Przez ostatnie trzy lata sztuczna inteligencja (AI) była przede wszystkim narzędziem do optymalizacji kosztów. Jednak coraz więcej founderów i inwestorów aspiruje do wyjścia poza ten etap. Według nich, kolejny rozdział rozwoju AI będzie kształtowany przez zupełnie nowe kategorie produktów – aplikacje, gry, wirtualnych towarzyszy i usługi, które po prostu nie mogłyby istnieć bez pojawienia się dużych modeli językowych (LLM). Nazywają to „drugą falą” AI.
— Pierwsza fala AI sprawiła, że istniejące rozwiązania stały się tańsze. Chodziło o automatyzację i zwiększenie efektywności — mówi Kylan Gibbs, były menedżer produktu w Google DeepMind, obecnie prowadzący startup AI Inworld. — Kolejna fala tworzy rzeczy, które wcześniej nie mogły istnieć. Nowe produkty. Nowe doświadczenia. Nowe strumienie przychodów. To kluczowa różnica między optymalizacją wydatków a tworzeniem wartości — dodaje.
Dla Gibbsa to rozróżnienie ma fundamentalne znaczenie. Jeśli AI jedynie obniża koszty, przesuwa istniejącą wartość w ramach bieżących modeli biznesowych. Jeśli natomiast umożliwia powstawanie zupełnie nowych produktów konsumenckich – takich, za które klienci będą gotowi zapłacić – znacząco powiększa cały „tort ekonomiczny”.
„AI osiąga swój pełny potencjał ekonomiczny, gdy tworzy wartość, za którą konsumenci chcą płacić, a nie tylko wartość, którą firmy chcą zaoszczędzić” — napisał na LinkedIn. Ta kolejna faza rozwoju wymaga nowego „konsumenckiego stosu AI”: responsywności w czasie rzeczywistym, poniżej 300 milisekund, obsługi milionów użytkowników jednocześnie oraz głęboko spersonalizowanych doświadczeń, dostosowanych do indywidualnych preferencji.
W styczniu Gibbs zainicjował w Dolinie Krzemowej akcelerator, mający na celu wsparcie do 30 startupów z „drugiej fali” AI – firm tworzących innowacyjne doświadczenia konsumenckie, zamiast jedynie dodawać chatboty do istniejących procesów. W inicjatywę zaangażowane są fundusze venture capital, w tym Khosla Ventures i Lightspeed Venture Partners, a także liderzy z OpenAI, Google i Stripe. Demo Day odbędzie się na początku marca w San Francisco.
Taka filozofia wpisuje się w niedawny wpis CEO Y Combinator, Garry’ego Tana: „Zamiast martwić się o robienie tego samego taniej, dlaczego nie skupić się na tworzeniu rzeczy, o których wcześniej nawet nie śniliśmy?”.
Kilka startupów już wciela to podejście w życie.
Particle przenosi komunikację do ery AI
Sara Beykpour, CEO i współzałożycielka Particle, podkreśla, że branża technologiczna znajduje się w punkcie przełomowym.
— Jesteśmy w trakcie transformacji między pierwszą a drugą falą — precyzuje.
Pierwsza fala przyniosła znaczące wzrosty produktywności. W Particle, platformie newsowej zaprojektowanej od podstaw z myślą o AI, zadania, które kiedyś zajmowały miesiące, teraz mogą być tworzone, testowane i wdrażane w ciągu zaledwie kilku godzin.
— Podczas spotkań zwracamy sobie uwagę, gdy ktoś zaczyna myśleć w stary sposób — mówi Beykpour. — Żartobliwie nazywamy to „myśleniem boomerskim”, mimo że wszyscy jesteśmy milenialsami — dodaje.
Ta zmiana mentalności pozwala startupowi na poświęcenie większej ilości czasu na rozwijanie nowych formatów opartych na AI. Particle niedawno uruchomiło funkcję Podcast Clips, która integruje najistotniejsze fragmenty długich podcastów bezpośrednio w artykułach newsowych. Zamiast przeglądać godzinne nagrania, użytkownicy otrzymują wyselekcjonowane klipy, przypisane do konkretnych tematów.
— To zmienia hierarchię informacji — tłumaczy Beykpour. — Zamiast szukać podcastu, który chcesz posłuchać, my dostarczamy Ci go w oparciu o najbardziej relewantne fragmenty — dodaje.
Pod maską system wykorzystuje tzw. embeddingi AI do analizy powiązań między transkrypcjami podcastów a artykułami. Fragment programu typu talk show o Grenlandii i Davos, zawierający wypowiedzi prezydenta Donalda Trumpa, może zostać automatycznie powiązany z odpowiednimi materiałami prasowymi. Generatywna AI dodaje następnie podsumowania i kontekst.
— Embeddingi AI znacznie poprawiły się pod względem kluczowych parametrów — mówi Beykpour w wywiadzie dla Business Insider.
AI jako „supertrener” w świecie fitnessu
Podczas gdy Particle redefiniuje sposób konsumpcji wiadomości, Luvu rewolucjonizuje trening personalny dzięki generatywnej AI.
Aplikacja fitness napędzana przez AI, uruchomiona w sierpniu 2025 r. przez CEO Alexis Sursock i CTO Crestona Brooksa, przyciągnęła już około 250 tys. użytkowników. W aplikacji działa wirtualny „trener” AI, który funkcjonuje jako osobisty coach, wysyłając wysoce spersonalizowane powiadomienia i informacje zwrotne w czasie rzeczywistym.
— Kluczem jest personalizacja, napędzana przez modele AI, która nie byłaby możliwa przed pojawieniem się tej technologii w ostatnich latach — powiedział Brooks.
Zamiast ogólnych przypomnień typu „czas na trening”, Luvu dostosowuje komunikację do indywidualnych potrzeb użytkownika. Jeśli użytkownik zaznaczył, że poprzedniego dnia miał ważny egzamin, aplikacja może zasugerować: „Egzamin za Tobą. Czas na trening!”.
Rezultaty są imponujące. Wskaźnik kliknięć powiadomień w Luvu jest czterokrotnie wyższy niż w przypadku standardowych, niespersonalizowanych komunikatów. W branży, gdzie wskaźnik utrzymania użytkowników po 30 dniach wynosi zazwyczaj jedynie 2–3%, Luvu chwali się wskaźnikami retencji dwu- lub trzykrotnie wyższymi.
Aplikacja oferuje trzy style motywacyjne: wspierający, neutralny lub „bardziej wymagający”. W tle Luvu wykorzystuje AI do tworzenia szczegółowych, indywidualnych komunikatów generowanych przez duże modele językowe.
Firma eksperymentuje również z uczeniem ze wzmocnieniem (Reinforcement Learning) z weryfikowalnymi nagrodami – stosunkowo nową techniką trenowania i udoskonalania modeli AI.
Użytkownicy mogą umieścić telefon, aby nagrać się podczas wykonywania ćwiczeń. Aplikacja wykorzystuje modele widzenia komputerowego do weryfikacji poprawności przysiadów lub innych ruchów, oferując korekty w czasie rzeczywistym, np. „wyprostuj kolana”. Te zweryfikowane dane zwrotnie trafiają do systemu, pomagając w trenowaniu tego, co Brooks określa jako przyszły model „supermotywatora”.
Status: społecznościowa symulacja napędzana wyobraźnią
Dla Fai Nur, CEO i współzałożycielki Status – społecznościowej gry napędzanej AI – „druga fala” dotyczy przede wszystkim rozbudzenia wyobraźni.
— Status nie mógłby powstać bez LLM-ów — powiedziała.
Aplikacja, która przekroczyła 3 miliony pobrań, pozwala użytkownikom na odgrywanie ról w generowanych przez AI światach mediów społecznościowych. Jest to swoiste „The Sims”, ale rozgrywane w formie dynamicznego feedu społecznościowego.
Użytkownicy mogą wcielić się w dowolną postać – od uczniów Hogwartu, przez gwiazdy futbolu, po bohaterów serialu „Stranger Things”. Wystarczy opublikować post, a postacie generowane przez AI natychmiast reagują. Wydarzenia rozwijają się organicznie: niewystawienie karnego skutkuje falą krytyki. System AI przyznaje „aura score”, oceniając odpowiedzi i wpływając na pozycję gracza w wirtualnym świecie.
W wielu zastosowaniach biznesowych niedeterministyczna natura odpowiedzi LLM-ów stanowi wyzwanie. Modele generatywne mogą generować różne odpowiedzi na ten sam prompt, co jest niekorzystne w aplikacjach wymagających precyzji.
W kontekście gier może to być jednak zaleta – każda nowa odpowiedź generowana przez AI może być unikalna, co przekłada się na bogatsze i bardziej zróżnicowane doświadczenie.
— Nie było wcześniej możliwości odgrywania ról w taki sposób — podkreśla Nur.
Przed erą LLM-ów tworzenie immersyjnych światów fanowskich wymagało angażowania wielu ludzi. Teraz całe uniwersa społeczne mogą powstawać niemal natychmiast.
Dla Gibbsa i innych zwolenników „drugiej fali” AI, właśnie na tym polega jej potencjał. Przyszłość tej technologii nie będzie definiowana przez stopniowe oszczędności kosztów, lecz przez produkty natywnie oparte na AI – doświadczenia, które zaskakują, motywują, informują i bawią na skalę konsumencką.
Jeśli pierwsza fala sprawiła, że firmy stały się bardziej efektywne, druga może uczynić codzienne życie ciekawszym, bogatszym i bardziej interaktywnym – a co najważniejsze, stworzyć wartość, za którą konsumenci będą gotowi zapłacić.
Powyższy tekst jest tłumaczeniem z amerykańskiego wydania Business Insider.
Wyniki Biznes Fakty:
- AI jako narzędzie do tworzenia nowych produktów i doświadczeń, a nie tylko redukcji kosztów.
- „Druga fala” AI skupia się na innowacyjnych aplikacjach, grach i usługach konsumenckich.
- Kluczowe cechy drugiej fali: responsywność poniżej 300 ms, obsługa milionów użytkowników, głęboka personalizacja.
- Startup Particle redefiniuje dystrybucję treści dzięki AI, integrując fragmenty podcastów z artykułami.
- Aplikacja Luvu wykorzystuje AI do personalizacji treningów fitness, osiągając wysokie wskaźniki zaangażowania i retencji.
- Status, gra społecznościowa napędzana AI, tworzy dynamiczne, generowane przez LLM światy do odgrywania ról.
- Potencjalne zastosowania AI w tworzeniu immersyjnych doświadczeń rozrywkowych i interaktywnych.
- Przewidywana zmiana w kierunku produktów AI-natywnych, generujących nową wartość dla konsumentów.
Źródło wiadomości : businessinsider.com.pl