Rok 2025 nie zapisa\u0142 si\u0119 w historii sztucznej inteligencji jednym spektakularnym momentem. Nie by\u0142o jednej premiery, kt\u00f3ra na nowo ustawi\u0142aby globaln\u0105 narracj\u0119. Zamiast tego wydarzy\u0142o si\u0119 co\u015b znacznie mniej efektownego, ale fundamentalnego. AI przesta\u0142a by\u0107 opowie\u015bci\u0105 o potencjale, a zacz\u0119\u0142a by\u0107 rozliczana z efektywno\u015bci.<\/p>
Wraz z ko\u0144cem etapu nieko\u0144cz\u0105cych si\u0119 test\u00f3w AI sta\u0142a si\u0119 podstaw\u0105 wielu dzia\u0142a\u0144, na r\u00f3wni z infrastruktur\u0105. A infrastruktura musi dzia\u0142a\u0107 stabilnie, przewidywalnie i w skali.<\/p>
Zmian\u0119 t\u0119 najlepiej wida\u0107 w biznesie. AI przesta\u0142a by\u0107 ciekawostk\u0105 dzia\u0142\u00f3w innowacji, a zacz\u0119\u0142a pojawia\u0107 si\u0119 w bud\u017cetach operacyjnych.<\/p>
– Rok 2025 by\u0142 dla sztucznej inteligencji rokiem przej\u015bcia od eksperyment\u00f3w do rzeczywisto\u015bci biznesowej. Prawie po\u0142owa ameryka\u0144skich przedsi\u0119biorstw p\u0142aci ju\u017c za narz\u0119dzia AI – wobec zaledwie 5% w 2023 roku. To nie jest ju\u017c technologia jutra, to infrastruktura dnia dzisiejszego – m\u00f3wi prof. Dariusz Jemielniak z Akademii Leona Ko\u017ami\u0144skiego, cz\u0142onek Rady Programowej CampusAI.<\/p>
Ten obraz potwierdzaj\u0105 dane ze Stanford AI Index 2025<\/mark><\/a>, kt\u00f3ry pokazuje, \u017ce generatywna AI jest najszybciej adoptowan\u0105 technologi\u0105 w historii tego badania, a skala jej wdro\u017ce\u0144 produkcyjnych ro\u015bnie szybciej ni\u017c w przypadku internetu czy smartfon\u00f3w. Podobne wnioski przynosi raport McKinsey State of AI 2025<\/a><\/mark>, wskazuj\u0105cy, \u017ce ponad 70% du\u017cych organizacji na \u015bwiecie wykorzystuje AI w realnych procesach biznesowych.<\/p> Rok 2025 przyni\u00f3s\u0142 tak\u017ce istotne przesuni\u0119cie w tym, gdzie AI jest wykorzystywana. Przesta\u0142a by\u0107 wy\u0142\u0105cznie narz\u0119dziem biurowym.<\/p> – Po pierwsze, AI sta\u0142a si\u0119 partnerem w badaniach naukowych. Systemy takie jak DeepMind’s Co-Scientist czy Stanford’s Virtual Lab autonomicznie formu\u0142uj\u0105 i testuj\u0105 hipotezy. AlphaFold, kt\u00f3rego tw\u00f3rcy otrzymali Nagrod\u0119 Nobla, przekszta\u0142ca biologi\u0119 strukturaln\u0105 \u2013 m\u00f3wi Dariusz Jemielniak. – Po drugie, weszli\u015bmy w er\u0119 agent\u00f3w – system\u00f3w AI, kt\u00f3re nie tylko odpowiadaj\u0105 na pytania, ale podejmuj\u0105 dzia\u0142ania: kupuj\u0105, negocjuj\u0105, zarz\u0105dzaj\u0105 procesami.<\/p> Wed\u0142ug analiz OECD<\/mark><\/a> AI coraz cz\u0119\u015bciej pe\u0142ni rol\u0119 kluczowego elementu procesu badawczego, skracaj\u0105c cykle odkry\u0107 i obni\u017caj\u0105c bariery wej\u015bcia do zaawansowanych projekt\u00f3w. Symbolicznym przyk\u0142adem tej zmiany pozostaje wspomniany AlphaFold<\/a><\/mark> z baz\u0105 ponad 200 milion\u00f3w struktur bia\u0142ek udost\u0119pnionych naukowcom na ca\u0142ym \u015bwiecie.<\/p> Rok 2025 by\u0142 tak\u017ce rokiem bardzo szybkiego dojrzewania modeli i intensywnej konkurencji mi\u0119dzy dostawcami.<\/p> Jak podkre\u015bla Miko\u0142aj Sznajder, Head of AI Business Advisory w CampusAI:<\/p> – Najwa\u017cniejszym wydarzeniem 2025 roku by\u0142 niesamowity rozw\u00f3j modeli przy jednoczesnym wzro\u015bcie korzystania z AI przez ludzi. Przeszli\u015bmy drog\u0119 od system\u00f3w, kt\u00f3re du\u017co halucynowa\u0142y, do narz\u0119dzi, kt\u00f3re mo\u017cemy (nadal z ograniczonym zaufaniem, ale jednak) wykorzystywa\u0107 do codziennej pracy. Zapewne do tego przyczyni\u0142 si\u0119 znaczny wzrost konkurencji i ci\u0105g\u0142e przetasowania na pozycji lidera – mocny pocz\u0105tek roku zapewni\u0142a premiera chi\u0144skiego DeepSeeka R1 (a\u017c trudno uwierzy\u0107, \u017ce min\u0105\u0142 dopiero rok), kt\u00f3ry przez chwil\u0119 nawet spowodowa\u0142 zw\u0105tpienie w gigantyczne inwestycje w AI. Natomiast sta\u0142y, stabilny wzrost przez ca\u0142y rok przypad\u0142 Google’owi, kt\u00f3ry ulepsza swoje modele i integruje w dotychczasowy ekosystem, zmuszaj\u0105c konkurencj\u0119 do wyt\u0119\u017conej pracy, wywo\u0142uj\u0105c na koniec roku w OpenAI wr\u0119cz „CodeRed”.<\/p> Ta silna konkurencja spowodowa\u0142a jeszcze jedn\u0105 istotn\u0105 zmian\u0119. Jak pokazuje Stanford AI Index \u2013 mimo marketingowych deklaracji nast\u0105pi\u0142o jednak spowolnienie tempa poprawy benchmark\u00f3w jako\u015bciowych przy jednoczesnym gwa\u0142townym spadku koszt\u00f3w. To dzi\u0119ki temu AI sta\u0142a si\u0119 powszechnie dost\u0119pna.<\/p> To, \u017ce modele jako\u015bciowo rozwijaj\u0105 si\u0119 wolniej nie znaczy, \u017ce stoimy w miejscu. Wr\u0119cz przeciwnie. Pod koniec 2025 roku coraz trudniej odr\u00f3\u017cni\u0107 tre\u015bci tworzone przez ludzi od tych generowanych przez AI \u2013 zauwa\u017ca Miko\u0142aj Sznajder:<\/p> – Obecnie ludzie jeszcze wci\u0105\u017c szczyc\u0105 si\u0119 tym, \u017ce potrafi\u0105 rozpozna\u0107 tre\u015bci generowane przez AI, jednak wida\u0107, \u017ce zdarza si\u0119 to coraz rzadziej, bo sami tw\u00f3rcy modeli staraj\u0105 si\u0119 dba\u0107, aby wpadek by\u0142o jak najmniej. Najnowsze modele pisz\u0105 coraz bardziej naturalnie i omijaj\u0105 charakterystyczne znaki rozpoznawcze.<\/p> Jednocze\u015bnie AI sta\u0142a si\u0119 narz\u0119dziem codziennego u\u017cytku.<\/p> – Rok 2025 to tak\u017ce wprowadzenie AI pod przys\u0142owiowe strzechy. W\u0142a\u015bciwie trudno ju\u017c spotka\u0107 osob\u0119, niezale\u017cnie od wieku, kt\u00f3ra nie pr\u00f3bowa\u0142aby chocia\u017c raz skorzysta\u0107 z AI i nie si\u0119ga co najmniej od czasu do czasu po porad\u0119 do chatbota zamiast do wyszukiwarki. \u2013 dodaje Sznajder.<\/p> Ten trend potwierdzaj\u0105 dane Pew Research Center<\/a><\/mark> kt\u00f3re pokazuj\u0105, \u017ce w latach 2024\u20132025 wi\u0119kszo\u015b\u0107 u\u017cytkownik\u00f3w internetu w USA mia\u0142a kontakt z AI jako elementem codziennych narz\u0119dzi \u2013 wyszukiwarek, aplikacji biurowych czy obs\u0142ugi klienta \u2013 cz\u0119sto nawet bez pe\u0142nej \u015bwiadomo\u015bci, \u017ce korzysta z system\u00f3w opartych o sztuczn\u0105 inteligencj\u0119.<\/p> Podobny obraz wy\u0142ania si\u0119 z danych Eurostatu<\/a><\/mark>,<\/strong> kt\u00f3re pokazuj\u0105 rosn\u0105c\u0105 obecno\u015b\u0107 AI w \u017cyciu codziennym Europejczyk\u00f3w przy jednocze\u015bnie wolniejszej, nier\u00f3wnej adopcji po stronie firm. Du\u017ce organizacje wdra\u017caj\u0105 AI szybciej, podczas gdy wiele mniejszych wci\u0105\u017c porusza si\u0119 mi\u0119dzy eksperymentem a dora\u017anym u\u017cyciem. To napi\u0119cie mi\u0119dzy powszechno\u015bci\u0105 a dojrza\u0142o\u015bci\u0105 dobrze t\u0142umaczy zm\u0119czenie i chaos, kt\u00f3re tak\u017ce sta\u0142y si\u0119 jednym z motyw\u00f3w przewodnich 2025 roku.<\/p> Masowe u\u017cycie AI ujawni\u0142o te\u017c swoje koszty. \u201eAI slop\u201d to termin, kt\u00f3ry nigdy wcze\u015bniej nie by\u0142 tak cz\u0119sto u\u017cywany.<\/p> – Zalew niskiej jako\u015bci tre\u015bci generowanych automatycznie: tekst\u00f3w, obraz\u00f3w, wideo, zacz\u0105\u0142 degradowa\u0107 internet jako \u015brodowisko poznawcze \u2013 zauwa\u017ca prof. Aleksandra Przegali\u0144ska, prorektorka Akademii Leona Ko\u017ami\u0144skiego, cz\u0142onkini Rady Programowej CampusAI. – To ju\u017c nie jest kwestia estetyki, ale infrastruktury wiedzy: modele coraz cz\u0119\u015bciej trenuj\u0105 si\u0119 na w\u0142asnych odpadach, wyszukiwarki trac\u0105 sygna\u0142 jako\u015bci, a u\u017cytkownicy ucz\u0105 si\u0119 ignorowa\u0107 tre\u015bci \u201ezbyt g\u0142adkie, by by\u0142y prawdziwe\u201d.<\/p> Eksperci zwracaj\u0105 uwag\u0119 na spadek jako\u015bci danych treningowych w warunkach masowej generacji tre\u015bci przez AI. Modele coraz cz\u0119\u015bciej ucz\u0105 si\u0119 na danych syntetycznych, powtarzalnych i pozbawionych kontekstu, co prowadzi do pogorszenia jako\u015bci odpowiedzi, wi\u0119kszej podatno\u015bci na b\u0142\u0119dy i u\u015bredniania wiedzy. W literaturze akademickiej zjawisko to funkcjonuje jako model collapse <\/a>czyli stopniowe \u201ezapadanie si\u0119\u201d modeli trenowanych na w\u0142asnych, coraz s\u0142abszych wytworach zamiast na \u015bwie\u017cych, wysokiej jako\u015bci danych.<\/p> Rok 2025 by\u0142 tak\u017ce momentem realnego wej\u015bcia regulacji prawnych, maj\u0105cych uporz\u0105dkowa\u0107 rynek AI.<\/p> – Zacz\u0105\u0142 obowi\u0105zywa\u0107 EU AI Act, od lutego zakazane zosta\u0142y praktyki o niedopuszczalnym ryzyku, od sierpnia obowi\u0105zuj\u0105 przepisy dotycz\u0105ce modeli og\u00f3lnego przeznaczenia \u2013 wymienia Dariusz Jemielniak. – Europa stawia na regulacj\u0119 opart\u0105 na ryzyku, podczas gdy USA pod now\u0105 administracj\u0105 ostrzegaj\u0105 przed „zabiciem transformacyjnej bran\u017cy” przez nadmiern\u0105 regulacj\u0119. Ten transatlantycki sp\u00f3r o filozofi\u0119 zarz\u0105dzania AI b\u0119dzie kszta\u0142towa\u0142 globaln\u0105 polityk\u0119 technologiczn\u0105 przez nast\u0119pne lata.<\/p>Partner w nauce <\/h4>
Dojrza\u0142o\u015b\u0107 i konkurencja<\/h4>
Zacieranie granic i powszechno\u015b\u0107<\/h4>
Kryzys jako\u015bci<\/h4>
Rok regulacji<\/h4>