Trendy w dziedzinie generatywnej sztucznej inteligencji w 2026 r.: kluczowe technologie i perspektywy na przyszłość

5 listopada 2026 r. 14 min czytania
Kierownik Biura Realizacji
Zweryfikowany ekspert
Każdy artykuł na stronie Innowise jest tworzony przez autorów posiadających praktyczne doświadczenie. Rozumieją oni dany temat nie tylko z teoretycznego punktu widzenia, ale także dzielą się spostrzeżeniami wynikającymi z rzeczywistych projektów.
9+ lat doświadczenia
Zweryfikowany ekspert
9+ lat doświadczenia
Michael kieruje działaniami związanymi z realizacją projektów, obejmującymi różne zespoły, technologie i jednostki biznesowe. Wykorzystując swoje doświadczenie w dziedzinie inżynierii i systemów korporacyjnych, usprawnia procesy realizacji, zarządza ryzykiem operacyjnym oraz pomaga dużym zespołom projektowym działać w sposób bardziej spójny.
Wiedza
Zarządzanie dostawami ERP & CRM Aplikacje dla przedsiębiorstw
Poznajmy się

Najważniejsze wnioski

  • Kwestia tego, czy należy korzystać z generatywnej sztucznej inteligencji, nie podlega już dyskusji. Firmy zastanawiają się obecnie, jak włączyć ją do swoich procesów roboczych i struktur zarządzania.
  • Pomimo rozbieżnych prognoz rynkowych, tempo wdrażania, poziom inwestycji oraz wykorzystanie tej technologii przez przedsiębiorstwa wskazują na utrzymujący się wzrost w nadchodzących latach.
  • W sektorach bankowości, opieki zdrowotnej, edukacji, logistyki, transportu i nieruchomości odnotowuje się coraz szersze wdrażanie technologii GenAI. Stopień dojrzałości i zakres wdrożeń różnią się jednak w zależności od sektora.
  • W przyszłości możemy spodziewać się, że sztuczna inteligencja będzie funkcjonować w ramach oprogramowania korporacyjnego, koordynować działania między aplikacjami za pośrednictwem wyspecjalizowanych agentów oraz obsługiwać bardziej złożone procesy robocze pod nadzorem człowieka.
Podsumuj artykuł za pomocą AI

Generatywna sztuczna inteligencja to klasa modeli AI, które tworzą nowe treści na podstawie podpowiedzi i kontekstu. Treści te mogą obejmować tekst, kod programowy, obrazy, pliki audio, wideo lub dane ustrukturyzowane. Podczas gdy tradycyjne systemy AI skupiały się głównie na klasyfikacji lub prognozowaniu, systemy generatywne potrafią tworzyć szkice, streszczać treści, tłumaczyć teksty oraz opracowywać projekty.

Funkcje generatywnej sztucznej inteligencji są obecnie wdrażane do systemów CRM i ERP, narzędzi wsparcia technicznego oraz środowisk programistycznych, gdzie analizują dane korporacyjne i uczestniczą w wieloetapowych procesach roboczych. Zmienia to charakter pytań zadawanych przez kadrę kierowniczą. Trendy w zakresie generatywnej sztucznej inteligencji nie dotyczą już pytania “Który chatbot powinniśmy wypróbować?”. Zamiast tego firmy pytają, które procesy należy zmienić, jakie dane należy zintegrować i kto będzie zatwierdzał wyniki systemu.

Jakie są zatem kluczowe trendy w dziedzinie generatywnej sztucznej inteligencji na rok 2026?

Przyjrzyjmy się im, zbadajmy, w jaki sposób sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w sześciu branżach, oraz przyjrzyjmy się ryzykom, które należy wziąć pod uwagę przed uruchomieniem projektów. Podzielę się również prognozą dotyczącą roli generatywnej sztucznej inteligencji w codziennej działalności firm.

Włącz generatywną sztuczną inteligencję do swoich procesów roboczych

Przegląd rynku sztucznej inteligencji generatywnej

Jednym z głównych trendów na rynku generatywnej sztucznej inteligencji jest jego dynamiczny wzrost. W 2026 r. rynek ten odnotował szybki wzrost, choć szacunki różnią się w zależności od tego, kto je sporządza. Według serwisu Statista przewiduje się, że światowy rynek generatywnej sztucznej inteligencji osiągnie wartość 399,73 mld dolarów w 2026 r. oraz 1,34 bln dolarów do 2032 r. Inne firmy analityczne podają znacznie niższe dane dla tego samego roku, ponieważ definiują rynek w węższym zakresie, dlatego skupiłbym się raczej na ogólnym trendzie wzrostowym niż na pojedynczych szacunkach.

Two bars show the worldwide generative AI market more than tripling between 2026 and 2032.

Dane dotyczące wdrażania technologii również wskazują na wzrost. Według raportu Stanford AI Index 2026, 70% ankietowanych organizacji wykorzystuje generatywną sztuczną inteligencję w co najmniej jednym obszarze działalności, a 88% korzysta z AI w jakiejś formie. W tym samym raporcie odnotowano, że w 2025 r. prywatne inwestycje w generatywną sztuczną inteligencję wzrosły o ponad 200%, a technologia ta stanowiła prawie połowę wszystkich prywatnych inwestycji w sektorze AI. Jednak w raporcie podkreślono również, że wykorzystanie agentów AI wciąż znajduje się w początkowej fazie rozwoju.

1,34 bln

Prognozowana wielkość rynku generatywnej sztucznej inteligencji do 2032 r.

70%

organizacji korzysta z generatywnej sztucznej inteligencji

>200%

Wzrost inwestycji w generatywną sztuczną inteligencję w 2025 r.

Najważniejsze trendy w dziedzinie generatywnej sztucznej inteligencji w 2026 roku

Najważniejsze trendy w dziedzinie sztucznej inteligencji generatywnej na rok 2026 mają jedną wspólną cechę. Wszystkie dotyczą tego, w jaki sposób GenAI łączy się z danymi, narzędziami i ludźmi w ramach przedsiębiorstwa. Przyjrzyjmy się, co zmienia się w tym roku.

A flowchart showing 9 latest generative AI trends.

Agenci AI i autonomiczne procesy robocze

Jednym z najczęściej omawianych trendów w dziedzinie sztucznej inteligencji jest rosnąca popularność agentów AI. Znani nam asystenci czatowi odpowiadają na pytania, ale agenci AI potrafią również wykonywać zadania. Planują one kolejne kroki, uruchamiają narzędzia i realizują zadania w systemach biznesowych, takich jak narzędzie do obsługi zgłoszeń lub platforma zamówień. W 2026 r. dostawcy będą wbudowywać agentów przeznaczonych do konkretnych zadań bezpośrednio w oprogramowanie dla przedsiębiorstw. Firma Gartner przewiduje, że 40% aplikacji korporacyjnych będzie zawierało agentów AI przeznaczonych do konkretnych zadań do końca 2026 r., co stanowi wzrost z poziomu poniżej 5% w 2025 r.

Rzeczywiste wdrożenie w środowiskach produkcyjnych nadal pozostaje w tyle za zainteresowaniem tą technologią. Według badania firmy NVIDIA z 2026 r. przeprowadzonego w sektorze usług finansowych 42% respondentów korzystało z agentów AI lub je testowało, a 21% już zintegrowało je ze swoimi procesami roboczymi. Kluczowym trendem w 2026 r. jest stosowanie wyspecjalizowanych agentów o ograniczonych uprawnieniach i jasno zdefiniowanych procesach zatwierdzania. Do powszechnej autonomii jest jeszcze daleko.

Wielomodalna sztuczna inteligencja i media generatywne

Modele multimodalne odczytują i generują różne formaty w ramach jednego procesu. Pojedyncze zapytanie może rozpocząć się od briefu produktowego, a w odpowiedzi dostarczyć szkic tekstu, zestaw obrazów, narrację oraz krótki film. Ulepszono również edycję: zespoły mogą dostosować jedną scenę, jedno zdanie lub jedną paletę kolorów bez konieczności ponownego generowania całego zasobu.

Dla firm zmiana w 2026 r. polega na tym, że zespoły coraz częściej wykorzystują te możliwości w procesach marketingowych, projektowych i szkoleniowych. Zespół marketingowy może dostosować jedną kampanię do kilku języków i formatów. Zespół ds. szkoleń może przekształcić dokument dotyczący zasad w przewodnik z narracją. Przeglądy marki i weryfikacja praw autorskich nadal wymagają nadzoru człowieka, ponieważ wygenerowane materiały mogą odbiegać od wytycznych marki lub przypominać treści chronione.

GenAI oparte na wiedzy biznesowej

Nowa generacja asystentów korporacyjnych integruje się z istniejącymi systemami firmy, takimi jak wewnętrzne wiki, systemy obsługi zgłoszeń, bazy danych umów oraz systemy CRM, i dostarcza odpowiedzi wraz z linkami do odpowiednich fragmentów dokumentów źródłowych. Mechanizmy kontroli dostępu działają na poziomie danych, dzięki czemu pracownicy widzą tylko te informacje, do których mają już autoryzowany dostęp.

Moim zdaniem ten trend wyjaśnia, dlaczego generowanie wspomagane wyszukiwaniem (RAG) pojawia się w tak wielu planach projektów. Odpowiedzi zawierające linki do źródeł ułatwiają weryfikację informacji. Rozwiązuje to główny problem związany z wykorzystaniem generatywnej sztucznej inteligencji w ściśle regulowanych działach. Najbardziej pracochłonna część zadania zazwyczaj nie dotyczy samego modelu, ale czyszczenia danych, konfiguracji uprawnień dostępu oraz aktualizowania treści.

Mniejsze modele dostosowane do konkretnych dziedzin

Zauważam, że firmy coraz lepiej rozumieją, iż nie każde zadanie wymaga zastosowania największego modelu. Mniejsze modele, dostosowane do konkretnego zadania lub branży, mogą generować wyniki szybciej i są tańsze w eksploatacji, a niektóre z nich mogą działać w środowisku należącym do samej firmy. Firma Gartner przewiduje, że do 2027 r. organizacje będą korzystać z małych, specjalnie dostosowanych do konkretnych zadań modeli co najmniej trzy razy częściej niż wielofunkcyjne modele językowe (LLM). Sumit Agarwal, wiceprezes i analityk firmy Gartner, tak wyjaśnia tę atrakcyjność: “Te mniejsze, specjalistyczne modele zapewniają szybsze odpowiedzi i zużywają mniej mocy obliczeniowej.”

Kompromisem jest zakres zastosowań. Model specjalistyczny może przewyższać model ogólnego przeznaczenia w zadaniach takich jak analiza klauzul umownych czy kodowanie kliniczne, ale nadal będzie miał trudności z zadaniami wykraczającymi poza jego obszar specjalizacji. Wiele zespołów korzysta z obu rodzajów modeli i kieruje każde zapytanie do tańszego modelu, jeśli ten jest wystarczająco dobry.

Modułowe platformy GenAI i dostęp do modeli

Coraz więcej firm decyduje się na platformy łączące modele, interfejsy API i komponenty wielokrotnego użytku. Zespół może wykorzystywać jeden model do tworzenia streszczeń, drugi do kodu, a trzeci do obróbki obrazów, przy czym we wszystkich tych modelach stosowane są wspólne procesy rejestrowania, uprawnień i weryfikacji.

W ankietę firmy NVIDIA z 2026 r. 84% respondentów z sektora usług finansowych stwierdziło, że modele i narzędzia open source są ważne dla ich strategii w zakresie sztucznej inteligencji. Przyszłe trendy w zakresie generatywnych platform AI wskazują na modułowość: gdy pojawi się lepszy lub tańszy model, firma może go zastąpić bez konieczności przebudowywania całego przepływu pracy.

Tworzenie oprogramowania z wykorzystaniem sztucznej inteligencji

Asystenci programistyczni zaczynali od sugestii dotyczących poszczególnych wierszy kodu. W 2026 r. ten trend w tworzeniu oprogramowania rozszerzy się na przegląd kodu, generowanie testów, debugowanie oraz dłuższe zadania obejmujące kilka plików. W ankietę Stack Overflow z 2025 r. 84% respondentów korzystało lub planowało korzystać z narzędzi AI, co stanowi wzrost w porównaniu z 76% rok wcześniej. Zaufanie nie nadąża jednak za tym trendem – 46% respondentów stwierdziło, że nie ufa dokładności narzędzi opartych na sztucznej inteligencji. Tylko 31% programistów korzystało wówczas z agentów AI. Ta rozbieżność sugeruje, że zespoły pozwalają sztucznej inteligencji na tworzenie szkiców i proponowanie zmian, podczas gdy inżynierowie dokonują przeglądu i odpowiadają za scalanie kodu.

Personalizacja na dużą skalę

Generatywna sztuczna inteligencja potrafi dostosowywać treści i rozmowy w oparciu o kontekst użytkownika, taki jak jego rola, historia interakcji, język i bieżące zadanie. Wirtualny asystent bankowy może wyjaśnić zmiany opłat w oparciu o konkretny typ konta klienta. Wewnętrzny asystent działu kadr może odpowiedzieć na pytanie dotyczące urlopu, biorąc pod uwagę kraj zamieszkania pracownika oraz warunki jego umowy o pracę. Ten sam mechanizm generowania tekstu tworzy tysiące wariantów, dzięki czemu nie trzeba pisać każdego z nich ręcznie. W 2026 r. personalizacja będzie opierać się na danych pochodzących z połączonych systemów, a nie wyłącznie na statycznych segmentach bazy klientów. Sprawia to, że zgoda, zasady dostępu oraz weryfikacja wyników generowanych przez sztuczną inteligencję stają się jeszcze ważniejsze.

Zarządzanie GenAI wbudowane w procesy robocze

W miarę jak generatywna sztuczna inteligencja jest wdrażana do systemów biznesowych, mechanizmy kontroli są wbudowywane bezpośrednio w przepływy pracy. Mam tu na myśli kontrolę dostępu opartą na rolach, monitorowanie zapytań i generowanych wyników, automatyczną walidację wyników oraz obowiązkowe zatwierdzanie przez człowieka działań, które mogą mieć poważne konsekwencje. Raport Uniwersytetu Stanforda "AI Index 2026" wskazuje, że tempo rozwoju i wdrażania sztucznej inteligencji przewyższa wysiłki zmierzające do zarządzania związanym z nią ryzykiem. Liczba zgłoszonych incydentów związanych ze sztuczną inteligencją wzrosła z 233 w 2024 r. do 362 w 2025 r.

Wymogi regulacyjne wywierają dodatkową presję. Chociaż pakietu Omnibus UE w zakresie cyfryzacji odroczono wejście w życie niektórych wymogów dotyczących sztucznej inteligencji wysokiego ryzyka z sierpnia 2026 r. na grudzień 2027 r., obowiązki w zakresie przejrzystości wynikające z art. 50 nadal obowiązują zgodnie z pierwotnym harmonogramem. Firmy korzystające z chatbotów obsługujących klientów lub narzędzi do generowania treści muszą obecnie spełniać odpowiednie wymogi dotyczące ujawniania informacji i oznaczania treści.

Modele wnioskowania i długotrwałe badania nad sztuczną inteligencją

Sztuczna inteligencja generatywna coraz lepiej radzi sobie z długotrwałym, wieloetapowym rozumowaniem, a rok 2026 dostarczył jednych z najsilniejszych jak dotąd publicznie dostępnych dowodów na to. W maju OpenAI poinformowało, że jego model rozumowania obalił długoletnią hipotezę dotyczącą problemu geometrycznego postawionego przez Erdősa w 1946 roku, a naukowcy z DeepMind poinformowali o stworzeniu agenta, który rozwiązał 9 z 353 otwartych problemów Erdősa. Start-upy dążą do tego samego celu. Firma PingYou opublikowała próby dowodzenia dla wszystkich 10 problemów z konkursu FirstProof, wykorzystując prototypowy system koordynacji oparty na gotowych modelach bazowych.

Dla liderów biznesu istotne jest to, jakie zadania może obecnie przejąć sztuczna inteligencja: rozbudowane zadania, takie jak badania, eksperymenty inżynieryjne oraz przeglądy dokumentacji o dużej objętości. Branże charakteryzujące się długotrwałymi, opartymi na regułach procesami mogą być jednymi z pierwszych, które odniosą korzyści. Zespoły programistów i inżynierów mogą weryfikować kod wygenerowany przez sztuczną inteligencję za pomocą zestawów testowych. Organizacje farmaceutyczne i opieki zdrowotnej mogą przeglądać obszerne dokumenty kliniczne i regulacyjne wraz z linkami do źródeł. Banki mogą weryfikować akta kredytowe i dotyczące zgodności z przepisami w oparciu o pisemne zasady, a firmy logistyczne mogą uzgadniać dane dotyczące przesyłek i dostawców w różnych systemach. Decydenci powinni podchodzić ostrożnie do doniesień pojawiających się w nagłówkach, dopóki nie przetestują tej technologii na własnych danych.

Dowiedz się, jakie korzyści może przynieść technologia GenAI dla Twoich systemów i danych

Trendy we wdrażaniu technologii GenAI w różnych branżach

Wdrażanie technologii GenAI wygląda różnie w poszczególnych branżach, a badania, które to mierzą, nie zawsze przedstawiają ten sam obraz sytuacji. Oto, co pokazują dane dotyczące sześciu sektorów.

  • Bankowość
  • Opieka zdrowotna
  • Edukacja
  • Logistyka
  • Transport
  • Nieruchomości
  • Według raportu firmy NVIDIA z 2026 r. raportu "State of AI in Financial Services" firmy NVIDIA z 2026 r., 61% ankietowanych specjalistów z branży usług finansowych stwierdziło, że ich organizacje wykorzystują lub oceniają generatywną sztuczną inteligencję.
  • 65% stwierdziło, że ich organizacje aktywnie wykorzystują sztuczną inteligencję w jakiejś formie, co stanowi wzrost w porównaniu z 45% rok wcześniej.
  • 42% korzystało z agentowej sztucznej inteligencji lub ją oceniało, a 21% wdrożyło już agentów.

Typowe przykłady zastosowań sztucznej inteligencji generatywnej w bankowości obejmują tworzenie podsumowań dokumentów finansowych, pomoc doradcom w wyszukiwaniu informacji w wewnętrznej bazie wiedzy oraz przygotowywanie odpowiedzi dla klientów.

Modern banking ecosystem embracing innovation and technology-driven finance.
  • Firma McKinsey ustaliła, że 50% ankietowanych liderów amerykańskiej służby zdrowia poinformowało, iż ich organizacje wdrożyły GenAI. Był to pierwszy przypadek, kiedy odsetek ten osiągnął taki poziom.
  • Ponad 80% stwierdziło, że ich organizacje wdrożyły pierwsze zastosowania tej technologii dla użytkowników końcowych.
  • 82% spodziewało się pozytywnego zwrotu z inwestycji.

Do typowych zastosowań należą sporządzanie notatek klinicznych, podsumowywanie dokumentacji pacjentów dla lekarzy oraz udzielanie odpowiedzi na rutynowe pytania pacjentów lub członków.

Healthcare professionals reviewing neurological MRI results on a multi-screen setup.

Zauważyłem, że w edukacji GenAI jest powszechnie wykorzystywana do wyjaśniania trudnych pojęć, generowania ćwiczeń praktycznych z informacją zwrotną oraz wspomagania nauczycieli w przygotowywaniu materiałów dydaktycznych.

Digital learning transforming education through interactive and personalized experiences.
  • Badanie przeprowadzone przez ABI Research, przeprowadzonego wśród 490 specjalistów w Stanach Zjednoczonych, Meksyku, Niemczech i Malezji, wykazało, że 64% liderów łańcucha dostaw uznało możliwości sztucznej inteligencji (AI) i sztucznej inteligencji generatywnej (GenAI) za ważne lub bardzo ważne przy ocenie nowych technologii. Dane te obejmują zarówno AI, jak i GenAI.
  • Ponad 80% respondentów planowało wykorzystać jakąś formę sztucznej inteligencji w pracy, np. do prognozowania popytu i zarządzania zapasami.

Specjaliści ds. logistyki wykorzystują sztuczną inteligencję do podsumowywania odstępstw w dostawach, przygotowywania komunikatów dla dostawców oraz udzielania odpowiedzi na pytania operacyjne w oparciu o dane logistyczne.

Smart supply chain powered by automation, analytics, and real-time visibility.
  • Według badania Descartes przeprowadzonego wśród 616 spedytorów i dostawców usług logistycznych w Ameryce Północnej i Europie Zachodniej 96% respondentów zadeklarowało korzystanie z generatywnej sztucznej inteligencji w zarządzaniu transportem.
  • Najpopularniejsze zastosowania to wprowadzanie danych (41%) oraz optymalizacja tras i ładunków (39%).
  • Jednak stopień wdrożenia tej technologii w branży pozostaje stosunkowo niewielki: tylko około połowa respondentów wykorzystywała ją w co najmniej trzech obszarach związanych z transportem.

Operatorzy transportowi wykorzystują generatywną sztuczną inteligencję do sporządzania komunikatów o zakłóceniach dla pasażerów lub klientów, podsumowywania raportów z incydentów oraz pomagania pracownikom w wyszukiwaniu zasad i procedur.

Modern highway with a tech-enabled cycle bridge supports digital mobility and traffic flow optimization.
  • Według NAR 54% ankietowanych agentów nieruchomości planuje wykorzystywać generatywną sztuczną inteligencję do tworzenia treści w ciągu najbliższych 12 miesięcy.
  • 23% agentów REALTORS® korzysta z AI codziennie.
  • Wśród agentów korzystających z AI 75% wykorzystuje ją do pisania opisów ofert.

Oprócz tworzenia ogłoszeń dotyczących nieruchomości, przykłady zastosowań sztucznej inteligencji obejmują również dostosowywanie wiadomości e-mailowych wysyłanych do klientów w ramach działań następczych oraz sporządzanie podsumowań dokumentów dotyczących najmu lub transakcji.

Digital real estate solutions enable automated smart home access, remote management, and secure transactions.
Pilotażowy projekt oparty na generatywnej sztucznej inteligencji może działać dobrze na starannie dobranym zbiorze dokumentów. Jednak sytuacja może ulec zmianie po wdrożeniu go do pełnego użytku. Aby uniknąć problemów, zalecamy najpierw uporządkować źródła, z którymi będzie pracował asystent, skonfigurować zasady dostępu, a następnie przetestować przebieg pracy na rzeczywistych danych.
Ivan Shatukha, Global Development Director.
Ivan Shatukha
Dyrektor ds. globalnego rozwoju oprogramowania

Ryzyko i kwestie praktyczne

Aby przedstawić Państwu wyważony obraz najnowszych trendów w dziedzinie generatywnej sztucznej inteligencji, pragnę również zwrócić uwagę na główne zagrożenia związane z wykorzystaniem tej technologii w procesach biznesowych. Oto, co może pójść nie tak i jak można na to zareagować.

RyzykoCo może pójść nie takJak sobie z tym poradzić
Prywatność danychDane wrażliwe mogą zostać ujawnione poprzez komunikaty, dane wyjściowe systemu lub komponenty podłączone do systemu.Należy ograniczyć dostęp do danych oraz ustanowić zasady korzystania z zatwierdzonych narzędzi sztucznej inteligencji.
Zgodność z przepisami prawnymiProces oparty na sztucznej inteligencji przetwarza dane lub generuje wyniki, które naruszają branżowe lub lokalne wymogi regulacyjne.Należy sprawdzić wymagania dla każdego przypadku użycia oraz udokumentować odpowiednie środki kontroli i procedury weryfikacyjne.
Nieprawidłowe wynikiOdpowiedzi, które wydają się prawdopodobne, mogą zawierać błędy.Opieraj wnioski na wiarygodnych danych i weryfikuj wyniki, które mają istotne konsekwencje.
Stronniczość i bezstronnośćWygenerowane treści lub rekomendacje mogą być stronnicze wobec niektórych grup.Wyniki testów przeprowadzonych wśród różnych grup użytkowników oraz decyzje dotyczące przeglądu, które mają istotny wpływ.
Przejrzystość i możliwość kontroliUżytkownicy nie są informowani, że mają do czynienia z sztuczną inteligencją, a pracownicy nie mogą zweryfikować źródeł odpowiedzi ani śledzić działań agenta.Należy ujawniać przypadki wykorzystania sztucznej inteligencji, podawać źródła (w miarę możliwości) oraz rejestrować istotne działania.
Własność intelektualnaWygenerowane treści mogą zawierać materiały chronione prawem autorskim lub budzić wątpliwości co do praw do ich wykorzystania.Przed opublikowaniem należy sprawdzić dane wejściowe, warunki dostawcy usług oraz wyniki generowane przez system.
Natychmiastowe podanieZłośliwe treści mogą wpływać na zachowanie systemu sztucznej inteligencji.Traktuj treści zewnętrzne jako niewiarygodne i przetestuj powiązane procesy.
Niekontrolowane działania agentówAgent wykonuje niezamierzoną czynność w systemie biznesowym.Należy ograniczyć uprawnienia dostępu, prowadzić dziennik działań oraz wymagać zatwierdzenia w przypadku istotnych operacji.
Koszt i zwrot z inwestycjiKoszty użytkowania i integracji rosną, a nie widać wyraźnej korzyści biznesowej.Śledź wyniki korzystania z systemu wraz z kosztami jego wdrożenia.
Brak poczucia odpowiedzialności i umiejętnościNie ma zespołu odpowiedzialnego za weryfikację wyników, monitorowanie wydajności ani rozwiązywanie problemów.Należy jasno określić, kto jest odpowiedzialny za dany obszar, ustalić procedury weryfikacji i eskalacji oraz zorganizować szkolenia dla pracowników korzystających z systemu.
Pokaż więcej

Lista ta nie jest wyczerpująca, ponieważ każdy przypadek zastosowania może mieć swoje własne, unikalne cechy. Innowse prowadzi wyspecjalizowane centrum AI, w którym eksperci i konsultanci mogą pomóc w opracowaniu kompleksowego planu projektu w zakresie generatywnej sztucznej inteligencji, obejmującego ocenę ryzyka oraz strategie jego ograniczania.

Przed rozpoczęciem projektu z wykorzystaniem sztucznej inteligencji generatywnej (GenAI) należy zapoznać się z potencjalnymi zagrożeniami

Przyszłość generatywnej sztucznej inteligencji

Podobnie jak w przypadku każdej szybko rozwijającej się technologii, generatywna sztuczna inteligencja nieustannie przesuwa granice swoich możliwości. Możemy spodziewać się znaczących zmian, które wpłyną na sposób, w jaki firmy wdrażają te narzędzia i wykorzystują je w codziennej działalności:

Sztuczna inteligencja stanie się standardową funkcją oprogramowania biznesowego

To już się dzieje, ale w przyszłości zobaczymy więcej funkcji GenAI działających w ramach CRM, ERP i innych narzędzi, wykorzystujących kontekst zadań i aplikacji. Użytkownicy będą korzystać z tych funkcji bezpośrednio w oprogramowaniu. Przedstawiciel handlowy widzi szkic wiadomości z przypomnieniem obok rekordu szansy sprzedaży, a analityk finansowy widzi wyjaśnienie napisane prostym językiem obok nietypowego wpisu w księdze rachunkowej.

Spodziewam się, że decyzje zakupowe będą się przesuwać od samodzielnych subskrypcji rozwiązań AI w kierunku funkcji AI w oprogramowaniu, na które firma posiada już licencję. Oznacza to, że zasady dostępu do danych oraz warunki dostawców staną się ważnym elementem oceny oprogramowania.

Agenci będą współpracować w różnych aplikacjach

Gdy agenci korzystają z kilku narzędzi, kolejnym krokiem jest koordynacja ich działań w dążeniu do jednego celu, bez konieczności przełączania się przez użytkownika między aplikacjami. Firma Gartner przewiduje, że do 2028 roku sieci wyspecjalizowanych agentów będą współpracować w wielu aplikacjach, a do 2029 roku powstaną szersze ekosystemy agentów. Będzie to wymagało wspólnego zarządzania tożsamością, uprawnieniami i dziennikami aktywności we wszystkich agentach, podczas gdy ludzie będą pełnić rolę nadzorczą. Firma Gartner prognozuje, że co najmniej połowa pracowników wiedzy rozwinie umiejętności niezbędne do pracy z agentami AI, zarządzania nimi lub ich tworzenia.

Platformy modułowe i dobór modelu

Firmy będą łączyć gotowe do użycia modele i komponenty. Platformy będą również wybierać model najlepiej dostosowany do każdego zlecenia, biorąc pod uwagę jakość, szybkość, koszt oraz wymagania dotyczące danych. Rutynowe zlecenie klasyfikacji może trafić do małego, niedrogiego modelu, podczas gdy analiza umów może zostać przeprowadzona przez model o większych możliwościach. Z czasem może to ułatwić i obniżyć koszty zmiany dostawców oraz sprawić, że o wyborze modelu będą decydować wyniki oceny, a nie nazwy marek.

Długotrwała praca z wbudowanymi mechanizmami kontroli

W miarę jak modele będą zyskiwać zdolność do długotrwałego rozumowania, firmy będą prawdopodobnie powierzać im zadania trwające kilka dni, takie jak badania, eksperymenty inżynieryjne oraz przeglądy dokumentacji o dużej objętości. Zespoły będą miały tendencję do wybierania zadań, których wyniki można zweryfikować na podstawie testów, zasad lub dokumentów źródłowych, podczas gdy testowanie i śledzenie kosztów staną się standardowymi funkcjami platform GenAI.

Skuteczniejsze zarządzanie

Rosnące wymagania dotyczące przejrzystości, dokumentacji i nadzoru ludzkiego będą miały wpływ na sposób projektowania i eksploatacji systemów GenAI, co już widać na przykładzie stopniowo wprowadzanych przepisów UE. Dokumentacja opisująca działanie systemu, wykorzystywane przez niego dane oraz osoby, które go zatwierdziły, prawdopodobnie stanie się standardowym elementem eksploatacji systemu. Nadzór ludzki zostanie zdefiniowany dla każdego przepływu pracy, wraz z etapami zatwierdzania działań mających istotne konsekwencje. Spodziewam się, że firmy działające w kilku jurysdykcjach będą w miarę możliwości przestrzegać najsurowszych obowiązujących wymogów, zamiast utrzymywać odrębne wersje.

Oceń koszty, ryzyko i zwrot z inwestycji w projekcie z wykorzystaniem sztucznej inteligencji generatywnej (GenAI)

Nasze sukcesy

Bot oparty na sztucznej inteligencji na potrzeby kampanii marketingowej TBC Banku
Firma Innowise stworzyła dwujęzycznego bota na Telegramie, który generuje selfie tworzone przez sztuczną inteligencję z udziałem gwiazdy piłki nożnej, pełniącej rolę ambasadora marki TBC Bank.
3,000 zaangażowani użytkownicy
2 obsługiwane języki
Zobacz studium przypadku
Client review logo. Opinia klienta
AI Telegram bot..
Opracowanie oprogramowania do wykrywania raka piersi
W ramach projektu Innowise wdrożono platformę do uczenia federacyjnego, która umożliwiła trzem klinikom wspólne szkolenie modelu wykrywania raka piersi.
<68,61% poprawa segmentacji AP
10,500 obrazy mammograficzne w repozytorium obrazów
Tworzenie kompleksowego ekosystemu zapewniania zgodności opartego na sztucznej inteligencji
Firma Innowise stworzyła inteligentną platformę służącą do oceny zgodności z przepisami i szkoleń w sektorach podlegających ścisłej regulacji, takich jak finanse, ubezpieczenia itp.
8 miesięcy od pomysłu do wprowadzenia na rynek
100% Zgodność z RODO i DORA
Zobacz studium przypadku
Client review logo. Opinia klienta
Mobile medical advisor..
Opracowanie platformy do przekształcania umów z wykorzystaniem sztucznej inteligencji
Stworzyliśmy moduł analizujący dokumenty dotyczące zarządzania umowami, który wykorzystuje sztuczną inteligencję do klasyfikacji pól i semantycznej analizy treści.
10 s w celu utworzenia struktury po analizie składniowej
100% Zgodność z DORA / NIS2
Zobacz studium przypadku
Client review logo. Opinia klienta
AI-assisted contract transformation platform (DORA / NIS2 ready)..
Stworzenie ujednoliconego systemu operacyjnego AI dla branży FinTech, obsługującego zarówno waluty fiducjarne, jak i kryptowaluty
Pomogliśmy stworzyć Haia – modułowy system operacyjny oparty na sztucznej inteligencji dla sektora finansowego, który łączy banki, portfele kryptowalutowe i inwestycje, umożliwiając bezpieczne operacje międzyłańcuchowe.
25% Bardziej wydajny LP dzięki integracji Superform
70 interfejsy aplikacji kryptowalutowych zastąpione jednym
Zobacz studium przypadku
Client review logo. Opinia klienta
Haia: finance AI assistant.
Tworzenie aplikacji do skanowania skóry z wykorzystaniem sztucznej inteligencji (AI)
Stworzona przez nas aplikacja oparta na sztucznej inteligencji wykorzystuje uczenie głębokie i rozpoznawanie obrazów do szybkiej oceny stanu skóry, przedstawiając wstępną diagnozę na podstawie zdjęć.
30 schorzenia dermatologiczne objęte programem
Tworzenie platformy analitycznej w celu usprawnienia procesu podejmowania decyzji
Opracowaliśmy platformę analityczną opartą na modelu LLM, która potrafi analizować wewnętrzne dane firmy i generować odpowiedzi na pytania w oparciu o te informacje.
Tworzenie aplikacji do udzielania porad medycznych opartych na sztucznej inteligencji
Firma Innowise opracowała wieloplatformową aplikację mobilną, która zapewnia podróżnym porady medyczne i pomaga w znalezieniu najbliższych placówek medycznych.
100% Zgodność z RODO
01 / 01
Close popup icon

Podsumowanie

Inteligentne agenty, modele oparte na wiedzy firmowej, modele kompaktowe oraz platformy modułowe to tylko niektóre z trendów związanych z wdrażaniem GenAI, które pokazują, jak generatywna sztuczna inteligencja staje się integralną częścią produktów i procesów roboczych. Pomimo wysokiego wskaźnika wdrażania głęboka integracja z biznesowymi procesami oraz zaufanie do wyników generowanych przez sztuczną inteligencję nie nadążają za tym tempem. Daje to przewagę zespołom, które zwracają uwagę na jakość danych, zarządzanie nimi oraz rzeczywistą wydajność sztucznej inteligencji w swoich procesach.

Rozsądnym pierwszym krokiem jest wprowadzenie tej technologii do jednego, dobrze zdefiniowanego procesu pracy z wyznaczonym liderem, wiarygodnymi danymi i jasnymi procedurami weryfikacji wyników. Na tej podstawie firma może skalować rozwiązanie na powiązane zadania i rozszerzać funkcjonalność platformy w miarę wzrostu potrzeb.

Innowise wspiera firmy w zakresie doradztwa w zakresie sztucznej inteligencji oraz jej rozwoju. Jeśli rozważasz wdrożenie generatywnej sztucznej inteligencji w swojej organizacji, nasz zespół może pomóc Ci w ocenie potencjalnych przypadków użycia i ryzyka, a także w opracowaniu planu wdrożenia. Skontaktuj się z nami, aby omówić swój projekt.

FAQ

Generatywna sztuczna inteligencja tworzy nowe treści, takie jak tekst, kod, obrazy, pliki audio i wideo, na podstawie podanych wskazówek i kontekstu. Inne technologie sztucznej inteligencji, takie jak tradycyjne uczenie maszynowe, skupiają się przede wszystkim na zadaniach takich jak klasyfikacja i prognozowanie, podczas gdy modele generatywne tworzą nowe treści.

Trendy i technologie związane ze sztuczną inteligencją generatywną sprawiają, że marketing odchodzi od jednorazowego tworzenia treści na rzecz zintegrowanych procesów pracy obejmujących tworzenie treści, personalizację i realizację kampanii. Specjaliści ds. marketingu wykorzystują narzędzia multimodalne do tworzenia tekstów, obrazów i krótkich filmów na podstawie jednego briefu, a zespoły dostosowują jedną kampanię do wielu języków i formatów. Ludzie nadal zajmują się weryfikacją wizerunku marki, sprawdzaniem praw autorskich oraz weryfikacją faktów, ponieważ generowane materiały mogą odbiegać od wytycznych marki lub przypominać treści chronione.

Wdrażanie technologii GenAI zyskuje na popularności w różnych branżach, jednak wiele przedsiębiorstw nadal znajduje się na wczesnym etapie wdrażania. Raport „Stanford AI Index 2026” wskazuje, że 70% ankietowanych organizacji wykorzystuje GenAI w co najmniej jednym obszarze działalności. Typowe wczesne zastosowania obejmują streszczanie dokumentów, wyszukiwanie wiedzy wewnętrznej oraz tworzenie wiadomości dla klientów lub partnerów, podczas gdy wdrażanie agentów AI i bardziej złożonych procesów przebiega wolniej.

Obecne trendy w zakresie sztucznej inteligencji generatywnej w służbie zdrowia koncentrują się na ograniczeniu nakładu pracy związanego z dokumentacją oraz udzielaniu odpowiedzi na rutynowe pytania. Typowe zastosowania obejmują sporządzanie notatek klinicznych, przygotowywanie podsumowań dokumentacji pacjentów dla lekarzy oraz udzielanie odpowiedzi na rutynowe pytania pacjentów lub członków. Ponieważ błędy mogą mieć wpływ na bezpieczeństwo pacjentów, organizacje łączą te narzędzia z odpowiedziami powiązanymi z źródłami, rygorystycznymi mechanizmami kontroli dostępu oraz nadzorem ze strony ludzi, a zasady ochrony prywatności określają, z jakich danych system może korzystać.

Najnowsze trendy w zakresie generatywnej sztucznej inteligencji w sektorze bankowości i finansów wskazują na przejście od eksperymentów w kierunku tworzenia streszczeń dokumentów, wsparcia doradców oraz wczesnego wdrażania agentów opartych na sztucznej inteligencji. Badanie przeprowadzone przez firmę NVIDIA w 2026 r. wykazało, że 61% specjalistów z branży usług finansowych stwierdziło, iż ich organizacje wykorzystują lub oceniają generatywną sztuczną inteligencję. Typowe zastosowania obejmują streszczanie dokumentów finansowych, pomaganie doradcom w wyszukiwaniu odpowiedzi w wewnętrznych bazach wiedzy oraz przygotowywanie odpowiedzi dla klientów, wraz z kontrolą zgodności przed wysłaniem wiadomości do klientów.

Wyzwania, które najczęściej spowalniają wdrażanie technologii GenAI w przedsiębiorstwach, to gotowość danych, zarządzanie nimi oraz kwestie własności. Do tej listy dochodzą jeszcze niejasna wartość biznesowa, braki w umiejętnościach oraz zagrożenia związane z bezpieczeństwem, takie jak wstrzykiwanie treści do poleceń. Rozpoczęcie od jednego przepływu pracy, sprawdzonych danych i jasno określonych etapów weryfikacji pomaga utrzymać te problemy pod kontrolą.

Pokaż wszystko

Spis treści

Włącz generatywną sztuczną inteligencję do swoich procesów roboczych

    Skontaktuj się z nami

    Umów się na rozmowę lub wypełnij poniższy formularz, a my odezwiemy się do Ciebie po przetworzeniu Twojego zgłoszenia.

    Wyślij nam wiadomość głosową
    Załącz dokumenty
    Prześlij plik

    Można załączyć 1 plik o rozmiarze do 2 MB. Prawidłowe formaty plików: pdf, jpg, jpeg, png.

    Klikając "Wyślij", wyrażasz zgodę na przetwarzanie Twoich danych osobowych przez Innowise zgodnie z naszą Polityką prywatności w celu przekazania Ci odpowiednich informacji. Podając numer telefonu, zgadzasz się na kontakt za pośrednictwem połączeń głosowych, SMS-ów lub komunikatorów. Mogą obowiązywać opłaty za połączenia, wiadomości i transmisję danych.

    Możesz także wysłać swoje zapytanie
    na contact@innowise.com
    Co dalej?
    1

    Po otrzymaniu i przeanalizowaniu Twojego zapytania skontaktujemy się z Tobą, aby omówić szczegółowe wymagania dotyczące projektu i podpisać umowę o zachowaniu poufności (NDA).

    2

    Po zapoznaniu się z Twoimi potrzebami i oczekiwaniami nasz zespół przygotuje propozycję realizacji projektu, uwzględniającą zakres prac, liczebność zespołu, przewidywany czas realizacji i szacunkowe koszty.

    3

    Zorganizujemy spotkanie w celu omówienia oferty i ustalenia szczegółów.

    4

    Na koniec podpiszemy umowę, błyskawicznie rozpoczynając pracę nad projektem.

    Interesują Cię inne usługi?

    arrow