Najważniejsze trendy AI w 2026 roku: stan obecny i perspektywy

Oprogramowanie oparte na sztucznej inteligencji fascynuje i zasługuje na uwagę, dlatego to dobry moment, by przyjrzeć się najważniejszym trendom w branży. Analizujemy tu, co naprawdę się dzieje – od asystenta AI w smartfonie po systemy, które pomagają lekarzom walczyć z chorobami, a artystom tworzyć nowe formy muzyki.

Przedstawiamy też ekscytujące postępy, konkretne zastosowania, kilka zawrotnych liczb i to, co to wszystko oznacza dla przyszłości AI. Zacznijmy od gwiazdy sezonu: generatywnej AI.

Trendy w generatywnej AI

Jeśli słyszeli Państwo o AI, która pisze eseje, tworzy dzieła sztuki, a nawet komponuje muzykę, to widzieli już Państwo generatywną AI w akcji. Mówiąc najprościej, to rodzaj AI, który na podstawie otrzymanych danych generuje nowe treści: teksty, obrazy, dźwięk, wideo, a nawet kod.

Zamiast więc jedynie analizować i odpowiadać, tworzy treści. ChatGPT, Claude, Midjourney czy Cursor to jedne z najbardziej znanych przykładów.

Obszary zastosowań modeli generatywnej AI

Generatywna AI opiera się na dużych modelach językowych lub modelach dyfuzyjnych oraz na technikach uczenia maszynowego trenowanych na ogromnych zbiorach danych pochodzących ze stron internetowych, książek, zdjęć i innych źródeł. I z każdym dniem robi postępy. Dlatego znajduje zastosowanie w wielu dziedzinach.

Produkcja filmowa

Jedno z najbardziej spektakularnych zastosowań generatorów AI można znaleźć w przemyśle filmowym. Doskonałym przykładem jest Staircase Studios AI. Jego pierwszy pełnometrażowy film, The Woman with Red Hair, korzysta z rozwiązań AI, by przyspieszyć montaż, korekcję barwną, a nawet tworzenie scen. AI nie zastępuje jednak ludzkiej kreatywności – zwielokrotnia ją.

Inne platformy, takie jak Runway i Pika Labs, pozwalają twórcom generować wideo na podstawie kilku słów. Netflix i duże studia już wykorzystują zaawansowane efekty wizualne i klonowanie głosu, by dubbingować treści na inne języki oryginalnymi głosami aktorów – dzięki rozwiązaniom takim jak ElevenLabs.

Opieka zdrowotna

AI w opiece zdrowotnej to ogromny temat. Insilico Medicine wykorzystało na przykład generatywną AI, by w 30 miesięcy zidentyfikować nowego kandydata na lek przeciwko idiopatycznemu włóknieniu płuc, chorobie płuc. Dla porównania: tradycyjne badania farmaceutyczne trwają nawet 10 lat i kosztują średnio 2,6 mld dolarów. (National Library of Medicine) Inni gracze z sektora ochrony zdrowia, tacy jak Recursion, AbSci i BenevolentAI, wykorzystują AI i uczenie maszynowe do symulowania cząsteczek, zanim zostaną zsyntetyzowane w laboratorium. Efekt: szybsze badania, mniej błędów i potencjalnie ratujące życie terapie odkrywane znacznie wcześniej.

Branże kreatywne

Generatywna AI oferuje szeroki wachlarz zastosowań w modzie, muzyce i designie. Zara i H&M eksperymentują z nią, projektując ubrania na podstawie trendów i opinii klientów. Muzycy współpracują z narzędziami takimi jak AIVA, Amper Music i Suno AI, by komponować oryginalne utwory. Inni twórcy korzystają z Adobe Firefly i Canva Magic Studio, by w kilka sekund zamieniać proste szkice w gotowe materiały wizualne. Tworzenie sekwencji wideo jest już ultrarealistyczne dzięki narzędziom takim jak model AI Sora i platformom takim jak generator wideo Pollo AI, które pozwalają generować filmowe wideo AI na podstawie promptów i obrazów.

To tylko kilka przykładów branż, które korzystają z nowych narzędzi AI, a jest ich znacznie więcej, co wyraźnie pokazują dane rynkowe.

AI w 2026 roku: wzrost rynku

Jeśli chodzi o rynek, AI rośnie w zawrotnym tempie. Według szacunków PwC do 2030 roku AI wniesie do światowej gospodarki 15,7 bln dolarów, a generatywna AI ponownie odgrywa tu dużą rolę. Najwięksi gracze, tacy jak OpenAI, Anthropic i Google DeepMind, masowo zatrudniają i inwestują miliardy w nową infrastrukturę.

Wraz z rynkiem rośnie też zaawansowanie, wydajność i łatwość użycia technologii, na których opierają się najpopularniejsze narzędzia AI.

Ewolucja modeli AI

W centrum wszystkich tych narzędzi znajdują się modele AI, w szczególności duże modele oparte na architekturze transformer.

Modele transformer poza GPT

Modele GPT opierają się na tzw. architekturze transformer. Nowe generacje modeli idą jednak jeszcze dalej:

• Mixture of experts: zamiast za każdym razem korzystać ze wszystkich części modelu, aktywowane są tylko najistotniejsze sekcje – niczym „eksperci” w konkretnych dziedzinach. Dzięki temu Switch Transformer od Google jest siedmiokrotnie wydajniejszy niż GPT-3 przy porównywalnej dokładności.
• Vision transformers: zmieniają sposób, w jaki maszyny widzą obrazy. Zamiast analizować piksele jak klasyczna sieć CNN, badają fragmenty obrazu i uchwytują ich kontekst. DINOv2 od Meta i Imagen 3 od Google przesuwają granice widzenia komputerowego.
• Modele kodu: Code Llama, Gemini Code Assist i Claude piszą i rozumieją języki programowania, dzięki czemu tworzenie oprogramowania staje się bardziej dostępne.

Multimodalne systemy AI

Proszę wyobrazić sobie taką scenę: pokazują Państwo AI zdjęcie psa, pytają po angielsku „Jaka to rasa?”, a następnie proszą o napisanie rapu o tym psie… i AI to robi. Tak działa multimodalna AI: jeden model rozumie jednocześnie tekst, obrazy, dźwięk, a nawet wideo.

• CLIP i GPT-4 z funkcją widzenia od OpenAI potrafią już przeanalizować zdjęcie, zrozumieć, co się na nim znajduje, i na tej podstawie wygenerować trafne odpowiedzi lub działania.
• Google Gemini 2.5 potrafi odczytać i przetworzyć nawet 1 milion tokenów (około 700 000 słów!) zróżnicowanych danych. Może więc przeanalizować obszerny raport, plik PDF lub kilka zrzutów ekranu i w kilka sekund przygotować podsumowanie.

Duże modele językowe

Przejdźmy teraz do dużych modeli językowych, czyli LLM. To mózg niektórych z najbardziej imponujących narzędzi AI ostatnich lat. Jeśli kiedykolwiek korzystali Państwo z aplikacji ChatGPT, prosili Barda o pomoc w zaplanowaniu podróży albo użyli AI, by uprzejmiej sformułować e-mail, to korzystali Państwo z LLM.

LLM to potężne modele AI trenowane na ogromnych ilościach danych tekstowych: książkach, stronach internetowych, artykułach prasowych, wpisach w mediach społecznościowych i innych. Nazywa się je „dużymi”, ponieważ są złożone i trenowane na gigantycznych zbiorach danych.

Dzięki temu LLM rozumieją język, odpowiadają na pytania, pomagają pisać kod i generować pomysły, a nawet potrafią streścić całe prace naukowe.

Błyskawiczny wzrost ChatGPT

ChatGPT, supergwiazda świata LLM, zasługuje na osobne omówienie:

• Na początku 2026 roku ChatGPT przekroczył 400 milionów użytkowników tygodniowo – więcej niż liczy populacja Stanów Zjednoczonych.
• Gdy OpenAI dodało funkcje generowania obrazów, korzystanie z narzędzia ponownie gwałtownie wzrosło. Twórcy pokochali możliwość opisania sceny słowami i otrzymania wysokiej jakości obrazu w kilka sekund.
• Pod koniec 2025 roku pozwalał już przyspieszyć badania, edycję dokumentów i tworzenie obszernych treści specjalistom z wielu branż. Model zyskał przy tym popularność i z łatwością wpisał się we współczesną kulturę cyfrową.
• GPT trenowano na zbiorze danych obejmującym fragmenty Common Crawl, Wikipedię, książki, repozytoria kodu, takie jak GitHub, i wiele więcej, co czyni go niezwykle wszechstronnym.

Zastosowania LLM w różnych branżach

Liczba zastosowań LLM w ostatnich latach gwałtownie wzrosła. Oto obszary, w których najczęściej spotkają je Państwo w 2026 roku:

• Obsługa klienta: Zendesk, Intercom i Freshworks wykorzystują LLM do automatyzacji nawet 70% zapytań klientów. Bot wsparcia Instacart opiera się na przykład na LLM, by z niemal ludzką empatią odpowiadać na pytania o zwroty – bez udziału konsultanta.
• Edukacja: dla osób, które chcą uczyć się algebry lub francuskiego, Khan Academy, Duolingo i Quizlet uruchomiły tutorów AI opartych na LLM. Tutor AI prowadzi krok po kroku, dostosowuje się do tempa nauki i sprawdza wiedzę na bieżąco.
• HR i pisanie CV: w branży HR Rezi i Kickresume pomagają kandydatom przygotować spersonalizowane CV i listy motywacyjne. Rekruterzy również korzystają z oprogramowania opartego na LLM, by streszczać profile kandydatów i dopasowywać je do ofert pracy.
• Prawo i compliance: Harvey AI i inne narzędzia pomagają kancelariom prawnym analizować umowy, streszczać dokumenty prawne, a nawet formułować argumenty, co znacznie skraca czas poszukiwań.

Jak widać, LLM stały się w wielu firmach podstawowym rozwiązaniem w obszarze produktywności, automatyzacji i kreatywnego rozwiązywania problemów. To inteligentni i szybcy asystenci – agenci AI, którzy nigdy nie śpią.

Małe modele językowe również zyskują na znaczeniu

To prawda, że gigantyczne modele AI, takie jak GPT-4, przyciągają największą uwagę, ale badacze z entuzjazmem podchodzą również do mniejszych modeli. Te kompaktowe, a zarazem wydajne narzędzia realizują konkretne zadania, takie jak streszczenie rozmowy czy odpowiadanie na pytania zdrowotne, bez potrzeby korzystania z ogromnych serwerów czy energochłonnych centrów danych.

Dzięki technikom takim jak przycinanie (pruning) i destylacja wiedzy (w której model „nauczyciel” trenuje model „ucznia”) firmy takie jak IBM i Microsoft pokazują, że do imponujących wyników nie potrzeba miliardów parametrów. W przypadku konkretnych zadań i tańszych innowacji małe może okazać się wielkie.

Dane treningowe: paliwo dla AI

Tworząc AI do celów biznesowych lub prywatnych, warto pamiętać o kluczowym, a często pomijanym aspekcie: kwestiach etycznych związanych z danymi treningowymi. Bez danych wysokiej jakości nawet najinteligentniejszy model AI nie będzie zbyt przydatny.

Mówiąc najprościej, dane treningowe to pożywienie, którym AI karmi się podczas nauki. Jeśli jest zdrowe, zróżnicowane i wysokiej jakości, powstanie solidny i niezawodny model. Jeśli jest stronnicze, nieaktualne lub zbyt ograniczone, otrzymamy… mało wiarygodne wyniki.

Na przykład:

• Model językowy trenowany głównie na anglojęzycznych stronach może mieć trudności z kulturami niezachodnimi, dialektami mniejszości czy językiem niebinarnym.
• Stronnicze dane treningowe mogą też utrwalać stereotypy, na przykład kojarząc określone zawody lub role z konkretną płcią czy grupą etniczną.
• Stronniczość danych należy do głównych problemów w rozwoju LLM, zwłaszcza że modele te są coraz częściej wykorzystywane w wrażliwych obszarach, takich jak opieka zdrowotna i rekrutacja.

Trenowanie na danych jest więc poważnym wyzwaniem, a ta dziedzina również ma swoje trendy, takie jak uczenie samonadzorowane.

Trendy w uczeniu samonadzorowanym (SSL)

Etykietowanie danych (na przykład wskazywanie AI, że „to jest kot” lub „to zdanie jest uprzejme”) jest kosztowne i czasochłonne. Dlatego specjaliści od danych opracowali uczenie samonadzorowane. SSL pozwala AI wykrywać wzorce w nieoznaczonych danych poprzez przewidywanie brakujących elementów (np. odgadywanie kolejnego słowa w zdaniu lub uzupełnianie luki w obrazie).

Konkretne przykłady:

• Doskonałym przykładem jest Data2Vec od Meta. Wykorzystuje ten sam model do przetwarzania mowy, obrazów i tekstu, bez danych treningowych opisanych przez ludzi. Efekt: szybsze trenowanie i szersze możliwości.
• BERT od Google i RoBERTa od Facebooka również opierają się na zasadach SSL. Modele te można obecnie wstępnie trenować na nieustrukturyzowanym tekście, a następnie dostrajać do konkretnych zadań.

SSL obniżyło koszty trenowania i ułatwiło małym firmom AI konkurowanie z gigantami technologicznymi.

Wyzwania etyczne

Oczywiście tak duża moc wiąże się z odpowiedzialnością. Od twórców AI coraz częściej wymaga się, by wykorzystywane przez nich dane były:

• Sprawiedliwe i zróżnicowane
• Wolne od szkodliwych stereotypów
• Zgodne z zasadami ochrony prywatności użytkowników

Łatwiej to powiedzieć, niż zrobić, zwłaszcza gdy dane są zbierane w otwartym internecie. Narzędzia takie jak AI Fairness 360 od IBM i Perspective API od Google pomagają jednak zespołom wykrywać, mierzyć i ograniczać stronniczość. AI Fairness 360 ocenia na przykład, czy przewidywania modelu w równym stopniu traktują osoby z różnych grup demograficznych.

Mnożą się też próby uregulowania tej nowej dziedziny – unijny AI Act ma być w pełni stosowany od 2026 roku. Rozporządzenie zobowiązuje firmy do dokumentowania i audytowania danych, zwłaszcza w zastosowaniach wysokiego ryzyka.

Firmy, które przewodzą wyścigowi AI

Błyskawiczny wzrost wyceny OpenAI

Zacznijmy od nazwy, którą zna każdy: OpenAI. Na początku 2025 roku OpenAI miało pozyskać 40 mld dolarów nowego finansowania od SoftBanku i innych dużych inwestorów, podwajając swoją wycenę do 300 mld dolarów.

Ten zastrzyk kapitału napędza ambitne cele badawcze OpenAI, w szczególności prace nad ogólną sztuczną inteligencją (AGI), czyli systemem AI zdolnym myśleć i rozumować jak człowiek niezależnie od zadania. Dzięki produktom takim jak ChatGPT, DALL·E 3 i Codex OpenAI płynie na fali generatywnej AI. Firma nawiązała też współpracę z Microsoftem, by zintegrować swoje LLM z produktami takimi jak Word, Excel i GitHub Copilot.

Meta stawia wszystko na AI

Mark Zuckerberg również nie robi niczego połowicznie. Tylko w 2025 roku Meta przeznacza na inwestycje od 60 do 65 mld dolarów, głównie na badania nad AI, rozwój własnych chipów i rozbudowę centrów danych.

Meta wprowadziła Llama 3, własną rodzinę LLM, która zyskuje popularność jako bezpłatna alternatywa open source dla modeli opartych na GPT. W ubiegłym roku Zuckerberg stwierdził, że asystent AI Meta, zintegrowany z WhatsAppem, Instagramem i Facebookiem, może do końca 2026 roku dotrzeć do ponad miliarda użytkowników.

Wschodzący gracze, których warto obserwować

W ruchu są jednak nie tylko giganci technologiczni: szybko rośnie nowe pokolenie zwinnych i dobrze finansowanych startupów. Perplexity AI, nazywane „wyszukiwarką AI”, zmienia sposób wyszukiwania odpowiedzi w internecie. W grudniu 2024 roku firma pozyskała 500 mln dolarów, co podniosło jej wycenę do 9 mld dolarów. (AI Funding Tracker) Jej interfejs łączy moc LLM z wyszukiwaniem w sieci w czasie rzeczywistym i jest łatwy w użyciu dla badaczy, studentów i wszystkich ciekawych świata osób, które szukają danych i wyjaśnień generowanych przez AI.

Według różnych szacunków na początku 2026 roku na świecie działa ponad 30 000 startupów AI, które łącznie otrzymały ponad 100 mld dolarów kapitału venture.

Kluczowe trendy 2026 roku: agentowa AI i niedobór danych

Jeśli lata 2024 i 2025 upłynęły pod znakiem możliwości generatywnych, rok 2026 oznacza nowy etap dojrzałości operacyjnej. Nie ograniczamy się już do eksperymentów – przechodzimy do wdrożeń. Oto najważniejsze zmiany, które w tym roku przekształcają krajobraz AI:

Rozwój agentowej AI

Najważniejszą zmianą 2026 roku jest przejście od prostych chatbotów do tworzenia agentów AI. Zamiast jedynie odpowiadać na prompt, agenci AI potrafią teraz planować, inicjować i wykonywać wieloetapowe zadania na różnych platformach programowych, bez udziału człowieka. Z asystentów stają się prawdziwymi cyfrowymi współpracownikami, którzy obsługują złożone przepływy pracy w HR, finansach i onboardingu klientów.

Kryzys niedoboru danych

W miarę jak treści generowane przez AI zalewają internet, nowe, wysokiej jakości dane tworzone przez ludzi stają się coraz rzadsze. Dlatego detektory AI niepostrzeżenie stały się standardem w redakcjach, szkołach i procesach rekrutacyjnych: służą nie tyle do trenowania AI, ile do identyfikowania tego, co wciąż napisał człowiek. Badacze ostrzegają, że publiczne dane do trenowania dużych modeli AI mogą wyczerpać się do końca 2026 roku, przez co dane własne i specjalistyczne stają się cenniejsze niż kiedykolwiek.

Od szumu medialnego do ROI

Organizacje odchodzą od masowych, słabo zdefiniowanych inwestycji w AI i koncentrują się na mierzalnych korzyściach w krótkim terminie. Trendem jest „Minimum Viable AI” oraz modele wyspecjalizowane w konkretnych dziedzinach (np. konwersacyjna AI w opiece zdrowotnej), które rozwiązują konkretne problemy biznesowe i przynoszą wyraźny zwrot w ciągu 90 dni.

Dowiedz się więcej: 19 wyzwań AI

Przyszłość AI

Co dalej? Jeśli lata 2024 i 2025 służyły odkrywaniu, do czego zdolna jest AI, to 2026 jest rokiem, w którym powstają inteligentniejsze i bardziej praktyczne narzędzia, trwale integrowane z naszą codziennością.

Potencjał AI w urządzeniach

Zostawić telefon w kieszeni i rozmawiać z okularami? To już nic dziwnego – staje się rzeczywistością. Inteligentne okulary AI od Meta, zaprojektowane wspólnie z Ray-Ban, mają wbudowaną kamerę, mikrofon, głośnik i asystenta AI, który rozumie polecenia głosowe, rozpoznaje obiekty i tłumaczy języki w czasie rzeczywistym.

Według plotek Apple również pracuje nad urządzeniami ubieralnymi z AI, które łączyłyby Siri z wyszukiwaniem wizualnym i rozumieniem kontekstu, na co wskazują patenty zgłoszone pod koniec 2025 roku. Według Gartnera rynek urządzeń ubieralnych z AI osiągnie w 2028 roku wartość 90 mld dolarów.

Trendy AI w cyberbezpieczeństwie

W miarę jak cyberzagrożenia stają się coraz bardziej wyrafinowane, modele AI pomagają chronić nasze systemy. Firmy takie jak Darktrace, CrowdStrike i Google Chronicle wykorzystują generatywną AI i LLM do wykrywania nietypowych zachowań w sieciach, zanim dojdzie do naruszenia.

AI pomaga też firmom symulować ataki, wzmacniać zabezpieczenia i szybciej wracać do normalnego działania po incydencie. Microsoft Security Copilot łączy na przykład GPT-4 z danymi o bezpieczeństwie w czasie rzeczywistym, by generować alerty, wyjaśniać zagrożenia i rekomendować kolejne kroki.

Trendy w zrównoważonej AI

Nie ignorujmy też słonia w serwerowni: AI zużywa energię. Trenowanie dużych modeli językowych wymaga milionów kilowatogodzin i przyczynia się do emisji CO2. Dlatego uwaga skupia się teraz na zrównoważonych praktykach w AI:

• NVIDIA, Google DeepMind i Anthropic rozwijają bardziej energooszczędne chipy AI, które zmniejszają ślad węglowy centrów danych.
• Firmy wykorzystują też samą AI, by uczynić inne branże bardziej zrównoważonymi – na przykład optymalizując trasy dostaw, zarządzając sieciami odnawialnych źródeł energii i ograniczając marnowanie żywności w łańcuchach dostaw.
• Według MIT nowe techniki AI mogą zmniejszyć zużycie energii o ponad 80% bez utraty wydajności.

AI – technologia roku 2026

Rok 2026 zapowiada się jako ważny rok dla AI, technologii informacyjnych, ludzi i firm. Obiecuje głęboko zmienić sposób, w jaki żyjemy, pracujemy, tworzymy i się komunikujemy.

Czy to dzięki:

• inteligentniejszym rozwiązaniom generatywnej AI,
• wydajniejszym dużym modelom językowym,
• szybszej analizie danych,
• tworzeniu chatbotów AI,
• innowacjom w obszarze danych i praktyk zrównoważonej AI,

…jedno jest pewne: przyszłość AI to nie tylko coś, co będziemy obserwować – to coś, z czym będziemy żyć na co dzień.

Myślą już Państwo o wykorzystaniu usług tworzenia AI w swojej firmie? Skontaktuj się z nami, a znajdziemy rozwiązanie AI najlepiej dopasowane do Państwa potrzeb!