8 Minuty
Nowe odmiany sztucznej inteligencji nie tylko zmieniają sposób, w jaki pracujemy — przekształcają całe modele biznesowe i infrastrukturę państwową. W centrum uwagi na 2025–2026 rok znajdują się trzy kierunki: agentowy AI (autonomiczne agenty), fizyczny AI (inteligencja w świecie rzeczywistym) oraz suwerenny AI (kontrola nad danymi i obliczeniami). Poniżej wyjaśniam, dlaczego te trzy nurty mają znaczenie, jakie niosą możliwości i ryzyka oraz czego możemy spodziewać się w najbliższym czasie.
Trzy siły, które napędzają rozwój AI
Wyobraź sobie systemy, które nie tylko analizują dane, lecz także podejmują wieloetapowe decyzje, koordynują się z innymi systemami i wykonują fizyczne zadania w terenie — to esencja agentowego i fizycznego AI. Równolegle rosnąca potrzeba ochrony prywatności i zgodności z lokalnymi regulacjami napędza trend suwerennego AI: modelowania, przechowywania i przetwarzania danych w sposób kontrolowany przez kraje lub regiony.
Te trzy obszary wzajemnie się dopełniają. Agentowy AI przyspiesza automatyzację zadań złożonych i adaptacyjnych, fizyczny AI przenosi inteligencję z chmury do robotów, pojazdów i urządzeń, a suwerenny AI określa ramy prawne i techniczne, które umożliwią wdrożenie tych rozwiązań w sektorach krytycznych — od zdrowia po finanse.
Agentowy AI: autonomiczne agenty w praktyce
Agentowy AI to systemy zaprojektowane do samodzielnego działania: planują, uczą się w czasie rzeczywistym, podejmują decyzje i koordynują wieloetapowe procesy. W praktyce nie chodzi już tylko o chatboty odpowiadające na pytania, lecz o „agenty” zdolne do zarządzania przepływem pracy, optymalizacji operacji i reagowania na nieprzewidziane zdarzenia.
Zastosowania, które nabierają rozpędu
- Obsługa klienta: autonomiczne agenty mogą wstępnie klasyfikować zgłoszenia i rozwiązywać proste problemy, przekazując do ludzi jedynie złożone przypadki.
- Łańcuchy dostaw: agenty optymalizujące zapasy, planujące transport i dynamicznie reagujące na opóźnienia czy zakłócenia.
- Finanse: automatyczne zarządzanie portfelem, wykrywanie oszustw i monitorowanie zgodności z regulacjami w czasie rzeczywistym.
Wyzwania i governance
Agentowy AI pociąga za sobą unikalne ryzyka: trudność w przewidzeniu zachowania agentów w nietypowych sytuacjach, potrzeba audytowalności decyzji oraz konieczność definiowania jasnych zasad operacyjnych. Organizacje, które szybciej przystosują ramy zarządzania (governance) i polityki bezpieczeństwa, zyskają przewagę konkurencyjną.
Prognozy na 2026
W krótkim terminie spodziewamy się trzech zjawisk. Po pierwsze — przejścia z pilotaży do wdrożeń produkcyjnych, szczególnie w dużych firmach dysponujących kapitałem i zespołami inżynierskimi. Po drugie — rosnącego nacisku na ramy regulacyjne i zgodność (compliance). Po trzecie — pojawienia się nowych ról w firmach: zespoły „agent ops” odpowiedzialne za monitorowanie, trenowanie i nadzorowanie agentów.
Fizyczny AI: inteligencja w świecie rzeczywistym
Fizyczny AI to integracja uczenia maszynowego z robotyką, autonomicznymi pojazdami, IoT i cyfrowymi bliźniakami (digital twins). Dzięki sensorom i algorytmom urządzenia są w stanie rozpoznawać otoczenie, podejmować działania i współdziałać z ludźmi oraz innymi maszynami.
Gdzie fizyczny AI ma największe szanse?
- Przemysł: robotyka i systemy kontroli jakości redukują błędy produkcyjne i przestoje.
- Logistyka: drony i autonomiczne pojazdy usprawniają dostawy i pracę magazynów.
- Opieka zdrowotna: inteligentne urządzenia medyczne i czujniki umożliwiają monitorowanie pacjentów w czasie rzeczywistym.
Bariera wejścia i bezpieczeństwo
Wdrożenie fizycznego AI wymaga znacznych nakładów na sprzęt, integrację i utrzymanie. Ponadto kwestie bezpieczeństwa i odpowiedzialności prawnej mają tu krytyczne znaczenie — od mechanicznych zabezpieczeń, przez systemy awaryjnego zatrzymania, po cyberbezpieczeństwo. W praktyce tempo adopcji będzie zależne od ROI i gotowości regulatorów do zdefiniowania jasnych wymogów.
Prognozy na 2026
Przewidujemy selektywny wzrost adopcji: sektor asset-heavy (produkcja, logistyka, rolnictwo, służba zdrowia) przyjmie rozwiązania szybciej tam, gdzie zwrot z inwestycji jest oczywisty. Tymczasem branże usługowe i wiedzochłonne będą podchodzić do fizycznego AI ostrożniej, zwracając uwagę na aspekty prywatności, branding i doświadczenie klienta.
Suwerenny AI: kontrola danych i lokalne zasoby obliczeniowe
Suwerenny AI oznacza praktyki i technologie, które pozwalają krajom, regionom lub firmom utrzymać kontrolę nad danymi, modelami i infrastrukturą obliczeniową w określonych granicach. To odpowiedź na rosnące wymogi ochrony danych, regulacje oraz geopolityczne napięcia.
.avif)
Dlaczego suwerenność ma znaczenie?
W sektorach takich jak bankowość, opieka zdrowotna, energetyka czy telekomunikacja przetwarzane informacje często mają charakter wrażliwy lub krytyczny dla bezpieczeństwa narodowego. Lokalizacja danych oraz kontrola nad wagami modeli mogą być wymogiem prawnym, biznesowym lub politycznym. Dla klientów i partnerów biznesowych suwerenny AI buduje zaufanie.
Techniczne kierunki wdrożeń
- Architektury multi-cloud i edge computing, które pozwalają przetwarzać dane lokalnie, zamiast wysyłać je do zewnętrznych chmur.
- Mechanizmy audytu i explainability, by zapewnić transparentność działania modeli.
- Rozwiązania typu on-premises i regionalne centra danych, które redukują zależność od globalnych dostawców.
Prognozy na 2026
Oczekuj wzrostu regulacji oraz popytu na rozwiązania zgodne z lokalnym prawem. Firmy zaczynają planować strategie suwerennościowe: inwestycje w lokalną infrastrukturę obliczeniową, polityki bezpieczeństwa i partnerstwa z regionalnymi dostawcami chmury. Jednocześnie mogą pojawić się narodowe lub regionalne centra AI, które będą konkurować o talenty i kapitał.
Naukowe tło i technologie wspierające
Aby zrealizować pełny potencjał agentowego, fizycznego i suwerennego AI, konieczne są postępy w kilku kluczowych obszarach technologicznych. Oto jak nauka i inżynieria współgrają z wdrożeniami:
- Uczenie wieloagentowe (multi-agent RL) — kluczowe dla koordynacji zachowań agentów i rozwiązywania złożonych problemów dynamicznych.
- Uczenie przenoszone (transfer learning) i ciągłe uczenie (continual learning) — pozwalają agentom adaptować się bez konieczności pełnego retreningu.
- Robotyka kognitywna i percepcja — integracja wizji komputerowej, LIDAR, czujników dotykowych i zaawansowanej kontroli ruchu.
- Edge AI i przyspieszenie sprzętowe — TPU, GPU i specjalizowane układy (ASIC) dla niskiego opóźnienia i lokalnego przetwarzania.
- Mechanizmy prywatności: federated learning, differential privacy — narzędzia krytyczne dla suwerennych wdrożeń.
W skrócie: AI jest dziś efektem współpracy między naukowcami od algorytmów, inżynierami systemów i ekspertami od bezpieczeństwa. Bez tej kooperacji trudno marzyć o bezpiecznych i efektywnych wdrożeniach na dużą skalę.
Expert Insight
Dr Aleksandra Kowalczyk, inżynierka robotyki i konsultantka ds. AI w sektorze zdrowia, mówi: 'Agentowe systemy to nie tylko automatyzacja — to zmiana paradygmatu w projektowaniu procesów. Kluczowe jest myślenie o agencie jako o zespole narzędzi: modelach decyzyjnych, mechanizmach monitorowania i wyraźnych zasadach ingerencji ludzkiej. W medycynie, gdzie stawka jest najwyższa, połączenie lokalnego przetwarzania (suwerenność) z fizyczną autonomią urządzeń może poprawić dostęp do opieki i zapewnić zgodność z prawem.'
Co to oznacza dla firm i społeczeństwa?
Dla przedsiębiorstw: planowanie, pilotaże i równoległe inwestycje w kompetencje. Firmy, które zainwestują w governance, programy reskillingowe i wielochmurową infrastrukturę, będą miały przewagę przy skalowaniu agentowych i fizycznych rozwiązań. Niezależnie od branży ważne jest też przygotowanie scenariuszy awaryjnych i audytów etycznych.
Dla pracowników: pojawią się nowe role i wymagania kompetencyjne — od specjalistów ds. 'agent ops', przez inżynierów integrujących roboty z systemami IT, po ekspertów ds. zgodności i prywatności. Reskilling i upskilling będą koniecznością.
Dla decydentów i regulatorów: konieczność zbalansowania innowacji z bezpieczeństwem. Efektywne regulacje powinny promować transparentność modeli, standardy bezpieczeństwa dla fizycznych systemów oraz ramy umożliwiające suwerenne przetwarzanie danych bez nadmiernych barier dla rozwoju rynku.
Wreszcie, dla społeczeństwa: większa automatyzacja może poprawić komfort życia i efektywność usług, ale też wymaga debaty publicznej o odpowiedzialności, prawach pracowniczych i weekendach cyfrowych. Zaufanie użytkowników będzie kluczem — i to zaufanie buduje się przez transparentność, bezpieczeństwo i realne korzyści.
Przyszłość: co obserwować
W nadchodzącym roku warto obserwować kilka sygnałów rynkowych i technologicznych: pojawienie się 'out-of-the-box' agentowych rozwiązań dla konkretnego zastosowania, pierwsze szeroko zakrojone wdrożenia fizycznego AI w magazynach i logistyce, oraz tempo legislacyjne związane z suwerennością danych w UE, USA i Azji. Firmy i instytucje, które szybko reagują na te sygnały, będą miały przewagę w adaptacji i konkurencyjności.
Te trzy nurty — agentowy, fizyczny i suwerenny AI — nie są alternatywami, lecz elementami jednej układanki. Ich zintegrowane wdrożenie może przynieść znaczące korzyści gospodarcze, ale wymaga też przemyślanej strategii technicznej i etycznej.
Zostaw komentarz