12 zmian w AI z 2025 roku, które zdefiniują Twoją strategię technologiczną na 2026 rok
Wykorzystanie AI: Większość firm korzysta z AI, ale ma trudności z osiągnięciem znaczących zwrotów poza fazami eksperymentalnymi.
Oszustwa z wykorzystaniem AI: Liczba oszukańczych działań generowanych przez AI gwałtownie wzrosła, co wymaga zaawansowanych systemów wykrywania anomalii zamiast ręcznych kontroli.
Wyzwania związane z zarządzaniem: Nowe narzędzia AI wymagają zarządzania na poziomie pracowników, aby ograniczać ryzyko i zapewnić skuteczne wdrożenie.
Przepaść między firmami eksperymentującymi ze sztuczną inteligencją a firmami czerpiącymi z niej wartość stała się kluczowym tematem 2025 roku. McKinsey ustaliło, że 88% organizacji wykorzystuje sztuczną inteligencję w co najmniej jednym obszarze, ale większość nadal tkwi w otchłani projektów pilotażowych, wydając budżet bez generowania zwrotów.
Tymczasem sama technologia przekroczyła pewien próg. Sztuczna inteligencja przeszła od „przydatnej, ale wymagającej ciągłego nadzoru” do „wystarczająco niezawodnej, by powierzyć jej rzeczywistą pracę”. Pytanie zmieniło się z „czy sztuczna inteligencja potrafi to zrobić?” na „jak upewnić się, że zrobi to poprawnie?”.
Oto 12 zmian z 2025 roku, które mają znaczenie dla tego, jak będziesz pracować w 2026 roku, oraz tego, co musisz z nimi zrobić.
Continue Reading for Free
Create a free account to finish this article, plus get ongoing access to timely insights and practical resources.
Have an account? Log In
1. Dogłębne badania stały się gotowe do wykorzystania produkcyjnego
Tryb dogłębnego badania w ChatGPT oraz analogiczne możliwości Claude przeszły od funkcji eksperymentalnych do pełnoprawnych narzędzi pracy. Systemy te prowadzą wieloetapowe badania w setkach źródeł, generując obszerne raporty z przypisami w ciągu minut zamiast godzin.
Co się zmieniło: Pracę młodszego analityka związaną z badaniem dostawców, analizą rynku i wywiadem konkurencyjnym można teraz powierzyć sztucznej inteligencji. Jednak weryfikacja wyników pozostaje kluczowa, ponieważ narzędzia te mogą wymyślać źródła, nawet gdy je cytują.
Co zrobić w 2026 roku: Wykorzystuj dogłębne badania do wstępnej analizy, którą należy zweryfikować przed podjęciem decyzji. Przestań zlecać młodszym pracownikom samo gromadzenie informacji. Zacznij zlecać im weryfikowanie i analizowanie informacji zgromadzonych przez sztuczną inteligencję.
2. Uruchomiono agentów AI, którzy natychmiast wywołali pytania dotyczące zarządzania
Operator firmy OpenAI i Claude Code firmy Anthropic oznaczały fundamentalną zmianę: sztuczna inteligencja przeszła od roli doradcy do roli wykonawcy. Agenci ci nie ograniczają się do sugerowania działań, ale zaczynają je wykonywać. Samodzielnie przeglądają strony internetowe, piszą kod, dokonują zakupów i klikają przyciski.
Co się zmieniło: Gdy sztuczna inteligencja może podejmować działania w twoich systemach, potrzebujesz zarządzania AI na poziomie pracowników: kontroli dostępu, procesów zatwierdzania, rejestrowania działań i limitów wydatków.
Co zrobić w 2026 roku: Traktuj agentów jak nowych pracowników, a nie jak nowe oprogramowanie. Przed wdrożeniem określ, do czego mogą uzyskać dostęp, ile mogą wydać i kto może ich zastąpić. Wzrost produktywności jest realny, ale realne jest również ryzyko, jeśli pominiesz ten etap. Ustanowienie ram zgodności AI staje się niezbędne do skutecznego zarządzania tymi zagrożeniami.
„Ostatecznie zamknięcie luki między oczekiwaniami kadry kierowniczej a realizacją w rzeczywistym świecie nie zależy od samej technologii” — mówi konsultantka ds. HR i AI Reyhaneh Khalilpour. „Chodzi o dostosowanie ludzi, procesów i zarządzania w taki sposób, aby sztuczna inteligencja mogła rzeczywiście spełnić swoją obietnicę bez tworzenia nowych wąskich gardeł lub zagrożeń”.
3. Ceny API spadły o 60-80%
Sztuczna inteligencja stała się w 2025 roku zdecydowanie tańsza. Ceny Claude spadły o 67% między Opus 4.1 a Opus 4.5. Ceny GPT-4o spadły do ułamka kosztu GPT-4. DeepSeek udowodnił, że „droższe” nie zawsze oznacza „lepsze”.
Co się zmieniło: Prognozy dotyczące budżetu na sztuczną inteligencję. Ekonomia kosztu pojedynczego zapytania zmieniła się z dnia na dzień.
Co zrobić w 2026 roku: Przelicz koszty sztucznej inteligencji na podstawie aktualnych cen. Prawdopodobnie znajdziesz przestrzeń na rozszerzenie zastosowań lub ograniczenie wydatków. Renegocjuj umowy z dostawcami AI — rynek zmienił się na ich niekorzyść.
4. Katastrofa Deloitte ustanowiła precedens
W lipcu 2025 roku Deloitte Australia dostarczyło australijskiemu rządowi raport o wartości $290,000, pełen treści wygenerowanych przez AI: fałszywych odniesień akademickich, nieistniejących spraw sądowych i nieprawidłowych cytatów sędziów federalnych. Firma została zmuszona do zwrotu pieniędzy i przepisania raportu.
Co się zmieniło: Jeśli firmy z grupy Wielkiej Czwórki, posiadające kontrole jakości, nie są w stanie konsekwentnie wychwytywać błędów AI, twój zespół również nie będzie w stanie tego robić bez protokołów weryfikacji. Odpowiedzialność zawodowa nie zmniejsza się tylko dlatego, że sztuczna inteligencja udzieliła wsparcia.
Co zrobić w 2026 roku: Każdy wynik wygenerowany przez AI i wykorzystywany przy podejmowaniu decyzji wymaga weryfikacji przez człowieka. „Wspomaganie przez AI” nie zmniejsza twojej odpowiedzialności za dokładność — po prostu zmienia sposób pracy. Zbuduj punkty kontrolne weryfikacji, zanim wyniki AI trafią do klientów lub kadry kierowniczej.
5. Oszustwa z wykorzystaniem AI eksplodowały w operacjach finansowych
Liczba fałszywych faktur i rachunków wygenerowanych przez AI gwałtownie wzrosła w 2025 roku. AppZen poinformował, że do września fałszywe rachunki wygenerowane przez AI stanowiły 14% wszystkich oszukańczych dokumentów, w porównaniu z 0% w 2024 roku. Oprogramowanie firmy Ramp wykryło oszukańcze faktury o wartości ponad $1M w ciągu 90 dni.
Co się zmieniło: Oszuści wykorzystują te same narzędzia AI do tworzenia przekonujących fałszerstw. Kontrola wzrokowa rachunków i faktur jest już przestarzała.
Co zrobić w 2026 roku: Przejdź na systemy wykrywania anomalii, które analizują wzorce wydatków, relacje z dostawcami i sygnały behawioralne, a nie tylko obrazy dokumentów.
6. Ukryta AI stała się Twoim największym ślepym punktem w zakresie zarządzania
Badanie KPMG wykazało, że niemal 60% pracowników przyznało, że popełniło błędy z powodu błędów AI. Około połowa korzysta z AI w pracy, nie wiedząc, czy jest to dozwolone. Ponad 40% świadomie korzysta z niej w niewłaściwy sposób.
Co się zmieniło: Pracownicy używają prywatnych kont AI do przetwarzania danych firmowych, tworząc zagrożenia, których nie monitorujesz.
Co zrobić w 2026 roku: Przeprowadź wśród zespołu ankietę, aby dowiedzieć się, z jakich narzędzi faktycznie korzystają. Następnie jasno określ zasady: co jest dozwolone, co zabronione, a co wymaga zatwierdzenia. Ukryta AI to porażka w zakresie zarządzania, a nie problem pracownika.
Całe to korzystanie z ukrytej AI tworzy nowe możliwości. Pracownicy się uczą i stają się coraz bardziej kompetentni, ale nie masz wpływu na to, w czym stają się kompetentni. Nie masz wpływu na to, jak się rozwijają. Myślę więc, że część problemu polega na tym, że obecnie wielu liderów myśli o AI wyłącznie w kategoriach pomiarów produktywności. Ciekawi mnie, jak możemy przenieść tę rozmowę z dala od takich pomiarów, w kierunku wyobrażania sobie i rozważania tego, co jest możliwe, gdy ludzie rozwijają te kompetencje — niezależnie od tego, czy to ukierunkowujesz, czy nie.
7. AI wypierała pracowników szybciej, niż firmy mogły ich przekwalifikować
W wielu głośnych zwolnieniach w 2025 roku wyraźnie wskazywano AI jako przyczynę redukcji zatrudnienia. Duolingo zwolniło 10% wykonawców i powołało się na możliwości tłumaczeniowe AI. IBM wstrzymał rekrutację na stanowiska zaplecza administracyjnego, które mogła obsługiwać AI. Dropbox, UPS i inne firmy ogłosiły znaczące redukcje zatrudnienia bezpośrednio związane ze strategiami automatyzacji AI pracy wcześniej wykonywanej przez ludzi.
Co się zmieniło: Załamała się narracja, że „AI będzie wspierać pracowników, a nie ich zastępować”. Firmy przestały udawać, że automatyzacja nie będzie kosztować miejsc pracy. Obiecane przez firmy terminy przekwalifikowania w latach 2023–2024 okazały się skrajnie optymistyczne — większości pracowników nie można było przeszkolić wystarczająco szybko, aby nadążyć za możliwościami AI.
Co zrobić w 2026 roku: Jeśli zajmujesz się HR lub planowaniem zatrudnienia, przestań traktować transformację AI jako projekt technologiczny. To kryzys dotyczący siły roboczej, który wymaga uczciwej oceny tego, które stanowiska znikną, przejrzystej komunikacji na temat harmonogramu oraz rzeczywistych inwestycji we wsparcie transformacji — a nie tylko ogólnych programów „podnoszenia kwalifikacji”. Firmy, które w 2025 roku podeszły do tego przejrzyście, zachowały zaufanie pozostałych pracowników. Firmy, które tego nie zrobiły, zmagają się z załamaniem morale i odpływem talentów w 2026 roku.
8. Rozpoczęto egzekwowanie unijnego aktu w sprawie AI (a następnie sytuacja się skomplikowała)
Unijny akt w sprawie AI stał się egzekwowalny w 2025 roku, a za naruszenia przewidziano kary w wysokości do €35 milionów lub 7% globalnych przychodów. Wdrożenie okazało się jednak tak skomplikowane, że do listopada sama UE zaproponowała uproszczenia.
Co się zmieniło: Pierwsze kompleksowe na świecie przepisy dotyczące AI już obowiązują, nawet jeśli sposób ich egzekwowania nadal ewoluuje. Wymogi dotyczące zgodności istnieją i mają wpływ na każdą firmę przetwarzającą dane z UE.
Co zrobić w 2026 roku: Już teraz udokumentuj zarządzanie AI, gdy egzekwowanie przepisów jest jeszcze na etapie kształtowania. Korzystaj z istniejących ram (NIST, ISO), zamiast tworzyć je od podstaw. Jeśli działasz w UE, potrzebujesz systemów ewidencji, które potwierdzą zgodność z przepisami.
9. Tradycyjne oprogramowanie zyskało AI (ale wdrożenie nie nadążyło)
Microsoft Copilot, Oracle Fusion AI, SAP Joule — wszystkie główne platformy dla przedsiębiorstw wprowadziły funkcje AI w 2025 roku. Jednak wsparcie przy wdrożeniach i dokumentacja nie nadążały za tym tempem.
Co się zmieniło: „W cenie” nie oznacza „działa”. Zespoły finansowe i HR odkryły, że funkcje są bezużyteczne bez szerokiego wsparcia dostawcy, którego nie obejmowały standardowe umowy wsparcia.
Co zrobić w 2026 roku: Zanim uwzględnisz w budżecie funkcje AI od obecnych dostawców, zażądaj dostępu do środowiska testowego, aby sprawdzić je na swoich danych, pisemnych zobowiązań szkoleniowych, określonych umów dotyczących poziomu świadczenia usług wsparcia dla funkcji AI oraz przejrzystości planów rozwoju. Rozbieżność między demonstracjami dostawców a rzeczywistym wdrożeniem była historią 2025 roku.
10. Ubezpieczenia od ryzyka związanego z AI pojawiły się jako opcja transferu ryzyka
Najwięksi ubezpieczyciele uruchomili w 2025 roku specjalne polisy ubezpieczenia odpowiedzialności związanej z AI, obejmujące błędy, halucynacje, wycieki danych z narzędzi AI oraz naruszenia praw autorskich. Koszty składek są bezpośrednio skorelowane z poziomem dojrzałości zarządzania — firmy z udokumentowanymi mechanizmami kontrolnymi płacą o 40–60% mniej.
Co się zmieniło: Możesz teraz przenieść część ryzyka związanego z AI na ubezpieczyciela. Jednak wycena karze za słabe zarządzanie.
Co zrobić w 2026 roku: Rozważ ubezpieczenie AI, jeśli wdrażasz agentów lub przetwarzasz za pomocą AI dane wrażliwe. Wykorzystaj proces oceny ryzyka ubezpieczeniowego jako audyt zarządzania. Prawdopodobnie ujawni on luki w Twoich mechanizmach kontrolnych. Lepsze zarządzanie oznacza korzystniejsze stawki.
11. Większość firm wciąż nie potrafi wyjść poza programy pilotażowe
Wyniki badania McKinsey były miażdżące: 88% firm korzysta z AI, ale większość nie wyszła poza programy pilotażowe. Różnicę między „korzystaniem z AI” a „czerpaniem wartości z AI” stanowi przeprojektowanie procesów, a nie lepsze modele.
Co się zmieniło: Programy pilotażowe nie generują zwrotu z inwestycji. Testowanie bez wskaźników oznacza marnowanie pieniędzy. To jeden z powodów, dla których na rynku pracy pojawiła się fala stanowisk dyrektora ds. AI.
Co zrobić w 2026 roku: Przestań prowadzić programy pilotażowe AI bez wskaźników sukcesu i terminów zakończenia. Zakończ wszystko, co nie przynosi mierzalnej wartości. Luka nie dotyczy technologii, lecz zarządzania zmianą, szkoleń i przeprojektowania przepływów pracy. Uwzględnij te obszary w budżecie albo w ogóle nie przeznaczaj środków na AI. Zastanów się również, jak możesz wykorzystać AI w zarządzaniu zmianą.
Skorzystaj również z porad dotyczących prowadzenia skuteczniejszych programów pilotażowych udzielonych przez Lisę Jones, dyrektorkę generalną EyeMail, która wyjaśnia, jak tworzyć bardziej wartościowe programy pilotażowe.
„Uruchomiliśmy mikropilotaże w poszczególnych działach” — powiedziała. „Każdy pilotaż obejmował cykl refleksji: Co zadziałało? Co wydawało się nie w porządku? Czy wynik odzwierciedlał nasze wartości: radość, wdzięczność i więź? To iteracyjne podejście pomogło nam wdrożyć AI nie tylko funkcjonalnie, lecz także w sposób celowy”.
12. Analiza multimodalna stała się praktyczna w przypadku złożonych zadań
Modele mogą teraz jednocześnie obsługiwać obrazy, pliki PDF, arkusze kalkulacyjne i kod w ramach jednej rozmowy. Okno kontekstowe Claude'a rozszerzono do 200 tys. tokenów. Gemini oferuje okna obejmujące 1 milion tokenów. AI może analizować złożone dokumenty zawierające osadzone wykresy i tabele.
Co się zmieniło: Szybsza analiza wielu dokumentów, ale dokładność nadal wymaga weryfikacji. Modele mogą błędnie odczytywać liczby lub wykresy w złożonych formatach.
Co zrobić w 2026 roku: Wykorzystuj możliwości multimodalne do analizy odchyleń, uzgadniania dokumentów i porównywania informacji z wielu źródeł. Traktuj jednak wyniki jako wersje robocze wymagające weryfikacji, a nie gotową pracę. Oszczędność czasu jest realna, ale gwarancje dokładności już nie.
Wzorzec, który ma znaczenie
Każdy rozwój opisany na tej liście przebiega według tego samego schematu: AI stała się w 2025 roku bardziej zaawansowana, co sprawiło, że zarządzanie stało się ważniejsze, a nie mniej istotne — odzwierciedlając szersze priorytety branży AI.
Rok 2026 nie polega na posiadaniu wszystkich najbardziej zaawansowanych narzędzi AI. Chodzi o opracowanie lepszych zasad korzystania z nich.
Jeśli nadal prowadzisz programy pilotażowe bez wskaźników zwrotu z inwestycji, marnujesz pieniądze. Jeśli nie zapytałeś swojego zespołu, z jakich narzędzi AI faktycznie korzysta, masz problem z nieformalnym wykorzystaniem AI. Jeśli uważasz, że określenie „wspomagane przez AI” zmniejsza Twoją odpowiedzialność za dokładność, katastrofa Deloitte dowiodła, że jest inaczej.
Rok 2026 nie jest już czasem testowania. Chodzi o skuteczne skalowanie transformacji AI i eliminowanie tego, co nie działa, dzięki zarządzaniu, które chroni Cię przed istotnymi ryzykami.
