Trzy najważniejsze trendy AI w 2026 roku

W 2026 roku najważniejsza zmiana polega na przejściu od pytania „jak dobry jest model?” do pytania „czy AI potrafi niezawodnie wykonać zadanie w realnym procesie i czy da się ją bezpiecznie skalować?”. Oto trzy trendy, które warto obserwować.

1. Agenci AI wchodzą do codziennej pracy

AI nie ogranicza się już do rozmowy z użytkownikiem ani tworzenia tekstu czy obrazów. Agenci mogą korzystać z narzędzi, łączyć się z firmowymi danymi i przepływami pracy oraz realizować wieloetapowe zadania — na przykład w programowaniu, obsłudze klienta, operacjach czy przetwarzaniu danych.

Kluczowe pytanie nie brzmi jednak, czy firma „ma agenta AI”, lecz czy system jest wiarygodny, ma właściwie nadane uprawnienia, podlega ocenie i pozostaje pod odpowiednim nadzorem człowieka. Firmy przesuwają się od pilotaży do wdrożeń na większą skalę, ale tempo tego procesu jest nierówne.129

2. Postęp w rozumowaniu, multimodalności i AI dla nauki

Modele z czołówki szybko poprawiają możliwości w złożonym rozumowaniu, tworzeniu kodu i zadaniach multimodalnych, czyli takich, które łączą m.in. tekst, obraz i inne rodzaje danych. Według Stanford HAI na benchmarku programistycznym SWE-bench Verified wyniki wzrosły z 60% do niemal 100% w ciągu roku.4

Równolegle AI mocniej wchodzi do biologii, chemii, fizyki i astronomii. W 2025 roku w naukach przyrodniczych opublikowano około 80 150 prac związanych z AI — o 26% więcej niż rok wcześniej.3 To sprawia, że AI for Science oraz modele wyspecjalizowane w konkretnych dziedzinach należą do najbardziej perspektywicznych zastosowań o wysokiej wartości.

3. Koszt inferencji, infrastruktura i zarządzanie stają się przewagą konkurencyjną

Przy masowym użyciu AI coraz większym obciążeniem nie musi być samo jednorazowe trenowanie modelu, ale inferencja — czyli bieżące generowanie odpowiedzi i obsługa zapytań użytkowników. Stanford HAI wskazuje, że po wdrożeniu modelu na dużą skalę skumulowane zużycie energii na inferencję może w ciągu kilku miesięcy przewyższyć koszt energetyczny treningu.1

Jednocześnie ponad 90% znaczących modeli AI w 2025 roku powstało w sektorze prywatnym, a najbardziej zaawansowane systemy są coraz mniej przejrzyste: ich twórcy często nie ujawniają kodu treningowego, liczby parametrów, rozmiaru zbiorów danych ani czasu treningu.2

W praktyce organizacje powinny równolegle planować dostęp do chipów i infrastruktury chmurowej, optymalizację kosztów oraz dobór modeli do zadań, a także suwerenność danych, cyberbezpieczeństwo, zgodność z regulacjami i możliwość audytu systemów AI.

Źródła: Stanford HAI, 2026 AI Index Report 1234; Deloitte, State of AI in the Enterprise 2026 912.