Rok 2026 będzie raczej skupiony na efektywnym wdrażaniu modeli niż na samym ich podziwianiu, sprawdzając, czy jesteśmy w stanie przekształcić je w powtarzalne operacje biznesowe. Z jednej strony pojawiają się agenci AI, którzy nie tylko sugerują rozwiązania, ale realizują zadania i odpowiadają za rezultaty. Z drugiej strony, AI zaczyna funkcjonować poza przestrzenią ekranu — w robotach, składach, zakładach produkcyjnych i środkach transportu. Dodatkowo, w tle nabiera tempa trzeci trend: walka o pewność, ochronę i niezależność danych. To trzy najistotniejsze kierunki rozwoju.
- W roku 2026 AI przestaje być nowinką technologiczną, a zaczyna funkcjonować jako „odpowiedzialny” pracownik w procedurach biznesowych
- Agenci AI przejmują standardowe zadania od początku do końca, ale ich skuteczność jest zależna od jakości danych, odpowiedzialności i prawidłowo skonstruowanych procesów
- AI wkracza również w świat fizyczny – do magazynów, fabryk i obszaru logistyki
- Obszarem spornym stają się wiarygodność, ochrona oraz lokalizacja przetwarzania danych, bez których rozszerzenie zastosowania AI będzie niewykonalne
- Więcej informacji dotyczących biznesu znajdziesz na portalu Businessinsider.com.pl
W roku 2025 wiele przedsiębiorstw przeprowadziło eksperymenty z AI, jednak część z nich zatrzymała się na etapie „wygląda interesująco, efekty mierne”. W roku 2026 nacisk przesuwa się na udowodnienie wartości. Wymierny zysk z inwestycji, niezawodność operacyjna i odpowiedzialność za decyzje podejmowane przez algorytmy — to powinno stanowić główne cele dla wielu przedsiębiorstw.
Równocześnie AI przestaje być jedynie elementem w aplikacjach i zaczyna kierować działaniami w rzeczywistym świecie, gdzie omyłka niesie większe konsekwencje niż źle sformatowana wiadomość e-mail. Ponieważ wszystko to bazuje na danych, rosną wymagania dotyczące ochrony, pochodzenia informacji i dopuszczalnego miejsca ich obróbki.
Dalsza część pod materiałem wideo:
Polscy biznesmeni nie ufają AI. Oto powody
Agentic AI i systemy wieloagentowe. Od asystenta do cyfrowego pracownika
Najważniejsza zmiana w 2026 roku ma polegać na zmianie priorytetu z tworzenia treści na realizację pracy. Agent AI ma być nie tylko interfejsem do modelu, ale składnikiem procesu, który jest w stanie zaplanować działania, wykorzystać narzędzia (systemy firmy), dopytać o brakujące informacje, a na koniec pozostawić ślad kontrolny i wynik do oceny.
Gartner wskazuje systemy multiagentowe jako jeden z kluczowych trendów na rok 2026, a Forrester opisuje moment, w którym oprogramowanie dla firm zaczyna być projektowane nie tylko z myślą o człowieku–użytkowniku, ale także dla cyfrowej siły roboczej agentów.
W praktyce „agentowość” najłatwiej zrozumieć na przykładzie powszednich, nużących procedur roboczych. Wyobraźmy sobie dział zakupów: agent otrzymuje wniosek o zapotrzebowanie, sprawdza budżet, poszukuje dostawców w zweryfikowanej bazie, wnioskuje o oferty, porównuje warunki, weryfikuje zgodność z polityką firmy i dopiero wtedy przekazuje rekomendację do akceptacji. Analogicznie w finansach: agent może zebrać dokumenty do rozliczenia, przyporządkować je do transakcji, wychwycić nieprawidłowości i przygotować pakiet dla działu księgowości – bez podejmowania decyzji o płatności, ale z szybkim odciążeniem pracowników od rutynowych czynności.
W obsłudze klienta agent może natomiast przejąć setki zgłoszeń, prowadzić rozmowę głosową lub wideo, a następnie wprowadzać zmiany w CRM, pod warunkiem spełnienia wymogów bezpieczeństwa i istnienia opcji cofnięcia operacji. Tendencja zmierza w kierunku tego, co inwestorzy określają jako tiny teams — niewielkie zespoły, które dzięki agentom i generatywnemu kodowaniu osiągają wyniki niewspółmiernie duże w stosunku do liczby zatrudnionych.
Jednakże, wdrożenia w roku 2026 będą napotykać przeszkody nie z powodu braku idei, ale z powodu trzech bardzo podstawowych barier. Są to odpowiedzialność, jakość danych oraz projekt procesu. Odpowiedzialność sprowadza się do prostego pytania: kto ponosi odpowiedzialność, gdy agent postąpi niewłaściwie, i czy firma jest w stanie odtworzyć to krok po kroku? Jakość danych oznacza, że agent może funkcjonować doskonale w wersji pokazowej, a beznadziejnie w systemie firmy, gdzie nazwy pól są niespójne, uprawnienia nieprawidłowo skonfigurowane, a dokumenty „egzystują” w wiadomościach e-mail i plikach PDF. Projekt procesu to z kolei fakt: jeżeli proces biznesowy jest chaotyczny, agent nie dokona w nim rewolucji – co najwyżej przyspieszy chaos.
Zatem w roku 2026 zwyciężać będą organizacje, które będą traktować agentów jak pracowników na okresie próbnym, z ograniczonym zakresem uprawnień, z jasnymi wskaźnikami, z możliwością obserwacji i z mechanizmami ochronnymi. Forrester sugeruje, że nacisk na ROI będzie wzrastał, a część budżetów przeznaczonych na AI może zostać przesunięta, jeśli firmy nie będą w stanie wykazać korzyści finansowych. Jest to istotna wskazówka. Agentic AI może wygrać tylko poprzez zdolność do dostarczenia wymiernego efektu bez naruszania kontroli.
Sprawdź również: Wiele firm nie przetrwa bez agentów AI. Konkurenci już zwiększają produktywność i redukują koszty
Physical AI, czyli kiedy algorytm ma ręce, koła i konsekwencje
Drugi trend to AI wcielone – w maszynach, robotach, magazynach, fabrykach i pojazdach. Gartner wymienia Physical AI jako jeden z czołowych obszarów strategicznych na rok 2026, a Deloitte opisuje to jako połączenie AI i robotyki, które przenosi inteligencję z ekranów do środowisk operacyjnych.
Wdrożenia, które w roku 2026 będą najbardziej prawdopodobne, nie rozpoczynają się od humanoida w recepcji hotelowej, ale od miejsc, gdzie ROI jest łatwo obliczalne, a otoczenie kontrolowane. Magazyny i centra logistyczne stanowią tutaj doskonały przykład, ponieważ liczy się czas przejazdu, bezpieczeństwo ludzi, minimalizacja przestojów i optymalizacja tras. Deloitte przytacza wdrożenia robotów na dużą skalę, gdzie AI koordynuje flotę i poprawia efektywność przemieszczania się po magazynie. To pokazuje, że fizyczna AI to już nie utopia, tylko optymalizacja działań.
Dalsza część pod materiałem wideo:
Agenci AI – automatyzacja zadań
W przemyśle produkcyjnym Physical AI najczęściej występuje w trzech postaciach. Pierwsza to kontrola jakości oparta na wizji komputerowej, gdzie modele wykrywają wady szybciej i bardziej niezawodnie niż człowiek, a następnie kierują produkt na odpowiednią ścieżkę. Druga to predykcyjne utrzymanie ruchu, ale w tzw. zamkniętej pętli — nie tylko wykrycie anomalii, ale również sugestia i przygotowanie zlecenia serwisowego, czasem z automatycznym zamówieniem części. Trzecia to roboty współpracujące, które przejmują niebezpieczne lub monotonne czynności, przy czym kluczowe jest tu nie spryt robota, lecz bezpieczeństwo, normy oraz integracja z linią produkcyjną.
Najciekawsze w roku 2026 będzie to, że Physical AI wymusza odmienne podejście do architektury IT. W tym przypadku opóźnienia i niezawodność są krytyczne, dlatego wiele decyzji musi być podejmowanych na obrzeżach sieci, a nie w chmurze. Forrester opisuje rosnące znaczenie prywatnych fabryk AI i przenoszenie mocy obliczeniowej bliżej organizacji.
Wyzwania? W świecie fizycznym trzy kwestie są najbardziej problematyczne: bezpieczeństwo, walidacja i odpowiedzialność za incydent. Model językowy może się pomylić w wiadomości e-mail, ale robot w magazynie może kogoś potrącić lub uszkodzić towar, dlatego testowanie w symulacji, scenariusze ekstremalne i rygor w dopuszczaniu do autonomii stają się kosztem wejścia (dodajmy: wysokim kosztem, ponieważ roboty wciąż są bardzo drogie). Drugi problem to integracja ze starym parkiem maszynowym i systemami OT, gdzie standardy są inne niż w IT i gdzie nie da się po prostu zaktualizować wersji, jak ma to miejsce w przypadku oprogramowania. Trzeci problem ma wymiar ludzki. Wprowadzenie Physical AI często wymaga zmiany ról, procedur BHP i sposobu rozliczania pracy, a to bywa trudniejsze niż sama technologia.
Zobacz także: „Time” uznał ich platformę za najlepszy wynalazek roku. Właśnie w ten sposób automatyzują pracę człowieka [WIDEO]
Zaufanie, bezpieczeństwo i miejsce przetwarzania danych
Aby AI mogła skutecznie funkcjonować w roku 2026, firma musi być pewna, co jest autentyczne, bezpieczne i zgodne z przepisami oraz ryzykiem geopolitycznym. Gartner umieszcza w jednym rzędzie takie trendy jak digital provenance, AI security platforms, confidential computing, preemptive cybersecurity i geopatriation. Jest to ważne, ponieważ pokazuje, że problem nie ogranicza się „tylko do cyberbezpieczeństwa”, ale obejmuje całą infrastrukturę zaufania wokół danych, modeli i treści.
Digital provenance brzmi abstrakcyjnie, dopóki nie uświadomimy sobie, że w roku 2026 firmę może zniszczyć nie tyle tradycyjny atak, ile wiarygodnie sfałszowana informacja, np. fałszywe polecenie, zmanipulowane nagranie wideo z instrukcją od prezesa, zmodyfikowany dokument przetargowy, nieprawdziwa faktura. W związku z tym rośnie znaczenie mechanizmów potwierdzania autentyczności treści, podpisów, łańcucha dowodowego oraz rozwiązań, które pozwalają dowieść, skąd coś pochodzi i czy zostało zmienione. Jest to trend, który w naturalny sposób łączy się z bezpieczeństwem agentów. Skoro agent ma funkcjonować w systemach firmy, musi odróżniać rzetelne dane wejściowe od sprytnej manipulacji.
AI security platforms to natomiast reakcja na nowy rodzaj zagrożeń. W klasycznym IT chronimy aplikacje, tożsamości i sieć — w AI trzeba dodatkowo zabezpieczyć dane treningowe, modele, integracje narzędziowe, a także samą logikę agentów, która bywa podatna na manipulacje typu prompt injection. Deloitte podkreśla, że bezpieczeństwo AI nie jest przeszkodą, lecz warunkiem koniecznym do skalowania, a Forrester zwraca uwagę na rosnącą rolę zarządzania ryzykiem i tzw. secure AI initiatives w kontekście nacisku na wymierne rezultaty.
Confidential computing w tym kontekście jest jak brakujący element układanki. Umożliwia ochronę danych w trakcie użytkowania, co jest ważne, gdy firma chce uruchamiać analitykę i AI na wrażliwych informacjach w środowiskach, nad którymi nie ma pełnej kontroli. Brzmi jak specjalistyczna dziedzina, ale w rzeczywistości często jest to jedyny sposób, aby działy prawne, compliance i cybernetyczne zaakceptowały ambitniejsze scenariusze, takie jak analiza zdarzeń związanych z bezpieczeństwem z wielu źródeł, modelowanie ryzyka kredytowego czy automatyzacja procesów HR.
Na końcu znajduje się geopatriation, czyli przenoszenie danych i aplikacji z globalnych chmur do opcji lokalnych, regionalnych, suwerennych lub własnych, z powodu odczuwanego ryzyka geopolitycznego. Gartner definiuje to jako odpowiedź na niepewność i rosnące wymagania dotyczące suwerenności, które przestają dotyczyć wyłącznie banków i administracji. W roku 2026 będzie to szczególnie widoczne tam, gdzie AI dotyczy danych poufnych albo procesów o kluczowym znaczeniu.
Autor: Grzegorz Kubera, dziennikarz Business Insider Polska
Dziękujemy, że przeczytałaś/eś nasz artykuł do końca. Bądź na bieżąco! Obserwuj nas w Google.