Streszczenie: Felietoniści „MIT SMR”, Thomas H. Davenport i Randy Bean, wskazują pięć trendów w obszarze AI, na które należy zwrócić uwagę w 2026 roku: deflację bańki AI i wynikające z niej uderzenie w gospodarkę; rozwój infrastruktury typu „fabryka” u liderów adopcji sztucznej inteligencji; większy nacisk na AI generatywną jako zasób organizacyjny, a nie tylko indywidualne narzędzie; systematyczny postęp w kierunku generowania wartości przez agentową AI mimo panującego szumu medialnego; a także trwające dyskusje na temat tego, kto w strukturach firmy powinien zarządzać danymi i sztuczną inteligencją.
Od deflacji bańki AI po rozwój generatywnej sztucznej inteligencji jako zasobu korporacyjnego – oto trendy, które zdominują rok 2026. Poznaj najnowsze analizy i rekomendacje ekspertów.
Dzisiaj organizacje zmieniają się znacznie wolniej niż sama technologia AI. Oznacza to, że prognozowanie adopcji sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach jest nieco łatwiejsze niż przewidywanie samych przełomów technologicznych. Choć nie jesteśmy informatykami ani kognitywistami (więc unikamy spekulacji o tym, w jaki sposób AI „zlasuje nam mózgi”), zauważamy, że AI przestała być tylko technologią – stała się główną siłą napędową wzrostu gospodarczego i giełdy.
Oto wyłaniające się trendy AI na rok 2026, które liderzy biznesu powinni zrozumieć i na które muszą być gotowi zareagować.
1. Bańka AI zacznie pękać, co odczuje gospodarka
W zeszłym roku tematem numer jeden była agentowa AI (Agentic AI). W tym roku dyskusję zdominowała bańka AI: Czy faktycznie istnieje? Jeśli tak, to kiedy pęknie? I jakie będą tego skutki dla gospodarki?
Pamiętamy pęknięcie bańki dot-comów i trudno nie dostrzec podobieństw: niebotyczne wyceny start-upów, przedkładanie wzrostu liczby użytkowników nad zyski, szum medialny i gigantyczne wydatki na infrastrukturę.
Naszym zdaniem pęknięcie bańki AI jest nieuniknione i nastąpi wkrótce. Wystarczy jeden słabszy kwartał kluczowego dostawcy lub pojawienie się chińskiego modelu (jak pokazał przypadek DeepSeek w styczniu 2025 r.), który będzie równie skuteczny co amerykańskie odpowiedniki, a znacznie od nich tańszy.
Mamy nadzieję, że deflacja będzie stopniowa. Pozwoliłoby to rynkowi na korektę, a firmom na „złapanie oddechu” i lepsze wykorzystanie technologii, które już posiadają, zamiast szukania rozwiązań pochłaniających więcej gigawatów energii niż cały Manhattan. Zgodnie z prawem Amary: „Przeceniamy skutki technologii w krótkim terminie, a nie doceniamy ich w długim”. AI pozostanie kluczowa dla gospodarki, ale musimy otrząsnąć się z krótkowzrocznego entuzjazmu.
2. Liderzy adopcji stworzą „fabryki AI” i dedykowaną infrastrukturę
Firmy traktujące AI jako trwałą przewagę konkurencyjną stawiają własne fundamenty, by przyspieszyć wdrażanie modeli. Nie chodzi o budowanie centrów danych z tysiącami procesorów graficznych (GPU) – to domena dostawców. Przedsiębiorstwa tworzą „fabryki AI”: kombinacje platform technologicznych, metod, danych i gotowych algorytmów.
Pionierami były banki (np. BBVA czy JPMorgan Chase), które już lata temu tworzyły takie struktury dla analitycznej AI. Dziś trend ten obejmuje inne branże i wszystkie formy sztucznej inteligencji: analityczną, generatywną i agentową. Przykładem jest Procter & Gamble czy Intuit ze swoim systemem GenOS (generatywny system operacyjny dla biznesu).
Firmy, które nie zbudują takiej infrastruktury, zmuszają swoich specjalistów do każdorazowego „wyważania otwartych drzwi”, co sprawia, że wdrażanie AI na szeroką skalę jest znacznie droższe i bardziej czasochłonne.
3. GenAI stanie się zasobem ogólnofirmowym, a nie indywidualnym
Jeśli rok 2025 był czasem uświadamiania sobie problemów z monetyzacją wartości GenAI, rok 2026 będzie czasem naprawy tego stanu rzeczy. Kluczem jest przejście od narzędzi dla pojedynczych pracowników (jak Microsoft Copilot do pisania e-maili czy prezentacji) do strategicznych projektów na poziomie korporacyjnym.
Indywidualne zastosowania GenAI dają trudne do zmierzenia przyrosty produktywności. Alternatywą jest traktowanie GenAI jako zasobu strategicznego w zarządzaniu łańcuchem dostaw, R&D czy sprzedażą. Taką drogę obrało np. Johnson & Johnson – zamiast wspierać 900 drobnych przypadków użycia, firma skupiła się na kilku kluczowych projektach. Z kolei Sanofi promuje oddolne pomysły poprzez konkursy typu Shark Tank, przekształcając najlepsze z nich w inicjatywy o skali całego przedsiębiorstwa.
4. Agentowa AI wyjdzie z „doliny rozczarowania” w ciągu 5 lat
W zeszłym roku przewidywaliśmy wzrost znaczenia agentów AI. Dziś widzimy, że są oni najbardziej przehype’owanym trendem od czasu upowszechnienia samej GenAI. Przewidujemy, że w 2026 roku agenci trafią do Gartnerowskiego „dołka rozczarowania”.
Problem? Nie są jeszcze gotowi na „godzinę szczytu” w biznesie. Eksperymenty Anthropic czy Carnegie Mellon wykazują, że agenci popełniają zbyt wiele błędów w procesach operujących dużymi pieniędzmi. Dochodzą do tego kwestie cyberbezpieczeństwa (np. prompt injection).
Mimo to wierzymy w ich potencjał. Większość problemów zostanie rozwiązana, a w ciągu pięciu lat agenci przejmą większość transakcji w dużych procesach biznesowych. Firmy powinny już teraz uczyć się tworzenia zaufanych agentów, łączących w sobie AI generatywną, analityczną i deterministyczną.
5. Kontynuacja debaty nad modelem zarządzania AI
Badanie 2026 AI & Data Leadership Executive Benchmark Survey przynosi dobre wieści: wsparcie dla danych i AI w dużych firmach znajduje się na rekordowym poziomie. Aż 70% respondentów uważa funkcję Chief Data Officer (CDO) za ugruntowaną i przynoszącą sukcesy (wzrost z poziomu 50% rok temu).
Głównym wyzwaniem pozostaje struktura raportowania. Choć 39% firm powołało Chief AI Officers (CAIO), nie ma konsensusu, komu osoby na tym stanowisku powinny podlegać. Tylko 30% z nich raportuje do CDO (co uważamy za optymalne), reszta – do liderów biznesowych (27%), technologicznych (34%) lub ds. transformacji (9%).
Ten chaos decyzyjny może przyczyniać się do problemów z dowożeniem wartości przez AI. Choć coraz więcej firm (39%) wdraża AI produkcyjnie na dużą skalę, oczekiwania wciąż przewyższają realne zyski. Jeśli bańka AI nieco się zmniejszy, walka o „prawo własności” do tej technologii wewnątrz struktur korporacyjnych może stać się mniej zaciekła, co paradoksalnie pomoże w uporządkowanym wdrażaniu sztucznej inteligencji.
