Sztuczna inteligencja (SI) rozwija się w zawrotnym tempie w ostatnich latach – od narzędzi generatywnej SI jak ChatGPT, które stały się powszechnie znane, po autonomiczne samochody, które opuściły laboratoria i zaczęły poruszać się po publicznych drogach.

Od 2025 roku SI przenika niemal każdy sektor gospodarki, a eksperci powszechnie uważają ją za technologię przełomową XXI wieku.

W ciągu najbliższych pięciu lat wpływ SI prawdopodobnie jeszcze się pogłębi, przynosząc zarówno ekscytujące innowacje, jak i nowe wyzwania.

W tym artykule analizujemy kluczowe prognozowane trendy rozwoju SI, które ukształtują nasz świat w nadchodzącej połowie dekady, opierając się na wnioskach z czołowych instytucji badawczych i obserwatorów branżowych.

Dynamiczny wzrost adopcji i inwestycji w SI

Adopcja SI osiąga rekordowy poziom. Firmy na całym świecie coraz chętniej wykorzystują SI, aby zwiększyć produktywność i zdobyć przewagę konkurencyjną. Obecnie niemal cztery na pięć organizacji na świecie korzysta lub bada możliwości SI w jakiejś formie – to historyczny szczyt zaangażowania.

Tylko w 2024 roku prywatne inwestycje w SI w USA sięgnęły 109 miliardów dolarów, co jest około 12 razy wyższą kwotą niż inwestycje Chin i 24 razy większą niż w Wielkiej Brytanii. Ten wzrost finansowania wynika z przekonania o realnej wartości biznesowej SI: 78% organizacji zgłosiło wykorzystanie SI w 2024 roku (wzrost z 55% w 2023), integrując SI w produktach, usługach i strategiach.

Analitycy przewidują, że ten trend będzie się utrzymywał, a globalny rynek SI urośnie z około 390 miliardów dolarów w 2025 do ponad 1,8 biliona dolarów do 2030 roku – co oznacza imponujący roczny wzrost na poziomie około 35%. Taki rozwój, bezprecedensowy nawet w porównaniu z poprzednimi boomami technologicznymi, pokazuje, jak integralna staje się SI dla współczesnych przedsiębiorstw.

Wzrost produktywności i zwrot z inwestycji to kluczowe czynniki. Wczesni użytkownicy już obserwują znaczące korzyści z SI. Badania pokazują, że czołowe firmy stosujące SI odnotowują 15–30% wzrosty w takich wskaźnikach jak produktywność i satysfakcja klientów w procesach wspieranych przez SI.

Na przykład małe i średnie przedsiębiorstwa, które wdrożyły generatywną SI, w niektórych przypadkach zanotowały dwucyfrowy wzrost przychodów. Wartość SI wynika w dużej mierze z kumulatywnych, stopniowych usprawnień – automatyzacji licznych drobnych zadań i optymalizacji procesów – co w skali całej organizacji może diametralnie zwiększyć efektywność.

W efekcie posiadanie jasnej strategii SI stało się kluczowe. Firmy, które skutecznie wdrożą SI w swoje operacje i procesy decyzyjne, mogą wyprzedzić konkurencję, podczas gdy te, które pozostaną w tyle, ryzykują nieodwracalne opóźnienia. Analitycy branżowi przewidują, że w najbliższych latach luka między liderami a spóźnialskimi w adopcji SI będzie się powiększać, co może przekształcić całe rynki.

Integracja SI w przedsiębiorstwach przyspiesza. W 2025 roku i później zobaczymy, jak firmy różnej wielkości przechodzą od projektów pilotażowych do pełnoskalowego wdrożenia SI. Giganci chmury obliczeniowej (tzw. „hiperskalery”) raportują rosnące zapotrzebowanie na usługi chmurowe zasilane SI i inwestują znaczne środki w infrastrukturę SI, aby wykorzystać tę szansę.

Dostawcy ci współpracują z producentami chipów, platformami danych i firmami programistycznymi, oferując zintegrowane rozwiązania SI spełniające potrzeby przedsiębiorstw w zakresie wydajności, rentowności i bezpieczeństwa. Co istotne, ponad 60% produktów typu software-as-a-service ma już wbudowane funkcje SI, a firmy wprowadzają „kopiloty” SI wspierające funkcje od marketingu po HR.

Mandat dla kadry zarządzającej jest jasny: traktuj SI jako kluczowy element biznesu, a nie eksperyment technologiczny. Jak powiedział jeden z liderów branży,  „stoimy u progu zupełnie nowej technologicznej podstawy, gdzie najlepsza SI jest dostępna dla każdego biznesu”.

W praktyce oznacza to systematyczne włączanie SI do procesów, podnoszenie kwalifikacji pracowników do współpracy z SI oraz przeprojektowywanie procesów, aby w pełni wykorzystać inteligentną automatyzację. Organizacje, które podejmą te kroki, mogą liczyć na znaczne korzyści w nadchodzących latach.

Postępy w modelach SI i generatywnej SI

Modele bazowe i generatywna SI rozwijają się błyskawicznie. Niewiele technologii rozwijało się tak dynamicznie jak generatywna SI. Od debiutu dużych modeli językowych (LLM) takich jak GPT-3 oraz generatorów obrazów jak DALL·E 2 w 2022 roku, wykorzystanie generatywnej SI gwałtownie wzrosło.

Na początku 2023 roku ChatGPT przekroczył 100 milionów użytkowników, a dziś na głównych platformach LLM codziennie wprowadzanych jest ponad 4 miliardy zapytań. W ciągu najbliższych pięciu lat pojawią się jeszcze bardziej zaawansowane modele SI.

Firmy technologiczne ścigają się w tworzeniu przełomowych modeli SI, które przesuwają granice przetwarzania języka naturalnego, generowania kodu, kreatywności wizualnej i innych dziedzin. Kluczowym celem jest także poprawa zdolności rozumowania SI – umożliwiając modelom logiczne rozwiązywanie problemów, planowanie i „myślenie” nad złożonymi zadaniami bardziej jak człowiek.

Ten nacisk na rozumowanie SI jest obecnie jednym z głównych motorów badań i rozwoju. W sektorze przedsiębiorstw celem jest posiadanie SI, która potrafi głęboko rozumieć dane biznesowe i kontekst, aby wspierać podejmowanie decyzji, a nie tylko generować treści. Firmy rozwijające zaawansowane LLM uważają, że najbardziej obiecującym zastosowaniem jest wykorzystanie mocy rozumowania SI na danych własnych przedsiębiorstw – umożliwiając inteligentne rekomendacje czy wsparcie planowania strategicznego.

SI multimodalna i wysokowydajna. Kolejnym trendem jest wzrost znaczenia systemów SI multimodalnych, które potrafią przetwarzać i generować różne typy danych (tekst, obrazy, dźwięk, wideo) w sposób zintegrowany. Ostatnie przełomy pozwalają modelom SI generować realistyczne filmy na podstawie tekstowych zapytań i doskonale radzić sobie z zadaniami łączącymi język i obraz.

Na przykład nowe modele multimodalne potrafią analizować obraz i odpowiadać na pytania w języku naturalnym lub przetwarzać złożone tekstowe polecenia, tworząc krótkie filmy. Te możliwości dojrzeją do 2030 roku, otwierając nowe kreatywne i praktyczne zastosowania – od generowanych przez SI treści wideo po zaawansowaną percepcję robotów.

Testy benchmarkowe wprowadzone w 2023 roku, takie jak MMMU i GPQA, już wykazały wzrost wydajności o kilkadziesiąt punktów procentowych w ciągu roku, co świadczy o szybkim postępie SI w radzeniu sobie z złożonymi, multimodalnymi wyzwaniami. W niektórych specjalistycznych konkursach programistycznych agenci SI zaczęli nawet przewyższać ludzi w określonych warunkach czasowych.

Możemy spodziewać się, że przyszłe modele SI będą bardziej uniwersalne, płynnie obsługując różne typy danych i zadania. Konwergencja modalności, wraz z ciągłym zwiększaniem skali architektur modeli, wskazuje na pojawienie się jeszcze potężniejszych „modeli bazowych” pod koniec dekady – choć wiązać się to będzie z większymi wymaganiami obliczeniowymi.

Poprawa efektywności i otwarty dostęp. Ważnym trendem w rozwoju SI jest dążenie do mniejszych, bardziej efektywnych modeli oraz szerszej dostępności. Nie chodzi tylko o budowanie coraz większych sieci neuronowych; badacze znajdują sposoby na osiąganie porównywalnej wydajności przy mniejszych zasobach.

W rzeczywistości, między końcem 2022 a końcem 2024 roku, koszt obliczeniowy uruchomienia systemu SI na poziomie GPT-3.5 spadł ponad 280-krotnie. Postępy w optymalizacji modeli i nowe architektury pozwalają nawet stosunkowo niewielkim modelom (z dużo mniejszą liczbą parametrów niż największe LLM) osiągać wysoką wydajność w wielu zadaniach.

Według Stanford AI Index, „coraz bardziej zdolne małe modele” szybko obniżają bariery dostępu do zaawansowanej SI. Jednocześnie rośnie znaczenie otwartego oprogramowania SI: modele open-weight z środowisk badawczych zmniejszają różnice jakościowe względem dużych modeli własnościowych, redukując różnice w benchmarkach z około 8% do poniżej 2% w ciągu zaledwie roku.

W latach 2025–2030 prawdopodobnie zobaczymy rozkwit ekosystemu otwartych modeli i narzędzi SI, z których będą mogli korzystać deweloperzy na całym świecie, co zdemokratyzuje rozwój SI poza gigantami technologicznymi. Połączenie tańszych obliczeń, bardziej efektywnych algorytmów i otwartych modeli sprawi, że SI stanie się znacznie bardziej przystępna i dostępna.

Nawet startupy i małe organizacje będą mogły dostosowywać potężne modele SI do swoich potrzeb bez ogromnych kosztów. To sprzyja innowacjom, umożliwiając różnorodne zastosowania i eksperymenty, napędzając pozytywny cykl rozwoju SI.

Wzrost autonomicznych agentów SI

Jednym z najbardziej intrygujących nowych trendów jest pojawienie się autonomicznych agentów SI – systemów SI wyposażonych nie tylko w inteligencję, ale także zdolność do samodzielnego działania w celu realizacji określonych celów. Czasem nazywane „agenticzną SI”, to podejście łączy zaawansowane modele SI (jak LLM) z logiką podejmowania decyzji i wykorzystaniem narzędzi, pozwalając SI wykonywać wieloetapowe zadania przy minimalnej interwencji człowieka.

W ciągu najbliższych pięciu lat możemy spodziewać się, że agenci SI przejdą od eksperymentalnych demonstracji do praktycznych narzędzi w miejscu pracy. W rzeczywistości liderzy biznesu przewidują, że agenci SI mogą skutecznie podwoić wielkość ich zespołu, przejmując wiele rutynowych i wiedzochłonnych zadań.

Na przykład agenci SI już teraz potrafią samodzielnie obsługiwać rutynowe zapytania klientów, generować pierwsze wersje tekstów marketingowych czy kodu oprogramowania oraz przekształcać specyfikacje projektowe w prototypy produktów. W miarę dojrzewania tej technologii firmy będą wdrażać agentów SI jako „cyfrowych pracowników” w różnych działach – od wirtualnych sprzedawców prowadzących naturalne rozmowy z klientami, po menedżerów projektów SI koordynujących proste procesy.

Co ważne, agenci ci nie mają zastępować ludzi, lecz ich wspierać. W praktyce pracownicy będą współpracować z agentami SI: nadzorować ich pracę, udzielać wskazówek na wysokim poziomie i koncentrować się na zadaniach złożonych lub kreatywnych, delegując powtarzalne obowiązki cyfrowym asystentom.

Wczesni użytkownicy raportują, że taka współpraca człowiek-SI może znacznie przyspieszyć procesy (np. szybciej rozwiązywać zgłoszenia klientów czy tworzyć nowe funkcje), jednocześnie uwalniając ludzi do pracy strategicznej.

Aby wykorzystać ten trend, organizacje będą musiały zacząć przemyślać swoje procesy i role. Konieczne będą nowe podejścia do zarządzania integracją agentów SI – w tym szkolenia pracowników, tworzenie ról nadzorczych monitorujących działania agentów oraz ustanawianie zasad, by autonomiczne działania SI pozostawały zgodne z celami biznesowymi i standardami etycznymi.

To poważne wyzwanie w zarządzaniu zmianą: niedawne badania branżowe pokazują, że wiele firm dopiero zaczyna rozważać, jak zorganizować współpracę ludzi i SI. Niemniej jednak te, które odniosą sukces, mogą osiągnąć bezprecedensowe poziomy produktywności i innowacji.

Jak zauważył ekspert ds. rynku pracy,  „agenci SI zrewolucjonizują rynek pracy, łącząc ludzką kreatywność z efektywnością maszyn, by osiągnąć niespotykane dotąd poziomy produktywności”. Do 2030 roku nie będzie zaskoczeniem, jeśli przedsiębiorstwa będą miały całe „zespoły agentów SI” lub Centra Agentów SI, które będą obsługiwać znaczące operacje, zasadniczo redefiniując sposób wykonywania pracy.

Specjalistyczny sprzęt SI i edge computing

Szybki rozwój możliwości SI idzie w parze z rosnącym zapotrzebowaniem na moc obliczeniową, co napędza ważne innowacje w sprzęcie. W najbliższych latach możemy spodziewać się nowej generacji układów scalonych dedykowanych SI oraz rozproszonych strategii obliczeniowych wspierających rozwój SI.

Głód mocy obliczeniowej SI jest już ogromny – trenowanie najnowocześniejszych modeli i umożliwianie im rozumowania nad złożonymi zadaniami wymaga ogromnych zasobów. Aby sprostać temu zapotrzebowaniu, firmy półprzewodnikowe i giganci technologiczni projektują specjalistyczne układy krzemowe zoptymalizowane pod kątem obciążeń SI.

W przeciwieństwie do uniwersalnych procesorów CPU czy nawet GPU, te akceleratory SI (często ASIC – układy scalone o specyficznym zastosowaniu) są dostosowane do efektywnego wykonywania obliczeń sieci neuronowych. Menedżerowie technologiczni raportują, że wielu klientów rozważa teraz zakup specjalistycznych chipów SI do swoich centrów danych, aby uzyskać wyższą wydajność na wat energii.

Zaletą takich układów jest wyraźna przewaga: ASIC zaprojektowany pod konkretny algorytm SI może znacznie przewyższać ogólne GPU w tym zadaniu, co jest szczególnie przydatne w scenariuszach edge AI (uruchamianie SI na smartfonach, czujnikach, pojazdach i innych urządzeniach o ograniczonej mocy). Branżowi eksperci przewidują, że popyt na te akceleratory SI będzie rosnąć, gdy firmy będą wdrażać więcej SI na krawędzi sieci w nadchodzących latach.

Równocześnie dostawcy chmury zwiększają infrastrukturę obliczeniową dla SI. Główne platformy chmurowe (Amazon, Microsoft, Google itd.) inwestują miliardy w rozbudowę centrów danych, w tym rozwijają własne chipy i systemy SI, aby sprostać rosnącemu zapotrzebowaniu na trenowanie i uruchamianie modeli SI na żądanie.

Postrzegają obciążenia SI jako ogromną szansę na przychody, ponieważ przedsiębiorstwa coraz częściej przenoszą swoje dane i zadania uczenia maszynowego do chmury. Ta centralizacja umożliwia firmom dostęp do potężnej SI bez konieczności zakupu specjalistycznego sprzętu.

Warto jednak zauważyć, że pojawiły się ograniczenia podaży – na przykład światowy popyt na zaawansowane GPU spowodował niedobory i opóźnienia w dostawach. Czynniki geopolityczne, takie jak ograniczenia eksportowe dotyczące zaawansowanych chipów, również wprowadzają niepewność. Te wyzwania prawdopodobnie przyspieszą dalsze innowacje, od budowy nowych fabryk chipów po nowe architektury sprzętowe (w tym neuromorficzne i kwantowe w dłuższej perspektywie).

Pozytywnym aspektem jest to, że efektywność sprzętu SI stale rośnie. Co roku chipy stają się szybsze i bardziej energooszczędne: ostatnie analizy pokazują spadek kosztów sprzętu SI o około 30% rocznie, przy jednoczesnym wzroście efektywności energetycznej (obliczenia na wat) o około 40% rocznie.

Oznacza to, że nawet gdy modele SI stają się bardziej złożone, koszt pojedynczej operacji maleje. Do 2030 roku uruchamianie zaawansowanych algorytmów SI może kosztować tylko ułamek dzisiejszych wydatków.

Połączenie tańszych obliczeń i sprzętu dedykowanego SI umożliwi osadzenie SI dosłownie wszędzie – od inteligentnych urządzeń domowych po przemysłowe czujniki – ponieważ przetwarzanie będzie mogło odbywać się zarówno na niewielkich urządzeniach edge, jak i być przesyłane z wysoko zoptymalizowanych serwerów chmurowych.

Podsumowując, najbliższe pięć lat utrwali trend sprzętu dedykowanego SI na obu biegunach: ogromne klastry superkomputerów SI w chmurze oraz wydajne chipy SI przenoszące inteligencję na krawędź sieci. Razem stworzą cyfrowy kręgosłup napędzający rozwój SI.

SI zmienia przemysł i codzienne życie

SI nie ogranicza się do laboratoriów technologicznych – coraz częściej jest integralną częścią codziennego życia i wszystkich branż. W nadchodzących latach zobaczymy głębszą integrację SI w sektorach takich jak opieka zdrowotna, finanse, produkcja, handel detaliczny, transport i innych, co zasadniczo zmieni sposób świadczenia usług.

• Opieka zdrowotna: SI pomaga lekarzom we wcześniejszej diagnozie chorób i skuteczniejszym zarządzaniu opieką nad pacjentem. Na przykład amerykańska FDA zatwierdziła 223 urządzenia medyczne zasilane SI w 2023 roku, co stanowi ogromny wzrost w porównaniu do zaledwie 6 zatwierdzeń w 2015 roku.
  
  Obejmują one SI analizującą obrazy medyczne (MRI, rentgen) wspierającą wykrywanie guzów, a także algorytmy monitorujące parametry życiowe i przewidujące kryzysy zdrowotne. Nowe trendy to wykorzystanie generatywnej SI do streszczania notatek medycznych i tworzenia raportów pacjentów oraz narzędzia tłumaczące medyczny żargon na prosty język dla pacjentów.

  Do 2030 roku analitycy prognozują, że SI może przynieść niemal 200 miliardów dolarów rocznej wartości w opiece zdrowotnej poprzez poprawę wyników i efektywności. Widzimy też, jak SI przyspiesza odkrywanie leków – niektóre firmy farmaceutyczne skróciły czas rozwoju leków o ponad 50% dzięki badaniom wspieranym przez SI, umożliwiając szybsze wprowadzanie nowych terapii.

• Finanse: Branża finansowa była jednym z pierwszych użytkowników SI i nadal przesuwa granice jej zastosowań. Banki i ubezpieczyciele wykorzystują SI do wykrywania oszustw, oceny ryzyka w czasie rzeczywistym oraz handlu algorytmicznego.
  
  Duże instytucje, takie jak JPMorgan Chase, mają ponoć ponad 300 zastosowań SI w produkcji, od modeli skanujących transakcje pod kątem oszustw po narzędzia generatywnej SI automatyzujące przetwarzanie dokumentów.

  W przyszłości możemy spodziewać się „doradców finansowych” SI oraz autonomicznych agentów zarządzania majątkiem, którzy personalizują strategie inwestycyjne dla klientów. SI może także tworzyć raporty analityczne i obsługiwać rutynową obsługę klienta za pomocą chatbotów. Ważne jest, że sektor finansowy jest silnie regulowany, więc kładzie się duży nacisk na wyjaśnialność i nadzór SI – np. banki inwestują w technologie takie jak mechanistyczna interpretowalność, aby rozumieć, dlaczego SI podjęła daną decyzję, zapewniając zgodność modeli z regulacjami i standardami etycznymi.

• Produkcja i logistyka: W fabrykach i łańcuchach dostaw SI napędza efektywność. Firmy wdrażają SI do predykcyjnej konserwacji – czujniki i uczenie maszynowe przewidują awarie sprzętu, zanim się wydarzą, zmniejszając przestoje.
  
  Systemy wizyjne na liniach montażowych automatycznie wykrywają defekty w czasie rzeczywistym. Kolejna fala to robotyka sterowana SI, która może wykonywać delikatne lub złożone zadania montażowe obok ludzi, oraz cyfrowe bliźniaki (wirtualne symulacje fabryk lub produktów), gdzie SI testuje optymalizacje w modelu wirtualnym przed wdrożeniem ich w rzeczywistości.

  Generatywna SI jest nawet wykorzystywana do projektowania nowych komponentów i produktów, sugerując ulepszenia inżynieryjne, które mogą umknąć ludzkim inżynierom. Te innowacje mogą znacznie obniżyć koszty i przyspieszyć produkcję – według ekspertów wdrożenie SI w rozwoju produktów i badaniach może skrócić czas wprowadzenia na rynek o połowę i zmniejszyć koszty o około 30% w branżach takich jak motoryzacja i lotnictwo.

• Handel detaliczny i obsługa klienta: SI zmienia sposób, w jaki robimy zakupy i kontaktujemy się z firmami. Platformy e-commerce korzystają z silników rekomendacji SI, które personalizują propozycje produktów („Klienci, którzy kupili to, również kupili…”). Algorytmy dynamicznego ustalania cen dostosowują ceny w czasie rzeczywistym w oparciu o popyt i stan magazynu.
  
  W e-commerce i obsłudze klienta chatboty i wirtualni asystenci SI stają się standardem, obsługując zapytania 24/7.

  Do 2025 roku wiele firm skierowanych do konsumentów planuje korzystać z mieszanki chatbotów i agentów SI, aby wspierać zespoły obsługi klienta, oferując natychmiastową samoobsługę w rutynowych sprawach i pomagając pracownikom w bardziej złożonych problemach.
  
  Nawet w sklepach stacjonarnych narzędzia oparte na SI, takie jak inteligentne lustra czy przymierzalnie AR, poprawiają doświadczenia zakupowe. W tle SI optymalizuje łańcuchy dostaw – od prognozowania popytu po zarządzanie logistyką magazynową – zapewniając dostępność produktów i efektywną dostawę.

Te przykłady to tylko wierzchołek góry lodowej. Warto zauważyć, że nawet tradycyjnie niskotechnologiczne dziedziny, takie jak rolnictwo, górnictwo i budownictwo, coraz częściej korzystają z SI, czy to poprzez autonomiczne maszyny rolnicze, eksplorację minerałów wspieraną SI, czy inteligentne zarządzanie energią.

W rzeczywistości każda branża odnotowuje wzrost wykorzystania SI, w tym sektory wcześniej uważane za mało związane z SI. Firmy w tych obszarach odkrywają, że SI może optymalizować wykorzystanie zasobów, redukować odpady i poprawiać bezpieczeństwo (np. systemy monitorujące zmęczenie pracowników lub stan maszyn w czasie rzeczywistym).

Do 2030 roku panuje konsensus, że żadna branża nie pozostanie nietknięta przez SI – różnica będzie polegać jedynie na tempie i zakresie wdrożeń SI w poszczególnych sektorach.

Na froncie konsumenckim codzienne życie coraz bardziej splata się z SI w subtelny sposób. Wiele osób budzi się już z aplikacjami na smartfony, które wykorzystują SI do selekcji wiadomości czy planowania dojazdu.

Wirtualni asystenci w telefonach, samochodach i domach stają się co roku coraz mądrzejsi i bardziej rozmowni. Pojazdy autonomiczne i drony dostawcze, choć jeszcze nie powszechne, prawdopodobnie staną się popularne w ciągu najbliższych pięciu lat, przynajmniej w niektórych miastach lub dla wybranych usług (floty robotaxi, automatyczne dostawy spożywcze itp.).

Edukacja również odczuwa wpływ SI: oprogramowanie do nauki spersonalizowanej dostosowuje się do potrzeb uczniów, a tutorzy SI oferują pomoc na żądanie w różnych przedmiotach. Ogólnie rzecz biorąc, trajektoria wskazuje, że SI będzie coraz częściej działać w tle codziennych aktywności – czyniąc usługi wygodniejszymi i bardziej spersonalizowanymi – tak, że do 2030 roku możemy po prostu uznać te udogodnienia za naturalną część życia.

Odpowiedzialna SI i regulacje

Zawrotne tempo rozwoju SI rodzi ważne pytania dotyczące etyki, bezpieczeństwa i regulacji, które będą kluczowymi tematami w nadchodzących latach. Odpowiedzialna SI – zapewniająca, że systemy SI są sprawiedliwe, przejrzyste i bezpieczne – przestała być tylko modnym hasłem, stając się koniecznością biznesową.

W 2024 roku incydenty związane z SI (np. stronnicze wyniki czy awarie bezpieczeństwa) znacznie wzrosły, a jednak niewielu głównych twórców SI posiada ustandaryzowane protokoły oceny etyki i bezpieczeństwa. Ta luka między rozpoznaniem ryzyk SI a ich faktycznym ograniczaniem jest obecnie wyzwaniem, które wiele organizacji stara się szybko zamknąć.

Badania branżowe wskazują, że w 2025 roku liderzy firm nie będą już tolerować doraźnego czy fragmentarycznego nadzoru nad SI; zmierzają ku systematycznemu, przejrzystemu nadzorowi SI w całej organizacji. Logika jest prosta: gdy SI staje się integralną częścią operacji i doświadczeń klientów, każda awaria – czy to błędna rekomendacja, naruszenie prywatności, czy niewiarygodny wynik modelu – może wyrządzić realne szkody firmie (od utraty reputacji po kary regulacyjne).

Dlatego spodziewajmy się, że rzetelne zarządzanie ryzykiem SI stanie się normą. Firmy zaczynają regularnie przeprowadzać audyty SI i walidacje swoich modeli, zarówno z pomocą wykwalifikowanych zespołów wewnętrznych, jak i zewnętrznych ekspertów, aby upewnić się, że SI działa zgodnie z zamierzeniami i w ramach obowiązujących przepisów i norm etycznych.

Jak zauważył jeden z liderów ds. zapewnienia jakości SI, skuteczna governance SI będzie oceniana nie tylko przez pryzmat unikania ryzyk, ale także przez realizację celów strategicznych i zwrot z inwestycji – innymi słowy, przez zgodność wydajności SI z wartością biznesową w sposób godny zaufania.

Regulatorzy na całym świecie również zaostrzają przepisy. Regulacje dotyczące SI zacieśniają się zarówno na poziomie krajowym, jak i międzynarodowym. W 2024 roku amerykańskie agencje federalne wprowadziły 59 działań regulacyjnych związanych z SI – ponad dwukrotnie więcej niż w poprzednim roku.

Unia Europejska finalizuje kompleksową Ustawę o SI, która nałoży wymogi na systemy SI (zwłaszcza te wysokiego ryzyka) dotyczące przejrzystości, odpowiedzialności i nadzoru ludzkiego. Inne regiony nie pozostają w tyle: organizacje takie jak OECD, ONZ i Unia Afrykańska opublikowały w 2024 roku ramy zarządzania SI wskazujące zasady takie jak przejrzystość, sprawiedliwość i bezpieczeństwo.

Ten trend globalnej współpracy w zakresie etyki i standardów SI prawdopodobnie się nasili, mimo że różne kraje przyjmują odmienne podejścia. Warto zauważyć, że różnice w filozofii regulacyjnej mogą wpływać na rozwój SI w poszczególnych regionach. Analitycy wskazują, że stosunkowo elastyczne systemy (np. w USA) mogą pozwolić na szybsze innowacje i wdrożenia SI, podczas gdy bardziej rygorystyczne przepisy (jak w UE) mogą spowolnić niektóre zastosowania, ale potencjalnie zbudować większe zaufanie społeczne.

Chiny z kolei intensywnie inwestują w SI i tworzą własne regulacje (np. dotyczące deepfake’ów i przejrzystości algorytmów), aby kształtować wykorzystanie SI na swoim terytorium.

Innym aspektem odpowiedzialnej SI jest zwalczanie uprzedzeń, dezinformacji oraz ogólna wiarygodność wyników SI. Powstają nowe narzędzia i benchmarki do oceny systemów SI pod tym kątem – na przykład HELM (Holistic Evaluation of Language Models) Safety i inne testy, które mierzą, jak faktograficznie poprawne i bezpieczne są generowane treści.

Prawdopodobnie zobaczymy, że tego typu ustandaryzowane kontrole staną się obowiązkową częścią rozwoju systemów SI. Tymczasem percepcja społeczna ryzyk i korzyści SI będzie wpływać na to, jak mocno regulatorzy i firmy będą naciskać na nadzór.

Co ciekawe, optymizm wobec SI różni się znacznie w zależności od regionu: badania pokazują, że obywatele krajów takich jak Chiny, Indonezja czy wiele państw rozwijających się są bardzo optymistyczni co do korzyści SI, podczas gdy opinia publiczna w krajach zachodnich jest bardziej ostrożna lub nawet sceptyczna.

Jeśli optymizm będzie rósł (co ostatnio obserwujemy w Europie i Ameryce Północnej), może pojawić się większa społeczna akceptacja dla wdrażania rozwiązań SI – pod warunkiem, że systemy te będą sprawiedliwe i bezpieczne.

Podsumowując, najbliższe pięć lat będzie kluczowe dla governance SI. Prawdopodobnie zobaczymy wejście w życie pierwszych kompleksowych ustaw o SI (np. w UE), więcej rządów inwestujących w organy nadzoru SI oraz firmy integrujące zasady Odpowiedzialnej SI w cyklach rozwoju produktów.

Celem jest znalezienie równowagi, w której innowacje nie będą tłumione – „elastyczne” podejścia regulacyjne pozwolą na szybki postęp – a jednocześnie konsumenci i społeczeństwo będą chronieni przed potencjalnymi negatywnymi skutkami. Osiągnięcie tej równowagi to jedno z najważniejszych wyzwań, gdy SI przechodzi od technologii wschodzącej do dojrzałej i powszechnej.

Globalna konkurencja i współpraca

Rozwój SI w nadchodzącej połowie dekady będzie również kształtowany przez intensywną globalną konkurencję o pozycję lidera w SI, połączoną z wysiłkami na rzecz międzynarodowej współpracy. Obecnie Stany Zjednoczone i Chiny to dwaj główni gracze na arenie SI.

USA przodują w wielu wskaźnikach – na przykład w 2024 roku amerykańskie instytucje stworzyły 40 z najlepszych modeli SI na świecie, podczas gdy Chiny – 15, a Europa zaledwie kilka. Jednak Chiny szybko zmniejszają tę różnicę w kluczowych obszarach.

Modele SI opracowane w Chinach znacznie poprawiły jakość, osiągając niemal parytet z modelami amerykańskimi na głównych benchmarkach w 2024 roku. Ponadto Chiny wyprzedzają wszystkie inne kraje pod względem liczby publikacji naukowych i patentów związanych z SI, co świadczy o ich długoterminowym zaangażowaniu w badania i rozwój SI.

To rywalizacja, która prawdopodobnie przyspieszy innowacje – to nowoczesny wyścig kosmiczny, ale w dziedzinie SI – gdy każde państwo inwestuje zasoby, by prześcignąć konkurenta. Już teraz obserwujemy wzrost rządowych zobowiązań inwestycyjnych w SI: Chiny ogłosiły ogromny fundusz narodowy o wartości 47,5 miliarda dolarów na technologie półprzewodnikowe i SI, podczas gdy USA, UE i inni również inwestują miliardy w inicjatywy badawcze i rozwój talentów w SI.

Mimo to historia SI to nie tylko rywalizacja dwóch krajów. Globalna współpraca i wkład innych regionów rośnie. Europa, Indie i Bliski Wschód tworzą własne innowacje i modele SI.

Na przykład Europa kładzie duży nacisk na godną zaufania SI i jest domem dla wielu projektów open-source. Indie wykorzystują SI w dużych projektach edukacyjnych i zdrowotnych, a także dostarczają znaczną część globalnej kadry specjalistów SI (Indie i USA razem stanowią ponad połowę światowej siły roboczej w dziedzinie SI pod względem wykwalifikowanych pracowników).

Mniejsze kraje również starają się wypracować nisze – jak Singapur inwestujący w zarządzanie SI i inicjatywy smart nation, czy ZEA rozwijające badania i wdrożenia SI. Organizacje międzynarodowe organizują dyskusje na temat standardów SI, aby osiągnąć przynajmniej częściową zgodność – przykładem są ramy OECD i ONZ oraz wydarzenia takie jak Globalne Partnerstwo ds. SI (GPAI), które zrzeszają wiele państw do wymiany najlepszych praktyk.

Choć konkurencja geopolityczna będzie trwała (i prawdopodobnie nasili się w obszarach takich jak wojskowe czy gospodarcze zastosowania SI), istnieje równoległe uznanie, że kwestie etyki, bezpieczeństwa i globalnych wyzwań wymagają współpracy. Możemy spodziewać się więcej międzynarodowych projektów badawczych dotyczących SI w kontekście zmian klimatycznych, reagowania na pandemie czy działań humanitarnych.

Interesującym aspektem globalnego krajobrazu SI jest to, jak różne postawy i bazy użytkowników wpłyną na ewolucję SI. Jak wspomniano, opinia publiczna jest bardzo pozytywna w niektórych gospodarkach rozwijających się, co może uczynić te rynki bardziej otwartymi na eksperymenty z SI w sektorach takich jak fintech czy technologie edukacyjne.

W przeciwieństwie do tego, regiony z sceptyczną opinią publiczną mogą wprowadzać surowsze regulacje lub doświadczać wolniejszej adopcji z powodu niskiego zaufania. Do 2030 roku możemy być świadkami pewnego rozdzielenia: niektóre kraje osiągną niemal powszechną integrację SI (inteligentne miasta, SI w codziennym zarządzaniu), podczas gdy inne będą postępować ostrożniej.

Nawet jednak regiony ostrożne zdają sobie sprawę, że nie mogą ignorować potencjału SI – na przykład Wielka Brytania i kraje europejskie inwestują w bezpieczeństwo i infrastrukturę SI (Wielka Brytania planuje narodową chmurę badawczą SI, Francja ma publiczne inicjatywy superkomputerowe dla SI itd.).

Zatem wyścig nie polega tylko na budowie najszybszej SI, ale na stworzeniu odpowiedniej SI dla potrzeb każdego społeczeństwa.

W istocie, najbliższe pięć lat przyniesie złożoną grę konkurencji i współpracy. Prawdopodobnie zobaczymy przełomowe osiągnięcia SI pochodzące z niespodziewanych miejsc na świecie, nie tylko z Doliny Krzemowej czy Pekinu.

A ponieważ SI stanie się podstawą siły narodowej (podobnie jak ropa czy energia elektryczna w poprzednich epokach), sposób, w jaki państwa będą zarządzać zarówno współpracą, jak i rywalizacją w tej dziedzinie, znacząco wpłynie na globalny rozwój SI.

Wpływ SI na miejsca pracy i kompetencje

Na koniec żadna dyskusja o najbliższej przyszłości SI nie byłaby kompletna bez omówienia jej wpływu na pracę i zatrudnienie – tematu, który nurtuje wielu. Czy SI zabierze nam miejsca pracy, czy stworzy nowe? Dotychczasowe dane wskazują na oba scenariusze, z wyraźnym naciskiem na wspomaganie, a nie czystą automatyzację.

Światowe Forum Ekonomiczne prognozuje, że do 2025 roku SI stworzy około 97 milionów nowych miejsc pracy na świecie, jednocześnie eliminując około 85 milionów – co daje netto 12 milionów nowych stanowisk.

Nowe role obejmują specjalistów od danych i inżynierów SI, a także całkowicie nowe kategorie, takie jak etycy SI, inżynierowie promptów czy specjaliści ds. konserwacji robotów. Już teraz widzimy realizację tych prognoz: ponad 10% ofert pracy dotyczy stanowisk, które praktycznie nie istniały dekadę temu (np. Head of AI czy Machine Learning Developer).

Co ważne, zamiast masowego bezrobocia, wczesny wpływ SI na miejsca pracy to wzrost produktywności pracowników i zmiana wymagań kompetencyjnych. Branże najszybciej adoptujące SI odnotowały nawet trzykrotny wzrost przychodów na pracownika od początku boomu SI około 2022 roku.

W tych sektorach pracownicy nie są zastępowani, lecz stają się bardziej produktywni i wartościowi. W rzeczywistości płace rosną dwa razy szybciej w branżach intensywnie korzystających z SI niż w tych o niższej adopcji SI.

Nawet pracownicy na stanowiskach podatnych na automatyzację odnotowują wzrost wynagrodzeń, jeśli posiadają umiejętności związane z SI, co wskazuje, że firmy cenią pracowników potrafiących efektywnie korzystać z narzędzi SI. Ogólnie rośnie premia za kompetencje SI – osoby potrafiące wykorzystać SI (nawet na podstawowym poziomie, np. analitykę czy generowanie treści) zarabiają więcej.

Jedna analiza wykazała, że pracownicy z umiejętnościami SI otrzymują średnio 56% wyższe wynagrodzenie niż osoby na podobnych stanowiskach bez tych kompetencji. Ta premia podwoiła się w ciągu roku, podkreślając, jak szybko „alfabetyzm SI” staje się niezbędną umiejętnością.

Jednak SI niewątpliwie przekształca charakter pracy. Wiele rutynowych lub niższego szczebla zadań jest automatyzowanych – SI może przejąć wprowadzanie danych, generowanie raportów, proste zapytania klientów itd. Oznacza to, że niektóre stanowiska zostaną zlikwidowane lub przedefiniowane.

Pracownicy na stanowiskach administracyjnych i powtarzalnych są szczególnie narażeni na utratę pracy. Jednak nawet gdy te zadania znikają, pojawiają się nowe wymagające kreatywności, oceny i nadzoru nad SI.

Efektem netto jest zmiana zestawu umiejętności potrzebnych w większości zawodów. Analiza LinkedIn przewiduje, że do 2030 roku około 70% umiejętności wykorzystywanych w przeciętnym zawodzie będzie się różnić od tych potrzebnych kilka lat wcześniej.
Innymi słowy, prawie każdy zawód ewoluuje. Aby się dostosować, niezbędne jest ciągłe uczenie się i przekwalifikowanie pracowników.

Na szczęście obserwujemy silny nacisk na edukację i podnoszenie kwalifikacji w zakresie SI: dwie trzecie krajów wprowadziło informatykę (często z modułami SI) do programów nauczania K-12, a firmy intensywnie inwestują w szkolenia pracowników. Globalnie 37% menedżerów deklaruje, że planuje zwiększyć inwestycje w szkolenia z narzędzi SI w najbliższym czasie.

Rośnie też liczba kursów online i certyfikatów z zakresu SI – na przykład darmowe programy oferowane przez firmy technologiczne i uczelnie, które uczą podstaw SI miliony osób.

Innym aspektem SI w miejscu pracy jest pojawienie się „zespołu człowiek-SI” jako podstawowej jednostki produktywności. Jak opisano wcześniej, agenci SI i automatyzacja wykonują część pracy, podczas gdy ludzie zapewniają nadzór i ekspertyzę.
Firmy patrzące w przyszłość redefiniują role tak, aby praca na poziomie podstawowym (którą może wykonywać SI) była mniej istotna; zamiast tego zatrudniają ludzi bezpośrednio na stanowiska strategiczne, polegając na SI w wykonywaniu rutynowych zadań.

To może spłaszczyć tradycyjne ścieżki kariery i wymagać nowych metod szkolenia talentów (ponieważ młodsi pracownicy nie będą uczyć się przez wykonywanie prostych zadań, jeśli SI je wykonuje). Podkreśla to też znaczenie zarządzania zmianą w organizacjach. Wielu pracowników odczuwa niepokój lub przytłoczenie tempem zmian, które niesie SI.

Liderzy muszą aktywnie zarządzać tym przejściem – komunikować korzyści SI, angażować pracowników w proces wdrażania SI i zapewniać, że celem jest wzmacnianie pracy ludzkiej, a nie jej zastępowanie. Firmy, które skutecznie wypracują kulturę współpracy człowiek-SI – gdzie korzystanie z SI stanie się naturalne dla pracowników – prawdopodobnie osiągną największe korzyści.

Podsumowując, rynek pracy w ciągu najbliższych pięciu lat będzie charakteryzował się transformacyjnymi zmianami, a nie katastrofą. SI zautomatyzuje niektóre zadania i funkcje zawodowe, ale także stworzy zapotrzebowanie na nowe kompetencje i uczyni wielu pracowników bardziej produktywnymi i wartościowymi.

Wyzwanie (i szansa) polega na prowadzeniu siły roboczej przez ten proces zmian. Osoby i organizacje, które przyjmą postawę uczenia się przez całe życie i dostosują role do współpracy z SI, odniosą sukces w nowej gospodarce opartej na SI. Te, które tego nie zrobią, mogą mieć trudności z utrzymaniem się na rynku.

Jak trafnie podsumowano w jednym z raportów,  dzięki częściowo SI, charakter pracy zmienia się z opanowywania konkretnych zadań na ciągłe zdobywanie nowych. Nadchodzące lata sprawdzą naszą zdolność do nadążania za tymi zmianami – ale jeśli się to uda, efektem może być bardziej innowacyjny, efektywny i jeszcze bardziej skoncentrowany na człowieku świat pracy.

>>> Możesz potrzebować:

Umiejętności potrzebne do pracy z AI

Korzyści sztucznej inteligencji dla osób prywatnych i firm

Trajektoria rozwoju SI w ciągu najbliższych pięciu lat zapowiada głębokie zmiany w technologii, biznesie i społeczeństwie. Prawdopodobnie zobaczymy systemy SI stające się coraz bardziej zaawansowane – opanowujące wiele modalności, wykazujące lepsze zdolności rozumowania i działające z większą autonomią.

Jednocześnie SI stanie się głęboko wpleciona w codzienne życie: wspierając decyzje w zarządach i rządach, optymalizując operacje w fabrykach i szpitalach oraz wzbogacając doświadczenia od obsługi klienta po edukację.

Szanse są ogromne – od zwiększenia produktywności gospodarczej i odkryć naukowych po pomoc w rozwiązywaniu globalnych wyzwań, takich jak zmiany klimatyczne (SI ma przyspieszyć przejście na odnawialne źródła energii i mądrzejsze gospodarowanie zasobami). Jednak pełne wykorzystanie potencjału SI wymaga pokonania towarzyszących ryzyk i przeszkód. Kwestie etyki, zarządzania i inkluzywności będą wymagały stałej uwagi, aby korzyści SI były szeroko dzielone i nie zostały przyćmione przez zagrożenia.

Jednym z nadrzędnych tematów jest to, że to ludzkie wybory i przywództwo ukształtują przyszłość SI. Sama SI jest narzędziem – niezwykle potężnym i złożonym, ale ostatecznie odzwierciedlającym cele, które jej wyznaczymy.

Najbliższe pięć lat to kluczowy czas dla interesariuszy, by odpowiedzialnie kierować rozwojem SI: firmy muszą wdrażać SI z rozwagą i etyką; decydenci tworzyć zrównoważone ramy sprzyjające innowacjom przy jednoczesnej ochronie społeczeństwa; edukatorzy i społeczności przygotowywać ludzi na zmiany, które przyniesie SI.

Współpraca międzynarodowa i interdyscyplinarna wokół SI musi się pogłębić, abyśmy wspólnie skierowali tę technologię ku pozytywnym efektom. Jeśli się to uda, rok 2030 może oznaczać początek nowej ery, w której SI znacząco zwiększy ludzki potencjał – pomagając nam pracować mądrzej, żyć zdrowiej i rozwiązywać problemy dotąd poza naszym zasięgiem.

W takiej przyszłości SI nie będzie postrzegana z lękiem czy przesadnym entuzjazmem, lecz jako akceptowana, dobrze zarządzana część nowoczesnego życia, która pracuje dla dobra ludzkości. Osiągnięcie tej wizji to wielkie wyzwanie i obietnica najbliższych pięciu lat rozwoju SI.