Rok 2026 to moment, w którym opada kurz po pierwszej fali zachwytu modelami językowymi, a zaczyna się twarda gra o powtarzalne procesy biznesowe. AI nie jest już tylko ciekawostką w oknie czatu – staje się „rozliczalnym” pracownikiem, który ma dowozić konkretne wyniki finansowe i operacyjne. Wiele firm, które wcześniej tylko testowało te rozwiązania, teraz staje przed wyzwaniem: jak pokazać mierzalny zwrot z inwestycji?
Agenci AI, czyli koniec z samym doradzaniem
Największa zmiana to przejście od zwykłego generowania tekstu do faktycznego wykonywania zadań. Nowoczesny agent AI to nie tylko okno do modelu, ale element procesu, który potrafi zaplanować kroki, dopytać o brakujące dane i zostawić ślad swojej pracy do weryfikacji. Oprogramowanie przedsiębiorstw zaczyna być projektowane nie tylko pod człowieka–użytkownika, ale także pod cyfrową siłę roboczą agentów – to trend, który zmienia oblicze biur.
W praktyce wygląda to tak, że małe zespoły mogą dowozić efekty nieproporcjonalnie duże do liczby etatów. Agent w dziale zakupów sam sprawdzi budżet i porówna oferty dostawców, a w finansach wyłapie anomalie i przygotuje paczkę dla księgowości bez angażowania człowieka w rutynowe czynności.
Physical AI: roboty wychodzą do magazynów
Sztuczna inteligencja zyskała „ciało” i zaczyna działać poza ekranem komputera. W 2026 roku algorytmy sterują pracą w świecie fizycznym – od optymalizacji ścieżek w centrach logistycznych po precyzyjną kontrolę jakości na liniach produkcyjnych. Błąd tutaj kosztuje znacznie więcej niż źle sformatowany e-mail, dlatego tak ważna staje się szybkość działania i niezawodność systemów operacyjnych.
Wdrażanie AI w fabrykach to nie tylko technologia, to także zmiana procedur BHP i sposobu rozliczania pracy. Roboty współpracujące przejmują monotonne i niebezpieczne czynności, ale ich sukces zależy od tego, jak sprawnie zostaną zintegrowane ze starym parkiem maszynowym.
Zaufanie i bezpieczeństwo na pierwszym miejscu
Skoro AI ma działać na serio, firmy muszą mieć pewność, że dane są bezpieczne i pochodzą z wiarygodnych źródeł. Coraz większe znaczenie mają mechanizmy potwierdzania pochodzenia treści, aby uniknąć ataków opartych na wiarygodnie spreparowanych informacjach, takich jak fałszywe polecenia od przełożonych czy zmanipulowane faktury.
- Bezpieczeństwo modeli: Ochrona przed manipulacją logiką agentów.
- Suwerenność danych: Przenoszenie aplikacji z globalnych chmur do lokalnych centrów danych.
- Prywatność: Rozwiązania pozwalające na analizę wrażliwych informacji bez ryzyka ich wycieku.
W 2026 roku wygrają organizacje, które potraktują agentów AI jak pracowników na stażu – z jasno określonymi uprawnieniami, metrykami i pełną kontrolą nad ich działaniami.
Fotografia: pixabay.com
