W 2026 roku sztuczna inteligencja coraz częściej będzie funkcjonować jako praktyczny system pracy z informacją, a nie wyłącznie czat do generowania tekstu. Najistotniejszą zmianą ma być przejście na modele natywnie multimodalne, czyli takie, które jednocześnie rozumieją tekst, obraz, dźwięk i wideo. Równocześnie wzrośnie stabilność wnioskowania dzięki planowaniu oraz korzystaniu z narzędzi (np. wyszukiwarki czy interpretera kodu), choć błędy i halucynacje nadal pozostaną realnym ryzykiem. W organizacjach zyska na znaczeniu podejście „odpowiedz tylko na podstawie źródeł” oraz wdrożenia z RAG i cytowaniem fragmentów. Zamiast jednego „największego” modelu coraz częściej będzie się wykorzystywać zestaw wyspecjalizowanych modeli dobieranych pod kątem kosztu, jakości i wrażliwości danych. Poniżej znajduje się praktyczne omówienie tego, czego można się spodziewać i jak przełożyć te zmiany na decyzje wdrożeniowe.
Multimodalność jako standard w 2026 roku
W 2026 roku multimodalność stanie się standardem, a więc większość wiodących modeli AI będzie natywnie łączyć tekst, obraz, dźwięk i wideo w ramach jednego doświadczenia. Oznacza to, że pytanie w rodzaju „co jest na tym filmie?” może skutkować równocześnie opisem, streszczeniem oraz listą możliwych działań. Taki model nie musi być „doklejany” do oddzielnych narzędzi dla każdego formatu, ponieważ rozumienie różnych mediów jest wbudowane w sposób działania systemu. W praktyce przekłada się to na szybsze uchwycenie kontekstu i mniej ręcznego przygotowywania danych wejściowych.
Najbardziej praktycznym skutkiem multimodalności będzie automatyczne wyprowadzanie wniosków z materiałów, które dziś wymagają ręcznego przeglądania. Przykładem jest analiza nagrania z kamery sklepowej, gdzie AI może wykrywać kolejki, braki na półkach oraz podejrzane zachowania bez ręcznego tagowania klatek. Dla biznesu oznacza to prostsze przejście od „mamy wideo” do „mamy operacyjne sygnały”, które da się wykorzystać w procesach. Jednocześnie rośnie znaczenie precyzyjnego określania celu analizy (opis, streszczenie, lista działań), bo to przesądza o tym, jaki rezultat ma dostarczyć model.
Lepsze rozumowanie i specjalizacja modeli AI
W 2026 roku modele AI będą sprawniej rozumować, a jednocześnie rynek przesunie się w stronę specjalizacji, zamiast stawiać na jeden uniwersalny „największy” model. Poprawa jakości będzie wynikać m.in. z częstszego stosowania planowania oraz narzędzi takich jak kalkulator, wyszukiwarka czy interpreter kodu, dzięki czemu zadania typu „policz to i pokaż kroki” będą realizowane bardziej stabilnie. Nadal jednak w obszarach opartych na niepełnych danych (np. prawo, medycyna) mogą pojawiać się halucynacje, dlatego kluczowe staną się tryby odpowiedzi oparte wyłącznie na źródłach. W praktyce oznacza to częstsze wdrożenia z weryfikacją przez RAG oraz nacisk na cytowanie fragmentów i wersjonowanie źródeł.
Najbezpieczniejszym i często najbardziej opłacalnym podejściem będzie miks modeli: duży do planowania, mniejszy do klasyfikacji, a lokalny do danych wrażliwych. Taki układ dobrze trafia w realne potrzeby: jeden model wystarczy w 80% powtarzalnych spraw, a inny lepiej poradzi sobie z trudnymi przypadkami, gdzie liczy się wyższa jakość. To bezpośrednio wiąże się też z kosztami API, bo architektura z mniejszym modelem 7–13B do większości zadań i większym uruchamianym jedynie „na eskalacje” często wychodzi korzystniej finansowo. Niezależnie od wyboru, standardem stanie się testowanie jakości w konkretnych zastosowaniach oraz jasne reguły, kiedy wynik ma być sprawdzony względem źródeł i/lub przez człowieka.
Automatyzacja pracy dzięki agentom AI
W 2026 roku automatyzacja pracy dzięki agentom AI będzie polegać na tym, że system sam rozplanuje kroki, skorzysta z narzędzi (np. przeglądarki, CRM czy poczty) i na końcu przedstawi raport z wynikiem, zamiast ograniczać się do prowadzenia rozmowy. W praktyce dotyczy to próśb w stylu „czy AI może zarezerwować podróż służbową?”, gdzie odpowiedź brzmi: tak, ale najlepiej w ramach jasno zdefiniowanych polityk (limity cen, preferowane linie, zatwierdzanie). Najbardziej masowe wdrożenia obejmą prace biurowe, takie jak triage skrzynki, streszczenia spotkań oraz przygotowanie wersji umów i wniosków. Typowa oszczędność czasu na zadaniach powtarzalnych wynosi 20–40%, ale tylko przy uporządkowanych szablonach, słownikach i przepływach zatwierdzania.
Żeby agent nie „zepsuł” procesu, w 2026 standardem będą granularne uprawnienia, tryb read-only, sandboxy oraz human-in-the-loop dla akcji wysokiego ryzyka (np. przelewu czy wdrożenia na produkcję). Coraz częściej widać też orkiestrację wielu agentów z podziałem ról: analityk zbiera dane, wykonawca wprowadza zmiany, a audytor sprawdza zgodność, co zmniejsza ryzyko gubienia priorytetów przy dłuższych zadaniach. Do takich układów używa się frameworków typu AutoGen, CrewAI oraz LangGraph (ekosystem LangChain). Równolegle rośnie znaczenie mierzenia efektywności agentów poprzez metryki, takie jak % zadań zakończonych sukcesem, czas do rezultatu, liczba eskalacji do człowieka i koszt na zadanie, wspierane narzędziami obserwowalności (np. LangSmith, OpenTelemetry, dashboardy w Grafana).
Integracja AI w cyklu życia oprogramowania
W 2026 roku integracja AI w cyklu życia oprogramowania (SDLC) przesunie się z samego podpowiadania kodu w stronę obsługi zadań takich jak tworzenie PR, testów, migracji i dokumentacji z odniesieniami do repozytorium. Odpowiedź na pytanie „czy AI zastąpi seniora?” pozostanie negatywna, ale AI skróci czas typowych prac, o ile organizacja ma standardy (lint, testy, review) i nie dopuszcza kodu bez weryfikacji. W praktyce oznacza to, że AI staje się elementem procesu wytwarzania, a nie dodatkiem uruchamianym „obok”. Kluczowe będzie też konsekwentne podejście do jakości, bo automatyzacja bez kontroli zwiększa ryzyko błędów w zmianach.
Operacyjnie SDLC z AI w 2026 roku będzie wymagać podejścia LLMOps: wersjonowania promptów, testów regresji, rejestrowania źródeł (dla RAG) oraz kontroli kosztów tokenów w pipeline’ach CI/CD z evalami. W firmach coraz częściej pojawi się także architektura „routera” modeli, który dobiera model do zadania, języka, wrażliwości danych i limitu kosztu, zamiast opierać się na jednym rozwiązaniu do wszystkich zastosowań. O powodzeniu wdrożeń w dużej mierze przesądzi integracja z ekosystemem danych i uprawnień (np. dostęp do SharePoint/Confluence/Drive, hurtowni oraz ERP/CRM), a narzędzia typu LlamaIndex/LangChain i konektory chmurowe skrócą czas technicznego spięcia, choć audyt dostępu pozostanie po stronie organizacji. Tam, gdzie rozważa się trenowanie własnego modelu, częściej rozsądniejszym krokiem będzie najpierw RAG + instrukcje + dane firmowe, a fine-tuning ma sens dopiero przy tysiącach–milionach przykładów, stabilnej definicji zadania i mierzalnym KPI.
AI na urządzeniach: prywatność i personalizacja
W 2026 roku AI na urządzeniach (telefonach i laptopach) będzie coraz częściej realizować zadania lokalnie, co bezpośrednio wzmacnia prywatność, bo nie wszystko musi trafiać do chmury. W praktyce dotyczy to m.in. transkrypcji, streszczeń i podstawowych pytań–odpowiedzi, uruchamianych na skompresowanych modelach z ograniczonym kontekstem. Taki kierunek napędzają układy NPU, np. Apple Neural Engine, Qualcomm Hexagon i Intel NPU. Równolegle częstsze staną się wdrożenia „on-prem” i w VPC, gdy organizacja chce zachować większą kontrolę nad danymi.
Najczęstszym wzorcem wdrożeniowym będzie hybryda: lokalnie dla prywatności i wstępnego przetwarzania, a chmura dla trudniejszych zadań. W efekcie dane wrażliwe mogą zostać najpierw anonimizowane i streszczane na urządzeniu, a dopiero potem – jeśli trzeba – przekazywane do modelu chmurowego. Personalizacja będzie osiągana bez trenowania „od zera”: przez profile preferencji, lekkie adaptacje (np. LoRA) lub retrieval z prywatnej bazy użytkownika. Bezpieczniejsze podejście do stylu („czy AI może pisać jak ja?”) to korzystanie z przykładów i słownika, zamiast wgrywania prywatnych archiwów do zewnętrznego treningu.
Wraz z przenoszeniem AI na edge wzrośnie również znaczenie ochrony przed wyciekiem danych oraz atakami na modele działające na urządzeniu. Firmy będą wdrażać automatyczną klasyfikację i maskowanie PII (np. PESEL, adresy, numery kont) zanim treść trafi do modelu, uzupełnione o polityki retencji logów. Pojawią się też ryzyka typowe dla edge, takie jak model extraction czy ataki przez podstawione dane wejściowe, więc potrzebne będą podpisy, szyfrowanie i hardening. Żeby zachować przenośność między środowiskami, kluczowe staną się formaty i narzędzia optymalizacji, np. ONNX oraz toolchainy typu TensorRT i OpenVINO.
Regulacje AI w Europie: AI Act i prawa autorskie
W 2026 roku w Europie AI Act będzie w praktyce wpływać na sposób projektowania i wdrażania systemów AI, ponieważ wprowadza klasy ryzyka oraz obowiązki, szczególnie dla zastosowań wysokiego ryzyka. To, czy „chatbot podlega AI Act”, zależy od kontekstu użycia. Inne wymagania obejmą marketing, a inne rekrutację, scoring czy edukację. W procesach krytycznych standardem stanie się model, w którym AI rekomenduje, człowiek zatwierdza, a system zapisuje podstawy decyzji. W konsekwencji organizacja musi brać odpowiedzialność za błędy systemu i przygotować przejrzystą ścieżkę audytu.
Najbardziej praktyczna strategia zgodności to mapowanie przypadków użycia do poziomu ryzyka oraz wdrożenie dokumentacji, nadzoru człowieka i audytowalności tam, gdzie wymagają tego regulacje.
- dla systemów wysokiego ryzyka: dokumentacja, zarządzanie danymi, nadzór człowieka i audyt
- polityki danych: decyzje o retencji i anonimizacji logów oraz rozdzielenie danych produkcyjnych od danych do ulepszania modeli
- bezpieczeństwo operacyjne: testy odporności (w tym na prompt injection) oraz zasada najmniejszych uprawnień w narzędziach, z których korzysta agent
W obszarze praw autorskich i danych treningowych ryzyko nie zniknie, bo spory o licencje i dozwolony użytek nadal będą rozstrzygane w sądach. Firmy, które pytają o bezpieczne generowanie materiałów do kampanii, częściej wybiorą modele z bardziej jednoznacznym reżimem licencyjnym, sięgną po biblioteki stock (np. Shutterstock/Adobe Stock) oraz będą prowadzić rejestr pochodzenia materiałów (provenance). Równolegle zakupy rozwiązań AI zaczną przypominać zakupy w obszarze bezpieczeństwa IT. Pojawią się pytania o ISO 27001, SOC 2, lokalizację danych, podwykonawców i procedury incydentowe. W efekcie rośnie znaczenie list kontrolnych, które obejmują SLA, możliwość VPC/on-prem, deklaracje nieużywania danych do treningu oraz wyniki testów na własnych przypadkach użycia.
Zmiany na rynku pracy z AI i nowe kompetencje
W 2026 roku AI najsilniej zmieni rynek pracy przez przejmowanie fragmentów zadań, a nie przez „znikanie” całych zawodów. W praktyce modele będą przygotowywać pierwsze wersje tekstów i analiz oraz drafty kodu, a człowiek częściej skupi się na weryfikacji i podejmowaniu decyzji. Dlatego pytanie „czy stracę pracę?” coraz częściej ustąpi miejsca pytaniu „które czynności zautomatyzuję i jak przekuję to w rozwój?”. Największą przewagę zyskają osoby, które potrafią delegować zadania agentom i konsekwentnie kontrolować jakość wyników.
W firmach będą pojawiać się nowe role łączące biznes, dane i ryzyko, takie jak AI product owner, inżynier LLMOps, audytor modeli czy specjalista ds. red-team. Równocześnie „promptowanie” przestanie być wyróżnikiem, bo większego znaczenia nabierze projektowanie workflow, polityk uprawnień, testów oraz kryteriów akceptacji. W edukacji i szkoleniach nacisk przesunie się na mierzalne rezultaty, takie jak skrócenie czasu cyklu pracy, spadek liczby błędów i poprawa satysfakcji klienta, zamiast samych „warsztatów z narzędzi”. Wraz ze wzrostem automatyzacji wzrośnie też potrzeba checklist, wyrywkowych audytów wyników oraz szkoleń z rozpoznawania halucynacji, bo kontrola jakości potrafi być żmudna.
Przewagi konkurencyjne częściej będą wynikały z tego, czy zespół jest „AI-native”, czyli ma standardy użycia AI, lepsze dane i krótsze ścieżki decyzyjne. Jednocześnie AI poprawi dostępność narzędzi pracy dzięki napisom na żywo, tłumaczeniom, streszczeniom i wsparciu czytania ekranu, co ułatwi funkcjonowanie osobom z niepełnosprawnościami oraz w międzynarodowych zespołach. To wymaga jednak jasnych polityk poufności, ponieważ rozmowy i materiały robocze często zawierają dane wrażliwe. W instytucjach edukacyjnych dodatkowym ograniczeniem będą RODO i zgody, dlatego na popularności zyskają instancje z wyłączonym treningiem na danych lub wdrożenia lokalne w większych organizacjach.
Sektory zastosowań AI: zdrowie, finanse i przemysł
W 2026 roku najbardziej praktyczne zastosowania AI w zdrowiu, finansach i przemyśle będą koncentrować się na pracy z dokumentami, zgodnością oraz przewidywaniem zdarzeń, a nie na pełnym „zastępowaniu” ekspertów. W medycynie AI najczęściej wesprze dokumentację, w tym tworzenie opisów wizyt, streszczeń historii choroby i kodowanie procedur, co może usprawniać obsługę pacjentów. W finansach dominować będzie automatyzacja compliance, monitoringu oraz obsługi klienta, przy zachowaniu rygoru logów i audytów. W przemyśle kluczowe okaże się łączenie danych z czujników z historią serwisów, aby przewidywać awarie i planować przestoje.
W tych sektorach standardem stanie się podejście „AI wspiera decyzję”, a nie „AI podejmuje decyzję”, bo ryzyko błędu i wymagania audytowe są wysokie. W bankowości modele mogą streszczać informacje i symulować scenariusze, natomiast rekomendacje będą obudowane ograniczeniami oraz kontrolą ryzyka. W ubezpieczeniach analiza zdjęć szkód i dokumentów przyspieszy wyceny oraz wstępne decyzje, a wykrywanie anomalii (np. powtarzające się zdjęcia) pomoże ograniczać nadużycia, choć pojawią się też próby oszustw z deepfake. W przemyśle realne korzyści będą wynikały z redukcji nieplanowanych awarii i sprawniejszego planowania części, a nie wyłącznie z samej „dokładności modelu”.
W energetyce AI pomoże prognozować popyt oraz produkcję OZE i wspierać decyzje dotyczące sterowania magazynami energii, przy zachowaniu twardych ograniczeń wynikających z bezpieczeństwa systemu. W ochronie zdrowia wzrośnie zakres wsparcia diagnostycznego, jednak w praktyce pozostanie ono pod nadzorem lekarza i w granicach dopuszczeń regulacyjnych, zwłaszcza przy obrazowaniu i triage. W poprzek branż wdrożenia będą wymagały procedur walidacji oraz czytelnych zasad odpowiedzialności, ponieważ koszt pomyłki w procesach krytycznych bywa zwykle większy niż zysk czasu. Z tego powodu rozwiązania, które realnie „dowiozą” wartość, będą łączyć automatyzację z kontrolą jakości, logowaniem oraz przejrzystą ścieżką audytu.
