Sztuczna inteligencja w 2026 roku: od szumu do pragmatyzmu

Branża sztucznej inteligencji stopniowo odchodzi od euforii na rzecz bardziej trzeźwego i pragmatycznego podejścia. Po okresie intensywnego rozwijania coraz większych modeli językowych, nadchodzi faza, w której kluczowe stanie się praktyczne zastosowanie technologii. Eksperci przewidują, że rok 2026 będzie punktem zwrotnym, charakteryzującym się ewolucją od brutalnej siły obliczeniowej do poszukiwania nowych architektur, od efektownych demonstracji do celowanych wdrożeń oraz od agentów obiecujących autonomię do tych, które faktycznie wspierają ludzką pracę.

Koniec ery skalowania

Początki współczesnej AI, datowane na rok 2012 i przełomowe badania zespołów Alexa Krizhevsky’ego, Ilii Sutskevera i Geoffreya Hintona (AlexNet), pokazały, jak systemy AI są w stanie uczyć się rozpoznawania obiektów na podstawie milionów przykładów. Metoda ta, choć kosztowna obliczeniowo, stała się kamieniem węgielnym dekady intensywnych badań. Punktem kulminacyjnym tej fazy było wprowadzenie GPT-3 przez OpenAI około 2020 roku. Model ten udowodnił, że stokrotne zwiększenie jego rozmiaru odblokowuje nowe możliwości, takie jak kodowanie czy rozumowanie, bez konieczności jawnego trenowania.

Kian Katanforoosh, CEO Workera, nazwał ten okres „erą skalowania”, w której dominowało przekonanie, że większa moc obliczeniowa, obszerne zbiory danych i coraz większe modele transformatorowe nieuchronnie doprowadzą do kolejnych przełomów w AI. Obecnie jednak wielu badaczy uważa, że przemysł AI zbliża się do granic możliwości prawa skalowania i ponownie wejdzie w „erę badań”.

Yann LeCun z Meta od dawna krytykował nadmierne poleganie na skalowaniu, podkreślając potrzebę rozwoju lepszych architektur. Podobnie Sutskever w niedawnym wywiadzie wskazał na spłaszczenie wyników przedtrenowania i stagnację obecnych modeli, co sugeruje pilną potrzebę nowych idei. Katanforoosh uważa, że „najprawdopodobniej w ciągu najbliższych pięciu lat znajdziemy lepszą architekturę, która będzie znaczącą poprawą w stosunku do transformatorów”. Bez tego, jak twierdzi, „nie możemy oczekiwać znaczącej poprawy w modelach”.

Mniejsze znaczy lepsze

Chociaż duże modele językowe (LLM) doskonale radzą sobie z uogólnianiem wiedzy, to wielu ekspertów przewiduje, że następna fala adaptacji AI w przedsiębiorstwach będzie napędzana przez mniejsze, bardziej zwinne modele językowe (SLM), które można dostrajać do specyficznych rozwiązań domenowych.

Andy Markus, dyrektor ds. danych w AT&T, ocenia, że „dostrojone SLM staną się w 2026 roku dużym trendem i podstawowym narzędziem używanym przez dojrzałe przedsiębiorstwa AI, ponieważ przewagi kosztowe i wydajnościowe będą napędzać ich użycie kosztem gotowych LLM”. Firmy coraz częściej polegają na SLM, ponieważ, odpowiednio dostrojone, dorównują większym modelom generycznym pod względem dokładności w zastosowaniach biznesowych, oferując jednocześnie znaczące korzyści kosztowe i szybkościowe. Przykładem jest francuski startup Mistral, który twierdzi, że jego małe modele po dostrojeniu przewyższają większe LLM w kilku testach porównawczych.

Jon Knisley, strateg AI w ABBYY, podkreśla, że „efektywność, opłacalność i adaptacyjność SLM czynią je idealnymi do spersonalizowanych zastosowań, gdzie precyzja jest najważniejsza”. Te cechy sprawiają, że małe modele są również lepiej przystosowane do wdrażania na lokalnych urządzeniach, co jest trendem przyspieszanym przez rozwój edge computing.

Nauka poprzez doświadczenie

Ludzie uczą się nie tylko poprzez język, ale również doświadczając świata. LLM nie rozumieją świata w ten sposób, ograniczając się do przewidywania następnego słowa czy pomysłu. Dlatego wielu badaczy uważa, że kolejny duży skok technologiczny nastąpi dzięki tzw. modelom świata (ang. world models) – systemom AI, które uczą się, jak obiekty poruszają się i wchodzą w interakcje w przestrzeniach 3D, co pozwala im prognozować i podejmować działania.

Wzrastająca liczba sygnałów wskazuje, że rok 2026 będzie kluczowy dla modeli świata. Yann LeCun założył własne laboratorium modeli świata. DeepMind Google rozwija Genie, a w sierpniu uruchomiono najnowszy model generujący interaktywne, ogólnego przeznaczenia modele świata w czasie rzeczywistym. Startupy takie jak Decart i Odyssey, a także World Labs Fei-Fei Li (z komercyjnym modelem Marble), aktywnie działają w tym obszarze. General Intuition pozyskało 134 miliony dolarów na rozwój zdolności agentów do rozumowania przestrzennego, a Runway wypuściło swój pierwszy model świata, GWM-1.

Choć długoterminowy potencjał jest widoczny w robotyce i autonomii, krótkoterminowy wpływ modeli świata prawdopodobnie najpierw ujawni się w grach wideo. Rynek modeli świata w grach może wzrosnąć z 1,2 miliarda dolarów (2022-2025) do 276 miliardów dolarów do 2030 roku, co będzie napędzane zdolnością tej technologii do generowania interaktywnych światów i bardziej realistycznych postaci niezależnych (NPC).

Era agentów

Agenci AI nie spełnili pokładanych w nich nadziei w 2025 roku, głównie z powodu trudności w ich integracji z faktycznymi systemami pracy. Bez dostępu do narzędzi i kontekstu, większość agentów pozostawała uwięziona w przepływach pracy. Przełomem okazał się Model Context Protocol (MCP) Anthropic, określany jako „USB-C dla AI”, który umożliwia agentom AI komunikację z zewnętrznymi narzędziami, takimi jak bazy danych, wyszukiwarki i API. MCP szybko staje się standardem — OpenAI i Microsoft go przyjęły, a Anthropic przekazało go Fundacji Agentic AI Linux Foundation.

Dzięki MCP, który zmniejsza tarcie w łączeniu agentów z rzeczywistymi systemami, rok 2026 będzie prawdopodobnie rokiem, w którym agentowe przepływy pracy w końcu przejdą z demo do codziennej praktyki. Rajeev Dham z Sapphire Ventures przewiduje, że te postępy doprowadzą do objęcia przez rozwiązania agentowe „ról systemów rekordów” w różnych branżach. Jak mówi Dham, „gdy agenci głosowi będą obsługiwać coraz więcej zadań end-to-end, takich jak przyjmowanie i komunikacja z klientami, zaczną również formować podstawowe systemy”. Będzie to widoczne w sektorach takich jak usługi domowe, proptech, opieka zdrowotna, a także w funkcjach horyzontalnych, takich jak sprzedaż, IT i wsparcie.

Wspomaganie, nie automatyzacja

Wzrost agentowych przepływów pracy może budzić obawy o utratę miejsc pracy. Katanforoosh z Workera uważa jednak, że rok 2026 będzie „rokiem ludzi”. Prognozy firm AI z 2024 roku, zakładające automatyzację wielu miejsc pracy, nie sprawdziły się, a w niestabilnej gospodarce taka retoryka jest niepopularna. Katanforoosh spodziewa się, że w przyszłym roku uświadomimy sobie, że „AI nie działa tak autonomicznie, jak myśleliśmy”, a dyskusja skupi się na tym, jak AI wspiera ludzkie procesy pracy, zamiast je zastępować. Przewiduje również nowe role w obszarach zarządzania AI, przejrzystości, bezpieczeństwa i zarządzania danymi. „Jestem dość optymistyczny co do tego, że bezrobocie wyniesie średnio poniżej 4% w przyszłym roku” – dodaje.

Fizyczna AI

Postępy w technologiach takich jak małe modele, modele świata i przetwarzanie brzegowe umożliwią więcej fizycznych zastosowań uczenia maszynowego. Jak przewiduje Vikram Taneja, szef AT&T Ventures, „fizyczna AI trafi do głównego nurtu w 2026 roku, gdy na rynek zaczną wchodzić nowe kategorie urządzeń zasilanych AI, w tym robotyka, pojazdy autonomiczne, drony i urządzenia noszone”.

Podczas gdy pojazdy autonomiczne i robotyka stanowią oczywiste, choć kosztowne, przypadki użycia fizycznej AI, to urządzenia noszone (ang. wearables) oferują mniej kosztowną i łatwiejszą do przyjęcia drogę. Inteligentne okulary, takie jak Ray-Ban Meta, oferują asystentów, którzy mogą odpowiadać na pytania dotyczące tego, co widzi użytkownik, a nowe formy, takie jak inteligentne pierścienie zdrowotne i zegarki, normalizują ciągłe, wbudowane wnioskowanie AI. Dostawcy connectivity będą optymalizować swoją infrastrukturę sieciową, aby wspierać tę falę urządzeń, a ci, którzy wykażą się elastycznością w oferowaniu łączności, znajdą się w najlepszej pozycji.