13 Minuty
Sztuczna inteligencja (AI) przeszła drogę od wąskiej dyscypliny akademickiej do wszechobecnej siły rynkowej, wywracając globalne rynki, branże i relacje konkurencyjne. Dla młodych firm i startupów AI jest dziś zarówno szansą, jak i potencjalnym zagrożeniem egzystencjalnym. Te napięcia znalazły się w centrum panelu Going Global 5 zatytułowanego „To AI or Not to AI: Is Your Startup Already Doomed Without It?”. Dyskusję moderował Ron Schmelzer, doświadczony dziennikarz technologiczny z Forbes i gospodarz podcastu AI Today. Do rozmowy zaproszono czterech ekspertów działających w różnych segmentach ekosystemu AI.
Prelegentami byli Mahdi Shariff, współzałożyciel Humble AI w Londynie i profesor wizytujący AI na ISM University w Wilnie; Simona Vasytė-Kudakauskė, CEO i założycielka Perfection42; Rokas Stankevičius, twórca AI Clicks; oraz Egidijus Pilypas, Dyrektor ds. Produktu i Marketingu w Exacaster. Razem zaprezentowali przekrojowe spojrzenie na obecną hossę AI — czy jest ona trwałym punktem zwrotnym technologii, czy raczej rozgrzaną do granic możliwości bańką pompowaną przez spekulacje i marketing.
Choć każdy z założycieli opisał odmienne strategie produktowe i grupy docelowe, łączyły ich podobne obawy dotyczące tempa rynku, presji konkurencyjnej oraz potrzeby adaptowania się szybciej niż w jakiejkolwiek poprzedniej fali technologicznej. W trakcie panelu omawiano światową mapę inwestycji AI, wyzwania wdrażania odpowiedzialnej sztucznej inteligencji, trudność nadążania za rynkiem zmieniającym się niemal co kilka tygodni oraz szerzej — wpływ gwałtownej automatyzacji na ludzi i społeczeństwo.
Poniżej znajdziesz pogłębione i uporządkowane podsumowanie tej debaty, ukazujące przebieg rozmowy i najistotniejsze spostrzeżenia dla founderów startupów, inwestorów oraz obserwatorów rynku AI, którzy chcą lepiej zrozumieć, w którą stronę zmierza branża.
1. Wprowadzenie: Branża szybsza od jej twórców
Ron Schmelzer otworzył panel żartem na temat swojej pierwszej wizyty w Wilnie oraz lokalnej tradycji różowej zupy. Szybko jednak przeszedł do poważnej analizy globalnego krajobrazu AI.
Schmelzer relacjonuje wydarzenia w obszarze AI na łamach Forbes od 2018 roku — czasu, który sam nazywa przejściem od analizy danych i inżynierii uczenia maszynowego do dzisiejszego wybuchu generatywnej AI w głównym nurcie. Za punkt przełomowy uznaje moment, gdy jego mama przesłała mu konwersację z ChatGPT pod koniec 2022 roku. Od tego momentu AI stała się elementem życia codziennego, a nie jedynie domeną specjalistów technicznych.
Schmelzer podkreśla jeden z najważniejszych tematów towarzyszących inwestycjom w AI: ryzyko powstania bańki spekulacyjnej. Wskazuje na gwałtowny wzrost wartości rynkowej Nvidia, firmy będącej dziś filarem światowych giełd — pojedynczy rozczarowujący kwartał finansowy mógłby wstrząsnąć indeksami. Wspomina również komentarz przedstawicieli BlackRock odnoszący się do prognozy J. Huanga, według której inwestycje w infrastrukturę AI mogą sięgnąć 3–4 bilionów dolarów w kilka lat. Matematyka okazuje się nieubłagana — przemysł generujący 100 mld USD rocznie potrzebowałby aż 40 lat, by spłacić tylko dwuletni cykl inwestycyjny.
Taka sytuacja tworzy środowisko poddane ogromnej presji — zarówno dla wielkich korporacji technologicznych, jak i dynamicznych startupów. Przy tak wysokich wymaganiach inwestycyjnych i niepewnych perspektywach przychodów kluczowe staje się pytanie o trwałość obecnych trendów AI.
To wprowadzenie płynnie przeprowadziło do pierwszego pytania sesji:
Co buduje każdy z panelistów i czy obecnie żyjemy w bańce AI?
2. Projekty founderów: Cztery drogi do świata sztucznej inteligencji
2.1. Mahdi Shariff: Demokratyzacja narzędzi AI dla nowego pokolenia
Mahdi Shariff opisał misję Humble AI jako wzmocnienie młodego pokolenia twórców i zwiększanie inkluzywności w globalnym ekosystemie technologicznym. Według niego, zbyt wiele mocy i wpływu AI koncentruje się dziś w niewielkiej grupie organizacji z San Francisco. Humble AI stawia sobie za cel poszerzenie dostępu do narzędzi, umożliwiając różnorodnym innowatorom tworzenie zaawansowanych aplikacji bez konieczności posiadania specjalistycznej wiedzy technicznej.
Udając się do kwestii bańki AI, Shariff prezentował zrównoważone podejście. Według niego, istnieją obszary mocno przecenione przez rynek, ale równie wiele pozostaje niedocenionych. Szanse pojawiają się na całym spektrum — klucz to umiejętność rozpoznania, gdzie zachodzi realna kreacja wartości, a gdzie dominuje czysta spekulacja.
2.2. Simona Vasytė-Kudakauskė: Przykład wertykalnej specjalizacji w branży meblarskiej
Simona Vasytė-Kudakauskė podkreśliła, że Perfection42 sięga swoimi korzeniami czasów sprzed eksplozji popularności generatywnej AI. Firma zaczynała od wdrożeń opartych o sieci GAN, rozwijając się przez okres przed ChatGPT. Aktualnie koncentruje się na platformie do zarządzania wizualizacjami stworzonym specjalnie z myślą o sektorze meblarskim.
Chociaż technologia Perfection42 pozwala generować obrazy także dla innych sektorów – mody, sprzętu, artykułów papierniczych – zespół świadomie wybrał jeden obszar. Takie zawężenie umożliwiło im wygranie nawet z bogato finansowanymi konkurentami z Francji — zwłaszcza przy przetwarzaniu i generowaniu tysięcy obrazów na skalę przemysłową.
Perfection42 obsługuje już ponad 20 klientów i planuje wygenerować 600 000 obrazów dla branży meblarskiej w najbliższym czasie. Dla nich najważniejsze są skupienie na konkretnej niszy oraz dogłębne zrozumienie jednej branży.
2.3. Rokas Stankevičius: Optymalizacja marek pod wyszukiwanie AI
Stankevičius wskazał, że AI Clicks powstało na bazie jego długoletnich doświadczeń we wdrażaniu AI w realnej pracy firm. Początkowo skupiał się na edukacji i doradztwie, a obecnie dostarcza narzędzia umożliwiające markom optymalizację widoczności w mechanizmach wyszukiwania opartych o AI — takich jak ChatGPT, Perplexity czy inne platformy z modelami językowymi.
To naturalna ewolucja SEO: zamiast optymalizacji dla Google, marki muszą dziś zadbać o obecność w konwersacyjnych odpowiedziach generowanych przez asystentów AI. Platforma AI Clicks odpowiada na tę nowe potrzeby rynku digitalowego marketingu.
W temacie hype’u Stankevičius zauważa, że AI różni się od wcześniejszych cykli spekulacyjnych, jak blockchain. Już dziś firmy mogą realnie wykorzystywać praktyczne korzyści AI bez oczekiwania na odległe kamienie milowe. Niemniej przyznaje, że na rynku nadal spotykamy marzenia oderwane od rzeczywistości.
2.4. Egidijus Pilypas: Automatyzacja stanowisk przez AI
Inny punkt widzenia przedstawił Pilypas. W Exacaster, jego głównym celem w ostatnich miesiącach była automatyzacja własnej roli Dyrektora Globalnego Marketingu. Szacuje, że już 95% jego obowiązków realizują narzędzia AI, które wcześniej musiał wykonywać manualnie.
Długofalowym celem jest stworzenie warstwy automatyzacji AI dla każdego stanowiska i obszaru działalności w stuosobowej firmie. Według Pilypasa, obecna fala AI przypomina „Wielki Wybuch” — wywołuje chaos, ale i ogromne możliwości. Dla korporacji inwestujących biliony ryzyko jest ogromne, dla zwrotnych startupów — to jedyna szansa, by zyskać przewagę w okresie zmian.
3. Bańka AI czy Wielki Wybuch? Analiza sytuacji rynkowej
Po prezentacji siebie przez panelistów Schmelzer przyznał, że określenie „Wielki Wybuch” trafnie oddaje zarówno skalę szans, jak i zagrożeń, z jakimi mierzy się dziś branża sztucznej inteligencji. Wspomniał lata 90. i początek internetu. Załamanie dot-comów zniszczyło wiele firm, lecz stworzyło fundamenty dla Google’a, Facebooka i dzisiejszego cyfrowego ekosystemu.
Obecnie innowacje pojawiają się z prędkością nieosiągalną dla tradycyjnych mediów, a nowe modele — jak Gemini 3 czy OpenAI GPT-5.1 — debiutują w odstępach kilku miesięcy. Największym problemem nie jest już wyłącznie budowa nowych rozwiązań, a skuteczne przyciągnięcie i utrzymanie uwagi użytkowników na tyle długo, by zrozumieli nowe funkcjonalności.
Stąd kolejne kluczowe pytanie:
Jak planować rozwój startupu, kiedy fundamenty rynku zmieniają się co kilka tygodni?
4. Wyzwanie planowania: Jak tworzyć biznes tam, gdzie rynek przeobraża się nieustannie
Schmelzer przywołał opinię Head of Growth z AI Lovable, startupu o szybkim wzroście, według którego „dopasowanie produktu do rynku” to dziś ruchomy cel wymagający ciągłego redefiniowania. Firma ta rezygnuje z planowania powyżej sześciu miesięcy.
Moderator zapytał panelistów, jak radzą sobie z iteracją, planowaniem i gotowością klientów w tak niestabilnym otoczeniu.
4.1. Mahdi Shariff: Człowiek jest kluczowym ograniczeniem
Shariff podkreślił, że głównym wyzwaniem nie jest szybki postęp technologiczny, lecz przeciążenie ludzi. Lawinowy wzrost narzędzi AI rodzi niepewność, szum informacyjny i lęk wśród pracowników. Zbyt szybka innowacja grozi utratą społecznej stabilności.
W jego opinii, firmy powinny koncentrować się na rozwoju kompetencji, projektowaniu bliskim człowiekowi oraz demokratyzacji dostępu do nowych rozwiązań. Jeśli ludzie utracą poczucie wpływu na zmianę, mogą się wycofywać lub kontestować automatyzację.
Jego podejście zmienia perspektywę debaty: planowanie wdrożenia AI trzeba zacząć od planowania rozwoju ludzi.
4.2. Simona Vasytė-Kudakauskė: Skupienie cenniejsze niż szybkie tempo
Vasytė-Kudakauskė wskazała, że najlepszą strategią adaptacji jest zawężenie zakresu działania. Perfection42 mogłoby testować dziesiątki zastosowań, ale postawiło na jedno, gdzie zapotrzebowanie jest największe. Dzięki uczestnictwu w branżowych wydarzeniach, partnerstwom i wyspecjalizowanym narzędziom firma uodporniła się na kaprysy ogólnych trendów technologicznych.
Jej zdaniem liderzy niszy mogą rozwijać się stabilniej niż ci, którzy próbują być wszędzie.
4.3. Rokas Stankevičius: Liczą się praktyczne zastosowania
Stankevičius powtórzył, że firmy muszą unikać abstrakcji. Najlepsze rozwiązania AI to te, które bezpośrednio usprawniają procesy biznesowe. Współpraca z klientami pokazała mu, że największą wartość niosą narzędzia rozwiązujące konkretne, bieżące problemy, a nie ścigające medialny rozgłos.
Dla AI Clicks oznaczało to zwrot w kierunku optymalizacji wyszukiwań opartych o AI — niszy, która pojawiła się zaledwie dwa lata temu, a dziś bardzo dynamicznie rośnie.
4.4. Egidijus Pilypas: Najpierw automatyzuj, potem redefiniuj
Pilypas zaprezentował strategię coraz częściej stosowaną: przebudowę firmy od środka. Zamiast tylko reagować na zewnętrzne zmiany, Exacaster rozpoczął od automatyzacji własnych procesów. Po wdrożeniu AI w kluczowych obszarach firma może elastyczniej dostosowywać się do rynku.
Jego zdaniem małe firmy nie powinny bać się gwałtownej transformacji — szybkie zmiany otwierają nowe możliwości. Wygrywają ci, którzy zainwestują w kompetencje wewnętrzne przed pojawieniem się masowej konsolidacji branży.
5. Dynamika rynku: Szum informacyjny, nasycenie i wojna o uwagę klientów
Schmelzer wrócił do globalnego obrazu i podkreślił, że przy obecnej inflacji informacji – codziennie ogłaszane są nowe rozwiązania AI — praktycznie niemożliwe staje się oddzielenie sygnału od szumu. Dla founderów wyzwaniem jest przebicie się przez nadmiar komunikatów, dla klientów – zrozumienie, które produkty realnie rozwiązują ich problemy.
Sytuację porównał do początków internetu. W latach hossy dominowały marki takie jak Netscape, Yahoo, AOL, jednak żadna z nich nie zbudowała długotrwałej pozycji lidera. Najtrwalsze firmy powstały po pęknięciu bańki, wykorzystując ekosystem, jaki pozostał.
Wniosek jest prosty:
Założyciele, którzy zachowają konsekwencję, skupienie i zdolność adaptacji, mogą przetrwać obecne przesadzone oczekiwania.
6. Czynnik ludzki: Lęk, szanse i psychologiczne aspekty wdrażania AI
W wielu odpowiedziach powrócił motyw przeciążenia ludzi. Również prelegenci wskazywali, że każda rewolucja technologiczna niesie ze sobą emocjonalne konsekwencje. Gdy część społeczeństwa czuje się wykluczona, akceptacja innowacji wyraźnie spada.
Pilypas pośrednio to potwierdził – automatyzując własne stanowisko, pokazał jednocześnie nieuchronność zmian oraz szanse, jakie one niosą. Zaznaczył jednak, że tak głęboka transformacja wymaga ostrożnej komunikacji wewnętrznej, by uniknąć oporu lub strachu załogi.
Wątek ludzki dodał głębi debacie zdominowanej przez aspekty technologiczne i biznesowe.
7. Specjalizacja wertykalna i koniec „ogólnych startupów AI”
Jednym z najważniejszych spostrzeżeń dyskusji, szczególnie podkreślonym przez Vasytė-Kudakauskė, była rosnąca rola specjalizacji. Pojawienie się tysięcy nowych startupów sprawia, że rozwiązania ogólne stają się trudne do odróżnienia. Zarówno inwestorzy, jak i klienci coraz częściej szukają narzędzi dopasowanych do konkretnych nisz i branż.
Model działalności Perfection42 doskonale to ilustruje. Zamiast budować narzędzie do ogólnego generowania obrazów, jak Midjourney, spółka zoptymalizowała rozwiązania pod realne potrzeby producentów i sprzedawców mebli.
Nie wygrali większymi funduszami, lecz doskonałym dopasowaniem do wymagań wąskiej branży.
Podobna logika towarzyszy AI Clicks (pozycjonowanie „AI SEO”) czy całościowej automatyzacji procesów wewnętrznych w Exacaster. W kolejnym etapie zwyciężą specjalizacje, nie uniwersalne platformy.
8. Planowanie strategiczne bez wieloletnich prognoz
Ważnym wątkiem była rezygnacja z długofalowego planowania. Schmelzer wskazał, że nawet najszybciej rozwijające się startupy AI nie planują już na więcej niż sześć miesięcy — rynek zmienia się zbyt szybko.
Jak budować strategię w takich warunkach?
8.1. Krótkie cykle planistyczne
Konsensus panelu: firmy muszą przejść na iteracyjny model pracy — tygodniowe lub miesięczne planowanie zamiast rocznych map rozwoju.
8.2. Stała synchronizacja z klientem
Klienci często są zagubieni i nie wiedzą, jak wdrażać nowoczesne technologie. Startupy powinny prowadzić ich przez stopniowe usprawnienia, nie tylko sprzedawać dalekosiężne wizje.
8.3. AI najpierw wewnątrz firmy
Wdrożenie AI do zespołu pozwala lepiej przystosować się do wahań rynku i zmian popytu.
8.4. Skupienie na wąskich segmentach rynku
Specjalizacja chroni przed nieprzewidywalnością sytuacji makroekonomicznej.
Takie podejście stanowi propozycję nowej mapy przetrwania na dynamicznym rynku AI.
9. Szerokie następstwa: Nowa rewolucja przemysłowa
W finałowej części debaty przewijały się porównania do poprzednich przełomów technologicznych — industrializacji, elektryfikacji czy narodzin internetu. Na każdym etapie podkreślano, że obecny boom AI to nie kolejna moda, lecz gruntowna zmiana struktury pracy, kreatywności, produktywności i przewag konkurencyjnych.
Prelegenci patrzyli na AI jako czynnik przebudowy świata pracy i biznesu, nie jedynie kolejną platformę technologiczną. Pilypas trafnie opisał to jako „Wielki Wybuch AI”, a Shariff zwracał uwagę na społeczną odpowiedzialność i konieczność uwzględnienia perspektywy ludzi.
10. Podsumowanie: Czy Twój startup przetrwa bez AI?
Panel nie udzielił jednoznacznej odpowiedzi na tytułowe pytanie. Jednak wyraźnie wybrzmiało przesłanie:
Firma nie jest skazana na porażkę tylko dlatego, że wdraża bądź nie wdraża AI. Zdecydowanie bardziej ryzykowne jest niezrozumienie aktualnej rzeczywistości biznesowej:
Wykorzystanie AI bez strategii jest jałowe.
Ignorowanie AI całkowicie to równie niebezpieczny wybór.
Wygrywają ci założyciele, którzy rozumieją:
• gdzie AI realnie tworzy wartość
• jak zintegrować ją z procesami zorientowanymi na człowieka
• jak planować krótkimi, iteracyjnymi cyklami
• jak specjalizować się w branżowych niszach
• jak automatyzować wewnętrzne procesy przed skalowaniem na zewnątrz
• jak utrzymać elastyczność mimo burzliwych zmian rynkowych
Na dzisiejszym konkurencyjnym rynku AI nie gwarantuje sukcesu — ale brak kompetencji AI niemal na pewno oznacza podatność na porażkę.
Panel Going Global 5 pokazał, że transformacja oparta o sztuczną inteligencję wciąż jest na wczesnym etapie. Niezależnie od tego, czy obecny boom okaże się bańką, czy „Wielkim Wybuchem”, przetrwają te startupy, które zachowają równowagę między tempem a skupieniem, innowacją a odpowiedzialnością oraz realizmem a ambicją.
Źródło: smarti
Zostaw komentarz