Trendy w sztucznej inteligencji na lata 2025/2026: co czeka biznes i jak się przygotować na nadchodzące zmiany?

Sztuczna inteligencja (AI) przestała być jedynie futurystycznym hasłem czy domeną niszowych eksperymentów. W ciągu ostatnich kilku lat stała się jedną z najpotężniejszych sił transformujących globalną gospodarkę, modele biznesowe i nasze codzienne życie. Tempo innowacji w tej dziedzinie jest bezprecedensowe – to, co jeszcze rok czy dwa lata temu wydawało się odległą przyszłością, dziś staje się standardem lub otwiera zupełnie nowe, ekscytujące możliwości. W tak dynamicznym środowisku, bierne obserwowanie zmian to prosta droga do utraty konkurencyjności. Dla liderów biznesu, strategów, innowatorów, a tak naprawdę dla każdego, kto chce świadomie kształtować swoją przyszłość zawodową i biznesową, aktywne śledzenie i rozumienie kluczowych trendów w AI staje się absolutnie fundamentalne. To nie tylko kwestia bycia „na czasie” z technologicznymi nowinkami, ale przede wszystkim zdolność do antycypowania zmian, identyfikowania nowych szans, minimalizowania ryzyk i podejmowania strategicznych decyzji, które pozwolą nie tylko przetrwać, ale i rozkwitnąć w erze inteligentnej transformacji. Ten artykuł to Twój kompas po świecie najważniejszych trendów w AI na lata 2025/2026 – przyjrzymy się, co napędza rewolucję, jakie technologie zdominują krajobraz i jak Twoja firma może się na to przygotować, aby sztuczna inteligencja stała się Waszym potężnym sojusznikiem.

Kluczowe trendy w sztucznej inteligencji na lata 2025/2026 – co zdominuje krajobraz technologiczny i jak wpłynie na nasze strategie?

Krajobraz sztucznej inteligencji jest niezwykle żywy i wielowymiarowy. Jednak pewne kierunki rozwoju rysują się szczególnie wyraźnie, obiecując największy wpływ na biznes i społeczeństwo w najbliższych kilkunastu miesiącach.

• Nieustająca ekspansja i demokratyzacja generatywnej AI (GenAI): To, co zaczęło się od spektakularnych modeli językowych i generatorów obrazów, wkracza w nową fazę dojrzałości i praktycznych zastosowań. Spodziewajmy się coraz bardziej zaawansowanych, wyspecjalizowanych modeli GenAI, zdolnych do tworzenia nie tylko tekstu i grafiki, ale także kodu, muzyki, wideo czy nawet projektów 3D. Kluczowym trendem będzie dalsza demokratyzacja dostępu do tych narzędzi (więcej na ten temat w naszym artykule o No-Code/Low-Code AI) oraz ich głębsza integracja z istniejącymi platformami biznesowymi, od CRM po systemy ERP. GenAI stanie się codziennym asystentem w coraz większej liczbie ról zawodowych.
• Rozwój i konwergencja dużych modeli językowych (LLM) oraz modeli multimodalnych: LLM-y będą stawały się coraz potężniejsze, lepiej rozumiejące kontekst i niuanse ludzkiej komunikacji. Jednak prawdziwym przełomem będzie rosnąca popularność modeli multimodalnych, które potrafią przetwarzać i generować informacje w różnych formatach jednocześnie (tekst, obraz, dźwięk, wideo). Wyobraźmy sobie AI, która potrafi obejrzeć prezentację wideo, stworzyć jej tekstowe streszczenie, wygenerować kluczowe grafiki ilustrujące najważniejsze tezy i odpowiedzieć głosowo na pytania dotyczące treści. To otwiera zupełnie nowe możliwości w edukacji, marketingu, tworzeniu treści czy analizie danych.
• Rosnące znaczenie wyjaśnialnej AI (XAI) i odpowiedzialnej AI (Responsible AI): W miarę jak AI wkracza w coraz bardziej krytyczne i wrażliwe obszary (medycyna, finanse, rekrutacja), rośnie presja na transparentność, sprawiedliwość i audytowalność jej działania. Wymogi regulacyjne (takie jak unijny AI Act) oraz rosnąca świadomość społeczna sprawią, że inwestycje w XAI (o której pisaliśmy szczegółowo w artykule „Wyjaśnialna AI (XAI): jak zrozumieć i zaufać…”) i budowanie kompleksowych ram dla odpowiedzialnej AI (więcej w „Etyka i odpowiedzialność w AI…”) staną się nie tylko standardem, ale i warunkiem budowania zaufania i akceptacji dla inteligentnych systemów.
• Coraz szersze i głębsze zastosowanie AI w konkretnych branżach – od medycyny po przemysł: Obserwujemy odchodzenie od uniwersalnych modeli AI na rzecz coraz bardziej wyspecjalizowanych, „dostrojonych” rozwiązań, które odpowiadają na unikalne potrzeby i wyzwania poszczególnych sektorów. W medycynie (zobacz „AI w sektorze opieki zdrowotnej…”) AI będzie rewolucjonizować diagnostykę i personalizację leczenia. W przemyśle i logistyce (więcej w „AI w logistyce i zarządzaniu łańcuchem dostaw…”) napędzać będzie automatyzację i optymalizację. W finansach (czytaj „AI dla dyrektorów finansowych (CFO)…”) usprawni zarządzanie ryzykiem i prognozowanie. To tylko kilka przykładów – praktycznie każda branża znajdzie swoje unikalne „AI-powered use cases”.
• Dynamiczny rozwój Edge AI i Internetu Rzeczy (AIoT) – inteligencja bliżej akcji: Przetwarzanie danych i wnioskowanie AI coraz częściej będzie odbywać się nie w odległej chmurze, ale bezpośrednio na urządzeniach końcowych (sensorach, maszynach, pojazdach) lub w ich bezpośrednim sąsiedztwie (więcej w „Edge AI: przetwarzanie danych bliżej źródła…”). To kluczowe dla zastosowań wymagających minimalnych opóźnień, wysokiej niezawodności i ochrony prywatności danych, takich jak autonomiczne systemy, robotyka czy inteligentne miasta.
• Postępująca hiperautomatyzacja z wykorzystaniem AI: To trend polegający na łączeniu sztucznej inteligencji z innymi technologiami automatyzacji, takimi jak Robotic Process Automation (RPA), Business Process Management (BPM) czy narzędzia low-code, w celu kompleksowej automatyzacji całych, złożonych procesów biznesowych end-to-end, a nie tylko pojedynczych zadań. Celem jest stworzenie „inteligentnego przedsiębiorstwa”.
• AI jako kluczowy gracz w cyberbezpieczeństwie – zarówno po stronie obrony, jak i ataku: Sztuczna inteligencja staje się niezbędnym narzędziem do wykrywania zaawansowanych zagrożeń, automatyzacji reakcji na incydenty i proaktywnego zarządzania ryzykiem (więcej w „AI w cyberbezpieczeństwie…”). Jednocześnie musimy być świadomi, że cyberprzestępcy również będą coraz aktywniej wykorzystywać AI do tworzenia bardziej wyrafinowanych ataków, co napędza swoisty „wyścig zbrojeń”.
• Coraz większa rola AI we wspieraniu celów zrównoważonego rozwoju (Green AI / AI for Good / AI for ESG): Firmy i organizacje będą coraz częściej wykorzystywać AI do optymalizacji zużycia energii, redukcji emisji, ochrony bioróżnorodności, promowania gospodarki o obiegu zamkniętym czy wspierania celów społecznych (więcej w „AI a zrównoważony rozwój (ESG)…”). Jednocześnie rosnąć będzie świadomość potrzeby minimalizowania śladu środowiskowego samej technologii AI.
• Dojrzałość i specjalizacja platform No-Code/Low-Code AI: Narzędzia te będą oferować coraz bardziej zaawansowane, gotowe do użycia moduły AI, umożliwiając jeszcze szerszemu gronu użytkowników biznesowych tworzenie własnych, prostszych aplikacji AI bez potrzeby angażowania specjalistycznych zespołów programistycznych (przypomnij sobie nasz artykuł o NC/LC AI).
• Kwantowe uczenie maszynowe (Quantum Machine Learning, QML) – pierwsze jaskółki rewolucji: Choć wciąż na bardzo wczesnym etapie rozwoju i badań, QML budzi ogromne nadzieje na rozwiązanie problemów obliczeniowych, które są poza zasięgiem klasycznych komputerów i algorytmów AI. W latach 2025-2026 będziemy prawdopodobnie świadkami pierwszych, bardziej konkretnych demonstracji potencjału QML w obszarach takich jak odkrywanie nowych materiałów, projektowanie leków czy optymalizacja niezwykle złożonych systemów. EITT bacznie obserwuje ten kierunek.

Jak te trendy wpłyną na biznes – od nowych modeli operacyjnych po całkowitą redefinicję znanych nam rynków?

Konwergencja i przyspieszenie wymienionych trendów w AI będzie miało fundamentalny wpływ na sposób, w jaki firmy działają, konkurują i tworzą wartość. Niektóre z tych zmian są już widoczne, inne dopiero nabierają kształtu.

Spodziewajmy się powstawania zupełnie nowych modeli biznesowych i strumieni przychodów opartych bezpośrednio na możliwościach AI – od hiperpersonalizowanych usług, przez produkty „as a Service” napędzane inteligentnymi algorytmami, po platformy wymiany danych i modeli AI. Firmy, które potrafią kreatywnie wykorzystać te technologie, zyskają szansę na zdefiniowanie nowych rynków lub zrewolucjonizowanie istniejących.

Nastąpi dalsza transformacja oczekiwań klientów, którzy będą wymagać jeszcze bardziej spersonalizowanych, natychmiastowych i kontekstowych interakcji z markami na każdym etapie swojej podróży. Doświadczenie klienta (CX) oparte na AI stanie się kluczowym polem rywalizacji.

Nieuchronny będzie również dalszy, głęboki wpływ na rynek pracy i strukturę potrzebnych kompetencji. Automatyzacja i augmentacja zadań będą redefiniować wiele ról zawodowych, jednocześnie tworząc zapotrzebowanie na nowe specjalizacje (o czym pisaliśmy w artykule „Przyszłość Pracy z AI…”). Umiejętność współpracy z AI i ciągłego uczenia się stanie się absolutnie kluczowa. Organizacje będą musiały inwestować w budowanie kultur AI-ready i efektywnych zespołów AI (co omawialiśmy w dedykowanych publikacjach).

Zmienią się również łańcuchy wartości i relacje między firmami. AI będzie wspierać tworzenie bardziej zintegrowanych, transparentnych i odpornych ekosystemów biznesowych, gdzie współpraca i wymiana danych (oczywiście z poszanowaniem zasad bezpieczeństwa i etyki) staną się normą.

Jak firmy mogą przygotować się na nadchodzące fale innowacji AI – budowanie organizacji zwinnej, świadomej i gotowej na przyszłość?

Adaptacja do tak dynamicznych zmian wymaga od organizacji nie tylko technologicznej gotowości, ale przede wszystkim strategicznej wizji, elastyczności i kultury sprzyjającej innowacjom.

Po pierwsze, kluczowe jest ciągłe monitorowanie rozwoju technologii AI i analiza jej potencjalnego wpływu na własną branżę i model biznesowy. To nie zadanie dla jednego działu IT, ale odpowiedzialność całego kierownictwa. Warto korzystać z raportów branżowych, uczestniczyć w konferencjach, a nawet tworzyć wewnętrzne zespoły „łowców trendów”.

Po drugie, niezbędne są strategiczne inwestycje w edukację i rozwój kompetencji zespołów na wszystkich szczeblach organizacji. Od podstawowej „alfabetyzacji AI” dla wszystkich pracowników, przez specjalistyczne szkolenia dla zespołów technicznych i analitycznych, po rozwój umiejętności liderskich w zakresie zarządzania transformacją AI.

Po trzecie, firmy muszą pielęgnować kulturę eksperymentowania i szybkiego prototypowania (Proof of Concept, PoC). Zamiast wieloletnich, kosztownych projektów, warto stawiać na mniejsze, zwinne inicjatywy, które pozwolą szybko testować nowe rozwiązania AI, uczyć się na błędach i adaptować strategię w miarę zdobywania doświadczeń.

Po czwarte, konieczne jest budowanie elastycznej i skalowalnej strategii AI, która jest integralną częścią ogólnej strategii biznesowej. Strategia ta powinna uwzględniać nie tylko aspekty technologiczne, ale także kwestie związane z danymi (o czym pisaliśmy w artykule o Strategii Danych dla AI), etyką, zarządzaniem zmianą i rozwojem talentów. Powinna być ona regularnie weryfikowana i aktualizowana.

Rola EITT w nawigacji po świecie trendów AI – twój zaufany partner w zrozumieniu, adaptacji i wykorzystaniu potencjału przyszłości

W EITT doskonale rozumiemy, że nadążanie za dynamicznym rozwojem sztucznej inteligencji i przekuwanie trendów w realne korzyści biznesowe to ogromne wyzwanie. Dlatego naszą misją jest nie tylko dostarczanie najwyższej jakości szkoleń, ale także bycie dla Państwa zaufanym partnerem i przewodnikiem w tej fascynującej podróży. Dzielimy się wiedzą, analizujemy najważniejsze zmiany, pomagamy zrozumieć ich implikacje i wspieramy w budowaniu kompetencji, które pozwolą Państwa organizacji świadomie i efektywnie wykorzystać potencjał AI. Nasza Baza Wiedzy, w tym cała seria artykułów poświęconych sztucznej inteligencji, jest tego najlepszym przykładem.

Podsumowanie: przyszłość z AI to ekscytująca podróż w nieznane – kluczem jest ciekawość, odwaga, strategiczne przygotowanie i gotowość do ciągłej nauki

Przyszłość napędzana przez sztuczną inteligencję rysuje się jako krajobraz pełen niezwykłych możliwości, ale także nieuniknionych wyzwań. Kluczowe trendy na lata 2025-2026 wskazują na dalsze przyspieszenie innowacji, coraz głębszą integrację AI z każdym aspektem biznesu i życia społecznego oraz rosnącą potrzebę odpowiedzialnego i etycznego podejścia do tej potężnej technologii. Dla firm i profesjonalistów, którzy potrafią połączyć ciekawość i odwagę w eksplorowaniu nowego z mądrością strategicznego przygotowania i nieustanną gotowością do nauki, era AI otwiera drzwi do bezprecedensowego rozwoju i kreowania wartości. To nie czas na bierność, to czas na świadome działanie i współtworzenie przyszłości.

EITT i trendy AI na 2025/2026 – bądź na bieżąco z przyszłością technologii dzięki naszym specjalistycznym szkoleniom i zasobom wiedzy

Chcesz nie tylko rozumieć trendy, ale także potrafić je wykorzystać w praktyce? EITT oferuje szeroki wachlarz szkoleń, które pomogą Tobie i Twojemu zespołowi zdobyć kompetencje niezbędne do nawigowania w świecie sztucznej inteligencji i przygotowania się na przyszłość:

• AI w biznesie i społeczeństwie – przyszłość sztucznej inteligencji (Kod: IT-AI-14) ([Link do oferty na eitt.pl]) – to fundamentalne szkolenie, które dostarcza strategicznego przeglądu najważniejszych trendów w AI, ich implikacji biznesowych, społecznych i etycznych, pomagając liderom podejmować świadome decyzje.
• Wszystkie specjalistyczne szkolenia AI z oferty EITT (takie jak te dotyczące GenAI, XAI, MLOps, AI w marketingu, cyberbezpieczeństwie, analityce danych etc. – [Link do pełnego katalogu szkoleń AI na eitt.pl]) są odpowiedzią na konkretne trendy i potrzeby rynkowe, dostarczając praktycznych umiejętności i wiedzy „na czasie”.
• Nasza regularnie aktualizowana Baza Wiedzy (eitt.pl/baza-wiedzy/) to cenne źródło artykułów, analiz i poradników, które pomagają śledzić zmiany i pogłębiać zrozumienie dynamicznego świata AI.