AI 2026: test dojrzałości?

Po okresie intensywnych eksperymentów organizacje ograniczają liczbę projektów AI i zostawiają tylko te, które faktycznie zarabiają pieniądze lub oszczędzają czas. Dane McKinsey pokazują, że największą barierą nie jest już dostęp do modeli, lecz wplecenie AI w to, jak firma naprawdę działa – w procesy, decyzje, codzienność.

W praktyce: koniec z rozproszonymi inicjatywami „bo wszyscy wdrażają AI”. Zostają tylko te zastosowania, które można utrzymać operacyjnie i rozliczyć kosztowo. To właśnie ta ostra selekcja będzie napędzać rozwój AI w 2026 roku.

Od chatbotów do zespołów agentów

Konsekwencje? Bardzo konkretne. W badaniu Gartnera (321 liderów customer service, jesień 2025) aż 91% respondentów przyznaje: zarząd wywiera na nich bezpośrednią presję, żeby wdrażać AI. I to szybko.

To zbiega się z faktem, że AI przestaje działać w pojedynkę. Teraz zaczyna pracować w grupie agentów – co znacząco zwiększa możliwości jej wykorzystania w organizacjach.

A to z kolei prowadzi to sytuacji, w której ponad 80% badanych firm spodziewa się redukcji zatrudnienia w ciągu najbliższych 18 miesięcy – przez naturalną rotację, zamrożenie rekrutacji lub zwolnienia. Jednocześnie 84% mówi: musimy przeszkolić ludzi, którzy zostają. Bo bez nowych umiejętności nie ma współpracy z AI.

Prof. Dariusz Jemielniak z Akademii Leona Koźmińskiego, członek Rady Programowej CampusAI kreśli wizję tej transformacji:

– Przejdziemy od pojedynczych chatbotów do „orkiestrowanych siły roboczych”, gdzie duże modele koordynują pracę mniejszych, wyspecjalizowanych systemów. Finanse, HR, obsługa klienta – wszędzie tam pojawią się autonomiczni asystenci realizujący zadania od początku do końca, eskalujący do ludzi tylko wyjątki. To może być game-changer, bo przejdziemy na etap synergii wielu agentów i zastępowania zespołów, a nie jednostek – czyli dokładnie to, czego uczymy w Campus AI od samego początku.

– Mam nadzieję, że zaczniemy coraz lepiej odróżniać genAI od AI jako całości – dodaje Natalia Ćwik, Product Team Lead w CampusAI. – Bo generowanie treści to tylko wycinek. A równie istotne – czasem ważniejsze – są inne dziedziny sztucznej inteligencji: analiza danych, predykcja, optymalizacja, systemy wspierania decyzji, bezpieczeństwo, a także cały obszar odpowiedzialności i wpływu na ludzi.

Dane są kluczem

Przejście do złożonych systemów agentowych sprawia, że tym bardziej istotny staje się problem: AI produkuje już więcej treści niż ludzie. A te treści trafiają z powrotem do trenowania kolejnych modeli. Efekt? Deepfake’ów u kończącym się roku było aż 8 milionów – to skok o 1500% w stosunku do 2023. A my rozpoznajemy je poprawnie tylko w 1 na 4 przypadki.

To prowadzi do podwójnego kryzysu. Po pierwsze: ludzie przestają ufać czemukolwiek w sieci. Po drugie: modele trenowane na tym chaosie treści działają coraz gorzej. Dane syntetyczne psują dane syntetyczne. Koło się zamyka.

Zdaniem prof. Aleksandry Przegalińskiej, prorektorki Akademii Leona Koźmińskiego, członkini Rady Programowej CampusAI, to musi się skończyć.

– W 2026 spodziewam się walki o jakość zamiast skali. Pojawią się mechanizmy filtrujące AI slop (techniczne i instytucjonalne), a paradoksalnie wzrośnie znaczenie treści tworzonych wolniej, drożej i z wyraźnym autorem. AI nie zniknie z produkcji treści, ale przestanie być niewidzialna – oznaczanie, provenance i reputacja staną się kluczowe. Innymi słowy: po fazie masowej generacji wchodzimy w fazę selekcji i odpowiedzialności – dodaje.

Człowiek (jak zawsze) najsłabszym ogniwem

Najlepsze dane i systemy nic nie dadzą, jeśli ludzie nie wiedzą, jak z nich korzystać. Badania MIT pokazują paradoks: firmy wdrażające AI często widzą spadek wydajności na starcie. Dlaczego? Narzędzia nie pasują do procesów. Brakuje szkoleń. Nikt nie przemyślał na nowo, jak właściwie powinna wyglądać praca.

Dopiero po czasie – jeśli firma zainwestowała w szkolenia i rzeczywiście zmieniła sposób działania – przychodzi przewaga. Jednak to wciąż rzadkość. Dziś aż 95% organizacji nie widzi efektów z przeprowadzonych działań. A pracownicy mówią o „workslop” – śmieciowej robocie generowanej przez słabe treści AI.

Mikołaj Sznajder, Head of AI Business Advisory w CampusAI opisuje, z czego to wynika:

– Amatorskie sięganie po pomoc bez zrozumienia, jak działają modele, czym się od siebie różnią, czy weryfikują wiedzę w internecie, czy jedynie dobierają prawdopodobne zbiory słów bez głębszej refleksji – to wszystko nadal powoduje, że ludzie często popadają we frustrację w pracy z AI.

Ale nadchodzi zmiana. Modele zaczynają coraz lepiej rozumieć, czego tak naprawdę chcemy.

– Modele powinny coraz lepiej radzić sobie z interpretacją zapytań, a kto wie – może coraz śmielej zaczną dopytywać użytkowników o ich intencje, czego wcześniej prawie nie robiły, proponując rozwiązanie niezależnie od tego, jak dobrze lub źle skonstruowany był prompt. – dodaje Sznajder.

Jak zauważa, jest jeszcze jeden problem: ludzie boją się przyznać, że używają AI.

– Wiele osób musi ukrywać, że wspomaga się w codziennej pracy sztuczną inteligencją, tylko po to, żeby ich praca nie została zdyskredytowana, żeby ich twórczy wkład, sposób podejścia do przygotowania materiału i rozwiązania problemu nie został pogrzebany tylko dlatego, że w jakiejś części procesu skorzystali z AI. 

To jak kiedyś z Wikipedią – „prawdziwy ekspert nie cytuje Wikipedii”. Albo z Photoshopem – „prawdziwy grafik maluje ręcznie”. Z czasem te obawy znikają. Nowości stają się normą. W 2026 roku ten proces przyspieszy, choć na głębszą zmianę trzeba będzie jeszcze poczekać.

Edukacja albo chaos

Dane z raportów OECD również pokazują, że problemem organizacji nie jest dziś dostęp do technologii, lecz brak kompetencji pozwalających ją sensownie wykorzystać.

– AI jest ogromnym wyzwaniem dla edukatorów – zauważa Natalia Ćwik, Product Team Lead w CampusAI. – Zmienia nie tylko narzędzia, ale sposób, w jaki ludzie zdobywają informacje, tworzą, uczą się i… wierzą. Tylko że na wahanie nie ma już czasu. Jeśli nie wdrożymy mądrej edukacji teraz (w szkołach, w firmach, w organizacjach), to luka wypełni się sama: przypadkowymi praktykami, clickbaitem, „tutorialami”, które uczą skrótów zamiast rozumienia.

Problem ten wykracza daleko poza edukację formalną. W badaniach World Economic Forum niemal połowa przedstawicieli młodego pokolenia deklaruje lęk wobec AI i obawy o własne kompetencje poznawcze, a badania MIT wskazują na ryzyko obniżonej retencji wiedzy i spłycenia myślenia przy nadmiernym poleganiu na systemach generatywnych. Jednocześnie WEF pokazuje, że popyt na kompetencje stricte ludzkie – myślenie analityczne, krytyczne, odporność i zdolność oceny kontekstu – rośnie wraz z adopcją AI. To potwierdza tezę, że 2026 będzie rokiem, w którym edukacja przestanie dotyczyć „obsługi narzędzi”, a zacznie dotyczyć budowania zdolności oceny, interpretacji i odpowiedzialnego użycia technologii.

Gdzie szukać sukcesu?

Zebrane dane i doświadczenia z lat 2024–2025 pokazują, że 2026 rok nie będzie momentem technologicznego przełomu, lecz testem dojrzałości. AI przestaje być eksperymentem, ale nie staje się też automatycznym źródłem wartości. O wyniku zdecydują trzy elementy:

Po pierwsze: przebudowa procesów. Nie dokładanie AI do istniejących struktur, tylko przebudowa sposobu pracy od podstaw. Większość firm wciąż tego nie robi.

Po drugie: jakość zamiast ilości. Mechanizmy sprawdzające dane wejściowe i wyjściowe. Systemy weryfikacji. Oznaczanie treści AI. Walka z AI slop. To kosztuje, ale bez tego modele będą coraz gorsze.

Po trzecie: umiejętności i kultura. Szkolenia, które łączą technikę z krytycznym myśleniem. Kultura, w której AI jest normalne – nie wstydliwe ani zagrażające. To najtrudniejsze, bo wymaga zmiany w głowach ludzi.

2026 to nie rok nowych obietnic. To rok konsekwencji decyzji podjętych wcześniej. Organizacje, które już teraz inwestują w te trzy obszary, zbudują przewagę na lata. Te, które wciąż traktują AI jako projekt IT, pogłębią dystans – w wydajności, w talentach, w realnej wartości.

Najtrwalsze efekty przyniesie model, w którym AI wspiera ludzi, a nie próbuje ich zastąpić.