Szybki przegląd AI 2025/2026

S

Witam po ponad rocznej przerwie 😊 W 2024 roku opublikowałem serię trzech artykułów popularnonaukowych, w których krok po kroku budowałem własną koncepcję Asystenta AI. Teraz czas na kolejny krok: szybki przegląd AI 2025/2026 — czyli próbę uporządkowania trendów, które przestały być już tylko technologiczną ciekawostką, a zaczęły wpływać na edukację, rynek pracy, prawo, organizacje i sposób myślenia o wiedzy.

Nie będzie to ranking modeli ani kolejna lista „dziesięciu narzędzi AI, które zmienią Twoje życie do środy”. Bardziej interesuje mnie pytanie: co naprawdę zmieniło się w relacji człowiek–AI i jakie konsekwencje może to mieć w 2026 roku.

Dla porządku przypomnę wcześniejsze teksty z serii:

Tamta trylogia opisywała możliwości i ograniczenia technologii w 2024 roku. Dziś pytanie brzmi szerzej: jak AI zaczyna zmieniać system społeczny, edukacyjny i organizacyjny?

PDF: Full English version of the article

Model kompetencji człowiek AI: od automatyzacji wiedzy do projektowania intencji
Rysunek 1 — Koncept modelu kompetencji człowiek–AI: od automatyzacji wiedzy do projektowania intencji.

Szybki przegląd AI 2025/2026 — w skrócie

  • AI przestała być samym czatem. Coraz częściej staje się warstwą roboczą nad dokumentami, pocztą, kalendarzem, wyszukiwaniem, kodem i procesami.
  • Rok 2025 był rokiem praktycznej regulacji. AI Act, obowiązki dotyczące modeli ogólnego przeznaczenia i obowiązek kompetencji AI zaczęły przesuwać rynek od fazy eksperymentu do fazy odpowiedzialności.
  • Adopcja AI jest nierówna. Użytkownicy indywidualni często korzystają z narzędzi szybciej niż organizacje potrafią je wdrożyć procesowo.
  • Edukacja musi przejść z pamięci do modelu. W świecie AI ważniejsze od zapamiętania wzoru staje się zrozumienie, kiedy i dlaczego warto go użyć.
  • Rynek pracy nie znika, ale zmienia geometrię. Część zadań zostanie zautomatyzowana, a przewaga przesunie się w stronę osób, które potrafią łączyć wiedzę dziedzinową, krytyczne myślenie i projektowanie intencji.

Spis treści

Rok 2025 — podsumowanie trendów AI

Zgodnie z moimi wcześniejszymi przewidywaniami, rok 2025 przyniósł dynamiczny rozwój AI w kilku obszarach. Z perspektywy 2026 roku widać już, że nie był to tylko kolejny sezon marketingowych zapowiedzi. AI zaczęła wchodzić w strukturę pracy, edukacji, prawa i codziennych decyzji użytkownika.

1. Prawo i regulacje AI

Rok 2025 był momentem, w którym regulacje zaczęły realnie porządkować rynek AI. Dla użytkowników oznaczało to mniej „wolnej amerykanki”, a więcej zasad, dokumentacji i odpowiedzialności.

W Unii Europejskiej szczególne znaczenie miał AI Act. Od 2 lutego 2025 roku zaczęły obowiązywać m.in. przepisy dotyczące zakazanych praktyk AI i kompetencji AI, a od 2 sierpnia 2025 roku zaczęły stosować się reguły dotyczące modeli ogólnego przeznaczenia. To nie jest drobiazg administracyjny, tylko zmiana kategorii: AI przestaje być wyłącznie produktem technologicznym, a zaczyna być elementem regulowanej infrastruktury cyfrowej.

Wypracowane wcześniej koncepcje prawne weszły w fazę praktycznych testów. Dlatego byliśmy — i nadal będziemy — świadkami sporów dotyczących danych treningowych, odpowiedzialności za wynik, transparentności i prawa użytkownika do kontroli nad własnymi danymi.

Logika „zróbmy to teraz, a potem zobaczymy, kto udowodni, że działaliśmy poza prawem” okazała się krótkowzroczna. Można tak budować startup. Trudniej tak budować zaufanie społeczne.

2. Ekosystem użytkownika

AI przestała być wyłącznie „oknem czatu”. Stała się elementem ekosystemu użytkownika: pracuje na dokumentach, poczcie, kodzie, obrazach, krótkich formach wideo, notatkach, wynikach wyszukiwania i zadaniach biurowych.

Najbardziej fundamentalna zmiana dotyczy jednak kontekstu. Asystent AI coraz częściej nie zaczyna rozmowy od zera. Działa w oparciu o historię interakcji, pliki, preferencje, wcześniejsze decyzje i profil zadania. Znaczenie pojedynczego promptu maleje, a rośnie znaczenie całego środowiska pracy.

Klasyczne wyszukiwanie w postaci listy linków ustępuje miejsca konwersacyjnej analizie danych. Można to nazwać warstwą meta-wyszukiwania: użytkownik nie tylko pyta „gdzie jest informacja?”, ale od razu prosi o jej interpretację, porównanie, streszczenie i zastosowanie.

3. Technologia modeli

Modele jednocześnie zyskują zdolności rozumowania i stają się coraz lżejsze. Dzięki destylacji, kompresji i optymalizacji część mocy obliczeniowej trafia bliżej użytkownika — szybciej, taniej i lokalnie.

To prowadzi do istotnego przesunięcia akcentów: przewagą przestaje być sam dostęp do technologii, a zaczyna być sposób jej wykorzystania. Innymi słowy: samo posiadanie młotka nie czyni z nas cieśli. Nawet jeśli młotek ma subskrypcję premium i potrafi mówić przyjemnym tonem.

4. Aspekt społeczny

I tu zaczyna się najciekawsza część. Technologia rozwija się szybko, ale społeczeństwo nie jest repozytorium kodu, w którym wystarczy zrobić merge. Ludzie mają przyzwyczajenia, lęki, interesy, kompetencje, status zawodowy, ambicje i własne tempo adaptacji. AI będzie więc zmieniać nie tylko narzędzia pracy, ale też relacje społeczne i układ odpowiedzialności.

Świadomość społeczna i adopcja AI

W danych o adopcji AI łatwo wpaść w pułapkę pozornej precyzji. Jeden raport mierzy użycie narzędzi generatywnych przez osoby prywatne, inny wdrożenia firmowe, kolejny liczbę aktywnych kont, a jeszcze inny deklaracje ankietowe. W efekcie procent procentowi nierówny — czyli klasyczny przypadek, w którym tabela wygląda bardzo poważnie, dopóki nie zapytamy, co właściwie mierzy.

Dlatego w tej wersji artykułu traktuję dane adopcyjne jako sygnały trendu, a nie jako matematyczną wyrocznię. Twardym punktem odniesienia są przede wszystkim źródła przekrojowe, takie jak Eurostat oraz Stanford AI Index.

Eurostat wskazuje, że w 2025 roku 20% przedsiębiorstw w UE zatrudniających co najmniej 10 osób używało technologii AI w działalności biznesowej. To znaczący wzrost względem 2024 roku, ale nadal daleki od obrazu świata, w którym „wszyscy już wszystko zautomatyzowali”.

Stanford AI Index 2026 zwraca uwagę na szybkie tempo adopcji generatywnej AI w populacji, ale też na duże różnice między krajami. Dla mnie najważniejszy wniosek jest prosty: użytkownicy indywidualni uczą się AI szybciej niż organizacje potrafią przeprojektować procesy.

To napięcie będzie jednym z kluczowych tematów 2026 roku. Pracownik używa AI, bo chce szybciej wykonać zadanie. Organizacja potrzebuje procedur, bezpieczeństwa, zgodności, odpowiedzialności i mierzalnej wartości. Między tymi dwoma światami powstaje przestrzeń, w której potrzebni będą ludzie rozumiejący zarówno biznes, jak i technologię.

Prawo i odpowiedzialność

Kluczowe staje się jasne określenie zasad reprezentacji cyfrowej Asystenta AI oraz zakresu jego autonomii. Moje stanowisko pozostaje niezmienne: autorem pozostaje użytkownik, a AI jest narzędziem. System nie posiada — i nie powinien posiadać — osobowości prawnej.

Istotnym wektorem są dane: zarówno dane użytkownika, jak i dane wykorzystane do trenowania lub działania systemu AI. Przyjmuję założenie, że oba strumienie danych zostały pozyskane legalnie. Bez tego dalsze rozważania tracą sens, bo zaczynamy budować dom na fundamencie z piasku, a potem dziwimy się, że salon stoi w kuchni sąsiada.

Mówiąc o danych w kontekście AI, nie sposób pominąć pojęcia promptu, czyli instrukcji wykonania. Naturalna jest tu analogia do żółtej samoprzylepnej karteczki na lodówce z napisem „kup mleko”. Taka instrukcja może mieć znaczenie operacyjne lub organizacyjne, a czasem nawet podlegać ochronie jako informacja poufna, ale trudno uznać ją automatycznie za unikalne dzieło literackie.

Dopiero na takim fundamencie — jasnego rozróżnienia ról, danych, intencji i odpowiedzialności — możliwe są sensowne rozważania o transparentności oraz konsekwencjach prawnych wykorzystania AI.

Edukacja w dobie AI

Współczesne systemy edukacji wciąż w dużej mierze opierają się na paradygmacie szkoły nastawionej na magazynowanie usystematyzowanej wiedzy w pamięci ucznia. W świecie nadmiaru informacji i dynamicznej zmiany kontekstu takie podejście traci swoją wyłączność.

AI, jako rozszerzenie ludzkiej inteligencji, podważa sens edukacji opartej wyłącznie na zapamiętywaniu rozległych zbiorów danych. Nie chodzi o to, że pamięć przestaje być ważna. Chodzi o to, że sama pamięć przestaje być wystarczającą przewagą.

Nowy paradygmat edukacyjny powinien przesuwać akcent z pytania „czy uczeń zna odpowiedź?” na pytanie „czy uczeń rozumie, skąd odpowiedź się bierze, kiedy warto ją zastosować i jak sprawdzić jej jakość?”.

Przykład? Twierdzenie Pitagorasa. Nauczane od dawna, powtarzane na wielu etapach edukacji i ćwiczone przez miliony godzin w skali populacji. W praktyce korzysta z niego ułamek społeczeństwa. Ja sam ostatni raz zetknąłem się z „problemem trójkąta”, wycinając kawałek wykładziny — rozwiązując problem przez odrysowanie kształtu, a nie matematyczne wyliczenia.

Nie oznacza to, że geometria jest zbędna. Oznacza to, że w edukacji ogólnej ważniejsze może być zrozumienie modelu, zależności i zastosowania niż wielokrotne ćwiczenie wzoru oderwanego od realnego problemu.

Sam podział wiedzy na silosowe przedmioty jest rozwiązaniem bardzo ludzkim, lecz nie zawsze optymalnym. W modelach AI dziedziny są bardziej etykietami niż murami. Relacje między obiektami budowane są wielopłaszczyznowo. To jeden z powodów, dla których AI potrafi czasem odpowiedzieć na pytanie zadane inaczej niż szkolna formułka, a człowiek — mimo wiedzy — potrafi się na takim pytaniu potknąć.

„Nie wiemy” jako stan poznawczy

Kolejny problem to budowanie iluzorycznego stanu wiedzy powszechnej. Często ulegamy myśleniu: „skoro nie mamy dowodu, że coś istniało, to znaczy, że tego nie było”. To wygodne, ale logicznie ryzykowne.

  1. Brak dowodu nie jest automatycznie dowodem braku.
  2. Nie zawsze istnieją tylko dwa stany: tak albo nie.
  3. „Nie wiemy” bywa najbardziej uczciwym stanem poznawczym.
  4. „Nie wiemy, ale możemy założyć” jest dobrym punktem startu eksploracji — pod warunkiem, że założenie nie zostanie po cichu zamienione w twierdzenie.

Takie podejście może ograniczyć halucynacje po obu stronach — ludzkiej i AI. A to już całkiem niezły wynik, bo człowiek też potrafi wygenerować bardzo przekonującą odpowiedź bez pokrycia. Czasem nawet bez dostępu do internetu 😉

Przykład zadania w nowym paradygmacie edukacyjnym:

Obliczcie, ile klocków potrzeba do zbudowania mostu między dwoma brzegami narysowanej rzeki. Możecie skorzystać z pomocy AI, ale nie dłużej niż przez 10 minut — na tyle wystarczy bateria w telefonie. Następnie zbudujcie most z zaplanowanej liczby klocków. Na koniec zaprezentujcie swoją pracę i uzasadnijcie, dlaczego użyliście właśnie tylu klocków.

W takim ujęciu kluczowe staną się kompetencje:

  • projektowanie eksperymentów i precyzyjne definiowanie pojęć,
  • budowanie modeli wiedzy,
  • myślenie krytyczne i systemowe,
  • rozwiązywanie problemów,
  • podejmowanie decyzji pod niepewnością,
  • umiejętność pracy z AI jako narzędziem, a nie zastępczym mózgiem.

Rynek pracy a AI

AI przyspieszy rotację ról, do których przywykliśmy w poszczególnych branżach. Będzie to zmiana z realnymi konsekwencjami społecznymi. Koszt automatyzacji rutynowych czynności spadł, co otwiera przestrzeń do dalszej optymalizacji procesów.

Z perspektywy pracownika oznacza to, że:

  1. Zmiana staje się stanem permanentnym, a mobilność zawodowa — normą.
  2. Automatyzacja w pierwszej kolejności obejmuje zadania powtarzalne i stagnacyjne, o ile istnieje ku temu uzasadnienie ekonomiczne.
  3. Rośnie zakres odpowiedzialności oraz znaczenie kompetencji analitycznych, kreatywnych i komunikacyjnych.
  4. Coraz ważniejsza staje się umiejętność opisania celu, kryteriów jakości i ograniczeń zadania.

Z perspektywy pracodawcy AI tworzy możliwość obniżenia kosztów operacyjnych i zwiększenia efektywności organizacji. Może to jednak prowadzić do skrótu myślowego, w którym redukcja kosztów staje się celem nadrzędnym, a wdrożenie AI jedynie modnym uzasadnieniem. To tak, jakby kupić koparkę, żeby szybciej sadzić kwiatki w doniczce.

Rynek pracy będzie jednym z najbardziej interesujących obszarów nadchodzących przemian, ale będzie kształtowany przez więcej czynników niż sam rozwój AI: demografię, koszty pracy, globalizację, regulacje, energię, edukację i zdolność organizacji do zmiany procesów.

Eksperyment myślowy: jeśli wszystkie organizacje wdrożą ten sam najwyższy poziom AI, co pozostanie źródłem przewagi konkurencyjnej?

Moja odpowiedź: człowiek i czynnik ludzki. Nie w romantycznym sensie „człowiek zawsze wygra”, ale w bardzo praktycznym sensie: ktoś musi rozumieć cel, kontekst, odpowiedzialność, ryzyko i konsekwencje decyzji.

Analogia historyczna: w XIX wieku obawiano się, że kolej żelazna sprawi, iż krowy przestaną dawać mleko, a ludzie uduszą się przy „zawrotnych” prędkościach. Dziś patrzymy na te lęki z dystansem. Niewykluczone, że podobnie będziemy patrzeć na część obecnych obaw związanych z AI — choć nie oznacza to, że wszystkie obawy są bezpodstawne.

Tempo przemian: rewolucja czy Kaizen?

W procesie zmian technologicznych i społecznych można wyróżnić dwie skrajne postawy.

  • Rewolucja — gwałtowna zmiana zachodząca w krótkim czasie. Doświadczenia historyczne pokazują, że rewolucje często wiążą się z wysokim kosztem adaptacyjnym: konfliktami, stratami oraz ryzykiem wypaczenia pierwotnego kierunku.
  • Kaizen — podejście oparte na ciągłym, ewolucyjnym doskonaleniu. W praktyce organizacyjnej oznacza szukanie takiej zmiany, którą da się wdrożyć, utrzymać i poprawiać bez niszczenia całego systemu.

Medialne określanie rozwoju sztucznej inteligencji mianem „rewolucji” nie przekłada się automatycznie na tempo wdrażania zmian w organizacjach. Organizacja to nie aplikacja mobilna. Nie wystarczy kliknąć „aktualizuj” i poczekać, aż pasek dojdzie do 100%.

Wybór między gwałtownym przełomem a stopniowym doskonaleniem pozostaje decyzją strategiczną. Dobre wdrożenie AI nie zaczyna się od pytania „który model kupić?”, lecz od pytania: jaki problem rozwiązujemy i jak poznamy, że rozwiązaliśmy go lepiej niż wcześniej?

Utopia poznawcza i mit „Eksperta AI”

Pomimo że żyję świadomie w swojej bańce informacyjnej, czasem coś wpada mi w ucho. Na przykład: „Dzisiaj porozmawiamy z ekspertem AI o najlepszych metodach karmienia piersią.”

Właśnie tu pojawia się problem. AI nie jest jedną dziedziną, lecz technologicznym konglomeratem przetwarzającym różne zakresy danych i wiedzy. Sens ma wypowiedź specjalisty z danej dziedziny na konkretny temat — nie abstrakcyjnego „Eksperta AI od wszystkiego”.

Przy czym nawet nie wiem, czy przytoczony „Ekspert AI” był osobą, która potrafiła wpisać prompt, czy może instancją Agenta AI mówiącą ludzkim głosem 😉

Dla mnie myślenie krytyczne i systemowe nadal obowiązuje. Nie myślmy, że ktoś może myśleć za nas. W tym sensie „Ekspert AI” można potraktować jako symbol utopii poznawczej — próby przeniesienia odpowiedzialności za myślenie z człowieka na zewnętrzny autorytet, a w kontekście AI: z człowieka na narzędzie.

Podsumowanie

Dojrzałość agentów AI ogólnego przeznaczenia — w mojej definicji Asystentów AI — osiągnęła poziom satysfakcjonujący. Z perspektywy 2024 roku skala i tempo rozwoju okazały się większe, niż pierwotnie zakładałem.

U schyłku 2025 roku pojawiła się też nowa warstwa wyspecjalizowanych agentów AI, takich jak narzędzia do pracy z kodem, automatyzacji procesu wytwórczego, analizy dokumentów czy pracy na repozytoriach. To one w praktyce pokazują, jak AI może wpływać na konkretne procesy pracy — nie jako magiczna różdżka, ale jako element systemu: z wejściem, wyjściem, kontrolą jakości, odpowiedzialnością i kosztem.

Rok 2025 można podsumować jako domknięcie etapu technologicznego. Rok 2026 będzie natomiast początkiem głębszego wejścia w transformację opartą o AI. Postrzegam ją jako sumę wektorową wielu zjawisk: regulacji, edukacji, rynku pracy, organizacji, kompetencji, kosztów, danych i zaufania.

Najważniejszy wniosek pozostaje dla mnie prosty: AI nie zwalnia człowieka z myślenia. Przeciwnie — podnosi wymagania wobec jakości naszego myślenia.

Artykuł stanowi syntezę własnych eksploracji oraz refleksji powstałych w trakcie udziału w studiach podyplomowych „Transformacja cyfrowa biznesu i AI” na Akademii Leona Koźmińskiego.

FAQ — Szybki przegląd AI 2025/2026

Jakie były najważniejsze trendy AI w 2025 roku?

Najważniejsze trendy to praktyczne wejście regulacji, rozwój ekosystemów użytkownika, przejście od prostego czatu do asystentów kontekstowych, lżejsze modele, rozwój agentów AI oraz rosnący wpływ AI na edukację i rynek pracy.

Czy AI zastąpi człowieka na rynku pracy?

AI automatyzuje część zadań, zwłaszcza powtarzalnych, ale nie usuwa znaczenia człowieka. Rośnie znaczenie kompetencji analitycznych, odpowiedzialności za decyzje, projektowania procesów i umiejętności pracy z narzędziami AI.

Jak AI zmienia edukację?

AI osłabia sens edukacji opartej wyłącznie na zapamiętywaniu danych. Wzmacnia znaczenie myślenia krytycznego, systemowego, projektowania eksperymentów, pracy na założeniach oraz sprawdzania jakości informacji.

Czym jest Asystent AI w tej serii artykułów?

Asystent AI to system wykorzystujący sztuczną inteligencję, który wspiera użytkownika w realizacji celów w sposób proaktywny, zgodnie z ustalonymi normami, preferencjami użytkownika oraz nadaną autonomią.

Powiązane artykuły