Reklama
OFERTA SPECJALNA na NAJWYŻSZY pakiet subskrypcji! Wersję Platinum - OFERTA LIMITOWANA
AI SZTUCZNA INTELIGENCJA
Polska flaga

Pandemia zmieniła megatrendy w rozwoju sztucznej inteligencji

6 października 2020 4 min czytania
Zdjęcie Rafał Pikuła - Redaktor MIT Sloan Management Review Polska. 
Rafał Pikuła
Pandemia zmieniła megatrendy w rozwoju sztucznej inteligencji

Streszczenie: Pandemia COVID‑19 nie zatrzymała rozwoju sztucznej inteligencji (AI), lecz uwypukliła dwa nowe megatrendy: demokratyzację AI i industrializację platform AI.
Demokratyzacja AI polega na udostępnieniu technologii szerszemu gronu odbiorców, nie tylko ekspertom. Organizacje dążą do tego, aby z wartości AI korzystali klienci, partnerzy biznesowi, menedżerowie, sprzedawcy, pracownicy produkcji, programiści aplikacji i specjaliści IT. Wymaga to definiowania nowych ról w przedsiębiorstwach oraz współpracy analityków, inżynierów danych i programistów w tworzeniu innowacyjnych rozwiązań AI.
Industrializacja platform AI zapewnia możliwość ponownego wykorzystania, skalowalność i bezpieczeństwo rozwiązań, co przyspiesza ich wdrażanie i rozwój. Zaawansowane technologie AI przestają być domeną start‑upów i laboratoriów innowacji, stając się powszechnie stosowanymi narzędziami. Organizacje poszukują różnych sposobów wspierania procesów decyzyjnych za pomocą AI, a odpowiedzialne podejście do jej wdrażania oraz nowe modele zarządzania stają się priorytetem na skalę przemysłową.

Pokaż więcej

W nowej publikacji 2 Megatrends Dominate the Gartner Hype Cycle for Artificial Intelligence, analitycy podkreślają, że COVID‑19 nie zatrzymał rozwoju AI, ale uwypuklił dwa nowe trendy.

Według sondażu Gartnera w czasie globalnego kryzysu 47% inwestycji w sztuczną inteligencję (AI) pozostało na niezmienionym poziomie, a 30% nawet przyśpieszyło.

To ewenement jeśli spojrzymy na gigantyczne spadki w innych branżach i obszarach. Powodem takich decyzji może być fakt, że to właśnie sztuczna inteligencja uchroniła inne branże przed narastającymi skutkami lockdownu. Chatboty pomogły odpowiedzieć na zalew pytań związanych z pandemią, systemy CRM ułatwiły otwarcie kanałów sprzedaży wirtualnej, narzędzia do telekonferencji umożliwiły utrzymanie dystansu społecznego, a modele uczenia maszynowego (ML) okazały się niezbędne do modelowania skutków ponownego otwarcia gospodarek.

„W końcu sztuczna inteligencja (…) stała się praktycznym narzędziem. Przez pandemię sztuczna inteligencja zaczęła wykorzystywać swój potencjał, a płynące z niej korzyści dla firm stały się rzeczywistością” – komentuje badania Svetlana Sicular, wiceprezes Gartner.

Zarazem Sicular podkreśla, że obok pięciu głównych trendów rozwoju sztucznej inteligencji – analityka małych danych, generatywna AI, złożona AI, odpowiedzialna AI, rzeczy jako konsumenci w kontekście IoT – pojawiły się dwa nowe megatrendy: demokratyzacja AI i industrializacja AI dla platform.

Sztuczna inteligencja dla wszystkich…

Demokratyzacja sztucznej inteligencji oznacza, że sztuczna inteligencja nie jest już wyłącznym przedmiotem działalności ekspertów. Teraz organizacje chcą osiągnąć kolejny poziom, dostarczając wartości AI większej liczbie osób. W przedsiębiorstwie celem demokratyzacji sztucznej inteligencji mogą być klienci, partnerzy biznesowi, dyrektorzy biznesowi, sprzedawcy, pracownicy linii montażowej, programiści aplikacji i specjaliści ds. operacji IT.

Jeśli sztuczna inteligencja ma być dostarczana szerszej grupie odbiorców, to wymaga określenia nowych ról w przedsiębiorstwie. Wraz z analitykami i inżynierami danych programiści mogliby również tworzyć przyszłe zespoły, które opracują nowe rozwiązania AI.

Jak zauważają eksperci Gartnera nauka o danych zajmuje się odkrywaniem nieznanego, ale inżynieria zapewnia stabilność, niezawodność i bezpieczeństwo tego, czego dostarcza nauka. Inżynieria uzupełnia naukę o danych w celu dostarczania sztucznej inteligencji na dużą skalę, zaś programiści i menadżerowie IT odgrywają znaczącą rolę w całym cyklu rozwoju AI.

CYKL SZUMU* SZTUCZNEJ INTELIGENCJI wg. Gartnera

… drogą do tego jest uprzemysłowienie

Uprzemysłowienie platform AI umożliwia ponowne użycie, skalowalność i bezpieczeństwo sztucznej inteligencji, co przyspiesza jej wdrażanie i rozwój. Zaawansowane rozwiązania AI przestają być własnością start‑upów i laboratoriów innowacji, teraz stają się rozwiązaniami masowymi. Jak wskazuje Gartner firmy już teraz chcą wykorzystywać sztuczną inteligencję do szybszego podejmowania lepszych decyzji, takich jak wybieranie najlepszych opcji leczenia dla pacjentów lub przyspieszanie wykrywania anomalii oraz zapobiegania ich skutkom.

Ponadto organizacje rozważają wiele sposobów wspierania podejmowania decyzji za pomocą sztucznej inteligencji. Odpowiedzialna sztuczna inteligencja i nowe modele zarządzania nią stają się priorytetem na skalę przemysłową.

Przyśpieszona transformacja sprawiła, że firmy, które dotychczas były liderami cyfryzacji stały się dojrzałymi przewodnikami zmiany. Kiedy rozwiązania AI dojrzewają, organizacje dużo się uczą i popełniają mniej błędów. Jednak pomimo przyśpieszonego rozwoju AI wciąż jesteśmy na początku rewolucji technologicznej.

*Cykl szumu jest graficzną reprezentacją etapów cyklu życia, przez które przechodzi technologia od koncepcji do dojrzałości i wdrożenia.
O autorach
Tematy

Może Cię zainteresować

AI w polskiej medycynie: lepsza diagnostyka vs. ryzyko utraty kompetencji

Polskie szpitale i uczelnie medyczne coraz śmielej korzystają z możliwości sztucznej inteligencji – od precyzyjnej diagnostyki onkologicznej w Tychach, po zaawansowane systemy wizyjne rozwijane na AGH. Algorytmy stają się „drugim okiem” lekarza, istotnie zwiększając wykrywalność zmian nowotworowych. Jednak za technologiczną euforią kryje się ryzyko nazywane „lenistwem poznawczym” – lekarze wspierani przez AI tracą biegłość w samodzielnej diagnozie.

zarządzanie szybkim wzrostem firmy Jak radzić sobie z szybkim wzrostem

Szybki wzrost organizacji niesie ze sobą wyzwania związane z podziałami między wczesnymi członkami zespołu a nowo przyjętymi pracownikami. Kluczem do sukcesu jest budowanie wspólnego języka, tożsamości oraz kultury sprzeciwu, które pomagają skutecznie integrować różnorodne zespoły i wykorzystywać potencjał różnorodności.

AI nie działa w próżni. Dlaczego 95% wdrożeń kończy się porażką?I jak znaleźć się w tych 5%, którym się udało?

Sztuczna inteligencja nie jest dziś wyzwaniem technologicznym, lecz testem dojrzałości organizacyjnej. W rozmowie z Tomaszem Kostrząbem AI jawi się nie jako cel sam w sobie, ale jako narzędzie głębokiej transformacji procesów, ról i sposobu myślenia liderów. Tekst pokazuje, dlaczego większość wdrożeń AI kończy się porażką, gdzie firmy popełniają kluczowe błędy oraz jak połączyć technologię z ludźmi i biznesem, by osiągnąć realną wartość.

Od czego zacząć porządkowanie analityki internetowej?

Chaotyczna analityka internetowa prowadzi do błędnych decyzji i nieefektywnego wydatkowania budżetów marketingowych. Audyt danych, właściwa konfiguracja GA4, zarządzanie zgodami oraz centralizacja tagów w Google Tag Managerze to fundamenty, od których należy zacząć porządkowanie analityki, aby realnie wspierała cele biznesowe.

Pięć trendów w AI i Big Data na rok 2026

Rok 2026 w świecie AI zapowiada się jako czas wielkiej weryfikacji. Eksperci MIT SMR stawiają sprawę jasno: indywidualne korzystanie z Copilota to za mało. Przyszłość należy do firm, które potrafią skalować rozwiązania dzięki „fabrykom AI” i przygotowują się na nadejście autonomicznych agentów. Dowiedz się, dlaczego deflacja bańki AI może być dla Twojego biznesu szansą na oddech i lepszą strategię.

Puste przeprosiny w pracy, czyli więcej szkody niż pożytku

Większość menedżerów uważa, że szczere wyznanie winy zamyka temat błędu. Tymczasem w środowisku zawodowym puste deklaracje skruchy działają gorzej niż ich brak – budują kulturę nieufności i wypalają zespoły. Jeśli po Twoim „przepraszam” następuje „ale”, właśnie wysłałeś sygnał, że nie zamierzasz nic zmieniać.

Liderzy kontra algorytmy: najpopularniejsze teksty MITSMRP w 2025 roku

Od lekcji przetrwania Krzysztofa Folty w obliczu „czarnych łabędzi”, po dylematy etyczne w erze AI – oto teksty, które ukształtowały polskie przywództwo w minionym roku. Sprawdź zestawienie najchętniej czytanych artykułów premium MIT SMR i dowiedz się, jak polscy liderzy przekuwają niepewność w trwałą przewagę konkurencyjną. Wejdź w 2026 rok z wiedzą opartą na twardych danych i lokalnych sukcesach.

Multimedia
Zarządzanie w czasach AI: Nasze najpopularniejsze treści wideo w 2025 roku

Sztuczna inteligencja, kryzys kompetencji i walka o odporność organizacji – rok 2025 przyniósł liderom wyzwania, których nie da się rozwiązać starymi metodami. Wybraliśmy pięć materiałów wideo, które stały się manifestem nowoczesnego zarządzania na MIT Sloan Management Review Polska. Dowiedz się, jak wygrywać w erze niepewności, nie tracąc przy tym ludzkiego pierwiastka.

Spokój: niedoceniana kompetencja, potrzebna liderom od zaraz

„Wiem, że potrzebuję spokoju, ale moja praca mi na to nie pozwala”. Brzmi znajomo? Dla wielu liderów to zdanie stało się codzienną mantrą. Tymczasem wyniki badań są jednoznaczne: umiejętność robienia pauzy to dziś najrzadsza i najbardziej pożądana kompetencja menedżerska.

Trzy kroki w stronę sprawiedliwszego zarządzania talentami

Większość firm deklaruje walkę o różnorodność, ale wciąż wpada w pułapkę „wojny o talenty”, która promuje wąskie, często uprzedzone definicje sukcesu. Dlatego, zamiast ślepo gonić za parytetami, musimy naprawić same procesy decyzyjne. Dowiedz się, dlaczego tradycyjne modele kompetencji mogą nieświadomie szukać „stereotypowego żołnierza” i jak przejście od sprawiedliwości dystrybutywnej do proceduralnej może radykalnie odblokować potencjał Twojego zespołu.

Materiał dostępny tylko dla subskrybentów

Jeszcze nie masz subskrypcji? Dołącz do grona subskrybentów i korzystaj bez ograniczeń!

Subskrybuj

Newsletter

Otrzymuj najważniejsze artykuły biznesowe — zapisz się do newslettera!