Czy AI zabrała Ci już pracę?
Jeszcze w 2023 roku, gdy GenAI zaczęło zyskiwać na popularności, niezliczeni analitycy twierdzili, że sztuczna inteligencja zastąpi wiele zawodów w ciągu dwóch lub trzech lat. Mamy 2026 rok i… niewiele się zmieniło.
Często takie prognozy wynikają z chęci tworzenia viralowych treści albo pochodzą od tzw. „ekspertów”, którzy po prostu nie rozumieją stojącej za nimi technologii.
Dlatego w tym artykule oferujemy inną perspektywę: opartą na realnych, faktycznie wdrożonych projektach automatyzacji AI dla naszych klientów, dzielimy się naszym spojrzeniem na najbliższą przyszłość.
Prognozy: trendy inteligentnej automatyzacji
Teza 1: podział między MŚP a dużymi przedsiębiorstwami (rozwiązania z jednym agentem vs. systemy wieloagentowe)
Prognoza: małe i średnie przedsiębiorstwa (MŚP) będą koncentrować się na wdrażaniu pojedynczych, wyspecjalizowanych agentów AI do rozwiązywania konkretnych problemów, wykorzystując zwinne narzędzia SaaS, takie jak n8n. Klienci korporacyjni będą natomiast zmierzać w kierunku złożonych systemów wieloagentowych (MAS), orkestrowanych przez platformy takie jak UiPath.
Dlaczego tak się stanie: MŚP potrzebują szybkości i niskiego narzutu kosztowego. Nie mogą sobie pozwolić na infrastrukturę wymaganą do zarządzania całym „rojem” agentów. Narzędzia takie jak n8n pozwalają im szybko i tanio złożyć „agenta obsługi klienta” lub „agenta generowania leadów”.
Duże przedsiębiorstwa doszły do sufitu możliwości prostych botów i agentów. Aby obsłużyć złożone procesy, takie jak „order-to-cash”, potrzebują agentów, którzy potrafią ze sobą rozmawiać. Na przykład jednego do odczytu faktury, drugiego do weryfikacji danych w systemie ERP i trzeciego do wykrywania nadużyć. Wymaga to warstwy orkiestracji, która zapewnia ład korporacyjny i bezpieczeństwo — co bezpośrednio sprzyja ugruntowanym dostawcom, takim jak UiPath, którzy skręcają w stronę „agentowej” orkiestracji.
Teza 2: model human-in-the-loop (HITL) stanie się obowiązkowy
Prognoza: zobaczymy wyraźny wzrost wdrożeń AI projektowanych specjalnie w architekturze human-in-the-loop (HITL). W pełni autonomiczne procesy pozostaną rzadkością w krytycznych operacjach biznesowych.
Dlaczego tak się stanie: poziom zaufania jest niski. Po nieudanych pilotażach z lat 2024–2025 firmy zrozumiały, że nie mogą pozwolić AI na prowadzenie krytycznych procesów biznesowych bez nadzoru. Poziom halucynacji jest nadal zbyt wysoki, aby spełnić wymagania finansowe lub prawne. Wygrają platformy, które stawiają na łatwą interwencję człowieka, gdzie AI wykonuje pracę, ale przed realizacją transakcji „prosi” o zatwierdzenie. To ruch defensywny: firmy chcą szybkości AI, ale przeraża je odpowiedzialność za autonomicznego agenta, który mógłby wysłać milion dolarów na niewłaściwy IBAN.
Teza 3: wzrost znaczenia asystentów AI, stagnacja autonomicznych agentów
Prognoza: rok 2026 będzie rokiem asystentów AI (GenAI osadzonych w danych przedsiębiorstw), a nie w pełni autonomicznych agentów. Podczas gdy Tech X i LinkedIn mówią o agentach zarządzających całymi firmami, w rzeczywistości agenci wciąż będą raczkować.
Dlaczego tak się stanie: prawdziwa autonomia wymaga zdolności rozumowania, które wciąż są drogie i zawodne w dużej skali. Większość dzisiejszych „agentów” wpada w pętle albo podejmuje złe decyzje, gdy zmieniają się zmienne. W przeciwieństwie do nich „asystenci” – narzędzia przeszukujące wewnętrzne wiki, podsumowujące spotkania i przygotowujące szkice e-maili do przeglądu przez człowieka – są dojrzałe i niezawodne. Zobaczymy masowe wdrożenia systemów RAG (Retrieval-Augmented Generation), które pomogą pracownikom wykonywać pracę szybciej, zamiast całkowicie zastępować ich robotami.
Teza 4: wysoka rotacja dostawców spowodowana nieudanymi pilotażami
Prognoza: możemy zobaczyć falę wypowiedzeń umów i zmiany dostawców. Firmy, które w latach 2024–2025 uległy hype’owi i zobaczyły, że 95% ich wertykalnych projektów AI zakończyło się porażką, rozstaną się ze swoimi obecnymi dostawcami.
Dlaczego tak się stanie: badania MIT wskazują, że niemal 95% pilotaży GenAI nie dostarczyło mierzalnego wpływu na P&L. CIO i CFO mają dość płacenia za „teatr innowacji”. Odcinają straty na narzędziach, które nie dowiozły rezultatów, i szukają nowych partnerów, którzy potrafią obiecać konkretne, nudne i mierzalne efekty. To tworzy niestabilny rynek dla dostawców usług – dotychczasowi beneficjenci nie mogą czuć się bezpiecznie, a nowi gracze z podejściem „naprawmy to” dostają swoją szansę.
Teza 5: niski realny wpływ na P&L – przy jednocześnie wysokim poziomie „AI washingu”
Prognoza: mimo całego szumu AI będzie miała w 2026 roku znikomy wpływ na rzeczywiste rachunki zysków i strat większości firm spoza sektora technologicznego. Jednocześnie prezesi (CEO) będą nadal deklarować ogromne wzrosty efektywności, aby windować ceny akcji.
Dlaczego tak się stanie: integracja AI z systemami legacy zajmuje lata, a nie miesiące. Zyski produktywności są często „zjadane” przez koszty samej AI (licencje, moc obliczeniowa, czyszczenie danych). Jednocześnie wynagrodzenia kadry zarządzającej są powiązane z wynikami giełdowymi, które obecnie zależą od posiadania „strategii AI”. Zobaczymy więc „AI washing” – sytuacje, w których standardowe zwolnienia lub działania oszczędnościowe będą przepakowywane jako „optymalizacja napędzana przez AI”, nawet jeśli AI nie miała z tym nic wspólnego.
Czarne łabędzie: zdarzenia o niskim prawdopodobieństwie i wysokim wpływie
Teza 1: wydarza się „AI security Pearl Harbor”
Możliwy scenariusz: dochodzi do masowego incydentu bezpieczeństwa AI. Duże przedsiębiorstwo lub instytucja rządowa ulega paraliżowi albo doświadcza wycieku danych na bezprecedensową skalę w wyniku przejęcia autonomicznego agenta lub zatrucia modelu.
Wpływ: wywołałoby to natychmiastową „zimę AI” w adopcji technologii. Rządy gwałtownie zahamowałyby procesy zatwierdzania. CIO z dnia na dzień wyłączyliby projekty AI w chmurze. Zobaczylibyśmy paniczny powrót do infrastruktury on-premise i „głupiego” oprogramowania, cofając branżę o lata. Centra danych budowane z myślą o AI stałyby puste, gdy apetyt na ryzyko zniknąłby niemal całkowicie.
Teza 2: model „market-killer”
Możliwy scenariusz: na rynek wchodzi nowy gracz (albo dochodzi do niekontrolowanego release’u z dużego laboratorium), który wypuszcza model wykładniczo lepszy i tańszy od wszystkich pozostałych – w praktyce darmowy i znacznie bardziej inteligentny niż jakikolwiek inny LLM.
Wpływ: doprowadziłoby to do pęknięcia bańki akcji AI. Jeśli inteligencja stałaby się darmowa, modele biznesowe OpenAI, Google i Microsoftu – oparte na sprzedaży mocy obliczeniowej i dostępu do API – załamałyby się. Wyceny liczone w bilionach dolarów wyparowałyby. Ten deflacyjny szok zrujnowałyby gospodarkę sektora technologicznego, ale jednocześnie mógłby uwolnić chaotyczną falę innowacji konsumenckich – ponieważ zaawansowana inteligencja stałaby się towarem jak elektryczność.
Ale weźmy głęboki oddech…
To są jedynie prognozy oparte na naszej obecnej analizie rynku i doświadczeniach projektowych – nie gwarancje przyszłości.
Nie ponosimy odpowiedzialności za to, jak ostatecznie rozwinie się rynek.
Scenariusze „czarnego łabędzia” mają niskie (a czasem bardzo niskie) prawdopodobieństwo wystąpienia, ale ich potencjalny wpływ jest systemowy i dotkliwy. Głęboko wierzymy, że solidna strategia przedsiębiorstwa musi uwzględniać zabezpieczenia na takie skrajne przypadki – bo to właśnie gotowość na mało prawdopodobne zdarzenia często decyduje o przetrwaniu.
Powodzenia we wszystkich projektach AI i automatyzacji w 2026 roku!
