Mentionsy

Cześć, witajcie w Data Zen AI Podcast.

Czy w 2026 AI to już nasz autonomiczny partner, czy może narzędzie, nad którym powoli tracimy kontrolę?

Agenci AI.

Jeszcze chwilę temu cały świat zachwycał się generatywną AI, która potrafiła, nie wiem, napisać wiersz, odpowiedzieć na pytanie, a teraz mówimy o agentach.

Bo generatywna AI była jak taki genialny, ale jednak posłuszny stażysta.

Agent AI jest bardziej jak samodzielny menedżer projektu.

Zwykły asystent AI poproszony o zorganizowanie wyjazdu dałby Ci, no nie wiem, listę lotów i hoteli.

Agent AI, któremu dajesz cel.

A jeśli lot się opóźni, to on sam, bez Twojego udziału, przeorganizuje spotkania i da znać zainteresowanym.

Raport The 2026 State of AI Agents pokazuje twarde dane.

Skoro agenci AI tak sprawnie działają w świecie cyfrowym, to naturalnym krokiem wydaje się przeniesienie ich do świata fizycznego.

W źródłach, które analizowaliśmy, dużo się mówi o fizycznej AI.

Czyli, mówiąc prościej, dajemy AI ciało.

Okej, czyli AI dostaje ręce i nogi, ale jak myślę o robotach, to wciąż mam przed oczami te niezgrabne maszyny z fabryk samochodów.

Ta AI nieustannie analizuje dane o naprężeniach, o zmęczeniu materiału.

W 2026 generatory wideo AI nie tworzą już tylko ruchomych obrazków.

Jeśli na ekranie pada deszcz, AI dodaje nie tylko odgłos kropel, ale też, wiesz, dźwięk kroków na mokrym asfalcie.

Ta wizja kreatywnej AI, która niemal samodzielnie tworzy sztukę, jest niesamowita.

Nie bez powodu Światowe Forum Ekonomiczne mówi o 2026 roku jako o roku rozliczenia z AI.

Czyli to, że AI może mieć uprzedzenia.

AI potrafi je nie tylko powielić, ale i wzmocnić.

Wszędzie tam, gdzie decyzje AI mają realny wpływ na ludzkie życie.

Niedokładność i stronniczość AI zostały wskazane jako jedno z największych ryzyk.

Prawie 1 3 firm, które wdrożyły AI, przyznała, że doświadczyła z tego powodu negatywnych, mierzalnych konsekwencji.

Ale zaraz, w jednym z raportów Deloitte czytałam, że AI ma być kluczem do rozwiązania kryzysu klimatycznego, do optymalizacji sieci energetycznych.

AI jest jednocześnie ogromnym problemem i potencjalnie najlepszym rozwiązaniem.

Czyli nie to, że AI zabierze pracę?

Agenci AI zaczynają przejmować zadania, które do tej pory były, no, pierwszym szczeblem kariery dla młodych ludzi.

AI Act, który właśnie wchodzi w życie w swoich kluczowych obszarach, to pierwsza na świecie tak kompleksowa próba uregulowania AI.

Im większe potencjalne zagrożenie dany system AI stwarza dla zdrowia, bezpieczeństwa czy praw podstawowych, tym surowsze obowiązki są na niego nakładane.

Na samej górze mamy zakazane praktyki AI.

Dotyczą one AI stosowanej w obszarach krytycznych, w infrastrukturze energetycznej, w edukacji do oceny egzaminów, w rekrutacji czy w systemach używanych przez policję i sądy.

generatywną AI i chat-boty, gdzie kluczowa jest przejrzystość.

Czy zapotrzebowanie na specjalistów od AI nadal będzie rosło?

Ludzie, którzy potrafią przełożyć potrzeby firmy na zadania dla agentów AI i zinterpretować wyniki ich pracy.

Raport o agentach AI jasno wskazuje, że sektory jak rozwój oprogramowania, obsługa klienta, marketing, logistyka przeżywają rewolucję.

Pracownicy, których wspierają agenci AI, mówią, że poświęcają znacznie więcej czasu na zadania wyższego rzędu.

Ten ludzki nadzór, o którym mówiliśmy przy AI Act, to nie tylko wymóg prawny, to nowa, kluczowa kompetencja.

Trzeba umieć spojrzeć na wynik wygenerowany przez AI i zapytać, czy to ma sens?

Po drugie, umiejętność współpracy z AI.

Czyli być bardziej menadżerem dla AI niż jej operatorem.

AI może przetworzyć miliony danych, ale to ekspert człowiek nadaje im sens i kontekst.

Zdolność do wykorzystania potężnych analiz dostarczanych przez AI do podejmowania mądrzejszych, długofalowych decyzji biznesowych.

Nasza analiza pokazuje, że w 2026 roku AI jest agentowa, jest fizyczna i po raz pierwszy na tak dużą skalę regulowana.

W miarę jak AI automatyzuje coraz bardziej złożone procesy i odpowiada na pytanie jak coś zrobić, najcenniejszą i niezastępowalną ludzką umiejętnością staje się zadawanie pytania dlaczego i po co.

Można ją znaleźć w artykule pod adresem datazen.podcast.ai15.