gdyż ich „model biznesowy” polega na skali. Mówiąc brutalnie, przy takiej skuteczności telefonów podszytych dobrą legendą nie ma sensu tracić czasu na dodawanie AI: rozpracowywanie bliskich i tworzenie klona. Nie ma też gwarancji, że ten jeden dopracowany atak w ogóle by się udał. Ofiara może przecież akurat być na wspólnym obiedzie z osobą, pod którą przestępcy się podszyją i wszystko na marne. Lepiej tę energię i czas poświęcić na wykonanie tysiąca telefonów, bo jak pokazuje praktyka, na pewno trafi się na jedną osobę, którą uda się okraść. To, że aktualnie oszuści w interaktywnych telefonicznych atakach nie korzystają z AI nie oznacza, że kiedyś nie zaczną. Dlatego warto uczulić bliskich na takie scamy. Warto też szkolić pracowników, jak wykrywać deepfejki. Z naszych rozmów z klientami wynika, że niestety nie każda firma posiada prawidłowe procedury w tym zakresie. Tego problemu nie da rozwiązać tylko „technologią” i to temat na osoby artykuł, ale zdradzę Wam jeden trik. Jeśli chcesz być pewien, że to nie deepfake, poproś rozmówcę na videocallu, żeby zrobił 5 pompek. Żaden awatar nie jest w stanie (jeszcze) obsłużyć takich ruchów. No i jakaż to satysfakcja, kiedy przełożony, by udowodnić, że jest postacią białkową, zacznie przed Tobą „pompować”. Chyba nie odmówi? W końcu wszystko w imię bezpieczeństwa!

motor rozwoju i wyzwań

AI wpłynie nA kAżdy obszAr życiA i prAcy

Sztuczna inteligencja zmienia gospodarkę i społeczeństwo w zawrotnym tempie. O szansach, wyzwaniach i roli AI w rozwoju Polski opowiada Andrzej Dulka, prezes Polskiej Izby Informatyki i Telekomunikacji

Każda rewolucja technologiczna tworzy zarówno szanse, jak i wyzwania. Jakie, Pana zdaniem, są dziś najważniejsze spośród tych, które niesie AI?

Sztuczna inteligencja to narzędzie wyjątkowe, bo otwierające ogromne możliwości i rozwijające się w tempie wykładniczym. To czynnik transformujący nasze życie i biznes w każdym wymiarze. To nie AI odbierze ludziom pracę, a ci, którzy potrafią z niej korzystać. Firmy, które wdrożą AI i zbudują na niej przewagę konkurencyjną, wygrają. Trudno wskazać dziś obszar gospodarki, którego AI nie dotknie.

Nie oznacza to jednak, że tylko globalni giganci zdominują rynek dzięki wielkim centrom danych i energochłonnym narzędziom AI. Rozwój będzie miał charakter demokratyczny. Pojawi się liczna grupa deweloperów i lokalnych firm, które będą tworzyć własne rozwiązania i budować przewagę w oparciu o sztuczną inteligencję. Tych przykładów będzie coraz więcej.

Dla Polski – i szerzej: dla całej branży – kluczowe jest stworzenie warunków do przedsiębiorczości opartej na AI. To zaczyna się od podstaw: dostępności energii elektrycznej, infrastruktury serwerowej i centrów danych. Potrzebne jest też stymulowanie i wspieranie małych i średnich firm, aby wdrażały sztuczną inteligencję i znajdowały na nią własne pomysły. To wyzwanie jest nieuniknione. Ci, którzy potraktują je jako szansę i zbudują odpowiednią strategię, zyskają przewagę. Dlatego tak istotne jest przygotowanie Strategii Rozwoju Polski do 2035 roku i przeznaczenie na ten cel środków finansowych.

Polska, z uwagi na wysokie koszty energii – wynikające zarówno z jej źródeł, jak i obciążeń regulacyjnych – ma trudniejszą pozycję konkurencyjną.

To prawda – bez taniej energii trudno cokolwiek zbudować. Konkurencyjność gospodarki zależy wprost od jej dostępności

To nie AI odbierze ludziom pracę, a ci, którzy potrafią z niej korzystać. Firmy, które wdrożą AI i zbudują na niej przewagę konkurencyjną, wygrają.

Andrzej Dulka prezes Polskiej Izby Informatyki i Telekomunikacji

i ceny. Musimy zaakceptować konieczność zwiększania produkcji energii, przy czym kluczowe będzie, aby była ona nie tylko tańsza, ale także zielona. Na świecie lokalizacje z łatwym dostępem do taniej energii już dziś przyciągają centra danych i inwestycje w AI.

Nie oznacza to jednak, że Polska jest na straconej pozycji. Jesteśmy 20. gospodarką świata, co daje solidny punkt wyjścia do dalszej rywalizacji. Musimy jednak działać – rozwijać nowoczesną sieć energetyczną, wdrażać rozwiązania prosumenckie i optymalizować systemy za pomocą sztucznej inteligencji. Do tego dochodzi szybka absorpcja energooszczędnych technologii produkcji.

Ostatnie dekady pokazały, że jako społeczeństwo potrafimy konkurować i walczyć o swoją pozycję. Wierzę, że i tym razem tak będzie – pod warunkiem, że stworzymy odpowiednie warunki: zapewnimy energię, strategię i szansę przedsiębiorcom. Jako Polska Izba Informatyki i Telekomunikacji staramy się to jasno komunikować – zarówno społeczeństwu, jak i decydentom. Mam nadzieję, że klasa polityczna stanie na wysokości zadania. W zaradność Polaków nie wątpię. Polscy przedsiębiorcy nauczyli się wykorzystywać każdą, nawet najmniejszą szansę na rozwój. I widać, że ten impet jest obecny także w młodym pokoleniu.

Jakie są dziś priorytetowe kierunki rozwoju i zastosowań sztucznej inteligencji?

Pojęcie AI mocno ewoluowało. Dziś to narzędzie komunikacyjne i informatyczne – analizujące, generujące teksty, obrazy, znajdujące szerokie zastosowanie

w rozrywce. Z mojego punktu widzenia kluczowe są inne obszary. Najważniejsze jest wykorzystanie sztucznej inteligencji w sektorze energetyki – do prognozowania konsumpcji, wytwarzania energii, przewidywania pogody, analiz nasłonecznienia, wiatru czy zaciemnienia, oraz do optymalizacji jej zużycia.

Drugim kluczowym polem jest telekomunikacja i IT. Sieć teleinformatyczna już dawno przestała być „rurociągiem”

do przesyłania danych. Stała się ekosystemem, częścią globalnego systemu, w którym uczestniczą tysiące dostawców. AI pozwala lepiej zarządzać tą złożonością, a sieć może być sprzedawana i wykorzystywana usługowo, dostarczając nową wartość biznesową. Sieć w przyszłości będzie monetyzowana na wiele sposobów. Każda z oferowanych usług będzie w jakimś stopniu zarządzana przez sztuczną inteligencję,

optymalizującą konkretne procesy. To z kolei rodzi ogromne wyzwanie – potrzebę orkiestracji różnych systemów AI. Niezbędne staną się standardy, protokoły i interfejsy, które pozwolą tym systemom komunikować się ze sobą i realizować wspólne cele. Nad tym wszystkim musi istnieć nadzór – państwowy, społeczny, etyczny, militarny czy efektywnościowy – tak, by optymalizacja nie sprowadzała się tylko do jednego parametru, lecz była

elementem bezpiecznego i transparentnego systemu.

Patrząc szerzej, to właśnie może być jedno z kluczowych zadań sztucznej inteligencji w najbliższych latach. O AI w biznesie, edukacji czy medycynie mówi się bardzo dużo, ale rzadko wspomina się o wyzwaniu, które ja uważam za fundamentalne. Badania pokazują bowiem, że intensywne korzystanie z AI sprowadza człowieka do roli asystenta – duet „człowiek i AI” działa świetnie, ale jednocześnie kompetencje twarde użytkowników potrafią się obniżać w porównaniu z tymi, którzy pracują bez wsparcia algorytmów. Powinniśmy postawić przed sztuczną inteligencją cel, aby wspierała rozwój człowieka – od edukacji w przedszkolu, przez szkołę i studia, aż po pracę zawodową. To wielkie wyzwanie, ale i ogromna szansa.

Pokusa przerzucania kolejnych zadań na sztuczną inteligencję jest silna i trudna do powstrzymania – a to właśnie może prowadzić do spadku kompetencji.

Nie obawiałbym się, że AI odbierze nam sens działania. Kto z nas lepiej liczy niż kalkulator? Kto szybciej sporządzi zestawienie niż Excel? To tylko kolejne narzędzie – fantastyczne, bo działające w obszarze języka, obrazu czy muzyki. Nie ma sensu z tym walczyć. Trzeba nauczyć się korzystać z nowych możliwości, by zwiększać efektywność i komfort życia, a także wykorzystać je, np. w edukacji czy szkolnictwie medycznym, do realnego rozwoju człowieka. To odpowiedź na głosy defetystów, którzy obawiają się, że AI nas „wyprzedza”.

Czy AI jest dziś przede wszystkim narzędziem do redukcji kosztów, czy raczej napędem innowacji i poszukiwaniem nowych źródeł przychodu?

Z mojej perspektywy AI to obecnie przede wszystkim narzędzie zwiększające efektywność i konkurencyjność przedsiębiorstw. Historia zna wiele przykładów

zawodów, które zniknęły i za którymi nikt nie tęskni. Podobnie będzie teraz – wiele profesji zmieni się, szczególnie w obszarach takich, jak prawo czy finanse. Nie chodzi o utratę pracy, lecz o nowe, twórcze zastosowania AI. Paradoksalnie bowiem sama sztuczna inteligencja jest narzędziem mało twórczym, za to silnie odtwórczym.

Sztuczna inteligencja potrafi wygenerować tysiące obrazów, ale to człowiek decyduje, który z nich naprawdę ma wartość. To my jesteśmy twórczym ogniwem, a AI pozostaje narzędziem –generatywnym, ale nie kreatywnym. Widać to już w zawodach takich, jak prawnicy, finansiści czy księgowi. AI wspiera ich, tworząc wzory raportów czy analizy, ale ostateczna decyzja, ocena zgodności z przepisami czy podpis pod dokumentem zawsze należą do człowieka. Tym bardziej, że AI potrafi „halucynować”, czyli podawać błędne informacje.

To prawda. Dzięki AI oszczędzamy czas, który możemy przeznaczyć na zadania wcześniej odkładane, często mniej kluczowe dla biznesu, ale dodające wartościowy element.

Dokładnie. Mogę podać wiele przykładów z codziennego życia. Choćby grillowanie – kiedyś musiałem przekopywać się przez dziesiątki przepisów, dziś pytam AI i dostaję jasną, praktyczną odpowiedź. Nie jest to perfekcyjna recepta, ale wystarcza, by uzyskać 80 proc. wiedzy. I tak właśnie widzę rolę generatywnej AI – będzie fantastycznym nauczycielem na poziomie podstawowym i średnim, natomiast dalszy rozwój wymaga raczej tradycyjniejszej edukacji.

Podobnie w biznesie – AI świetnie sprawdzi się w zarządzaniu bazami danych, przygotowywaniu korespondencji czy analizie cen. Jest też obszar, w którym widzę szczególny potencjał – rolnictwo. Powinniśmy mówić nie tylko o smart city, ale i o smart village. Inteligentne systemy mogą wspierać uprawy i sadownictwo, optymalizować zużycie

wody i nawozów, a także rozwiązywać problemy transportowe na terenach wiejskich. Wyobraźmy sobie mieszkańców małej miejscowości, którzy zgłaszają przez proste aplikacje swoje potrzeby – wizytę u lekarza, zakupy czy dojazd do szkoły. AI analizuje te zgłoszenia i organizuje kurs busa, który dowozi wszystkich po optymalnej trasie. To realny sposób na ograniczenie wykluczenia komunikacyjnego.

Przejdźmy jednak do pytania o sztuczną inteligencję w PIIT. Jak dziś wykorzystujecie ją Państwo w organizacji?

Na poziomie samej Izby jeszcze nie stosujemy AI w pełni. Być może pojawia się ona w obszarze księgowości czy finansów, albo przy przygotowywaniu wizualizacji do materiałów promocyjnych. Tu rzeczywiście narzędzia AI bywają pomocne. Nasze doświadczenia z generowaniem tekstu są negatywne – treści są schematyczne, pozbawione stylu i głębi.

Dlatego w PIIT nie wykorzystujemy AI w szerszym zakresie. Gdy pojawią się narzędzia ułatwiające poruszanie się w gąszczu dokumentów, stanowisk i procedur, to na pewno będą pomocne. To jednak wciąż przed nami. Sytuacja wygląda inaczej u naszych członków. Od dużych firm po mniejsze przedsiębiorstwa – wszyscy już szeroko stosują AI w swoich działaniach biznesowych.

Liczymy na to, że administracja publiczna – rząd, Sejm, regulatorzy – coraz szerzej będzie wdrażać narzędzia sztucznej inteligencji. Dobrym przykładem jest już aplikacja mObywatel, ale potencjał jest o wiele większy – od podatków i raportowania, po poprawę responsywności urzędów. To ogromne pole do popisu i wiemy, że administracja nad tym pracuje. Jako PIIT patrzymy na to również z perspektywy klienta – obywatela i przedsiębiorcy – i czekamy na dalsze wdrożenia.

Wydaje mi się, że temat wykracza poza administrację centralną – dotyczy również samorządów.

Warto patrzeć szerzej – szukać nowych przestrzeni i odważnie wykraczać poza schemat. Sztuczna inteligencja ma potencjał, aby dać nam znacznie więcej, niż dziś sobie uświadamiamy. Potrzebna jest otwartość i zaufanie do tych, którzy myślą nieszablonowo. Trzeba jednak zachować równowagę.

AI to narzędzie – generatywne, ale nie kreatywne. Twórczym ogniwem zawsze pozostaje człowiek.

Andrzej Dulka prezes Polskiej Izby Informatyki i Telekomunikacji

Dokładnie. To ogromne wyzwanie także na poziomie lokalnym. Weźmy przykład wykluczenia transportowego – tutaj sztuczna inteligencja mogłaby pomóc w znalezieniu rozwiązań. Pytanie oczywiście, kto za to zapłaci – sektor publiczny czy prywatny?

Ale kierunek jest jasny. Inteligentne miasta to już codzienność w dużych ośrodkach jak Warszawa czy Kraków. Ważne, aby w przyszłości te rozwiązania były spójne i zunifikowane – by mieszkańcy różnych miast nie mieli odmiennych doświadczeń w korzystaniu z usług publicznych wspieranych przez sztuczną inteligencję.

Warto patrzeć szerzej – szukać nowych przestrzeni i odważnie wykraczać poza schemat. W naszej rozmowie pojawiły się już wątki rozwoju człowieka, rolnictwa czy edukacji. Sztuczna inteligencja ma potencjał, aby dać nam znacznie więcej, niż dziś sobie uświadamiamy.

Potrzebna jest otwartość i zaufanie do tych, którzy myślą nieszablonowo. Trzeba jednak zachować równowagę –sztuczna inteligencja to narzędzie, które wiąże się również z kosztami społecznymi. Dlatego z jednej strony powinniśmy mieć głowy pełne marzeń, a z drugiej – pamiętać o odpowiedzialności wobec ludzi, ich pracy i codziennego dobrostanu. n

AI w administracji publicznej: ku inteligentnemu państwu

przyszłości

Administracja publiczna przestaje być biurokratyczną machiną – staje się dynamicznym, cyfrowym organizmem, który uczy się, przewiduje i reaguje dzięki sztucznej inteligencji. Od predykcyjnego modelowania polityk publicznych po cyfrowych asystentów obywatela – AI zmienia fundamenty działania państwa. AI to rosnące znaczenie dla bezpieczeństwa publicznego. Technologia wspiera analizę zagrożeń, predykcyjnie zarządza przestępczością, wykrywa cyberataki i pomaga w zarządzaniu kryzysowym.

Liderzy administracji, którzy odważą się wdrożyć AI strategicznie, zbudują bardziej transparentne, zwinne i inkluzywne instytucje.

Proaktywne państwo usługowe

Trend 1. Hiperautomatyzacja procesów administracyjnych

Trend 2. Predykcyjna ochrona i alokacja zasobów

Trend 3. Inteligentne platformy odporności klimatycznej

Trend 4. Konwersacyjna AI jako pierwsza linia wsparcia obywatela

Budowanie zaufania i odporności w społeczeństwie sieci

Trend 5. Analiza sentymentu obywatelskiego w czasie rzeczywistym

Trend 6. AI jako tarcza antydezinformacyjna

Trend 7. AI jako narzędzie inkluzywności cyfrowej

Autonomiczne i zdecentralizowane modele zarządzania

Trend 8. Inteligentne kontrakty i zautomatyzowana zgodność

Trend 9. Dynamiczne zarządzanie kompetencjami w służbie cywilnej

Trend 10. Cyfrowe bliźniaki miejskie

Trend 11. Zdecentralizowane systemy agentowe w zarządzaniu kryzysowym

Proaktywne państwo usługowe

Sztuczna Inteligencja to fundament modernizacji wewnętrznej „maszynerii” państwa, której celem jest radykalne zwiększenie efektywności, szybkości i precyzji działania. AI pełni tu rolę katalizatora, przechodząc od automatyzacji prostych zadań do przewidywania przyszłych zdarzeń i potrzeb operacyjnych, aby stworzyć administrację, która działa nie tylko sprawniej, ale także w sposób inteligentny i uprzedzający.

Trend 1. Hiperautomatyzacja procesów administracyjnych.

Trend 2. Predykcyjna ochrona i alokacja zasobów.

Trend 3. Inteligentne platformy odporności klimatycznej.

Trend 4. Konwersacyjna AI jako pierwsza linia wsparcia obywatela.

Trend 1. Hiperautomatyzacja procesów administracyjnych

Administracje publiczne borykają się z ogromną ilością powtarzalnych, manualnych zadań, które generują znaczne koszty, opóźnienia i ryzyko błędów. W odpowiedzi na to wyzwanie pojawia się trend hiperautomatyzacji, który wykracza poza prostą automatyzację (RPA). Jest to zintegrowane podejście, łączące RPA, przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i uczenie maszynowe w celu automatyzacji złożonych, wieloetapowych procesów biurowych – od obsługi wniosków, przez zarządzanie dokumentacją, po procesy kadrowe. Celem jest stworzenie „cyfrowej siły roboczej” – agentów AI, które obsługują standardowe procesy, uwalniając urzędników do zadań wymagających empatii i krytycznego myślenia.

Kluczowe są tu trzy technologie działające w synergii: Robotic Process Automation (RPA) naśladuje ludzkie interakcje z systemami IT, Optical Character Recognition (OCR) służy do cyfryzacji dokumentów papierowych, Natural Language Processing (NLP) pozwala na rozumienie i kategoryzowanie treści wniosków oraz pism.

Ta transformacja jest już widoczna w działaniach wiodących instytucji publicznych. Amerykańska General Services Administration (GSA) w ramach swojego programu RPA wykorzystuje boty do automatyzacji zadań finansowych, takich jak uzgadnianie faktur i wprowadzanie danych, co znacząco skróciło czas przetwarzania i zredukowało liczbę błędów. Z kolei w Wielkiej Brytanii, National Health Service (NHS) wykorzystuje RPA do automatyzacji procesów back-office w szpitalach, na przykład do zarządzania skierowaniami pacjentów i układania harmonogramów wizyt, co pozwala personelowi medycznemu skupić się na opiece nad pacjentem, a nie na administracji.

Trend 2. Predykcyjna ochrona i alokacja zasobów

Służby publiczne, takie jak policja, straż pożarna czy różnego rodzaju inspekcje, tradycyjnie działają w trybie reaktywnym, jednak model predykcyjny pozwala im przejść do proaktywnego zarządzania ryzykiem. Trend ten polega na wykorzystaniu zaawansowanych modeli predykcyjnych do prognozowania zdarzeń negatywnych – od przestępstw, przez awarie infrastruktury, aż po oszustwa – i optymalnego alokowania ograniczonych zasobów w celu ich zapobiegania lub mitygacji.

Systemy AI przetwarzają ogromne zbiory danych historycznych bogatych w zdarzenia, dane demograficzne, a nawet informacje pogodowe, aby precyzyjnie wskazać „gorące punkty” (hotspoty) o podwyższonym ryzyku. Na tej podstawie sugerują prewencyjne rozmieszczenie patroli czy zespołów technicznych, zanim dojdzie do incydentu. Rdzeniem tych systemów są algorytmy uczenia maszynowego, głównie klasyfikacja i regresja, które są trenowane na danych historycznych w celu identyfikacji wzorców prowadzących do określonych zdarzeń. Coraz częściej wykorzystuje się tu również analizę geoprzestrzenną (GeoAI).

r Jednym z najbardziej znanych przykładów tej technologii jest oprogramowanie PredPol (obecnie Geolitica) używane przez departamenty policji w USA do prognozowania miejsc i czasu, w których najprawdopodobniej dojdzie do przestępstw, takich jak włamania. Sztuczna inteligencja analizuje dane o przeszłych incydentach, wskazując na mapie obszary, które w danym momencie wymagają wzmożonego patrolowania.

Trend 3. Inteligentne platformy odporności klimatycznej

Zmiany klimatyczne generują coraz częstsze i bardziej dotkliwe zjawiska ekstremalne, takie jak powodzie, susze i pożary. Samorządy i agencje rządowe stają przed pilną potrzebą posiadania narzędzi do precyzyjnej oceny ryzyka i strategicznego planowania inwestycji w odporną infrastrukturę. W odpowiedzi powstają inteligentne platformy odporności klimatycznej – zintegrowane systemy, które wykorzystują AI do przetwarzania danych satelitarnych, pogodowych i infrastrukturalnych w celu modelowania ryzyka klimatycznego i wspierania decyzji dotyczących adaptacji. Platformy te łączą dane z wielu różnych źródeł, a sztuczna inteligencja identyfikuje obszary najbardziej narażone, symuluje skutki katastrof i rekomenduje działania priorytetowe, takie jak budowa wałów przeciwpowodziowych czy modernizacja sieci energetycznej.

Główną rolę odgrywa tu widzenie komputerowe (Computer Vision), używane do analizy zdjęć satelitarnych i tych pochodzących z dronów, co pozwala na ocenę stanu roślinności czy szacowanie zniszczeń.

Równolegle, zaawansowane modele predykcyjne oparte na uczeniu maszynowym prognozują skutki zmian klimatu, bazując na danych historycznych i złożonych symulacjach.

Ta nowa generacja narzędzi analitycznych przybiera w praktyce różne formy. Globalna koalicja Climate TRACE, wspierana między innymi przez Google.org, wykorzystuje AI i zdjęcia satelitarne do monitorowania emisji gazów cieplarnianych z każdej większej elektrowni czy pola naftowego na świecie w czasie niemal rzeczywistym, dostarczając rządom niezależnych danych do weryfikacji ich celów klimatycznych. Z kolei firmy takie, jak Jupiter Intelligence dostarczają agencjom publicznym platformy, gdzie AI modeluje zagrożenia powodziowe, pożarowe i upałów na poziomie pojedynczych budynków i elementów infrastruktury, co pozwala na niezwykle precyzyjne planowanie działań adaptacyjnych. Platforma „EarthScan” firmy Cervest pozwala organizacjom, w tym agencjom publicznym, na ocenę łącznego ryzyka klimatycznego dla posiadanych aktywów, gdzie AI analizuje wiele zmiennych, takich jak upał, wiatr czy opady, i generuje ocenę ryzyka dla różnych scenariuszy klimatycznych.

78%

organizacji wykorzystuje AI w co najmniej jednej funkcji biznesowej w 2024 r.

Myślę, że AI przypomina wczesne lata internetu.

Można zadać sobie pytanie, czy jest ona użyteczna

wyłącznie dla bardzo dużych firm, czy także dla tych bardzo małych.

Arvind Krishna CEO IBM

Trend 4. Konwersacyjna AI jako pierwsza linia wsparcia

obywatela

Infolinie i punkty obsługi są często przeciążone, a obywatele oczekują natychmiastowej odpowiedzi na swoje pytania, niezależnie od pory dnia. W odpowiedzi na rosnące zapotrzebowanie następuje ewolucja prostych chatbotów w stronę zaawansowanych wirtualnych asystentów zdolnych do prowadzenia naturalnej rozmowy, rozumienia intencji i realizowania prostych usług 24/7.

Polega to na wdrażaniu na stronach internetowych i w aplikacjach mobilnych administracji wirtualnych asystentów, którzy odpowiadają na najczęstsze pytania, pomagają w nawigacji po serwisie i asystują przy wypełnianiu formularzy.

Kluczowe dla tej transformacji jest Przetwarzanie Języka Naturalnego (NLP), które pozwala na rozumienie zapytań (NLU) i generowanie odpowiedzi (NLG). Nowsze systemy idą o krok dalej, wykorzystując uczenie transferowe (transfer learning) i bazując na dużych modelach językowych (LLM), aby znacznie lepiej rozumieć kontekst i rzeczywiste intencje użytkownika.

Doskonałym przykładem tego trendu w praktyce jest wirtualny asystent „VICA” wdrożony przez rząd Singapuru na wielu stronach rządowych. Odpowiada on na pytania dotyczące szerokiego zakresu usług publicznych, a wbudowane w niego mechanizmy AI pozwalają na ciągłe uczenie się bota na podstawie interakcji z użytkownikami w celu stałego poprawiania trafności odpowiedzi.

Budowanie zaufania i odporności

w społeczeństwie sieci

Następuje redefinicja interakcji między państwem a sferą publiczną w erze cyfrowej. AI staje się tu narzędziem do rozumienia, ochrony i włączania obywateli do debaty publicznej oraz cyfrowych usług.

Trend 5. Analiza sentymentu obywatelskiego w czasie rzeczywistym.

Trend 6. AI jako tarcza antydezinformacyjna.

Trend 7. AI jako narzędzie inkluzywności cyfrowej.

Celem jest budowa transparentnego, dostępnego dla wszystkich, odpornego na manipulacje środowiska informacyjnego, które jest podstawą nowoczesnej demokracji.

Trend 5. Analiza sentymentu obywatelskiego w czasie rzeczywistym

Rządy tradycyjnie polegały na powolnych i drogich badaniach opinii publicznej, które w dobie mediów społecznościowych, kiedy nastroje mogą zmieniać się błyskawicznie, nie nadążają z ich pomiarem. W odpowiedzi na to wyzwanie narodził się trend wykorzystania AI do automatycznego monitorowania i analizowania opinii publicznej wyrażonej w mediach społecznościowych, na forach i w kanałach zwrotnych, aby uzyskać bieżący wgląd w nastroje społeczne dotyczące polityk i usług publicznych.

Systemy te działają jak cyfrowy badacz, który w czasie rzeczywistym przygląda się publicznym dyskusjom online, identyfikując kluczowe tematy, mierząc sentyment (pozytywny, negatywny, neutralny) oraz wykrywając nagłe wzrosty zainteresowania danym zagadnieniem czy rozprzestrzenianie się dezinformacji.

Główną rolę odgrywa tu przetwarzanie języka naturalnego (NLP), a w szczególności techniki analizy sentymentu i modelowania tematycznego (topic modeling). Najbardziej zaawansowane systemy potrafią również wykrywać subtelności ludzkiej mowy, takie jak emocje, sarkazm i ironia, co jest jednym z największych wyzwań w analizie tekstu.

Ta zdolność do mierzenia „pulsu obywatelskiego” w czasie rzeczywistym jest już wdrażana przez wiodące platformy. Narzędzia takie, jak Brandwatch, używane przez agencje rządowe na całym świecie, wykorzystują AI do analizy milionów publicznych postów w celu śledzenia reakcji na kampanie informacyjne i identyfikowania kluczowych obaw obywateli.

Platforma Sprinklr w rozwiązaniach dla sektora publicznego pomaga zarządzać komunikacją, dostarczając decydentom bieżącą analizę trendów i sentymentu. Pojawiają się także rozwiązania stworzone specjalnie dla samorządów, jak Zencity, które agreguje i analizuje dane z lokalnych forów i mediów społecznościowych, dając władzom miast kompleksowy obraz nastrojów mieszkańców. Z kolei narzędzia takie, jak Meltwater for Government pozwalają na szybką reakcję w sytuacjach kryzysowych dzięki śledzeniu wzmianek i analizie sentymentu w czasie rzeczywistym.

Trend 6. AI jako tarcza antydezinformacyjna

Demokracje są celem zorganizowanych, często sponsorowanych przez inne państwa, kampanii dezinformacyjnych, które mają na celu polaryzację społeczeństwa, podważenie zaufania do instytucji i manipulowanie wyborami. W odpowiedzi na to zagrożenie rozwija się zastosowanie zaawansowanych technik AI do automatycznego wykrywania, analizowania i flagowania kampanii dezinformacyjnych oraz operacji wpływu w sieci, które zagrażają procesom demokratycznym i bezpieczeństwu publicznemu.

Kluczowa zmiana polega na odejściu od analizy samej treści na rzecz badania wzorców jej rozprzestrzeniania się. Zamiast skupiać się na tym, co jest prawdą, a co fałszem, systemy AI analizują zdarzenia pod kątem „skoordynowanego nieautentycznego zachowania”, nagłych zmian w narracji oraz wykorzystania sieci botów do sztucznego wzmacniania przekazu.

W tym celu wykorzystuje się analizę sieci społecznych (Social Network Analysis) do mapowania przepływu informacji, wykrywanie anomalii do identyfikacji nietypowych wzorców aktywności oraz NLP do analizy ewolucji narracji. Modele uczenia maszynowego są trenowane do odróżniania organicznej dyskusji od skoordynowanej manipulacji.

Pionierami w tej dziedzinie są zarówno agencje rządowe, sektor prywatny, jak i organizacje badawcze. Program badawczy DARPA – SemaFor (Semantic Forensics) ma na celu stworzenie technologii do automatycznego wykrywania, atrybucji i charakteryzowania kampanii dezinformacyjnych, ucząc AI rozpoznawania mediów syntetycznych i złośliwie zmanipulowanych treści. Firma Logically.ai łączy zaawansowaną AI z ludzką analizą, aby wykrywać i przeciwdziałać szkodliwym narracjom online, współpracując z rządami w celu ochrony wyborów. Na poziomie europejskim sieć badawcza European Digital Media Observatory (EDMO) wykorzystuje AI do analizy rozprzestrzeniania się fałszywych narracji w różnych krajach i językach. Platformy komercyjne, takie jak Cyabra, używają AI do wykrywania fałszywych kont i botów, pomagając agencjom rządowym zrozumieć, kto stoi za kampanią dezinformacyjną. Uzupełnieniem tych działań są think tanki, jak Atlantic Council’s Digital Forensic Research Lab (DFRLab), które są pionierami w wykorzystaniu narzędzi opartych na AI do identyfikacji i demaskowania operacji wpływu, dostarczając kluczowej wiedzy rządom na całym świecie.

Trend

7. AI jako narzędzie inkluzywności cyfrowej

Postępująca cyfryzacja usług publicznych, choć niesie obietnicę efektywności, jednocześnie tworzy ryzyko wykluczenia całych grup społecznych. Osoby, które nie mogą w pełni korzystać ze standardowych interfejsów – jak osoby niewidome, z niedosłuchem, czy seniorzy z trudnościami w obsłudze komputera – mogą zostać odcięte od kluczowych usług państwowych.

Trend inkluzywności cyfrowej polega na świadomym projektowaniu i wdrażaniu narzędzi opartych na AI, których celem jest zapewnienie, że usługi cyfrowe państwa są dostępne i użyteczne dla wszystkich obywateli, w tym tych z niepełnosprawnościami czy barierami językowymi. Chodzi tu o wbudowywanie w serwisy rządowe funkcji takich jak nawigacja głosowa, automatyczne opisywanie obrazów dla osób niewidomych (alt-text), tłumaczenie w czasie rzeczywistym czy upraszczanie języka urzędowego.

Realizację tej wizji napędza szereg technologii AI: rozpoznawanie mowy (Speech-to-Text) i jej synteza (Text-to-Speech) przełamują bariery w komunikacji głosowej, widzenie komputerowe pozwala na automatyczne opisywanie obrazów, a przetwarzanie języka naturalnego (NLP) jest kluczem do tłumaczeń maszynowych i upraszczania skomplikowanego, urzędowego żargonu do formy zrozumiałej dla każdego (tzw. „plain language”).

Ta nowa generacja narzędzi wspierających już dziś zmienia życie milionów ludzi. Aplikacja Be My Eyes, dzięki swojej nowej funkcji „Be My AI” opartej na modelu GPT-4, potrafi w czasie rzeczywistym opisać to, co widzi kamera telefonu, stając się nieocenioną pomocą przy czytaniu urzędowego listu czy nawigacji na stronie internetowej. Przełomowe są również aplikacje, takie jak Voiceitt, które uczą się rozpoznawać nietypową mowę osób z zaburzeniami neurologicznymi, umożliwiając im interakcję z usługami cyfrowymi za pomocą głosu poprzez integrację z popularnymi asystentami.

AI to najważniejsza rzecz w tej dekadzie.

Uważam, że jesteśmy dopiero na samym początku.

Dr. Lisa Su CEO AMD

Autonomiczne i zdecentralizowane modele zarządzania

To najbardziej wizjonerska kategoria, która wykracza poza optymalizację istniejących procesów i opisuje budowę zupełnie nowych modeli funkcjonowania państwa. Sztuczna inteligencja nie jest tu już tylko narzędziem, ale staje się kluczowym elementem autonomicznych i zdecentralizowanych systemów. Kreują one nowe sposoby kontraktowania, zarządzania zasobami ludzkimi, planowania przestrzennego i reagowania kryzysowego.

Trend 8. Inteligentne kontrakty i zautomatyzowana zgodność.

Trend 9. Dynamiczne zarządzanie kompetencjami w służbie cywilnej.

Trend 10. Cyfrowe bliźniaki miejskie.

Trend 11. Zdecentralizowane systemy agentowe w zarządzaniu kryzysowym.

Trend 8. Inteligentne kontrakty i zautomatyzowana zgodność

Procesy zamówień publicznych i nadzoru regulacyjnego są często powolne, nieprzejrzyste oraz podatne na korupcję i błędy. Rozwiązaniem jest synergiczne połączenie technologii blockchain i AI w celu tworzenia samowykonujących się kontraktów oraz monitorowania zgodności z regulacjami w czasie rzeczywistym.

Fundamentem jest „inteligentny kontrakt” – program zapisany na niezmienialnym blockchainie, który automatycznie wykonuje swoje postanowienia, na przykład zwalniając płatność dopiero po cyfrowym potwierdzeniu dostawy towaru. Sztuczna inteligencja jest w tym duecie inteligentnym obserwatorem i analitykiem. Może być użyta do monitorowania warunków kontraktu, na przykład analizując dane z sensorów IoT, aby zweryfikować, czy transportowany towar dotarł w odpowiedniej temperaturze. Jednocześnie jej modele uczenia maszynowego nieustannie skanują transakcje w poszukiwaniu anomalii wskazujących na potencjalne oszustwa, prowadząc zaawansowaną analizę ryzyka.

Co więcej, NLP może posłużyć do transformacji skomplikowanego języka prawnego kontraktu w wykonywalny kod programu, a AI może pełnić rolę zaufanej „wyroczni”, dostarczając inteligentnym kontraktom zweryfikowanych danych ze świata zewnętrznego.

r Praktycznym przykładem wdrażania tej wizji jest Dubai Blockchain Strategy. W ramach tej strategii, Dubaj wdrożył system rejestru gruntów oparty na technologii blockchain, polegającej na tym, że elementy sztucznej inteligencji są wykorzystywane do weryfikacji dokumentów i analizy danych transakcyjnych. Celem jest zapewnienie najwyższej integralności i bezpieczeństwa inteligentnych kontraktów dotyczących obrotu nieruchomościami.

Trend 9. Dynamiczne zarządzanie kompetencjami w służbie

cywilnej

Służba cywilna często działa w sztywnych silosach, gdzie wiedza i unikalne umiejętności pracowników są „zamknięte” w ramach poszczególnych departamentów, a mobilność wewnętrzna jest niska. W rezultacie szybkie zebranie interdyscyplinarnego zespołu do nowego, pilnego zadania, jak wdrożenie nowej technologii, staje się ogromnym wyzwaniem organizacyjnym. Rozwiązaniem tego problemu jest wykorzystanie AI do stworzenia wewnętrznego, dynamicznego rynku talentów w administracji publicznej, który w inteligentny sposób dopasowuje umiejętności urzędników do aktualnych potrzeb projektowych i strategicznych państwa.

Platforma oparta na AI tworzy szczegółowe, żyjące profile kompetencji każdego pracownika, analizując jego CV, historię ukończonych projektów czy odbytych szkoleń. Gdy pojawia się nowe zadanie, AI w ułamku sekundy skanuje całą bazę talentów i rekomenduje osoby o idealnie dopasowanym profilu, niezależnie od ich formalnego miejsca w strukturze. Umożliwia to połączenie kilku technologii: przetwarzanie języka naturalnego (NLP) służy do automatycznej analizy dokumentów, takich jak CV czy opisy stanowisk, i ekstrakcji kluczowych umiejętności. Systemy rekomendacyjne oparte na uczeniu maszynowym odpowiadają za precyzyjne dopasowywanie profili pracowników do wymagań projektów, a analiza sieciowa pozwala nawet na identyfikację nieformalnych liderów i ukrytych ekspertów w organizacji.

Wizja płynnej organizacji zaczyna się materializować dzięki wyspecjalizowanym platformom. Narzędzia takie jak Eightfold AI for Public Sector wykorzystują „deep learning AI” do stworzenia jednolitej, ogólno firmowej bazy talentów, co pozwala na identyfikację luk kompetencyjnych i błyskawiczne budowanie zespołów w oparciu o realne umiejętności, a nie przynależność departamentalną. Z kolei platformy takie jak Gloat tworzą wewnętrzny rynek, gdzie AI dopasowuje pracowników z wolnymi mocami przerobowymi do krótkoterminowych projektów i inicjatyw rozwojowych w innych częściach organizacji.

Trend 10: Cyfrowe bliźniaki miejskie

Zarządzanie miastem to zarządzanie systemem złożonym, w którym decyzje o budowie nowej linii metra czy zmianie organizacji ruchu mają kaskadowe, trudne do przewidzenia konsekwencje. W odpowiedzi na to wyzwanie powstają cyfrowe bliźniaki miejskie – dynamiczne, wirtualne repliki całych miast lub ich kluczowych systemów, takich jak transport, energetyka czy gospodarka wodna, które są zasilane danymi w czasie rzeczywistym i służą do symulacji, planowania oraz zarządzania operacyjnego. Cyfrowy bliźniak pozwala „przetestować” przyszłość; zanim miasto zainwestuje miliardy w nową infrastrukturę, może zasymulować jej wpływ na korki, jakość powietrza i dostępność usług, optymalizując w ten sposób projekt.

Sztuczna inteligencja jest tu kluczowa do integrowania i badania heterogenicznych danych pochodzących z tysięcy sensorów IoT, istniejących systemów miejskich oraz modeli 3D. Uczenie maszynowe jest wykorzystywane do tworzenia zaawansowanych symulacji i prognoz na przykład tego, jak rozprzestrzeni się zanieczyszczenie przy zmianie wiatru. Z kolei uczenie przez wzmacnianie (Reinforcement Learning) może być użyte do znajdowania optymalnych strategii zarządzania, takich jak w pełni autonomiczne sterowanie ruchem w mieście.

Ta wizja miasta jako „żywego laboratorium” jest już realizowana w pionierskich projektach na całym świecie. Szanghaj buduje kompleksowy cyfrowy bliźniak do zarządzania miastem, w którym AI integruje dane z ponad tysiąca systemów w celu monitorowania ruchu ulicznego, zużycia energii i stanu budynków, co służy do predykcyjnego zarządzania i planowania urbanistycznego.

Zaawansowane cyfrowe bliźniaki miast (np. w Singapurze) wykorzystują AI do stworzenia trójwymiarowej mapy nie tylko tego, co na powierzchni, ale i pod nią. AI, integrując historyczne plany i dane z georadarów, potrafi „zobaczyć” podziemną sieć rur, kabli i tuneli, co pozwala uniknąć kosztownych pomyłek podczas prac budowlanych.

W Wielkiej Brytanii Newcastle University prowadzi projekt Urban Observatory, największe w kraju wdrożenie sensorów miejskich dostarczających dane do cyfrowego modelu miasta. AI jest tam używana do oceny tych danych w czasie rzeczywistym, aby zrozumieć złożone interakcje w systemie miejskim, na przykład korelacje między zanieczyszczeniem, natężeniem ruchu a warunkami pogodowymi.

Trend 11. Zdecentralizowane systemy agentowe w zarządzaniu kryzysowym

W sytuacjach kryzysowych, takich jak powódź czy trzęsienie ziemi, efektywna koordynacja działań wielu służb – straży, policji, pogotowia, wojska – jest ekstremalnie trudna i chaotyczna. W odpowiedzi na ten chaos rodzi się nowa koncepcja oparta na wykorzystaniu systemów, w których wiele autonomicznych, współpracujących ze sobą „agentów” AI dynamicznie koordynuje działania w złożonych scenariuszach klęsk żywiołowych czy ataków terrorystycznych.

W takim systemie każdy „agent” AI reprezentuje konkretną jednostkę, jak wóz strażacki, ambulans, czy dron bądź inny kluczowy zasób. Agenci ci komunikują się ze sobą w czasie rzeczywistym, negocjują przydział zadań i dynamicznie optymalizują wspólny plan działania w oparciu o napływające dane, eliminując potrzebę centralnego, ludzkiego mikrozarządzania. Jest to zaawansowana dziedzina AI, oparta na systemach wieloagentowych (Multi-Agent Systems, MAS), gdzie każdy agent ma własne cele i zdolność podejmowania decyzji. Kluczowe są tu algorytmy koordynacji i negocjacji oraz uczenie przez wzmacnianie (Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL), w ramach którego agenci uczą się optymalnej współpracy poprzez metodę prób i błędów w symulowanym środowisku.

Ta futurystyczna wizja jest już testowana na cyfrowych poligonach doświadczalnych. Akademickie zawody RoboCup Rescue służą jako inkubator dla technologii MAS w zarządzaniu kryzysowym, podczas którego zespoły programują agentów symulujących strażaków i policjantów, którzy muszą współpracować, by ratować cywilów w wirtualnym mieście po trzęsieniu ziemi. Z kolei korporacje technologiczne, jak NEC Corporation, rozwijają zintegrowane systemy prewencji katastrof, w których elementy systemów wieloagentowych są używane do symulacji i koordynacji odpowiedzi różnych służb na podstawie danych z sensorów i mediów społecznościowych.

tyle urządzeń medycznych wykorzystujących AI zostało dopuszczonych przez FDA w 2023 r. (wobec zaledwie 6 takich urządzeń w 2015 r.).

w ocenIe eksPertów

Administracja publiczna wchodzi w epokę inteligencji operacyjnej. Zamiast reagować, przewiduje. Zamiast obsługiwać, współdziała. AI przekształca państwo w cyfrowy organizm, który uczy się, adaptuje i działa szybciej niż biurokracja zdąży przybić pieczątkę

Nowoczesne państwo to system, który rozumie potrzeby obywateli i reaguje zanim pojawi się problem. Sztuczna inteligencja przyspiesza rozpatrywanie wniosków, przewiduje awarie i przestępstwa, optymalizuje alokację zasobów, a cyfrowi asystenci wspierają mieszkańców przez całą dobę. Miasta stają się inteligentnymi ekosystemami, w których AI steruje ruchem, zarządza energią, monitoruje powietrze i planuje infrastrukturę. Algorytmy analizują nastroje społeczne, wykrywają dezinformację i pomagają budować zaufanie do instytucji. Jak administracja przekłada tę cyfrową inteligencję na realną wartość dla obywateli – o tym w komentarzach ekspertów poniżej.

Maciek Szcześniak ekspert transformacji biznesowych i modeli usługowych. Wykładowca Akademii Leona Koźmińskiego oraz doradca firm technologicznych w obszarze AI, kanałów partnerskich i transformacji od modelu transakcyjnego do usługowego

aI w

administracji.

nie szybciej, a mądrzej

Dyskusję o zastosowaniu sztucznej inteligencji w administracji publicznej warto zacząć nie od automatyzacji, lecz od refleksji nad samymi procesami. Dziś większość procedur administracyjnych opiera się na przestarzałych, nielogicznych i fragmentarycznych ścieżkach działania. Jeśli wprowadzimy AI bez ich przeprojektowania, jedynie przyspieszymy nieefektywność.

Zamiast tego powinniśmy wykorzystać sztuczną inteligencję do process miningu – analizy i zrozumienia, jak rzeczywiście funkcjonują procesy, gdzie powstają wąskie gardła i jak można je przebudować, by działały całościowo i efektywnie. Celem nie jest więc szybsze przetwarzanie danych czy spraw, ale mądrzejsze projektowanie całego systemu.

W biznesie wielokrotnie obserwowałem, jak lokalne „usprawnienia” bez zmiany struktury powodują zatory w innych miejscach. Administracja powinna wyciągnąć z tego wnioski.

AI ma szansę stać się narzędziem nie do przyspieszania biurokracji, lecz do jej przemyślenia na nowo – tak, by obywatel nie musiał „wysyłać PDF-a”, lecz po prostu załatwiał sprawę bezpośrednio, z pomocą inteligentnego, kontekstowego agenta działającego w jego imieniu.

aI w administracji Publicznej. nowe standardy efektywnoŚci i zaufania

AI w administracji publicznej staje się dziś potężnym narzędziem. Pomaga w wielu obszarach – od obsługi obywatela w urzędzie po analizę danych w ochronie zdrowia. Jasne jest więc, że państwa, które odważnie wprowadzą sztuczną inteligencję, zyskają przewagę w sprawności działania, a tym samym będą potrafiły budować zaufanie wśród obywateli. Polska ma w tym zakresie potencjał, ale potrzebuje dobrze zaprojektowanej mapy drogowej rozwoju AI, która umożliwi sprawne i zdecydowane tworzenie odpowiednich regulacji prawnych. Kluczowe jest, aby regulacje, takie jak AI Act, nie były jedynie ochroną przed ryzykami, lecz również drogowskazem. Polskie prawo powinno koncentrować się na systemach wysokiego ryzyka i zapewniać jasne ramy testowania nowych rozwiązań. Areny pilotażowe, w których biznes i administracja wspólnie sprawdzają działanie AI, mogą być skuteczną odpowiedzią na obawy związane z nowymi technologiami, jakie pojawiają się wśród obywateli wobec ich dynamicznego rozwoju.

Działania te muszą być wdrażane szybko, ale jednocześnie rozważnie. Równie istotne jest wprowadzenie mierzalnych celów – ile usług zostanie zautomatyzowanych, jakie korzyści osiągną obywatele – to właśnie buduje zaufanie do państwa. Przy odpowiedniej współpracy biznesu i decydentów można stworzyć administrację cyfrową, która stanie się przykładem dla całego regionu. To nie wizja odległej przyszłości, lecz kierunek możliwy do realizacji już dziś.

Andrzej Dulka Prezes Polskiej Izby Informatyki i Telekomunikacji

sztuczna inteligencja w edukacji

Praktyka, nie teoria

sztucznA inteligencjA buduje przewAgĘ

Rynek sztucznej inteligencji wciąż dojrzewa, a tempo zmian technologicznych sprawia, że przewidywanie trendów staje się coraz trudniejsze. O szansach, wyzwaniach i praktycznych zastosowaniach AI w sektorze dystrybucji ICT opowiada Dominik Kaczmarek, CEO KOMSA Poland Hemani Ventures Group

Jakie są najważniejsze szanse i wyzwania dla biznesu związane z postępującą adaptacją AI?

Rynek AI jest w swojej początkowej fazie rozwoju. Zmienność technologii i szybkość cyklu życia produktów stanowią wyzwanie pod kątem przewidywalności trendów i obierania optymalnych kierunków inwestycyjnych. Zauważalny jest także brak specjalistów AI, m.in. w sektorze dystrybucji, a integracja z istniejącymi systemami ERP i CRM – które często były przez lata indywidualnie kastomizowane – tylko potęguje złożoność procesu.

Kolejnym istotnym aspektem jest praca na obszernych bazach danych, które podlegają zewnętrznym modulacjom i muszą być właściwie zarządzane – zarówno w kontekście świadomości konsekwencji wewnątrz organizacji (procesy, procedury, cele), jak i zgodności z regulacjami, np. RODO.

Jako dystrybutor ICT operujemy na istotnych wolumenach informacji o produktach, cenach, dostępności czy trendach sprzedażowych. Dane te pochodzą z wielu źródeł, w różnych formatach i o różnej jakości. Bez standaryzacji i oczyszczenia danych nawet najlepsze rozwiązania AI nie przyniosą oczekiwanych efektów.

Dodatkowym wyzwaniem dla sektora dystrybucji jest napięcie między tradycyjnymi procesami a koniecznością cyfryzacji. Systemy, które przez lata były dostosowywane do lokalnych realiów, dziś muszą być kompatybilne z algorytmami uczenia maszynowego.

Oprócz tego szansą jest ogromny potencjał optymalizacyjny – branża dystrybucji ICT charakteryzuje się niską rentownością przy konieczności utrzymania wysokiej skali biznesu. Każda optymalizacja, która usprawnia zarządzanie łańcuchem dostaw, relacjami z klientami czy procesami wewnętrznymi, bezpośrednio

Bez standaryzacji i oczyszczenia danych nawet najlepsze rozwiązania AI nie przyniosą oczekiwanych efektów.

Dominik Kaczmarek CEO KOMSA Poland Hemani Ventures Group

przekłada się na poprawę efektywności i wyniku działalności.

Jakie kierunki rozwoju i zastosowań AI są dziś Pana zdaniem priorytetowe?

Dystrybucja ICT działa w realiach dużej skali i niskich marż, dlatego każda poprawa efektywności ma znaczenie strategiczne. Główne obszary możliwego wykorzystania rozwiązań AI dotyczą procesów operujących na danych generowanych zarówno wewnątrz, jak i na zewnątrz organizacji dystrybutora. Są to m.in.:

r personalizacja oferty dla partnerów – dzięki analizie danych zakupowych i zachowań użytkowników,

r wsparcie sprzedaży i obsługi klienta – poprzez automatyzację kontaktu i skuteczniejsze rekomendacje, r optymalizacja oferty i zatowarowania – z wykorzystaniem trendów i danych rynkowych w procesach planistycznych,

r automatyzacja procesów logistycznych i magazynowych – budowa polityki zarządzania zapasami i planowania popytu w oparciu o dane.

W kontekście branży ICT ważne są także systemy predykcyjne, pozwalające przewidywać popyt z uwzględnieniem cykli życia technologii i sezonowości. Produkty z segmentu IT i telekomunikacji mają często bardzo krótkie cykle życia, więc trafne prognozowanie momentu spadku popytu na daną kategorię produktów ma istotne znaczenie.

Drugim kierunkiem jest inteligentne cenowanie dynamiczne – ceny w dystrybucji zmieniają się niemal codziennie, zależnie

od kursów walut, dostępności u producentów czy działań konkurencji. Algorytmy AI pozwalają automatycznie dostosowywać marże i ceny w czasie rzeczywistym, zachowując równowagę między konkurencyjnością a rentownością.

Coraz większą rolę odgrywają także systemy wykrywania anomalii – w procesach

sprzedażowych, operacyjnych i logistycznych – które pozwalają wcześniej reagować na odchylenia od normy i unikać kosztownych błędów.

Czy uważa Pan, że AI to dziś głównie narzędzie redukujące koszty, czy raczej motor innowacji i nowych źródeł przychodu?

Z perspektywy dystrybutora ICT, konieczna jest ciągła optymalizacja kosztowa płynąca zarówno z efektywności procesowej, jak i tworzenia nowych płaszczyzn budujących rentowność. Redukcja kosztów może być postrzegana jako szansa na reinwestycje, co docelowo prowadzi do zwiększenia rentowności i sprawności organizacji.

AI buduje możliwości wewnętrzne, wyżej wspomniane, ale buduje także dla dystrybutora dostęp do rewolucji produktowej, zarówno dotyczącej hardware’u, jak i software’u. Przekłada się to na stymulację, przyspieszenie cyklu życia istniejących na rynku produktów, oraz na możliwość rozbudowy zakresu potrzebnych nowych rozwiązań (budowy ekosystemu). Wytworzona innowacja daje nam możliwość budowy atrakcyjniejszej oferty z perspektywy rentowności.

Musimy natomiast pamiętać, że jako dystrybutor skupiamy się też na optymalizacji platformy, którą jesteśmy dla rynku. Innowacje produktowe, usługowe, serwisowe są wytwarzenie głównie poza naszą organizacją, czyli przez vendorów, którzy dostarczają nam i rynkowi wiedzę oraz nowe rozwiązania.

Jaką rolę odgrywa dziś sztuczna inteligencja w strategii Państwa firmy i jak przebiegała droga od pierwszych decyzji o jej wdrożeniu do obecnych osiągnięć?

W KOMSA jesteśmy na początku drogi, ale AI już dziś stanowi integralną część naszej strategii transformacji cyfrowej.

Jako spółka należąca do Hemani Ventures Group, będącej częścią szerokiego sojuszu dystrybucyjnego, mamy dostęp do wiedzy i kapitału, które pozwalają inwestować w nowoczesne technologie.

Obecnie jesteśmy na etapie końcowych uzgodnień związanych z nowymi inwestycjami w płaszczyźnie logistyki i całego środowiska IT. Kierunek, który obraliśmy gwarantuje nam dostęp do najnowszych technologii w perspektywie 2026 roku. Co za tym idzie, do szeregu automatyzacji, które pozwolą na istotne optymalizacje oraz stworzą nowe obszary rozwoju. Równolegle inwestujemy w kompetencje zespołu – współpracujemy z producentami, organizujemy szkolenia, rozwijamy wewnętrzne centrum kompetencji AI. Implementacja AI to przecież nie tylko technologia, ale przede wszystkim ludzie, którzy potrafią z niej korzystać.

Najbardziej niedocenianym aspektem jest zmiana percepcji – z postrzegania AI jako „zagrożenia” na traktowanie jej jako realnego wsparcia.

Dominik Kaczmarek

CEO KOMSA Poland Hemani Ventures Group

Naszym celem jest stworzenie zintegrowanego ekosystemu decyzyjnego, w którym AI wspiera procesy operacyjne, logistyczne i strategiczne.

Co jest dziś najbardziej niedocenianym aspektem sztucznej inteligencji w debacie publicznej czy biznesowej?

AI oprócz szeregu wyzwań technologicznych niesie ze sobą głęboką zmianę kulturową. Poza kwestią jakości danych, ciągłej inwestycji w nadzór i optymalizację, etyki i transparentności algorytmów, kluczowe staje się budowanie nowej kultury organizacyjnej opartej na zaufaniu do AI.

Najbardziej niedocenianym aspektem jest właśnie zmiana percepcji – z postrzegania sztucznej inteligencji jako „zagrożenia” na traktowanie jej jako realnego wsparcia.

AI wymaga nowego sposobu myślenia o pracy – odchodzimy od powtarzalnych zadań na rzecz analizy, interpretacji danych i decyzji strategicznych. To fundamentalna zmiana, która wymaga czasu, edukacji i zaufania.

W naszej branży, opartej na relacjach i doświadczeniu, pojawia się naturalny opór wobec automatyzacji decyzji. Jednak AI nie zastępuje człowieka – ono rozszerza jego możliwości, dostarczając danych i wniosków, które wspierają intuicję i doświadczenie.

Dlatego dla nas równie ważne, jak sama technologia jest zrozumienie logiki działania algorytmów i zachowanie transparentności procesów. W dystrybucji, gdzie decyzje wpływają na setki partnerów, to warunek budowy zaufania i trwałej współpracy. n

sztuczna inteligencja w edukacji

Szkoła myśląca. AI jako napęd przyszłości edukacji

A co, jeśli tablica w klasie wiedziałaby, kiedy uczeń traci uwagę? Gdyby wirtualny asystent był dostępny 24/7, by odpowiedzieć na każde, nawet najtrudniejsze pytanie? Albo jeśli słuchawki potrafiłyby na bieżąco tłumaczyć wykład nauczyciela, niwelując barierę językową?

To nie jest wizja z filmu science fiction. To teraźniejszość, którą w setkach szkół i uniwersytetów na całym świecie tworzy sztuczna inteligencja. AI wkracza do edukacji jako partner, tłumacz, analityk i cierpliwy tutor w jednym. Od personalizacji nauki po wsparcie emocjonalne – odkryj siedem kluczowych obszarów, w których technologia nie jest już tylko dodatkiem. Staje się nowym fundamentem edukacji.

AI zmienia edukację. Edukacja, która czuje, myśli i reaguje

Uczeń w centrum. Edukacja szyta na miarę

Trend 1. Spersonalizowane i adaptacyjne ścieżki rozwoju.

Trend 2. Nauka bez barier – dostępność i inkluzywność.

Trend 3. AI wspiera emocje i dobrostan uczniów.

Trend 4. Sztuczna inteligencja jako doradca kariery.

Nowy wymiar nauczania. Interakcja i immersja

Trend 5. Natychmiastowa informacja zwrotna i wirtualni asystenci.

Trend 6. Immersyjne klasy z interaktywnymi treściami.

Nauczyciel-architekt i inteligentna szkoła

Trend 7. Nowa rola nauczycieli. Mniej administracji, więcej kreatywności.

Trend 8. Dane, które redefiniują edukację. Analityka i wczesna interwencja.

Inteligentna przestrzeń. Sprzęt, który myśli, czuje i reaguje

Trend 9. Osobisty asystent – sprzęt, który uczy się razem z uczniem.

Trend 10. Inteligentna klasa. Kiedy przestrzeń reaguje.

Trend 11. Klasa hybrydowa 2.0. Technologia, która scala światy.

Trend 12. Sprzęt, który nie tylko działa – on myśli i czuje.

AI zmienia edukację. Edukacja, która czuje, myśli

i reaguje

Współczesna edukacja znajduje się w punkcie zwrotnym. Rozwój sztucznej inteligencji otwiera przed szkołami, uczelniami i wieloma instytucjami zupełnie nowe możliwości. AI nie jest już tylko narzędziem – staje się partnerem nauczyciela, przewodnikiem ucznia i niewidzialnym silnikiem systemu, który napędza bardziej dostępne, skuteczne i przyszłościowe nauczanie.

Jeszcze niedawno sztuczna inteligencja w edukacji była traktowana jak ciekawostka – coś, co może kiedyś zagości w szkolnej rzeczywistości. Dziś AI nie tylko weszła do klas, ale zaczyna pełnić w nich coraz ważniejszą rolę – jako asystent nauczyciela, pomoc dla ucznia, tłumacz, doradca i analityk w jednym.

Od personalizacji nauki po analizę emocji, od automatycznej oceny po wsparcie dla neuroatypowych uczniów – AI zmienia sposób, w jaki uczymy się, nauczamy i współpracujemy. W tym rozdziale przyglądamy się siedmiu kluczowym obszarom, w których sztuczna inteligencja realnie przekształca edukację – nie jako dodatek technologiczny, lecz jako jej nowy fundament.

Uczeń w centrum.

Edukacja

szyta na miarę

Trend 1. Spersonalizowane i adaptacyjne ścieżki rozwoju

W erze sztucznej inteligencji personalizacja nauczania nie jest już luksusem – staje się standardem. AI umożliwia tworzenie indywidualnych ścieżek edukacyjnych dostosowanych do tempa, stylu i potrzeb każdego ucznia. Systemy edukacyjne oparte na AI analizują postępy, zainteresowania i mocne strony użytkownika, aby zaproponować mu najbardziej efektywny sposób nauki.

Testy i zadania domowe są automatycznie dostosowywane do aktualnego poziomu wiedzy, dzięki czemu uczeń czuje się wspierany, a nie oceniany. Równocześnie inteligentne playlisty edukacyjne oraz rekomendacje kursów pozwalają uczniom nie tylko nadążać za materiałem, ale także rozwijać swoje pasje i kompetencje, które przydadzą się im na dalszym etapie ścieżki edukacyjnej lub zawodowej. Nie potrzebujemy już specjalnych programów do personalizacji, do tworzenia indywidualnych planów wystarczą już ogólnodostępne czaty AI.

r Quizlet (https://quizlet.com/) – znany z cyfrowych fiszek, wykorzystuje „Learning Assistant”, który dzięki AI przekształca standardowe zestawy do nauki w spersonalizowane plany. AI analizuje, z którymi pojęciami użytkownik ma największe problemy, i dynamicznie dostosowuje rodzaje pytań (prawda/fałsz, wielokrotny wybór, pisemne), aby pomóc w ich opanowaniu. Kategoryzuje terminy od „jeszcze nienauczonych” do „opanowanych”, koncentrując się na najtrudniejszych zagadnieniach.

r Cerego (https://cerego.com/) – platforma ta opiera się na naukowo udowodnionych zasadach psychologii poznawczej, takich jak efekt odstępu (spaced repetition) i testowania. AI Cerego wskazuje optymalny moment na powtórzenie każdej porcji informacji każdemu użytkownikowi indywidualnie, aby przenieść ją z pamięci krótkotrwałej do długotrwałej. System mierzy tempo zapominania i na tej podstawie tworzy spersonalizowany harmonogram powtórek.

r ALEKS (McGraw Hill) (https://www.aleks.com/) – ALEKS (Assessment and LEarning in Knowledge Spaces) wykorzystuje teorię „przestrzeni wiedzy” do tworzenia mapy wiedzy ucznia. System zadaje serię pytań, aby dokładnie określić, co uczeń wie, a czego nie wie z danego danego przedmiotu (głównie z matematyki, chemii, statystyki). AI identyfikuje następnie tematy, które uczeń jest „gotowy do nauczenia się” (tzw. „ready to learn”) i oferuje mu odpowiednie materiały, optymalizując kolejność przyswajania wiedzy.

r CENTURY Tech (https://www.century.tech/) – CENTURY wykorzystuje połączenie neurobiologii i AI, aby zrozumieć, jak przyswaja wiedzę każdy użytkownik. Platforma najpierw przeprowadza test diagnostyczny, a następnie jej algorytmy analizują wszystkie interakcje ucznia z materiałem – czas spędzony na zadaniu, popełniane błędy i momenty wahania. Na tej podstawie AI tworzy spersonalizowaną ścieżkę, rekomendując „mikrolekcje” w formie filmów, slajdów czy artykułów, które najlepiej odpowiadają zidentyfikowanym potrzebom edukacyjnym.

r Squirrel AI (https://squirrelai.com) – ta chińska platforma jest jednym z najbardziej zaawansowanych przykładów adaptacyjnego nauczania. System najpierw przeprowadza szczegółową diagnozę, rozbijając każdy przedmiot (np. matematykę) na tysiące „nanokonceptów”. AI identyfikuje, które dokładnie nanokoncepty uczeń opanował, a które wymagają pracy. Następnie tworzy wysoce spersonalizowany plan lekcji, koncentrując się wyłącznie na słabych punktach ucznia, co znacznie skraca czas potrzebny na naukę.

Trend 2. Nauka bez barier – dostępność i inkluzywność

Edukacja staje się coraz bardziej inkluzywna, a AI coraz częściej odgrywa w tym kluczową rolę. Dzięki narzędziom, takim jak automatyczne transkrypcje, napisy do filmów edukacyjnych czy przekształcanie tekstu na mowę, neuroatypowi uczniowie mogą uczestniczyć w zajęciach na równych zasadach. AI wspiera również uczniów, dostosowując materiały do ich specyficznych potrzeb – zmienia formaty, poziom trudności i sposób prezentacji treści. W coraz bardziej globalnych klasach AI tłumaczy wypowiedzi nauczycieli i uczniów w czasie rzeczywistym, umożliwiając swobodną komunikację i naukę bez względu na język ojczysty.

54,5

Tysięcy patentów związanych z generatywną AI złożono W latach 2014-2023. Tylko w 2023 roku było ich ponad 14 Tysięcy

r Speechify (https://speechify.com/) – Speechify to potężne narzędzie text-to-speech, które potrafi przekształcić dowolny tekst (artykuły, PDF-y, e-maile) w naturalnie brzmiącą mowę. Platforma wykorzystuje zaawansowane modele AI do syntezy głosu, oferując różne głosy i prędkości odtwarzania. Jest to nieoceniona pomoc dla osób z dysleksją, wadami wzroku czy ADHD, umożliwiając im przyswajanie materiałów pisanych w formie audio.

r Ava (https://www.ava.me/) – Ava to aplikacja do transkrypcji na żywo stworzona z myślą o osobach niesłyszących i niedosłyszących. Wykorzystuje AI do analizowania dźwięku z mikrofonów kilku osób w pomieszczeniu (np. w klasie) i wyświetlania rozmowy w formie kolorowego czatu, przypisując wypowiedzi konkretnym osobom. Umożliwia to uczniom z wadą słuchu pełne uczestnictwo w dyskusjach grupowych i wykładach.

r Kobi (https://kobiapp.io/) – Kobi to aplikacja zaprojektowana specjalnie, aby pomóc dzieciom z dysleksją i innymi trudnościami w nauce czytania. AI w Kobi analizuje umiejętności dziecka i dostosowuje tekst, np. poprzez kolorowanie sylab, dobór odpowiedniej czcionki czy podkreślanie trudnych fragmentów. Platforma śledzi postępy i personalizuje ćwiczenia, aby budować płynność i pewność siebie w czytaniu.

r Seeing AI (https://www.seeingai.com/) – Seeing AI to wszechstronna aplikacja, która „opowiada o świecie” osobom z wadą wzroku. Wykorzystuje zaawansowane modele AI do rozpoznawania i opisywania niemal wszystkiego: od krótkich tekstów i dokumentów, przez produkty, sceny w otoczeniu, kolory, a nawet emocje na twarzach osób. W kontekście edukacyjnym pozwala uczniowi na samodzielne skanowanie notatek, identyfikowanie materiałów dydaktycznych i lepsze rozumienie wizualnego kontekstu lekcji.

r FINTA (https://finta.se/en/) – to szwedzkie narzędzie wspierające pisanie skierowane do osób z dysleksją i innymi trudnościami językowymi podczas pisania. FINTA wykorzystuje predykcyjne AI do sugerowania wyrazów i całych fraz, bazując na kontekście zdania. Oferuje również zaawansowaną syntezę mowy do odczytywania napisanego tekstu oraz sprawdzanie gramatyki i pisowni dostosowane do typowych błędów popełnianych przez osoby z dysleksją. Pomaga to uczniom wyrażać swoje myśli na piśmie bez frustracji.

Trend 3. AI wspiera emocje i dobrostan uczniów

Nowoczesne systemy AI potrafią rozpoznawać emocjonalny stan uczniów na podstawie ich zachowania, mimiki czy aktywności w systemach online. Wykrywając sygnały stresu, frustracji lub spadku zaangażowania, technologia wspiera nauczycieli w szybkiej reakcji i udzieleniu odpowiedniego wsparcia. Takie rozwiązania pomagają budować bardziej empatyczne i zrównoważone środowisko edukacyjne. AI staje się nie tylko narzędziem do nauki, ale również sprzymierzeńcem w dbaniu o dobrostan uczniów.

Dobrostan psychiczny jest fundamentem skutecznej nauki. Szkoły na całym świecie zdają sobie z tego sprawę, a sztuczna inteligencja dostarcza narzędzi, które pomagają dbać o zdrowie emocjonalne uczniów w sposób proaktywny i skalowalny. Systemy oparte na AI potrafią analizować (w sposób zanonimizowany i z poszanowaniem prywatności)

komunikację uczniów, aby identyfikować wczesne sygnały problemów, takich jak lęk, depresja czy ryzyko izolacji. Specjalistyczne chatboty oferują uczniom bezpieczną przestrzeń do wyrażania emocji i uczą ich strategii radzenia sobie ze stresem. Platformy do treningu społeczno-emocjonalnego wykorzystują AI do personalizowania ćwiczeń z okazywania empatii, komunikacji czy rozwiązywania konfliktów, wspierając rozwój kluczowych kompetencji życiowych.

r Rhithm (https://www.rhithm.app/) – Rhithm to innowacyjne narzędzie do codziennej codzienne analizy emocji. Na początku lekcji uczniowie w prosty i szybki sposób (za pomocą emoji) określają swój stan psychiczny i fizyczny. AI natychmiast analizuje te dane i jeśli wykryje, że uczeń jest zestresowany lub smutny, proponuje mu krótkie, spersonalizowane ćwiczenie wideo (np. techniki oddechowe, medytację mindfulness), które pomoże mu uregulować emocje i przygotować się do nauki.

r Safer (https://safer.io/) – platforma do monitorowania i prewencji cyberprzemocy w czasie rzeczywistym, działająca w obrębie szkolnych systemów komunikacji. AI wykorzystuje analizę języka naturalnego (NLP) do wykrywania mowy nienawiści, prześladowania, wykluczania i innych form przemocy cyfrowej. Gdy system zidentyfikuje incydent, natychmiast powiadamia szkolnych specjalistów, pozwalając na szybką reakcję, mediację i wsparcie ofiar.

r Centervention (https://www.centervention.com/) – jest platformą oferującą gry online, które rozwijają u dzieci kluczowe kompetencje społeczno-emocjonalne. Uczniowie w angażujący sposób ćwiczą rozwiązywanie konfliktów, komunikację i empatię. AI personalizuje ścieżkę nauki, dostosowując trudność scenariuszy i wyzwań do postępów każdego ucznia. Jeśli system zauważy, że dziecko ma problem z konkretną umiejętnością, np. z asertywnością, zaproponuje dodatkowe ćwiczenia w tym obszarze.

Trend 4. Sztuczna inteligencja jako doradca kariery

AI staje się nieocenionym wsparciem w planowaniu ścieżek zawodowych uczniów. Systemy analizują indywidualne talenty, zainteresowania oraz aktualne trendy na rynku pracy, by zaproponować najlepiej dopasowane kierunki rozwoju. Dzięki temu uczniowie otrzymują konkretne wskazówki dotyczące wyboru szkoły, studiów, kursów czy praktyk. Taka spersonalizowana pomoc pozwala podejmować świadome i trafne decyzje edukacyjno-zawodowe już na wczesnym etapie.

Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje doradztwo zawodowe, dostosowując je do wieku i etapu rozwoju ucznia. To już nie jest jednorazowy test, ale ciągły, spersonalizowany proces, który rośnie razem z dzieckiem. Dla uczniów szkół podstawowych AI staje się przewodnikiem po świecie zawodów, w angażujący i zabawowy sposób rozbudzając ciekawość i pomagając odkrywać pierwsze zainteresowania. W szkołach średnich przekształca się w nawigatora edukacyjnego, który łączy pasje z konkretnymi przedmiotami, kierunkami studiów i potencjalnymi ścieżkami kariery. Dla studentów uniwersytetów AI pełni rolę osobistego trenera kariery – pomaga tworzyć profesjonalne CV, oferuje realistyczne symulacje rozmów kwalifikacyjnych i łączy zdobyte kompetencje z aktualnymi ofertami na rynku pracy. To holistyczne wsparcie na każdym etapie decyzyjnym.

Stworzenie sztucznej inteligencji byłoby największym wydarzeniem w historii ludzkości.

Niestety, mogłoby być też wydarzeniem ostatnim.

Stephen Hawking

r Classcraft (https://www.hmhco.com/programs/classcraft) – choć to narzędzie do zarządzania klasą, doskonale sprawdza się jako narzędzie do wczesnej eksploracji ról zawodowych w szkołach podstawowych. Uczniowie wybierają postacie (Wojownik, Mag, Uzdrowiciel), które mają różne moce, promując odmienne umiejętności – współpracę, strategiczne myślenie czy pomaganie innym. AI w tle analizuje dane o zachowaniach, a mechanika gry może pomóc nauczycielowi i uczniom zidentyfikować naturalne predyspozycje i talenty w angażujący sposób.

r Eightfold AI (https://eightfold.ai/) – Eightfold to potężna platforma talentów, która w sektorze edukacyjnym pomaga uniwersytetom w łączeniu studentów i absolwentów z pracodawcami. Głęboka analityka AI mapuje umiejętności studenta (nawet te nieoczywiste, zdobyte podczas projektów akademickich) i dopasowuje jego profil do najbardziej odpowiednich ofert pracy, często odkrywając ścieżki, których sam by nie rozważył.

r Xello (https://xello.world/) – Xello to kompleksowa platforma, która rośnie razem z uczniem, oferując moduły od szkoły podstawowej po średnią. Dla najmłodszych AI tworzy angażujące misje i historyjki o różnych zawodach, zaś starszym oferuje testy predyspozycji i zainteresowań. Następnie AI analizuje wyniki, aby stworzyć spersonalizowaną listę pasujących karier. Platforma pomaga licealistom w planowaniu kursów i tworzeniu portfolio, które będzie spójne z ich celami zawodowymi i akademickimi.

Nowy wymiar nauczania.

Interakcja i immersja

Trend

5. Natychmiastowa informacja zwrotna i wirtualni asystenci

Wsparcie ucznia już dawno przestało ograniczać się do obecności nauczyciela w klasie. AI umożliwia całodobową pomoc dzięki inteligentnym tutorom i wirtualnym asystentom, którzy odpowiadają na pytania, wyjaśniają trudne zagadnienia i podpowiadają, jak się uczyć skuteczniej. Równolegle AI automatycznie ocenia prace pisemne i zadania programistyczne, dostarczając uczniowi natychmiastowej, konkretnej informacji zwrotnej. Dzięki temu uczeń może od razu poprawić błędy, zamiast czekać kilka dni na ocenę. W obszarach takich, jak STEAM AI może działać jak cierpliwy mentor, pomagając krok po kroku rozwinąć kompetencje przyszłości. Dostęp do tworzenia osobistych asystentów AI sprawia, że każdy uczeń może przygotować swojego tutora niemal od ręki.

r Amira Learning (https://www.amiralearning.com/)– Amira Learning funkcjonuje jako inteligentny asystent do nauki czytania, który słucha, ocenia i wspiera uczniów w czasie rzeczywistym. Platforma wykorzystuje zaawansowane AI, w tym technologię rozpoznawania mowy, aby dostarczyć wysoce spersonalizowane doświadczenie w nauce czytania, co czyni ją potężnym narzędziem

do indywidualizacji tego kluczowego procesu. Amira rozpoczyna od wysłuchania, jak uczeń czyta na głos. AI analizuje ponad 100 parametrów mowy, takich jak tempo, dokładność, wymowa i prozodia, aby stworzyć precyzyjny, dynamiczny profil umiejętności czytelniczych (podobny do oceny przeprowadzanej przez specjalistę). Gdy uczeń czyta i popełnia błąd lub się waha, Amira interweniuje z odpowiednią pomocą. AI potrafi odróżnić drobne potknięcia od fundamentalnych błędów dekodowania i dostarcza kontekstowych podpowiedzi. Na przykład jeśli dziecko źle wymawia słowo, Amira może je wymówić poprawnie lub pomóc w jego zgłoskowaniu. Na podstawie ciągłej oceny postępów AI dobiera kolejne teksty do czytania o idealnym poziomie trudności – wystarczająco trudne, by stanowiły wyzwanie, ale nie tak trudne, by powodowały frustrację. Dzięki temu dziecko pracuje w swojej optymalnej strefie rozwoju. Platforma dostarcza nauczycielom niezwykle szczegółowe raporty na temat każdego ucznia, wskazując konkretne błędy (np. mylenie głosek „b” i „d”) i obszary do pracy. Pozwala to nauczycielowi na dalszą, celowaną personalizację interwencji pedagogicznych.

r Google Lens https://lens.google/ – Socratic działa jak wirtualny tutor, do którego uczeń może zwrócić się z każdym pytaniem. Wystarczy zrobić zdjęcie zadania domowego, a AI od Google dzięki technologii rozpoznawania obrazu i tekstu, pomoże zrozumieć problem. Następnie nie podaje gotowej odpowiedzi, lecz wyszukuje i prezentuje najlepsze zasoby edukacyjne z internetu – filmy, definicje i wyjaśnienia krok po kroku, prowadząc ucznia do samodzielnego zrozumienia.

r Packback https://www.packback.co/– Packback to platforma do dyskusji online, która wykorzystuje AI do rozwijania umiejętności krytycznego myślenia. Działa jak wirtualny asystent, który na bieżąco trenuje studentów w redagowaniu tekstów na coraz wyższym poziomie. AI analizuje treść i ocenia jej jakość, biorąc pod uwagę oryginalność tekstu, wnikliwości w argumentacji i stopień realizacji tematu. Jeśli wypowiedź jest zbyt powierzchowna, system podpowiada, jakie pytania otwarte można jeszcze zadać lub jakie elementy twórcze czy retoryczne warto zastosować.

Trend 6. Immersyjne klasy z interaktywnymi treściami

AI otwiera drzwi do kreatywnego, angażującego nauczania. Nauczyciele mogą korzystać z algorytmów do generowania materiałów dydaktycznych, quizów i scenariuszy zajęć, oszczędzając czas i dostosowując treści do aktualnych potrzeb klasy. W połączeniu z technologiami AR/VR, AI umożliwia tworzenie immersyjnych doświadczeń edukacyjnych, które angażują ucznia całym ciałem i umysłem. AI wspiera też współpracę – automatycznie tworzy grupy projektowe w oparciu o talenty i style pracy uczniów, a także personalizuje elementy grywalizacji, dzięki czemu nauka staje się przygodą, a nie obowiązkiem.

Skończyła się era pasywnego przyswajania wiedzy z płaskich stron podręcznika. Nowoczesna edukacja angażuje zmysły, a kluczową rolę odgrywają w niej nowoczesne technologie, tj. Rzeczywistość Rozszerzona (AR) i Wirtualna (VR). Dzięki nim abstrakcyjne pojęcia stają się namacalne. Uczniowie mogą trzymać w dłoniach wirtualny model serca, spacerować wśród dinozaurów czy obserwować konstelacje nałożone na prawdziwe nocne niebo. AI w tych rozwiązaniach odpowiada za realistyczne renderowanie obiektów, ich interaktywność oraz inteligentne dopasowanie do kontekstu otoczenia, przekształcając smartfon lub specjalne gogle w okno do świata nieograniczonych możliwości edukacyjnych.

r ENGAGE VR (https://engagevr.io/) – ENGAGE VR to zaawansowana platforma do tworzenia wirtualnych wydarzeń, szkoleń i lekcji w VR. AI jest sercem jej interaktywności. Platforma wykorzystuje AI do realizacji programu nauczania w wirtualnych historycznych sceneriach, a uczniowie mogą wchodzić w interakcje z wirtualnymi postaciami, jak Maria Curie, William Shakespeare, Beniamin Franklin.

r Froggipedia (https://play.google.com/store/apps/details?id=com.embibe.froggipedia&hl=pl) – Froggipedia to sztandarowy przykład wykorzystania AR w naukach biologicznych. Aplikacja pozwala uczniom na przeprowadzenie wirtualnej sekcji żaby bez zadawania cierpienia żadnemu zwierzęciu. Wykorzystując technologię ARKit (Apple), renderuje na dowolnej płaskiej powierzchni niezwykle realistyczny, trójwymiarowy model żaby. Uczniowie mogą go obracać, a za pomocą wirtualnych narzędzi badać poszczególne układy i narządy, obserwując ich działanie. AI odpowiada za realistyczne interakcje z modelem i płynne osadzenie go w rzeczywistej przestrzeni.

r 1943 Berlin Blitz (BBC) (https://www.bbc.co.uk/mediacentre/latestnews/2018/ berlin-blitz-vr) – To doświadczenie AR stworzone przez BBC, które pozwala użytkownikowi „znaleźć się” na pokładzie bombowca Lancaster podczas nalotu na Berlin w 1943 roku. Aplikacja wykorzystuje AR, aby nałożyć na otoczenie użytkownika (np. jego pokój) wirtualne wnętrze samolotu. Użytkownik słyszy autentyczne nagrania audio z tamtego okresu i obserwuje wydarzenia z perspektywy członka załogi. Celem jest nie tyle nauka faktów, co budowanie empatii i zrozumienie historycznego kontekstu poprzez immersyjne, emocjonalne doświadczenie.

Nauczyciel-architekt i inteligentna szkoła

Trend 7. Nowa rola nauczycieli. Mniej administracji, więcej kreatywności

Rola nauczyciela ewoluuje – dzięki AI będzie on mógł mniej czasu poświęcać na biurokrację, a więcej na to, co najważniejsze: kontakt z uczniem. Systemy AI mają szansę stać się prawdziwym wsparciem poprzez automatyzację sprawdzania listy obecności, planowanie zajęć i zarządzanie zasobami, wspierając sprawną organizację szkoły.

AI może stać się uzupełnieniem w planowaniu rozwoju zawodowego nauczycieli, proponując im szkolenia i materiały dostosowane do ich potrzeb oraz specjalizacji. Równocześnie obszar komunikacji z rodzicami będzie ulegał modyfikacji – narzędzia komunikacji z rodzicami mogą generować automatyczne, spersonalizowane raporty o postępach ucznia, wzmacniając współpracę dom-szkoła i budując wspólnotę odpowiedzialną za rozwój dziecka.

r Magic School AI (https://www.magicschool.ai/)– wszechstronny asystent, który doskonale wpisuje się w automatyzację planowania i komunikacji. Nauczyciel może za jego pomocą w kilka sekund wygenerować plan lekcji, ale także stworzyć szablon maila do rodziców, informujący o nadchodzącym projekcie lub podsumowujący postępy ucznia w danym tygodniu. AI pomaga personalizować te komunikaty, oszczędzając czas i zapewniając regularny kontakt z domem.

r PowerSchool (Unified Insights) (https://www.powerschool.com/solutions/unified-insights/) – Zaawansowany System Informacji o Uczniach (SIS), który wykorzystuje AI do analizy danych na dużą skalę. Automatyzuje on wiele procesów administracyjnych, od śledzenia frekwencji po zarządzanie ocenami. Moduł analityczny AI pomaga identyfikować trendy w całej szkole, prognozować ryzyko niepowodzenia uczniów i generować szczegółowe raporty.

r TalkingPoints (https://talkingpts.org/) – narzędzie, które rewolucjonizuje komunikację z rodzicami w środowiskach wielojęzycznych. Nauczyciel pisze wiadomość w swoim języku, a AI automatycznie tłumaczy ją na język ojczysty rodzica. Co najważniejsze, tłumaczenie działa w obie strony, umożliwiając płynną, dwukierunkową rozmowę. W ten sposób AI eliminuje jedną z największych barier w komunikacji, budując silniejszą relację między szkołą a domem.

Trend 8. Dane, które redefiniują edukację. Analityka i wczesna

interwencja

Dane stają się paliwem napędzającym skuteczną edukację, a AI potrafi je przekształcić w wartościowe informacje. Dzięki analizie danych uczniowskich systemy AI potrafią z wyprzedzeniem wskazać uczniów zagrożonych niepowodzeniem edukacyjnym, dając nauczycielom czas na reakcję. Interaktywne pulpity analityczne dostarczają nauczycielom bieżących informacji o wynikach całych klas i poszczególnych uczniów, wspierając decyzje pedagogiczne. AI potrafi również analizować poziom zaangażowania uczniów – wykrywać momenty znudzenia, rozproszenia lub frustracji, a nawet sugerować działania, które pomogą przywrócić motywację. To nowy wymiar troski o ucznia oparty na danych i empatii.

r Panorama Education (https://www.panoramaed.com/) – platforma, która integruje dane z różnych źródeł (oceny, frekwencja, ankiety dotyczące samopoczucia uczniów). Jej moduł „Student Success” wykorzystuje AI do analizy tych danych w celu identyfikacji uczniów zagrożonych niepowodzeniem. System nie tylko flaguje uczniów, ale także pomaga zdiagnozować przyczynę problemu i sugeruje oparte na dowodach strategie interwencyjne, ułatwiając tworzenie spersonalizowanych planów wsparcia.

r Starfish (https://eab.com/solutions/starfish/) – platforma skoncentrowana na sukcesie i retencji studentów w szkolnictwie wyższym. System wykorzystuje AI do tworzenia holistycznego obrazu studenta, agregując dane akademickie, behawioralne i demograficzne. Algorytmy identyfikują czynniki ryzyka i automatycznie generują powiadomienia („flagi”) dla doradców, wykładowców, a nawet samego studenta, wskazując na konieczność podjęcia działań, takich jak spotkanie z tutorem czy doradcą zawodowym.

r GoGuardian (https://www.goguardian.com/) – narzędzie do zarządzania urządzeniami w klasie. Moduł „Beacon” jest systemem wczesnego ostrzegania. AI skanuje aktywność online uczniów na urządzeniach szkolnych, aby identyfikować sygnały wskazujące na ryzyko samookaleczenia lub samobójstwa, analizując wyszukiwane frazy, tworzone dokumenty i czaty. W przypadku wykrycia poważnego zagrożenia, system natychmiast wysyła alert do wyznaczonego personelu szkoły, umożliwiając błyskawiczną interwencję kryzysową.

Inligentna przestrzeń. Sprzęt, który myśli,

czuje i reaguje

Trend 9. Osobisty asystent

– sprzęt, który uczy się

razem z uczniem

Ewolucja AI w edukacji wkracza w świat fizyczny. To już nie tylko oprogramowanie, ale nowoczesny sprzęt, który staje się osobistym towarzyszem i narzędziem w rękach ucznia. Mówimy o inteligentnych notatnikach, które digitalizują pismo i analizują postępy, o robotach edukacyjnych, które dostosowują swoje zachowanie do poziomu dziecka, oraz o projektorach, które zamieniają każdą powierzchnię w interaktywną tablicę. W tym trendzie AI jest wbudowane w samo urządzenie. Analizuje ono sposób, w jaki uczeń z niego korzysta – jak rozwiązuje zadania, co sprawia mu trudność, jakie ma tempo pracy. Na podstawie tych danych sprzęt personalizuje swoje działanie, oferując podpowiedzi, dodatkowe ćwiczenia i unikalne ścieżki rozwoju, stając się prawdziwie osobistym asystentem w nauce.

Dzięki AI sprzęt nie tylko wykonuje polecenia – on zna użytkownika. Laptopy, tablety czy słuchawki analizują tempo nauki, styl przyswajania wiedzy, a nawet emocjonalny stan ucznia. W tym trendzie urządzenia stają się proaktywnymi partnerami w edukacji. Laptopy i tablety z wbudowanym AI „copilotem” podpowiadają, co powtórzyć, jak przygotować się do sprawdzianu i jak zaplanować tydzień nauki. Słuchawki z tłumaczeniem symultanicznym automatycznie przekłądają wypowiedzi nauczyciela w wielojęzycznych klasach, dostosowując język do poziomu ucznia, a biometryczne systemy uwierzytelniania umożliwiają logowanie twarzą lub głosem i personalizują dostęp do materiałów. Nawet drukarki i skanery z AI potrafią rozpoznać, zdigitalizować i automatycznie przesłać zadanie na odpowiednią platformę. To właśnie w tych urządzeniach kryje się przyszłość spersonalizowanego nauczania – bez konieczności ręcznego ustawiania parametrów. Wszystko dzieje się automatycznie i kontekstowo.

r Miko 3 (https://miko.ai/) – Miko 3 to zaawansowany robot edukacyjny dla dzieci, który porusza się, wyraża emocje i prowadzi rozmowy. Jego „mózg” oparty na AI uczy się osobowości i zainteresowań dziecka na podstawie codziennych interakcji. Platforma personalizuje treści – jeśli dziecko często pyta o dinozaury, Miko zaproponuje mu więcej gier, filmów i quizów na ten temat. Adaptuje się do nastroju dziecka, oferując wsparcie emocjonalne i angażujące zajęcia.

500

miliardów dolarów –to wartość inwestycji w infrastrukturę AI Stargate LLC, czyli joint venture OpenAI, SoftBank, Oracle i MGX

Powszechnie uważa się, że AI zabierze ludziom pracę. Ale historia technologii wcale tak nie wygląda.

Zazwyczaj tworzy się rozwiązania, które eliminują 90% wysiłku — i to ostatecznie sprawia, że potrzebujesz więcej, a nie mniej pracowników.

Mark Zuckerberg

r Skriware (Ekosystem do druku 3D) (https://skriware.com/) – Skriware to polska firma oferująca kompletny ekosystem edukacyjny, w centrum którego znajduje się drukarka 3D i roboty do samodzielnego montażu. Platforma online, która zarządza procesem, wykorzystuje elementy AI do optymalizacji procesu drukowania. Co ważniejsze, system śledzi postępy ucznia w projektowaniu i programowaniu. Na podstawie ukończonych projektów AI rekomenduje kolejne, bardziej złożone modele i wyzwania konstrukcyjne, tworząc spersonalizowaną ścieżkę rozwoju inżynierskiego.

Trend 10. Inteligentna klasa. Przestrzeń, która reaguje

Kiedy mówimy o nowoczesnej klasie, nie chodzi już tylko o wyposażenie w komputery. Chodzi o inteligentną przestrzeń, która „rozumie”, co się dzieje. Tablice nie tylko wyświetlają treści – one analizują aktywność ucznia. Kamery nie tylko nagrywają – rozpoznają mimikę, zmęczenie, zaangażowanie. Mikrofony potrafią odróżnić głos nauczyciela od szmerów klasy i przekształcić lekcję w tekst.

Tradycyjna, statyczna sala lekcyjna ustępuje miejsca dynamicznym, inteligentnym przestrzeniom, które adaptują się do potrzeb uczniów i nauczyciela w czasie rzeczywistym. Trend ten łączy sztuczną inteligencję z Internetem Rzeczy (IoT) – siecią połączonych ze sobą urządzeń, czujników i kamer. W inteligentnej klasie AI analizuje dane zebrane z otoczenia: poziom hałasu, jakość powietrza, temperaturę, a nawet poziom zaangażowania uczniów (poprzez analizę wizyjną z poszanowaniem prywatności). Na podstawie tych danych system może automatycznie dostosować oświetlenie, aby pobudzić koncentrację, zasugerować nauczycielowi przerwę, gdy wykryje zmęczenie grupy, lub uruchomić odpowiednie urządzenia (np. projektor, tablicę interaktywną) w odpowiedzi na komendę głosową. Przestrzeń przestaje być tylko tłem – staje się partnerem w procesie edukacyjnym. W takiej klasie połączone w sieć urządzenia i czujniki (Internet Rzeczy) zbierają dane, a sztuczna inteligencja je interpretuje, aby zoptymalizować środowisko do nauki. To nie tylko ergonomia – to nowa jakość nauczania, w której przestrzeń współpracuje z nauczycielem.

r Crestron to lider w automatyce budynkowej, który oferuje zaawansowane systemy dla edukacji. Ich platformy integrują wszystkie urządzenia w sali (AV, oświetlenie, rolety, HVAC) w jeden spójny ekosystem. AI w tych systemach pozwala na tworzenie „scen”. Na przykład, gdy nauczyciel powie „rozpocznij prezentację”, AI może automatycznie przygasić światła, opuścić rolety i włączyć projektor. Czujniki obecności pozwalają systemowi oszczędzać energię, wyłączając wszystko, gdy sala jest pusta.

Trend 11. Technologia, która scala światy.

Pierwsza generacja nauczania hybrydowego często sprowadzała się do postawienia kamery z tyłu sali, co prowadziło do frustracji zarówno uczniów uczących się w trybie zdalnym, jak i nauczyciela. Klasa hybrydowa 2.0 to zupełnie nowe podejście, w którym sztuczna inteligencja aktywnie pracuje nad zniwelowaniem różnic między doświadczeniem ucznia w sali a ucznia w domu. AI steruje inteligentnymi kamerami, które automatycznie kadrują i śledzą mówcę, dając

uczniom zdalnym poczucie bycia w centrum akcji. Zaawansowane algorytmy audio eliminują hałas i wyrównują głośność, sprawiając, że każdy jest doskonale słyszalny. Współdzielone, inteligentne tablice i platformy do współpracy tworzą jedną, spójną przestrzeń do pracy dla wszystkich. Celem AI jest zredukowanie obciążenia poznawczego nauczyciela i stworzenie w pełni inkluzywnego, sprawiedliwego środowiska nauki, niezależnie od lokalizacji ucznia.

r Owl Labs Meeting Owl 3 https://owllabs.com/products/meeting-owl-3 – Meeting Owl to inteligentna kamera 360°, która stała się symbolem klasy hybrydowej 2.0. Urządzenie stawia się na środku stołu lub sali. Wbudowana AI automatycznie wykrywa, kto w danym momencie mówi, i inteligentnie przesuwa fokus kamery na tę osobę, jednocześnie pokazując panoramiczny widok całej sali. To proste, ale rewolucyjne rozwiązanie, które sprawia, że uczniowie zdalni czują się, jakby siedzieli przy jednym stole z resztą grupy.

r Class https://www.class.com/ – jest to platforma zaprojektowana specjalnie dla edukacji i zbudowana na potrzeby aplikacji Zoomie, Teams czy Web. Oferuje narzędzia, których brakuje w standardowych komunikatorach, np. zaawansowane zarządzanie pracą w grupach, zintegrowane quizy i system oceniania. AI jest tu wykorzystywane do analityki zaangażowania – system monitoruje, jak często uczniowie (zarówno zdalni, jak i stacjonarni zalogowani na urządzeniach) zabierają głos, podnoszą rękę czy uczestniczą w ankietach, dając nauczycielowi obiektywne dane o udziale całej klasy.

Trend 12. Sprzęt, który nie tylko działa – on myśli i czuje

AI w sprzęcie edukacyjnym to nie science fiction. To realne, wdrażane na całym świecie rozwiązania, które zmieniają rolę nauczyciela, komfort pracy ucznia i jakość całego procesu nauczania. Inteligentna tablica, która podpowiada pytania. Kamera, która wie, kto się wyłączył z lekcji. Robot, który uczy przez zabawę. To nowa era w edukacji – era sprzętu, który współodczuwa i współtworzy.

r QTrobot (od LuxAI) https://luxai.com/ – QTrobot został zaprojektowany specjalnie do terapii dzieci z autyzmem. Jego zdolność do „odczuwania” polega na precyzyjnym postrzeganiu reakcji dziecka za pomocą kamery 3D. Jego „myślenie” to realizacja ustrukturyzowanych programów edukacyjnych. Robot potrafi w niezwykle klarowny i powtarzalny sposób wyrażać emocje na swojej animowanej twarzy, pomagając dzieciom w nauce ich rozpoznawania. Dostosowuje tempo lekcji do zaangażowania i odpowiedzi dziecka, okazując nieskończoną cierpliwość.

To kolejna ewolucja inteligentnego sprzętu, wykraczająca daleko poza proste wykonywanie komend. W tym trendzie urządzenia stają się empatycznymi towarzyszami, wykorzystując dziedzinę znaną jako obliczenia afektywne (affective computing) Są wyposażone w zaawansowane czujniki – kamery, mikrofony, a nawet sensory fal mózgowych (EEG) – aby „czuć”, czyli postrzegać i interpretować stan emocjonalny ucznia na podstawie jego mimiki, tonu głosu czy poziomu koncentracji. „Myślenie” tego sprzętu polega na zdolności do przetwarzania tych danych w czasie rzeczywistym i podejmowania autonomicznych decyzji. Taki osobisty asystent nie tylko odpowie na pytanie, ale zauważy, że uczeń jest sfrustrowany i zaproponuje przerwę lub inną metodę nauki. To technologia, która nie tylko uczy, ale także wspiera, motywuje i rozumie.

w ocenIe eksPertów

Szkoła, która myśli: AI wchodzi do klas nie jako gadżet, lecz drugi nauczyciel, cierpliwy tutor, tłumacz i analityk. Personalizuje naukę, znosi bariery i reaguje, gdy spada uwaga. Edukacja przestaje być liniowa. Zaczyna być skrojona dla człowieka

Sztuczna inteligencja zmienia edukację z mechanicznego przekazywania wiedzy w proces, który rozumie emocje, tempo i potrzeby ucznia. Uczy cierpliwie, reaguje natychmiast, tłumaczy w czasie rzeczywistym i wspiera dobrostan. Dla nauczycieli staje się asystentem, który odciąża z biurokracji i daje przestrzeń na twórczość, a dla szkół jest narzędziem analizy i wczesnej interwencji. Klasy nabierają inteligencji, w której przestrzeń reaguje na koncentrację, światło i głos, a dane pomagają przewidywać trudności, zanim się pojawią. Jak tę przemianę widzą praktycy i gdzie prowadzi ich zdaniem edukacja wspierana przez AI?

Tomasz Kostrząb

Head of AI, Grupa

Tutore

sztuczna inteligencja w nauce. transformacja dzieje siĘ tu i teraz

Edukacja to jedna z tych branż, w których sztuczna inteligencja nie jest już przyszłością, lecz realną transformacją dziejącą się tu i teraz – na naszych oczach. W mediach szeroko dyskutuje się wpływ AI na sam proces nauki. Wskazuje się zarówno szanse, jak i zagrożenia: od wykorzystywania ChatGPT do odrabiania prac domowych, po malejące zapotrzebowanie na usługi osób mniej doświadczonych – co w dłuższej perspektywie może prowadzić do swoistej luki pokoleniowej. W Grupie Tutore – która łączy takie marki, jak ProfiLingua, eTutor, Lang, Tower czy ESL Brains – z jednej strony dostrzegamy te zagrożenia, ale z drugiej traktujemy je jako wyzwanie. Wyzwanie, które motywuje nas do odpowiedzialnego wdrażania systemów opartych na sztucznej inteligencji – zarówno w samym procesie edukacyjnym (nowe ćwiczenia, metody nauki, narzędzia), jak i w działaniach wspierających klientów (mailboty, agenci konwersacyjni, systemy klasyfikujące), a także naszych pracowników (tworzenie treści, narzędzia weryfikujące czy automatycznie skanujące dokumenty).

Ta zmiana nie dotyczy wyłącznie technologii. Jest możliwa dzięki temu, że opieramy ją na solidnych fundamentach: doświadczeniu naszych ludzi, zaawansowanej technologii oraz otwartości na modyfikowanie procesów i sposobu, w jaki pracujemy.

Sebastian Prętki Business Development

AID – AB S.A.

skuteczne aI w szkołach. edukacja XXI wieku musi zawieraĆ aI

Sztuczna inteligencja już od dawna obecna jest w polskich szkołach – uczniowie powszechnie korzystają z popularnych chatbotów AI, wspierając się nimi w procesie nauki. W związku z tym nauczyciele oraz programy nauczania muszą nadążyć za dynamicznie zmieniającą się rzeczywistością i rozwijać swoje kompetencje w zakresie wykorzystania AI.

Ministerstwo Cyfryzacji i Edukacji już podjęło konkretne działania w tym kierunku, realizując projekty takie jak: r pracownie AI, r programy STEM w szkołach, r oraz program „Laptop dla nauczyciela”, w ramach którego pedagodzy mogą otrzymać dotację na nowoczesne komputery Copilot+ PC z możliwością lokalnego korzystania z modeli AI w systemie Windows 11. Microsoft również aktywnie wspiera edukację, udostępniając nauczycielom i uczniom swoje programy i narzędzia AI w ramach programu K12 dedykowanego szkołom.

AB S.A. we współpracy z Microsoftem od ponad roku prowadzi regularne, comiesięczne webinaria „Akademia AI w Edukacji”, a także bierze udział w licznych wydarzeniach i konferencjach branżowych poświęconych nowoczesnej edukacji, na których przedstawiciele AB pozują, jak używać AI w całym procesie nauczania.

Joanna Witańska Business Development Manager (Intel & Windows 11 Pro Devices) AB S.A.

wsParcie dla nauki.

aI nie zastąPi nauczycieli

Sztuczna inteligencja wchodzi do polskich szkół w szybkim tempie, zmieniając sposób nauczania i uczenia się. Od września 2025 roku zagadnienia dotyczące AI znalazły się w podstawie programowej, a Ministerstwo Cyfryzacji realizuje projekt wyposażenia 16 tys. pracowni AI i STEM w szkołach. To ważny krok w przygotowaniu uczniów do rynku pracy przyszłości, gdzie kompetencje cyfrowe będą kluczowe.

AI daje ogromne możliwości – pozwala personalizować naukę, dostosowując materiały do potrzeb ucznia, wspiera nauczycieli w analizie postępów i automatyzacji zadań, a także zwiększa inkluzywność dzięki technologiom rozpoznawania mowy czy text-to-speech. Jednocześnie pojawiają się wyzwania: wielu nauczycieli obawia się uzależnienia od technologii, a brak kompetencji kadry wymaga intensywnych szkoleń.

Możliwości wykorzystania w szkołach to chatboty wspierające naukę języków, platformy analizujące postępy uczniów oraz laboratoria AI, w których młodzież uczy się programowania i trenowania modeli. AI w edukacji to nie opcja, lecz konieczność – kluczem jest równowaga, by technologia wspierała kreatywność i krytyczne myślenie, a nie zastępowała nauczyciela.

aI zmienia edukacjĘ. szansa, odPowiedzialnoŚĆ i refleksja

Sztuczna inteligencja staje się jednym z najważniejszych katalizatorów zmian w edukacji – zarówno w jej wymiarze instytucjonalnym, jak i indywidualnym. To, co jeszcze niedawno było eksperymentem, dziś realnie wspiera proces uczenia się: od personalizowanych ścieżek, przez wirtualnych tutorów, po analizę ogromnych zbiorów danych w czasie rzeczywistym. Przykłady płyną z uczelni, gdzie studenci korzystają już z asystentów AI dostępnych 24 godziny na dobę czy programów monitorujących postępy, które pozwalają szybko reagować na ryzyko rezygnacji ze studiów. Takie rozwiązania pokazują ogromny potencjał technologii, ale także prowokują pytania o etykę, prywatność i równy dostęp.

W kontekście AI w edukacji kluczowa staje się triada: szansa, odpowiedzialność i refleksja. Szansą jest personalizacja i elastyczność procesu kształcenia, odpowiedzialnością – wdrażanie AI w sposób, który nie odbiera studentom krytycyzmu i autonomii, a refleksją – ocena, jakie kompetencje w dłuższej perspektywie rozwija technologia i czy nie prowadzi do nowych nierówności.

W Akademii Leona Koźmińskiego postrzegamy AI jako narzędzie, które wzmacnia rolę wykładowcy – odciąża od rutynowych zadań, by mógł rozwijać w studentach krytyczne myślenie, empatię i przywództwo. Sztuczna inteligencja w edukacji nie jest celem samym w sobie, lecz narzędziem, które – użyte odpowiedzialnie –może uczynić uniwersytety jeszcze ważniejszymi instytucjami w kształtowaniu liderów przyszłości.

Prof. dr hab. Grzegorz

Mazurek

Rektor Akademii Leona

Koźmińskiego

aI w szkołach i na uczelniach. nowy model komPetencji i wsPółPracy

W erze dynamicznego rozwoju sztucznej inteligencji kluczowym wyzwaniem dla systemu edukacji staje się nie tylko wyposażenie młodych ludzi w nowoczesne narzędzia, lecz przede wszystkim w kompetencje myślenia krytycznego i adaptacji do zmian zachodzących na rynku pracy oraz w życiu codziennym. Technologia AI nie powinna być traktowana jako dodatek, lecz jako impuls do transformacji modelu kształcenia, który w pełni wykorzysta możliwości spersonalizowanych ścieżek uczenia, wsparcia nauczycieli i otwarcia drzwi do kreatywnego pozyskiwania wiedzy. Jednocześnie system edukacji musi stać się częścią szerszego ekosystemu. Sektor publiczny, edukacja i biznes powinny wspólnie tworzyć środowisko, w którym uczniowie nie tylko korzystają z rozwiązań AI, lecz uczą się je rozumieć i współtworzyć. W Polsce, gdzie dysponujemy wyjątkowym kapitałem ludzkim w obszarze technicznym, powinniśmy dążyć do tego, by szkoły i uczelnie były miejscami, w których rozwijane są kompetencje jutra. Zapewnienie powszechnego dostępu do technologii AI w edukacji, przy jednoczesnym zagwarantowaniu jej bezpiecznego i etycznego wykorzystania, to fundament budowania konkurencyjnej gospodarki cyfrowej.

Michał Kanownik

Prezes Związku

Cyfrowa Polska

Jacek Kotynia

Business Unit

Manager Cloud w TD SYNNEX

aI w edukacji to inwestycja w PrzyszłoŚĆ. wzmocnienie Procesu nauczania Przez aI

Sztuczna Inteligencja (AI) przestaje być gadżetem, a staje się fundamentem nowoczesnej edukacji. Nie chodzi o zastąpienie nauczycieli, lecz o wzmocnienie procesu nauczania i personalizację nauki.

Trzej giganci chmury aktywnie wspierają tę rewolucję: Microsoft (Azure) oferuje narzędzia do tworzenia inteligentnych klas, automatyzacji zadań administracyjnych i dostosowywania treści edukacyjnych (np. Immersive Reader). To ułatwia masową personalizację i wspiera uczniów ze specjalnymi potrzebami. Integracja AI z pakietami Office 365, powszechnie używanymi w szkołach, jest kluczem do demokratyzacji dostępu do tych technologii.

Google Cloud (z naciskiem na AI i analitykę) umożliwia tworzenie zaawansowanych platform do monitorowania postępów, predykcyjnej analizy wyników (np. identyfikacja uczniów zagrożonych wykluczeniem) oraz budowania inteligentnych systemów korepetycyjnych. Ich narzędzia do pracy grupowej i współpracy w chmurze są już standardem w wielu placówkach.

AWS zapewnia skalowalną i bezpieczną infrastrukturę chmurową niezbędną do hostowania ogromnych zbiorów danych edukacyjnych (learning data) i uruchamiania złożonych modeli AI. Oferują też specjalistyczne usługi (np. Amazon Polly do zamiany tekstu na mowę), które wspierają tworzenie dostępnych i zróżnicowanych materiałów.

AI w edukacji to dla nas w TD SYNNEX segment o ogromnym potencjale. Skuteczność wdrożenia zależy od integracji tych rozwiązań chmurowych z istniejącymi systemami szkolnymi. Poprzez AI możemy sprawić, że edukacja stanie się bardziej dostępna, efektywna i indywidualnie dopasowana do tempa i stylu nauki każdego ucznia.

To inwestycja w przyszłość.

zyskaĆ PrzewagĘ w ŚwIecIe jutra

sztucznA inteligencjA zmieniA zAsAdy

Sztuczna inteligencja przestała być futurystycznym hasłem z laboratoriów technologicznych i filmów science-fiction – dziś to realne narzędzie napędzające transformację biznesu w każdej branży. Automatyzuje procesy, zwiększa efektywność, wspiera decyzje, ale przede wszystkim otwiera przed firmami nowe możliwości innowacji i rozwoju. O tych zmianach rozmawiamy z Magdaleną Grzegorczyk, Go-To-Market Lead w Microsoft Polska

Tempo zmian, jakie wprowadza AI, nie ma precedensu – zarówno w skali globalnej, jak i lokalnej. Z raportów wynika, że większość polskich firm już korzysta lub planuje wdrożyć rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, a jednocześnie wiele z nich przyznaje, że brak kompetencji i zrozumienia potencjału technologii stanowi istotną barierę. To zderzenie ogromnych szans z wyzwaniami edukacyjnymi, organizacyjnymi i kulturowymi tworzy dziś nową mapę biznesu. Jednym z kluczowych graczy, który od lat konsekwentnie kształtuje kierunek tej rewolucji, jest Microsoft. Firma nie tylko wprowadziła AI do serca swojej strategii, ale także uczyniła ją fundamentem swojej oferty – od narzędzi Microsoft 365 Copilot po nową kategorię urządzeń Copilot+ PC, umożliwiających

lokalne przetwarzanie danych. W rozmowie z redaktorem naczelnym IT Reseller, Krzysztofem Bogackim, Magdalena Grzegorczyk z Microsoft dzieli się refleksją na temat ewolucji podejścia do sztucznej inteligencji, kierunków jej rozwoju oraz tego, jak AI może stać się realnym wsparciem dla ludzi i organizacji. Rozmawiamy o roli edukacji, zaufania i strategicznego myślenia w budowaniu przewagi konkurencyjnej w epoce AI, ale także o tym, że prawdziwa siła tej technologii tkwi w codziennych usprawnieniach, które często pozostają niedostrzegalne, choć fundamentalnie zmieniają sposób, w jaki pracujemy i tworzymy wartość.

To rozmowa o przyszłości, która dzieje się teraz – o świecie, w którym sztuczna inteligencja nie jest już dodatkiem do biznesu, lecz jego integralną częścią.

AI nie zastępuje człowieka, lecz wspiera jego potencjał. Firmy, które to zrozumieją, zyskają przewagę w świecie jutra.

Magdalena Grzegorczyk

Go-To-Market Lead w Microsoft Polska

Jak każda rewolucyjna technologia, AI wprowadza istotne zmiany w całym środowisku biznesowym, a docelowo także zapewne w społeczeństwach. Jakie są najważniejsze szanse i wyzwania dla biznesu związane z postępującą adaptacją AI?

Sztuczna inteligencja zmienia zasady gry w biznesie. Umożliwia automatyzację procesów, personalizację doświadczeń klientów i tworzenie nowych modeli działania. Dzięki rozwiązaniom, takim jak np.: Copilot w Microsoft 365 czy urządzeniom z kategorii Copilot+ PC, firmy mogą zwiększyć produktywność, podejmować trafniejsze decyzje i przyspieszać innowacje. Badania pokazują, że prawie trzy czwarte pracowników w MŚP korzystających z AI deklaruje wzrost produktywności. Co ważne, AI demokratyzuje dostęp do zaawansowanych narzędzi – wyrównując szanse między dużymi korporacjami a mniejszymi podmiotami.

Jednak adaptacja AI to także wyzwania: brak kompetencji, trudności integracyjne, obawy o bezpieczeństwo danych i zgodność z regulacjami. W Polsce prawie 1/3 firm nie korzysta z AI właśnie z powodu niedostatecznych kompetencji, a tylko 27,5 proc. przedsiębiorstw deklaruje gotowość do pełnego wykorzystania potencjału danych i AI2. Globalnie sytuacja wygląda podobnie – 62 proc. małych firm, które nie wdrożyły AI, wskazuje brak zrozumienia korzyści jako główną barierę, a 60 proc. brak zasobów i wiedzy. Kluczem do sukcesu jest strategiczne podejście, inwestycja w ludzi i budowanie zaufania – zarówno wśród pracowników,

jak i klientów. AI nie zastępuje człowieka, lecz wspiera jego potencjał. Firmy, które to zrozumieją, zyskają przewagę w świecie jutra.

AI jest dziś obecne w bardzo szerokim zakresie zastosowań - od prostych modeli działających w sprzęcie elektronicznym codziennego użytku, po zastosowania

przemysłowe, jak np. w logistyce. Pozostaje jednak kluczowe pytanie: jakie kierunki rozwoju i zastosowań AI są dziś priorytetowe?

Priorytetem jest rozwój AI, która wspiera ludzi w codziennej pracy – nie zastępuje ich, lecz wzmacnia. Widzimy ogromny potencjał w obszarach takich, jak analiza

danych, komunikacja, kreatywność i bezpieczeństwo. Przykładem są funkcje dostępne w urządzeniach Copilot+ PC, które umożliwiają lokalne przetwarzanie AI dzięki dedykowanym jednostkom NPU – od tłumaczenia rozmów w czasie rzeczywistym, przez inteligentne wyszukiwanie, po funkcje kreatywne, jak Restyle Image czy Cocreator w Paint.

AI staje się też kluczowym elementem strategii zrównoważonego rozwoju – optymalizując zużycie zasobów i wspierając bardziej efektywne procesy biznesowe.

Czy AI to dziś głównie narzędzie redukujące koszty, czy raczej motor innowacji i nowych źródeł przychodu?

AI to dziś przede wszystkim motor innowacji. Choć automatyzacja procesów i optymalizacja kosztów pozostają ważnymi korzyściami, prawdziwa wartość sztucznej inteligencji tkwi w jej zdolności do tworzenia nowych produktów, usług i modeli biznesowych. Z badań wynika, że 55 proc. firm traktuje wdrożenia AI jako strategiczny priorytet rozwojowy, a tylko 40 proc. koncentruje się na redukcji kosztów.

W Microsoft obserwujemy, jak AI wspiera zespoły w generowaniu pomysłów, usprawnia komunikację i otwiera nowe ścieżki wzrostu. Microsoft 365 Copilot, czy urządzenia Copilot+ PC to przykład technologii, która nie tylko zwiększa efektywność, ale też inspiruje do kreatywnego działania. AI pozwala firmom odkrywać niezauważone wcześniej potrzeby klientów, personalizować ofertę na masową skalę i redefiniować sposób działania całych branż – od handlu po motoryzację.

Co istotne, AI może jednocześnie obniżać koszty i zwiększać przychody – np. poprzez automatyzację obsługi klienta i lepsze prognozowanie popytu. Ale to innowacje napędzane AI dają firmom przewagę długoterminową.

Jaką rolę odgrywa dziś sztuczna inteligencja w strategii Microsoftu? Jaką drogę przeszło AI w Waszej organizacji?

Sztuczna inteligencja jest dziś fundamentem strategii Microsoft – przenika wszystkie nasze produkty i usługi. Droga zaczęła się od eksperymentów i rozwiązań punktowych, takich jak Cortana czy mechanizmy rekomendacji, by w 2016 roku – wraz ze zmianą strategicznego kierunku na „AI-first” – stać się centralnym elementem rozwoju firmy.

Kluczowym momentem była inwestycja w OpenAI, która umożliwiła integrację najnowszych modeli językowych z usługami Microsoft. Od GitHub Copilot, przez Bing Chat, po Microsoft 365 Copilot – AI stała się nowym interfejsem użytkownika, wspierając pracę zespołów, automatyzując zadania i inspirując do innowacji. Ponadto we współpracy z partnerami OEM i branżą krzemową, powstała nowa kategoria urządzeń – Copilot+ PC, które umożliwiają lokalne przetwarzanie AI, zapewniając szybkość, bezpieczeństwo i dostępność funkcji AI bez potrzeby połączenia z chmurą.

Dziś AI nie jest dodatkiem – to „organizing layer” całej oferty Microsoft. Wspiera klientów w transformacji biznesu, a wewnętrznie usprawnia procesy, od analizy danych po obsługę pracowników. Naszym celem jest, by każdy użytkownik miał dostęp do osobistego asystenta AI, który realnie zwiększa jego możliwości.

O sztucznej inteligencji, w przeróżnych jej formach, rozmawiamy przez ostatnie 3 lata niemal bezustannie. Jednak, jak w każdym szerokim temacie, jakieś aspekty pozostają w cieniu. Co jest dziś najbardziej niedocenianą w debacie publicznej czy biznesowej kwestią dotyczącą sztucznej inteligencji?

Najbardziej niedocenianym aspektem AI jest jej zależność od ludzi – ich kompetencji, decyzji i gotowości do zmiany. W debacie publicznej skupiamy się na możliwościach technologii lub zagrożeniach, a pomijamy fakt, że sukces wdrożenia AI zależy od kultury organizacyjnej, jakości danych i edukacji zespołów. AI nie wdraża się sama – to nie magiczne narzędzie, lecz system, który wymaga świadomego zarządzania, ciągłego doskonalenia i współpracy człowieka z technologią.

Równie niedoceniana jest codzienna, pozytywna rola AI – nie w spektakularnych przełomach, lecz w drobnych usprawnieniach, które realnie zwiększają produktywność i dostępność technologii. AI demokratyzuje dostęp do zaawansowanych

Sukces wdrożenia AI zależy od ludzi –ich kompetencji, decyzji i gotowości do zmiany, a nie tylko od technologii.

Magdalena Grzegorczyk Go-To-Market Lead w Microsoft Polska

narzędzi, wspiera inkluzywność i pozwala mniejszym firmom konkurować na nowych zasadach.

Podsumowując, najbardziej niedocenianym aspektem AI jest to, że technologia ta wymaga odpowiedniego kontekstu ludzkiego, organizacyjnego i procesowego, by przynieść pełne korzyści. W szumie wokół AI często gubimy tę prawdę, że sama AI nie gwarantuje sukcesu – kluczowe jest to, jak ją wykorzystamy.

Wnioski płynące z rozmowy są jednoznaczne – sztuczna inteligencja to dziś nie tylko trend technologiczny, ale nowy paradygmat działania organizacji. Jej skuteczne wdrożenie wymaga nie tyle najnowszych algorytmów, co mądrego przywództwa, otwartości na zmianę i inwestycji w kompetencje ludzi. Zdaniem Microsoftu, AI nie zastąpi człowieka, ale znacząco zwiększy jego potencjał – pod warunkiem, że będzie wdrażana z odpowiednim kontekstem i świadomością. Microsoft, jako jeden z liderów tej transformacji, wskazuje, że przyszłość technologii nie polega na rywalizacji człowieka z maszyną, lecz na synergii między nimi. Narzędzia oparte na AI stają się częścią codziennego ekosystemu pracy –wspierając efektywność i bezpieczeństwo. Ta zmiana nie jest odległym scenariuszem – dzieje się tu i teraz, redefiniując sposób, w jaki funkcjonują firmy, instytucje i całe sektory gospodarki. AI to nie film science-fiction. To praktyka – świadome wykorzystanie technologii, które zmieniają świat pracy, komunikacji i biznesu. A ci, którzy zrozumieją jej potencjał i nauczą się go wykorzystywać, staną się liderami ery inteligentnej transformacji.n

AI jako twórczy partner, emocjonalny doradca i strateg

widoczności

Z jednej strony, AI zmienia marketing z narzędzi do tworzenia komunikacji w emocjonalno-strategiczny ekosystem – wspiera personalizację, buduje więzi i przewiduje zachowania konsumenckie. Technologia ta staje się nie tylko wsparciem, ale współtwórcą kampanii, emocjonalnych doświadczeń i strategii SEO nowej ery.

Empatia, kreatywność i foresight – to trzy filary, na których opiera się rewolucja AI w marketingu. Firmy, które połączą technologię z autentycznością i emocjami, wygrają walkę o uwagę i lojalność klienta.

Z drugiej strony, kolejne nowości wirtualnych awatarów sprzedających w czasie rzeczywistym wywołuje pytanie o granice konsumpcjonizmu i odpowiedzialności marketerów za etyczność i moralność sprzedaży napędzanej algorytmami. W marketingu, jak nigdzie indziej, wybrzmiewa zasada, że to, co możemy zrobić z AI, niekoniecznie musimy.

Trendy, które warto obserwować i testować

Predykcja i strategia oparta na AI

Trend 1. Czytanie między danymi – AI tłumacz zachowań konsumenckich.

Trend 2. Foresight Fusion – laboratoria przyszłości z AI.

Kreatywność w erze AI

Trend 3. AI jako kreatywny partner.

Trend 4. Made by human – świadomy opór wobec automatyzacji.

Trend 5. Ekonomia selekcji – renesans kuratorów i eksperckiego głosu.

Nowe punkty kontaktu. Awatary, metawers i wyszukiwarki AI

Trend 6. GEOforce – strategia widoczności w erze AI search.

Trend 7. Eksploracja światów – interaktywne doświadczenia napędzane AI.

Trend 8. Nieśmiertelni sprzedawcy. Era awatarów w live commerce.

Marketing relacji 2.0. Od transakcji do emocji

Trend 9. You-Commerce – hiperpersonalizacja zakupów.

Trend 10 AI jako poszukiwacz okazji i negocjator.

Trend 11. Budowniczy społeczności – więź emocjonalna na poziomie 1:1.

Trend 12. Emotion Tech – marketing oparty na emocjach w czasie rzeczywistym.

W ciągu najbliższych dwóch-trzech lat sztuczna inteligencja przekształci marketing z narzędzi do generowania komunikacji w dynamiczny, samonapędzający się ekosystem personalizacji, predykcji i twórczej ekspresji. Obserwujemy wyłanianie się trzech głównych nurtów, które wyznaczają kierunek rozwoju AI w marketingu: empatyzacja, generatywność i strategiczna widoczność.

AI będzie coraz częściej wykorzystywana do budowania więzi emocjonalnych z klientem – poprzez analizę zachowań, stanów emocjonalnych i preferencji w czasie rzeczywistym. Technologie typu Emotion Tech oraz inteligentne rekomendacje w duchu You-Commerce umożliwią markom dostarczanie doświadczeń „szytych na miarę” – nie tylko funkcjonalnie, ale i emocjonalnie.

Prognoza: Marki, które zainwestują w rozwiązania pozwalające na głębsze zrozumienie emocji i kontekstu życia klienta, zyskają lojalność i przewagę konkurencyjną.

AI nie zastępuje twórców – staje się ich partnerem. Narzędzia pomagają markom tworzyć immersyjne, dynamiczne treści z wykorzystaniem rozszerzonej rzeczywistości, tekstu, obrazu, wideo i głosu. Jednocześnie widoczny jest opór wobec automatyzacji wszystkiego – rośnie znaczenie autentyczności i „ludzkiego dotyku” w kampaniach.

Prognoza: Coraz więcej firm z sektora retail i e-commerce będzie korzystać z generatywnej AI w procesach kreatywnych – jednak widać tendencję połączenia ją z elementami storytellingu tworzonego przez ludzi, by budować zaufanie.

AI już dziś analizuje dane konsumenckie szybciej niż jakikolwiek zespół badawczy –identyfikuje mikrotrendy, prognozuje wzorce zachowań i wspiera dynamiczne ustalanie cen. Przyszłość należy do marek, które połączą Foresight Fusion (połączenie AI i ludzkiej intuicji) ze strategią optymalizacji pod kątem nowych silników wyszukiwania opartych na AI (ChatGPT, Perplexity, Google AI Overview).

Prognoza: Z jednej strony wysoka precyzja odkrywania nowych mikropotrzeb, a z drugiej strategiczne dostosowanie treści pod generatywne wyszukiwarki stanie się wiodącym trendem content marketingu. Działy marketingu będą rozwijać kompetencje AI-Ready SEO, a nowe role – takie jak „AI Visibility Strategist” – pojawią się w strukturach organizacyjnych firm.

Trendy, które warto obserwować i testować

Predykcja i strategia oparta na AI

AI napędza trendy, które rewolucjonizują proces myślenia strategicznego w marketingu. To tutaj sztuczna inteligencja przestaje być narzędziem do analizy przeszłości, a staje się partnerem w prognozowaniu przyszłości. Obejmuje zdolność do odczytywania subtelnych sygnałów w ogromnych zbiorach danych oraz symulowania przyszłych scenariuszy rynkowych, co pozwala liderom podejmować decyzje w oparciu o predykcje, a nie tylko intuicję.

Trend 1. Czytanie między danymi – AI tłumacz zachowań konsumenckich. Zdolność AI do analizy i rozumienia obecnych, często ukrytych wzorców w zachowaniach konsumentów.

Trend 2. Foresight Fusion – laboratoria przyszłości z AI Przejście od analizy do aktywnego prognozowania i modelowania przyszłych scenariuszy, aby wspierać decyzje strategiczne.

Trend 1. Czytanie między danymi – AI tłumacz zachowań konsumenckich

Współczesny marketing oparty na danych przechodzi metamorfozę – dzięki sztucznej inteligencji przekształca się w system predykcyjny, który potrafi wyłapywać subtelne sygnały zmian w zachowaniach konsumentów, zanim jeszcze staną się one masowe. AI analizuje ogromne zbiory danych z wielu źródeł – od zakupów, przez nawyki online, aż po nastroje społeczne – i zamienia je w konkretne rekomendacje strategiczne. Firmy coraz częściej wykorzystują te możliwości do rozpoznawania mikrotrendów i wdrażania innowacji, które precyzyjnie odpowiadają na aktualne potrzeby odbiorców. Przewaga konkurencyjna nie wynika już z wielkości budżetu, ale ze zdolności do „czytania między danymi”. W najbliższych latach AI stanie się standardem w działach strategii i innowacji, a systemy łączące dane wewnętrzne z zewnętrznymi (np. z mediów społecznościowych) będą kluczowe w podejmowaniu trafnych decyzji rynkowych.

r Quilt.AI – futurystyczne narzędzie, które wykorzystuje AI do analizy kultury na masową skalę. Algorytmy są trenowane na zasadach antropologii, semiotyki i psychologii, aby dekodować ukryte znaczenia, wartości i emocje zawarte w tekstach i obrazach w internecie. Pomaga to markom zrozumieć głębokie prądy kulturowe i upewnić się, że ich strategie marketingowe są zgodne z tym, co naprawdę jest ważne dla ludzi, a nie tylko z powierzchownymi trendami.

15,7

Bilionów dolarów –szacowany wkład sztucznej inteligencji w globalną gospodarkę do 2030 roku

r Temlar Helixa – Telmar Helixa wykorzystuje AI do tworzenia głębokich portretów psychograficznych odbiorców. Zamiast mówić „twoi klienci to kobiety 25-35”, platforma mówi „twoi klienci to fani kina niezależnego, którzy słuchają podcastów kryminalnych i interesują się zrównoważoną modą”. AI analizuje powiązania między zainteresowaniami, aby pomóc markom zrozumieć dlaczego klienci podejmują dane decyzje, co pozwala na tworzenie bardziej autentycznych i trafionych strategii komunikacji.

Trend 2. Foresight Fusion – laboratoria przyszłości z AI

Podejmowanie decyzji w marketingu nie opiera się już wyłącznie na danych historycznych czy intuicji. Coraz więcej organizacji korzysta z połączenia mocy obliczeniowej AI i zdolności analitycznych ludzi, aby tworzyć bardziej trafne, szybsze i wielowymiarowe prognozy. Modele predykcyjne wspierane przez AI analizują dane rynkowe, zachowania konsumenckie i trendy społeczne, a następnie generują scenariusze przyszłości, które pomagają podejmować decyzje strategiczne.

Przewaga konkurencyjna nie wynika już z wielkości budżetu, ale ze zdolności do „czytania między danymi” i symulowania potencjalnych wyników, zanim jeszcze zainwestuje się pierwszą złotówkę. AI staje się standardem w działach strategii i innowacji, a systemy łączące dane wewnętrzne z zewnętrznymi są kluczowe w podejmowaniu trafnych decyzji rynkowych.

r Black Swan Data - firma jest ucieleśnieniem „Foresight Fusion”. Ich platforma do „predykcji społecznej” analizuje miliardy rozmów online, aby prognozować, które trendy konsumenckie (np. nowe smaki, składniki, potrzeby) będą zyskiwać na popularności. AI generuje scenariusze rozwoju tych trendów na 6-12 miesięcy wprzód z deklarowaną dokładnością blisko 90 proc., dając markom konkretne rekomendacje, w jakie innowacje produktowe warto inwestować.

r Glimpse – Glimpse działa jak laboratorium przyszłości dla inwestorów i strategów. Jego AI nieustannie skanuje internet w poszukiwaniu „eksplodujących trendów” – firm, produktów i tematów, które wykazują wykładniczy wzrost zainteresowania. Platforma dostarcza twardych danych na temat tego, co będzie „następną wielką rzeczą”, co pozwala markom na podejmowanie szybkich, strategicznych decyzji o wejściu na nowe, obiecujące rynki.

Kreatywność w erze AI

Z jednej strony, obserwujemy fascynującą dynamikę, jaka rodzi się na styku ludzkiej kreatywności i mocy AI, w tym tej generatywnej. AI staje się niewyczerpanym źródłem inspiracji i partnerem w procesie twórczym. Z drugiej strony, pojawia się kontrtrend i świadomy, ludzki opór wobec automatyzacji, który prowadzi do renesansu autentyczności. W efekcie rodzi się nowa ekonomia, w której kluczową rolę odgrywają eksperci-kuratorzy, pomagający odnaleźć wartość w zalewie informacji.

Trend 3. AI jako kreatywny partner Punkt wyjścia, czyli eksplozja możliwości generatywnych AI w tworzeniu treści.

Trend 4. Made by human – świadomy opór wobec automatyzacji. Naturalna reakcja rynku i konsumentów na masową produkcję treści – wzrost wartości autentyczności i ludzkiej narracji.

Trend 5. Ekonomia selekcji – renesans kuratorów i eksperckiego głosu. Rozwiązanie paradoksu – pojawienie się ludzkich i technologicznych kuratorów, którzy pomagają filtrować i nadawać kontekst treściom w przeładowanym informacjami świecie.

Trend 3. AI jako kreatywny partner

Sztuczna inteligencja przestaje być jedynie narzędziem wspomagającym – staje się współtwórcą kampanii, partnerem w burzach mózgów i kreatywnym wsparciem zespołów marketingowych. Umożliwia szybsze tworzenie i testowanie pomysłów, przekształcanie koncepcji w atrakcyjne formy wizualne oraz personalizację treści w czasie rzeczywistym.

r Seenapse – to innowacyjne narzędzie AI wspierające kreatywne myślenie i generowanie niesztampowych pomysłów – idealne dla marketerów, twórców i zespołów innowacyjnych. W odróżnieniu od klasycznych chatbotów, Seenapse wykorzystuje autorski mechanizm „Divergence Engine”, który łączy szybkość AI z ludzkim myśleniem lateralnym, tworząc setki oryginalnych idei w krótkim czasie. Narzędzie umożliwia pracę nieliniową i gwarantuje pełną własność danych użytkownika. W testach kreatywności wypada znacznie lepiej niż popularne modele LLM, oferując świeże spojrzenie tam, gdzie inne AI generują przewidywalne treści. To skuteczne wsparcie w burzy mózgów, tworzeniu kampanii i projektowaniu nowych rozwiązań.

r Looka to nowoczesna platforma umożliwiająca tworzenie logo i pełnej tożsamości wizualnej marki w kilka minut – bez konieczności zatrudniania grafika. Użytkownik rozpoczyna od podania nazwy firmy i wybrania preferencji stylu, kolorów i ikon, a AI generuje setki unikalnych propozycji logotypów dopasowanych do wizji marki. Gotowe projekty można swobodnie dostosowywać –zmieniać czcionki, układ, kolorystykę czy symbole – a podgląd w czasie rzeczywistym pokazuje, jak logo będzie wyglądać na wizytówkach, koszulkach czy grafikach social media. Po zatwierdzeniu użytkownik otrzymuje gotowe pliki wektorowe (SVG, EPS, PDF, PNG) oraz dostęp do Brand Kit zawierającego ponad 300 szablonów marketingowych – wizytówek, e-mail signature, grafik społecznościowych i dokumentów firmowych. AI w Looka nie zastępuje kreatywności, lecz ją wzmacnia – automatyzując etap generowania opcji i dając pełną kontrolę nad finalnym designem, co sprawia, że branding jest szybki, dostępny i profesjonalny nawet dla osób bez doświadczenia w projektowaniu.

Trend 4. Made by human – świadomy opór wobec automatyzacji

W erze masowej automatyzacji treści coraz więcej marek decyduje się na podkreślenie autentyczności, emocji i ludzkiej narracji. Konsumenci poszukują realnych historii i prawdziwych twórców, co prowadzi do redefinicji wartości „rękodzieła” w świecie digital. H&M i Dove to przykłady marek, które celowo ograniczyły udział AI w swoich

Sztuczna inteligencja różni się fundamentalnie od wszystkiego, co widzieliśmy w historii, od każdego innego wynalazku. To pierwsze narzędzie w historii, które może samo podejmować decyzje.

Yuval Noah Harari

kampaniach, eksponując emocjonalne historie, osobiste doświadczenia i unikalne ludzkie spojrzenie. W nadchodzących latach spodziewany jest wzrost znaczenia kampanii „made by human”, a także pojawienie się oznaczeń i certyfikatów potwierdzających, że dana treść nie została wygenerowana przez algorytm.

r Copyleaks – narzędzie jest „strażnikiem autentyczności”. Copyleaks wykorzystuje zaawansowaną AI do analizowania tekstu i oceniania z wysokim prawdopodobieństwem, czy został on napisany przez człowieka, czy wygenerowany przez AI (np. ChatGPT, Claude). Marki, które chcą zagwarantować, że treści na ich blogach, stronach internetowych czy w raportach są w 100 proc. „made by human”, mogą używać tego narzędzia do weryfikacji pracy copywriterów i agencji.

r GRIN – to platforma do zarządzania marketingiem z udziałem twórców (creator management). Jej AI nie tworzy treści, lecz pomaga markom znaleźć autentycznych, ludzkich twórców, którzy pasują do ich wartości. Algorytmy analizują profile influencerów pod kątem zaangażowania, demografii publiczności i autentyczności (np. wykrywając fałszywych followersów). W ten sposób AI staje się narzędziem do budowania kampanii opartych na prawdziwych historiach i realnych ludziach.

r Truepic – w dobie deepfake’ów i obrazów generowanych przez AI, Truepic dostarcza technologię do weryfikacji autentyczności mediów wizualnych. Wykorzystuje kryptografię i AI, aby tworzyć bezpieczny, cyfrowy „odcisk palca” dla zdjęć i filmów w momencie ich powstawania. Marka może dzięki temu udowodnić, że zdjęcie z jej kampanii społecznej lub fotoreportażu nie zostało w żaden sposób zmodyfikowane przez AI, gwarantując jego 100 proc. autentyczność.

r Bynder – Bynder to platforma do zarządzania zasobami cyfrowymi (Digital Asset Management). W dużej organizacji, która tworzy tysiące autentycznych, ludzkich treści (zdjęć z sesji, filmów z pracownikami), łatwo o chaos. AI w Bynder automatycznie analizuje i taguje te materiały (np. rozpoznając obiekty, produkty czy nawet emocje na twarzach), co ułatwia ich późniejsze odnalezienie i ponowne wykorzystanie. AI nie tworzy, ale pomaga zarządzać i skalować wykorzystanie autentycznego, ludzkiego contentu.

Trend 5. Ekonomia selekcji – renesans kuratorów

i eksperckiego głosu

W świecie przeładowanym treściami, wartością staje się nie ilość, lecz jakość i trafność. AI umożliwia masową produkcję contentu, ale jednocześnie zwiększa potrzebę selekcji, kontekstu i autentycznego głosu. To paradoks ery generatywnej: im więcej treści tworzą maszyny, tym bardziej ludzkość pożąda unikalnego, wartościowego i eksperckiego głosu Na znaczeniu zyskują kuratorzy treści – eksperci, influencerzy i marki, które potrafią wybierać, porządkować i rekomendować najbardziej wartościowe informacje w sposób wiarygodny i zrozumiały. Jon Carney, CEO Warm Storm, przewiduje, że wchodzimy w erę „curator economy”, gdzie selekcja stanie się nową formą kreacji.

Pojawia się też ciekawy kontrtrend z AI w roli głównej. W tym modelu AI nie jest twórcą, lecz potężnym asystentem kuratora. Pomaga mu przeszukiwać miliony źródeł,

identyfikować wartościowe informacje, streszczać je i dostarczać swojej publiczności w wiarygodny i zrozumiały sposób. Przewaga konkurencyjna leży w zdolności do bycia zaufanym przewodnikiem w chaosie informacji.

r Flipboard – to platforma, która zamienia internet w osobisty magazyn. AI analizuje zachowanie i zainteresowania użytkownika, aby automatycznie tworzyć spersonalizowany własny zestaw w stylu „Smart Magazines”. Jednocześnie każdy użytkownik może zostać kuratorem, tworząc własne magazyny tematyczne. AI pomaga w tym procesie, podsuwając artykuły i filmy, które pasują do profilu danego magazynu, ułatwiając pracę ludzkim ekspertom.

r Refind – to narzędzie dla profesjonalistów, które działa, jak osobisty research-asystent. Użytkownik wybiera swoje kluczowe zainteresowania, a AI codziennie przeszukuje internet, aby znaleźć 5-7 najważniejszych, najbardziej trafnych linków na dany temat. To kwintesencja „ekonomii selekcji” – AI wykonuje tytaniczną pracę filtrowania, a człowiek otrzymuje skondensowaną, wysokiej jakości „prasówkę” do dalszej analizy i wykorzystania.

r Elicit – jest narzędziem dla kuratorów treści naukowych i opartych na faktach. Ekspert może zadać pytanie badawcze, a AI przeszuka bazę milionów publikacji naukowych, aby znaleźć, streścić i pogrupować tematycznie najbardziej relewantne badania. To pozwala ekspertowi w ciągu minut zrobić research, który manualnie zająłby wiele dni, i na tej podstawie stworzyć wiarygodny, oparty na dowodach materiał.

Nowe punkty kontaktu. Awatary, metawers i

wyszukiwarki AI

AI wywołuje rewolucje w kanałach i przestrzeniach, w których marki spotykają się z konsumentami. Tradycyjne strony internetowe i wyszukiwarki ustępują miejsca nowym, dynamicznym punktom styku z odbiorcami. Obejmuje to zarówno zmianę sposobu wyszukiwania informacji w erze konwersacyjnej AI, jak i powstawanie immersyjnych światów, w których marketing staje się formą rozrywki i doświadczenia, prowadzonym przez cyfrowych, niestrudzonych ambasadorów marki.

Trend 6. GEOforce – strategia widoczności w erze generatywnych wyszukiwarek AI. Fundamentalna zmiana w dotarciu do klienta – optymalizacja pod silniki odpowiedzi AI zamiast tradycyjnych wyszukiwarek.

Trend 7. Eksploracja światów – interaktywne doświadczenia napędzane AI. Nowe „miejsce” spotkań z marką – immersyjne, wirtualne przestrzenie, w których klienci mogą wejść w interakcję z brandem.

Trend 8. Nieśmiertelni sprzedawcy. Era awatarów w live commerce. Nowi „pracownicy” tych światów – wirtualni sprzedawcy i ambasadorzy, którzy mogą prowadzić sprzedaż i budować relacje 24/7.

Trend 6. GEOforce – strategia widoczności w erze

AI search

Sposób wyszukiwania informacji ulega gwałtownej zmianie – coraz częściej użytkownicy zadają pytania nie wyszukiwarce, lecz w czatach AI. Pojawia się nowe pojęcie GEO, czyli generative engine optimisation (optymalizacja wyszukiwania przez generatywną AI). Ponad dekadę temu furorę robił SEO, dziś ma już godnego rywala. To rewolucja, która wymusza na markach całkowicie nowe podejście do widoczności w sieci. Zamiast optymalizacji pod algorytmy Google, coraz większą rolę odgrywa dostosowanie treści do LLM-ów – modeli językowych takich jak ChatGPT czy Perplexity. Kluczem staje się tworzenie precyzyjnych, ustrukturyzowanych i autorytatywnych treści, które bezpośrednio odpowiadają na pytania użytkowników i są łatwe do „zrozumienia” przez algorytmy.

r Google AI Overview – Google AI Overview, w Polsce znane również jako „przegląd od AI”, to innowacyjna funkcja w wyszukiwarce Google, która wykorzystuje zaawansowaną sztuczną inteligencję do generowania zwięzłych i bezpośrednich odpowiedzi na zapytania użytkowników. Zamiast tradycyjnej listy linków, na samej górze wyników wyszukiwania pojawia się kompleksowe podsumowanie, które ma na celu dostarczenie kluczowych informacji w jak najkrótszym czasie.

r GEO Agencja Whites – Agencja Whites opracowała usługę Generative Engine Optimization (GEO), która identyfikuje ponad 200 czynników rankingowych uwzględnianych przez silniki AI i doradza, jak zwiększyć obecność marki w odpowiedziach generowanych przez chatboty. W najbliższych latach SEO (Search Engine Optimization) zostanie zintegrowane z GEO – pojawią się nowe zawody, jak AI Search Strategist, a marki będą konkurować nie tylko o kliknięcie, ale o „zacytowanie przez algorytm”.

r Perplexity AI – Perplexity to „silnik odpowiedzi”, a nie tradycyjna wyszukiwarka. Dla marketerów jest to kluczowe narzędzie do „odwrotnej inżynierii” GEO. Zamiast zgadywać, można w nim sprawdzić, jakie odpowiedzi generuje AI na zapytania z danej branży i, co najważniejsze, jakie źródła cytuje. Pozwala to na analizę konkurencji i zrozumienie, jakiego rodzaju treści są obecnie nagradzane przez AI.

r Yext – Yext to platforma do zarządzania „wiedzą o marce” w internecie. Pomaga stworzyć jedno, centralne i autorytatywne źródło informacji o firmie (adresy, godziny otwarcia, usługi, menu, biografie ekspertów), a następnie dystrybuuje te ustrukturyzowane dane do ponad 200 platform (Mapy Google, Alexa, Yelp itp.). LLM-y polegają na takich wiarygodnych, spójnych danych, aby udzielać precyzyjnych odpowiedzi na temat firm.

Trend 7. Eksploracja światów –interaktywne doświadczenia napędzane AI

Marki nie tylko mówią do odbiorców – one zapraszają ich do środka, by wspólnie tworzyć światy, historie i emocje. Dzięki AI staje się możliwe projektowanie interaktywnych doświadczeń, które angażują już nie tylko emocje, ale także zmysły i wyobraźnię – w czasie

rzeczywistym, na wielu kanałach jednocześnie. Szczególnie dużą rolę odgrywa tu połączenie AI z rozszerzoną i wirtualną rzeczywistością – pozwalające na tworzenie spersonalizowanych narracji 3D. Przyszłość należy do kampanii immersyjnych, które zamiast jednorazowych spotów, oferują klientom całe światy do eksploracji. W perspektywie kilku lat najbardziej angażujące kampanie będą projektowane jako środowiska – dostępne przez aplikacje mobilne, okulary AR czy przestrzenie w metawersum. W tym trendzie marketing przekształca się w formę immersyjnej rozrywki. Szczególnie dużą rolę odgrywa tu połączenie AI z rozszerzoną (AR) i wirtualną (VR) rzeczywistością, co pozwala na tworzenie spersonalizowanych, trójwymiarowych narracji, w których konsument staje się bohaterem opowieści snutej przez markę.

r Roblox – to potężna platforma, na której marki tworzą trwałe, wirtualne światy (tzw. „experiences”). Firmy takie, jak Nike (Nikeland) czy Vans (Vans World) budują cyfrowe parki rozrywki, w których użytkownicy mogą brać udział w mini-grach, personalizować swoje awatary za pomocą markowych produktów i wchodzić w interakcje z innymi fanami. AI na platformie pomaga w rekomendowaniu tych światów użytkownikom, a deweloperzy mogą wykorzystywać jej elementy do tworzenia inteligentnych postaci niezależnych (NPC).

r Snapchat (Soczewki AR) – przekształcił filtry AR w kieszonkowe, interaktywne światy. Zaawansowane soczewki (Lenses) wykorzystują AI do mapowania otoczenia użytkownika i umieszczania w nim trójwymiarowych obiektów, portali do innych światów czy minigier. Marki mogą stworzyć soczewkę, która zamienia pokój użytkownika w wirtualną przymierzalnię lub tor wyścigowy. AI w czasie rzeczywistym analizuje obraz z kamery, aby interaktywne elementy idealnie wpasowały się w rzeczywistą przestrzeń.

r Soul Machines – Soul Machines tworzy ultrarealistycznych, „biologicznie inspirowanych” cyfrowych ludzi, którzy są w pełni autonomiczni. Ich AI potrafi nie tylko prowadzić rozmowę, ale także okazywać emocje i reagować na mimikę rozmówcy. Marka może stworzyć swojego „cyfrowego pracownika”, który będzie witał gości w wirtualnym showroomie, opowiadał o produktach i budował relację w sposób niezwykle zbliżony do ludzkiego.

Trend 8. Nieśmiertelni sprzedawcy. Era awatarów w live commerce

Jesteśmy świadkami przełomu w handlu na żywo. Tradycyjne transmisje, ograniczone energią i dostępnością ludzkich prezenterów, ustępują miejsca nowej generacji live commerce, napędzanej przez syntetycznych, niestrudzonych sprzedawców Realistyczne awatary AI, zdolne do prowadzenia wielogodzinnych, angażujących transmisji 24/7, stają się nową twarzą marek. Analizują one dane w czasie rzeczywistym, by dynamicznie opisywać produkty, odpowiadać na pytania publiczności i budować relacje, a wszystko to bez przerw i spadków energii.

Trend ten, zapoczątkowany na rynkach azjatyckich, otwiera przed globalnym e-commerce drzwi do niespotykanej dotąd skalowalności, hiperpersonalizacji i zwrotu z inwestycji, stawiając fundamentalne pytanie: nie „czy”, ale „kiedy” AI stanie się kluczową siłą sprzedaży w internecie.

r Hour One – koncentruje się na tworzeniu fotorealistycznych awatarów do zastosowań biznesowych, w tym e-commerce. Ich technologia pozwala na szybkie generowanie wideo, w których wirtualni prezenterzy omawiają produkty, prezentują ich cechy i zachęcają do zakupu. Platforma jest zoptymalizowana pod kątem tworzenia treści na dużą skalę, co jest kluczowe dla prowadzenia ciągłych, zautomatyzowanych prezentacji produktowych.

r D-ID – platforma, która „ożywia” obrazy. Jej technologia potrafi na podstawie jednej fotografii i pliku audio (lub tekstu) stworzyć mówiący, animowany portret. Co najważniejsze, D-ID oferuje API do streamingu w czasie rzeczywistym, co jest kluczowym elementem do budowy interaktywnego live commerce. Umożliwia to tworzenie awatarów, które mogą reagować na żywo na interakcje z publicznością.

Marketing relacji 2.0. Od transakcji do emocji

Następuje ewolucja relacji z klientem, która dzięki AI staje się głęboko spersonalizowana, empatyczna i proaktywna. To przejście od masowych komunikatów do indywidualnych interakcji w skali 1:1. AI pozwala nie tylko dostosować ofertę, ale także ton komunikacji, wspierać społeczność w jej wewnętrznej dynamice, a nawet reagować na emocje klienta w czasie rzeczywistym.

Trend 9. You-Commerce – hiperpersonalizacja zakupów. Dostosowanie całej ścieżki zakupowej do indywidualnego użytkownika.

Trend 10. AI jako poszukiwacz okazji i negocjator. Specyficzny aspekt tej relacji, w którym AI staje się cyfrowym adwokatem finansowym klienta.

Trend 11. Budowniczy społeczności – więź emocjonalna na poziomie 1:1. Pogłębienie relacji z poziomu transakcji do poziomu przynależności do społeczności zarządzanej przez AI w sposób spersonalizowany.

Trend 12. Emotion Tech – marketing oparty na emocjach w czasie rzeczywistym. Najwyższy poziom personalizacji – zdolność do rozumienia i reagowania na emocje klienta tu i teraz, co tworzy najbardziej autentyczną więź.

Trend 9. You-Commerce – hiperpersonalizacja zakupów

Zakupy stają się intymnym, hiperpersonalizowanym doświadczeniem, dopasowanym nie tylko do historii przeglądania, ale także do nastroju, kontekstu i unikalnych preferencji estetycznych każdego użytkownika. Sztuczna inteligencja jest silnikiem napędzającym tę transformację, umożliwiając personalizację całej ścieżki zakupowej – od dynamicznego wyglądu strony głównej, przez rekomendacje produktów, które „odgadują” nasze pragnienia, aż po spersonalizowaną komunikację i obsługę posprzedażową. To era You-Commerce,

54,5

Tysięcy patentów związanych z generatywną AI złożono W latach 2014-2023. Tylko w 2023 roku było ich ponad 14 Tysięcy

w której sklep internetowy przestaje być statyczną witryną, a staje się osobistym kuratorem i doradcą, tworząc dla każdego klienta jego własny, unikalny świat zakupów.

r Michael Kors & Mastercard – Michael Kors jako pierwszy zastosował narzędzie Shopping Muse stworzone przez Mastercard, które działa jak osobisty doradca stylu – oferuje propozycje dostosowane do gustu i oczekiwań klienta. W najbliższych latach rozwój takich rozwiązań obejmie również personalizację języka i tonu komunikacji, a nawet dynamikę interakcji w zależności od emocjonalnego profilu kupującego.

r Vue.ai – to przykład „You-Commerce” w praktyce. Platforma wykorzystuje AI do tworzenia w pełni spersonalizowanego doświadczenia na stronach e-commerce. Analizuje zachowanie klienta i w czasie rzeczywistym dostosowuje dla niego nie tylko rekomendacje produktów, ale całą stronę – układ, banery, a nawet zdjęcia (np. pokazując ubrania na modelce o podobnej do klienta budowie ciała). To strona, która „odgaduje” styl i preferencje estetyczne klienta.

r Dynamic Yield (by Mastercard) – zaawansowana platforma, która jest „mózgiem” personalizacji dla wielu znanych marek. Umożliwia ona tworzenie w pełni dynamicznych stron internetowych. AI analizuje setki danych o odwiedzającym (źródło ruchu, lokalizację, pogodę, historię zachowań) i na tej podstawie w czasie rzeczywistym dostosowuje dla niego każdy element witryny – od głównego baneru, przez układ produktów, po treść przycisków „call to action”. To sprawia, że dwóch różnych użytkowników może w tym samym momencie widzieć zupełnie inaczej wyglądający sklep.

Trend 10. AI jako poszukiwacz okazji i negocjator

Nowe pokolenie cyfrowych konsumentów oczekuje, że technologia będzie ich wspierać nie tylko w procesie wyboru, ale i w uzyskiwaniu najlepszych możliwych cen i warunków. AI wciela się w rolę osobistego „łowcy okazji” i asystenta, który niestrudzenie analizuje setki ofert w czasie rzeczywistym, porównuje ceny, śledzi ich historię i wyszukuje kody rabatowe. To jednak dopiero początek. Bardziej zaawansowane narzędzia zaczynają działać jak autonomiczni negocjatorzy, reprezentując finansowe interesy klienta w bezpośrednim kontakcie z marką – czy to poprzez interakcję z chatbotem sprzedażowym w celu uzyskania zniżki, czy automatyczne składanie wniosków o rekompensatę. To trend, w którym AI staje się osobistym, cyfrowym adwokatem konsumenta.

r DoNotPay – reklamowany jako „pierwszy na świecie robot-prawnik”, DoNotPay jest najbliższy idei konsumenckiego negocjatora AI. Aplikacja pomaga użytkownikom w anulowaniu subskrypcji, odwoływaniu się od mandatów parkingowych, a także w negocjowaniu obniżki rachunków (np. za internet czy telefon).

AI potrafi automatycznie generować oficjalne pisma lub wchodzić w interakcje z chatbotami firm, aby wywalczyć dla użytkownika lepsze warunki.

r Google Shopping (Zakupy Google) – to potężny agregator i porównywarka cen, której silnik AI indeksuje oferty z tysięcy sklepów internetowych. Użytkownik może w jednym miejscu zobaczyć, gdzie dany produkt jest dostępny najtaniej. AI personalizuje również wyniki wyszukiwania i umożliwia śledzenie cen konkretnych produktów, wysyłając powiadomienie o obniżce.

Trend 11. Budowniczy społeczności – więź emocjonalna na poziomie 1:1

Społeczność nie jest już tylko odbiorcą – staje się współtwórcą marki, a AI pomaga zarządzać tymi relacjami na głębszym, emocjonalnym poziomie. Dzięki analizie preferencji, historii interakcji i mikroekspresji, marki mogą dostosowywać komunikację do indywidualnych potrzeb członków społeczności – nie tylko na poziomie oferty, ale też języka, tonu i częstotliwości kontaktu. Systemy AI wspierają prowadzenie programów lojalnościowych, identyfikują liderów opinii, przewidują spadek zaangażowania i reagują w odpowiednim momencie, aby zasugerować odpowiednie działania, zanim członek społeczności straci zainteresowanie. To era, w której AI staje się empatycznym moderatorem, zdolnym do pielęgnowania tysięcy relacji jednocześnie.

r Khoros – to potężna platforma do budowania i zarządzania markowymi społecznościami online (forami, grupami). Jej AI w czasie rzeczywistym analizuje wszystkie rozmowy, aby identyfikować sentyment, najgorętsze tematy oraz kluczowych członków społeczności – zarówno tych najbardziej pomocnych (adwokatów marki), jak i tych, którzy są sfrustrowani. Pozwala to koordynatorom społeczności proaktywnie reagować i personalizować interakcje z najważniejszymi osobami.

r Sprinklr – wykorzystuje AI do stworzenia zunifikowanego profilu każdego członka społeczności, łącząc jego aktywność z różnych platform (np. forum marki, Twitter, Facebook). Dzięki temu system „wie”, że użytkownik, który narzeka na Twitterze, to ten sam, który jest aktywnym członkiem forum. AI potrafi też identyfikować posty wymagające natychmiastowej uwagi i automatycznie kierować je do odpowiedniej osoby w zespole, co pozwala na szybką, spersonalizowaną reakcję.

r BetterMode – to nowoczesna platforma do tworzenia społeczności, która używa AI do personalizacji doświadczenia każdego członka. Algorytmy analizują zachowanie użytkownika, aby dostosować jego „feed” – strumień aktywności, w którym wyświetlane są najciekawsze dla niego dyskusje, treści i osoby. Pomaga to nowym członkom szybciej się zintegrować, a weteranom pozostać zaangażowanymi, budując poczucie, że społeczność „rozumie” ich zainteresowania.

r Common Room – inteligentne centrum dowodzenia społecznością. AI w Common Room automatycznie łączy aktywność użytkowników z dziesiątek platform (Slack, Discord, Twitter, GitHub, etc.) w jeden profil. System potrafi zidentyfikować ekspertów produktowych, członków zgłaszających najwięcej błędów, czy tych, którzy są o krok od rezygnacji. Pozwala to na niezwykle precyzyjną i spersonalizowaną komunikację 1:1 w odpowiednim momencie.

Trend 12. Emotion Tech – marketing oparty na emocjach w czasie rzeczywistym

Marketing wkracza w nowy wymiar – nie tylko dostosowany do danych demograficznych czy behawioralnych, ale także do emocji, które towarzyszą klientom tu i teraz. Dzięki

Niektórzy obawiają się, że sztuczna inteligencja sprawi, iż poczujemy się gorsi. Ale tak naprawdę każdy, kto ma odrobinę rozumu, powinien mieć kompleks niższości za każdym razem, gdy spojrzy na kwiat. Alan Kay

technologiom z nurtu Emotion Tech, sztuczna inteligencja zyskuje zdolność do empatii na masową skalę. AI analizuje mimikę twarzy, ton głosu, mikroekspresje czy dane biometryczne z urządzeń noszonych, by ocenić nastrój i reakcje emocjonalne użytkownika. Takie dane pozwalają dynamicznie dostosować treść kampanii, sposób komunikacji czy nawet ofertę cenową.

r Emotion Tech to marketing, który potrafi „wyczuć” moment i zareagować na niewypowiedziane potrzeby, budując znacznie głębszą i bardziej autentyczną relację z odbiorcą. W nadchodzących latach marketing oparty na emocjach stanie się jednym z filarów personalizacji, a integracja z wearables i technologiami neuromarketingowymi otworzy nowe obszary wpływu i zaangażowania.

r Affectiva – to narzędzie z kategorii Emotion AI, które analizuje mimikę i niewerbalne reakcje twarzy, by zrozumieć podświadome emocje konsumentów wobec reklam. Działa w oparciu o jeden z największych na świecie zbiór danych emocjonalnych, co pozwala na trafną i kulturowo wrażliwą analizę. Emocje przyciągają uwagę i zwiększają zapamiętywalność, ale nie każda reakcja emocjonalna przekłada się na lubienie reklamy – dlatego tak ważne jest jej świadome zaprojektowanie. Analiza emocji jest kluczowa przy testowaniu treści generowanych przez AI lub hybrydowych, ponieważ efekt doliny niesamowitości – gdy twarze wygenerowane przez AI wzbudzają niepokój – może obniżać pozytywny odbiór kampanii. Dzięki Affectivie marki mogą lepiej dopasować przekaz do emocji odbiorców i zwiększyć skuteczność swoich kampanii.

r Hume AI – to awangarda technologii Emotion Tech. Ich AI specjalizuje się w analizie prozodii wokalnej – melodii, rytmu i barwy głosu – aby wykrywać szerokie spektrum subtelnych emocji (podziw, tęsknotę, zakłopotanie itp.).

AI pozwala na tworzenie nowej generacji „empatycznych” voicebotów i asystentów, które rozumieją nie tylko, co mówimy, ale jak to mówimy, i potrafią na to odpowiednio zareagować.

Paradoks ery generatywnej: im więcej treści tworzą maszyny, tym bardziej ludzkość pożąda unikalnego, wartościowego i eksperckiego głosu. (…) W marketingu jak nigdzie indziej wybrzmiewa zasada, że to co możemy zrobić z AI, niekoniecznie musimy. (…) Marki będą konkurować nie tylko o kliknięcie, ale o „zacytowanie przez algorytm”.

Warto wiedzieć

Rys

historyczny: od automatyzacji do współtworzenia

r 2010-2015: AI w marketingu skupiała się na automatyzacji zadań, takich jak segmentacja klientów i podstawowa personalizacja.

r 2016: Przełomowy moment dla chatbotów w marketingu, Facebook uruchomił Massenger.

r 2016-2020: Rozwój narzędzi predykcyjnych umożliwił prognozowanie zachowań konsumentów i optymalizację kampanii.

r 2017: Debiut Transformer (podstawa ChatGPT), zespół badaczy z Google opublikował przełomową pracę naukową zatytułowaną „Attention Is All You Need” (Wszystko, czego potrzebujesz, to uwaga).

r 2021-2023: Generatywna AI zaczęła wspierać tworzenie treści, a chatboty stały się bardziej zaawansowane.

r 2024-2025: AI integruje się z emocjami i kreatywnością, umożliwiając tworzenie interaktywnych doświadczeń i narracji.

Globalna perspektywa

r USA. Dominacja w zaawansowanych modelach AI. Amerykańskie firmy, korzystając z ogromnego rynku, dostępu do kapitału i talentów z Doliny Krzemowej, dominują w tworzeniu potężnych, skalowalnych platform AI, które stają się globalnymi standardami. Najlepszy przykład – OpenAI. Choć OpenAI nie jest firmą czysto marketingową, jej modele (GPT-4, DALL-E 3, Sora) stały się fundamentalnym silnikiem dla całego globalnego marketingu. Amerykańska dominacja polega na tworzeniu tych bazowych, wielkich modeli językowych i wizualnych, na których tysiące innych firm na całym świecie buduje swoje specjalistyczne narzędzia do copywritingu, generowania grafik czy tworzenia wideo.

r Chiny. Mistrzostwo w e-commerce i społecznościowym live commerce. Chiny, z unikalnym ekosystemem zdominowanym przez super-aplikacje (jak WeChat) i gigantyczne platformy e-commerce (Alibaba, JD.com), są światowym liderem we wdrażaniu AI w handlu i budowaniu społeczności. Najlepszy przykład: Tencent AI Lab. Tencent jest idealnym przykładem chińskiej przewagi. Dostarcza zintegrowany ekosystem, w którym AI jest głęboko zaszyte w każdy element – od handlu wewnątrz aplikacji WeChat, po zaawansowane awatary prowadzące sprzedaż na żywo (live commerce). Ich unikalność polega na dostarczaniu gotowej infrastruktury (chmura, AI, platforma płatnicza i społecznościowa), która umożliwia realizację kampanii na masową skalę, co widać w trendach takich, jak „Nieśmiertelni Sprzedawcy”.

r Wielka Brytania. Innowacje w analityce predykcyjnej. Rynek brytyjski, z silnym sektorem finansowym i badawczym, wykształcił firmy specjalizujące się w zaawansowanej analityce danych i prognozowaniu trendów. Najlepszy przykład: Black Swan Data. Black Swan to kwintesencja brytyjskiej specjalizacji w analizie danych. Ich platforma do „predykcji społecznej” wykorzystuje AI do analizy rozmów online w celu prognozowania, które trendy konsumenckie staną się masowe. To idealny przykład trendu „Foresight Fusion”, gdzie AI nie tylko analizuje przeszłość, ale z dużą trafnością przewiduje przyszłość, dając markom strategiczną przewagę.

r Japonia. Perfekcja w wirtualnych awatarach i interakcji humanoidalnej. Japonia, z głęboko zakorzenioną kulturą anime, mangi i robotyki, jest światowym liderem w tworzeniu zaawansowanych, ekspresyjnych i wiarygodnych wirtualnych postaci oraz w interakcji człowiek-maszyna. Najlepszy przykład: DataGrid. DataGrid specjalizuje się w generowaniu przez AI ultrarealistycznych, nieistniejących ludzkich twarzy i całych postaci. Ich technologia jest wykorzystywana w marketingu do tworzenia wirtualnych modelek i modeli, co eliminuje potrzebę kosztownych sesji zdjęciowych. To unikalne dla Japonii połączenie technologicznej precyzji i estetyki, które jest kluczowe dla tworzenia wiarygodnych awatarów w kampaniach reklamowych. To nie tylko nawiązanie do trendu „Nieśmiertelnych sprzedawców”, ale także „Emotion Tech” dzięki nowej unikalnej jakości wirtualnych postaci.

r Korea Południowa. Pionierzy wirtualnych influencerów i kultury cyfrowej. Korea, napędzana przez potęgę K-popu i e-sportu, stała się globalnym centrum dla zjawiska wirtualnych influencerów i cyfrowej tożsamości. Najlepszy przykład: Rozy (stworzona przez Sidus Studio X). Rozy to hiperrealistyczna, wirtualna influencerka stworzona przez AI, która ma setki tysięcy obserwujących i podpisuje realne kontrakty reklamowe z największymi markami (np. Chevrolet, Calvin Klein). Unikalność koreańskiego rynku polega na kulturowej akceptacji i fascynacji cyfrowymi postaciami, które są traktowane na równi z ludzkimi celebrytami. To najbardziej zaawansowany przykład trendu „Nieśmiertelni Sprzedawcy” w tworzeniu zupełnie nowych osobowości medialnych.

r Francja. Nacisk na kreatywność i estetykę. Francja, z silnym dziedzictwem w branży dóbr luksusowych, mody i sztuki, wykorzystuje AI w sposób, który wspiera i wzmacnia ludzką kreatywność, ale jej nie zastępuje. Najlepszy przykład: PhotoRoom. PhotoRoom to aplikacja, która wykorzystuje AI do niezwykle precyzyjnego usuwania tła i tworzenia profesjonalnych zdjęć produktowych za pomocą telefonu. Jej siła leży w prostocie i skupieniu na estetyce. Zamiast generować całą scenę od zera, pomaga małym firmom i twórcom w udoskonalaniu ich własnych, autentycznych zdjęć. To typowe dla francuskiego rynku podejście, gdzie technologia ma służyć podniesieniu jakości ludzkiego rzemiosła. To przykłady wykorzystania trendu ”AI jako kreatywny partner”.

r Hiszpania. Zastosowanie AI w turystyce i personalizacji doświadczeń. Hiszpania, jako potęga turystyczna, naturalnie rozwija technologie AI, które personalizują doświadczenia podróżnicze i optymalizują procesy w branży hotelarskiej. Najlepszy przykład: The Hotels Network. To barcelońska firma, która tworzy zestaw narzędzi AI dla hoteli, aby zwiększyć liczbę rezerwacji bezpośrednich. Ich technologia analizuje zachowanie użytkownika na stronie hotelu i w czasie

rzeczywistym personalizuje dla niego ofertę – np. wyświetlając spersonalizowany komunikat, porównując ceny z portalami rezerwacyjnymi czy oferując unikalny rabat. To doskonały przykład trendu „You-Commerce” zastosowanego w niezwykle konkurencyjnej branży turystycznej.

r Zjednoczone Emiraty Arabskie (ZEA). Inwestycje w futurystyczne projekty i AI w sektorze publicznym. ZEA, z ambicjami bycia globalnym hubem technologicznym, inwestuje ogromne środki w futurystyczne zastosowania AI, często zacierając granicę między marketingiem, usługami publicznymi a wizją inteligentnego miasta. Najlepszy przykład: Soul Machines (choć firma z Nowej Zelandii, jest idealnym przykładem technologii wdrażanej w ZEA). Technologia Soul Machines, tworząca „Cyfrowych Ludzi”, jest wdrażana w ZEA do tworzenia cyfrowych asystentów w sektorze bankowym, na lotniskach czy w urzędach. W tym regionie unikalne jest dążenie do wdrażania najbardziej zaawansowanych, „ludzkich” interfejsów AI w codziennym życiu. Marketing i obsługa klienta zlewają się w jedno, a celem jest stworzenie wrażenia interakcji z futurystyczną, wysoce sprawną organizacją. Reprezentuje to trendy „Emotion Tech” i „Budowniczy Społeczności” w skali całego państwa.

Nowe

możliwości dla firm

W erze marketingu napędzanego sztuczną inteligencją firmy zyskują dostęp do zestawu narzędzi, które jeszcze niedawno pozostawały w sferze futurystycznych wizji. Przede wszystkim AI otwiera drogę do hiperpersonalizacji, dzięki której komunikaty i oferty są idealnie dopasowane do indywidualnych potrzeb i preferencji klientów – w czasie rzeczywistym, na każdym etapie ich podróży zakupowej. Wspomagane algorytmami modele rekomendacji i segmentacji pozwalają nie tylko mówić do „właściwej osoby”, ale także „właściwym językiem i tonem”.

Generatywne treści, tworzone w oparciu o dane behawioralne i kontekstowe, zapewniają unikalność i spójność komunikacji w wielu kanałach jednocześnie. Dynamiczna optymalizacja cen, uwzględniająca zmienność popytu, dostępność czy działania konkurencji, staje się nowym standardem w handlu detalicznym i e-commerce.

Jednocześnie AI oferuje niezwykle precyzyjne narzędzia do analizy sentymentu – umożliwiające monitorowanie nastrojów klientów w social mediach i forach, a następnie dostosowanie strategii marki do emocji odbiorców. Na najwyższym poziomie działania marketingowe wspierane są przez zaawansowane modele predykcyjne, które pozwalają firmom nie tylko reagować, ale i wyprzedzać oczekiwania rynku, prognozując zmiany trendów konsumenckich, zanim staną się one powszechne.

Główne wyzwania związane z implementacją AI

Wdrożenie sztucznej inteligencji do działań marketingowych niesie ze sobą ogromny potencjał, ale również szereg poważnych wyzwań, które mogą zaważyć na skuteczności całego procesu. Na pierwszym planie znajduje się kwestia etyki i prywatności – firmy muszą zadbać o przejrzystość działania algorytmów oraz zapewnić użytkownikom pełną kontrolę nad swoimi danymi. Brak zaufania konsumentów do działań „niewidzialnych” modeli predykcyjnych może znacząco obniżyć skuteczność nawet najbardziej zaawansowanych rozwiązań.

Kolejnym wyzwaniem jest zależność AI od jakości danych – systemy uczą się tylko tego, co zostanie im udostępnione, dlatego zanieczyszczone, nieaktualne lub niekompletne dane mogą prowadzić do błędnych wniosków i decyzji. W wielu organizacjach brakuje też odpowiedniego przygotowania technologicznego – wdrożenie AI wymaga modyfikacji lub przebudowy istniejącej infrastruktury IT, a to wiąże się z kosztami i czasem.

Równie istotny jest czynnik ludzki – brak zrozumienia mechanizmów działania AI może wzbudzać nieufność wśród pracowników, którzy obawiają się automatyzacji i utraty wpływu. Sukces implementacji zależy więc nie tylko od technologii, ale również od umiejętnego zarządzania zmianą, kultury organizacyjnej oraz inwestycji w rozwój kompetencji cyfrowych.

Najważniejsze korzyści

z zastosowania AI w marketingu

Sztuczna inteligencja nie jest już dodatkiem do działań marketingowych – staje się ich sercem. Firmy, które skutecznie wdrażają AI, zyskują realną przewagę w pięciu kluczowych obszarach: efektywności, personalizacji, szybkości działania, innowacyjności i lojalności klientów.

1. Na pierwszym planie znajduje się zwiększenie efektywności operacyjnej Automatyzacja procesów – od tworzenia treści po optymalizację kampanii – pozwala zespołom skupić się na działaniach strategicznych, jednocześnie obniżając koszty.

2. Drugą, fundamentalną korzyścią jest lepsze zrozumienie klientów AI analizuje dane behawioralne, kontekstowe i emocjonalne, oferując firmom wgląd w potrzeby, motywacje i nastroje konsumentów. To pozwala precyzyjnie dostosowywać komunikację i ofertę – co bezpośrednio przekłada się na wyniki.

3. Trzeci wymiar to szybkość – AI radykalnie skraca czas wprowadzania treści i kampanii na rynek. Generatywne modele, które jeszcze kilka lat temu potrzebowały tygodni na tworzenie materiałów marketingowych, dziś potrafią wygenerować wysokiej jakości kampanię nawet w ciągu kilku dni, co pozwala błyskawicznie reagować na zmiany trendów i zachowań konsumentów.

4. Kolejną wartością jest budowanie trwałej lojalności Dzięki emocjonalnej analizie danych i personalizacji komunikacji, marki potrafią wzmacniać więź z klientami na poziomie emocji i wartości.

5. Ostatnim, ale kluczowym benefitem, jest wzrost innowacyjności AI inspiruje –wskazuje kierunki rozwoju produktów, przewiduje potrzeby przyszłości i pomaga kreować nowe modele komunikacji. To dzięki niej marki stają się nie tylko bardziej skuteczne, ale również bardziej odważne i wyraziste.

w ocenIe eksPertów

AI w marketingu dojrzewa i z narzędzia automatyzacji staje się twórczym partnerem, emocjonalnym doradcą oraz strategiem widoczności. Łączy dane z intuicją, by marki mówiły mniej, a trafniej.

Nowa era marketingu to połączenie empatii, kreatywności i predykcji. Sztuczna inteligencja analizuje emocje, przewiduje mikrotrendy i wspiera tworzenie kampanii, które reagują na nastroje odbiorców w czasie rzeczywistym. Zmienia sposób, w jaki marki opowiadają historie

Angelika Chimkowska Strateżka silnych marek osobistych i firmowych. Chief Engagement Officer SILNAMARKA.com

aI

Przeobraża marketing b2b.

od roli kosztu do generatora Przychodów

Wpływ AI na marketing B2B jest i nadal będzie znacznie głębszy niż w B2C. Przede wszystkim wynika to z mniejszego zaawansowania automatyzacji i narzędzi AI w B2B. Klient będzie budował swoje nawyki zakupowe w świecie B2C i oczekiwał tych samych standardów w B2B. Odczuwamy to od wielu lat widząc jak te dwa marketingi się ze sobą spotykają w stosowanych narzędziach. To się tylko pogłębi. To co się nie zmieni (prawdopodobnie) w B2B to złożoność rynku, długie cykle i komitety zakupowe. AI rewolucjonizuje cały lejek - przekształca kwalifikację leadów w predykcję, która jest oparta na danych o intencjach i umożliwia skalowalny ABM. W efekcie marketing powinien nadal ewoluować z centrum kosztów w centrum przychodów, które zarządza całym cyklem życia klienta. Co w praktyce oznacza skupienie się na przewidywaniach niebezpieczeństwa odejścia klienta (churnu) i identyfikację momentów dosprzedaży (upsell). Mierzalny ROI staje się wielowymiarowy, bo nie tylko oznacza wzrost przychodów, ale też skrócenie cykli sprzedaży i optymalizacja kosztów.

Kolejna różnica z B2C to w mojej ocenie ukryte ryzyko jakim nie jest prywatność danych, lecz strategiczna tendencyjność algorytmu. Jak to może się objawiać w praktyce? Model AI trenowany wyłącznie na historycznych danych może systematycznie ignorować nowe rynki i „optymalizować firmę” w ten sam wcześniej sprawdzony sposób. Dlatego krytyczny jest stały nadzór ludzki, który będzie kwestionował założenia modelu. Najważniejsze. Zanim kupimy narzędzia, zróbmy audyt danych i przejdźmy z „generowania leadów” na „przechwytywanie popytu”. Najpilniejszą i najważniejszą na ten moment inwestycją pozostaje jednak edukacja zespołów. AI automatyzuje zadania, więc marketerzy muszą stać się strategami i doradcami biznesowymi, którzy potrafią zadawać AI właściwe pytania i umieć go wykorzystywać. Tutaj prawdą pozostaje to co mówi Biblia: „Kto ma, temu będzie dodane, i nadmiar mieć będzie; kto zaś nie ma, temu zabiorą również to, co ma.”. AI nie jest Robin Hoodem, który wyrówna dysproporcje. Mam przeświadczenie, że wzmocni skrzydła tych, którzy już wysoko latają w marketingu.

aI to wielka niewiadoma. ważne narzĘdzie, nie chwilowa moda

Truizmem jest powiedzieć, że AI zmieni wszystko w tym także marketing. Niemniej rzeczy nie muszą być takimi jak się wydają. Już dzisiaj bowiem widać we wdrażanych procedurach korporacyjnych, systemach funkcjonowania organizacji czy zachowaniach wielu osób, obawy związane z udostępnianiem danych, często wrażliwych i po trosze stanowiących tajemnice wewnętrzne organizacji. Co więcej widać wątpliwości dotyczące niekontrolowanego ich wykorzystywania. Jeden więc ze scenariuszy, dość prawdopodobny, może prowadzić do ograniczenia dostępu AI do danych przez firmy, społeczności czy państwa. Może to wyraźnie zahamować ogromny obecnie rozwój narzędzi martech. Z drugiej strony AI stoi przed niezwykle ważnym zadaniem - naprawa tego co technologia popsuła w ostatnich kilkunastu latach. Chodzi głównie o fake news’y, deep fake’i czy brak obiektywizacji informacji. Prowadziło to do manipulacji zachowaniami osób. W efekcie negatywna percepcja marketingu była pogłębiana. Sztuczna inteligencja ze swoimi możliwości, których pewnie jeszcze i tak w pełni nie znamy, może przyczynić się do odwrócenia tego niekorzystnego trendu. Może sprawić, że ludzie będą mogli podejmować swoje decyzje w bardziej zobiektywizowany sposób. Wiem, że brzmi to jak naiwność, ale inna droga to droga do nikąd.

Jak wspomniano nie mamy pełnej wiedzy co do tego jakie AI niesie możliwości. Dzisiaj badania pokazują, że fascynacja choćby wzrostem produktywności dzięki AI jest mocno kwestionowana. Na przykład wyniki badań pokazują, że choć programiści dzięki AI szybciej generują kod, spadek jego jakości i konieczność poprawek niwelują zyski. W innych badaniach AI zwiększyła wydajność o 35 proc. jedynie wśród najsłabszych pracowników, bez efektu dla ekspertów. Analiza 106 eksperymentów ujawnia, że zespoły człowiek–AI często osiągają gorsze wyniki niż gdy ludzie pracują samodzielnie. A inne badania wskazują, że AI może zwiększać stres i przeciążenie poznawcze1.

Z pewnością kłamstwem jest twierdzenie, że sztuczna inteligencja to tylko chwilowa moda. To rzeczywista zmiana. Także w marketingu. Tylko w USA, szacunki na bazie 63 wybranych zastosowań, wskazują, że wartość wzrostu rynku produktów opartych na AI wyniesie od 2,6 bln USD do 4,4 bln USD rocznie. Dla porównania, cały PKB Wielkiej Brytanii w 2021 r. wyniósł 3,1 bln USD (McKinsey). Według Forrester wartość rynku martech do 2027 roku przekroczy 215 mld dolarów. Globalny rynek martech osiągnie 13,3 proc. rocznego wzrostu. Znaczna część wzrostu jest napędzana przez duże marki konsumenckie. Globalne organizacje marketingowe B2C w ubiegłym roku wydały na martech 18 proc. swojego budżetu marketingowego.

Pytanie jak my, jako marketerzy, wykorzystamy te możliwości. Czy stanie się ona „einsteinowym” gwoździem czy jedynie „młotkiem” w naszych rękach. To zależy od nas.

Prof. Robert Kozielski Uniwersytet Łódzki, CEO questusCIM Accredited Study & Exam Center

1. D. Gruda, B. Aeon: Seven Myths about AI and Productivity: What the Evidence Really Says. University of California, California Management Review, https://cmr.berkeley.edu/2025/10/ seven-myths-about-ai-and-productivity-what-the-evidence-really-says/ [15 listopada 2025]

Anna RawskaKupczyńska Regional Marketing Director

(CEE and Turkey)

Hewlett Packard Enterprise

aI nie zastąPi kreatywnoŚci – wzmocni ją, to

wielofunkcyjne narzĘdzie dla marketingu

Sztuczna inteligencja zmienia marketing szybciej, niż jakakolwiek wcześniejsza technologia. Dziś nie mówimy już o automatyzacji kampanii, ale o tworzeniu w pełni spersonalizowanych, dynamicznych doświadczeń klienta w czasie rzeczywistym i na dużą skalę. Z perspektywy HPE widzimy, że AI staje się podstawą nowoczesnych strategii marketingowych: od zaawansowanej analityki i segmentacji, przez prognozowanie intencji zakupowych klientów, aż po generowanie treści i optymalizację działań omnichannel.

W HPE widzimy, że rośnie znaczenie podejścia „AI-first”, w których dane stają się paliwem, a technologia narzędziem budowania przewagi konkurencyjnej. Marketerzy coraz częściej korzystają z generatywnej AI do tworzenia kampanii, personalizacji komunikatów dopasowanych do etapów ścieżki klienta, a w szczególności do zwiększania efektywności operacyjnej zespołów marketingu. Kolejnym ważnym trendem jest łączenie modeli publicznych z prywatnymi, trenowanymi na własnych danych, co pozwala zachować bezpieczeństwo i unikalność przekazu marki.

AI nie zastępuje kreatywności, lecz ją wzmacnia, ponieważ przyspiesza procesy, otwiera nowe możliwości eksperymentowania i pozwala podejmować decyzje w oparciu o dane, a nie intuicję. Przyszłość marketingu będzie należała do organizacji, które połączą moc sztucznej inteligencji ze strategicznym myśleniem i z ludzką empatią.

Adrian Hołota CEO // digital consultant & strategist, Panowie Programiści

aI zmienia marketing. nowa era Predykcji i kreatywnoŚci

Jak wykazały tegoroczne Cannes Lions, AI przeszła od bycia buzzwordem do fundamentu infrastruktury marketingowej, definiując nowe standardy personalizacji i kreatywności. Największą szansą jest ewolucja od reaktywnego do predykcyjnego marketingu. 85 proc. marketerów już wykorzystuje narzędzia AI do tworzenia treści (Marketing Report 2025, CoSchedule), ale prawdziwy potencjał leży w inteligentnych agentach zdolnych do autonomicznego podejmowania decyzji. AI może obecnie mapować całe ścieżki klientów i dynamicznie dostosowywać przekaz w czasie rzeczywistym. Kluczowe obszary rozwoju to automatyzacja kompletnych kampanii z minimalnym nadzorem ludzkim (Agentic AI), prognozowanie zachowań konsumentów oraz wykorzystanie generatywnej AI do tworzenia treści zaskakujących konsumentów. Te ostatnie trudno osiągnąć bez ludzkiego wkładu w proces. W dopaminowym świecie wygrywa to, co zaskakuje, a przy masowej produkcji niskiej jakości treści pojawia się efekt AI Shovelware, doprowadzający do standaryzacji komunikacji kosztem unikalnej tożsamości. Dlatego marki, którym będzie zależało na wyrazistości, będą dążyły do Human-AI – połączenia AI z ludzkim dotykiem, które wytworzy magię. Sukces będzie należał do tych, którzy potrafią harmonijnie połączyć moc AI z unikalną ludzką intuicją i empatią.

sztuczna inteligencja zmienia zasady

rewolucjA AI w kAnAle pArtnerskim

Firmy budują modele językowe i automatyzują procesy, ale rewolucja AI toczy się dziś w kanale partnerskim i u klientów, którzy dopiero uczą się tego, jak przekuć sztuczną inteligencję na wartość biznesową. O tym, co zmienia się w infrastrukturze IT, jak wygląda adaptacja AI w biznesie i jak na tę transformację przygotowuje się rynek w Polsce, rozmawiamy z Mariuszem Ziółkowskim, Vice President, Poland and South East Europe w TD SYNNEX

Jakie są najważniejsze szanse i wyzwania dla biznesu związane z postępującą adaptacją AI?

Sztuczna inteligencja zaczęła przenikać każdy obszar technologii i biznesu. Mówimy tu już nie o jednym trendzie, ale o transformacji całych sektorów gospodarki. Z perspektywy firm technologicznych i kanału dystrybucyjnego widzę przede wszystkim trzy obszary największych szans. Pierwszy to modernizacja infrastruktury IT. Rosnące zapotrzebowanie na moc obliczeniową napędza inwestycje w akceleratory GPU oraz wyspecjalizowane jednostki NPU i TPU. Firmy unowocześniają serwerownie, kupują nową generację stacji roboczych i przyspieszają migrację systemów do środowisk hybrydowych. Drugi obszar to gwałtowny rozwój usług chmurowych. Sztuczna inteligencja jest dziś ściśle związana z hyperscalerami, w tym Microsoft Azure, Amazon Web Services i Google Cloud, bo to oni udostępniają platformy do trenowania modeli i narzędzia MLOps.

Dzięki temu AI staje się dostępna dla partnerów i klientów, którzy jeszcze kilka lat temu nie mieli kompetencji ani infrastruktury, aby wdrażać takie projekty.

Trzecia szansa to powstawanie nowych specjalizacji w kanale. Obserwujemy wzrost liczby firm partnerskich, które budują kompetencje w obszarze GenAI, cyberbezpieczeństwa i tworzenia specjalizowanych modeli językowych dla biznesu. Klienci oczekują dziś nie tylko infrastruktury, ale także konkretnych przypadków użycia: inteligentnych chatbotów, personalizacji usług, automatyzacji pracy z dokumentami czy predykcji w obszarze utrzymania systemów.

Transformacja nigdy nie jest jednak pozbawiona wyzwań, a największym problemem rynku pozostaje deficyt kompetencji. W Polsce brakuje specjalistów AI i inżynierów danych, dlatego firmy oczekują od dystrybutorów nie tylko dostarczania produktów, ale także inwestycji w rozwój kompetencji partnerów. Drugim wyzwaniem jest regulacja, szczególnie w kontekście

europejskiego AI Act, który wprowadza niepewność interpretacyjną i wymaga od firm uporządkowania zarządzania ryzykiem w systemach AI. Wreszcie technologia rozwija się szybciej niż modele biznesowe. Wiele przedsiębiorstw eksperymentuje z AI, ale wciąż szuka sposobów, aby przełożyć ją na mierzalne wskaźniki biznesowe i ROI. To właśnie dlatego potrzebne są kompetencje, zarówno technologiczne, jak i strategiczne. Osobnym wyzwaniem jest integracja systemowa. Klienci często mają już rozbudowane środowiska IT, w których nowe rozwiązania AI muszą współpracować z istniejącymi aplikacjami i bazami danych. To wymaga nie tylko technologii, ale także

umiejętności architektonicznych i partnerskiego podejścia w projektach wdrożeniowych. Dlatego coraz szybciej rośnie znaczenie dystrybutorów wartości dodanej, którzy są w stanie połączyć kompetencje inżynieryjne z doradztwem biznesowym. W AI nie wygrywa już ten, kto dostarcza sprzęt lub licencje, lecz ten, kto potrafi przeprowadzić klientów przez cały proces transformacji.

Jakie kierunki rozwoju i zastosowań AI są dziś Pana zdaniem priorytetowe?

Najważniejszy kierunek to dziś integracja AI z architekturą chmurową i środowiskami hybrydowymi. Firmy zaczynają

rozumieć, że sztuczna inteligencja nie istnieje w oderwaniu od infrastruktury. Żeby wdrażać GenAI, analitykę predykcyjną czy automatyzację procesów, potrzebne są fundamenty: przemyślana architektura danych, odpowiednio przygotowane API i narzędzia MLOps oraz bezpieczne środowiska do trenowania modeli. Rośnie znaczenie tzw. Private AI, czyli modeli wdrażanych lokalnie lub w prywatnych instancjach chmury. Coraz więcej przedsiębiorstw decyduje się na trenowanie własnych modeli językowych na wewnętrznych danych, zamiast korzystać z usług publicznych dostępnych w modelu open source. Biznes chce mieć kontrolę nad informacją

W Polsce brakuje specjalistów AI i inżynierów danych, dlatego firmy oczekują od dystrybutorów nie tylko dostarczania produktów, ale także inwestycji w rozwój kompetencji partnerów.

Mariusz Ziółkowski

Vice President, Poland and South East Europe w TD SYNNEX

i przewidywalność działania, a to wymaga świadomej architektury.

Kolejny priorytet to lokalne przetwarzanie danych w urządzeniach końcowych. Komputery z akceleracją NPU i urządzenia klasy Copilot+ PC zmieniają sposób myślenia o wykorzystaniu AI. Model on-device pozwala redukować opóźnienia i wzmacnia bezpieczeństwo danych, ponieważ mogą być one przetwarzane bez wysyłania do chmury. Tego wymagają dziś branże regulowane, takie jak finanse, sektor publiczny, zdrowie czy usługi profesjonalne. Trzeci kierunek to automatyzacja. AI zaczyna pełnić rolę aktywnego operatora procesów, co widać w obsłudze klienta, systemach predykcyjnych, analizach dokumentów czy monitoringu infrastruktury IT. Mówimy już nie o prostych chatbotach, lecz o systemach zdolnych do prowadzenia autonomicznych operacji w ramach określonego zakresu odpowiedzialności. Ten obszar będzie się rozwijał bardzo dynamicznie.

Czy AI to dziś przede wszystkim narzędzie redukujące koszty, czy motor innowacji i nowych źródeł przychodu?

Sposób wdrażania AI przebiega falowo. Na początku większość firm wykorzystuje ją do optymalizacji kosztowej. To naturalny etap, który pozwala managerom szybko zbudować case biznesowy i uzasadnić dalsze inwestycje. Wiele projektów zaczyna się od automatyzacji back-office, ujednolicenia obsługi klienta, skrócenia czasu reakcji w działach wsparcia technicznego czy usprawnienia procesów obiegu dokumentów. To obszary o wysokim potencjale

ROI i mierzalnym efekcie biznesowym. AI przynosi tu natychmiastowe oszczędności operacyjne.

Drugi etap jest znacznie ciekawszy, ponieważ sztuczna inteligencja zaczyna w nim generować przychody. Firmy tworzą produkty rozwijane w modelu AI as a Service, oferują personalizację usług w czasie rzeczywistym, wdrażają dynamiczne strategie cenowe oraz inteligentne systemy rekomendacji. Pojawia się nowa kategoria produktów, które bazują na modelach językowych i technologiach generatywnych. To już nie tylko efektywność, lecz także nowe modele biznesowe i linie przychodowe.

Trzeci etap, do którego stopniowo dochodzimy, to transformacja modeli operacyjnych. AI staje się integralną częścią architektury organizacji i fundamentem decyzyjności. Firmy zaczynają budować przewagę konkurencyjną nie tylko na poziomie produktów, ale także procesów i kompetencji. Przejście między etapami wymaga jednak dojrzałości technologicznej, a także zbudowania własnego ekosystemu danych. Bez tego AI pozostaje zestawem narzędzi, zamiast być realnym motorem innowacji.

Warto podkreślić, że prawdziwą miarą dojrzałości organizacji nie jest sam fakt korzystania z AI, lecz sposób, w jaki potrafi ona skalować jej zastosowania. Na rynku widać już wyraźny podział na firmy, które używają sztucznej inteligencji punktowo oraz te, które budują na niej przewagę systemową. Różnica jest fundamentalna, ponieważ AI nie daje zwrotu z inwestycji tam, gdzie pozostaje ciekawostką technologiczną. Realna wartość pojawia się dopiero wtedy, gdy staje się częścią ścieżki przychodowej i decyzji strategicznych. To moment, w którym AI przestaje być kosztem operacyjnym, a zaczyna wzmacniać model biznesowy i pozycję rynkową.

Jaką rolę odgrywa dziś sztuczna inteligencja w strategii TD SYNNEX i jak przebiegała droga od pierwszych decyzji o jej wdrożeniu do obecnych działań?

Dla nas AI nie jest eksperymentem ani pobocznym projektem. To fundament strategii

rozwoju i odpowiedź na transformację całego rynku technologicznego. Zaczęliśmy od wewnętrznych wdrożeń, bo nie ma wiarygodnego doradztwa bez praktyki. Sztuczna inteligencja wspiera nas w analizie danych i prognozowaniu popytu, zarządzaniu łańcuchem dostaw oraz optymalizacji operacyjnej. Automatyzujemy procesy przetwarzania zamówień, obsługi dokumentów i back-office. To dało nam realne doświadczenia w pracy z AI i przygotowało organizację do kolejnego etapu.

Drugi krok to rozwinięcie oferty dla partnerów i klientów końcowych. AI jest obecna we wszystkich filarach naszego portfolio, od infrastruktury serwerowej i urządzeń z akceleracją NPU, przez chmurę i MLOps, po rozwiązania do przetwarzania danych i cyberbezpieczeństwo. Ponadto nasza rola nie polega jedynie na dostarczeniu produktów. Wspieramy projekty wdrożeniowe, pomagamy partnerom budować architektury Private AI i integrować modele językowe w środowiskach regulowanych. To kompetencje, które powstają na styku technologii i biznesu. Równolegle inwestujemy w rozwój kompetencji rynku. Wprowadziliśmy program Destination AI, a w ramach TD SYNNEX Academy budujemy ścieżki edukacyjne dla partnerów. Uruchomiliśmy też europejskie Center of Excellence, które wspiera partnerów na poziomie architektonicznym i projektowym. AI nie jest technologią plug and play – wymaga wiedzy, odpowiedzialności oraz gotowości do zmian i dlatego budujemy nie tylko ofertę produktową, ale cały ekosystem kompetencji.

Co jest dziś najbardziej niedocenianym aspektem sztucznej inteligencji w debacie publicznej i biznesowej?

AI często traktowana jest jako narzędzie, tymczasem w rzeczywistości to strategia. Najbardziej niedoceniany jest aspekt dojrzałości danych, bo firmy wciąż zaczynają od modeli, zamiast zacząć od analizy jakości i struktury danych, które mają zasilać te modele. Druga rzecz to odpowiedzialność technologiczna. AI wymaga elementarnej transparentności i kontroli. Ostatni aspekt

W AI nie wygrywa już ten, kto dostarcza sprzęt lub licencje, lecz ten, kto potrafi przeprowadzić klientów przez cały proces transformacji.

Mariusz Ziółkowski Vice President, Poland and South East Europe w TD SYNNEX

to demokratyzacja AI. Wbrew pozorom to nie jest technologia wyłącznie dla gigantów. W erze chmury i modeli API realne korzyści mogą osiągać także firmy średniej wielkości, ale muszą zainwestować w kompetencje.

Jak ocenia Pan dojrzałość polskiego rynku w obszarze AI i jakie kroki powinny podjąć firmy, aby realnie wykorzystać potencjał tej technologii?

Rynek jest pełen deklaracji, ale mało kto ma prawdziwą strategię AI. Wiele firm pozostaje na poziomie eksperymentów i prezentacji koncepcyjnych. Część wdrożeń kończy się w PowerPoincie, bo brakuje fundamentów, czyli spójnych danych, architektury i przygotowanych zespołów. Zbyt często słyszę, że AI to przyszłość. To nie jest przyszłość, tylko teraźniejszość i kto tego jeszcze nie widzi, już ma opóźnienie. Polskie firmy muszą wykonać trzy konkretne kroki. Po pierwsze, przejść z fazy testów do projektów produkcyjnych i zaprojektować realne przypadki użycia AI w biznesie. Nie ogólne hasła o efektywności, tylko wdrożenia powiązane z KPI i przychodami. Po drugie, zbudować kompetencje, czyli inwestować w edukację, bo bez tego AI będzie jedynie narzutem marketingowym. I po trzecie, uporządkować dane. Nie będzie skutecznej AI bez architektury danych i kultury pracy opartej na informacji.

Dojrzałość organizacji w obszarze AI nie zaczyna się od zakupu technologii, tylko od decyzji strategicznych. Wygrywać będą te firmy, które jako pierwsze połączą AI z modelem operacyjnym i potrafią skalować wdrożenia. To jest dziś prawdziwa przewaga konkurencyjna. n

Nowy kodeks handlu. AI jako architekt doświadczeń

klienta i autonomicznych rynków

Handel, jaki znaliśmy, przestaje istnieć. Jego miejsce zajmuje inteligentny, samouczący się i autonomiczny ekosystem, w którym sztuczna inteligencja jest nie tylko narzędziem, ale głównym architektem – projektującym wszystko od indywidualnego doświadczenia klienta po całe, zautomatyzowane rynki. To rewolucja totalna, która na nowo pisze fundamentalne zasady relacji między sprzedawcą, kupującym a samym produktem.

Wreszcie na horyzoncie widać ostateczny etap tej transformacji: pełną autonomię, gdzie AI przewiduje nasze potrzeby, zanim je sobie uświadomimy, negocjuje w naszym imieniu i sprawia, że proces zakupowy staje się płynny i niewidzialny. W nowym kodeksie handlu przewaga nie leży już w skali masowej czy lokalizacji, ale w zdolności do budowania i orkiestracji inteligentnych systemów.

Liderzy, którzy zrozumieją, że AI nie jest jedynie dodatkiem do e-commerce, lecz jego nowym systemem operacyjnym, zdefiniują przyszłość tej branży na kolejne dekady.

Nowy punkt kontaktu – sztuczna inteligencja w interakcji z klientem

Trend 1. Hiperpersonalizacja kontekstowa.

Trend 2. Zakupy konwersacyjne.

Trend 3. Handel empatyczny.

Trend 4. Ekonomia kreacji współdzielonej.

Niewidzialny silnik handlu. AI w optymalizacji operacji i bezpieczeństwa

Trend 5. Logistyka predykcyjna.

Trend 6. Inteligentne przeciwdziałanie zwrotom.

Trend 7. Cybertarcza AI.

Trend 8. Architektura komponowalna e-sklepu.

AI jako współtwórca. Generowanie treści, produktów i strategii

Trend 9. Wizualizacje generatywne.

Trend 10. Precyzyjna sprzedaż (hipersegmentacja).

Trend 11. Strateg AI. Autonomiczny twórca strategii.

Horyzont autonomii. AI jako samodzielny agent w ekosystemie handlu

Trend 12. Cyfrowy bliźniak klienta.

Trend 13. Handel predykcyjny.

Trend 14. Autonomiczny agent negocjacyjny.

Trend 15. Handel bez interfejsu (ghost commerce).

Radar słabych sygnałów. Ukryte rewolucje AI w handlu

5 inspiracji AI w handlu dla liderów biznesu

Nowy punkt kontaktu – sztuczna

inteligencja w interakcji z klientem

Trendy, które w najbardziej bezpośredni sposób kształtują doświadczenie klienta. Mówimy tu o AI, która jest „na pierwszej linii frontu” – personalizuje, rozmawia, odczuwa i wchodzi w interakcję z użytkownikiem, czyniąc jego podróż zakupową bardziej intuicyjną, angażującą i ludzką. To technologie, które klient widzi i z którymi wchodzi w bezpośredni dialog.

Trend 1. Hiperpersonalizacja kontekstowa

Następuje ewolucja personalizacji od prostych rekomendacji („inni kupili też”) do dynamicznego, wielowymiarowego dialogu z klientem. Sztuczna inteligencja analizuje dane w czasie rzeczywistym, uwzględniając nie tylko historię zakupów, ale także aktualny kontekst. lokalizację, pogodę, a nawet porę dnia. W rezultacie klient otrzymuje unikalne, „szyte na miarę” oferty, dynamiczne ceny i komunikację.

r Netflix – system rekomendacji treści. AI personalizuje całe doświadczenie, od sugerowanych tytułów po miniatury filmów, aby maksymalnie zwiększyć prawdopodobieństwo zaangażowania. Rola AI to analiza ogromnych zbiorów danych o oglądalności i preferencjach w celu dopasowania treści, co jest kluczowe dla retencji klientów. Nawet siedząc obok na sofie, dwie osoby mogą otrzymać inne wizualizacje dla tych samych rekomendowanych propozycji.

r Pinterest – wyszukiwanie wizualne (Lens). Użytkownicy mogą zrobić zdjęcie dowolnego przedmiotu, a AI analizuje obraz i znajduje wizualnie podobne produkty dostępne do kupienia. Rola AI polega na rozpoznawaniu obiektów, wzorów i stylów na obrazie, co przekształca inspirację ze świata rzeczywistego w transakcję.

Trend 2. Zakupy konwersacyjne

Komunikacja z marką staje się naturalnym dialogiem. Inteligentni asystenci (GenAI Concierge) nie tylko odpowiadają na pytania, ale doradzają, proponują produkty i towarzyszą klientowi w całej podróży zakupowej. Interfejsy głosowe (Voice to Cart) pozwalają na robienie zakupów bez użycia rąk i ekranu, co jest ogromną zmianą w doświadczeniu użytkownika.

r Walmart – Voice Order Usługa umożliwiająca robienie zakupów spożywczych za pomocą komend głosowych przez inteligentne głośniki, zintegrowana z Asystentem Siri. Rola AI to rozpoznawanie mowy i przetwarzanie jej na konkretne działania zakupowe.

Trend 3. Handel empatyczny

To kolejny krok po personalizacji – handel, który odczytuje i reaguje na emocje klienta. Systemy AI analizują ton głosu, używane słownictwo czy mimikę, aby dostosować komunikację i ofertę do nastroju użytkownika.

r UNIQLO Australia stworzyło wyjątkowe, empatyczne doświadczenie zakupowe, które stawia klienta i jego samopoczucie w centrum całego procesu. Dzięki współpracy z Isobar Australia, Dentsu ScienceJam Japan i Melbourne University powstało innowacyjne rozwiązanie UMOOD – pierwsze na świecie instore’owe doświadczenie neuronowe, które dobiera T-shirt idealnie dopasowany do nastroju klienta. Neuroopaska rejestrująca fale mózgowe analizowała emocjonalne reakcje na serię bodźców wizualnych, by algorytm mógł zaproponować ubranie odpowiadające aktualnemu stanowi emocjonalnemu.

r Sephora Virtual Artist to innowacyjne i empatyczne rozwiązanie, które daje każdej osobie możliwość odkrywania i eksperymentowania z makijażem w sposób wygodny, bezpieczny i dopasowany do jej unikalnych potrzeb. Dzięki technologii rozpoznawania twarzy i rzeczywistości rozszerzonej, aplikacja precyzyjnie skanuje rysy twarzy, umożliwiając realistyczne przymierzanie kosmetyków – od szminek i cieni, po rzęsy i pełne looki – bez konieczności wizyty w sklepie. To przestrzeń, gdzie możesz w swoim tempie porównać produkty, dopasować odcienie do swojego stylu i uczyć się technik makijażu krok po kroku, z instrukcjami dopasowanymi do Twojej twarzy. Sephora pokazuje, że piękno nie musi być idealne – ma być osobiste, dostępne i radosne. Wirtualny asystent wspiera nie tylko wybór, ale i pewność siebie, dając każdemu narzędzia, by poczuć się dobrze we własnej skórze – dokładnie tak, jak lubisz.

Trend 4. Ekonomia kreacji współdzielonej

Handel staje się interaktywny. Klienci, przy wsparciu sztucznej inteligencji, stają się współtwórcami produktów. Mogą projektować własne wersje ubrań, kosmetyków czy mebli, dostosowując je do swojego gustu, potrzeb i emocji. To buduje głębszą więź z marką.

r Stitch Fix rewolucjonizuje personalizację mody dzięki współpracy człowieka z generatywną AI, łącząc precyzję algorytmów z empatią stylistów. Sztuczna

67%

firm uważa bezpieczeństwo danych za najważniejsze przy wyborze rozwiązania AI.

Każda linijka kodu AI jest lustrem, w którym człowiek ogląda samego siebie. Pytanie, czy podoba nam się odbicie.

inteligencja analizuje preferencje klientów, dane zakupowe i językowe, generując wstępne propozycje stylizacji, które następnie są dopracowywane przez stylistów – to podejście „human-in-the-loop” zapewnia zarówno trafność, jak i indywidualne podejście. Dzięki temu klient otrzymuje rekomendacje idealnie dopasowane do jego stylu, nastroju i okazji. AI wspiera też proces kreatywny stylistów, skracając czas potrzebny na selekcję ubrań i pozwalając im skupić się na budowaniu relacji z klientem. Stitch Fix pokazuje, że technologia nie zastępuje człowieka, lecz staje się partnerem w tworzeniu czegoś głęboko osobistego. To moda projektowana nie tylko dla Ciebie, ale razem z Tobą.

r Unspun to innowacyjne rozwiązanie, które łączy sztuczną inteligencję, skanowanie 3D i tkanie na zamówienie, aby tworzyć idealnie dopasowane jeansy bez konieczności magazynowania. AI analizuje dane z precyzyjnego skanu ciała klienta, tworząc jego cyfrowego bliźniaka i dobierając krój jeansów na podstawie unikalnych proporcji sylwetki. Dzięki autorskiemu systemowi FitOS i technologii tkania 3D, każda para jest produkowana lokalnie, tylko wtedy, gdy klient jej potrzebuje – co minimalizuje odpady i ślad środowiskowy. Rola AI nie ogranicza się do dopasowania – wspiera też automatyzację produkcji i przyspiesza cały proces. Unspun pokazuje, że przyszłość mody to nie masowość, lecz inteligentna, osobista i zrównoważona współpraca człowieka z technologią. To jeansy, które nie tylko dobrze leżą, ale też mają sens.

AI w optymalizacji operacji i bezpieczeństwa

Domena ta obejmuje wszystkie te zastosowania AI, które działają „na zapleczu” (backstage). Są one niewidoczne dla klienta, ale absolutnie kluczowe dla efektywności, rentowności i bezpieczeństwa całego ekosystemu e-commerce. To cichy, inteligentny silnik, który sprawia, że cała maszyneria handlu działa płynnie, szybko i bez zakłóceń.

Trend 5. Logistyka predykcyjna

Sztuczna inteligencja staje się centralnym układem nerwowym łańcucha dostaw. Zamiast reagować na problemy, systemy przewidują je. AI prognozuje popyt, optymalizuje trasy dostaw w czasie rzeczywistym, zarządza zapasami i przewiduje potencjalne opóźnienia.

r Amazon intensywnie wykorzystuje sztuczną inteligencję do optymalizacji logistyki i planowania dostaw – rola AI obejmuje prognozowanie popytu, optymalizację zapasów, inteligentne planowanie tras i autonomiczną automatyzację magazynów. Systemy AI analizują nie tylko historyczne dane sprzedażowe, ale również czynniki zewnętrzne – takie jak prognozy pogody, wydarzenia lokalne czy aktywność konsumencka – dzięki czemu mogą dokładniej przewidzieć, co, gdzie i kiedy będzie potrzebne.

Trend 6. Inteligentne przeciwdziałanie zwrotom

Zwroty to jedna z największych bolączek e-commerce. AI analizuje dane o klientach i produktach, aby prognozować, które zamówienia najprawdopodobniej zostaną zwrócone. Następnie podejmuje działania prewencyjne, sugeruje lepszy rozmiar, dobiera odpowiednie zdjęcia czy nawet zmienia opis produktu.

r Newmine oferuje Chief Returns Officer – pierwszą na rynku platformę SaaS napędzaną AI, której celem jest aktywna redukcja zwrotów produktów przez zapobieganie im u źródła. System analizuje ogromne ilości danych transakcyjnych, opinii klientów i informacji o produktach, by identyfikować przyczyny zwrotów i w czasie rzeczywistym doradzać, jak je minimalizować. Dzięki predykcyjnym i preskrypcyjnym analizom platforma nie tylko prognozuje wskaźniki zwrotów, ale też wysyła sugestie działań do odpowiednich zespołów, zanim problem eskaluje. Rola AI polega więc na uprzedzającym wykrywaniu błędów w produktach, dopasowaniu oferty i optymalizacji operacji, co przekształca zwroty w nasze działania rozwojowe i zrównoważony wzrost biznesu.

Trend 7. Cybertarcza AI

W dobie rosnących zagrożeń AI staje się niewidocznym strażnikiem e-commerce. Systemy w czasie rzeczywistym analizują tysiące sygnałów, aby wykrywać i blokować próby oszustw, chroniąc zarówno sprzedawców, jak i klientów.

r Riskified to platforma specjalizująca się w zapobieganiu oszustwom w e-commerce, która gwarantuje zwrot kosztów w przypadku błędnej decyzji, opierając swoje działanie na AI. Rola AI to podejmowanie autonomicznych decyzji o akceptacji lub odrzuceniu transakcji. Riskified za pomocą sztucznej inteligencji działa jako cyfrowa tarcza ochronna przed oszustwami w handlu online. Jej rozwiązanie Adaptive Checkout analizuje w czasie rzeczywistym setki atrybutów transakcji – takich jak historia zakupów, lokalizacja czy dane rozliczeniowe – by inteligentnie decydować czy zaakceptować, odrzucić, czy poprosić o dodatkową weryfikację zamówienia.

r Forter to zautomatyzowana platforma do prewencji fraudów, która analizuje całą ścieżkę klienta (od logowania po płatność), aby podejmować decyzje o zaufaniu w czasie rzeczywistym. Rola AI to holistyczna ocena ryzyka na podstawie tożsamości cyfrowej klienta. Forter pełni rolę zaawansowanej cybertarczy, wykorzystując AI i uczenie maszynowe do ochrony e-commerce przed oszustwami i nadużyciami. Dzięki globalnej bazie ponad 1,5 miliarda tożsamości oraz analizie zachowań transakcyjnych w czasie rzeczywistym, AI Forter ocenia wiarygodność każdej interakcji – od logowania, przez zamówienia, aż po zwroty – i podejmuje decyzje subsekundowe: zaakceptuj, odrzuć lub zweryfikuj. System uczy się na bieżąco: korzysta z kombinacji skali danych, wzorców zachowań oraz oceny ekspertów specjalizujących się w oszustwach (tzw. „Integrated Intelligence”), adaptując się do nowych metod oszustw.

Trend 8. Architektura komponowalna e-sklepu

Koniec ery monolitycznych platform. Przyszłość należy do elastycznej architektury modułowych rozwiązań, „klocków LEGO” mikrousług, gdzie każdy element (koszyk, wyszukiwarka, płatności) jest niezależny. Pozwala to markom na błyskawiczne tworzenie i modyfikowanie unikalnych doświadczeń zakupowych.

r Commercetools to wiodąca platforma komponowalna e-sklepu (composable commerce), która umożliwia budowanie elastycznego i skalowalnego e-commerce za pomocą modułowej architektury. Zamiast monolitycznego systemu, firmy wybierają najlepsze w klasie moduły – katalog produktów, płatności, wyszukiwanie, koszyk, promocyjne silniki – i elastycznie łączą je w spójny system handlowy. Dzięki temu architektura jest adaptowalna – każdą funkcję można wymienić, rozbudować lub skalować niezależnie, bez ryzyka awarii całego systemu. Ta strategia, zgodna z filozofią MACH (Microservices, API-first, Cloud-native, Headless), pozwala firmom na szybsze wprowadzanie innowacji i reagowanie na zmiany rynku. W praktyce rozwiązanie umożliwia przedsiębiorstwom (zarówno B2C, jak i B2B) budowanie indywidualnych doświadczeń handlowych, które wyróżniają się większą elastycznością, niższymi kosztami utrzymania i szybszym czasem wejścia na rynek.

AI jako współtwórca. Generowanie treści, produktów i strategii

AI przestaje być tylko narzędziem analitycznym czy optymalizacyjnym, a staje się aktywnym partnerem w procesie tworzenia. To tutaj widać jej najbardziej kreatywne oblicze – od generowania zasobów wizualnych, przez precyzyjne docieranie do odbiorców, aż po tworzenie całościowych planów strategicznych.

Trend 9. Wizualizacje generatywne

Sztuczna inteligencja nie tylko analizuje, ale także tworzy. AI generuje hiperrealistyczne elementy wizualne, zdjęcia produktowe, bannery, a nawet całe sesje zdjęciowe bez udziału fotografów czy grafików. Umożliwia to testowanie wielu wersji kreacji i dynamiczne dostosowywanie ich do odbiorców.

r Flair AI to platforma generatywnego tworzenia i edycji zdjęć produktowych, która pozwala markom zbudować wirtualne sesje produktowe w czasie kilku minut, bez kosztownych sesji fotograficznych. Wystarczy przesłać zdjęcie produktu, a dzięki intuicyjnemu interfejsowi „drag & drop” oraz bibliotece scen i elementów 3D można stworzyć realistyczną wizualizację zgodną z identyfikacją wizualną marki. Flair umożliwia dopasowanie produktu do AI-generowanych modeli

ludzkich (różne sylwetki, kolory włosów, typy ciała), zachowując detale i branding – idealne dla odzieży i biżuterii. AI automatycznie wykonuje korekcję kolorów, generuje warianty obrazów, animuje produkty i podnosi rozdzielczość, co przyspiesza tworzenie grafik marketingowych i reklamowych. Wsparcie współpracy zespołowej w czasie rzeczywistym (multiplayer editing) oraz dostęp API pozwalają dużym zespołom i agencjom działać efektywnie, zachowując spójność wizualną i skalowalność procesów twórczych.

r WeShop AI to platforma generowania obrazów dla e-commerce, wykorzystująca AI do tworzenia realistycznych modeli i modelek bez potrzeby fizycznych sesji fotograficznych. Dzięki bibliotece ponad 200 wirtualnych modeli reprezentujących różnorodne grupy demograficzne, marki mogą szybko pokazać produkty na różnych sylwetkach i w zgodzie z preferencjami klientów – co przekłada się na konwersje i sprzedaż. Narzędzie oferuje funkcje takie, jak wymiana tła, dobór modeli, relighting, usuwanie tła oraz poprawianie szczegółów, co znacząco przyspiesza dostarczanie gotowych grafik marketingowych. Jednocześnie AI wspiera zachowanie spójności wizualnej, automatycznie optymalizując rozdzielczość i styl dla różnych kanałów sprzedaży, co zwiększa efektywność operacyjną marketerów i zespołów e-commerce.

Trend 10. Precyzyjna sprzedaż (hipersegmentacja)

Koniec ery masowych kampanii. Hipersegmentacja to zdolność AI do analizy tysięcy punktów danych i tworzenia niszowych grup klientów w oparciu o ich zachowania, wartości i intencje zakupowe. Pozwala to na prowadzenie setek równoległych, zindywidualizowanych kampanii, które trafiają do odbiorców z chirurgiczną precyzją.

r E-goi to platforma hiperpersonalizacji (hipersegmentacji) CRM/CDP, która dzięki wykorzystaniu AI automatycznie analizuje dane zakupowe, interakcje online i offline, preferencje, wartość klienta czy NPS, aby tworzyć precyzyjne mikrosegmenty. Integruje ona dane z różnych źródeł (CRM, ERP, POS, helpdesk, Wi-Fi, offline), co umożliwia opracowanie profilu klienta 360° i aktywizację hiperspersonalizowanych kampanii w czasie rzeczywistym. AI wspiera funkcje takie, jak „najlepsza następna oferta” – przewidując najtrafniejsze propozycje produktów lub komunikatów, które zwiększają zaangażowanie i konwersję. Dzięki temu każda wiadomość, oferta lub rekomendacja trafia we właściwy segment, w odpowiednim momencie i na preferowany kanał – SMS, email, push czy media społecznościowe.

Trend 11. Strateg AI. Autonomiczny twórca strategii

Najwyższy poziom autonomii – AI, która nie tylko wykonuje zadania, ale tworzy całościową strategię marketingową i sprzedażową. Po otrzymaniu celów biznesowych, AI samodzielnie analizuje rynek, projektuje, wdraża i optymalizuje kompletną, wielokanałową kampanię.

r Albert AI to autonomiczne narzędzie AI, które pełni rolę cyfrowego stratega, kompleksowo wspierając działania sprzedażowe i e-commerce – od analizy pomysłu, przez testowanie ofert, po realizację kampanii w kanałach cyfrowych. System samodzielnie tworzy i optymalizuje reklamy produktowe, testuje warianty treści, grup docelowych i cen, by zwiększać konwersje i wartość koszyka

zakupowego. W czasie rzeczywistym dostosowuje budżety, stawki i kanały dystrybucji tak, aby maksymalizować sprzedaż, minimalizując jednocześnie koszt pozyskania klienta. Albert AI analizuje dane z e-commerce (np. zachowania klientów, porzucone koszyki, najlepiej rotujące produkty), a następnie automatycznie podejmuje decyzje, które oferty promować, kiedy i komu. Dzięki temu firmy nie tylko przyspieszają proces decyzyjny, ale także osiągają wyższą efektywność operacyjną i sprzedażową – bez potrzeby angażowania dużego zespołu marketingowego. To narzędzie, które realnie napędza sprzedaż online, działając w tle jak niewidoczny, ale skuteczny lider e-commerce.

AI jako samodzielny agent w ekosystemie handlu

Najbardziej wizjonerskie i przełomowe trendy, które redefiniują same zasady gry. Mówimy tu o przyszłości, w której AI działa jako w pełni autonomiczny agent – reprezentujący interesy firmy lub klienta, podejmujący samodzielne decyzje i często działający w tle, bez potrzeby jakiejkolwiek interwencji czy nawet świadomości człowieka.

Trend 12. Cyfrowy bliźniak klienta

To ostateczna forma zrozumienia klienta. Marka tworzy dynamiczny, wirtualny model predykcyjny dla każdego konsumenta. Na tym modelu można symulować reakcje na nowe produkty czy kampanie marketingowe, zanim zostaną one wdrożone w realnym świecie.

r PlatformE to rozwiązanie, które dzięki technologii digital twin oferuje markom modowym kompleksowo zarządzane rozwiązanie personalizacji produktu i sprzedaży made-to-order. Zaczynając od 3D cyfrowego modelu produktu, system dynamicznie tworzy fotorealistyczne wizualizacje ubrań (digital twins) wzbogacone o metadata – kolory, tkaniny, zasady produkcji i zasady cenowe. Klienci mogą w czasie rzeczywistym modyfikować wygląd produktów w konfiguratorze, a marki dzięki temu obniżają liczbę zwrotów i zwiększają sprzedaż oraz lojalność. System Custom zarządza całym procesem od personalizacji po zamówienie, integrując się z POS i łańcuchem dostaw, co umożliwia produkcję realizowaną on-demand bez stanów magazynowych. Dzięki analizie Big Data i AI, PlatformE umożliwia markom podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym – od marketingu, przez logistykę, po produkcję – czyniąc cały proces bardziej efektywnym, zrównoważonym i sprofilowanym na klienta.

Trend 13. Handel predykcyjny

Ewolucja handlu predykcyjnego. Sklep nie tylko przewiduje, co chcesz kupić, ale wie to, zanim sam zdasz sobie z tego sprawę. To wykorzystanie AI do prognozowania niemal każdego aspektu handlu. Systemy analizują zachowanie i kontekst, aby proaktywnie przygotować ofertę.

87%

firm rozważyłoby przejście do dostawcy z Polski, gdyby dostęp do technologii z USA został ograniczony

Posiadamy mnóstwo właściwości, w których maszyny nam nie dorównują. One mają instrukcje, my - cel. Maszyny nie potrafią marzyć, nawet w trybie uśpienia. Ludzie - owszem.

Dlatego będziemy potrzebowali inteligentnych maszyn, by urzeczywistniać nasze najwspanialsze marzenia. Jeśli przestajemy je mieć, jeśli przestajemy szukać wyższych celów, wtedy sami stajemy się maszynami. Garri Kasparow

r Datup to zaawansowana, AI-napędzana platforma planowania popytu i optymalizacji zapasów stworzona z myślą o współczesnym e-commerce i detalicznym łańcuchu dostaw. Analizuje historyczne dane sprzedażowe oraz ponad 200 zewnętrznych zmiennych (np. inflacja, pogoda, kampanie marketingowe), oferując akuratność prognoz rzędu 95 proc. i dynamiczne scenariusze (optymistyczny, realistyczny, pesymistyczny) dla każdego produktu w różnych lokalizacjach. AI automatycznie oblicza punkty ponownego zamówienia, poziomy bezpieczeństwa zapasów i zaleca konkretne działania zakupowe, co redukuje zarówno nadmiarowy zapas, jak i brak produktów. Dzięki modułowi współpracy różne działy – sprzedaż, marketing, planowanie – działają wspólnie na jednej platformie, co sprzyja strategicznemu zarządzaniu portfolio produktów.

Trend 14. Autonomiczny agent negocjacyjny

Konsumenci zyskują osobistego, cyfrowego agenta, którego zadaniem jest znalezienie najlepszej oferty. Ten agent nie tylko porównuje ceny, ale aktywnie negocjuje w imieniu klienta ze sklepem w czasie rzeczywistym. To odwrócenie dynamiki sił w handlu.

r Nibble to platforma AI działająca jak strateg cenowy dla e-commerce, umożliwiając klientom negocjacje cen online i wspierając optymalizację zysków dla sprzedawcy. Jej chatbot prowadzi interaktywną rozmowę z klientem, oferując spersonalizowane rabaty w czasie rzeczywistym – bazując na algorytmach negocjacyjnych, behavioral science i regułach marżowych ustawionych przez sprzedawcę. Poprzez inteligentną segmentację oraz pozwalanie klientom na samodzielne finalizowanie rabatów, Nibble redukuje porzucone koszyki i minimalizuje niepotrzebne obniżki cenowe, jednocześnie podnosząc wskaźniki konwersji i średnią wartość koszyka. Narzędzie integruje się z platformami, takimi jak Shopify, BigCommerce czy Adobe Commerce, co pozwala automatycznie wdrażać negocjacje jako część ścieżki zakupowej e-commerce. W praktyce działa jak autonomiczny agent sprzedaży, który negocjuje warunki z klientami, uwalniając zasoby zespołu i zwiększając efektywność operacyjną.

Trend 15. Handel bez interfejsu (ghost commerce)

Najbardziej futurystyczna forma handlu, w której zakupy odbywają się w tle, całkowicie poza interfejsem użytkownika. Inteligentne urządzenia same monitorują stan zużycia zasobów i autonomicznie zamawiają brakujące produkty na podstawie danych o zużyciu, historii i kontekście.

r Amazon Dash Smart Shelf to inteligentna półka wyposażona w czujnik wagi, która automatycznie monitoruje zapasy codziennych produktów – takich jak kawa, papier do drukarki czy karma dla zwierząt – i inicjuje zamówienie, gdy poziom zapasów spadnie poniżej ustalonego progu. Urządzenie łączy się z Wi-Fi i działa bezprzewodowo, wykorzystując baterie działające nawet do dwóch lat (można doinstalować opcję z przewodem). Dzięki integracji z Amazon Business lub kontem prywatnym, półka automatycznie zamawia wskazany produkt lub wysyła powiadomienie do użytkownika, umożliwiając błyskawiczne uzupełnienie braków. Dash Smart Shelf eliminuje konieczność ręcznego sprawdzania stanów magazynowych, automatyzując proces zakupowy i zmniejszając

ryzyko przerwania pracy z powodu braku niezbędnych materiałów. To rozwiązanie szczególnie przydatne w biurach, małych firmach i gospodarstwach domowych, gdzie regularnie zużywa się określone produkty.

Radar słabych sygnałów. Ukryte rewolucje AI w handlu

Poza głównymi tematami AI w transformacji handlu, takimi jak personalizacja czy automatyzacja logistyki, istnieje fascynujący archipelag wschodzących innowacji. To właśnie tam, w niszach, sztuczna inteligencja testuje swoje nowe, często zaskakujące możliwości. Ten rozdział to nasz strategiczny radar, który wychwytuje słabe sygnały – subtelne, lecz potężne zastosowania AI, które mają potencjał, by w przyszłości stać się nowymi, globalnymi trendami. Przyjrzyjmy się ukrytym rewolucjom, które dzieją się tu i teraz, zmieniając po cichu reguły gry.

Cyfrowy certyfikat autentyczności. AI w walce z podróbkami

W dobie globalnego handlu online ochrona autentyczności marki stała się ogromnym wyzwaniem. Sztuczna inteligencja staje się tutaj cyfrowym ekspertem i strażnikiem. Zaawansowane algorytmy wizji komputerowej analizują zdjęcia produktów na platformach e-commerce z precyzją niemożliwą dla człowieka, wykrywając mikroskopijne odchylenia w logo, szwach czy opakowaniach, które zdradzają podróbki. Równolegle modele uczenia maszynowego monitorują wzorce transakcyjne, flagując nietypowe zachowania sprzedawców, które mogą wskazywać na dystrybucję fałszywek. Rola AI to nieustanna, prowadzona w czasie rzeczywistym ochrona reputacji i przychodów marki.

Inteligentny tetris. AI w dynamicznej optymalizacji

opakowań

Każde zamówienie online to logistyczna łamigłówka. Jak spakować różnorodne produkty, aby było bezpiecznie, tanio i ekologicznie? Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje ten proces. Systemy analizują wymiary i wagę wszystkich przedmiotów w koszyku, a następnie w czasie rzeczywistym wybierają z dostępnych kartonów ten o najmniejszych możliwych gabarytach, który zapewni bezpieczny transport. Rola sztucznej inteligencji polega na rozwiązaniu złożonego problemu optymalizacyjnego dla każdej pojedynczej przesyłki, co w skali tysięcy zamówień przekłada się na gigantyczne oszczędności w kosztach dostaw i materiałów oraz na znaczącą redukcję śladu węglowego.

Sklep jako medium reklamowe

Handel detaliczny odkrył w sobie nowe, potężne źródło przychodów, własną powierzchnię reklamową, zarówno online, jak i w sklepach fizycznych. Sztuczna inteligencja jest silnikiem napędzającym te nowe ekosystemy. Autonomiczne platformy zarządzają

całą siecią retail media – od sprzedaży powierzchni reklamowej w modelu aukcyjnym, przez precyzyjne targetowanie komunikatów do odpowiednich segmentów klientów, aż po optymalizację kampanii w czasie rzeczywistym. Rola sztucznej inteligencji to przekształcenie detalisty w zaawansowanego technologicznie wydawcę, który monetyzuje dane o swoich klientach w nowy, wysoce rentowny sposób.

Kryształowa kula do selekcji popularnych SKU

Zarządzanie ogromnym portfolio produktów z tysiącami wariantów SKU (Stock Keeping Unit) to jedno z największych wyzwań w handlu. Sztuczna inteligencja wnosi tu precyzję na niespotykanym dotąd poziomie. Algorytmy predykcyjne analizują dane sprzedażowe, trendy w mediach społecznościowych i sygnały z rynku, aby prognozować nie tylko ogólny popyt, ale także popularność konkretnych wariantów – np. który kolor butów będzie hitem nadchodzącej wiosny, a który rozmiar należy zacząć wycofywać z oferty. Rola sztucznej inteligencji to optymalizacja „długiego ogona” oferty, minimalizująca straty na przecenach i maksymalizująca zyski z najpopularniejszych produktów.

Generatywne AI w testowaniu kampanii

Tradycyjne testy A/B są powolne i ograniczone do kilku wariantów. Generatywna Sztuczna inteligencja wprowadza tu zasady rewolucji na sterydach. Systemy potrafią samodzielnie stworzyć setki „mutacji” kampanii – różne wersje banerów, nagłówków, opisów produktów czy layoutów stron. Następnie, w niemal rzeczywistym czasie, testują je na małych grupach odbiorców, automatycznie identyfikując i promując te warianty, które osiągają najwyższą konwersję. Rola sztucznej inteligencji to prowadzenie superszybkiego procesu „naturalnej selekcji” dla treści marketingowych, co zapewnia ciągłą i autonomiczną optymalizację.

Zielony kompas. AI jako doradca zrównoważonych zakupów

Świadomość ekologiczna konsumentów rośnie, ale często brakuje im narzędzi do podejmowania realnie lepszych decyzji. Sztuczna inteligencja zaczyna wypełniać tę lukę. Nowe systemy potrafią analizować dane o produktach – od składu, przez łańcuch dostaw, po opakowanie – aby oszacować ich ślad węglowy. Podczas zakupów online AI może działać jako „zielony kompas”, dyskretnie sugerując klientowi alternatywy o mniejszym wpływie na środowisko. Rola AI to transparentne dostarczanie informacji i wzmacnianie pozycji konsumenta, pozwolenie mu na głosowanie portfelem zgodnie ze swoimi wartościami.

Inwestycja w przyszłość. Predykcja wartości klienta w wykonaniu AI

Nie wszyscy klienci są sobie równi pod względem długoterminowej wartości dla firmy. Sztuczna inteligencja pozwala odejść od myślenia transakcyjnego na rzecz strategicznego inwestowania w relacje. Modele predykcyjne analizują historię zakupów, częstotliwość interakcji i wzorce zachowań, aby z dużą dokładnością oszacować przyszłą wartość życiową klienta (CLV – Customer Lifetime Value). Rola AI to identyfikacja przyszłych „VIP-ów”, zanim jeszcze nimi zostaną, co pozwala na personalizację programów lojalnościowych i alokację budżetów marketingowych tam, gdzie przyniosą one największy zwrot z inwestycji.

5 inspiracji AI w handlu dla liderów biznesu

Asystent AI jako nowy handlowiec Czas stworzyć hybrydowe zespoły sprzedaży

r Inspiracja: AI może prowadzić dialog, rekomendować produkty, personalizować oferty i zarządzać leadami. Sprzedawca staje się strategiem relacji, a AI –operatorem transakcji.

r Strategiczna refleksja: Jakie nowe zadania realizowane będą przez zespół sprzedaży, gdy AI przejmie operacyjną część sprzedaży? Jak zintegrować ludzi i maszyny?

Empatyczna sprzedaż: AI, która „czuje” klienta

r Inspiracja: Analiza tonu głosu, mimiki, słów kluczowych są już możliwe w kontaktach online. Personalizacja poszerza się o dodanie emocjonalnego wymiaru.

r Strategiczna refleksja: Jak wzmacniać zdolność zespołów do empatycznej interakcji z klientem wspieranej przez AI?

r Refleksja: Czy struktura naszego działu sprzedaży umożliwia adaptacyjne działanie i szybkie iteracje? 5 4 3

AI jako osobisty strateg klienta: sprzedaż oparta na intencji, nie na okazji

r Inspiracja: Dzięki analizie zachowań i kontekstu AI może określić, na jakim etapie potrzeby znajduje się klient – i podpowiedzieć idealny moment na inicjację sprzedaży.

r Refleksja: Czy nasza sprzedaż bazuje dziś na kalendarzu kampanii, czy na kalendarzu intencji klienta?

Zespoły sprzedaży przyszłości to interdyscyplinarne komórki revenue intelligence

r Inspiracja: Handlowiec, analityk, specjalista AI, marketingowiec – zespół sprzedaży staje się jednostką projektową niczym zespół w projektach zwinnych (Agile).

Transformacja onboardingowa: AI jako mentor nowego handlowca

r Inspiracja: GenAI potrafi uczyć, doradzać, analizować rozmowy handlowe i sugerować lepsze skrypty –onboarding z AI przyspiesza wdrożenie nowej osoby.

r Refleksja: Jak wyglądałby onboarding nowego członka zespołu sprzedaży, gdyby prowadził go wirtualny coach?

w ocenIe eksPertów

Handel wchodzi w nową erę, w której sztuczna inteligencja przestaje być narzędziem, a staje się architektem całych ekosystemów i projektuje doświadczenia, przewiduje decyzje i tworzy rynki, które uczą się same

AI zmienia handel od fundamentów. Znika granica między sklepem a klientem, a zakupy stają się rozmową, doświadczeniem i współtworzeniem. Sztuczna inteligencja personalizuje ofertę w czasie rzeczywistym, przewiduje popyt, optymalizuje logistykę i chroni dane, tworząc inteligentne łańcuchy dostaw i autonomiczne platformy sprzedaży. W świecie, w którym algorytmy rozumieją emocje i kontekst, przewagę buduje się nie rozmiarem, lecz zdolnością do zaufania technologii i zrozumienia jej granic. Jak tę transformację widzą liderzy rynku i w jakim kierunku, ich zdaniem, zmierza handel napędzany przez AI?

Patrycja Gawarecka Dyrektor Sprzedaży i Marketingu AB S.A.

aI zmienia handel. aI to niezbĘdne narzĘdzie

Sztuczna inteligencja już dziś zmienia handel i e-commerce, a dla dystrybutorów

IT jest to zarówno wyzwanie, jak i ogromna szansa. Automatyzacja obsługi klienta, inteligentne rekomendacje produktów, personalizacja ofert i dynamiczne ustalanie cen stają się pomału standardem, który zwiększa naszą efektywność i wartość sprzedaży.

AI wspiera prognozowanie popytu, zarządzanie zapasami, redukcję kosztów, a generatywne narzędzia przyspieszają tworzenie treści marketingowych i chociażby opisów produktów na portalach B2B. Jednak jako lider rynku, stale śledzimy zmieniający się świat technologii i możemy powiedzieć z całą pewnością, że prawdziwa rewolucja dopiero nadchodzi.

W ciągu kilku najbliższych lat tradycyjny model sprzedaży oparty na katalogach produktów zniknie, a jego miejsce zajmie dynamiczne środowisko usługowe sterowane algorytmami. Generatywne wyszukiwanie stanie się głównym kanałem kontaktu z klientami, a widoczność i dostępność oferty będzie zależeć od jakości danych i integracji z platformami AI. Jesteśmy tego świadomi, że Dystrybutorzy, którzy już dziś wdrażają sztuczną inteligencję jako fundament swojej strategii, będą liderami jutra i tego się trzymamy. Ci, którzy tego nie zrobią, ryzykują utratę udziału w rynku – bo AI nie jest już trendem, lecz nową rzeczywistością.

sztuczna inteligencja zmienia oblicze biznesu. aI zwiĘkszy ProduktywnoŚĆ

AI w B2B e-commerce IT to nie tylko automatyzacja procesów w obszarach takich jak marketing, lead generation, analityka wyborów, predykcja zakupowa, personalizacja, optymalizacja cen czy skrócenie cyklu zakupowego. To coś więcej - strategiczna zmiana prowadzenia sprzedaży. Zastosowanie AI jeszcze bardziej zmienia rolę handlowców. Przejmuje zadania rutynowe i czasochłonne (np. tworzenie ofert), pozwalając skupić się na strategii oraz rozbudowie relacji, które są podstawą skutecznego biznesu. Pełne zrozumienie oczekiwań organizacji swojego partnera to klucz do najkorzystniejszego doradztwa. AI może więc odciążyć pracowników ze żmudnych zadań, pozwalając im rozwinąć jeszcze większą produktywność. Kluczowymi wyzwaniami z jakimi się mierzy rynek: bezpieczeństwo, jakość danych jak i koszty wdrożenia. Każdy z nas oczekuje szybkiej, intuicyjnej obsługi, której jesteśmy nauczeni z rynku B2C. Mając na uwadze wszystkie korzyści i wyzwania jakie niesie AI, jako Bechtle jesteśmy członkiem Innovation Park Artificial Intelligence( IPAI), posiadamy pakiet większościowy w Planet AI specjalizującej się m.in. w głębokim uczeniu i analizie dokumentów. W Niemczech przedstawiliśmy także Bechtle Enterprise AI suite i wdrożyliśmy własną platformę BechtleGPT oraz system rekomendacji w sklepie, automatyzację marketingu i generowanych treści. Zastosowań sztucznej inteligencji jest wiele, a mądrze implementowana przynosi liczne korzyści dla organizacji.

Karolina Romańczuk Managing Director

Bechtle direct Polska Sp. z o.o.

e-commerce PrzyszłoŚci: wiedza naPĘdzana aI.

wiedza o kliencie – fundament aI w e-commerce

W handlu, w e-commerce od lat najcenniejsza jest właśnie wiedza o…, czyli wiedza o kliencie, o jego zachowaniach, preferencjach, decyzjach przed zakupem, w trakcie i po. I to właśnie jest to miejsce, w którym właściciele sklepów, menedżerowie sprzedaży, category manage’owie powinni szukać „najzyskowniejszych” korzyści z wykorzystywania rozwiązań AI. To tu w tym obszarze można bardzo przyśpieszyć i szybko analizować i wykorzystywać dane dotyczące naszych klientów, dane płynące z ich ścieżek zakupowych, z koszyków, z finalizacji transakcji lub ich braku. Z takimi analizami algorytmy radzą sobie naprawdę dobrze. Gdzie jeszcze powinniśmy szukać przychodowych korzyści? Przede wszystkim w obszarach, gdzie są nasze decyzje, te codzienne, operacyjne. Na przykład w precyzyjnym dopasowywaniu ofert, w automatyzowaniu tych decyzji, które dotyczą cen, stanów, rekomendacji oraz w nieustannym tropieniu i eliminowaniu działań, które nie podnoszą konwersji, zwłaszcza tej, którą w naszym biznesie uważamy za krytyczną. W handlu, w e-commerce myślę, że powinniśmy być bardziej odważni. A to oznacza, że nie powinniśmy AI kojarzyć tylko za chatbotami, prostymi skryptami, które wykorzystamy w automatyzowaniu obsługi klienta. Szukać coraz częściej powinniśmy tam, gdzie możemy znaleźć informacje, dlaczego nasi kupują konkretne produkty, a innych nie. Także szukajmy.

tristan tresar | algorytmia | sprzedaż i zarządzanie

Angelika Chimkowska Strateżka silnych marek osobistych i firmowych.

Chief Engagement Officer SILNAMARKA.com

agenci aI Przejmują handel. wygrają komPetencje + aI

To co na pewno wiemy o przyszłości AI w handlu i e-commers to dominacja hiperpersonalizacji i eksplozja Agentów AI. Co ważne te trendy są głęboko współzależne. Jak to się powinno objawiać w praktyce?

Klient oczekuje już nie tylko personalizacji, ale indywidualnej oferty wygenerowanej w czasie rzeczywistym. Jest to niemożliwe do osiągnięcia manualnie.

Aby front-end (sklep, aplikacja) mógł zaoferować klientowi idealnie dopasowaną cenę i termin dostawy, autonomiczny agent AI na back-endzie musi w milisekundach przeanalizować stan magazynowy, marżowość, prognozę popytu, koszty logistyki i negocjować warunki z dostawcami. Agenti AI staje się silnikiem wykonawczym dla hiperpersonalizacji. Firmy bez gotowości na obu tych płaszczyznach zostaną daleko w tyle.

Niestety z tego co podają aktualne raporty i moje doświadczenia to większość firm nie jest na to gotowa. Problemem nie jest brak technologii, która jest dostępna, ale same organizacje. Po pierwsze brak zweryfikowanych i uporządkowanych danych, które najczęściej są w różnych miejscach i źródłach. Często ze sobą nie połączone. Pamiętajmy, że AI może być tak inteligentne, jak dane, które ją zasilają. Próba budowania zaawansowanych systemów na chaosie informacyjnym to bolączka i wąskie gardło wielu wdrożeń. Gwarancja porażki i przepalenia budżetu oraz rozczarowania AI. Nie można realizować hiperpersonalizacji w czasie rzeczywistym, gdy dane o kliencie i zapasach są w oddzielnych silosach. Nie można wdrożyć Agentów AI do autonomicznego zarządzania łańcuchem dostaw, gdy dane, na których mają bazować, są nieaktualne lub niewiarygodne.

Po drugie mamy do czynienia z gigantyczną luką kompetencyjną. Niby każdy potrafi zrobić w miarę zgrabnego prompta i każdy jest ekspertem od AI. Ale mówiąc serio to nie w samym narzędziu problem. Brakuje ekspertów zdolnych strategicznie zarządzać tymi skomplikowanymi, autonomicznymi systemami i tworzyć skuteczne rozwiązania. W handlu i e-commers mamy rynki dwóch prędkości. Firmy, które dziś potraktują pracę nad danymi i kompetencje jako strategiczny priorytet, to te, które jutro zdominują rynek dzięki hiperpersonalizacji i Agentom AI. Reszta pozostanie daleko w tyle, ciągle narzekająca na AI i technologię, która zawiodła tylko dlatego, że nie miała na czym pracować.

bez Prądu nie bĘdzie

aI wyzwAniA stojące przed dAtA center

Sztuczna inteligencja staje się impulsem rozwojowym porównywalnym z elektrycznością w XIX wieku. Z jednej strony otwiera drogę do innowacji, automatyzacji i nowych modeli biznesu. Z drugiej natomiast, wiąże się z ogromnymi wyzwaniami energetycznymi i infrastrukturalnymi, jakich dotąd nie doświadczyliśmy. O szansach i barierach, jakie niesie AI, mówi Mirosław Pisaniec, Sales Manager (IT&OT Channels) w Schneider Electric

Jakie są najważniejsze szanse i wyzwania dla biznesu związane z przyspieszoną adopcją sztucznej inteligencji?

Sztuczna inteligencja jest dla współczesnego biznesu tym, czym elektryczność była w XIX wieku – impulsem, który zmienia reguły gry. Daje szansę na niespotykane wcześniej tempo innowacji, automatyzację procesów i budowanie zupełnie nowych modeli biznesowych. Widzimy to w każdej branży: w finansach AI wspiera analizę ryzyka i personalizację usług, w przemyśle zwiększa efektywność linii produkcyjnych, a w ochronie zdrowia pomaga lekarzom szybciej diagnozować pacjentów. To nie jest już obietnica, tylko rzeczywistość, w której firmy, które wdrażają AI, wyprzedzają konkurencję.

Jednakże mamy bardzo poważne wyzwania, które często są niedostrzegane. Modele generatywne i algorytmy trenowane na gigantycznych zbiorach danych wymagają olbrzymiej mocy obliczeniowej i – co

za tym idzie – energii. Deloitte prognozuje, że już w tym roku centra danych będą odpowiadać za 2 proc. globalnego zużycia energii – około 536 TWh – a do 2030 roku ta wartość się podwoi. Tempo tej transformacji jest bezprecedensowe – generatywna AI zdobyła 100 milionów użytkowników w zaledwie dwa miesiące, podczas gdy internet potrzebował na to siedmiu lat. Ta różnica najlepiej pokazuje, jak ogromne wyzwania infrastrukturalne i energetyczne musimy dziś adresować.

AI nie rozwija się w próżni. To zjawisko, które będzie kształtować globalne gospodarki i wymuszać ogromne inwestycje w infrastrukturę energetyczną. W największych hubach data center w Europie i USA czas oczekiwania na przyłączenie nowej inwestycji do sieci wynosi dziś od trzech do dziesięciu lat. Główne przyczyny to przeciążenie sieci, brak dostępnej mocy przesyłowej oraz długie procedury planistyczne i inwestycyjne. Jeśli nie wprowadzimy nowych modeli współpracy energetyki z sektorem

AI stanie się przede wszystkim motorem wzrostu, a redukcja kosztów będzie traktowana jako naturalny „efekt uboczny” wdrożeń.

Mirosław Pisaniec Sales Manager (IT&OT Channels) w Schneider Electric

cyfrowym, może się okazać, że największą barierą dla AI nie będzie brak danych czy technologii, ale brak prądu.

Które kierunki rozwoju i zastosowania AI uważa Pan dziś za priorytetowe?

Zdecydowanie priorytetem numer jeden jest predykcyjne utrzymanie infrastruktury – condition-based maintenance. Dzięki czujnikom, IoT i algorytmom analizy danych możemy przewidywać potencjalne awarie i reagować, zanim do nich dojdzie. Badania pokazują, że takie podejście zmniejsza liczbę interwencji serwisowych o 40 proc., koszty operacyjne o 20 proc., a ryzyko nieplanowanych przestojów nawet o 75 proc. To nie są teoretyczne prognozy, tylko realne efekty obserwowane w projektach u klientów. Drugim priorytetem są cyfrowe bliźniaki (digital twins). Dają możliwość symulowania pracy całych centrów danych jeszcze na etapie projektowania. Możemy sprawdzić, jak infrastruktura zareaguje na nagły wzrost obciążenia spowodowany obliczeniami AI, jak rozłoży się zapotrzebowanie na moc i czy układ chłodzenia jest wystarczający. Dzięki temu unikamy kosztownych błędów i możemy zoptymalizować obiekt, nim powstanie. Trzecim, niezwykle ważnym obszarem są prefabrykowane moduły data center.

W erze AI czas wdrożenia mocy obliczeniowych stał się nowym KPI. Mówimy dziś o „time-to-capacity” – liczy się, jak szybko można dostarczyć dodatkowe zasoby. Prefabrykaty pozwalają skrócić ten czas z wielu miesięcy do kilku tygodni. To rozwiązanie krytyczne również dla edge computingu – prognozy LF Edge pokazują, że moc urządzeń brzegowych wzrośnie z 1 GW w 2019 roku do 40 GW w 2028 roku.

Bez modularnych, skalowalnych rozwiązań nie da się obsłużyć takiego skoku.

Nie można też zapominać o trendzie „AI for AI” – wykorzystaniu sztucznej inteligencji do optymalizacji działania… sztucznej inteligencji. Algorytmy potrafią sterować chłodzeniem czy zasilaniem w czasie rzeczywistym, dostosowując parametry do obciążenia generowanego przez klastry GPU. To podejście pozwala zapanować nad rosnącymi kosztami energetycznymi i poprawić efektywność całych systemów.

Czy postrzega Pan AI przede wszystkim jako narzędzie redukcji kosztów, czy raczej jako motor innowacji i nowych strumieni przychodów?

W krótkim horyzoncie biznes patrzy na AI przede wszystkim przez pryzmat redukcji kosztów. Predykcja awarii i optymalizacja zużycia energii przekładają się na twarde oszczędności. Koszt przestoju w centrum danych według Uptime Institute wynosi średnio od 5 600 do 9 000 dolarów na minutę, a w przypadku największych operatorów – nawet ponad milion dolarów za pojedynczy incydent. Jeśli AI pozwala zredukować ryzyko takiej sytuacji o kilkadziesiąt procent, to jest to argument, którego nie da się zignorować.

Ale jeśli spojrzymy w perspektywie pięciu czy dziesięciu lat, AI przede wszystkim tworzy nowe strumienie przychodów. PwC szacuje, że do 2030 roku sztuczna inteligencja

wniesie do globalnej gospodarki 15,7 biliona dolarów – to więcej niż łączne PKB Chin i Indii. Takiej wartości nie da się wygenerować tylko przez cięcie kosztów. To są nowe modele biznesowe, nowe produkty i usługi. W finansach AI umożliwia hiperpersonalizację ofert inwestycyjnych i rozwój tzw. robo-doradztwa, w produkcji – predictive manufacturing i dynamiczną optymalizację łańcucha dostaw, a w medycynie – nowe narzędzia diagnostyczne. Moim zdaniem w ciągu dekady akcent przesunie się właśnie na tę drugą perspektywę – AI stanie się przede wszystkim motorem wzrostu, a redukcja kosztów będzie traktowana jako naturalny „efekt uboczny” wdrożeń.

Jaką rolę odgrywa sztuczna inteligencja w strategii Państwa firmy i jak przebiegała droga od pierwszych decyzji wdrożeniowych do obecnych rezultatów?

W Schneider Electric traktujemy AI jako centralny element transformacji cyfrowej. Nasza droga zaczęła się od digitalizacji aktywów – wyposażyliśmy urządzenia w czujniki i systemy telemetryczne, które zaczęły dostarczać dane w czasie rzeczywistym. Następnie wdrożyliśmy analitykę predykcyjną i algorytmy uczenia maszynowego. Dzięki nim możemy przewidywać awarie UPS, analizować zużycie komponentów chłodniczych czy wykrywać anomalie w pracy rozdzielnic średniego napięcia.

Dziś AI jest integralną częścią naszych usług i oprogramowania, takich jak EcoStruxure, rozwiązań dla mikrosieci, czy systemów zarządzania energią w budynkach i centrach danych. Wykorzystujemy je do optymalizacji pracy całych systemów energetycznych i chłodniczych, prognozowania obciążeń i redukcji emisji CO2 Efekty są konkretne: stabilniejsze działanie infrastruktury, niższe rachunki za energię i mniejszy ślad węglowy. To nie są już projekty pilotażowe, ale standard wdrażany w setkach obiektów na całym świecie. Co ważne, AI zmieniła też filozofię serwisu. Dawniej serwisant przyjeżdżał, żeby naprawić awarię. Dziś przyjeżdża z gotową diagnozą, bo system wcześniej przewidział problem i wskazał, które części należy wymienić. To ogromna zmiana jakościowa – dla klienta oznacza mniejsze ryzyko przestoju i większą przewidywalność działania.

Jaki aspekt sztucznej inteligencji jest dziś najbardziej niedoceniany w debacie publicznej lub biznesowej?

Najbardziej niedoceniony jest wpływ AI na energetykę. Jedno zapytanie do modelu generatywnego potrafi zużyć dziesięciokrotnie więcej energii niż zwykłe wyszukanie w internecie. Jeśli przemnożymy to przez miliardy użytkowników, otrzymujemy obciążenie, które może całkowicie

zmienić bilans energetyczny świata. Szacuje się, że w USA do 2030 roku AI może odpowiadać za 9 proc. całkowitego zapotrzebowania na energię elektryczną.

Rzadko mówi się też o tym, że AI może być częścią odpowiedzi na ten problem. Algorytmy sterujące chłodzeniem, dynamiczne zarządzanie przepływem powietrza, predykcja zużycia energii – to wszystko pozwala obniżyć koszty i zmniejszyć presję na sieć. Znamy przypadki, w których dzięki takim rozwiązaniom udało się zredukować zużycie energii w centrum danych o kilkanaście procent.

W debacie publicznej niedoceniany jest też aspekt geopolityczny. Centra danych i AI stają się nową infrastrukturą krytyczną. Tak jak kiedyś strategiczne były rafinerie czy porty, dziś strategiczne stają się klastry obliczeniowe i zdolności do trenowania modeli. To zmienia układ sił w gospodarce i polityce globalnej.

Współpracuje Pan blisko z kanałem partnerskim Schneider Electric. Jak zmieniają się rozmowy z partnerami, gdy projekty AI zwiększają gęstość mocy i podnoszą wymagania w zakresie zasilania oraz chłodzenia w centrach danych i na brzegu sieci?

Rozmowy zmieniły się radykalnie. Dziś punktem wyjścia jest energia – jak ją pozyskać, jak dostarczyć i jak odprowadzić rosnące ilości ciepła. Coraz częściej rozmawiamy o Liquid Cooling (chłodzeniu cieczą) i hybrydowym, które staje się koniecznością przy gęstościach rzędu 30–50 kW na szafę, a w klastrach AI nawet powyżej 100 kW. Pojawiają się pytania o referencyjne architektury przygotowane specjalnie pod obciążenia AI, tak aby integratorzy mogli szybciej proponować klientom sprawdzone rozwiązania. Równocześnie coraz większe zainteresowanie budzi integracja systemów z magazynami energii (BESS) i mikrosieciami – bo to one pozwalają stabilizować obciążenie i lepiej zarządzać kosztami.

Jeśli chodzi o infrastrukturę brzegową, kluczowe są dziś szybkość wdrożenia i skalowalność. Firmy nie mają już czasu na wielomiesięczne projekty – potrzebują

infrastruktury, którą można dostarczyć w kilka tygodni. Modułowe centra danych stały się więc naturalnym wyborem. Są przewidywalne pod kątem PUE, fabrycznie przetestowane i łatwe do zdalnego monitorowania, co w rozproszonej architekturze ma ogromne znaczenie.

Warto też podkreślić, że partnerzy wchodzą dziś w zupełnie nowe obszary.

Coraz częściej, zamiast oferować pojedyncze elementy – UPS czy klimatyzację precyzyjną – starają się proponować całe architektury energetyczne. Zdarza się, że wspólnie ze Schneider Electric angażują się w kwestie, które dawniej leżały wyłącznie po stronie operatorów sieci czy firm inżynieryjnych: analizę lokalizacji inwestycji, optymalizację przyłączeń czy doradztwo w zakresie wykorzystania odnawialnych źródeł energii. To wciąż ewolucja, a nie codzienność – ale kierunek jest jasny: resellerzy i integratorzy chcą być bliżej strategicznych decyzji klientów.

Dzięki temu partnerzy stopniowo stają się nie tylko dostawcami sprzętu, lecz także doradcami, którzy pomagają klientom odnaleźć się w nowej rzeczywistości: wysokiej gęstości mocy, ograniczonych przyłączach energetycznych, rosnącej presji regulacyjnej i wymogach ESG. To ogromna zmiana roli partnera – z dostawcy komponentów przeistacza się on w przewodnika klienta w erze AI, a Schneider Electric wspiera tę transformację, dostarczając wiedzę, narzędzia i sprawdzone rozwiązania.

Które innowacje w obszarze zasilania bezprzerwowego, mikrocentrów danych oraz oprogramowania do monitoringu infrastruktury uważa Pan za najbardziej obiecujące dla wdrożeń AI pod kątem efektywności energetycznej i niezawodności?

Jednym z kluczowych obszarów jest integracja z magazynami energii (BESS) i mikrosieciami. W kontekście rosnących ograniczeń w przyłączeniach energetycznych to rozwiązania, które nie tylko zwiększają niezależność od sieci, ale także umożliwiają aktywne uczestnictwo w programach Demand Side Response. Firmy mogą

Centra danych i AI stają się nową infrastrukturą krytyczną. Tak jak kiedyś strategiczne były rafinerie czy porty, dziś strategiczne stają się klastry obliczeniowe i zdolności do trenowania modeli.

Mirosław Pisaniec Sales Manager (IT&OT Channels) w Schneider Electric

dzięki nim stabilizować własne obciążenia, obniżać koszty energii i jednocześnie wspierać system energetyczny w momentach szczytowego zapotrzebowania. To nowa jakość w zarządzaniu zasilaniem bezprzerwowym – już nie tylko backup na wypadek awarii, ale aktywny element strategii energetycznej przedsiębiorstwa. Równocześnie ogromne znaczenie zyskuje chłodzenie cieczą. Jeszcze kilka lat temu traktowane jako ciekawostka, dziś Liquid Cooling staje się koniecznością. Nowoczesne procesory i karty GPU o TDP sięgającym 700 W nie mogą być efektywnie chłodzone samym powietrzem. Widzimy dynamiczny rozwój hybrydowych układów chłodzenia oraz rozwiązań direct-to-chip, które w perspektywie kilku lat będą rosnąć w tempie dwucyfrowym. Co ważne, systemy oparte na chłodzeniu cieczą, mimo większej złożoności, charakteryzują się wyższą przewidywalnością i stabilnością, co ma kluczowe znaczenie w pracy aplikacji krytycznych. Chciałbym też zwrócić uwagę na innowacje w zakresie wykorzystania ciepła odpadowego. Centra danych, które przez lata były postrzegane wyłącznie jako konsumenci energii, coraz częściej stają się dostawcami wartości dla lokalnych społeczności. Google w Finlandii ogrzewa papiernię ciepłem pochodzącym z serwerowni, a Equinix w Paryżu zasila w ten sposób obiekty olimpijskie. To pokazuje, że nowoczesne centra danych mogą wpisywać się w gospodarkę obiegu zamkniętego – nie tylko minimalizując swój ślad węglowy, ale wręcz wspierając lokalną energetykę i infrastrukturę społeczną. n

esg i sztuczna inteligencja

Ochrona klimatu i wpływ na ludzi

W dobie transformacji cyfrowej coraz większą rolę w realizacji celów ESG odgrywa sztuczna inteligencja (AI). Technologie AI mogą wspierać ochronę klimatu (aspekt E), usprawniać procesy z korzyścią dla społeczeństwa (S) oraz poprawiać transparentność i etykę zarządzania (G). Jednocześnie AI niesie pewne ryzyka – jej rozwój i wykorzystanie wiążą się z dużym zużyciem energii oraz potencjalnymi wyzwaniami etycznymi.

AI cechuje się pewną „dwoistością”: z jednej strony napędza efektywność i dostarcza innowacyjne rozwiązania problemów środowiskowych i społecznych, z drugiej – generuje rosnące zapotrzebowanie na zasoby, porównywalne z zapotrzebowaniem energetycznym całych państw.

Przedstawiamy koncepcje zrównoważonej AI i „zielonej” AI, praktyczne zastosowania AI w ochronie środowiska, znaczenie etycznej AI, wykorzystanie AI w realizacji strategii ESG w biznesie, a także kluczowe regulacje prawne i przyszłe trendy związane z AI i zrównoważonym rozwojem. W każdej z tych sekcji zaprezentowaliśmy konkretne przykłady – od działań gigantów technologicznych pokroju Microsoft, Google czy Amazon po innowacje mniejszych startupów – pokazujące, jak AI może wspierać osiąganie celów ESG.

Zrównoważona AI – AI na rzecz zrównoważonego rozwoju

Green AI – redukcja śladu węglowego sztucznej inteligencji

AI w ochronie środowiska

Monitorowanie zmian klimatycznych i ekosystemów

Adaptacja do zmian klimatu i zapobieganie klęskom

Energetyka i redukcja emisji

Etyczna AI – transparentność, równość i prywatność

AI w ESG i zrównoważonym biznesie

Automatyzacja raportowania ESG i analiza danych

Monitoring na bieżąco i predykcja ryzyk

Zrównoważone łańcuchy dostaw i operacje

Inwestycje i decyzje finansowe pod kątem ESG

Regulacje i przyszłość AI w ESG

Unia Europejska – Akt o AI i powiązane regulacje

Stany Zjednoczone i reszta świata

Standardy i współpraca międzynarodowa

Przyszłe kierunki rozwoju

Zrównoważona AI – AI na rzecz zrównoważonego

rozwoju

AI stanowi potężne narzędzie wspierające osiąganie celów zrównoważonego rozwoju i ESG. Dzięki zdolności analizy ogromnych zbiorów danych i uczenia się, sztuczna inteligencja znajduje zastosowanie w optymalizacji procesów w energetyce, transporcie, rolnictwie czy planowaniu miast – co przekłada się na mniejsze zużycie zasobów i niższy negatywny wpływ na środowisko. Według analiz Think Tanku Parlamentu Europejskiego, do 2030 roku AI może potencjalnie obniżyć globalne emisje gazów cieplarnianych o 1,5–4 proc., bezpośrednio wspierając realizację celów klimatycznych (m.in. Cel 13. Zrównoważonych Celów ONZ dotyczący działań w dziedzinie klimatu). Inicjatywy typu AI for Good, wspierane przez ONZ i inne organizacje, koncentrują się na wykorzystaniu AI do realizacji Celów Zrównoważonego Rozwoju (Sustainable Development Goals), w tym ochrony klimatu. W praktyce już dziś AI pomaga zmniejszać środowiskowy „ślad” działalności człowieka. Przykładowo Microsoft uruchomił program AI for Earth, inwestując 50 mln USD w projekty wykorzystujące AI w ochronie przyrody. W ramach tej inicjatywy firma przyznała 236 grantów w 63 krajach na rozwiązania z obszaru klimatu, rolnictwa, bioróżnorodności i zasobów wodnych. Oznacza to wsparcie setek projektów – od monitorowania zmian klimatycznych, przez ochronę zagrożonych gatunków, po zrównoważone rolnictwo – z wykorzystaniem technologii sztucznej inteligencji. Z kolei Google poprzez swoje laboratorium DeepMind angażuje AI do walki ze zmianami klimatu, m.in. poprawiając prognozowanie pogody i efektywność energetyczną. DeepMind we współpracy z organizacją non-profit Climate Change AI opracowuje listę kluczowych zbiorów danych dla klimatu i tworzy algorytmy przewidujące produkcję energii z farm wiatrowych, aby lepiej integrować odnawialne źródła w systemie energetycznym. Przykładem wykorzystania AI do predykcji i ograniczania wylesiania jest narzędzie Forest Foresight, stworzone przez WWF-Nederland. System analizuje dane satelitarne, topografię i historię pokrycia lasów, przewidując wylesianie z sześciomiesięcznym wyprzedzeniem i 80 proc. skutecznością, co umożliwia szybszą reakcję organizacji ochrony przyrody i rządów.

Co ważne, zrównoważona AI obejmuje nie tylko aspekty środowiskowe, ale i społeczne. Sztuczna inteligencja może przyczyniać się do poprawy jakości życia ludzi – np. poprzez usprawnienie diagnostyki medycznej (wczesne wykrywanie chorób dzięki AI ratuje zdrowie i życie), personalizację edukacji (inteligentne platformy uczące się dostosowują program do potrzeb ucznia) czy zwiększanie dostępności usług publicznych (chatboty i asystenci głosowi pomagający osobom starszym lub z niepełnosprawnościami). Takie zastosowania wpisują się w filar S (Social) ESG, pokazując, że AI może wspierać rozwój społeczny i dobrobyt. Warunkiem jest jednak odpowiedzialne podejście do wdrażania tych technologii – tak, aby korzyści były dostępne dla wszystkich, a potencjalne negatywne skutki minimalizowane (o czym więcej w sekcji o etycznej AI).

Warto też wspomnieć o czymś, co nazywamy cyfrowym bliźniakiem Ziemi. To zaawansowany, interaktywny model naszej planety, łączący dane satelitarne, modele fizyczne i algorytmy sztucznej inteligencji w celu symulacji procesów klimatycznych z niespotykaną dotychczas precyzją. Europejska inicjatywa Destination Earth (DestinE) buduje symulacje ekstremalnych zjawisk pogodowych i adaptacji klimatycznej na poziomie subkilometrowym, umożliwiając prowadzenie symulacji „co-jeśli” w modalności aplikacyjnej, raz w roku aktualizując te bliźniaki, zamiast co dekadę, co przekłada się na większą wiarygodność scenariuszy.

Z kolei NVIDIA w ramach platformy Earth-2 rozwija cyfrowy model planety wspierany generatywną AI, cBottle (Climate in a Bottle), który potrafi symulować globalne warunki atmosferyczne z rozdzielczością około 5 km. Model ten działa nawet 3000 razy efektywniej

energetycznie niż tradycyjne modele GCM i pozwala na szybkie tworzenie wielowersyjnych prognoz złożonych.

W rezultacie Earth-2 nie tylko dostarcza dane pogodowe w czasie rzeczywistym, lecz także umożliwia testowanie polityk adaptacyjnych, od śledzenia rozwoju burz po planowanie sieci energetycznych czy infrastruktury miejskiej.

Podobne podejście stosuje NASA, tworząc Earth System Digital Twins, które integrują analizy pożarów, cykli hydrologicznych i wpływów społecznych, co sprzyja skuteczniejszemu reagowaniu na zagrożenia klimatyczne. Naukowcy zwracają uwagę, że przyszłe cyfrowe modele Ziemi muszą uwzględniać nie tylko aspekt fizyczny, ale i społeczny – zachowania, polityki oraz zachęty ekonomiczne, by były użyteczne w realnym kontekście z decyzjami podejmowanymi przez ludzi.

Taki holistyczny bliźniak Ziemi może stać się kluczowym narzędziem w inicjatywach ESG – wspiera planowanie łagodzenia zmian klimatu, projektowanie infrastruktury i zarządzanie ryzykiem w zrównoważony sposób. Interaktywność, wyjaśnialność i governance stanowią fundamentalną wartość – zapewniające zaufanie i umożliwiające wspólne, świadome podejmowanie decyzji na wszystkich poziomach: od globalnych polityk po lokalne programy adaptacyjne.

Podsumowując, sztuczna inteligencja odpowiednio ukierunkowana stanowi katalizator zrównoważonego rozwoju. Może pomóc firmom i całym gospodarkom zmniejszyć wpływ na klimat i środowisko, jednocześnie podnosząc jakość życia ludzi. Potwierdzeniem tego potencjału są zarówno globalne inicjatywy (jak AI for Good), jak i konkretne wdrożenia AI przez liderów rynku oraz startupy, które w innowacyjny sposób rozwiązują problemy środowiskowe i społeczne.

Green AI – redukcja śladu węglowego sztucznej inteligencji

Green AI (tzw. „zielona AI”) to koncepcja dążąca do tego, by rozwój sztucznej inteligencji był jak najbardziej zrównoważony i energooszczędny. Paradoksalnie bowiem, choć AI pomaga chronić klimat, sama w sobie może obciążać środowisko – zwłaszcza poprzez olbrzymie zużycie energii w procesach obliczeniowych. Trenowanie jednego dużego modelu AI może wygenerować prawie 300 tys. kg CO2, czyli prawie pięciokrotność emisji wyprodukowanych przez przeciętny samochód osobowy w ciągu całego swojego „życia” (łącznie z produkcją). Takie dane (uzyskane w analizie cyklu życia trenowania modeli AI) uświadamiają skalę wyzwania: coraz większe modele językowe i sieci neuronowe wymagają tysięcy godzin pracy procesorów i układów GPU, co przekłada się na ogromny pobór prądu. Jeśli energia ta pochodzi z konwencjonalnych źródeł (węgiel, gaz), generuje to znaczące emisje gazów cieplarnianych. Ponadto centra danych chłodzone są często za pomocą wody – duże serwerownie zużywają olbrzymie ilości wody do chłodzenia, co może pogłębiać problemy jej niedoboru w niektórych regionach. Do tego dochodzi kwestia sprzętu: tworzenie i utylizacja podzespołów (procesory, pamięci, dyski) generuje e-odpady i ślad środowiskowy związany z wydobyciem surowców oraz emisjami w trakcie produkcji.

W odpowiedzi na te wyzwania firmy technologiczne i środowiska naukowe podejmują działania na rzecz „zazielenienia” AI. Optymalizacja energetyczna algorytmów i infrastruktury stała się priorytetem – badacze proponują, by efektywność obliczeniowa modeli AI była traktowana jako kluczowa miara sukcesu (obok dokładności), a nie tylko „koszt 30%

tyle łącznego czasu pracy (godzin) w gospodarkach USA (30%) i Europy (27%) może zostać zautomatyzowane do 2030 r. dzięki AI

Każda sztuczna inteligencja wystarczająco inteligentna, by zdać test Turinga, jest wystarczająco inteligentna, by wiedzieć, że należy go oblać.

Ian McDonald „Rzeka bogów”

uboczny” ich trenowania. Coraz częściej publikuje się informacje o zużyciu zasobów przy trenowaniu nowych modeli, co wywiera presję na bardziej efektywne podejścia. Powstają specjalizowane układy sprzętowe (np. procesory ASIC czy TPU) zoptymalizowane pod zadania AI przy mniejszym poborze mocy.

Ważnym elementem zrównoważenia ekosystemu AI są również działania operatorów centrów danych. W Polsce w 2024 roku Beyond.pl oraz Veolia Energia Poznań rozpoczęły współpracę na rzecz odzysku ciepła z serwerowni, co pozwala ograniczyć emisje CO2 o ponad 52 tys. ton rocznie i znacząco zmniejszyć zużycie wody.

Również największe firmy zobowiązały się ograniczać swój śladowy węglowy AI. Przykładowo Google już od lat inwestuje w ekologiczne centra danych – buduje własne superwydajne serwery i opracowuje lepsze metody chłodzenia. W 2016 roku zastosowano algorytmy DeepMind do sterowania systemami chłodzenia w centrach danych Google, co zmniejszyło zużycie energii na chłodzenie o nawet 40 proc.. To ogromna oszczędność przekładająca się bezpośrednio na redukcję emisji. Google podkreśla, że nawet już osiągnięcie tak wysokiej efektywności (dzięki AI) przybliża go do celu zasilania centrów danych wyłącznie energią odnawialną – firma planuje, że do 2030 roku będzie zasilana w 100 proc. bezemisyjną energią, co jest kontynuacją wcześniejszego osiągnięcia neutralności węglowej (Google neutralne pod względem emisji netto jest od 2007 roku). Amazon również przyspieszył realizację swoich celów klimatycznych – już w 2023 r. ogłosił, że całość zużywanej przez niego energii elektrycznej (w tym w centrach danych AWS) jest równoważona 100 proc. energii ze źródeł odnawialnych. Firma ta jest sygnatariuszem inicjatywy The Climate Pledge, zobowiązując się do osiągnięcia zerowej emisji netto do 2040 roku – 10 lat przed terminem Porozumienia Paryskiego. Równie ambitne plany ma Microsoft – już od 2012 roku jest neutralny pod względem emisji dwutlenku węgla, a do 2030 roku chce osiągnąć status „carbon negative” (usuwać z atmosfery więcej CO2, niż sam generuje). Aby to osiągnąć, Microsoft inwestuje m.in. w odnawialne źródła energii dla swoich centrów danych oraz technologie wychwytywania dwutlenku węgla.

W koncepcję Green AI wpisują się też działania regulatorów i organizacji międzynarodowych. W zasadach OECD dla sztucznej inteligencji (przyjętych przez ponad 40 państw) jednym z głównych postulatów jest, aby AI przyczyniała się do wzrostu zrównoważonego rozwoju i dobrobytu społeczeństw. W 2024 roku OECD zaktualizowało te zasady, dodając explicite wymóg uwzględniania zrównoważenia środowiskowego – odzwierciedla to rosnące obawy o ślad środowiskowy wielkich modeli AI. Krótko mówiąc, zarówno branża, jak i decydenci dążą do tego, by przyszłość AI była „zielona”: by nowe modele były tworzone i używane przy minimalnym wpływie na klimat. Przykładem jest tu choćby pojawienie się narzędzi do monitorowania energii zużywanej przez AI – już wkrótce duże systemy AI mogą być zobowiązane do raportowania swojego zużycia energii i emisji, co wymusi konkurencję na polu efektywności. W USA w lutym 2024 roku zaproponowano ustawę Artificial Intelligence Environmental Impacts Act, zakładającą m.in. badanie wpływu AI na środowisko oraz dobrowolne raportowanie przez firmy zużycia energii i innych aspektów środowiskowych związanych z AI. To sygnał, że przejrzystość i rozliczalność co do śladu środowiskowego AI będzie coraz ważniejsza.

Podsumowując, Green AI dąży do minimalizacji kosztów środowiskowych sztucznej inteligencji. Dzięki połączeniu innowacji technologicznych (efektywniejsze algorytmy, zielone centra danych) oraz odpowiednich regulacji i standardów, AI przyszłości ma być nie tylko potężna, ale i energooszczędna oraz neutralna dla klimatu. Tylko wtedy jej rozwój na masową skalę nie zniweczy korzyści, jakie może przynieść dla zrównoważonego rozwoju.

AI w ochronie środowiska

Sztuczna inteligencja jest już dziś z powodzeniem wykorzystywana jako narzędzie w bezpośredniej ochronie środowiska – od monitoringu zmian klimatycznych, przez gospodarowanie energią, po redukcję odpadów. Poniżej omówiamy wybrane obszary, w których inteligentne systemy wspierają działania proekologiczne.

AI znajduje zastosowanie w usprawnieniu recyklingu i redukcji odpadów trafiających na wysypiska. Przykładem jest brytyjski startup Greyparrot, który opracował system AI monitorujący strumienie odpadów w zakładach recyklingu. Za pomocą kamer i algorytmów rozpoznawania obrazu analizuje on materiały poruszające się na taśmach sortowniczych i klasyfikuje je w czasie rzeczywistym. W 2022 roku system Greyparrot przeanalizował 32 miliardy sztuk odpadów (w 67 kategoriach), identyfikując średnio 86 ton surowców dziennie, które mogły zostać odzyskane, zamiast trafić na składowisko. Takie rozwiązania dają zarządcom instalacji recyklingowych pełny wgląd w strumień odpadów (zamiast ręcznego audytu ułamka procenta materiału) i pozwalają wychwycić cenne surowce, które wcześniej były tracone. W efekcie AI przyczynia się do zwiększenia poziomu recyklingu, redukując emisje metanu ze składowisk i zapotrzebowanie na pierwotne surowce. Podobne systemy wizyjne wspomagają także sprzątanie przestrzeni publicznych czy sortowanie śmieci w miastach – np. inteligentne kosze na śmieci potrafią rozpoznawać typ odpadów (plastik, papier itd.) i odpowiednio je segregować.

Monitorowanie zmian klimatycznych i ekosystemów

AI odgrywa coraz większą rolę w analizie danych środowiskowych pochodzących z czujników i satelitów. Pozwala to naukowcom o wiele szybciej i dokładniej śledzić zmiany zachodzące na Ziemi. Przykładowo, monitorowanie lodowców i pokrywy lodowej przy użyciu tradycyjnych metod jest żmudne, ale algorytmy uczące się mogą to radykalnie usprawnić. Naukowcy z University of Leeds pokazali, że ich model AI mapuje wielkie antarktyczne góry lodowe na zdjęciach satelitarnych w ułamek sekundy, nawet 10 000 razy szybciej niż człowiek wykonujący tę samą pracę ręcznie. Automatyczna detekcja i pomiar lodowców dostarcza aktualnych danych o tempie topnienia i ilości słodkiej wody trafiającej do oceanów, co ma kluczowe znaczenie dla zrozumienia skutków ocieplenia klimatu. Inny przykład to mapowanie wylesiania: firma Space Intelligence ze Szkocji wykorzystuje AI do analizy zdjęć satelitarnych i oceny stanu lasów. Działając w ponad 30 krajach, zdołali oni zmapować ponad 1 milion hektarów terenów leśnych, dostarczając danych o tempie wycinki drzew i ilości zmagazynowanego w lasach węgla. Takie informacje pomagają rządom i organizacjom w walce z deforestacją – można szybciej wykrywać nielegalne wycinki lub oceniać skuteczność programów zalesiania. AI wspomaga również ochronę bioróżnorodności – np. algorytmy rozpoznają gatunki zwierząt na podstawie zdjęć z fotopułapek lub dźwięków nagranych w lasach deszczowych, co pozwala monitorować populacje zagrożonych zwierząt na skalę niemożliwą przy użyciu samych sił ludzkich.

Innowacyjnym przykładem integracji AI, danych satelitarnych i predykcji w rolnictwie jest CropIn – indyjski startup oferujący platformę pozwalającą drobnym rolnikom i przedsiębiorstwom rolnym lepiej monitorować uprawy, analizować wzorce pogodowe i planować działania. Od 2025 roku rozwiązania CropIn są dostępne w modelu AI as a Service również dla dostawców sieci Walmart. Zaawansowane algorytmy są wykorzystywane także w amerykańskiej firmie John Deere Blue River Technology. Ich system See

& Spray, bazujący na AI, pozwala identyfikować i opryskiwać pojedyncze rośliny na polach uprawnych, znacząco ograniczając zużycie herbicydów i pestycydów, co przekłada się na zrównoważony rozwój rolnictwa.

Adaptacja do zmian klimatu i zapobieganie klęskom

Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w systemach wczesnego ostrzegania przed ekstremalnymi zjawiskami pogodowymi i planowaniu adaptacji. Przykładowo w ramach projektu ONZ IKİ (International Climate Initiative) w Afryce uruchomiono pilotażowy program wykorzystujący AI do pomocy społecznościom zagrożonym przez zmiany klimatu (m.in. w Burundi, Czadzie i Sudanie). Algorytmy analizują dane meteorologiczne i uczą się przewidywać wzorce pogodowe – np. anomalie opadów czy ryzyko suszy – co pozwala lokalnym władzom lepiej planować gospodarkę wodną, uprawy oraz działania prewencyjne. Dzięki temu rolnicy mogą z wyprzedzeniem wiedzieć o nadchodzącej suszy i podjąć środki zaradcze, a społeczności mogą przygotować się na ekstremalne zjawiska, takie jak powodzie czy burze piaskowe. W Ameryce Południowej startup Sipremo z São Paulo wykorzystuje AI do predykcji wystąpienia klęsk żywiołowych – model analizuje dane klimatyczne i urbanistyczne, wskazując, gdzie i kiedy może dojść np. do powodzi, osunięcia ziemi czy fali upałów. Pozwala to władzom i służbom ratunkowym wcześniej reagować (np. ewakuować zagrożony teren, przygotować szpitale), minimalizując straty i chroniąc ludność. Takie systemy działają na styku filaru środowiskowego i społecznego ESG – chronią życie i zdrowie ludzi przed konsekwencjami kryzysu klimatycznego.

Energetyka i redukcja emisji

Bardzo obiecującym obszarem jest zastosowanie AI w zarządzaniu energią i wspieraniu transformacji ku źródłom odnawialnym. Sieci energetyczne stają się coraz bardziej złożone – integrują rozproszone elektrownie wiatrowe, słoneczne, magazyny energii – co wymaga inteligentnego sterowania. AI usprawnia pracę sieci elektroenergetycznych (smart grids), potrafiąc dynamicznie bilansować popyt i podaż oraz przewidywać zużycie. Zastosowanie uczenia maszynowego do optymalizacji przepływów mocy pozwala stabilizować sieć, minimalizować straty i lepiej wykorzystywać niestabilne źródła OZE. Przykładowo, AI może prognozować na kilka dni naprzód produkcję energii z farmy wiatrowej czy słonecznej oraz przyszłe zapotrzebowanie odbiorców – na tej podstawie operatorzy mogą zarządzać rezerwami mocy, włączać magazyny energii lub regulować generację konwencjonalną, aby nie dopuścić do blackoutów. W ten sposób zwiększa się udział czystej energii w systemie przy zachowaniu jego bezpieczeństwa. Ponadto AI umożliwia predykcyjne utrzymanie ruchu – analizując dane z czujników w elektrowniach, sieciach przesyłowych czy turbinach wiatrowych, model potrafi wcześniej wykryć oznaki awarii (np. wibracje, przegrzewanie się podzespołów) i zawczasu zaplanować naprawę. Unika się dzięki temu poważnych uszkodzeń i przestojów, co nie tylko obniża koszty, ale też zapobiega stratom energii i potencjalnym zagrożeniom (np. awaria sieci w czasie mrozów).

W sektorze przemysłowym AI wspiera redukcję emisji i efektywność surowcową. Przykładem jest platforma Eugenie.ai z Kalifornii, która łączy dane satelitarne z informacjami z maszyn i procesów przemysłowych, aby śledzić i analizować emisje w branżach takich, jak hutnictwo, górnictwo czy petrochemia. Sztuczna inteligencja wykrywa wzorce emisji i wskazuje obszary, gdzie można je ograniczyć – np. optymalizując parametry procesu lub wykrywając nieszczelności instalacji. Według twórców Eugenie, zastosowanie ich platformy

pozwala firmom śledzić, raportować i zredukować emisje o 20–30 proc.. To znaczący wynik, biorąc pod uwagę fakt, że przemysł ciężki generuje około 30 proc. emisji GHG na świecie. Inne rozwiązania koncentrują się na efektywności energetycznej budynków (AI steruje ogrzewaniem, wentylacją i klimatyzacją w inteligentnych budynkach, redukując zużycie prądu), optymalizacji procesów logistycznych (algorytmy planują trasy transportowe minimalizujące przebieg i spalanie paliwa) czy nawet usuwaniu zanieczyszczeń. W Niderlandach organizacja non-profit The Ocean Cleanup wykorzystuje AI do walki z zanieczyszczeniem plastikiem oceanów. Systemy rozpoznawania obrazu, oparte na sieciach neuronowych, tworzą szczegółowe mapy dryfujących odpadów plastikowych na odległych wodach. Pozwala to efektywniej zaplanować zbieranie śmieci z oceanu – sprzęt czyszczący kierowany jest tam, gdzie zagęszczenie odpadów jest największe, co jest znacznie skuteczniejsze od dawnych metod (trałowania na oślep czy poszukiwań z samolotu). Z kolei w Brazylii ciekawy projekt z pogranicza AI i ekologii realizuje startup Morfo: w okolicach Rio de Janeiro połączono AI z dronami w celu zalesiania trudno dostępnych terenów. Komputery wyposażone w algorytmy sztucznej inteligencji wyznaczają optymalne miejsca i ilość nasion do rozsiania, a drony autonomicznie rozrzucają kapsuły z nasionami. Pozwala to zalesiać zbocza gór 100 razy szybciej niż tradycyjne sadzenie przez człowieka – pojedynczy dron może rozsiać 180 kapsuł z nasionami na minutę, podczas gdy ręcznie człowiek obsadziłby w tym czasie ułamek tej liczby drzewek. Takie innowacje dają nadzieję na przyspieszenie odbudowy ekosystemów leśnych zniszczonych wskutek działalności człowieka czy pożarów. Coraz większą rolę odgrywa tu także Climate TRACE, globalna inicjatywa non-profit, która dzięki AI i teledetekcji pozwala śledzić emisje gazów cieplarnianych z bezprecedensową dokładnością, wspierając rządy i przedsiębiorstwa w tworzeniu skutecznych polityk klimatycznych.

Przytoczone przykłady to tylko wycinek z coraz szerszego spektrum zastosowań AI w służbie planecie. Inteligentne algorytmy stały się „multiplikatorem” wysiłków człowieka – potrafią dostrzec w danych środowiskowych wzorce niewidoczne dla nas, działają niewyobrażalnie szybko i na ogromną skalę. Dzięki temu naukowcy, ekolodzy i decydenci zyskują nowe narzędzia do walki ze zmianą klimatu i degradacją środowiska. W połączeniu z odpowiednią wolą polityczną i społeczną, AI może znacząco przyspieszyć realizację globalnych celów klimatycznych, od dekarbonizacji energetyki po powstrzymanie utraty bioróżnorodności.

Etyczna AI – transparentność, równość i prywatność

Aby sztuczna inteligencja mogła pozytywnie wpływać na ludzi i społeczeństwa (aspekt S i G ESG), musi być rozwijana i stosowana w sposób etyczny. Etyczna AI oznacza takie projektowanie i wykorzystanie algorytmów, które respektuje prawa człowieka, jest wolne od uprzedzeń oraz zapewnia odpowiednią kontrolę i przejrzystość. Wraz z upowszechnieniem się AI w wielu dziedzinach (od finansów, przez opiekę zdrowotną, po wymiar sprawiedliwości) rośnie świadomość wyzwań z tym związanych.

Jednym z kluczowych problemów jest stronniczość i uprzedzenia algorytmów (bias). Systemy uczące się przejmują wzorce z danych treningowych – jeśli dane te odzwierciedlają istniejące nierówności lub stereotypy, AI może je nieświadomie utrwalać. Znane są przypadki, gdy

algorytm rekrutacyjny faworyzował kandydatów płci męskiej, ponieważ został wytrenowany na historycznych danych kadrowych zdominowanych przez mężczyzn, albo gdy system oceny kredytowej dyskryminował pewne mniejszości etniczne ze względu na pośrednie korelacje w danych. Takie sytuacje są nie do zaakceptowania z perspektywy ESG – naruszają zasady równości i inkluzywności. Dlatego firmy coraz częściej przeprowadzają audyt algorytmów pod kątem biasu, wprowadzają techniki „odbiasowywania” danych treningowych oraz tworzą bardziej zróżnicowane zespoły rozwijające AI, aby minimalizować ryzyko niezamierzonych uprzedzeń. Istotne jest również uwzględnianie zasad design for all – np. trenowanie i testowanie systemów rozpoznawania twarzy na zróżnicowanych demograficznie zbiorach zdjęć, by działały one równie dobrze dla różnych ras i płci. W obszarze społecznym ciekawym przykładem jest polska platforma Network Perspective, która analizuje dane z codziennych interakcji zespołów, umożliwiając monitorowanie i ograniczanie przeciążenia pracą oraz wspieranie efektywności zespołowej. Dzięki temu firmy mogą zadbać o dobrostan i zdrową kulturę pracy w oparciu o rzeczywiste dane z systemów komunikacyjnych.

Kolejną kwestią jest transparentność i rozliczalność algorytmów. W tradycyjnym podejściu wiele modeli AI (zwłaszcza głębokie sieci neuronowe) działało jak „czarne skrzynki” – podejmowały decyzje w sposób dla nas niejasny. Obecnie pojawia się silny nacisk, by algorytmy – zwłaszcza te wpływające na ludzkie życie, jak systemy scoringowe czy diagnostyczne – były wytłumaczalne (Explainable AI). Użytkownicy powinni mieć prawo wiedzieć, dlaczego np. odmówiono im kredytu lub jakimi przesłankami kierował się system rekomendujący leczenie. Przejrzystość algorytmów jest kluczowa dla budowy zaufania do AI – zarówno wśród społeczeństwa, jak i regulatorów. Jak zauważają eksperci, liderzy wdrażający AI muszą adresować kluczowe obawy dotyczące uprzedzeń, prywatności danych oraz transparentności, jeśli chcą zyskać zaufanie użytkowników i interesariuszy. W praktyce coraz więcej firm publikuje kodeksy etyczne AI i zasady odpowiedzialnego AI (np. Google AI Principles, Microsoft Responsible AI), które m.in. zobowiązują do zapewnienia ludzkiej kontroli nad ważnymi decyzjami AI, unikania krzywdzących uprzedzeń, zapewnienia prywatności i bezpieczeństwa danych oraz transparentnego informowania o wykorzystaniu algorytmów. Ponadto nowe regulacje (o czym dalej) wymuszają ujawnianie pewnych informacji – np. unijne prawo wymaga informowania użytkownika, gdy wchodzi w interakcję z AI (jak chatbot czy deepfake), a systemy wysokiego ryzyka będą musiały posiadać dokumentację wyjaśniającą zasady ich działania.

Nierozerwalnie z tym wiąże się kwestia ochrony prywatności. AI często potrzebuje ogromnych ilości danych – w tym danych osobowych – by skutecznie się uczyć. Może to kolidować z prawem do prywatności i zasadami ochrony danych. W Europie RODO (GDPR) nakłada surowe wymagania na przetwarzanie danych osobowych, co dotyczy również projektów AI (np. konieczność anonimizacji danych, uzyskiwania świadomych zgód, umożliwienia usunięcia danych na żądanie itp.). Etyczna AI powinna stosować podejście privacy-by-design, czyli uwzględniać ochronę prywatności już na etapie projektowania systemu. Rozwijane są techniki, takie jak federated learning (uczenie modeli na danych zdecentralizowanych, bez gromadzenia ich w jednym miejscu) czy techniki uczenia z zachowaniem prywatności (np. dodawanie szumu – differential privacy), które pozwalają trenować modele na wrażliwych danych bez ujawniania informacji o jednostkach. Wszystko to po to, by wykorzystywać dane odpowiedzialnie, minimalizując ryzyko naruszeń prywatności czy wycieków.

Wreszcie odpowiedzialność i nadzór nad AI: systemy sztucznej inteligencji powinny podlegać monitoringowi i możliwości interwencji człowieka, zwłaszcza w krytycznych zastosowaniach. Filozofia human-in-the-loop zakłada, że ostateczne decyzje – np. w kwestii leczenia pacjenta czy skazania w procesie sądowym – nie mogą być pozostawione

41%

Polaków deklaruje zaufanie do AI, co jest poniżej średniej globalnej (46%)

Dżin został wypuszczony z butelki. Musimy iść naprzód z rozwojem sztucznej inteligencji, ale musimy być też świadomi jej bardzo realnych zagrożeń.

Steven Hawking

wyłącznie maszynie bez udziału człowieka. W razie błędu AI musi być jasne, kto bierze za niego odpowiedzialność (czy twórca algorytmu, czy użytkownik, czy organizacja wykorzystująca AI) – inaczej ciężko egzekwować sprawiedliwość i zadośćuczynienie ewentualnym poszkodowanym. Dlatego governance AI zakłada ustanawianie jasnych procedur i ram prawnych określających odpowiedzialność za decyzje podejmowane przez AI.

Podsumowując, Etyczna AI to fundament społecznego filaru ESG. Zapewnienie, że algorytmy są sprawiedliwe, transparentne i respektują prywatność jest warunkiem akceptacji sztucznej inteligencji przez społeczeństwo. Firmy wdrażające AI muszą brać pod uwagę nie tylko efektywność biznesową, ale i wpływ na ludzi – eliminować uprzedzenia, chronić dane użytkowników i otwarcie komunikować zasady działania swoich systemów. Tylko wtedy AI będzie postrzegana jako technologia służąca dobru wspólnemu, a nie budząca obawy. Na szczęście rośnie świadomość tych kwestii – powstają standardy etyczne, a regulatorzy coraz śmielej wymagają respektowania praw człowieka w kontekście AI. Etyczna AI nie jest przeszkodą, lecz warunkiem długofalowego, zrównoważonego rozwoju tej technologii.

AI w ESG i zrównoważonym biznesie

Biznes odgrywa kluczową rolę w realizacji założeń ESG – to przedsiębiorstwa muszą wdrażać praktyki ograniczające ich wpływ na klimat, dbać o pracowników i społeczności oraz prowadzić przejrzyste zarządzanie. Sztuczna inteligencja staje się sprzymierzeńcem firm w tych staraniach, zwłaszcza że inwestorzy i regulatorzy wywierają rosnącą presję na ujawnianie danych ESG i poprawę wyników w tym zakresie. Poniżej przedstawiamy, jak AI pomaga firmom w praktyce osiągać cele zrównoważonego rozwoju i usprawniać zarządzanie ESG.

Automatyzacja raportowania ESG i analiza danych

Coraz więcej firm wykorzystuje AI do gromadzenia, przetwarzania i raportowania danych ESG. Tradycyjne raporty zrównoważonego rozwoju często wymagają ręcznego zbierania informacji z wielu działów (emisje CO2, zużycie wody, BHP, różnorodność zatrudnienia itd.), co bywa czasochłonne i podatne na błędy. Nowoczesne narzędzia oparte na AI potrafią automatycznie ekstraktować dane z różnych źródeł, np. skanować dokumenty i sprawozdania, agregować dane z systemów IoT w fabrykach czy analizować doniesienia medialne o firmie. Zastosowanie uczenia maszynowego i przetwarzania języka naturalnego (NLP) pozwala też interpretować dane nieustrukturyzowane – na przykład przeskanować setki stron raportów CSR i wychwycić z nich kluczowe wskaźniki. Efektem jest znaczne przyspieszenie i usprawnienie procesu raportowania. Jak odnotowano, firmy korzystające z AI w zarządzaniu danymi ESG zredukowały czas potrzebny na ich przetwarzanie nawet o 40 proc., a dokładność samych raportów wzrosła o około 30 proc.. To ogromna różnica, biorąc pod uwagę rosnącą złożoność wymogów raportowych – od 2025 roku wchodzi w życie unijna dyrektywa CSRD, która rozszerzy obowiązek szczegółowego raportowania ESG na tysiące przedsiębiorstw w Europie. W obliczu takiego wyzwania firmy sięgają po narzędzia AI, by zapewnić zgodność i rzetelność raportów. AI pomaga standaryzować i zweryfikować dane napływające z różnych oddziałów i od dostawców, zapewniając spójny i przejrzysty obraz wyników ESG. Istnieją już dedykowane rozwiązania – np. platformy typu C3 AI ESG czy moduły Salesforce Sustainability Cloud – które wykorzystują uczenie maszynowe do śledzenia śladu węglowego w czasie rzeczywistym, generowania gotowych raportów zgodnych z globalnymi standardami (GRI, SASB) czy identyfikowania luk w danych. Inny przykład to startup Briink, który opracował narzędzie oparte na AI ułatwiające

firmom analizę dokumentów i raportów pod kątem wymogów taksonomii UE – automatycznie klasyfikuje informacje finansowe i niefinansowe, wskazując, co należy ujawnić, aby spełnić kryteria zrównoważonego finansowania. W tym kontekście bardzo ciekawym rozwiązaniem jest też platforma ESG BIK, która umożliwia polskim firmom kompleksowe raportowanie danych środowiskowych, społecznych i zarządczych oraz analizę wiarygodności w kontekście zrównoważonego rozwoju. Ułatwia to instytucjom finansowym i inwestorom ocenę działań przedsiębiorstw pod kątem ESG.

Monitoring na bieżąco i predykcja ryzyk

Zastosowanie AI nie kończy się na raportowaniu ex-post – równie ważne jest bieżące zarządzanie i predykcyjne wykrywanie potencjalnych problemów ESG. Systemy AI mogą ciągle monitorować strumienie danych płynących z działalności firmy: od czujników zużycia energii i emisji w zakładach produkcyjnych, przez sygnały z mediów społecznościowych na temat firmy (reputacja), po dane HR (wskaźniki satysfakcji pracowników, rotacji czy bezpieczeństwa). Dzięki temu menedżerowie otrzymują wczesne ostrzeżenia o odchyleniach – np. gdy emisje w danej fabryce nagle rosną powyżej normy, gdy pojawiają się negatywne komentarze pracowników sugerujące problemy z kulturą organizacji, lub gdy dostawca w łańcuchu dostaw zostanie uwikłany w skandal środowiskowy czy związany z prawami człowieka.

AI potrafi wychwycić takie sygnały i alarmować o ryzyku, zanim przerodzi się ono w poważny incydent. Co więcej, uczenie maszynowe pozwala też prognozować trendy i ryzyka ESG – na podstawie historycznych danych oraz informacji rynkowych model może np. przewidzieć, że przy obecnym tempie wzrostu firma nie osiągnie celu redukcji emisji w 2030 roku, albo że zmiany regulacji spowodują wzrost kosztów emisji o określony procent.

Takie predykcyjne analizy umożliwiają proaktywne działania: inwestycje w nowe technologie czystej energii, przegląd dostawców pod kątem ryzyka ESG czy wdrożenie programów zaradczych dla pracowników (jeśli np. AI wskazuje na rosnące ryzyko wypalenia zawodowego). Zgodnie z trendami, podejście oparte na danych i AI staje się standardem w zarządzaniu zrównoważonym – firmy, które je stosują, mogą szybciej reagować na dynamiczne wymagania inwestorów i regulatorów, a także budować przewagę konkurencyjną dzięki bardziej odpowiedzialnym i efektywnym działaniom.

Zrównoważone łańcuchy dostaw i operacje

AI pomaga firmom także zmniejszać ich ślad środowiskowy w codziennych operacjach biznesowych. Dobrym przykładem jest logistyka i transport – duże sieci dystrybucyjne, flotowe czy e-commerce korzystają z algorytmów, by optymalizować trasy przejazdów, obciążenie pojazdów i harmonogramy dostaw. Amazon wdrożył AI do planowania tzw. „ostatniej mili” dostaw – system uczy się na bazie danych geolokalizacyjnych, natężenia ruchu i historii dostaw, aby wyznaczać kurierom jak najkrótsze i najszybsze trasy. Pozwala to minimalizować przebieg i czas jazdy, a tym samym zużycie paliwa i emisje spalin. Przy milionach dostaw dziennie nawet kilkuprocentowa poprawa efektywności przekłada się na znaczne oszczędności emisji CO2

AI może też dynamicznie przekierowywać paczki między magazynami tak, by skrócić dystans transportu, a w przyszłości – wraz z popularyzacją pojazdów elektrycznych –optymalizować ładowanie i wykorzystanie e-flot pod kątem dostępności energii z OZE.

W produkcji i zarządzaniu zapasami AI wdraża się do optymalizacji procesów w duchu lean management – modele prognozują popyt z dużą dokładnością, co umożliwia redukcję nadwyżek produkcyjnych i marnotrawstwa surowców. W fabrykach algorytmy uczące się mogą na bieżąco dostosowywać parametry maszyn, by zużywać minimalnie potrzebną energię i surowce do osiągnięcia wymaganej jakości produktu. Efektem jest nie tylko obniżenie kosztów, ale i zmniejszenie odpadów produkcyjnych, zużycia wody czy emisji z procesów przemysłowych. W rolnictwie precyzyjnym innowacyjne systemy, takie jak CropX, analizują dane z czujników w glebie i prognozy pogody, umożliwiając racjonalne nawadnianie upraw i ograniczenie zużycia wody nawet o 30 proc.

Inwestycje i decyzje finansowe pod kątem ESG

AI rewolucjonizuje również obszar zrównoważonych finansów. Fundusze inwestycyjne oraz banki wykorzystują algorytmy do oceny spółek pod kątem ESG – analizują one setki czynników (emisje, politykę klimatyczną, warunki pracy, strukturę zarządu, itp.) na podstawie raportów, danych rynkowych oraz informacji tekstowych (doniesienia prasowe, media społecznościowe). Tradycyjnie analitycy ESG byli w stanie ocenić relatywnie ograniczoną liczbę spółek, ale AI potrafi przeskanować cały wszechświat inwestycyjny, wychwytując ukryte wzorce korelacji między działaniami firmy a jej wynikami ESG. Przykładowo, modele NLP mogą na bieżąco czytać wiadomości i alarmować zarządzających funduszami o kontrowersjach związanych z daną firmą (wyciek toksyn, pozew o dyskryminację pracowników, itp.), co wpływa na decyzje o utrzymaniu lub wykluczeniu jej z portfela.

AI jest też stosowana do budowy scenariuszy klimatycznych – np. symuluje, jak zaostrzenie przepisów emisyjnych wpłynie na rentowność spółek węglowych albo jak zwiększenie częstotliwości ekstremalnych zjawisk pogodowych zagrozi infrastrukturze firm z sektora ubezpieczeniowego. Te informacje pozwalają inwestorom lepiej zarządzać ryzykiem i lokować kapitał w przedsięwzięcia przyjazne środowisku.

Krótko mówiąc, AI przyspiesza przepływ informacji i podejmowanie decyzji inwestycyjnych z uwzględnieniem ESG – co jest istotne, bo na rynku kapitałowym szybkość i skala analizy danych daje przewagę konkurencyjną. W obszarze governance przykładem skutecznego wdrożenia AI do monitorowania zgodności i przejrzystości zarządzania jest zastosowanie przez IBM algorytmów skracających czas audytów compliance o ponad 30 proc. oraz predykcyjnych systemów ostrzegających o potencjalnych naruszeniach.

Podobne narzędzia zastosował JPMorgan Chase – AI analizuje dane w czasie rzeczywistym i identyfikuje anomalie mogące sygnalizować ryzyka regulacyjne lub działania niezgodne z przepisami.

Podsumowując, integracja AI z zarządzaniem ESG staje się faktem. Firmy, które umiejętnie wykorzystają sztuczną inteligencję do poprawy swojej odpowiedzialności środowiskowej i społecznej, zyskają nie tylko przychylność inwestorów i klientów, ale też realnie obniżą koszty (np. energii czy kar za emisje) oraz ryzyka biznesowe. W erze, gdy raportowanie ESG coraz częściej jest obowiązkowe, a interesariusze wymagają konkretnych działań, AI jest cennym sojusznikiem. Oczywiście należy pamiętać o właściwym nadzorze nad tak wdrożonymi systemami (jak wspomniano w sekcji o etyce) – ale potencjał usprawnienia zrównoważonego biznesu przez AI jest ogromny. Trend ten będzie się nasilał w kolejnych latach wraz z wejściem nowych regulacji i dalszym rozwojem technologii analitycznych.

Regulacje i przyszłość AI w ESG

Dynamiczny rozwój AI spowodował, że regulatorzy zaczynają tworzyć ramy prawne dla tej technologii – tak, by zmaksymalizować jej korzyści dla społeczeństwa i środowiska, a zminimalizować ryzyka. Kwestie ESG przenikają te regulacje, choć znajdują w nich odzwierciedlenie w różnym stopniu. Równocześnie organizacje międzynarodowe i branżowe wyznaczają standardy etyczne. Poniżej przyglądamy się kluczowym inicjatywom prawnym oraz przewidywanym kierunkom rozwoju AI w kontekście zrównoważonego rozwoju.

Unia Europejska – Akt o AI i powiązane regulacje

UE jest pionierem kompleksowego uregulowania sztucznej inteligencji. Akt o Sztucznej Inteligencji (AI Act) – będący w finalnej fazie prac legislacyjnych (wstępnie uzgodniony w 2023 r., wejdzie w życie w kolejnych latach) – wprowadza podejście oparte na ryzyku. Klasyfikuje systemy AI według stopnia oddziaływania (od minimalnego po niedopuszczalne) i nakłada adekwatne wymagania. Najbardziej szkodliwe zastosowania (np. systemy tzw. „social scoring” obywateli na wzór chiński) zostaną całkowicie zakazane, a systemy wysokiego ryzyka (np. używane w rekrutacji, edukacji, ochronie zdrowia czy transporcie) będą musiały spełniać surowe kryteria dotyczące bezpieczeństwa, nadzoru człowieka, transparentności i solidności. Choć AI Act kładzie nacisk głównie na aspekty etyczne i prawa człowieka, zawiera także elementy związane z ESG. Przykładowo, wymaga, by systemy AI były projektowane z poszanowaniem praw podstawowych i zasad zrównoważonego rozwoju. Wprowadzono też obowiązki ujawniania wskaźników efektywności energetycznej dla tzw. modeli ogólnego przeznaczenia (foundation models) – zgodnie z załącznikiem do aktu twórcy dużych modeli (jak GPT-4) będą musieli informować o zużyciu energii i zasobów podczas treningu. Mimo tych zapisów, wielu ekspertów wskazuje, że obecna treść aktu niedostatecznie odnosi się do kwestii środowiskowych – brak w nim konkretnych wymogów redukcji śladu węglowego AI czy limitów zużycia energii. W przeciwieństwie do takich obszarów, jak transparentność czy bezpieczeństwo, kwestie ekologiczne zostały potraktowane raczej miękko (poprzez zachęty i ogólne zasady). Zdaniem analityków, to stracona szansa, by uczynić AI Act narzędziem wymuszającym „zielone” praktyki w branży AI. Mimo to, sam fakt uwzględnienia idei zrównoważonej AI w dyskusjach legislacyjnych UE świadczy o rosnącej randze tego tematu.

Warto dodać, że w Unii nakłada się też inne regulacje wpisujące się w ESG, które pośrednio dotyczą AI. Wspomniana dyrektywa CSRD (Corporate Sustainability Reporting Directive) zmusi duże przedsiębiorstwa do szczegółowego raportowania m.in. emisji gazów cieplarnianych, zużycia energii i wody, polityk różnorodności itp. – to ogrom danych, których zebranie bez automatyzacji byłoby trudne. Spodziewane jest więc, że firmy sięgną po narzędzia AI, by sprostać tym wymogom (jak opisano wcześniej).

Również rozporządzenie GDPR w zakresie ochrony danych wpływa na projekty AI, wymuszając np. pseudonimizację danych czy umożliwiając osobom fizycznym sprzeciw wobec zautomatyzowanych decyzji – co przekłada się na konieczność modyfikacji algorytmów. W przygotowaniu są też regulacje sektorowe, np. w motoryzacji dotyczące autonomicznych pojazdów, które zdefiniują standardy bezpieczeństwa i odpowiedzialności (to także element Governance w ESG).

Stany Zjednoczone i reszta świata

W USA nie ma jeszcze kompleksowej ustawy o AI na poziomie federalnym, ale trwają prace nad różnymi inicjatywami. Wspomniana ustawa Senatora Markeya – AI Environmental Impacts Act (2024) – jest pierwszą, która skupia się na środowiskowym aspekcie AI. Zakłada ona przeprowadzenie przez EPA i NIST szczegółowego badania wpływu AI na środowisko, powołanie konsorcjum interesariuszy, a także stworzenie systemu dobrowolnego raportowania wpływu AI przez firmy oraz przedstawienie raportu z wnioskami Kongresowi. Choć to dopiero projekt, pokazuje on kierunek myślenia: prawodawcy interesują się zarówno pozytywnym potencjałem AI dla klimatu, jak i jej negatywnym wpływem (zużycie energii, wody). W przyszłości można oczekiwać, że elementy tego aktu zostaną włączone do szerszych regulacji – być może powstanie amerykański odpowiednik AI Act, w którym kwestia zrównoważenia będzie jednym z filarów (obok np. praw obywatelskich i konkurencyjności). W Chinach w 2022 roku weszły w życie regulacje dotyczące tzw. rekomendacyjnych algorytmów internetowych – kładą nacisk na transparentność i zakazują algorytmów promujących treści sprzeczne z dobrymi obyczajami czy destabilizujące społeczeństwo. Choć skupiają się one głównie na kontroli treści, można je uznać za element governance AI. W innych krajach (Kanada, Wielka Brytania, Japonia) trwają prace nad wytycznymi etycznymi i prawnymi – większość z nich odwołuje się do wspólnych wartości: respektowania praw człowieka, niedyskryminacji, bezpieczeństwa, ale coraz częściej też zrównoważonego rozwoju. Przykładowo, Japonia w swojej strategii AI podkreśla spójność z Celami Zrównoważonego Rozwoju ONZ, a Chiny inwestują w tzw. zielone centra danych dla AI, choć jednocześnie mniej uwagi poświęcają aspektom wolności obywatelskich.

Standardy i współpraca międzynarodowa

Poza twardym prawem istotne są standardy miękkie i dobrowolne. Wspomniane już Zasady OECD dla AI (2019/2024) są jednym z przykładów – przyjęło je wiele krajów zachodnich (w tym Polska) oraz np. Brazylia – stanowią one zbiór wartości i zaleceń, by AI była innowacyjna, godna zaufania i ukierunkowana na dobro człowieka oraz środowiska.

Aktualizacja z 2024 r. dodała wprost kwestie zrównoważonego rozwoju środowiskowego, walki z dezinformacją oraz eliminacji biasu jako istotne elementy. Inną platformą jest ONZ – UNESCO w 2021 r. przyjęło Rekomendację w sprawie Etyki Sztucznej Inteligencji, która również podkreśla, że AI powinna służyć realizacji Celów Zrównoważonego Rozwoju i wzywa do oceny wpływu środowiskowego systemów AI w ich cyklu życia. World Economic Forum z kolei zainicjowało AI Governance Alliance – globalny sojusz firm technologicznych, rządów i organizacji społecznych na rzecz wspólnych zasad odpowiedzialnego rozwoju AI. Tego typu inicjatywy, choć niewiążące, często torują drogę formalnym regulacjom oraz ujednolicają podejście biznesu na różnych rynkach (np. firmy dobrowolnie wdrażają wytyczne OECD czy UNESCO, przygotowując się na przyszłe przepisy).

Przyszłe kierunki rozwoju

Patrząc w przyszłość, można oczekiwać coraz ściślejszego powiązania AI z celami ESG. Z jednej strony, osiągnięcie ambitnych celów klimatycznych (jak neutralność klimatyczna do połowy stulecia) będzie praktycznie niemożliwe bez zaawansowanej analityki i optymalizacji, jaką oferuje AI – stąd dalsza eksplozja innowacji AI w zielonych technologiach (energytech, cleantech, climatetech). Z drugiej strony, rosnąca skala AI zmusi firmy i rządy

57%

respondentów Obawia się, że AI może mieć negatywny wpływ na ich edukację

Sztuczna inteligencja prawdopodobnie będzie albo najlepszą, albo najgorszą rzeczą, jaka przydarzy się ludzkości.

Elon Musk

do jeszcze większych wysiłków, by tę technologię uczynić odpowiedzialną. Możemy spodziewać się m.in.: wprowadzenia standardowych metryk śladu środowiskowego AI (by każda organizacja mogła mierzyć i porównywać np. emisje na jedno zapytanie do modelu AI) oraz być może limiterów regulacyjnych – np. obowiązku zasilania dużych treningów AI w określonym procencie energią odnawialną lub planów kompensacji emisji. Już dziś odczuwa się brak ujednoliconych metod pomiaru wpływu AI na środowisko, co utrudnia firmom ocenę i komunikację ich wysiłków. W najbliższych latach zapewne powstaną takie metody (na forum ISO lub IEEE), obejmujące zużycie energii, ślad węglowy, zużycie wody i e-odpady generowane przez AI. To z kolei pozwoli włączyć te wskaźniki do raportów ESG. Być może powstaną też certyfikaty „Green AI” przyznawane algorytmom/ systemom spełniającym określone kryteria efektywności energetycznej – podobnie jak obecnie certyfikuje się budynki w standardzie LEED.

W sferze społecznej i etycznej przewiduje się, że AI stanie się bardziej transparentna i wyjaśnialna. Postęp w dziedzinie XAI (Explainable AI) już umożliwia tłumaczenie, na jakiej podstawie sieć neuronowa podjęła decyzję – te mechanizmy będą rozwijane i zapewne wymagane prawnie w kluczowych zastosowaniach (np. decyzje kredytowe, rekrutacyjne, medyczne). Rozwinie się również koncept „Fair AI” – metod zapewniających niewystępowanie systematycznych stronniczości. Możliwe, że regulacje wymuszą audyty algorytmów przez niezależne podmioty (na wzór audytów finansowych) potwierdzające zgodność z kryteriami etycznymi i równościowymi. Coraz więcej produktów AI będzie projektowanych z myślą o privacy-by-design i security-by-design, co stanie się punktem wyjścia do dopuszczenia ich na rynek (np. podobnie jak obecnie, sprzęt elektryczny musi spełniać normy bezpieczeństwa). Wreszcie edukacja i świadomość staną się kluczowe: zarówno decydenci, jak i społeczeństwo będą lepiej rozumieć działanie AI. Już teraz ESG obejmuje także rozwój kapitału ludzkiego – firmy szkolą pracowników z etyki AI, powołują komitety etyczne oceniające projekty AI, angażują interesariuszy w konsultacje nad wykorzystaniem AI (np. związków zawodowych, organizacji praw człowieka). Te praktyki prawdopodobnie upowszechnią się jako element dobrego ładu korporacyjnego (Governance).

Podsumowując, przyszłość AI w kontekście ESG maluje się jako obszar intensywnej współpracy technologów, ekologów, prawników i decydentów. Sztuczna inteligencja będzie coraz głębiej zintegrowana z wysiłkami na rzecz zrównoważonego rozwoju – zarówno jako narzędzie przyspieszające pozytywne zmiany (redukcja emisji, poprawa jakości życia), jak i obiekt regulacji mających utrzymać jej rozwój w ryzach odpowiedzialności. Stoimy przed szansą, by mądrze wykorzystana AI stała się jednym z filarów rozwiązania największych globalnych problemów – od kryzysu klimatycznego po nierówności społeczne. Warunkiem jest jednak, że podejdziemy do jej rozwoju w sposób zrównoważony, przejrzysty i inkluzywny, nie gubiąc z oczu wartości humanistycznych i granic naszej planety. Właściwe ramy ESG dla AI będą tu drogowskazem, który ma zapewnić, że technologia będzie służyć ludziom i środowisku, a nie odwrotnie. AI może być katalizatorem zielonej i sprawiedliwej przyszłości – ale to od nas zależy, czy potencjał ten zostanie w pełni i odpowiedzialnie wykorzystany. n

w ocenIe eksPertów

AI staje się dźwignią ESG: pomaga redukować emisje, chronić bioróżnorodność i usprawniać łańcuchy dostaw, ale sama podnosi energochłonność. Jak pogodzić „zieloną” AI z jej śladem środowiskowym i etyką użycia?

Sztuczna inteligencja ma podwójną naturę. Z jednej strony przyspiesza transformację ESG: optymalizuje zużycie energii, prognozuje klęski, wspiera recykling i raportowanie niefinansowe, zwiększając przejrzystość i skuteczność działań firm. Z drugiej, jej treningi i inferencja pochłaniają ogromne wolumeny prądu i wody, rodząc pytania o ślad węglowy, uprzedzenia algorytmów oraz prywatność danych. Zrównoważona i „zielona” AI to więc nie hasła, lecz konkret: efektywniejsze modele, OZE w centrach danych, audyty biasu, XAI i governance zgodny z nadchodzącymi regulacjami (AI Act, CSRD). Poniżej oddajemy głos ekspertom: gdzie AI realnie pomaga celom E, S i G, a gdzie wymaga hamulca bezpieczeństwa?

Grzegorz

Soczewka VP Sales for Eastern Europe, OVHcloud

aI naPĘdza innowacje. firmy muszą dbaĆ o Środowisko

Najnowsze badanie OVHcloud pokazuje, że aż 3/4 polskich firm dostrzega potencjał wykorzystania AI w swojej działalności. Jesteśmy coraz bardziej otwarci na wdrażanie tej technologii w pracy i życiu codziennym, ale nie możemy zapominać o wyzwaniach, które jej rozwój niesie – szczególnie środowiskowych.

Generatywna AI znacząco zwiększa zapotrzebowanie na moc obliczeniową, a tym samym na energię elektryczną i wodę. Kluczowe staje się więc odpowiedzialne podejście do infrastruktury cyfrowej. W OVHcloud od 2003 roku wykorzystujemy chłodzenie cieczą, dzięki czemu nasze centra danych są w czołówce najlepszych wyników w branży pod względem współczynnika efektywności energetycznej (PUE) i efektywności wykorzystania wody (WUE). Wspierając innowacyjność i promując zrównoważony rozwój w branży DC, niedawno udostępniliśmy specyfikacje chłodzenia cieczą w modelu open source. Rewolucja AI wymusza na branży szybką transformację – od lokalizacji blisko źródeł energii, przez lokalną produkcję i magazynowanie, po zacieśnianie współpracy z sektorem energetycznym. Centra danych i transmisja danych odpowiadają już za ok. 25 proc. śladu środowiskowego branży (International Energy Agency, 2023). W OVHcloud traktujemy to wyzwanie jako priorytet, od lat inwestując w technologie, które pozwalają ograniczać wpływ środowiskowy i wspierać klientów w realizacji ich celów ESG.

aI wymaga chłodzenia. nowe technologie oszczĘdzają energiĘ

Centra danych i zainstalowana w nich infrastruktura sprzętowa (m.in. serwery) będą musiały efektywnie obsługiwać obciążenia sztucznej inteligencji, a jednocześnie zapewnić wydajne chłodzenie. Specjalnie zaprojektowane superkomputery mogą przyśpieszyć rozwój AI, ale potrzebują nowoczesnych technologii chłodzenia cieczą, które obecnie są kluczowe, jeśli chodzi o transformację energetyczną branży technologicznej. Ważne jest także, aby w miksie energetycznym coraz większy udział miały źródła odnawialne. Ponadto tworzenie partnerstw z instytucjami naukowymi czy administracją publiczną pomoże przekuć wyzwania związane z energochłonnością w rozwiązania prowadzące do synergii i korzyści dla wszystkich.

W HPE od dekad pracujemy nad tym, aby superkomputery obsługujące intensywne obliczenia o wysokiej wydajności były energooszczędne, m.in. dzięki innowacjom w systemach chłodzenia. Dostarczamy specjalnie zaprojektowane superkomputery, aby skutecznie trenować sztuczną inteligencję przy minimalnym zużyciu energii. Według naszych badań system bezpośredniego chłodzenia cieczą w superkomputerze dedykowanym AI potrzebuje o 87 proc. mniej energii niż system chłodzenia oparty na wentylatorach.

Karolina Solecka Compute & Digital Sales Leader, Hewlett Packard Enterprise

aI może mieĆ Pozytywny wPływ. oPtymalizacja z użyciem aI

Sztuczna inteligencja jest już wykorzystywana do monitoringu i analiz na potrzeby ochrony środowiska (klimatu) i gospodarki o obiegu zamkniętym. Adopcja AI w obszarze społecznym (pracowniczym) i ładu korporacyjnego następuje wolniej z powodu ograniczeń w dostępie do danych i obaw o bezpieczeństwo informacji. Trening modeli AI istotnie zwiększa zapotrzebowanie na surowce i energię, szczególnie w centrach danych to wyzwanie, zwłaszcza przy nieodpowiednim kosztowo i emisyjnie miksie energetycznym. Rozwój AI i transformacja energetyczna, powinny być ze sobą pozytywnie skorelowane. W praktyce oznacza to, że firmy inwestujące w AI, coraz częściej inwestują we własne niskoemisyjne źródła energii lub zawierają kontrakty z producentami takiej energii. AI może pomagać w tworzeniu i w realizacji strategii zrównoważonego rozwoju, np. optymalizując zużycie energii w centrach danych i każdej innej firmie. W łańcuchach dostaw może poprawić identyfikację ryzyk społecznych i compliance. Należy określić, które obszary rozwoju AI przyniosą organizacji najszybciej największe korzyści, przekładające się na rynkową przewagę w realizacji strategii: z perspektywy ESG i biznesowej. Lokalne kompetencje warto rozwijać m.in. poprzez pilotaże, które łączą możliwość przetestowania konceptu przez użytkowników z kontrolą kosztów.

Zdzisław Jakubowski Circular Economy Business Development Manager, Sustainability Manager AB S.A.

Adam Bandura Business Unit Manager w TD SYNNEX

sztuczna inteligencja na zrównoważonej infrastrukturze. oPtymalizacja Przez aI może służyĆ Środowisku

W TD SYNNEX traktujemy ESG jako kluczowy element strategii wdrażania sztucznej inteligencji. AI może znacząco wspierać cele środowiskowe i efektywność operacyjną, ale wymaga odpowiedzialnej infrastruktury. Współpracując z Cisco, promujemy architekturę Cisco PoD (Point of Delivery) – modułowe środowiska serwerowe zoptymalizowane pod obciążenia AI. Dzięki wysokiej gęstości obliczeń i inteligentnemu zarządzaniu energią, PoD pozwalają na przetwarzanie dużych modeli AI przy minimalnym zużyciu zasobów, wspierając redukcję śladu węglowego. W praktyce oznacza to krótszy czas trenowania modeli, mniejsze koszty energii i bardziej przewidywalne utrzymanie. Rozwiązania te są skalowalne i przygotowane na przyszłe wymagania AI, co pozwala firmom rozwijać się w sposób zrównoważony bez kompromisów w wydajności. Jako globalny dystrybutor IT integrujemy te rozwiązania w ofertach dla partnerów, pokazując, że odpowiedzialne wdrożenie AI zaczyna się od wyboru właściwej, zrównoważonej infrastruktury. Aktywnie edukujemy rynek, wspierając partnerów w tworzeniu strategii, które łączą innowacje z celami ESG. ESG w tym kontekście to nie tylko raportowanie – to realne działania technologiczne, które łączą innowacyjność z troską o środowisko i efektywność biznesu.

aI szansą, ale i wyzwaniem dla firm

mśp kluczowe dlA uzyskAniA efektu skAli

O szansach i zagrożeniach związanych z rozwojem sztucznej inteligencji w Polsce, o tym, jak AI może wspierać tworzenie nowych usług i produktów, a także zwiększać efektywność firm, a jednocześnie o barierach kompetencyjnych w sektorze MŚP i potrzebie przygotowania młodych pokoleń do wyzwań rynku pracy rozmawiamy z Michałem Kanownikiem, prezesem zarządu Związku Cyfrowa Polska

Jakie są najważniejsze szanse i wyzwania dla biznesu związane z postępującą adaptacją sztucznej inteligencji?

Widziałbym tutaj dwa podstawowe kierunki. Pierwszy to tworzenie nowych produktów i usług cyfrowych opartych na sztucznej inteligencji. To ogromne pole do popisu, a ogranicza nas właściwie tylko wyobraźnia. Już dziś widać potencjał w medycynie, ochronie zdrowia, energetyce, architekturze, projektowaniu instalacji czy logistyce. Możliwości są niemal nieograniczone, a sztuczna inteligencja pozwala zarówno na wprowadzanie zupełnie nowych usług, jak i udoskonalanie już istniejących.

Drugim kierunkiem jest poprawa efektywności działania. AI daje narzędzia do lepszego zarządzania organizacją, podnoszenia wydajności pracowników, optymalizacji procesów i sprawniejszej obsługi klientów, także w obszarze posprzedażowym. To technologie, które mogą realnie zwiększać konkurencyjność polskich firm.

Problem w tym, że wiele przedsiębiorstw nie potrafi ich jeszcze wdrażać.

Czyli główną barierą jest brak kompetencji?

Zdecydowanie tak. Brak wiedzy i świadomości to dziś największy hamulec adaptacji AI w Polsce. Szczególnie dotyczy to małych i średnich przedsiębiorstw. Duże korporacje wdrażają sztuczną inteligencję i dobrze wygląda to w raportach, ale nie daje efektu skali. Dopiero gdy technologia zacznie trafiać do MŚP, cała gospodarka dostanie nowe koło zamachowe.

Dlaczego właśnie mniejsze firmy mają tak duże znaczenie?

Bo to one stanowią większość polskiej gospodarki. Jeżeli przebijemy „szklany sufit” i AI zacznie być stosowana w tysiącach mniejszych podmiotów, wtedy rzeczywiście można mówić o transformacji gospodarki. Sztuczna inteligencja nie zna granic geograficznych, a dzięki niej polski

Polska ma szansę wykorzystać AI jako nowe koło napędowe rozwoju gospodarczego. Jeśli jednak zdominują nas obawy i bierność, pozostaniemy jedynie odbiorcą cudzych technologii, zamiast ich twórcą i eksporterem.

Michał Kanownik prezes Związku Cyfrowa Polska

biznes ma szansę przebijać się na rynki globalne.

Czy pieniądze są tutaj równie istotną barierą?

Finanse zawsze są ważne, ale nie uważam, by były największym problemem. Największym jest brak przygotowania merytorycznego. Samo wdrożenie technologii „na pokaz” niczego nie zmieni. Trzeba wiedzieć, jak używać jej mądrze i efektywnie. Przykładów jest wiele, od ochrony zdrowia po e-commerce. Weźmy branżę fashion: algorytmy mogą prowadzić klienta przez proces zakupowy i dopasowywać ofertę do jego preferencji. A jednak wiele firm nie korzysta z tej możliwości, bo brakuje im wiedzy, jak to zrobić.

Często pojawia się też brak pomysłu, do czego AI wykorzystać.

Tak. Wielu przedsiębiorców mówi: „to nie dla mnie”. Rolnik czy właściciel myjni samochodowej zastanawia się, jak miałby użyć sztucznej inteligencji. Tymczasem każdy może znaleźć zastosowanie dopasowane do własnej działalności. AI może wspierać monitorowanie upraw, przewidywać zapotrzebowanie klientów, usprawniać obsługę, a nawet pomagać w prowadzeniu księgowości. Brakuje jednak praktycznych wskazówek.

Jak można rozwiązać ten problem?

Dobrym pomysłem byłby system doradców tworzony przez rząd lub resort cyfryzacji. Tacy przewodnicy mogliby podpowiadać

przedsiębiorcom, gdzie i jak zastosować AI, jakie narzędzia wybrać, aby realnie poprawić efektywność zarządzania, zwiększyć sprzedaż czy pozyskać nowych klientów. To wsparcie mogłoby przyspieszyć proces adaptacji w całej gospodarce.

W jakich branżach sztuczna inteligencja ma dziś największe znaczenie i gdzie jej rozwój powinien być priorytetem?

Wskazałbym cztery filary: energetykę, branżę zbrojeniową, służbę zdrowia i cyberbezpieczeństwo. To obszary

strategiczne, gdzie sztuczna inteligencja już jest obecna, ale jej rola będzie jeszcze rosła.

Zacznijmy od cyberbezpieczeństwa.

Tutaj AI jest absolutnie niezbędna. Pomaga analizować incydenty, przewidywać kierunki ataków i wzmacniać systemy obronne. Dzięki niej możemy szybciej reagować na zagrożenia i budować szczelniejsze zabezpieczenia. To narzędzie, które znacząco przyspiesza pracę służb odpowiedzialnych za bezpieczeństwo.

A jak wygląda to w sektorze obronnym?

Rozwój jest tu w dużej mierze niejawny, ale na pewno zaawansowany. Widać to chociażby po doświadczeniach wojny w Ukrainie, która stała się poligonem do testowania rozwiązań opartych na AI. Ta technologia ma ogromne znaczenie zarówno na polu walki, jak i w systemach obrony cywilnej. Możemy sobie wyobrazić aplikacje, które analizują dostępność sprzętu i ludzi w sytuacjach kryzysowych, by natychmiast kierować ich tam, gdzie są najbardziej potrzebni.

Energetyka to kolejny filar. Jakie tu są możliwości?

AI może optymalizować zużycie energii, przewidywać zapotrzebowanie na poszczególnych rynkach, a nawet pomagać w lepszym planowaniu inwestycji. Dla konsumenta oznacza to bardziej przewidywalne rachunki, a dla państwa sprawniejsze zarządzanie systemem energetycznym. To narzędzie, które pozwala reagować na zmiany popytu i podnosić efektywność całej gospodarki.

A ochrona zdrowia?

To dziedzina, w której potencjał AI jest wręcz nieograniczony. Analiza danych medycznych może przyspieszać diagnozy, wspierać wykrywanie rzadkich chorób i przewidywać zdarzenia zdrowotne na podstawie wyników badań. Wyobraźmy sobie systemy monitorujące pacjentów z cukrzycą, padaczką czy chorobami serca, które alarmują lekarzy w razie zagrożenia. To ogromna wartość dla pacjentów, budżetu państwa i całego sektora medycznego.

Czyli AI mogłaby pomóc także w zarządzaniu placówkami?

Zdecydowanie tak. Można ją wykorzystać do analizy dostępności łóżek, zapotrzebowania na personel czy zużycia leków. AI może nawet optymalizować trasy pielęgniarek w szpitalach, by skrócić dystans, który pokonują w codziennej pracy. To oszczędności i lepsza organizacja systemu. W szerszym wymiarze oznacza to efektywniejsze wydawanie publicznych pieniędzy.

AI w służbie zdrowia to nie tylko diagnozy, ale też logistyka?

Oczywiście. Tak jak aplikacje mapowe pozwalają karetce szybciej dotrzeć do pacjenta, podobnie można mapować wewnętrzne procesy w szpitalu, od transportu pacjentów na badania, przez dostępność

sprzętu, po planowanie grafiku lekarzy. Dzięki temu unika się chaosu, a opieka staje się sprawniejsza.

Czyli to także szansa dla polskich firm technologicznych?

Naturalnie. Tworzenie takich rozwiązań w Polsce to nie tylko usprawnienie krajowej ochrony zdrowia, ale też możliwość eksportu technologii na rynki zagraniczne. Mamy potencjał, by rozwijać rozwiązania konkurencyjne w skali globalnej.

Jakie obszary, Pana zdaniem, są wciąż niedoceniane, jeśli chodzi o wykorzystanie sztucznej inteligencji?

Wskazałbym dwa: rolnictwo i rynek pracy. W przypadku rolnictwa mamy do czynienia z ogromnym, niewykorzystanym potencjałem. AI może monitorować pola uprawne, przewidywać zbiory, podpowiadać optymalne terminy siewu czy nawożenia, a nawet analizować prognozy pogodowe, aby lepiej planować produkcję. Technologia może też wspierać hodowlę zwierząt, monitorować ich kondycję i doradzać w zakresie żywienia. Dzięki temu rolnik otrzymuje narzędzie, które zwiększa efektywność gospodarstwa i ogranicza ryzyko strat.

A jak to wygląda w kontekście rynku pracy?

Tu często pojawia się obawa, że AI odbierze ludziom zatrudnienie. Ja uważam inaczej. Ta technologia może być używana do lepszego zarządzania zasobami ludzkimi i przewidywania trendów. Analiza dużych zbiorów danych pozwala prognozować, w których regionach kraju i w jakich branżach będzie rosnąć zapotrzebowanie na specjalistów. Dzięki temu można wcześniej dostosować system edukacji i kształcenia zawodowego, by przygotować kadry do przyszłych wyzwań. To narzędzie, które nie eliminuje pracy, lecz pomaga planować i kształtować rynek zatrudnienia.

Czy nie istnieje ryzyko, że takie prognozy AI będą oparte na błędnych danych?

Bezspornie, i jest to bardzo poważne ryzyko. Modele uczą się na podstawie tego, co im dostarczymy. Jeśli dane są złej jakości, wyniki również będą błędne. To tak zwany problem „garbage in, garbage out”. Musimy więc wypracować swoistą umowę społeczną i dbać o jakość danych, które trafiają do systemów. Jeśli będziemy karmić sztuczną inteligencję dezinformacją czy chaotycznymi informacjami, w przyszłości może nam to zaszkodzić.

To wymaga także zmiany podejścia społecznego.

Zdecydowanie tak. Społeczeństwo musi zrozumieć, że AI jest narzędziem, które można wykorzystać z korzyścią, jeśli zadbamy o odpowiednie warunki. Problem w Europie polega na tym, że debata publiczna od lat skupia się głównie na zagrożeniach, etyce, prywatności czy ryzyku utraty pracy. Rzecz jasna to ważne kwestie, ale jednostronna narracja rodzi nieufność.

Tymczasem globalne dane pokazują, że technologia wprawdzie zmieni strukturę zatrudnienia, ale jednocześnie stworzy wiele nowych miejsc pracy i specjalizacji.

Czyli zamiast strachu potrzebna jest otwartość na zmiany?

Tak. Kluczowe są reskilling i upskilling, czyli zdobywanie nowych kompetencji i podnoszenie już posiadanych. Rynek pracy będzie się zmieniał i nikt na nas nie poczeka. Jeśli zatrzymamy się w miejscu, świat zwyczajnie nas wyprzedzi. Dlatego edukacja i ciągłe uczenie się są fundamentem, by wykorzystać szanse, które daje AI.

Jakie działania powinny zostać podjęte w obszarze edukacji?

Musimy wprowadzać elementy związane ze sztuczną inteligencją do szkół i na uczelnie. Chodzi o to, aby młode

Musimy wypracować swoistą umowę społeczną i dbać o jakość danych, które trafiają do systemów. Jeśli będziemy karmić sztuczną inteligencję dezinformacją czy chaotycznymi informacjami, w przyszłości może nam to zaszkodzić.

Michał Kanownik prezes Związku Cyfrowa Polska

pokolenie, które za kilka lat wejdzie na rynek pracy, było przygotowane do pracy z tą technologią. AI powinna być traktowana jako narzędzie codzienne, które ułatwia życie, przyspiesza procesy, daje szybszy dostęp do informacji, pomaga w diagnozowaniu problemów i ich rozwiązywaniu. Jeśli nauczymy młodych ludzi korzystania z niej w sposób świadomy i bezpieczny, będą oni naturalnie wykorzystywać ją w przyszłej pracy zawodowej.

To wymaga także działań ze strony państwa.

Ma się rozumieć. Potrzebna jest kampania edukacyjna i programy wsparcia, które przekonają społeczeństwo, że AI to nie wróg, lecz sprzymierzeniec. Zaufanie można budować przez transparentność i pokazywanie przykładów realnych korzyści, jakie niesie ta technologia, np. w ochronie zdrowia czy energetyce. Ważne, by obywatel widział namacalne efekty, a nie tylko słyszał o abstrakcyjnych projektach.

Czy w takim razie najbliższe lata będą czasem kluczowych rozstrzygnięć?

Tak, stoimy przed momentem przełomowym. Jeśli uda się przełamać barierę braku kompetencji i braku zaufania, Polska ma szansę wykorzystać sztuczną inteligencję jako nowe koło napędowe rozwoju gospodarczego. Jeśli jednak zdominują nas obawy i bierność, pozostaniemy jedynie odbiorcą cudzych technologii, zamiast ich twórcą i eksporterem. n

etyczna sztuczna Inteligencja

Zaufanie wpisane w algorytm. AI, która nie tylko działa –ale

działa etycznie

Tworzenie godnej zaufania AI wymaga przejścia przez pełną ścieżkę oceny: od transparentności, wyjaśnialności, odporności i inkluzywności po analizę etyczną, prawną, bezpieczeństwa danych oraz wpływu na reputację. W proces projektowania AI coraz częściej angażowani są nie tylko inżynierowie, ale także socjolodzy, psycholodzy, etycy i prawnicy. To oni budują zapory przed niezamierzonymi skutkami, tworzą możliwe negatywne scenariusze dla wielu różnych interesariuszy. Dzięki tym zabiegom są w stanie interdyscyplinarnie wychwycić nieuświadomione negatywne oddziaływanie AI oraz unikać pułapek algorytmicznej władzy. Trustworthy AI to już nie „miękki temat” – to warunek wejścia na rynek, ochrony reputacji i utrzymania zaufania klientów, regulatorów i społeczeństwa.

Liderzy, którzy dziś zbudują wewnętrzne kompetencje i kulturę odpowiedzialnej innowacji, jutro będą wyznaczać standardy etycznej transformacji cyfrowej.

Trend 1. Etyka AI jako fundament przyszłości.

Trend 2. Budowanie wyjaśnialnej AI (Responsible AI by Design).

Trend 3. Prywatność i ludzka sprawczość w erze AI (Human-Centric AI Governance).

Trend 4. Tarcza przed zagrożeniami: bezpieczeństwo i odpowiedzialność (Safeguarding AI Futures).

Trend 5. Etyka jako kompas innowacji.

Trend 6. Innowacja jako system odpornościowy organizacji.

Trend 7. AI jako najcenniejszy i najpilniej strzeżony zasób firmy.

Trend 8. Przywództwo świadomej transformacji w erze AI.

Trend 9. Pytania strategiczne dla liderów.

Trend 1. Etyka AI jako fundament przyszłości

W dobie, gdy sztuczna inteligencja przeplata się z każdą nicią naszego życia – od globalnych rynków finansowych, przez edukację, oprogramowanie biznesowe, aż po nasze codzienne wybory konsumenckie – pojawia się pytanie o to, jak daleko może się posunąć ta transformacja, zanim napotka na granicę, którą wyznacza ludzkość? AI jest narzędziem o niezrównanej mocy, zdolnym do rozwiązania największych wyzwań świata, ale także do eskalowania istniejących nierówności i tworzenia nowych zagrożeń.

Trend 2. Budowanie wyjaśnialnej AI

(Responsible AI by Design)

Jednym z najbardziej palących wyzwań w rozwoju AI jest problem uprzedzeń algorytmicznych Systemy AI uczą się na danych, które często odzwierciedlają ludzkie uprzedzenia i historyczne nierówności. Konsekwencje są poważne: od dyskryminacji w rekrutacji, przez niesprawiedliwe decyzje kredytowe, po błędy w systemach identyfikacji twarzy, które nieproporcjonalnie często mylą osoby o ciemniejszej karnacji. Jednak rośnie świadomość tego problemu, a wraz z nią –wysiłki na rzecz jego rozwiązania. Widzimy rosnącą liczbę narzędzi open source do eliminacji uprzedzeń danych i algorytmów (debiasing), co jest coraz bardziej dostrzeganym sygnałem wskazującym na demokratyzację dostępu do etycznych praktyk AI. Firmy zaczynają rozumieć, że sprawiedliwe AI to nie tylko kwestia etyki, ale także wizerunku i zgodności z regulacjami.

Kolejnym kluczowym elementem jest wyjaśnialność AI (XAI) Przez lata wiele zaawansowanych modeli AI, zwłaszcza tych opartych na głębokim uczeniu, funkcjonowało jak „czarne skrzynki”. Były w stanie dawać trafne odpowiedzi, ale nikt nie potrafił wyjaśnić, dlaczego podjęły taką, a nie inną decyzję. W sektorach krytycznych, takich jak opieka zdrowotna czy finanse, jest to nieakceptowalne. Dlatego projektanci coraz częściej włączają wyjaśnialność jako podstawową cechę modeli AI. Wzrost zapotrzebowania na rolę „audytora algorytmów” – specjalistów zdolnych do analizy i interpretacji logiki działania AI – jest kolejnym sygnałem wskazującym na to, że rynek domaga się transparentności.

Aby te zasady były egzekwowane, konieczne są audyty i standaryzacja Organizacje wdrażają ustandaryzowane procesy, aby weryfikować sprawiedliwość, bezpieczeństwo i zgodność systemów AI z regulacjami. Regularne, niezależne audyty pomagają wykrywać i korygować uprzedzenia lub błędy, zanim wyrządzą one szkody. Obserwujemy powstawanie niezależnych instytutów certyfikacji etycznej AI, które mogą w przyszłości stać się odpowiednikami ISO dla systemów cyfrowych (przykład: ISO/IEC 42001) Taka standaryzacja zwiększy zaufanie publiczne i biznesowe, czyniąc etyczną AI nowym, rynkowym złotym standardem.

Trend 3. Prywatność i ludzka sprawczość w erze AI

(Human-Centric AI Governance)

W miarę jak AI tworzy cyfrowe persony i autonomicznych agentów, kwestia prywatności i ochrony danych staje się paląca. Systemy AI z długoterminową pamięcią, zdolne do zapamiętywania naszych preferencji, historii interakcji i osobistych danych, oferują niezrównaną personalizację. Jednak rodzi to również pytania o nadzór i etyczne wykorzystanie tych wrażliwych informacji. Ważnym sygnałem jest tu rosnące i powszechne

wdrażanie „prawa do bycia zapomnianym” w kontekście danych przetwarzanych przez AI, co sygnalizuje rosnące zapotrzebowanie na kontrolę nad cyfrowym śladem.

Kluczem do etycznego rozwoju jest zarządzanie AI zorientowane na człowieka To oznacza projektowanie systemów w taki sposób, aby służyły interesom ludzkości, a nie je podważały. AI powinna być narzędziem, które wzmacnia ludzkie możliwości, kreatywność i zdolności decyzyjne, a nie je eroduje. Widzimy, jak w dyskursie biznesowym rośnie nacisk na „augmentację” (wspomaganie) zamiast „automatyzację”, co jest dowodem na zmianę paradygmatu w myśleniu o roli AI w pracy i życiu.

Niebezpieczeństwo polegania na AI bez odpowiedniego nadzoru prowadzi do utraty ludzkiej sprawczości Jeśli zbytnio delegujemy decyzje algorytmom, ryzykujemy erozję naszych własnych umiejętności krytycznego myślenia i zdolności do samodzielnego działania. Edukacja, świadomość i odpowiednie projektowanie interfejsów AI są kluczowe, aby temu zapobiec. Interesującą, choć wciąż „dziką kartą”, może okazać się globalny ruch odcięcia się od technologii (Tech Detox), który, choć obecnie niszowy, może w przyszłości wpłynąć na to, jak konsumujemy technologię i jak bardzo jesteśmy skłonni polegać na AI.

Trend 4. Tarcza przed zagrożeniami: bezpieczeństwo i odpowiedzialność (Safeguarding AI Futures)

Nie możemy ignorować ciemnej strony AI. Technologia, która może być siłą napędową postępu, może również stać się potężną bronią AI jest coraz częściej wykorzystywana do generowania dezinformacji, deepfake’ów i manipulacji społecznej, co zagraża integralności procesów demokratycznych i spójności społecznej. Co więcej, AI umożliwia nowe formy cyberataków, zwiększając ich skalę i wyrafinowanie. Pojawiają się nawet obawy dotyczące militaryzacji AI, w tym tworzenia autonomicznej broni, co budzi poważne kwestie etyczne i bezpieczeństwa. Jednakże, jako słaby sygnał, rozwija się również „kontr-AI” – algorytmy i systemy zaprojektowane specjalnie do wykrywania deepfake’ów, dezinformacji i złośliwego oprogramowania generowanego przez AI. To cyfrowy wyścig zbrojeń, w którym etyka musi wyznaczać granice.

Systemy AI, zwłaszcza te złożone i autonomiczne, mogą generować niezamierzone konsekwencje, które są trudne do przewidzenia. Brak nadzoru lub mało profesjonalne projektowanie rozwiązań AI mogą prowadzić do katastrofalnych skutków, takich jak wyciek danych, załamania rynków finansowych czy rozprzestrzenianie szkodliwych treści. Szczególną uwagę powinniśmy zwrócić na najbardziej wrażliwych członków społeczności, czyli dzieci – rozwiązania dedykowane edukacji powinny uwzględniać negatywne działania i szczególnie zadbać o ich cyfrowy dobrostan, a przede wszystkim cyfrowe bezpieczeństwo.

W obliczu tych zagrożeń ewolucja regulacji i prawa staje się imperatywem. Ramy prawne często nie nadążają za szybkim rozwojem AI. Kluczowe jest stworzenie globalnych standardów i traktatów, które zapewnią, że AI pozostanie pod kontrolą i będzie służyć dobru publicznemu. Przyspieszone prace nad międzynarodowymi traktatami o użyciu AI w wojsku są sygnałem o istotności tego obszaru, ale jednocześnie nadzieją na globalną współpracę w tej kwestii. Przedkładanie szybkości i zysku nad kwestie etyczne, bez odpowiednich testów i zabezpieczeń, prowadzi do niezamierzonych szkód dla ludzi i społeczności, a firmy, które to ignorują, narażają się na ogromne ryzyko.

Tysięcy patentów związanych z generatywną AI złożono W latach 2014-2023. Tylko w 2023 roku było ich ponad 14 Tysięcy

Ilekroć słyszę, jak ludzie mówią, że AI zaszkodzi ludziom w przyszłości, myślę, że technologię zawsze można wykorzystać do dobrych i złych celów. Trzeba więc uważać, jak się ją buduje. Mark Zuckerberg

Trend 5. Etyka jako kompas innowacji

Przyszłość AI to nie tylko wyścig technologiczny; to przede wszystkim wyścig o zaufanie. Firmy, które zaniedbują etyczne aspekty AI, staną w obliczu poważnych konsekwencji –od zrujnowanej reputacji, przez kary regulacyjne, po utratę zaufania klientów i talentów.

Natomiast te organizacje, które uznają etykę AI za swój strategiczny kompas, staną się architektami zaufania, zyskując znaczącą przewagę konkurencyjną.

Koncepcja AI Godna Zaufania (Trustworthy AI) to złoty standard w projektowaniu innowacji AI, które mają nie tylko działać, ale i zasługiwać na zaufanie. To nie jest kwestia „miękkich” wartości, ale twardych, mierzalnych atrybutów systemu, które stanowią o jego rynkowej dojrzałości. Każdy z tych filarów to warunek konieczny do budowy trwałej relacji z użytkownikiem i rynkiem.

Filar 1. Przejrzystość (Transparency). Zdolność do pełnego audytu ścieżki danych i procesów decyzyjnych AI. Liderzy biznesu i regulatorzy muszą mieć możliwość zajrzenia „pod maskę”, aby zrozumieć, na jakiej podstawie system funkcjonuje. To fundament rozliczalności.

Filar 2. Wyjaśnialność (Explainability). Możliwość klarownego wytłumaczenia w zrozumiałym języku, dlaczego AI podjęła taką, a nie inną decyzję. System, który odrzuca wniosek kredytowy lub rekomenduje strategię, musi umieć uzasadnić swoje działanie. Bez tego pozostaje „czarną skrzynką” budzącą nieufność i opór.

Filar 3. Niezawodność i sprawiedliwość (Reliability & Fairness). Aktywne projektowanie systemów wolnych od uprzedzeń (bias). Dane treningowe często odzwierciedlają historyczne nierówności. Etyczna AI musi być zaprojektowana tak, by aktywnie im przeciwdziałać, zapewniając inkluzywne i sprawiedliwe wyniki dla wszystkich grup użytkowników.

Filar 4. Solidność (Robustness). Odporność systemu na nieoczekiwane dane, anomalie i celowe próby manipulacji. Niezawodne rozwiązanie AI musi zachowywać stabilność i przewidywalność działania nawet w warunkach skrajnych, chroniąc biznes przed błędnymi decyzjami i atakami.

Filar 5. Gwarancja Prywatności (Privacy). Traktowanie prywatności danych jako fundamentalnego prawa, a nie opcjonalnego dodatku. Odpowiedzialne zarządzanie danymi, ich anonimizacja i zabezpieczenie to absolutna podstawa licencji na działanie w dzisiejszej gospodarce cyfrowej.

Trend 6. Innowacja jako system odpornościowy organizacji

Przez dekady podręczniki do strategii biznesowej przedstawiały klarowny wybór: być pionierem innowacji, ponoszącym ryzyko, ale i zgarniającym premię za pierwszeństwo albo pozycjonować się jako „szybki naśladowca” (fast follower), który uczy się na błędach liderów i wchodzi na rynek z udoskonalonym, tańszym produktem. Era sztucznej inteligencji brutalnie unieważnia ten model. W świecie, w którym nowe procesy, usługi i modele biznesowe mogą być generowane i kopiowane z bezprecedensową prędkością,

strategia naśladowcy przestaje być opłacalna. Staje się przepisem na permanentne pozostawanie w tyle. Przewaga konkurencyjna budowana na adaptacji cudzych pomysłów zaczyna tracić na znaczeniu z uwagi na pilnowanie tajemnic modeli AI, bo stanowią one przewagę konkurencyjną i pełnią strategiczny aktyw firm.

W tym nowym, dynamicznym krajobrazie innowacja zmienia swoją fundamentalną rolę. Z opcjonalnej strategii wzrostu staje się niezbędnym systemem odpornościowym organizacji Jej głównym celem nie jest już tylko zdobycie przewagi, ale zapewnienie przetrwania. To ciągły proces budowania odporności (resilience) na wstrząsy i zmiany, które narzuca nie tylko konkurencja z branży, ale przede wszystkim sama, wszechobecna technologia AI. Podobnie jak sprzedaż jest odpowiedzialna za krwiobieg przychodów firmy dzisiaj, tak systemowe tworzenie innowacji staje się gwarantem jej zdolności do generowania wartości jutro. To już nie jest funkcja pomocnicza – to równorzędny filar działalności operacyjnej.

Sztuczna inteligencja jest w tej grze zarówno czynnikiem chorobotwórczym, jak i lekarstwem. Z jednej strony, to właśnie jej wszechobecność i łatwość replikacji sprawiają, że każdy nowy model biznesowy jest natychmiast zagrożony imitacją. Z drugiej strony, to właśnie generatywna AI staje się potężnym silnikiem do tworzenia innowacji. Potrafi analizować niezliczone scenariusze, projektować nowe rozwiązania i identyfikować potrzeby, zanim staną się one oczywiste dla rynku. Jedyną skuteczną obroną przed innowacją napędzaną przez AI jest zatem... jeszcze lepsza i szybsza innowacja, również napędzana przez AI. To nieustanny wyścig zbrojeń w adaptacji, w którym spoczynek na laurach oznacza porażkę.

Wymaga to od liderów fundamentalnej zmiany myślenia Zarządzanie innowacją nie może być już zamknięte w odizolowanym dziale R&D czy w ramach okazjonalnych „hackathonów”. Musi stać się rozproszoną, ciągłą praktyką, wplecioną w tkankę całej organizacji. Przywództwo w erze AI to przywództwo, które premiuje eksperymentowanie, akceptuje inteligentne porażki jako koszt uczenia się i potrafi alokować zasoby nie tylko na optymalizację istniejących procesów, ale na ciągłe poszukiwanie nowych. To liderzy, którzy rozumieją, że w świecie AI zmiana jest stałym elementem, a jedyną trwałą przewagą jest zdolność do nieustannej, inteligentnej ewolucji.

Trend 7. AI jako najcenniejszy i najpilniej strzeżony

zasób firmy

W historii rozwoju technologii okresy otwartej, akademickiej współpracy często ustępowały miejsca erze komercyjnej tajemnicy. W dziedzinie sztucznej inteligencji właśnie wkraczamy w ten nowy, przełomowy etap. Czas, gdy pionierzy chętnie dzielili się na konferencjach szczegółami architektur swoich modeli, dobiega końca. Obserwujemy rosnącą niechęć do ujawniania mechanizmów działania przełomowych rozwiązań AI. Zamiast tego, ich działanie opakowuje się w lakoniczne, marketingowe określenia, takie jak „zaawansowana personalizacja”, „inteligentna automatyzacja” czy „intuicyjne działanie”. W dobie, gdy narzędzia takie, jak ChatGPT, Gemini czy Claude potrafią generować kod na żądanie, sama struktura algorytmu uległa de facto utowarowieniu. Prawdziwa przewaga konkurencyjna przeniosła się gdzieś indziej.

Przewagę ma dziś ten, kto w unikalny sposób wytrenuje swój model, wykorzystując własne, często niedostępne publicznie zbiory danych, i kto ten proces – ową cyfrową

alchemię – zachowa dla siebie. To właśnie ten know-how staje się najcenniejszą przewagą konkurencyjną, nową, pilnie strzeżoną recepturą na miarę formuły Coca-Coli. Unikalność firmy nie leży już tylko w jej produktach czy kapitale ludzkim, ale w inteligencji jej autorskich modeli AI. To one stają się koronnym klejnotem organizacji, jej strategicznym aktywem.

Rozwiązania AI są coraz częściej traktowane jako kluczowy zasób firmy, a ich wartość manifestuje się na kilku przenikających się poziomach.

r Wartość niematerialna i prawna (IP). Opatentowane algorytmy i zastrzeżone know-how dotyczące trenowania modeli wprost podnoszą wycenę firmy. Solidna ochrona własności intelektualnej pozwala nie tylko zabezpieczyć się przed konkurencją, ale również otwiera drzwi do licencjonowania technologii jako nowego źródła przychodów.

r Fundamentalna kompetencja biznesowa. Sztuczna inteligencja przestaje być narzędziem IT, a staje się kluczową kompetencją, analogiczną do strategicznych zasobów, unikalnej lokalizacji czy talentów. To na tej kompetencji buduje się realną wartość: od radykalnej efektywności procesów, przez inteligentną automatyzację, aż po projektowanie zupełnie nowych produktów i usług, które bez AI nie mogłyby istnieć.

r Silnik efektywności operacyjnej. Zdolność do automatyzacji powtarzalnych zadań, przyspieszania analiz i podejmowania decyzji w oparciu o dane, a także hiperpersonalizacji doświadczeń klientów, bezpośrednio przekłada się na mierzalny wzrost wartości firmy i jej rentowności.

r Nowe możliwości monetyzacji. Opracowane na własny użytek, wysoce wyspecjalizowane modele AI mogą być oferowane jako usługa (MaaS – Modelas-a-Service) lub licencjonowane innym podmiotom, tworząc dodatkowe, często wysokomarżowe strumienie przychodów.

Wiodące organizacje doskonale rozumieją tę zmianę. Nie czekają na przyszłość – aktywnie ją budują, tworząc wewnętrzne centra kompetencji AI i traktując je jako absolutnie kluczową „infrastrukturę biznesową”. To stawia przed liderami nowe wyzwania: ochrona tych cyfrowych skarbów staje się priorytetem na poziomie zarządu. Jednak największym testem przywództwa jest znalezienie równowagi. Jak chronić swoją unikalną własność intelektualną, nie tracąc jednocześnie zaufania klientów i regulatorów, którzy domagają się przejrzystości i etyki? Liderzy przyszłości to ci, którzy potrafią strzec swoich cyfrowych fortec, nie budując jednocześnie murów, które odgradzają ich od społeczeństwa. To najnowszy i być może najtrudniejszy sprawdzian strategicznej mądrości w erze AI.

Trend 8. Przywództwo świadomej transformacji w erze AI

Dotarliśmy do punktu zwrotnego w historii technologii. Skalowalna, inteligentna automatyzacja jest w zasięgu ręki, ale jej wdrożenie na masową skalę wymaga nowego rodzaju przywództwa. To już nie tylko kwestia zarządzania technologią, ale przede wszystkim przewodzenia w nowej, hybrydowej rzeczywistości, w której granice między ludzką a maszynową inteligencją zacierają się. Wymaga to nie tylko deklaracji, ale także fundamentalnej redefinicji roli lidera i jego codziennych zadań.

milionów dolarów –szacunkowy koszt wytrenowania modelu GPT-4 firmy OpenAI

Nowym, kluczowym zadaniem menedżerów staje się zarządzanie zespołem hybrydowym, złożonym z ludzi i wirtualnych agentów AI. Lider przestaje być jedynie przełożonym, a staje się choreografem pracy, który potrafi harmonijnie łączyć unikalne zdolności poznawcze, kreatywność i empatię swoich pracowników z potęgą obliczeniową i analityczną sztucznej inteligencji. To pociąga za sobą konieczność stworzenia zupełnie nowego procesu „onboardingu AI” Nie jest to już tylko techniczna implementacja, ale proces „uczenia” i „mentoringu” maszyn, w ramach którego zasila się je unikalną, często ukrytą wiedzą i kulturą organizacji.

Relacja z maszyną nabiera cech partnerstwa, w którym lider musi rozumieć jej potencjał, ograniczenia oraz dbać o jakość danych, którymi ją karmi. W tym nowym procesie onboardingu AI, który niebawem będzie standardem, kluczowym zadaniem liderów będzie troska i dbanie o emocje pracowników, którzy będą szkolić swoich wirtualnych współpracowników.

Paradoksalnie, w świecie napędzanym przez AI, rośnie presja na ludzkie zdolności poznawcze, co tworzy nowe ryzyko wypalenia zawodowego Sztuczna inteligencja jest w stanie generować ogromne ilości danych, raportów, analiz i treści w bezprecedensowym tempie. Jednak ostateczna praca – krytyczna ocena, synteza, nadanie kontekstu i podjęcie finalnej, obarczonej odpowiedzialnością decyzji – wciąż spoczywa na barkach człowieka. Liderzy muszą być świadomi tego poznawczego przeciążenia i aktywnie nim zarządzać, projektując procesy, które chronią dobrostan psychiczny pracowników, a nie tylko maksymalizują produktywność.

W tym nowym ekosystemie pojawia się wizja organizacji, w której każdy pracownik staje się ekspertem od AI Nie oznacza to, że wszyscy muszą być inżynierami danych. Raczej chodzi o stworzenie spektrum kompetencji. Na jednym jego końcu znajdą się techniczni specjaliści budujący i utrzymujący modele. Pośrodku umiejscawiają się kluczowi „tłumacze biznesowi” (Business Translators) – osoby, które rozumieją możliwości AI i potrafią przełożyć złożone potrzeby biznesowe na język zrozumiały dla zespołów technologicznych.

Na drugim końcu zaś będą wszyscy pracownicy, którzy muszą posiadać fundamentalną wiedzę o zasadach działania AI, aby w pełni i odpowiedzialnie wykorzystać jej potencjał w codziennych narzędziach. Demokratyzacja dostępu do AI jest nieunikniona, a zadaniem przywództwa jest zapewnienie, by szła w parze z rozwojem nowych umiejętności współpracy z AI oraz poczuciem odpowiedzialności.

Etyczne przywództwo w erze AI to również strategiczna odwaga do wyjścia poza granice własnej branży, aby budować odporność organizacji i zapewnić jej prosperity. AI, analizując ogromne zbiory danych, potrafi identyfikować wzorce i potrzeby rynkowe niewidoczne dla tradycyjnej analizy. To daje firmom historyczną szansę na tworzenie zupełnie nowych, zyskownych modeli biznesowych w sektorach, które dotychczas były poza ich zasięgiem. To ostateczny test dla liderów: czy potrafią wykorzystać technologię nie tylko do optymalizacji tego, co znane, ale do eksploracji tego, co nieznane...

Spoglądając w przyszłość, możemy dostrzec słaby sygnał potencjalnej, dalszej ewolucji: AI jako członek zarządu Niekoniecznie jako pełnoprawny decydent, ale jako wirtualny doradca – system zdolny do weryfikacji materiałów strategicznych pod kątem ukrytych ryzyk, generowania bezstronnych scenariuszy konsekwencji dla kluczowych decyzji i wskazywania na uprzedzenia w ludzkim rozumowaniu.

Ostateczna odpowiedzialność za projektowanie etycznych rozwiązań AI spoczywa na barkach przywództwa. Nie chodzi tu jedynie o stworzenie systemów audytu, procesów zgodności czy powołanie komitetów ds. etyki. To zadania konieczne, lecz niewystarczające. Prawdziwym

wyzwaniem i jednocześnie największą szansą jest zbudowanie kultury etycznej AI, w której odpowiedzialność nie jest delegowana, lecz współdzielona, a etyka nie jest listą kontrolną na końcu projektu, ale jego naturalnym i oczywistym punktem wyjścia. Taka kultura objawia się w codziennej odwadze do zadawania pytania „czy powinniśmy to robić?”, a nie tylko „czy możemy to zrobić?”. Wymaga to od liderów stworzenia środowiska psychologicznego bezpieczeństwa, w którym każdy pracownik – od inżyniera po marketingowca – czuje się upoważniony i zobowiązany do podnoszenia etycznych wątpliwości.

Zadaniem przywództwa jest wplecenie etyki w DNA organizacji, nagradzanie myślenia długofalowego i promowanie tych, którzy potrafią zrównoważyć innowacyjność z odpowiedzialnością. To najtrudniejszy, ale i najważniejszy akt budowania trwałej wartości w nadchodzącej dekadzie.

Etyczna AI nie jest wyborem, ale świadomą decyzją strategiczną, która buduje długoterminową wartość i oddziela efemerycznych zwycięzców od trwałych liderów rynku. Nie czekaj na regulacje, by narzuciły Ci reguły gry. Zacznij budować swoją przewagę konkurencyjną już dziś, integrując etykę z samym sercem procesu innowacji. Liderzy przyszłości to ci, którzy połączą potęgę technologii z ludzką mądrością i odpowiedzialnością.

Era AI to ciągła transformacja przywództwa. Zaczynając od przywództwa odpowiedzialnej transformacji, które podkreśla, że liderzy są odpowiedzialni za to, jak AI zmienia organizację i ludzi, przez przywództwo odpowiedzialnego postępu, akcentujące napięcie między innowacją a odpowiedzialnością za jej skutki, aż po przywództwo długofalowego sensu, które oddaje ideę działania nie tylko „zgodnie z zasadami”, ale w imię większej, trwałej wartości.

Trend przywództwa świadomej transformacji w erze AI oddaje istotę przywództwa, które nie podąża za zmianą, lecz ją współtworzy z intencją, odpowiedzialnością i troską o sens.

Pytania strategiczne dla liderów

Jako lider biznesu, powinieneś postawić sobie kluczowe pytania, aby przygotować swoją organizację na etyczną przyszłość AI.

1. Przywództwo i wartości etyczne

r Jakie wartości Twojej organizacji powinny być obecne w projektowaniu i wdrażaniu sztucznej inteligencji?

r Czy masz jasno określone kryteria, kiedy „możemy” wdrożyć daną technologię, a kiedy „powinniśmy” to zrobić?

r Czy kultura organizacyjna wspiera otwarte podnoszenie etycznych dylematów związanych z AI? Jak to się przejawia?

r Jakie postawy i kompetencje liderów są kluczowe dla budowania kultury etycznej AI w Twojej organizacji?

r Jaką odpowiedzialność osobistą jako CEO przyjmujesz za sposób, w jaki Twoja firma korzysta z AI?

2. Zaufanie, transparentność i odpowiedzialność

r W jakim stopniu Twoja firma buduje zaufanie do AI wśród pracowników, klientów i partnerów?

r Jak Twoja organizacja podchodzi do kwestii przejrzystości i wyjaśnialności decyzji podejmowanych przez AI?

r Na ile decyzje podejmowane przez AI są audytowalne i zrozumiałe dla interesariuszy zewnętrznych i wewnętrznych?

r Jakie praktyki komunikacyjne stosujecie, by pokazać interesariuszom odpowiedzialność za wdrożenia AI?

r Jak budujesz most pomiędzy potrzebą transparentności a ochroną konkurencyjnych zasobów wiedzy?

3. Ryzyka, bezpieczeństwo i zgodność

r Jakie mechanizmy zabezpieczają Twoją firmę przed niezamierzonymi skutkami algorytmicznej dyskryminacji?

r Jak zarząd monitoruje wpływ AI na reputację firmy i jej zgodność z regulacjami etycznymi i prawnymi?

r Jak Twoja firma identyfikuje i zarządza ryzykami wynikającymi z działania AI w kontekście prawnym i społecznym?

r Czy macie wdrożone scenariusze kryzysowe na wypadek etycznego incydentu związanego z AI?

r Jak zapewniacie, że dostawcy i partnerzy technologiczni przestrzegają tych samych standardów etycznych AI?

4. Sprawczość człowieka i wellbeing w erze AI

r W jaki sposób AI w Twojej firmie wspiera, a w jakim zastępuje ludzką sprawczość? Jak to równoważycie?

r Czy masz strategię ochrony przed poznawczym przeciążeniem ludzi pracujących w środowisku hybrydowym z AI?

r Jak projektujecie systemy AI, aby wzmacniały umiejętności i rozwój pracowników, zamiast je ograniczać?

r W jaki sposób Twoja firma promuje świadome, krytyczne korzystanie ze sztucznej inteligencji wśród pracowników?

r Jak słuchasz i reagujesz na emocje, obawy i nadzieje ludzi w kontekście współpracy z AI?

5. Strategia i innowacja etyczna

r Czy widzisz AI jako narzędzie do eksploracji nowych rynków i modeli biznesowych? Jak to integrujesz z etyką?

r Jak oceniasz gotowość swojej organizacji do demokratyzacji dostępu do AI z zachowaniem zasad etycznych?

r Jak zarząd wspiera rozwój kompetencji etycznych wśród zespołów tworzących i wdrażających AI?

r W jaki sposób integrujecie etyczne zasady z procesami eksperymentowania i wdrażania innowacji?

r Jakie wskaźniki (nie tylko finansowe) stosujecie do oceny sukcesu wdrożeń AI z perspektywy etycznej i społecznej?

w ocenIe eksPertów

Zaufanie to waluta ery AI. Technologia nie może jedynie działać – musi działać etycznie, przejrzyście i pod ludzką kontrolą. Jak projektować algorytmy, którym ufają klienci, pracownicy i regulatorzy?

„Trustworthy AI” to dziś warunek licencji na innowacje. Etyka nie jest dodatkiem po fakcie, lecz zasadą „Responsible AI by Design”: od doboru danych, przez wyjaśnialność i audytowalność decyzji, po prywatność, bezpieczeństwo i inkluzywność. Organizacje budują ład AI (governance), łącząc role techniczne i humanistyczne, wprowadzają testy odporności na nadużycia, mierzą ryzyka reputacyjne i wdrażają niezależne audyty. Jednocześnie uczą zespoły krytycznego korzystania z AI, by wzmacniała, a nie zastępowała ludzką sprawczość. To strategiczny wybór, który przekłada się na lojalność klientów i przewagę rynkową. Niżej oddajemy głos ekspertom, którzy mówią o filarach zaufania, praktykach wdrożeń i granicach, których w etycznej transformacji nie wolno przekraczać.

Bożena Leśniewska Wiceprezes zarządu ds. Rynku Biznesowego, Orange Polska

etyka w aI to fundament zaufania. technologia musi wsPieraĆ ludzi

Etyka w AI to podstawa każdej transformacji. Bez jasnych zasad odpowiedzialności trudno zbudować zaufanie klientów, regulatorów czy własnych pracowników. Kluczowe jest, aby modele były przejrzyste, wyniki zrozumiałe, a dane – wiarygodne. Etyczna AI oznacza projektowanie rozwiązań, które wspierają ludzi, a nie odbierają im sprawczość.

Dlatego potrzebne są mechanizmy audytu, monitoring działań agentów AI i jasne zasady ich autonomii. W telekomunikacji ważnym przykładem jest kontrola, czy algorytmy rekomendujące oferty nie dyskryminują żadnej grupy społecznej – np. czy osoby starsze lub mieszkańcy mniejszych miejscowości mają dostęp do takich samych, uczciwych propozycji, jak inni.

Nowe przywództwo polega na tym, by takie ryzyka dostrzegać i aktywnie im przeciwdziałać. Rolą lidera jest tworzenie kultury odpowiedzialności i współpracy, bo dzięki temu AI może stać się realnym narzędziem innowacji, zgodnym z wartościami firmy i oczekiwaniami społecznymi.

aI PrzysPiesza rozwój firm. bezPieczeństwo danych staje siĘ kluczowe

Wykorzystanie AI w działalności firm gwałtownie przyspiesza możliwości tworzenia nowych produktów, rozwiązań informatycznych i usługowych. Sztuczna inteligencja ponadto automatyzuje procesy powtarzalne – dzięki temu specjaliści mają więcej czasu na prace strategiczne, bo AI wspiera ich w zadaniach żmudnych, np. w przygotowaniu treści ankiet czy dokumentacji. Są też wyzwania. Kluczowe w tym obszarze jest bezpieczeństwo danych i rozpoznawanie nieznanych dotychczas wektorów ataków na systemy informatyczne. Ponadto część nowych rozwiązań w dziedzinie AI – jak np. serwery MCP – generuje wyzwania, których świat security dopiero się uczy. Należy również wspomnieć o centralizacji dużej części kluczowych procesów i uzależnieniu ich od zewnętrznych dostawców usług AI. W związku z tym wiele firm będzie stawiać na budowę własnych, wewnętrznych modeli AI, uruchamianych w lokalnych środowiskach korporacyjnych. Istotne jest także stałe weryfikowanie wyników działań opartych na rozwiązaniach AI. Dlatego tak ważne jest budowanie świadomości pracowników, czym tak naprawdę są modele genAI, jak działają i jakie mają ograniczenia. Należy raczej stawiać w firmach na podejście narzędziowe do sztucznej inteligencji, a nie wizję AI jako „magicznego wszystkowiedzącego, inteligentnego robota”.

Wojciech Murawski co-CEO Autopay

aI w Przywództwie i zarządzaniu. technologia ma służyĆ człowiekowi

Sztuczna inteligencja bez wątpienia przenika do zarządzania, stając się narzędziem wspierającym przywództwo oparte na danych i szybkości reakcji. Jednak prawdziwe wyzwanie polega na tym, aby liderzy nie ograniczali się do efektywności, lecz umieli wykorzystać AI do budowania organizacji zrównoważonych, wrażliwych i odpowiedzialnych. Przywództwo przyszłości wymaga świadomości, że człowiek – jego rozwój, bezpieczeństwo i poczucie sensu – pozostaje najważniejszym punktem odniesienia. Algorytmy mogą wspierać procesy rekrutacji, planowania czy prognozowania, lecz nie mogą zastąpić ludzkiej odpowiedzialności za konsekwencje decyzji. Dlatego kluczowe jest, aby AI chociażby w zarządzaniu zasobami ludzkimi nie służyła kontroli, ale wzmacnianiu potencjału, różnorodności i dobrostanu pracowników. Lider etyczny korzysta z technologii (a przynajmniej powinien) nie po to, by odhumanizować biznes, ale by przywrócić mu wymiar bardziej ludzki –wolny od rutyny, skupiony na relacjach i kreatywności. Świat biznesu potrzebuje AI, ale jeszcze bardziej potrzebuje mądrych ludzi, którzy będą potrafili ją właściwie ukierunkować i wykorzystać.

Dr hab. prof. UW Elwira Gross-Gniot Wydział Zarzadzania, Uniwersytet Warszawski, Członek Zarządu Fundacji Uniwersytetu Warszawskiego

Dorota Piskorska szefowa departamentu rozwoju korporacyjnego, ZF Polpharma

liderzy ePoki aI dane, zmiana i kultura otwartoŚci

Sztuczna Inteligencja weszła do naszego życia z impetem, a możliwości jej wykorzystania będą coraz większe. Jedną kwestią jest dostępność rozwiązań, a drugą umiejętność ich wykorzystania w organizacji. Adopcja AI i jej tempo zależy od wielu czynników – dostępności i jakości danych, dostosowania procesów biznesowych i kluczowych mierników (KPI), ale też od indywidualnych zachowań każdego z pracowników. Rola liderów w dobie transformacji AI jest kluczowa. To oni muszą zauważyć szanse, które ona za sobą niesie. Muszą też przygotować organizację do zmiany i konsekwentnie ją wdrażać. Pierwszym wyzwaniem, z którym zderzają się organizacje, są dane. Bez danych wysokiej jakości nie ma możliwości maksymalizacji wykorzystania AI. Wprowadzenie odpowiedzialności za dane i jej egzekwowanie w oparciu o konkretne mierniki to dla wielu firm nadal nowe zagadnienie. W przypadku AI zmiana zachodzi zarówno po zastosowaniu kompleksowych rozwiązań, jak też opiera się na jej wykorzystaniu na co dzień, w drobnych działaniach (wyszukiwanie podpowiedzi, propozycje odpowiedzi na maile). Promowanie kultury opartej na otwartości, stałym uczeniu się (a czasem oduczaniu się dotychczasowego sposobu pracy) i poszukiwaniu szans, jest zadaniem liderów czasów AI.

Grzegorz Soczewka VP Sales for Eastern Europe, OVHcloud

etyczna aI i odPowiedzialna chmura technologia w służbie człowieka

Sztuczna inteligencja nie działa w próżni – jest uzależniona od środowiska, w którym jest wdrażana i funkcjonuje. AI powinna chronić człowieka – jego prywatność, godność, równość i prawa. Jak te cele osiągać?

Zaczynając od odpowiedzialnej chmury: suwerennej, bezpiecznej i transparentnej, zgodnej z regulacjami chroniącymi użytkowników. Odpowiedzialność technologiczna to nie tylko nowoczesne rozwiązania, ale i dbałość twórców o dostarczanie narzędzi, których celem jest zwiększanie dobrostanu człowieka. Odpowiedzialna infrastruktura technologiczna musi nie tylko spełniać wymogi prawne, ale też wspierać kulturę zaufania, w której człowiek nie jest obiektem analizy, lecz podmiotem działań i decyzji. Etyka nie może być tylko dodatkiem do technologii, ale jej fundamentem, a ten tworzy odpowiedzialna europejska infrastruktura chroniąca wartości, na których opiera się nasze społeczeństwo. W OVHcloud wierzymy, że etyka w obszarze AI to nie tylko deklaracje, lecz konkretne decyzje o tym, gdzie i jak przetwarzane są dane, a także jakie to ma konsekwencje dla współczesnego świata. Bo technologia może być jednocześnie innowacyjna i odpowiedzialna.

73 terminy ze świata Sztucznej Inteligencji, które warto znać

1. Foundational AI Methods & Models

2. Data Processing, Representation & Management

3. Natural Language, Speech & Communication

4. Vision, Perception & Image Technologies

5. Autonomous Systems & Robotics

6. Personalization, Recommendation & User Experience

7. Forecasting, Analytics & Optimization

8. Security, Safety & Trust

9. Deployment, Infrastructure & Operations

10. Advanced Concepts & Governance

1. Foundational AI Methods & Models Podstawowe metody

i modele AI

n Agentic AI (Agentyczna AI)

Agentic AI to systemy, które potrafią samodzielnie planować, rozumować i wykonywać złożone, wieloetapowe zadania przy minimalnej lub zerowej ingerencji człowieka. Takie systemy potrafią wyznaczać cele, adaptować strategie i podejmować decyzje w zmieniającym się środowisku lub w odpowiedzi na potrzeby użytkownika.

Przykład: Zaawansowani asystenci cyfrowi, którzy samodzielnie koordynują podróże, planują spotkania i rozwiązują problemy bez ciągłego nadzoru użytkownika.

n Artificial General Intelligence (AGI) (Sztuczna inteligencja ogólna)

AGI to teoretyczna forma AI o ludzkich zdolnościach poznawczych, zdolna rozumieć, uczyć się i stosować wiedzę w różnych dziedzinach i zadaniach. W przeciwieństwie do wąskiej AI, AGI potrafi przenosić wiedzę między kontekstami i samodzielnie adaptować się do nowych wyzwań. Przykład: Fikcyjne roboty z filmów, które potrafią rozumować, uczyć się dowolnych umiejętności i wchodzić w naturalne interakcje z ludźmi.

n Deep Learning (Uczenie głębokie)

Deep Learning to gałąź uczenia maszynowego wykorzystująca wielowarstwowe sieci neuronowe do automatycznego wydobywania cech i wzorców z ogromnych ilości nieustrukturyzowanych danych, takich jak obrazy, dźwięk czy tekst. Pozwala to na przełomowe osiągnięcia w rozpoznawaniu obrazów, rozumieniu mowy czy tłumaczeniu języków.

Przykład: Google Photos automatycznie oznaczające osoby i obiekty na przesłanych zdjęciach.

n Generative Adversarial Networks (GANs) (Generatywne sieci przeciwstawne)

GANs to modele AI składające się z dwóch konkurujących sieci neuronowych: generatora, który tworzy syntetyczne dane, i dyskryminatora, który próbuje odróżnić dane prawdziwe od fałszywych. Ten proces prowadzi do powstawania bardzo realistycznych obrazów, dźwięków czy filmów.

Przykład: Sztucznie wygenerowane portrety osób, które nie istnieją.

n Hyperdimensional Computing (Obliczenia hiperdimensionalne)

Hyperdimensional computing wykorzystuje wysokowymiarowe reprezentacje matematyczne do przetwarzania i przechowywania informacji, umożliwiając szybsze, bardziej odporne i odporne na szumy systemy AI. Inspiracją są mechanizmy kodowania informacji w ludzkim mózgu.

Przykład: Specjalistyczne układy AI wykorzystujące wektory hiperdimensionalne do szybkiego rozpoznawania wzorców w czasie rzeczywistym.

n Large Language Models (LLMs) (Duże modele językowe)

LLMs to zaawansowane modele AI trenowane na ogromnych zbiorach tekstów, zdolne do generowania ludzkiego języka, odpowiadania na pytania, streszczania informacji i wykonywania złożonych zadań tekstowych. Skala tych modeli pozwala na głębokie rozumienie i płynną konwersację.

Przykład: ChatGPT piszący eseje, generujący kod lub udzielający wsparcia klientom.

n Machine Learning (ML) (Uczenie maszynowe)

Uczenie maszynowe to podstawowa technika umożliwiająca komputerom uczenie się na podstawie danych i poprawianie swoich wyników w określonych zadaniach bez konieczności programowania każdego kroku. Obejmuje uczenie nadzorowane, nienadzorowane i częściowo nadzorowane.

Przykład: Filtry antyspamowe w poczcie elektronicznej, które uczą się rozpoznawać nowe rodzaje spamu na podstawie opinii użytkownika.

n Meta-Learning (Learning to Learn) (Meta-uczenie)

Meta-learning koncentruje się na projektowaniu modeli, które potrafią szybko dostosowywać się do nowych zadań, ucząc się, jak się uczyć efektywnie, często przy ograniczonej ilości danych. Umożliwia to szybkie uogólnianie i transfer między dziedzinami.

Przykład: Systemy AI, które potrafią rozpoznać nowy styl pisma ręcznego po zobaczeniu zaledwie kilku przykładów.

n Reinforcement Learning (Uczenie przez wzmacnianie)

Uczenie przez wzmacnianie trenuje agentów do podejmowania sekwencji decyzji poprzez nagradzanie pożądanych zachowań i karanie niepożądanych, często poprzez próbę i błąd w dynamicznym środowisku. Idealne do zadań, gdzie optymalne strategie wyłaniają się z czasem.

Przykład: AlphaGo uczący się gry w Go poprzez rozgrywanie milionów symulowanych partii.

n Swarm Intelligence (Inteligencja rojowa)

Swarm intelligence jest inspirowana zbiorowym zachowaniem w naturze (np. kolonie mrówek, stada ptaków), gdzie proste agenty lokalnie współpracują, aby rozwiązać złożone problemy efektywnie i niezawodnie.

Przykład: Floty dronów współpracujące przy mapowaniu terenów po katastrofach lub dostarczaniu przesyłek.

n Transfer Learning (Uczenie transferowe)

Transfer learning wykorzystuje wiedzę zdobytą przy jednym zadaniu lub w jednej dziedzinie do przyspieszenia nauki w pokrewnym, ale innym zadaniu, zmniejszając zapotrzebowanie na duże zbiory danych i czas treningu.

Przykład: Wykorzystanie modelu trenowanego do ogólnego rozpoznawania obrazów do szybkiego nauczenia się klasyfikacji obrazów medycznych.

2. Data Processing, Representation & Management (Przetwarzanie, reprezentacja i zarządzanie danymi)

n AI-Ready Data (Dane gotowe do AI)

AI-ready data to zbiory danych, które zostały dokładnie oczyszczone, uporządkowane i oznaczone, aby maksymalnie zwiększyć ich użyteczność podczas trenowania i wdrażania modeli AI. Wysoka jakość danych jest kluczowa dla wiarygodnych wyników AI.

Przykład: Szpitale anonimizujące i przygotowujące dane pacjentów do trenowania modeli predykcji chorób.

n Data Augmentation (Augmentacja danych)

Data augmentation polega na generowaniu zmodyfikowanych wersji istniejących danych, aby zwiększyć różnorodność i objętość zbioru, co poprawia odporność i uogólnianie modeli. Techniki obejmują obracanie, odbijanie czy dodawanie szumów do obrazów.

Przykład: Rozszerzanie zbioru treningowego do rozpoznawania obrazów poprzez tworzenie zmienionych kopii każdego zdjęcia.

n Data Fusion (Fuzja danych)

Data fusion integruje informacje z wielu źródeł lub sensorów, tworząc bogatszy, bardziej kompletny zbiór danych, co zwiększa jakość analizy i podejmowania decyzji.

Przykład: Łączenie danych pogodowych, ruchu ulicznego i wydarzeń do inteligentnego planowania miejskiego.

n Data Labeling & Annotation (Oznaczanie i adnotacja danych)

Proces ten polega na tagowaniu lub kategoryzowaniu surowych danych (np. obrazów, dźwięku, tekstu) odpowiednimi etykietami, co umożliwia uczenie nadzorowane i ocenę modeli.

Przykład: Oznaczanie zdjęć rentgenowskich w celu identyfikacji nowotworów dla narzędzi diagnostycznych AI.

n Knowledge-Based Systems (Systemy oparte na wiedzy)

Systemy oparte na wiedzy wykorzystują zestawy reguł i faktów do symulowania eksperckiego rozumowania i podejmowania decyzji w wyspecjalizowanych dziedzinach. Często korzystają z silników wnioskowania do wyciągania wniosków ze zgromadzonej wiedzy.

Przykład: Systemy medyczne sugerujące diagnozy na podstawie objawów i historii pacjenta.

n Knowledge Graphs (Grafy wiedzy)

Grafy wiedzy organizują i łączą informacje o obiektach, pojęciach i ich relacjach, umożliwiając AI efektywne wnioskowanie i wyszukiwanie powiązanych faktów.

Przykład: Panele wiedzy Google dla osób, miejsc i rzeczy.

n Synthetic Data Generation (Generowanie danych syntetycznych)

Generowanie danych syntetycznych tworzy sztuczne zbiory danych, które naśladują rzeczywiste dane, umożliwiając trenowanie modeli, gdy dostęp do prawdziwych danych jest ograniczony, wrażliwy lub kosztowny.

Przykład: Firmy tworzące pojazdy AV generują symulowane scenariusze jazdy do trenowania AI.

3. Natural Language, Speech & Communication (Język naturalny, mowa i komunikacja)

n Dialogue Systems / Conversational AI (Systemy dialogowe / konwersacyjne AI)

Systemy te są zaprojektowane do prowadzenia naturalnych, wieloetapowych rozmów z użytkownikiem, obsługując kontekst, intencje i pytania uzupełniające dla płynnej interakcji.

Przykład: Chatboty obsługujące klientów, które potrafią rozwiązywać złożone zapytania w rozmowie.

n Emotion Recognition (Rozpoznawanie emocji)

Rozpoznawanie emocji analizuje wyraz twarzy, ton głosu lub tekst, aby wywnioskować stan emocjonalny osoby, umożliwiając bardziej empatyczne i adaptacyjne interakcje.

Przykład: Aplikacje do wideokonferencji oceniające zaangażowanie i nastrój uczestników.

n Handwriting Recognition (Rozpoznawanie pisma ręcznego)

Umożliwia komputerom odczytywanie, digitalizację i interpretację notatek lub formularzy pisanych ręcznie, czyniąc je przeszukiwalnymi i edytowalnymi.

Przykład: Aplikacje do notatek zamieniające pismo ręczne na tablecie na tekst cyfrowy.

n Information Retrieval (Wyszukiwanie informacji)

Wyszukiwanie informacji znajduje i porządkuje istotne dane z dużych zbiorów lub dokumentów w odpowiedzi na zapytania użytkownika, stanowiąc podstawę wyszukiwarek.

Przykład: Google Search zwracający najbardziej trafne strony dla danego zapytania.

n Machine Translation (Tłumaczenie maszynowe)

Automatycznie tłumaczy tekst lub mowę z jednego języka na inny, ułatwiając globalną komunikację i dostępność treści.

Przykład: Google Translate tłumaczący strony internetowe lub rozmowy w czasie rzeczywistym.

n Natural Language Processing (NLP) (Przetwarzanie języka naturalnego)

NLP pozwala komputerom rozumieć, interpretować i generować ludzki język, zarówno pisany, jak i mówiony, umożliwiając płynną komunikację człowiek-maszyna.

Przykład: ChatGPT odpowiadający na pytania lub streszczający artykuły w języku naturalnym.

n Sentiment Analysis (Analiza sentymentu)

Analiza sentymentu wykorzystuje AI do określania emocjonalnego tonu tekstu, np. czy recenzja produktu jest pozytywna, negatywna czy neutralna.

Przykład: Narzędzia monitorujące media społecznościowe, które śledzą nastroje wobec marek lub wydarzeń.

n Speech Recognition (Rozpoznawanie mowy)

Rozpoznawanie mowy zamienia wypowiedziane słowa na tekst, umożliwiając obsługę bez użycia rąk i interfejsy głosowe.

Przykład: Google Docs umożliwiający pisanie głosowe.

n Speech Synthesis (Text-to-Speech) (Synteza mowy)

Synteza mowy przekształca tekst pisany w naturalnie brzmiącą mowę, umożliwiając urządzeniom komunikację głosową z użytkownikiem.

Przykład: Google Maps podające głosowe wskazówki nawigacyjne.

n Text Summarization (Streszczanie tekstu)

Streszczanie tekstu wykorzystuje AI do automatycznego tworzenia zwięzłych podsumowań długich dokumentów czy artykułów, ułatwiając szybkie przyswajanie informacji.

Przykład: Agregatory wiadomości oferujące krótkie podsumowania długich artykułów.

4. Vision, Perception & Image Technologies (Widzenie komputerowe, percepcja i technologie obrazowania)

n 3D Reconstruction (Rekonstrukcja 3D)

Buduje trójwymiarowe modele na podstawie dwuwymiarowych obrazów lub danych z czujników, umożliwiając przestrzenne rozumienie i wizualizację.

Przykład: Systemy obrazowania medycznego tworzące modele 3D na podstawie tomografii komputerowej.

n AI-Based Image Enhancement (Wzmacnianie obrazu oparte na AI)

Poprawia jakość zdjęć i filmów poprzez redukcję szumów, wyostrzanie szczegółów lub kolorowanie czarno-białych obrazów za pomocą algorytmów AI.

Przykład: Aparaty w smartfonach automatycznie poprawiające zdjęcia.

n Augmented Reality (AR) with AI (Rzeczywistość rozszerzona z AI)

AR z AI nakłada cyfrowe informacje na świat rzeczywisty, wykorzystując widzenie komputerowe do rozpoznawania i interakcji z obiektami w czasie rzeczywistym.

Przykład: Pokémon GO nakładający cyfrowe postacie na obraz z kamery.

n Computer Vision (Widzenie komputerowe)

Umożliwia maszynom interpretację i rozumienie informacji wizualnych ze świata, takich jak obrazy i filmy, do zadań takich jak detekcja obiektów, rozpoznawanie twarzy czy analiza sceny.

Przykład: Face ID w iPhone’ach odblokowujący urządzenie po rozpoznaniu twarzy.

n Image Generation (Generowanie obrazów)

AI do generowania obrazów tworzy nowe, oryginalne obrazy na podstawie tekstowych poleceń lub wyuczonych wzorców, wspierając kreatywność i automatyzację projektowania.

Przykład: DALL-E generujący unikalne ilustracje na podstawie opisu użytkownika.

n Object Detection & Tracking (Detekcja i śledzenie obiektów)

Identyfikuje i śledzi konkretne obiekty w obrazach lub strumieniach wideo, wspierając zastosowania od monitoringu po robotykę.

Przykład: Kamery monitoringu śledzące ludzi lub pojazdy w czasie rzeczywistym.

n Optical Character Recognition (OCR) (Optyczne rozpoznawanie znaków)

OCR przekształca obrazy drukowanego lub pisanego tekstu w tekst możliwy do przetwarzania przez komputer, umożliwiając digitalizację i przeszukiwanie dokumentów papierowych.

Przykład: Skanowanie paragonów lub książek i zamiana ich na edytowalny tekst.

n Scene Understanding (Rozumienie sceny)

Pozwala AI interpretować kontekst, relacje i układ elementów w scenie wizualnej, wspierając autonomiczną nawigację i analizę treści.

Przykład: Autonomiczne samochody rozpoznające znaki drogowe, pieszych i sygnalizację świetlną.

5. Autonomous Systems & Robotics

(Systemy autonomiczne i robotyka)

n Autonomous Vehicles (Pojazdy autonomiczne)

Pojazdy autonomiczne wykorzystują AI do przetwarzania danych z czujników, podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym i bezpiecznej nawigacji bez udziału człowieka.

Przykład: Waymo czy WeRide umożliwiają samochodom samodzielne prowadzenie.

n Path Planning (Planowanie ścieżki)

Algorytmy planowania ścieżki wyznaczają optymalne trasy lub sekwencje działań dla robotów i pojazdów autonomicznych, omijając przeszkody i optymalizując efektywność.

Przykład: Drony dostawcze wyznaczające najkrótszą trasę do celu.

n Robotic Process Automation (RPA) (Robotyzacja procesów biznesowych)

RPA wykorzystuje AI do automatyzacji powtarzalnych, opartych na regułach procesów biznesowych, zwiększając efektywność i zmniejszając liczbę błędów.

Przykład: Boty przetwarzające faktury lub zarządzające zadaniami HR.

n Robotics (Robotyka)

Łączy AI z systemami mechanicznymi, tworząc inteligentne maszyny zdolne do wykonywania zadań fizycznych autonomicznie lub półautonomicznie. Przykład: Roboty przemysłowe montujące samochody w fabrykach.

n Sensor Fusion (Fuzja sensorów)

Łączy dane z wielu czujników (np. kamery, lidar, radar), aby poprawić percepcję, dokładność i niezawodność systemów autonomicznych.

Przykład: Pojazdy AV łączące dane z radaru i kamer w celu zapewnienia bezpiecznej jazdy.

n Virtual Agents (Wirtualni agenci)

Wirtualni agenci to asystenci AI, którzy komunikują się z użytkownikami tekstowo lub głosowo, udzielając informacji, wykonując zadania lub automatyzując usługi.

Przykład: Google Assistant odpowiadający na pytania i sterujący urządzeniami smart home.

6.

Personalization, Recommendation & User Experience

(Personalizacja, rekomendacje i doświadczenie użytkownika)

n A/B Testing with AI (Testy A/B z AI)

Testy A/B z AI automatyzują i optymalizują proces porównywania różnych wersji treści lub funkcji, identyfikując, która najlepiej angażuje użytkowników lub zwiększa konwersję. Przykład: Strony internetowe testujące różne układy, by zwiększyć liczbę kliknięć.

n Contextual Bandits (Kontekstowe algorytmy bandytów)

Algorytmy te personalizują rekomendacje lub działania, równoważąc eksplorację nowych opcji i wykorzystywanie znanych preferencji użytkownika w czasie rzeczywistym.

Przykład: Aplikacje newsowe dynamicznie wybierające artykuły dla każdego użytkownika.

n Personalization Engines (Silniki personalizacji)

Silniki personalizacji wykorzystują AI do dostosowywania treści, reklam i doświadczeń do indywidualnych preferencji, zachowań i kontekstu użytkownika.

Przykład: Sklepy internetowe prezentujące spersonalizowane rekomendacje produktów.

n Recommendation Systems (Systemy rekomendacyjne)

Analizują preferencje, zachowania i wzorce użytkowników, aby sugerować produkty, usługi lub treści najbardziej odpowiednie dla danej osoby.

Przykład: Netflix polecający filmy i seriale na podstawie historii oglądania.

7. Forecasting, Analytics & Optimization (Predykcja, analityka i optymalizacja)

n AI for Supply Chain Optimization (AI w optymalizacji łańcucha dostaw)

AI optymalizuje operacje łańcucha dostaw poprzez prognozowanie popytu, zarządzanie zapasami i planowanie tras dostaw, zwiększając efektywność i redukując koszty.

Przykład: Detaliści wykorzystujący AI do przewidywania zapotrzebowania i automatycznego uzupełniania magazynów.

n AI Planning and Scheduling (AI w planowaniu i ustalaniu harmonogramu)

Systemy AI automatycznie organizują zadania, zasoby i harmonogramy, aby efektywnie osiągać cele, często w dynamicznych środowiskach.

Przykład: Linie lotnicze optymalizujące grafiki załóg i przydziały samolotów.

n Predictive Analytics (Analityka predykcyjna)

Wykorzystuje AI do analizy danych historycznych i prognozowania przyszłych zdarzeń, trendów lub zachowań, wspierając proaktywne decyzje.

Przykład: Firmy wydające karty kredytowe przewidujące oszustwa zanim do nich dojdzie.

n Prescriptive Analytics (Analityka preskryptywna)

Idzie o krok dalej niż predykcja, rekomendując konkretne działania l ub strategie, by osiągnąć pożądane rezultaty, często z użyciem algorytmów optymalizacyjnych.

Przykład: Firmy energetyczne wykorzystujące AI do sugerowania optymalnych ustawień sieci na podstawie prognoz popytu.

n Simulation-Based Optimization (Optymalizacja oparta na symulacji)

Wykorzystuje modele wirtualne do testowania i udoskonalania strategii, polityk lub projektów przed wdrożeniem w rzeczywistości, minimalizując ryzyko i poprawiając wyniki.

Przykład: Firmy logistyczne symulujące trasy dostaw w celu minimalizacji kosztów i opóźnień.

n Time Series Forecasting (Prognozowanie szeregów czasowych)

Analizuje dane sekwencyjne w czasie, aby przewidywać przyszłe wartości, szeroko stosowane w finansach, prognozowaniu pogody i zarządzaniu zapasami. Przykład: Narzędzia do prognozowania cen akcji na giełdzie.

8. Security, Safety & Trust

(Bezpieczeństwo, zaufanie i transparentność)

n Adversarial Robustness (Odporność na ataki adversarialne)

Obejmuje techniki, które czynią modele AI odpornymi na ataki polegające na subtelnych manipulacjach mających na celu ich oszukanie.

Przykład: Klasyfikatory obrazów zachowujące dokładność nawet przy celowo zmodyfikowanych danych wejściowych.

n AI-Enhanced Cybersecurity (AI we wzmacnianiu cyberbezpieczeństwa)

Systemy AI wykrywają, zapobiegają i reagują na zagrożenia cyfrowe, analizując ruch sieciowy, zachowania użytkowników i logi systemowe w poszukiwaniu anomalii.

Przykład: Oprogramowanie antywirusowe wykorzystujące AI do wykrywania nowych typów złośliwego oprogramowania.

n Anomaly Detection (Wykrywanie anomalii)

Identyfikuje nietypowe wzorce lub odchylenia w danych, które mogą wskazywać na błędy, oszustwa lub ważne zdarzenia, wspierając bezpieczeństwo i kontrolę jakości. Przykład: Firmy wystawiające karty płatnicze wykrywające podejrzane transakcje odbiegające od zwyczajowych wydatków klienta.

n Biometrics (Biometria)

Technologie AI rozpoznające osoby na podstawie unikalnych cech fizycznych lub behawioralnych, takich jak odciski palców, rysy twarzy czy głos, zwiększając bezpieczeństwo i wygodę.

Przykład: Systemy bezpieczeństwa lotnisk używające rozpoznawania twarzy do weryfikacji tożsamości pasażerów.

n Data Poisoning (Zatrucie danych)

Zagrożenie polegające na celowej manipulacji danymi treningowymi w celu osłabienia wydajności modeli AI i generowania błędnych lub szkodliwych wyników.

Przykład: Hakerzy wstrzykujący fałszywe dane do filtrów antyspamowych.

n Explainable AI (XAI) (Wyjaśnialna AI)

Skupia się na uczynieniu decyzji AI przejrzystymi i zrozumiałymi, pomagając użytkownikom ufać, audytować i interpretować wyniki automatyczne.

Przykład: Narzędzia diagnostyczne pokazujące, które objawy wpłynęły na daną diagnozę.

n Privacy-Preserving AI (AI chroniąca prywatność)

Wykorzystuje metody takie jak różnicowa prywatność czy federacyjne uczenie, aby chronić dane użytkowników podczas trenowania i wdrażania modeli, bez ujawniania wrażliwych informacji.

Przykład: Smartfony wspólnie ulepszające podpowiedzi tekstowe bez przesyłania prywatnych wiadomości na serwer.

9. Deployment, Infrastructure & Operations (Wdrażanie, infrastruktura i operacje)

n AI-Optimized Hardware (Sprzęt zoptymalizowany pod AI)

Specjalistyczne układy i sprzęt przyspieszające obliczenia AI, czyniąc zadania uczenia maszynowego i głębokiego szybszymi i bardziej energooszczędnymi.

Przykład: Karty graficzne NVIDIA wykorzystywane w centrach danych do deep learningu.

n Cloud AI Services (Usługi AI w chmurze)

Usługi AI w chmurze zapewniają skalowalny, dostępny na żądanie dostęp do platform, narzędzi i infrastruktury AI, umożliwiając organizacjom wdrażanie rozwiązań AI bez konieczności utrzymywania własnego sprzętu.

Przykład: AWS SageMaker lub Google Cloud AI Platform oferujące zarządzane trenowanie i wdrażanie modeli AI.

n Custom Silicon/AI Chips (Specjalizowane układy AI)

Układy specjalizowane to sprzęt zaprojektowany specjalnie do obciążeń AI, oferujący znaczne przyspieszenie i efektywność w porównaniu do procesorów ogólnego przeznaczenia.

Przykład: Google Tensor Processing Units (TPU) przyspieszające obliczenia AI na dużą skalę.

n Edge AI (AI na brzegu sieci)

Edge AI przenosi inteligencję bezpośrednio na urządzenia (np. smartfony, kamery), umożliwiając przetwarzanie w czasie rzeczywistym, zmniejszając opóźnienia i zwiększając prywatność.

Przykład: Inteligentne kamery wykrywające intruzów bez przesyłania nagrań do chmury.

n MLOps (Machine Learning Operations) (Operacje uczenia maszynowego)

Obejmuje praktyki i narzędzia do automatyzacji i zarządzania całym cyklem życia modeli uczenia maszynowego – od rozwoju, przez wdrożenie, po monitorowanie i utrzymanie.

Przykład: Firmy korzystające z platform MLOps do szybkiego wdrażania i aktualizacji modeli.

n Model Evaluation & Benchmarking (Ewaluacja i benchmarking modeli)

Systematyczne testowanie i porównywanie modeli AI pod kątem niezawodności, sprawiedliwości, dokładności i wydajności na różnych zadaniach i zbiorach danych.

Przykład: Firmy porównujące modele AI pod kątem uprzedzeń przed ich wdrożeniem do rekrutacji.

n ModelOps (Model Operationalization) (Operacjonalizacja modeli)

Zarządzanie, wdrażanie i nadzorowanie modeli AI i analitycznych w środowiskach produkcyjnych, zapewniając ich niezawodność, bezpieczeństwo i skalowalność.

Przykład: Banki monitorujące i aktualizujące modele ryzyka kredytowego w czasie rzeczywistym.

10. Advanced Concepts & Governance

(Koncepcje zaawansowane i zarządzanie AI)

n AI Governance & Regulation (Zarządzanie i regulacje AI)

Obejmuje ramy, polityki i regulacje zapewniające etyczny, przejrzysty i odpowiedzialny rozwój, wdrażanie oraz wykorzystanie technologii AI. Przykład: Firmy wdrażające procedury zgodności z nowymi przepisami o transparentności AI w UE.

n Emergent Behavior (Zachowania emergentne)

Odnosi się do nieoczekiwanych lub nowych działań AI wynikających ze złożonych interakcji w systemie, niebędących wynikiem bezpośredniego programowania.

Przykład: Chatboty rozwijające nowe umiejętności konwersacyjne nieobecne w danych treningowych.

n Ethical AI (Etyczna AI)

Obejmuje zasady i praktyki zapewniające, że systemy AI są sprawiedliwe, pozbawione uprzedzeń i respektują prawa człowieka, zapobiegając dyskryminacji i zapewniając odpowiedzialność.

Przykład: Narzędzia rekrutacyjne AI audytowane pod kątem braku dyskryminacji.

n Human-in-the-Loop (HITL) (Człowiek w pętli)

Systemy łączące automatyzację AI z nadzorem lub interwencją człowieka, zwłaszcza przy decyzjach krytycznych, zapewniając bezpieczeństwo i odpowiedzialność.

Przykład: Diagnostyka medyczna, gdzie AI sugeruje wyniki, ale ostateczną decyzję podejmuje lekarz.

n Multimodal AI (AI multimodalna)

Integruje i przetwarza różne typy danych – tekst, obrazy, dźwięk, wideo –umożliwiając bogatsze rozumienie i bardziej elastyczną interakcję z użytkownikiem.

Przykład: Google Gemini analizujący i generujący treści łączące tekst, obraz i dźwięk.

n Quantum AI/Quantum Computing for AI (AI kwantowa/obliczenia kwantowe dla AI)

Wykorzystuje unikalne właściwości komputerów kwantowych do rozwiązywania problemów niedostępnych dla klasycznych komputerów, co może zrewolucjonizować optymalizację i symulacje.

Przykład: IBM i Google wykorzystujące komputery kwantowe do odkrywania nowych leków.

n Responsible AI (Odpowiedzialna AI)

Priorytetem jest odpowiedzialność, przejrzystość i korzyść społeczna w rozwoju i wdrażaniu AI, zapewniając zgodność systemów z wartościami etycznymi i dobrem publicznym.

Przykład: Organizacje publikujące raporty transparentności i oceny wpływu swoich systemów AI.

Spis treści

6 Od redakcji - Wprowadzenie i podziękowania

Krzysztof Bogacki, IT Reseller

10 Polska na rozdrożu AI. Od obserwacji do strategii Czym żyje rynek? Świadomość kontra wdrożenia

Komentarz do wyników raportu OVH Cloud „AI w sektorze dużych i małych firm w Polsce” zrealizowanego przez PMR

16 Scenariusze AI dla Polski

AI RADAR Trendbook

20 Wstęp - Przewodnik strategiczny po świecie sztucznej inteligencji

Krystyna Jarek, Booster of Innovation

24 Spis tematów i zagadnień Trendbooka

Część 1. Inteligentna infrastruktura

33 ROZDZIAŁ 1 - Cyfrowy mózg przyszłości

34 Technologia, która zmienia Polski biznes - AI w praktyce, czyli szanse i wyzwania

Dariusz Kwieciński, Fujitsu

40 Cyfrowy mózg przyszłości - AI jako strażnik i strateg centrów danych

52 Unijny wyścig po pozycję lidera AI

54 W ocenie ekspertów

57 ROZDZIAŁ 2 - Zintegrowana AI w komputerach i urządzeniach mobilnych

58 Szanse i wyzwania nowej ery AI - Sztuczna inteligencja zmienia zasady

Dorota Olczak, HP Inc Polska

64 Zintegrowana AI w komputerach i urządzeniach mobilnych

73 W ocenie ekspertów

77 ROZDZIAŁ 3 - Rewolucja obliczeniowa

78 AI w biznesie: Szanse i braki - AI potrzebuje myśli strategicznej

Michał Dżoga, Intel

84 Rewolucja obliczeniowa - Specjalistyczne układy scalone w obliczeniach AI

93 W ocenie ekspertów

95 ROZDZIAŁ 4 - Sztuczna inteligencja w łączności - Telekomunikacja

96 Jak AI kształtuje rynki - AI towarzyszy nam w każdym obszarze Ryszard Hordyński, Huawei

102 Sztuczna inteligencja w łączności - Redefinicja telekomunikacji. Już nie tylko sieć, a łączność cyfrowych ekosystemów

120 W ocenie ekspertów

123 ROZDZIAŁ 5 - Sztuczna inteligencja w komputerach kwantowych

124 Szanse, ryzyka i fundament danych - AI jako motor innowacji Magdalena Kasiewicz, Hewlett Packard Enterprise

130 Sztuczna inteligencja w komputerach kwantowych - Fuzja AI i kwantów redefiniuje granice możliwości

139 W ocenie ekspertów

Część 2. Operacje przyszłości

141 ROZDZIAŁ 6 - Zintegrowana AI w oprogramowaniu biznesowym i analityce

142 Wyścig o przewagę w AI - Koszt bierności rośnie Adam Tomczak, AMD

148 Zintegrowana AI w oprogramowaniu biznesowym i analityceInteligentna architektura biznesu. Trendy AI kształtujące oprogramowanie i analitykę

161 W ocenie ekspertów

163 ROZDZIAŁ 7 - Sztuczna inteligencja w finansach

164 Biznes w erze AI - Symbioza człowieka z maszyną Tomasz Sobol, OVHcloud

170 Sztuczna inteligencja w finansach - Rynek kapitałowy napędzany algorytmami

183 Strategiczne pytania dla liderów

184 W ocenie ekspertów

187 ROZDZIAŁ 8 - Fabryki przyszłości

188 Automatyzacja biznesu to priorytet – AI zmienia sposób działania firm Dominik Jarczyk, IFS

194 Fabryki przyszłości - Technologia, która zmienia produkcję w futurystyczną wizję fabryki jutra

211 Ewolucja konceptu Industry 4.0 i kolejnych jego wersji

214 W ocenie ekspertów

219 ROZDZIAŁ 9 - Sztuczna inteligencja w logistyce

218 Postępujący rozwój AI - Dostrzegamy coraz więcej szans dla biznesu Zbigniew Mądry, AB

224 Sztuczna inteligencja w logistyce - Inteligentne łańcuchy, które przewidują, uczą się i reagują w czasie rzeczywistym

236 W ocenie ekspertów

Część 3. Bezpieczeństwo i zarządzanie

239 ROZDZIAŁ 10 - Trendy AI w cyfrowym bezpieczeństwie

240 AI to realna zmiana - Polska może skorzystać na Sztucznej inteligencji Maciej Kamiński, Samsung Electronics

246 Trendy AI w cyfrowym bezpieczeństwie - AI kontra cyberzagrożenia. Inteligencja, która broni, oszukuje i… może też atakować

260 Słownik cyberobrony

262 W ocenie ekspertów

265 ROZDZIAŁ 11 - Nowa AI w Administracji Publicznej

266 Motor rozwoju i wyzwań - AI wpłynie na każdy obszar życia i pracy Andrzej Dulka, Polska Izba Informatyki i Telekomunikacji

272 Nowa AI w Administracji Publicznej - AI w administracji publicznej: ku inteligentnemu państwu przyszłości

284 W ocenie ekspertów

Część 4. Społeczeństwo i wpływ

265 ROZDZIAŁ 12 - Sztuczna inteligencja w edukacji

288 Praktyka, nie teoria - Sztuczna inteligencja buduje przewagę Dominik Kaczmarek, KOMSA Poland Hemani Ventures Group

294 Sztuczna inteligencja w edukacji - Szkoła myśląca.

AI jako napęd przyszłości edukacji

309 W ocenie ekspertów

313 ROZDZIAŁ 13 - Marketing przyszłości

314 Zyskać przewagę w świecie jutra - Sztuczna inteligencja zmienia zasady Magdalena Grzegorczyk, Microsoft

32o Marketing przyszłości - AI jako twórczy partner, emocjonalny doradca i strateg widoczności

340 W ocenie ekspertów

343 ROZDZIAŁ 14 - AI w handlu i e-commerce

344 Sztuczna Inteligencja zmienia zasady - Rewolucja AI w kanale partnerskim Mariusz Ziółkowski, TD SYNNEX

350 AI w handlu i e-commerce - Nowy kodeks handlu. AI jako architekt doświadczeń klienta i autonomicznych rynków

364 5 inspiracji AI w handlu dla liderów biznesu

366 W ocenie ekspertów

369 ROZDZIAŁ 15 - ESG i Sztuczna inteligencja

370 Bez prądu nie będzie AI - Wyzwania stojące przed Data Center Mirosław Pisaniec, Schneider Electric

376 ESG i Sztuczna inteligencja - Ochrona klimatu i wpływ na ludzi

394 W ocenie ekspertów

397 ROZDZIAŁ 16 - Etyczna Sztuczna Inteligencja

398 AI szansą, ale i wyzwaniem dla firm - MŚP kluczowe dla uzyskania efektu skali Michał Kanownik, Związek Cyfrowa Polska

404 Etyczna Sztuczna Inteligencja - Zaufanie wpisane w algorytm. AI, która nie tylko działa – ale działa etycznie

414 Pytania strategiczne dla liderów

416 W ocenie ekspertów

419 Słownik Technologii i koncepcjI AI

420 73 terminy ze świata Sztucznej Inteligencji, które warto znać

Krystyna Jarek, Krzysztof Bogacki, Rafał Skrzypek, Ewelina Stój oraz Mariusz Laurisz

AI RADAR

Trendbook

Wszelkie prawa zastrzeżone. Przedruk lub kopiowanie całości albo fragmentu publikacji – z wyjątkiem cytatów w artykułach i przeglądach krytycznych – możliwe jest tylko na podstawie zgody wydawcy.

ISBN 978-83-978659-0-7

Redakcja: IT Reseller | www.itreseller.pl

Wydawca: Smart Media Sp. z o.o. Domaniewska 47/10 02-672 Warszawa, PL

Dyrektor Wydawniczy: Aldona Ciosek

Opracowanie graficzne: Anna Skowrońska Skład: Ideapress Sp. z o.o. | www.ideapress.pl

Korekta: Maciej Conrad, Conradpress

Ilustracje: AdobeStock. iStock

Zdjęcia: Piotr Gamdzyk

Drukarnia: Lotos Poligrafia