Home •Blog
TTMS Blog
Świat okiem ekspertów IT.
Sortuj po tematach
Wyniki wyszukiwania dla: „chatGPT”
Jak nie wpaść w tarapaty przez AI – poradnik dla firm 2026
Generatywna sztuczna inteligencja to dla biznesu miecz obusieczny. Najnowsze nagłówki ostrzegają, że firmy coraz częściej „wpadają w tarapaty przez AI”. Głośne przypadki pokazują, jak łatwo o błędy: polski wykonawca stracił kontrakt na utrzymanie dróg po złożeniu dokumentów wygenerowanych przez AI, zawierających fikcyjne dane. W Australii renomowana firma musiała zwrócić część wynagrodzenia rządowego, gdy w raporcie wspieranym przez AI wykryto zmyślony cytat z orzeczenia sądu i odwołania do nieistniejących badań. Prawnicy zostali ukarani za złożenie pisma procesowego zawierającego fikcyjne cytaty z rzekomych orzeczeń wygenerowane przez ChatGPT. Z kolei fintech, który zastąpił setki pracowników chatbotami, odnotował gwałtowny spadek satysfakcji klientów i był zmuszony ponownie zatrudnić ludzi. Te przestrogi pokazują realne ryzyka – od „halucynacji” AI i błędów po odpowiedzialność prawną, straty finansowe i utratę reputacji. Dobra wiadomość jest taka, że takich pułapek można uniknąć. Niniejszy ekspercki przewodnik przedstawia praktyczne kroki prawne, technologiczne i operacyjne, które pomogą Twojej firmie korzystać z AI odpowiedzialnie i bezpiecznie – tak, by wprowadzać innowacje bez ryzyka wpadki. 1. Zrozumienie ryzyk związanych z generatywną sztuczną inteligencją w biznesie Zanim przejdziemy do rozwiązań, warto zidentyfikować główne ryzyka związane z AI, które już doprowadziły wiele firm do problemów. Świadomość potencjalnych zagrożeń pozwala zawczasu wprowadzić skuteczne zabezpieczenia. „Halucynacje” AI (fałszywe wyniki): Generatywna sztuczna inteligencja potrafi tworzyć informacje brzmiące wiarygodnie, ale całkowicie nieprawdziwe. Przykładowo, jedno z narzędzi AI wymyśliło fikcyjne interpretacje prawne i dane w dokumentacji przetargowej – te „halucynacje” wprowadziły komisję w błąd i doprowadziły do odrzucenia oferty. Podobny przypadek miał miejsce w Deloitte, gdzie raport wygenerowany przez AI zawierał nieistniejący cytat z orzeczenia sądu oraz odwołania do badań, które nigdy nie powstały. Opieranie się na niezweryfikowanych wynikach AI może prowadzić do błędnych decyzji i utraty kontraktów. Nieprawidłowe raporty i analizy: Gdy pracownicy traktują wyniki AI jako bezbłędne, błędy mogą przedostać się do raportów biznesowych, analiz finansowych czy treści komunikacyjnych. W przypadku Deloitte brak należytej kontroli nad raportem stworzonym przez AI zakończył się publicznym zawstydzeniem i koniecznością zwrotu części wynagrodzenia. AI to potężne narzędzie, ale – jak zauważył jeden z ekspertów – „AI nie mówi prawdy, tylko tworzy odpowiedzi”. Bez odpowiednich zabezpieczeń może więc generować nieścisłości. Odpowiedzialność prawna i pozwy: Korzystanie z AI bez poszanowania prawa i zasad etyki może skończyć się pozwami. Głośny przykład to nowojorscy prawnicy, którzy zostali ukarani grzywną za złożenie pisma procesowego pełnego fikcyjnych cytatów wygenerowanych przez ChatGPT. Firmy mogą też narazić się na pozwy o naruszenie praw autorskich lub ochrony danych osobowych, jeśli AI wykorzysta dane w niewłaściwy sposób. W Polsce organy nadzoru jasno wskazują, że przedsiębiorstwo ponosi odpowiedzialność za wszelkie wprowadzające w błąd informacje – nawet jeśli pochodzą one z AI. Innymi słowy, nie można obarczyć winą algorytmu – odpowiedzialność prawna zawsze spoczywa na człowieku. Straty finansowe: Błędy wynikające z niekontrolowanego działania AI mogą bezpośrednio uderzyć w wyniki finansowe. Nieprawidłowa analiza wygenerowana przez AI może prowadzić do nietrafionej inwestycji lub błędu strategicznego. Zdarzało się, że firmy traciły intratne kontrakty lub musiały zwracać wynagrodzenia z powodu błędów wprowadzonych przez sztuczną inteligencję. Prawie 60% pracowników przyznaje, że popełniło błędy związane z użyciem AI w pracy – ryzyko kosztownych pomyłek jest więc bardzo realne, jeśli nie istnieją odpowiednie mechanizmy kontroli. Utrata reputacji: Gdy błędy popełnione przez AI wychodzą na jaw, podważają zaufanie klientów i partnerów biznesowych. Globalna firma doradcza nadwerężyła swój wizerunek po ujawnieniu, że w przekazanym raporcie znalazły się błędy wygenerowane przez sztuczną inteligencję. Po stronie konsumenckiej podobne wyzwania napotkał Starbucks – klienci sceptycznie zareagowali na pomysł „robotycznych baristów”, co zmusiło markę do zapewnień, że AI ma wspierać ludzi, a nie ich zastępować. Z kolei fintech Klarna, który chwalił się w pełni zautomatyzowaną obsługą klienta, musiał się z tego wycofać, przyznając, że jakość usług ucierpiała, a wizerunek firmy został wyraźnie nadszarpnięty. Wystarczy jedna wpadka z udziałem AI, by reputacja budowana latami znalazła się na krawędzi. Ryzyka te są realne, ale można nimi skutecznie zarządzać. W kolejnych częściach przedstawiamy praktyczny plan działania, który pozwala w pełni wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji, jednocześnie unikając pułapek, w jakie wpadły inne firmy. 2. Prawne i kontraktowe zabezpieczenia odpowiedzialnego wykorzystania AI 2.1. Działaj w granicach prawa i etyki Zanim wdrożysz AI w procesach operacyjnych, upewnij się, że rozwiązanie jest zgodne ze wszystkimi obowiązującymi regulacjami. Przepisy o ochronie danych osobowych, takie jak RODO, obowiązują także w przypadku wykorzystania AI – wprowadzanie danych klientów do systemów sztucznej inteligencji musi respektować ich prawo do prywatności. W niektórych branżach (np. finansowej czy medycznej) obowiązują też dodatkowe ograniczenia dotyczące użycia AI. Warto śledzić nowe regulacje, takie jak unijny AI Act, który wprowadzi obowiązek zapewnienia przejrzystości, bezpieczeństwa i ludzkiego nadzoru nad systemami AI. Brak zgodności może skutkować dotkliwymi karami finansowymi lub zakazem używania danego systemu. Dlatego przy wdrażaniu AI należy jak najwcześniej zaangażować dział prawny lub dział compliance, by zidentyfikować i zminimalizować potencjalne ryzyka. 2.2. Wykorzystuj umowy do określenia odpowiedzialności za AI Zawierając umowy na dostawę rozwiązań AI lub współpracę z dostawcami technologii, uwzględnij w nich zapisy ograniczające ryzyko. Określ standardy jakości i procedury postępowania w przypadku błędnych wyników generowanych przez AI. Jeśli system dostarcza treści lub podejmuje decyzje, wprowadź obowiązek weryfikacji przez człowieka oraz gwarancję ochrony przed rażąco błędnymi wynikami. Wyraźnie wskaż, kto ponosi odpowiedzialność w przypadku szkód lub naruszeń prawa spowodowanych przez AI. Zadbaj też, by dostawca był zobowiązany do ochrony Twoich danych – np. zakazu wykorzystywania ich do trenowania własnych modeli – oraz przestrzegania przepisów prawa. Tego rodzaju zapisy nie wyeliminują błędów, ale zapewnią jasne zasady i podstawę prawną do działania, jeśli coś pójdzie nie tak. 2.3. Uwzględnij zasady korzystania z AI w politykach pracowniczych Kodeks etyki lub polityka IT firmy powinny wprost odnosić się do zasad korzystania z AI. Określ, co pracownicy mogą, a czego nie powinni robić z użyciem narzędzi AI. Na przykład, zabroń wprowadzania poufnych lub wrażliwych danych biznesowych do publicznie dostępnych modeli, aby uniknąć wycieku informacji – chyba że korzystają z zatwierdzonych, bezpiecznych kanałów. Wymagaj, aby każda treść wygenerowana przez AI była weryfikowana pod względem poprawności i adekwatności. Podkreśl, że wyniki generowane automatycznie to sugestie, a nie ostateczne decyzje – odpowiedzialność za efekt pracy zawsze spoczywa na człowieku. Egzekwowanie takich zasad ogranicza ryzyko sytuacji, w której pracownik nieświadomie doprowadza do kryzysu prawnego lub wizerunkowego. To szczególnie istotne, ponieważ badania pokazują, że wielu pracowników korzysta z AI bez wyraźnych wytycznych – niemal połowa ankietowanych nie ma pewności, czy ich działania z wykorzystaniem AI są w ogóle dozwolone. Jasna polityka wewnętrzna chroni zarówno pracowników, jak i samą organizację. 2.4. Chroń własność intelektualną i zapewnij przejrzystość Z prawnego i etycznego punktu widzenia firmy muszą zwracać uwagę na pochodzenie materiałów generowanych przez AI. Jeśli Twoje narzędzie tworzy teksty lub obrazy, upewnij się, że nie dochodzi do plagiatu ani naruszenia praw autorskich. Korzystaj z modeli AI licencjonowanych do użytku komercyjnego lub takich, które jasno wskazują, na jakich danych były trenowane. Gdzie to zasadne, ujawniaj, że treść powstała z pomocą AI – np. gdy raport lub wpis w mediach społecznościowych został współtworzony przez AI, warto to zaznaczyć dla przejrzystości i zaufania. W umowach z klientami lub użytkownikami rozważ stosowne zastrzeżenia, że niektóre wyniki wygenerowała AI i mogą nie mieć gwarancji – jeśli ma to zastosowanie. Celem jest uniknięcie zarzutów wprowadzania w błąd lub naruszeń praw własności intelektualnej. Zawsze pamiętaj: jeśli narzędzie AI dostarcza treść, traktuj ją jak materiał od nieznanego autora – przed publikacją przeprowadź należytą staranność. Tak samo postępuj z wynikami AI. 3. Dobre praktyki ograniczania błędów AI 3.1. Sprawdzaj wyniki AI – najlepiej z udziałem człowieka lub niezależnego systemu kontroli Najprostszym zabezpieczeniem przed błędami AI jest ludzki nadzór. Nie dopuszczaj, by krytyczne decyzje ani komunikacja zewnętrzna opierały się wyłącznie na AI. Jak stwierdzono po incydencie z Deloitte: „Odpowiedzialność nadal spoczywa na profesjonaliście, który z niej korzysta… sprawdź wynik i zastosuj własny osąd, zamiast kopiować to, co wypluwa system”. W praktyce wprowadź etap kontroli: jeśli AI przygotuje analizę lub e-mail, niech kompetentna osoba to zweryfikuje. Jeśli AI dostarcza dane lub kod, przetestuj je lub porównaj z innym źródłem. Niektóre firmy stosują podwójną warstwę AI – jedna generuje, druga ocenia – ale ostatecznie akceptację musi dać człowiek. Ten nadzór to ostatnia linia obrony przed halucynacjami, uprzedzeniami lub błędami kontekstu. 3.2. Testuj i dostrajaj swoje systemy AI przed pełnym wdrożeniem Nie powierzaj modelowi AI od razu zadań krytycznych bez testów w środowisku sandbox. Sprawdź działanie na realnych scenariuszach lub danych historycznych. Czy narzędzie generatywne pozostaje przy faktach w Twojej domenie, czy zaczyna „fantazjować”, gdy ma wątpliwości? Czy system decyzyjny przejawia stronniczość lub nietypowe błędy dla pewnych wejść? Pilotaż na małą skalę ujawni tryby awarii. Następnie dostrój system – może to oznaczać fine-tuning na danych własnych dla poprawy trafności lub ostrzejsze parametry. Jeśli wdrażasz chatbota do obsługi klienta, przetestuj go na szerokim zakresie pytań (także narożnych) i poddaj ocenie zespołu. Skaluj dopiero, gdy spełnia standardy dokładności i tonu. A nawet wtedy – stale monitoruj (patrz niżej). 3.3. Dostarczaj AI wyselekcjonowane dane i kontekst Jednym z powodów „rozjeżdżania się” wyników AI jest brak kontekstu lub trening na mało wiarygodnych danych. Możesz to ograniczyć. Jeśli AI ma odpowiadać na pytania lub tworzyć raporty w Twojej domenie, rozważ podejście typu retrieval augmented: zapewnij bazę zweryfikowanych informacji (dokumentację produktu, bazę wiedzy, zbiory polityk), by model czerpał z prawidłowych źródeł zamiast zgadywać. To znacząco redukuje halucynacje. Analogicznie, filtruj dane treningowe modeli in-house, usuwając oczywiste nieścisłości lub uprzedzenia. Celem jest możliwie „nauczyć” AI prawdy. Pamiętaj: gdy pozwoli się AI wypełniać luki, zrobi to z pełnym przekonaniem. Zawężając zakres do źródeł wysokiej jakości, ograniczasz pole błędu. 3.4. Wprowadź dodatkowe kontrole dla wrażliwych lub wysokostawkowych wyników Nie wszystkie potknięcia AI są równe – literówka w notatce wewnętrznej to co innego niż fałszywe twierdzenie w raporcie finansowym. Zidentyfikuj, które wyniki AI w Twojej firmie są „wysokiego ryzyka” (np. treści publiczne, dokumenty prawne, analizy finansowe). Tam dodaj dodatkowy nadzór. Może to być wielostopniowa akceptacja (kilku ekspertów zatwierdza) lub użycie narzędzi wykrywających anomalie. Przykładowo: automatyczne fact-checkery i moderacja treści mogą wstępnie oznaczać wątpliwe twierdzenia lub niestosowny język. Skonfiguruj też progi: jeśli system AI sygnalizuje niską pewność lub wychodzi poza zakres, powinien automatycznie przekazać sprawę człowiekowi. Wielu dostawców oferuje ustawienia progów pewności i reguły eskalacji – wykorzystaj je, aby powstrzymać niezweryfikowane, podejrzane wyniki. 3.5. Monitoruj i aktualizuj swoje systemy AI Traktuj model AI jak żywy organizm, który wymaga regularnej konserwacji. Obserwuj jego wydajność w czasie – czy liczba błędów nie rośnie? Czy pojawiają się nowe typy zapytań, z którymi sobie nie radzi? Regularnie przeprowadzaj audyty jakości – np. comiesięczne przeglądy wyników lub losową weryfikację części interakcji. Aktualizuj także sam model: jeśli system powtarza ten sam błąd, przeucz go na poprawnych danych lub ulepsz prompt. Gdy zmieniają się przepisy lub polityka firmy, zadbaj, by AI uwzględniała nowe zasady (np. poprzez aktualizację baz wiedzy lub reguł). Ciągłe audyty pomagają wykryć problemy, zanim przerodzą się w poważny incydent. W przypadku zastosowań wrażliwych warto zaprosić zewnętrznych audytorów lub korzystać z narzędzi testujących uprzedzenia, by mieć pewność, że AI pozostaje rzetelna i bezstronna. Celem jest, by nigdy nie traktować AI jako systemu „ustaw i zapomnij” – tak jak serwisuje się kluczowe maszyny, tak samo należy regularnie serwisować modele AI. 4. Strategie operacyjne i nadzór człowieka 4.1. Buduj kulturę ludzkiego nadzoru Bez względu na stopień zaawansowania Twojej AI, nadzór człowieka powinien być standardem. To podejście zaczyna się od góry – kierownictwo powinno podkreślać, że AI ma wspierać, a nie zastępować ludzki osąd. Zachęcaj pracowników, by traktowali AI jak młodszego analityka lub „współpilota” – pomocnego, ale wymagającego kontroli. Przykładowo, Starbucks wprowadził asystenta AI dla baristów, ale wyraźnie zaznaczył, że to narzędzie wspierające obsługę, a nie „robot-barista”. Takie komunikaty kształtują oczekiwanie, że ostateczna jakość pozostaje w rękach człowieka. W codziennej pracy wprowadź obowiązek akceptacji: np. menedżer powinien zatwierdzać każde opracowanie wygenerowane przez AI dla klienta. Dzięki wbudowaniu nadzoru w procesy znacząco zmniejszasz ryzyko niekontrolowanych błędów AI. 4.2. Szkol pracowników z zasad korzystania z AI Nawet osoby technicznie biegłe nie zawsze rozumieją ograniczenia sztucznej inteligencji. Organizuj szkolenia wyjaśniające, co AI potrafi, a czego nie. Objaśnij zjawisko „halucynacji” AI, używając konkretnych przykładów – np. sprawy prawników, którzy przedstawili fikcyjne sprawy sądowe stworzone przez ChatGPT. Naucz zespoły rozpoznawać błędy AI – np. weryfikować źródła danych, identyfikować zbyt ogólne lub „dziwne” odpowiedzi. Szkolenia powinny też obejmować politykę firmy dotyczącą korzystania z AI: jak postępować z danymi, z jakich narzędzi można korzystać, jak wygląda procedura weryfikacji wyników. Im bardziej AI przenika do codziennej pracy, tym ważniejsze, by każdy rozumiał wspólną odpowiedzialność za jej właściwe użycie. Zachęcaj pracowników, by zgłaszali niepokojące zachowania AI i bez obaw prosili o dodatkową weryfikację przez człowieka. Świadomość na pierwszej linii to Twój najskuteczniejszy system wczesnego ostrzegania przed problemami. 4.3. Powołaj zespół lub osobę odpowiedzialną za zarządzanie AI Tak jak firmy mają oficerów ds. bezpieczeństwa czy zespoły compliance, warto wyznaczyć osoby odpowiedzialne za nadzór nad AI. Może to być formalny Komitet Etyki lub Zarządzania AI spotykający się cyklicznie, albo tzw. „AI champion” – menedżer projektu monitorujący działanie konkretnego systemu. Zespół taki powinien ustalać standardy korzystania z AI, oceniać projekty wysokiego ryzyka przed wdrożeniem i informować kierownictwo o bieżących inicjatywach. Powinien też śledzić zmiany w regulacjach i najlepszych praktykach branżowych, aktualizując firmowe procedury. Kluczowe jest skupienie odpowiedzialności i wiedzy w jednym miejscu, zamiast pozwalać, by AI rozwijała się w firmie chaotycznie. Taki zespół pełni funkcję bezpiecznika, który dba o przestrzeganie zasad i rekomendacji zawartych w tym przewodniku. 4.4. Planuj scenariusze awarii i reagowania na błędy AI Uwzględnij ryzyka związane z AI w planach ciągłości działania i reagowania na incydenty. Zadawaj pytania „co jeśli”: co jeśli chatbot w obsłudze klienta udzieli obraźliwej lub błędnej odpowiedzi, a sprawa trafi do mediów? Co jeśli pracownik przypadkowo ujawni dane za pomocą narzędzia AI? Planowanie z wyprzedzeniem pozwala stworzyć procedury – np. gotowe oświadczenie PR na wypadek błędów AI, by móc zareagować szybko i transparentnie. Określ też plan wycofania systemu – kto ma prawo zatrzymać działanie AI lub przywrócić procesy manualne, jeśli system zachowuje się nieprzewidywalnie. W ramach przygotowań przeprowadzaj symulacje takich scenariuszy, jak ćwiczenia ewakuacyjne. Lepiej być gotowym, niż zaskoczonym. Firmy, które skutecznie przeszły przez kryzysy technologiczne, łączy jedno: szybka i odpowiedzialna reakcja. W przypadku AI szczere, szybkie działania naprawcze mogą zamienić potencjalny kryzys w dowód wiarygodności i dojrzałości organizacyjnej. 4.5. Ucz się na cudzych i własnych doświadczeniach Śledź studia przypadków i doniesienia o zastosowaniach AI w biznesie – zarówno tych udanych, jak i tych zakończonych porażką. Przypadki opisane wcześniej (od utraty kontraktu przez Exdrog po zwrot w strategii Klarna) niosą cenne lekcje. Regularnie analizuj, co poszło nie tak w innych firmach, i pytaj: „Czy to mogłoby zdarzyć się u nas? Jak byśmy zareagowali?”. Równie ważne są analizy wewnętrzne – jeśli w Twojej organizacji wystąpił błąd lub „bliski incydent” związany z AI, omów go, zrozum przyczynę i ulepsz proces. Wprowadź kulturę otwartości – bez obwiniania. Pracownicy powinni czuć się bezpiecznie, zgłaszając problemy wynikające z nadmiernego zaufania do AI, bo tylko wtedy organizacja może się uczyć. Stałe uczenie się na błędach własnych i cudzych buduje odporność i pozwala skutecznie poruszać się po zmieniającym się świecie sztucznej inteligencji. 5. Podsumowanie: bezpieczna i mądra adaptacja AI Technologia sztucznej inteligencji w 2026 roku jest bardziej dostępna niż kiedykolwiek wcześniej – a wraz z tym rośnie odpowiedzialność za jej właściwe wykorzystanie. Firmy, które popadają w tarapaty przez AI, robią to zwykle nie dlatego, że technologia jest zła, lecz dlatego, że używają jej bezrefleksyjnie lub bez nadzoru. Jak pokazują przykłady, ślepe zaufanie do wyników AI lub całkowite zastąpienie ludzkiego osądu prowadzi prosto do problemów. Z kolei organizacje, które łączą innowacje AI z solidnymi mechanizmami kontroli, czerpią korzyści bez ryzyka negatywnego rozgłosu. Zasadniczą wartością jest odpowiedzialność – niezależnie od tego, jaki system wdrażasz, to firma ponosi odpowiedzialność za jego skutki. Stosując opisane tu zabezpieczenia prawne, techniczne i organizacyjne, możesz bezpiecznie integrować AI z działalnością operacyjną. Sztuczna inteligencja może zwiększać efektywność, odkrywać nowe możliwości i wspierać rozwój – pod warunkiem, że pozostaje pod odpowiedzialnym nadzorem. Dzięki przemyślanej strategii Twoja firma może uczynić z AI potężnego sojusznika, a nie źródło ryzyka. W gruncie rzeczy, recepta na to, „jak nie wpaść w tarapaty przez AI”, sprowadza się do jednej zasady: wprowadzaj innowacje odważnie, ale zarządzaj nimi rozważnie. Przyszłość należy do tych, którzy potrafią robić jedno i drugie. Chcesz bezpiecznie i strategicznie wdrożyć AI? Sprawdź, jak TTMS pomaga firmom w odpowiedzialnym i skutecznym wykorzystaniu sztucznej inteligencji: ttms.com/ai-solutions-for-business. FAQ Czym są „halucynacje” AI i jak można im zapobiec w firmie? „Halucynacje” AI to sytuacje, w których generatywna sztuczna inteligencja tworzy treści, które brzmią wiarygodnie, ale są całkowicie nieprawdziwe. AI nie kłamie celowo – po prostu uzupełnia luki w wiedzy na podstawie wzorców, co może prowadzić do wymyślonych danych, cytatów czy faktów. Przykładem może być sytuacja, gdy AI wygenerowała fikcyjne interpretacje podatkowe lub zmyślone orzeczenia sądowe, które trafiły do dokumentów przetargowych. Aby uniknąć takich błędów, należy zawsze weryfikować treści stworzone przez AI – traktować je jak wstępny szkic, a nie ostateczną wersję. Warto też korzystać z modeli, które pozwalają podłączyć zaufane źródła wiedzy (Retrieval Augmented Generation), dzięki czemu AI opiera się na prawdziwych danych, a nie „zgaduje”. Zasada jest prosta: żadna treść wygenerowana przez AI nie powinna być publikowana bez ludzkiej kontroli. Jakie przepisy regulują wykorzystanie AI w 2026 roku? W 2026 roku kluczowym aktem prawnym w Europie jest AI Act, czyli unijne rozporządzenie dotyczące sztucznej inteligencji. Nakłada ono obowiązki w zakresie przejrzystości, bezpieczeństwa i nadzoru człowieka nad systemami AI, a także wprowadza kategorie ryzyka dla różnych zastosowań. Równocześnie obowiązują przepisy o ochronie danych osobowych (RODO), które zabraniają przetwarzania danych bez odpowiednich podstaw prawnych – dotyczy to również danych wprowadzanych do narzędzi AI. Poza UE warto zwrócić uwagę na lokalne regulacje dotyczące ochrony konsumentów i własności intelektualnej. W Polsce, podobnie jak w innych krajach Unii, firma ponosi pełną odpowiedzialność za skutki działania AI, nawet jeśli błąd wynikał z decyzji algorytmu. Dlatego nie można „zrzucić winy na maszynę” – odpowiedzialność zawsze pozostaje po stronie człowieka i organizacji. Czy AI zastąpi ludzi w firmie? Jak znaleźć właściwą równowagę? AI nie powinna być traktowana jako zastępstwo człowieka, lecz jako jego wsparcie. Największe sukcesy odnoszą organizacje, które łączą automatyzację z ludzką kontrolą. Przykładowo fintech Klarna po eksperymencie z chatbotami obsługującymi klientów w pełni automatycznie musiał ponownie zatrudnić część pracowników, gdy spadła jakość obsługi. Wniosek jest prosty: AI świetnie radzi sobie z rutyną, ale to człowiek gwarantuje empatię, kontekst i odpowiedzialność. Najlepszym rozwiązaniem jest model „AI + człowiek”, w którym sztuczna inteligencja wspiera ludzi w powtarzalnych zadaniach, a oni zajmują się tym, co wymaga osądu i doświadczenia. Co powinno znaleźć się w wewnętrznej polityce korzystania z AI? Każda firma korzystająca z AI powinna opracować jasne wytyczne regulujące sposób używania tej technologii przez pracowników. W polityce należy określić: które narzędzia AI są zatwierdzone do użytku służbowego, jakie dane można, a jakich nie wolno wprowadzać do systemów AI (np. danych osobowych, tajemnic handlowych), obowiązek weryfikacji wyników generowanych przez AI, zasady etycznego wykorzystania treści, w tym unikanie naruszeń praw autorskich, odpowiedzialność użytkownika za wykorzystanie wyników AI. Taka polityka chroni zarówno firmę, jak i pracowników przed nieświadomym naruszeniem przepisów lub zasad etyki. Warto też zapewnić pracownikom szkolenia z zakresu „AI literacy” – umiejętnego, świadomego korzystania ze sztucznej inteligencji. Jak chronić dane firmowe i bezpieczeństwo informacji przy korzystaniu z AI? Bezpieczeństwo danych to jeden z największych obszarów ryzyka przy wdrażaniu AI. Aby uniknąć wycieków lub nadużyć: używaj biznesowych wersji narzędzi AI (np. ChatGPT Enterprise), które gwarantują poufność danych, nie wprowadzaj do publicznych modeli danych wrażliwych, osobowych ani firmowych, ogranicz dostęp AI tylko do niezbędnych zasobów (zasada „least privilege”), regularnie audytuj sposób wykorzystania AI w organizacji, weryfikuj dostawców pod kątem bezpieczeństwa (certyfikaty, procedury, zgodność z RODO). Pamiętaj, że dane wprowadzone do otwartych modeli mogą zostać wykorzystane do dalszego treningu – czyli w praktyce przestać być poufne. Dlatego każda interakcja z AI powinna być traktowana jak potencjalne udostępnienie informacji na zewnątrz.
Czytaj
Partnerstwo Salesforce i OpenAI – nowa era inteligentnych przedsiębiorstw
Świat rozwiązań biznesowych opartych na sztucznej inteligencji właśnie przeszedł prawdziwą rewolucję. Podczas konferencji Dreamforce 2025 firmy Salesforce i OpenAI ogłosiły rozszerzenie swojej strategicznej współpracy, które może całkowicie odmienić sposób, w jaki przedsiębiorstwa pracują, sprzedają i obsługują klientów. Nie jest to zwykła zapowiedź kolejnej integracji, lecz wizja „inteligentnego przedsiębiorstwa” – organizacji, w której sztuczna inteligencja współpracuje z człowiekiem w naturalny, konwersacyjny sposób, bezpośrednio w narzędziach używanych na co dzień. 1. Konferencja Dreamforce 2025: Zapowiedź nowej ery sztucznej inteligencji w biznesie Partnerstwo Salesforce i OpenAI zapowiada prawdziwą zmianę w podejściu do rozwiązań dla biznesu. Zamiast zmuszać pracowników do korzystania z wielu różnych aplikacji i paneli, nowe integracje wprowadzają możliwości sztucznej inteligencji prosto do środowisk takich jak ChatGPT, Slack czy platforma Salesforce. 1.1 Głęboka integracja OpenAI i Salesforce – rewolucyjna integracja AI w systemach CRMi Nowe partnerstwo wprowadza szereg przełomowych możliwości, które łączą potencjał najbardziej zaawansowanych modeli AI z danymi przedsiębiorstw. Klienci Salesforce mogą teraz korzystać z najnowszych modeli OpenAI, w tym z zaawansowanego systemu GPT-5, aby tworzyć inteligentnych agentów i prompty bezpośrednio w platformie Salesforce. GPT-5 to zintegrowany system sztucznej inteligencji, który potrafi samodzielnie zdecydować, kiedy udzielić szybkiej odpowiedzi, a kiedy zastosować bardziej złożone rozumowanie, by dostarczyć ekspertyz na najwyższym poziomie. Prawdziwa innowacja sięga jednak dalej niż sama możliwość korzystania z modeli AI. Współpraca obejmuje również partnerstwa ze Stripe – w celu stworzenia Agentic Commerce Protocol, z Anthropic – by obsługiwać branże regulowane, oraz z Google – aby zintegrować modele Gemini z ekosystemem Agentforce 360. Dzięki temu Salesforce staje się centralnym punktem dla rozwiązań sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach, oferując klientom niespotykaną dotąd elastyczność i swobodę wyboru. 1.2 Agentforce 360 w środowisku ChatGPT – pełna integracja CRM i AI Jednym z najbardziej imponujących ogłoszeń jest informacja, że platforma Agentforce 360 będzie dostępna bezpośrednio w ChatGPT. Umożliwi to użytkownikom przeglądanie danych sprzedażowych, analizowanie rozmów z klientami oraz tworzenie zaawansowanych wizualizacji w Tableau – wszystko poprzez proste zapytania w naturalnym języku. Wyobraźmy sobie menedżera sprzedaży, który pyta: „Pokaż mi pięć największych szans sprzedażowych, które mają szansę zamknąć się w tym kwartale” – i natychmiast otrzymuje nie tylko dane, ale też konkretne wnioski i wizualizacje, bez potrzeby opuszczania czatu. 2. Salesforce i OpenAI zmieniają sposób pracy z systemami CRM To partnerstwo całkowicie zmienia sposób pracy, sprawiając, że dane firmowe i procesy są dostępne w bardziej naturalny, intuicyjny i zrozumiały sposób – poprzez rozmowę z systemem. 2.1 Od prompta do decyzji – jak AI usprawnia codzienną pracę Tradycyjna analityka biznesowa wymagała poruszania się po skomplikowanych panelach, generowania raportów i ręcznego zestawiania danych. Integracja Salesforce z OpenAI całkowicie to zmienia. Pracownicy mogą teraz prowadzić naturalne rozmowy ze swoimi danymi biznesowymi – zadawać pytania w zwykłym języku i natychmiast otrzymywać odpowiedzi oparte na kontekście ich CRM-u, analiz czy systemów operacyjnych. Takie podejście radykalnie skraca czas między pytaniem a działaniem. Menedżer przygotowujący się do kwartalnego podsumowania nie musi już logować się do kilku systemów, eksportować danych i tworzyć prezentacji ręcznie. Wystarczy, że poprosi o potrzebne informacje – a sztuczna inteligencja przygotuje wszystko w czasie rzeczywistym. 2.2 Agenci AI w Slacku, Tableau i CRM Salesforce i OpenAI wprowadzają integrację także do Slacka – narzędzia, które Salesforce określa jako „agentowy system operacyjny” współczesnego biznesu. ChatGPT jest teraz dostępny bezpośrednio w Slacku, co pozwala zespołom tworzyć treści, podsumowywać długie wątki rozmów, przeszukiwać firmową wiedzę i łączyć się z wewnętrznymi narzędziami – wszystko bez wychodzenia z jednego środowiska pracy. Dodatkowo, agent OpenAI Codex został zintegrowany ze Slackiem, umożliwiając programistom delegowanie zadań programistycznych za pomocą zwykłych poleceń w języku naturalnym. Inżynierowie mogą opisać, co chcą zbudować, a sztuczna inteligencja wygeneruje, przetestuje i udoskonali kod bezpośrednio w wątku Slacka. Partnerstwo to rozszerza możliwości Agentforce 360 o obsługę głosu i interakcje wielokanałowe, umożliwiając firmom budowanie bardziej naturalnych i wciągających relacji z klientami. 3. Agentic Commerce – błyskawiczne zakupy i coś więcej Jedną z najbardziej widocznych dla konsumentów innowacji jest Agentforce Commerce, które całkowicie zmienia sposób odkrywania i kupowania produktów online. 3.1 Agentforce Commerce – zakupy bezpośrednio w ChatGPT Dzięki nowej integracji sprzedawcy korzystający z Agentforce Commerce mogą prezentować swoje katalogi produktów bezpośrednio w ChatGPT, docierając do setek milionów potencjalnych klientów tam, gdzie już teraz spędzają czas. Jeśli użytkownik wyrazi zainteresowanie danym produktem podczas rozmowy z ChatGPT, może sfinalizować cały zakup bez opuszczania czatu. To nie tylko kwestia wygody – to sposób na uchwycenie popytu dokładnie w momencie, gdy się pojawia. Badania Salesforce pokazują, że 48% konsumentów korzystających już ze sztucznej inteligencji jest otwartych na to, by agent AI dokonywał zakupów w ich imieniu. Integracja Agentforce Commerce sprawia, że taka przyszłość staje się rzeczywistością już dziś. 3.2 Bezpieczne transakcje dzięki Stripe i Agentic Commerce Protocol Bezpieczeństwo i zaufanie to kluczowe elementy każdej transakcji handlowej. Dlatego Salesforce nawiązał współpracę ze Stripe i OpenAI, by opracować Agentic Commerce Protocol (ACP) -rozwiązanie open-source, które standaryzuje sposób, w jaki firmy mogą wchodzić w interakcje z konsumentami za pośrednictwem agentów AI, zachowując pełną kontrolę nad relacjami z klientami, danymi i realizacją zamówień. Protokół gwarantuje bezpieczeństwo danych płatniczych, zapewnia, że sprzedawcy zachowują bezpośrednią relację z klientem przez cały proces zakupu, oraz pozwala firmom samodzielnie decydować o akceptacji zamówień w oparciu o własną ocenę ryzyka. Stripe odpowiada za infrastrukturę finansową i obsługę płatności – w tym wsparcie dla Link i wielu metod płatności – podczas gdy sprzedawcy zachowują pełną kontrolę nad doświadczeniem klienta po dokonaniu zakupu. To trójstronne partnerstwo Salesforce, Stripe i OpenAI tworzy kompletne, kompleksowe rozwiązanie, które pozwala sprzedawcom zwiększać przychody i budować silniejsze relacje z klientami – bezpośrednio na platformach, z których ci już korzystają. 4. Jaki wpływ na biznes i klientów będzie miało połączenie sił Salesforce i chatGPT? Nowe partnerstwo przynosi wymierne korzyści zarówno pracownikom, jak i klientom, zasadniczo zmieniając sposób, w jaki organizacje funkcjonują i komunikują się ze swoimi rynkami. 4.1 Wsparcie AI dla zespołów sprzedażowych Dla pracowników ta integracja oznacza szereg ułatwień w codziennej pracy – nie muszą już przełączać się między aplikacjami ani zapamiętywać skomplikowanych komend i ścieżek w systemach. Przedstawiciele handlowi mogą uzyskiwać dane z CRM po prostu rozmawiając z systemem, konsultanci wsparcia łatwo wyszukują artykuły i historię kontaktów z klientem, a analitycy generują wizualizacje bez potrzeby zaawansowanej znajomości narzędzi analitycznych. Pierwsi użytkownicy już widzą znaczące efekty. Reddit wdrożył Agentforce do obsługi zapytań reklamodawców, uzyskując 46% redukcji liczby zgłoszeń i skracając czas rozwiązywania spraw o 84% – z 8,9 do zaledwie 1,4 minuty. Ta poprawa efektywności pozwoliła zwiększyć satysfakcję reklamodawców o 20%, jednocześnie odciążając pracowników od powtarzalnych zadań. 4.2 Nowe kanały zaangażowania klientów – ta sama jakość obsługi Dzięki tej współpracy klienci otrzymują spójne doświadczenie niezależnie od wybranego kanału kontaktu. Nieważne, czy rozmawiają z agentem AI w ChatGPT, prowadzą rozmowę głosową przez telefon, czy robią zakupy za pomocą czatu lub asystenta AI – w każdym przypadku interakcja jest płynna, spersonalizowana i oparta na pełnej historii klienta. Agentforce Voice, kluczowy element platformy Agentforce 360, umożliwia prowadzenie naturalnych rozmów głosowych w czasie rzeczywistym, z bardzo niskim opóźnieniem, co sprawia, że brzmienie tych interakcji jest naprawdę ludzkie. Agenci głosowi potrafią aktualizować rekordy CRM, uruchamiać procesy, wywoływać API i wykonywać konkretne działania – wszystko to przy zachowaniu naturalnego toku rozmowy oraz tonu i stylu właściwego dla marki. 5. AI, której możesz zaufać – bezpieczne rozwiązania dla biznesu Wdrożenie AI w organizacjach na dużą skalę wymaga przede wszystkim zaufania, bezpieczeństwa i zgodności z regulacjami – i właśnie w tych obszarach Salesforce oferuje kompleksowe rozwiązania. 5.1 GPT-5, Anthropic Claude – połączenie mocy modeli z bezpieczeństwem Salesforce Salesforce oferuje klientom niespotykaną dotąd swobodę wyboru modeli AI, integrując rozwiązania od wielu czołowych dostawców. Poza GPT-5 od OpenAI, współpraca z Anthropic sprawia, że model Claude staje się preferowanym rozwiązaniem dla branż regulowanych – takich jak finanse, opieka zdrowotna, cyberbezpieczeństwo czy life sciences. Anthropic to pierwszy dostawca dużych modeli językowych w pełni zintegrowany w obrębie warstw zaufania Salesforce, co oznacza, że cały ruch danych Claude odbywa się w obrębie prywatnej chmury Salesforce. Współpraca z Google z kolei wprowadza modele Gemini do Atlas Reasoning Engine – warstwy inteligencji napędzającej Agentforce 360. To hybrydowe podejście łączy kreatywność i elastyczność dużych modeli językowych z niezawodnością i przewidywalnością uporządkowanych procesów biznesowych. Wszystkie te modele działają w ramach Einstein Trust Layer – bezpiecznej architektury AI wbudowanej bezpośrednio w platformę Salesforce. Warstwa ta zapewnia szereg zabezpieczeń, takich jak: bezpieczne pobieranie danych z zachowaniem istniejących uprawnień użytkowników, maskowanie informacji wrażliwych zanim trafią do zewnętrznych modeli, brak przechowywania danych przez dostawców modeli (zero data retention), wykrywanie treści nieodpowiednich lub toksycznych, pełne ścieżki audytu i zgodności. 5.2 AI, która spełnia najwyższe standardy branż regulowanych W branżach objętych regulacjami przestrzeganie zasad zgodności to nie opcja, lecz konieczność. Rozszerzone partnerstwo z Anthropic odpowiada na te potrzeby, udostępniając model Claude w bezpiecznym środowisku chmurowym Salesforce. Dzięki temu organizacje mogą korzystać z najnowszych możliwości AI, jednocześnie zachowując pełną ochronę danych i procesów wrażliwych. W planach jest również wspólne opracowywanie branżowych rozwiązań AI dla sektorów regulowanych – począwszy od usług finansowych – które będą dostosowane do specyficznych wymagań dotyczących prywatności, przepisów i procesów operacyjnych. 6. Era konwersacyjnej AI: nowy rozdział dla przedsiębiorstw Ogłoszenia z Dreamforce 2025 to dopiero początek długofalowej transformacji. 6.1 Kierunki rozwoju Agentforce 360 i integracji z OpenAI Modele OpenAI są już dostępne w ramach Agentforce, co pozwala klientom natychmiast rozpocząć tworzenie własnych agentów i promptów. Funkcje ChatGPT i Codex w Slacku również są dostępne od momentu ogłoszenia współpracy. Szczegółowy harmonogram wdrożeń aplikacji Agentforce 360 i Agentforce Commerce w ChatGPT zostanie ogłoszony w najbliższych miesiącach, gdy integracje przejdą z fazy testowej do powszechnej dostępności. Takie etapowe podejście pozwala Salesforce i OpenAI udoskonalać doświadczenie użytkowników na podstawie wczesnych opinii, zanim rozwiązania zostaną wdrożone globalnie na szeroką skalę. Platforma Data 360 (wcześniej znana jako Data Cloud) pełni teraz rolę jednolitej warstwy danych, zapewniającej kontekst i wiarygodne informacje dla każdego agenta AI w całym ekosystemie. Nowe funkcje, takie jak Intelligent Context, łączą dane strukturalne z CRM z danymi niestrukturalnymi – np. e-mailami, plikami PDF czy transkrypcjami rozmów – a Tableau Semantics dba o spójność definicji biznesowych we wszystkich aplikacjach. Funkcja/Integracja Opis Platforma(y) Dostępność Agentforce 360 w ChatGPT Zapytania do CRM, wizualizacje, workflowy przez czat ChatGPT Podgląd (szczegóły wkrótce) Modele OpenAI w Salesforce Tworzenie agentów/promptów, dostęp do GPT-5, funkcje multimodalne i głosowe Platforma Salesforce Dostępne Natychmiastowe zakupy (Instant Checkout) Sprzedaż i płatności natywnie w ChatGPT ChatGPT Podgląd ChatGPT w Slack Tworzenie, podsumowywanie, wyszukiwanie, integracja z narzędziami wewnętrznymi Slack Dostępne Codex w Slack Delegowanie zadań programistycznych za pomocą języka naturalnego Slack Dostępne Sprzedaż zgodna z prywatnością Bezpieczne, wbudowane transakcje, kontrola nad danymi klienta ChatGPT, Stripe Podgląd 6.2 Przewaga konkurencyjna w erze workflow opartych na AI Jak podkreślił Marc Benioff podczas przemówienia na Dreamforce, to partnerstwo tworzy „zaufaną podstawę, która pozwala firmom stać się agentowymi przedsiębiorstwami”. Sam Altman dodał, że wspólnym celem jest sprawienie, by codzienne narzędzia „działały lepiej razem – tak, aby praca była bardziej naturalna i zintegrowana”. Przewaga konkurencyjna nie polega już wyłącznie na dostępie do potężnych modeli AI, lecz na tym, w jaki sposób są one osadzone w codziennych procesach, oparte na zaufanych danych i chronione solidnymi mechanizmami bezpieczeństwa. Organizacje, które zaczną korzystać z konwersacyjnej AI w codziennej pracy, będą działać sprawniej, podejmować lepsze decyzje i zapewniać klientom wyższy poziom obsługi, wyprzedzając firmy wciąż uwięzione w tradycyjnych systemach. 7. TTMS Insights – Przygotuj swoją organizację na erę agentów AI Partnerstwo Salesforce i OpenAI to coś więcej niż tylko innowacja technologiczna – to zapowiedź fundamentalnej zmiany w sposobie projektowania, wdrażania i wykorzystywania oprogramowania w przedsiębiorstwach. W miarę jak firmy analizują, jak najlepiej wykorzystać nowe możliwości, pojawia się kilka kluczowych kwestii strategicznych. Po pierwsze, organizacje muszą ocenić gotowość swoich danych. Potencjał konwersacyjnej AI w pełni zależy od ich jakości – ich czystości, dostępności i odpowiedniego zarządzania. Tylko wtedy agenci AI będą w stanie udzielać trafnych, kontekstowych odpowiedzi. Po drugie, warto zidentyfikować obszary o największym potencjale biznesowym, w których wdrożenie AI może przynieść natychmiastowe efekty. Obsługa klienta, wsparcie sprzedaży i marketing to naturalne punkty wyjścia – technologie te są już sprawdzone, a zwrot z inwestycji łatwy do zmierzenia. Po trzecie, organizacje powinny opracować ramy zarządzania i nadzoru nad AI, które połączą innowacyjność z odpowiedzialnością. Należy jasno określić, kiedy agenci AI mogą działać autonomicznie, a kiedy wymagana jest interwencja człowieka; jak chronione są dane wrażliwe; oraz w jaki sposób monitorowane i audytowane jest zachowanie agentów. 8. Jak TTMS pomaga firmom tworzyć inteligentne przedsiębiorstwa dzięki Salesforce i OpenAI W TTMS specjalizujemy się w pomaganiu organizacjom w przechodzeniu przez złożone procesy transformacji technologicznych. Nasze doświadczenie obejmuje wdrożenia Salesforce, outsourcing i usługi zarządzane, a także integracje rozwiązań AI w ramach platform Sales Cloud, Service Cloud, Marketing Cloud, Experience Cloud i Nonprofit Cloud. Połączenie platformy CRM Salesforce z najnowszymi modelami OpenAI otwiera firmom zupełnie nowe możliwości wykorzystania sztucznej inteligencji w codziennej pracy. Niezależnie od tego, czy chcesz wdrożyć agentów Agentforce do obsługi klienta, uruchomić Agentforce Commerce, aby docierać do nowych odbiorców poprzez ChatGPT, czy zintegrować głosowych agentów AI, TTMS poprowadzi Cię przez każdy etap tej transformacji. Przyszłość pracy to sposób, w którym systemy AI wspierają codzienną działalność zespołów, ułatwiając podejmowanie decyzji i komunikację. Pytanie nie brzmi, czy wdrożyć te technologie, lecz jak szybko można je wykorzystać, aby zdobyć przewagę konkurencyjną. Dzięki odpowiedniej strategii, wsparciu doświadczonego partnera wdrożeniowego oraz dbałości o jakość danych i procesów Twoja organizacja może stać się firmą w pełni wspieraną przez inteligentnych agentów AI – działającą szybciej, sprawniej i efektywniej niż kiedykolwiek wcześniej. Skontaktuj się z nami już teraz!
Czytaj
MAI-1 i MAI-Voice-1: nowe modele AI Microsoftu sygnalizują odejście od OpenAI
MAI-1 i MAI-Voice-1: nowe modele AI Microsoftu sygnalizują odejście od OpenAI Sierpień 2025 – Microsoft zaprezentował dwa wewnętrznie opracowane modele sztucznej inteligencji – MAI-1 (nowy LLM – duży model językowy) i MAI-Voice-1 (model generowania mowy) – co oznacza strategiczny zwrot w kierunku technologicznej niezależności od OpenAI. Po latach opierania się na modelach OpenAI (i zainwestowaniu około 13 miliardów dolarów w to partnerstwo od 2019 roku), dział AI Microsoftu zaczyna działać na własną rękę. Krok ten sygnalizuje, że pomimo głębokich powiązań z OpenAI, Microsoft ma szansę mieć większą kontrolę nad technologią sztucznej inteligencji, która napędza jego produkty. Z poniższego artykułu dowiesz się m.in., jaki będzie to miało wpływ na branżę. Strategiczne odejście od OpenAI Ogłoszenie przez Microsoft MAI-1 i MAI-Voice-1 – a miało to miejsce pod koniec sierpnia 2025 roku – jest powszechnie postrzegane jako próba zwiększenia niezależności w zakresie sztucznej inteligencji. Przez lata modele serii GPT OpenAI (takie jak GPT-4) były „mózgami” wielu produktów Microsoftu (od usług Azure OpenAI po GitHub Copilot czy czat Binga). W całej współpracy pojawiły się jednak zgrzyty. OpenAI skupiło się na własnym rozwoju, zaś sam Microsoft otwarcie krytykował GPT-4 jako „zbyt drogi i powolny” dla konsumentów i niektórych ich potrzeb. Doszło nawet do tego, Microsoft zaczął „po cichu” testować inne modele sztucznej inteligencji, które miały zasilać Copilota. Na początku 2024 roku Microsoft zatrudnił Mustafę Suleymana (współzałożyciela DeepMind i byłego prezesa Inflection AI), aby poprowadził nowy wewnętrzny zespół ds. sztucznej inteligencji – co było wyraźnym sygnałem, że firma zamierza rozwijać własne modele. Suleyman od tego czasu podkreślał „opcjonalność” w strategii Microsoftu w dziedzinie sztucznej inteligencji: firma będzie używać najlepszych dostępnych modeli – czy to z OpenAI, oprogramowania typu open source, czy własnego laboratorium – kierując zadania do modelu, który jest najbardziej wydajny. Wprowadzenie MAI-1 i MAI-Voice-1 nadaje tej strategii konkretny kształt. Daje Microsoftowi realną, wewnętrzną alternatywę dla technologii OpenAI, nawet jeśli obaj pozostają partnerami. W rzeczywistości decydenci Microsoftu w dziedzinie sztucznej inteligencji opisują te modele jako „rozszerzające” (a nie natychmiast zastępujące) OpenAI, przynajmniej na razie. Jednak cel długoterminowy jest oczywisty: Microsoft przygotowuje się na przyszłość po OpenAI, w której nie będzie zobowiązany wobec zewnętrznego dostawcy. Jak ujęła to jedna z analiz Computerworld, Microsoft nie zatrudnił wizjonerskiego zespołu AI „po prostu po to, by rozszerzyć czyjś produkt” – przygotowuje grunt pod budowę własnego fundamentu AI. Poznaj MAI-1 i MAI-Voice-1: Nowe modele AI Microsoftu MAI-Voice-1 to pierwszy wydajny model Microsoftu do generowania mowy. Firma twierdzi, że może on wytworzyć pełną minutę naturalnie brzmiącego dźwięku w mniej niż sekundę na jednym procesorze GPU, co czyni go jednym z najwydajniejszych systemów mowy dostępnych na rynku. MAI-Voice-1 już teraz obsługuje zaawansowane funkcje: na przykład nowa usługa Copilot Daily odczytuje najważniejsze „newsy” (oczywiście naturalnie brzmiącym głosem), a funkcja Copilot Podcasts może tworzyć dialogi podcastów prosto z komunikatów tekstowych. Microsoft chwali się wysoką wiernością i ekspresją modelu w scenariuszach z jednym i wieloma mówcami. W erze błyskawicznego postępu interfejsów głosowych Microsoft wyraźnie postrzega to jako strategiczną technologię (firma nawet ogłosiła, że „głos jest interfejsem przyszłości”). Co godne uwagi, produktem OpenAI w dziedzinie „audio” był Whisper, model transkrypcji mowy na tekst – ale OpenAI nie stworzył porównywalnego modelu zamiany tekstu na mowę. Dzięki MAI-Voice-1 firma Microsoft wypełnia tę lukę, oferując model, która może mówić do użytkowników z intonacją i szybkością zbliżoną do ludzkiej, bez konieczności korzystania z silnika innej firmy. MAI-1 (wersja zapoznawcza) to nowy LLM Microsoftu – pierwszy wewnętrznie wyszkolony model podstawowy firmy. „Pod maską” MAI-1 kryje się architektura mixture-of-experts, wytrenowana na około 15 000 procesorach graficznych NVIDIA H100. Model został zaprojektowany tak, aby radzić sobie w udzielaniu pomocnych odpowiedzi na codzienne zapytania. Microsoft rozpoczął publiczne testy MAI-1 w praktyce: został on wydany jako MAI-1-preview na LMArena, platformie społecznościowej do testów porównawczych, na której użytkownicy mogą bezpośrednio porównywać modele AI. Pozwala to Microsoftowi na transparentne ocenianie wydajności MAI-1 w stosunku do innych modeli AI (zarówno konkurencji, jak i modeli otwartych) i szybkie iterowanie. Microsoft rozpoczął publiczne testy MAI-1 w praktyce: został on wydany jako MAI-1-preview na LMArena, platformie społecznościowej do testów porównawczych, na której użytkownicy mogą bezpośrednio porównywać modele AI. Pozwala to Microsoftowi na transparentne ocenianie wydajności MAI-1 w stosunku do innych modeli AI (zarówno konkurencji, jak i modeli otwartych) i szybkie iterowanie. Według Microsoftu, MAI-1 pokazuje już „przebłysk przyszłych ofert w Copilot” – a firma wdraża go selektywnie w Copilot (zestawie asystentów AI firmy Microsoft w systemach Windows, Office i innych) do zadań takich jak generowanie tekstu. W nadchodzących tygodniach niektóre funkcje Copilot zaczną używać MAI-1 do obsługi zapytań użytkowników, a Microsoft będzie zbierał opinie w celu ulepszenia modelu. Krótko mówiąc, MAI-1 jeszcze nie zastępuje GPT-4 OpenAI w produktach Microsoftu, ale jest na dobrej drodze, by ostatecznie odegrać ważną rolę. Daje Microsoftowi możliwość dostosowania i optymalizacji LLM specjalnie dla swojego ekosystemu asystentów „Copilot”. Jak MAI-1 wypada na tle modeli OpenAI? Pod względem możliwości GPT-4, a także niedawno wprowadzony GPT-5, wciąż wyznaczają branżowe standardy – od zaawansowanego rozumowania po generowanie kodu. MAI-1 to dopiero pierwsza generacja, a Microsoft otwarcie przyznaje, że przyjmuje strategię bycia „tuż za liderem”. Różnice widoczne są też w architekturze. GPT-4 pozostaje niejawny, lecz powszechnie uznaje się go za ogromny model wymagający potężnych zasobów. MAI-1 oparto na architekturze mixture-of-experts, która może być znacznie bardziej wydajna. W połączeniu z mniejszą skalą treningu możemy sądzić, że Microsoft celuje w model tańszy i bardziej efektywny, nawet jeśli nie jest jeszcze najmocniejszy na rynku. W rzeczywistości jednym z głównych motywów była kwestia kosztów i kontroli – używanie GPT-4 na masową skalę okazało się drogie i czasochłonne. Dzięki własnemu modelowi Microsoft może optymalizować opóźnienia i wydajność w ramach własnej infrastruktury. W obszarze głosu różnice są wyraźne: OpenAI rozwija model Whisper do rozpoznawania mowy (transkrypcja audio na tekst), podczas gdy Microsoft z MAI-Voice-1 skupia się na jej generowaniu (tworzenie mowy z tekstu). Dzięki temu firma zyskuje własne rozwiązanie, które pozwala jej sztucznej inteligencji przemawiać naturalnym głosem – w domenie, gdzie wcześniej korzystała z zewnętrznych usług TTS lub mniej elastycznych technologii. Największym atutem MAI-Voice-1 jest szybkość i wydajność – generuje mowę praktycznie w czasie rzeczywistym, co ma kluczowe znaczenie dla interaktywnych asystentów głosowych i czytania dłuższych treści. Jakość określana jest jako wysoka wierność i ekspresja, przewyższająca monotonne brzmienie starszych systemów TTS. W efekcie Microsoft buduje pełny zestaw narzędzi AI: MAI-1 odpowiada za inteligencję tekstową, a MAI-Voice-1 za interakcję głosową. Modele te nieuchronnie będą porównywane z GPT-4 w obszarze tekstu i innymi rozwiązaniami voice-AI, ale przewagą Microsoftu jest możliwość głębokiej integracji z własnym ekosystemem i pełnej kontroli nad rozwojem. Dlaczego własne modele to większa kontrola i bezpieczeństwo? Poza samymi aspektami technicznymi, wewnętrzne prace Microsoftu nad sztuczną inteligencją koncentrują się na kontroli – nad rozwojem technologii, przepływem danych i zgodnością z celami firmy. Dzięki własnym modelom Microsoft zyskuje poziom niezależności, którego nie miał, opierając się wyłącznie na API OpenAI. Jak podkreślono w jednym z branżowych briefingów: „Posiadanie modelu oznacza posiadanie całego łańcucha danych, podejścia do zgodności i planu rozwoju produktu”. Innymi słowy, Microsoft może sam decydować, jak i gdzie dane są przetwarzane w systemie AI, ustalać własne zasady zarządzania i regulacji oraz rozwijać funkcjonalność zgodnie z własnym harmonogramem, a nie narzuconym z zewnątrz. Ma to kilka bardzo konkretnych konsekwencji: Zarządzanie danymi i prywatność: Dzięki własnym modelom poufne dane użytkowników mogą być przetwarzane w obrębie chmury Microsoftu, zamiast trafiać do zewnętrznych dostawców. Przedsiębiorstwa korzystające z usług AI tej firmy mogą mieć pewność, że ich informacje podlegają rygorystycznym umowom korporacyjnym i nie są narażone na ryzyko po stronie osób trzecich. Microsoft może też łatwiej weryfikować i dokumentować sposób wykorzystywania danych w procesach trenowania i obsługi modeli, co ułatwia spełnianie wymogów regulacyjnych. Ma to szczególne znaczenie w kontekście nowych przepisów – np. unijnej ustawy o AI – które wymagają przejrzystości i kontroli ryzyka. Posiadanie rozwiązań AI wewnątrz organizacji upraszcza raportowanie i zapewnia pełny wgląd w działanie modeli. Dostosowywanie i różnicowanie produktów: Modele opracowane wewnętrznie pozwalają Microsoftowi rozwijać funkcje, których standardowe rozwiązania OpenAI nie oferują. Firma może zaszczepiać w modelu wiedzę własną, np. trenować go na danych pomocy technicznej Windows, aby lepiej wspierał użytkowników, albo optymalizować go pod kątem scenariuszy specyficznych dla klientów. Copilot może ewoluować w kierunku funkcji opartych na unikalnych zdolnościach modeli Microsoftu, np. głębszej integracji z danymi Microsoft 365 czy specjalnych wersji branżowych dla dużych firm. Taka elastyczność w kształtowaniu rozwoju to przewaga na rynku – Microsoft nie jest ograniczony harmonogramem ani zakresem funkcji narzuconych przez zewnętrznych dostawców. Jak podkreśla Launch Consulting, korzystanie wyłącznie z gotowych modeli sprawia, że możliwości firm są zbliżone do konkurencji; posiadanie własnych otwiera drogę do unikalnych funkcji i szybszych innowacji. Zgodność i zarządzanie ryzykiem: Mając pełną kontrolę nad modelami, Microsoft może bardziej bezpośrednio egzekwować zgodność z regulacjami i własnymi zasadami etycznymi. Może wbudowywać potrzebne filtry treści czy zabezpieczenia i szybko je modyfikować w razie zmiany przepisów. Dla sektorów regulowanych – finansów, ochrony zdrowia czy administracji publicznej – ta kontrola jest kluczowa. W przyszłości Microsoft będzie mógł oferować wersje swoich modeli certyfikowane pod kątem zgodności. Co więcej, kwestie takie jak przejrzystość działania czy redukcja stronniczości mogą być rozwiązywane przez wewnętrzne zespoły ds. bezpieczeństwa AI – w sposób lepiej dopasowany do potrzeb klientów niż w przypadku uniwersalnych reguł OpenAI. W praktyce własne modele AI zwiększają zaufanie i niezawodność rozwiązań Microsoftu w oczach klientów korporacyjnych i regulatorów. Na razie MAI-1 i MAI-Voice-1 wykorzystywane są głównie w produktach konsumenckich (Windows, Office 365 Copilot). Mustafa Suleyman podkreślił, że pierwszym celem było stworzenie technologii działającej doskonale w tym obszarze – z użyciem szerokiej telemetrii i danych użytkowników indywidualnych do trenowania i udoskonalania modeli. Jednak korporacyjne zastosowania są już na horyzoncie. Można oczekiwać, że w miarę dojrzewania technologii trafi ona także do Azure AI i Copilotów dla biznesu, dając klientom wybór między modelami OpenAI a rozwiązaniami Microsoftu. Dla decydentów to jasny sygnał: AI staje się strategiczną własnością intelektualną, a jej posiadanie lub częściowa kontrola może przynieść przewagi w obszarze zarządzania danymi, zgodności i personalizacji, których trudno byłoby oczekiwać przy wyłącznym korzystaniu z cudzych rozwiązań. Budować czy kupować AI? Kluczowe wnioski dla biznesu Decyzja Microsoftu prowokuje pytanie, przed którym staje dziś wiele firm: czy inwestować we własne modele AI, czy opierać się na gotowych rozwiązaniach dostawców, takich jak OpenAI czy Anthropic? Odpowiedź zależy od specyfiki organizacji, ale doświadczenie Microsoftu daje kilka cennych wskazówek dla tych, którzy tworzą swoją strategię w obszarze sztucznej inteligencji Kontrola strategiczna a zależność: Przykład Microsoftu pokazuje ryzyko nadmiernej zależności od jednego dostawcy AI. Mimo bliskiej współpracy z OpenAI, interesy obu firm nie zawsze były zbieżne. Jeśli sztuczna inteligencja jest kluczowa dla Twojego biznesu, opieranie się wyłącznie na zewnętrznych modelach oznacza uzależnienie od cudzych decyzji, cen i harmonogramów. Własny model – lub zespół, który potrafi go rozwijać – daje strategiczną niezależność i pozwala priorytetyzować to, co najważniejsze dla firmy. Trzeba jednak pamiętać, że oznacza to także pełną odpowiedzialność za jego jakość i utrzymanie. Wymagane zasoby i wiedza specjalistyczna: Z drugiej strony, niewiele firm ma zasoby porównywalne z Microsoftem. Trenowanie modeli tej skali jest niezwykle kosztowne – już wstępna wersja MAI-1 wymagała 15 tys. procesorów GPU, a liderzy rynku inwestują jeszcze więcej. Poza sprzętem potrzebne są ogromne zbiory danych i rzadkie kompetencje badawcze. Dla większości przedsiębiorstw dorównanie OpenAI, Google czy Microsoftowi na najwyższym poziomie jest po prostu nierealne. Jeśli nie masz skali, by inwestować dziesiątki czy setki milionów dolarów w AI, lepszym rozwiązaniem będzie wykorzystanie gotowych modeli. Zasadniczo: jeśli AI jest Twoim kluczowym wyróżnikiem – buduj; jeśli tylko narzędziem do osiągnięcia celu – kupuj. Potrzeby w zakresie prywatności, bezpieczeństwa i zgodności: Jednym z głównych powodów, dla których firmy rozważają własne modele AI, jest kwestia danych i zgodności z przepisami. W branżach silnie regulowanych – jak ochrona zdrowia czy finanse – przesyłanie poufnych informacji do zewnętrznego API, nawet przy obietnicy pełnej prywatności, może być ryzykowne i kosztowne. W takich sytuacjach lepiej sprawdza się model wdrożony wewnętrznie w bezpiecznym środowisku lub u dostawcy, który gwarantuje pełną izolację danych. Microsoft daje tu przykład – prowadząc przetwarzanie AI we własnych strukturach, zachowuje pełną kontrolę nad całym procesem. Podobnie inne firmy mogą uznać, że lokalny model – własny lub open source – to najpewniejsza droga do zgodności. Warto jednak pamiętać, że wielu dostawców oferuje już dedykowane instancje lub rozwiązania on-premise, które mogą stanowić kompromis między wygodą a bezpieczeństwem. Potrzeba personalizacji i zróżnicowania: Jeśli gotowe modele AI nie odpowiadają na specyficzne potrzeby firmy lub korzystanie z tych samych rozwiązań, co konkurencja, odbiera przewagę rynkową – warto rozważyć własny model. Microsoft chciał, aby AI była ściśle dopasowana do ekosystemu Copilot, co łatwiej osiągnąć przy modelach rozwijanych wewnętrznie. Podobnie inne firmy mogą mieć unikalne dane lub przypadki użycia – np. prawo czy przemysł – gdzie modele ogólne nie sprawdzają się w pełni. W takich sytuacjach inwestycja w model dedykowany lub dopracowaną wersję open source może dać realną przewagę. Przykład Bloomberg GPT, specjalistycznego modelu finansowego, pokazuje, że dobrze wyszkolony system w niszy potrafi wyraźnie przewyższyć modele ogólne. Wniosek jest prosty: jeśli Twoje dane lub zastosowania są wyjątkowe, własny model może stać się źródłem wyróżnienia na rynku. Podejścia hybrydowe – łączą to, co najlepsze z obu: Warto podkreślić, że wybór między budowaniem a kupowaniem AI nie jest zero-jedynkowy. Microsoft nie rezygnuje z OpenAI – deklaruje, że będzie korzystał z najlepszych modeli własnych, partnerskich i open-source, w zależności od potrzeb. W praktyce oznacza to podejście hybrydowe: własne modele tam, gdzie dają unikalną wartość, i sprawdzone rozwiązania innych dostawców tam, gdzie są najbardziej efektywne. Firmy mogą postąpić podobnie – np. używać ogólnego modelu do większości zadań, a sięgać po dedykowany lub dopracowany model w przypadku wrażliwych danych czy specjalistycznych zastosowań. Coraz częściej pojawiają się też narzędzia, które automatycznie kierują zapytania do różnych modeli – tak jak robi to „orkiestrator” Microsoftu. Taki model działania pozwala korzystać z ogromnych inwestycji wielkich dostawców AI, a jednocześnie zachować elastyczność i możliwość wpięcia własnych rozwiązań tam, gdzie to strategicznie uzasadnione. Podsumowując: decyzja Microsoftu o budowie modeli MAI-1 i MAI-Voice-1 pokazuje, że AI stała się strategicznym zasobem wartym inwestycji – ale też przypomina, jak ważne jest równoważenie innowacji z realnymi potrzebami biznesu. Firmy powinny na nowo ocenić swoją strategię budować czy kupować – zwłaszcza tam, gdzie kluczowe są kontrola, prywatność i możliwość wyróżnienia się. Nie każda organizacja musi tworzyć własny, gigantyczny model – często wystarczy mniejsza, dedykowana wersja albo lepsze warunki współpracy z dostawcą. Microsoft dowodzi jednak, że przy odpowiedniej skali i potrzebach strategicznych rozwój własnych modeli może być nie tylko możliwy, ale też transformacyjny. Ostatecznie ogłoszenie to wyznacza punkt zwrotny: ekosystem AI staje się coraz bardziej zróżnicowany. Dla liderów biznesu to sygnał, by traktować AI nie tylko jako usługę, ale jako kompetencję do rozwijania – czy to poprzez trenowanie własnych modeli, dopracowywanie open source, czy inteligentne korzystanie z rozwiązań dostawców. Cel pozostaje ten sam: dostosować strategię AI do unikalnych potrzeb firmy w zakresie zwinności, zaufania i przewagi konkurencyjnej. Od pomysłu do wdrożenia – pełne wsparcie TTMS w zakresie AI Wraz z dojrzewaniem ekosystemu AI, TTMS wspiera organizacje w realizacji pełnej strategii sztucznej inteligencji – od integracji gotowych modeli po budowę własnych. Pomagamy firmom wdrażać AI w istniejące procesy, automatyzować pracę z dużą liczbą dokumentów, a także rozwijać dedykowane modele językowe i głosowe. W sektorze prawnym nasze rozwiązanie AI4Legal ułatwia m.in. przygotowywanie umów, analizę transkrypcji czy podsumowania dokumentów – przy zachowaniu najwyższych standardów bezpieczeństwa i zgodności. Z kolei dla firm korzystających z Salesforce oferujemy integracje, które łączą generatywną AI z analityką predykcyjną i automatyzacją procesów w CRM, zwiększając efektywność i jakość obsługi klienta. Przykład Microsoftu pokazuje, że przyszłość należy do organizacji potrafiących łączyć gotowe rozwiązania z własnymi. TTMS to partner, który pomoże Twojej firmie znaleźć właściwą równowagę na tej drodze. Dlaczego Microsoft tworzy własne modele sztucznej inteligencji, skoro już współpracuje z OpenAI? Microsoft ceni sobie dostęp do najnowocześniejszych modeli OpenAI, ale wewnętrzne tworzenie MAI-1 i MAI-Voice-1 daje firmie większą kontrolę nad kosztami, integracją produktów i zgodnością z przepisami. Posiadając tę technologię, Microsoft może optymalizować ją pod kątem szybkości i wydajności, chronić poufne dane w ramach własnej infrastruktury oraz rozwijać funkcje dostosowane do swojego ekosystemu. Zmniejsza to zależność od jednego dostawcy i wzmacnia długoterminową pozycję strategiczną Microsoftu. Jak MAI-1 i MAI-Voice-1 firmy Microsoft wypadają w porównaniu z modelami OpenAI? MAI-1 to rozbudowany model językowy zaprojektowany z myślą o rywalizacji z GPT-4 w zadaniach tekstowych, ale Microsoft kładzie nacisk na wydajność i integrację, a nie na absolutną przepustowość. MAI-Voice-1 koncentruje się na ultraszybkim, naturalnie brzmiącym generowaniu mowy, co uzupełnia technologię Whisper (mowa na tekst) OpenAI, a nie ją powiela. Chociaż OpenAI nadal przoduje w niektórych testach porównawczych, modele Microsoftu dają mu elastyczność w zakresie innowacji i ścisłego dostosowania rozwoju do własnych produktów. Jakie ryzyko wiążą się dla firm z poleganiem wyłącznie na zewnętrznych dostawcach rozwiązań AI? Całkowite uzależnienie od zewnętrznych dostawców sztucznej inteligencji (AI) stwarza ryzyko zmian cen, zmian planów działania lub problemów z dostępnością, na które firma nie ma wpływu. Może to również komplikować przestrzeganie przepisów, gdy wrażliwe dane muszą przepływać przez systemy zewnętrzne. Firmy ryzykują utratę pozycji, jeśli polegają na tym samym modelu, co konkurencja. Decyzja Microsoftu uwypukla te zagrożenia i pokazuje, dlaczego strategiczna niezależność w dziedzinie AI może być cenna. Jakie wnioski mogą wyciągnąć inne przedsiębiorstwa ze zmiany wprowadzonej przez Microsoft? Nie każda firma może sobie pozwolić na trenowanie modelu na tysiącach procesorów GPU, ale zasada ta jest skalowalna. Organizacje powinny ocenić, które możliwości sztucznej inteligencji (AI) są kluczowe dla ich przewagi konkurencyjnej i rozważyć zbudowanie lub dopracowanie modeli w tych obszarach. Dla większości firm podejście hybrydowe – łączące modele bazowe od dostawców z modelami dostosowanymi do specyfiki danej dziedziny – zapewnia odpowiednią równowagę między szybkością, kosztami i kontrolą. Microsoft udowadnia, że posiadanie przynajmniej części zasobów AI może przynieść korzyści w postaci zaufania, zgodności z przepisami i wyróżnienia. Czy Microsoft będzie nadal korzystał z technologii OpenAI po wprowadzeniu na rynek własnych modeli? Tak. Microsoft jasno dał do zrozumienia, że wykorzysta najlepszy model do tego zadania, niezależnie od tego, czy pochodzi on z OpenAI, społeczności open source, czy z własnej rodziny MAI. Wprowadzenie na rynek MAI-1 i MAI-Voice-1 nie zastąpi OpenAI z dnia na dzień; otwiera nowe możliwości. Ta strategia „wielomodelowa” pozwala Microsoft dynamicznie kierować obciążeniami, zapewniając równowagę między wydajnością, kosztami i zgodnością. Dla liderów biznesu jest to przypomnienie, że strategie AI nie muszą opierać się na zasadzie „wszystko albo nic” – elastyczność jest zaletą.
Czytaj
Cyber Resilience Act w energetyce – obowiązki, ryzyka oraz jak się przygotować w 2026 r.?
Unijna regulacja Cyber Resilience Act (CRA) stanowi punkt zwrotny w podejściu do bezpieczeństwa produktów cyfrowych na terenie UE. Do 2027 roku każde oprogramowanie będzie musiało spełniać wymagania tej regulacji, a już od przyszłego roku wejdzie w życie obowiązek zgłaszania incydentów związanych z cyberbezpieczeństwem. Temat ten jest szczególnie istotny dla sektora energetycznego, gdzie nadal wykorzystywane są przestarzałe lub słabo zabezpieczone systemy. Brak odpowiednich zabezpieczeń może prowadzić do poważnych konsekwencji – nie tylko tych finansowych. CRA dotyczy każdego oprogramowania w UE od 2027 Dla energetyki oznacza obowiązki: SBOM, secure-by-design, raportowanie incydentów TTMS pomaga firmom przygotować się i wdrożyć wymagania Ignorowanie przepisów = kary, wykluczenie z rynku i ryzyko realnych ataków Ten artykuł został napisany z myślą o osobach decyzyjnych oraz specjalistach technicznych w firmach z sektora energetycznego, które muszą zrozumieć wpływ unijnej regulacji Cyber Resilience Act (CRA) na swoją działalność. Skierowany jest przede wszystkim do osób odpowiedzialnych za inwestycje w systemy IT/OT i cyberbezpieczeństwo, a także do członków zarządów zajmujących się rozwojem, strategią i zarządzaniem ryzykiem. 1. Dlaczego sektor energetyczny jest wyjątkowo wrażliwy? Sektor energetyczny pełni kluczową rolę w funkcjonowaniu nowoczesnego państwa – to fundament, na którym opiera się cała gospodarka, administracja publiczna i codzienne życie obywateli. Jako infrastruktura krytyczna, energia elektryczna musi być dostępna nieprzerwanie, a każdy zakłócenie jej dostaw może prowadzić do poważnych konsekwencji społecznych i ekonomicznych – od zatrzymania transportu i łączności, po paraliż szpitali czy służb ratunkowych. Tymczasem za pracę tej infrastruktury odpowiadają skomplikowane systemy sterujące, takie jak SCADA, RTU, EMS czy HMI. Wiele z nich powstało w czasach, gdy cyberbezpieczeństwo nie było jeszcze kluczowym kryterium projektowym. Zbudowane z myślą o wydajności i niezawodności, nie zawsze potrafią sprostać nowym zagrożeniom cyfrowym. Złożoność rośnie, gdy do gry wchodzi konwergencja systemów OT i IT. Coraz więcej elementów infrastruktury fizycznej jest połączonych z sieciami informatycznymi – co oznacza większą powierzchnię ataku i trudniejsze zarządzanie ryzykiem. Hakerzy nie muszą już fizycznie zbliżać się do elektrowni czy stacji przesyłowych – wystarczy, że znajdą lukę w systemie zdalnego sterowania. Do tego dochodzi problem dziedzictwa technologicznego. W wielu organizacjach nadal działają starsze systemy operacyjne i aplikacje, których nie da się łatwo zaktualizować lub wymienić, bo są zbyt głęboko zintegrowane z procesami technologicznymi. Te przestarzałe rozwiązania stają się łatwym celem dla cyberprzestępców. Skala zagrożenia nie jest teoretyczna – pokazują to prawdziwe przypadki. W 2017 roku doszło do ataku na niemiecką firmę Netcom BW, operatora sieci telekomunikacyjnej należącego do koncernu EnBW, jednego z największych dostawców energii w Niemczech. Sprawcą był obywatel Rosji, członek grupy Berserk Bear, powiązanej z rosyjskim wywiadem FSB. Celem ataku była infiltracja infrastruktury komunikacyjnej, z której korzystali również operatorzy systemów energetycznych. Choć firmy zapewniły, że infrastruktura energetyczna pozostała nienaruszona, atak pokazał słabości łańcucha dostaw i zależności między systemami IT a krytycznymi zasobami energetycznymi. To ostrzeżenie, którego nie wolno ignorować. Przypadki takie jak ten uzmysławiają, że ochrona przed cyberatakami nie może kończyć się na samej elektrowni czy sieci przesyłowej – musi obejmować również dostawców technologii, systemy komunikacyjne i wszystkie powiązane komponenty cyfrowe. To właśnie z tego powodu wdrożenie unijnej regulacji Cyber Resilience Act staje się nie tylko obowiązkiem prawnym, ale strategicznym krokiem w stronę budowy odpornej energetyki jutra. 2. CRA – co to oznacza dla firm z branży energetycznej i jak TTMS może pomóc? Nowe unijne przepisy wprowadzane przez Cyber Resilience Act (CRA) stawiają przed firmami z sektora energetycznego konkretne, prawnie wiążące obowiązki w zakresie cyberbezpieczeństwa oprogramowania. Dla wielu organizacji oznacza to konieczność reorganizacji procesów rozwojowych, wdrożenie nowych narzędzi oraz zapewnienie zgodności formalnej i technicznej. Tutaj właśnie z pomocą przychodzi Transition Technologies MS, oferując wsparcie zarówno doradcze, jak i technologiczne. 2.1 Obowiązkowe SBOM-y (Software Bill of Materials) CRA wymaga, by każda firma dostarczająca oprogramowanie posiadała kompletną listę komponentów, bibliotek i zależności wykorzystywanych w produkcie. Jak pomaga TTMS? TTMS wdraża narzędzia automatyzujące tworzenie i aktualizację SBOM-ów w popularnych formatach (np. SPDX, CycloneDX), integrując je z pipeline’ami CI/CD. Pomagamy także w analizie ryzyka związanego z komponentami open-source oraz w tworzeniu polityki zarządzania zależnościami. 2.2 Bezpieczny rozwój (Secure-by-Design) CRA wprowadza obowiązek projektowania produktów z myślą o bezpieczeństwie już od pierwszego etapu. Jak pomaga TTMS? Oferujemy warsztaty z modelowania zagrożeń (Threat Modeling), audyty bezpieczeństwa architektury aplikacji, wdrożenie bezpiecznych praktyk DevSecOps, a także testy penetracyjne i przeglądy kodu na każdym etapie cyklu życia produktu. 2.3 Zarządzanie podatnościami (Vulnerability Management) Regulacja wymusza szybkie wykrywanie, klasyfikowanie i łatanie luk bezpieczeństwa – nie tylko własnych, ale i w komponentach zewnętrznych. Jak pomaga TTMS? Budujemy i integrujemy procesy zarządzania podatnościami – od skanowania statycznego (SAST), przez dynamiczne (DAST), po systemy monitorujące podatności w czasie rzeczywistym. Pomagamy wdrożyć procedury zgodne z najlepszymi praktykami (np. CVSS, CVD). 2.4 Raportowanie incydentów Każdy poważny incydent bezpieczeństwa musi być zgłoszony do ENISA lub lokalnego CSIRT-u w ciągu 24 godzin. Jak pomaga TTMS? TTMS tworzy plan reagowania na incydenty (IRP), wdraża systemy detekcji i automatyzacji zgłoszeń, oraz szkoli zespoły IT i OT z procedur zgodnych z wymaganiami CRA. Możemy również pełnić funkcję zewnętrznego partnera reagowania kryzysowego (Cyber Emergency Response). 2.5 Deklaracja zgodności UE Producent oprogramowania musi dostarczyć formalny dokument potwierdzający zgodność produktu z wymogami CRA – to nie tylko deklaracja, ale prawna odpowiedzialność. Jak pomaga TTMS? Wspieramy firmy w tworzeniu i utrzymywaniu dokumentacji wymaganej przez CRA, w tym deklaracji zgodności, polityk bezpieczeństwa i planów wsparcia technicznego. Zapewniamy audyty przedwdrożeniowe oraz pomoc w przygotowaniu się do kontroli regulacyjnych. 2.6 Dodatkowe wsparcie i rozwój równoległy Wdrożenie wymagań CRA nie musi oznaczać zatrzymania innych projektów rozwojowych. W TTMS zapewniamy dodatkowe zasoby w modelu staff augmentation, które pozwalają organizacjom kontynuować rozwój oprogramowania równolegle z procesem dostosowywania aplikacji do nowych regulacji. Dzięki temu firmy z sektora energetycznego mogą utrzymywać tempo innowacji i jednocześnie skutecznie spełniać wymagania prawne. Co więcej, oferujemy kompleksowe wsparcie w zakresie testów cyberbezpieczeństwa, obejmujących trzy kluczowe obszary: audyt i testy penetracyjne infrastruktury, audyt i testy penetracyjne aplikacji, audyt kodu źródłowego. Wszystkie te usługi realizujemy w TTMS we współpracy z Transition Technologies Software (TTSW), co pozwala zapewnić pełne bezpieczeństwo zarówno na poziomie systemów, jak i samego oprogramowania. Dlaczego warto współpracować z TTMS? Doświadczenie w sektorze energetycznym – znamy specyfikę systemów SCADA, EMS, DMS i środowisk OT/IT. Zespół specjalistów ds. Quality i Cybersecurity – gotowy wspierać organizacje w całym cyklu zgodności z CRA. Gotowe rozwiązania i narzędzia – od zarządzania SBOM po zarządzanie incydentami i analizę ryzyka. Bezpieczeństwo jako usługa (Security-as-a-Service) – elastyczne modele wsparcia, dopasowane do potrzeb klienta. 3. Zignorowanie CRA może kosztować więcej niż się wydaje Brak zgodności z regulacją Cyber Resilience Act to nie tylko kwestia formalna – to realne ryzyko dla ciągłości działania firmy i jej obecności na rynku europejskim. CRA przewiduje wysokie kary finansowe – do 15 milionów euro lub 2,5% globalnego obrotu – w przypadku niespełnienia wymogów dotyczących bezpieczeństwa oprogramowania. Co więcej, produkty niespełniające wymogów mogą zostać całkowicie wykluczone z rynku UE, co dla wielu firm – zwłaszcza z sektora infrastruktury krytycznej – może oznaczać utratę kluczowych kontraktów. Zaniedbanie zabezpieczeń zwiększa także ryzyko realnych ataków cybernetycznych, które mogą doprowadzić do paraliżu systemów, wycieku danych, a także poważnych strat finansowych i wizerunkowych. Przykładem może być atak ransomware na norweską firmę Norsk Hydro (marzec 2019), globalnego producenta aluminium i dostawcę energii. Hakerzy zablokowali systemy IT firmy na całym świecie, zmuszając ją do przejścia na ręczne sterowanie w zakładach produkcyjnych. Koszt bezpośrednich i pośrednich strat przekroczył 70 milionów dolarów, a firma przez wiele tygodni zmagała się z przywracaniem sprawności operacyjnej i odbudową zaufania rynkowego. Ten przykład miał miejsce kilka lat temu, jednak w obliczu trwającej wojny hybrydowej w Europie liczba podobnych ataków stale rośnie. W 2025 roku w Polsce odnotowano aż dwa poważne incydenty dotyczące cyberbezpieczeństwa w podmiotach publicznych. Pierwszy dotyczył wycieku danych osobowych w wyniku włamania na pocztę elektroniczną, a drugi – ataków na przemysłowe systemy sterowania. Przypadki takie jak te pokazują, że brak proaktywnych działań w zakresie cyberbezpieczeństwa może być znacznie droższy niż inwestycja w zgodność z CRA. To nie tylko obowiązek prawny, ale warunek utrzymania konkurencyjności i odporności biznesowej w erze cyfrowej. 4. Cyber Resilience Act – skutki braku zgodności i realne konsekwencje cyberataków Brak zgodności z CRA może prowadzić do: kar finansowych do 15 mln euro lub 2,5% rocznego globalnego obrotu, wykluczenia z rynku UE, wzrostu ryzyka cyberataków, które mogą spowodować paraliż systemów i ogromne straty finansowe. 4.1 Kiedy zacząć działać? Czas już płynie Cyber Resilience Act został przyjęty w październiku 2024 roku. Choć pełna zgodność z regulacją będzie wymagana dopiero od grudnia 2027, to jeden z kluczowych obowiązków – zgłaszanie incydentów bezpieczeństwa w ciągu 24 godzin – zacznie obowiązywać już we wrześniu 2026 roku. To oznacza, że firmy – szczególnie z branż objętych infrastrukturą krytyczną, jak energetyka – mają niespełna rok, by przygotować procedury, przeszkolić zespoły, wdrożyć odpowiednie narzędzia i przetestować systemy. A wdrożenie CRA to nie kwestia jednego dokumentu – to całościowa zmiana podejścia do tworzenia i utrzymania oprogramowania, obejmująca bezpieczeństwo, dokumentację, zarządzanie podatnościami i zgodność formalną. Wdrażanie na ostatnią chwilę to prosta droga do błędów, luk w systemie i kosztownych konsekwencji. Organizacje, które zaczną działać już teraz, zyskają nie tylko przewagę czasową, ale i strategiczną, pokazując swoim partnerom i klientom, że traktują bezpieczeństwo cyfrowe poważnie – zanim zostaną do tego zmuszone. To właśnie na tym etapie szczególnie warto zaangażować Transition Technologies MS (TTMS). Nasze zespoły ekspertów wspierają organizacje w każdym kroku przygotowań do CRA – od analizy obecnych procesów i audytów bezpieczeństwa, przez wdrażanie narzędzi do zarządzania SBOM-ami i podatnościami, aż po opracowanie procedur raportowania incydentów i przygotowanie formalnej dokumentacji zgodności. TTMS nie tylko doradza – wdraża realne rozwiązania techniczne, prowadzi szkolenia i zapewnia stałe wsparcie w ramach długoterminowego partnerstwa. Jeśli Twoja organizacja działa w sektorze energetycznym, nie zwlekaj z wdrożeniem Cyber Resilience Act – konsekwencje braku zgodności mogą być dotkliwe zarówno operacyjnie, jak i finansowo. Porozmawiaj z naszym ekspertem ds. cyberbezpieczeństwa i dowiedz się, jak TTMS może pomóc Ci przejść przez ten proces sprawnie i skutecznie. Odwiedź stronę ttms.pl/energy, aby zobaczyć, jakie oprogramowanie i rozwiązania tworzymy dla firm z branży energetycznej. Jeśli szukasz skrótu najważniejszych informacji z tego artykułu – koniecznie zajrzyj do naszej sekcji FAQ, gdzie zebraliśmy kluczowe pytania i odpowiedzi. Kiedy Cyber Resilience Act (CRA) zacznie obowiązywać i jak wygląda harmonogram? Cyber Resilience Act został oficjalnie przyjęty w październiku 2024 roku. Obowiązek pełnej zgodności z jego zapisami wejdzie w życie w grudniu 2027, jednak już od września 2026 firmy będą zobowiązane do zgłaszania incydentów bezpieczeństwa w ciągu 24 godzin. To oznacza, że na analizę, przygotowanie i wdrożenie odpowiednich procedur pozostało niewiele czasu – szczególnie dla sektora energetycznego, który musi działać szybko i metodycznie. Jakie produkty i systemy w energetyce podlegają CRA? Regulacja obejmuje wszystkie „produkty z elementami cyfrowymi”, czyli zarówno fizyczne urządzenia, jak i oprogramowanie, które mogą łączyć się z siecią. W praktyce oznacza to, że objęte CRA są m.in. systemy sterujące i zarządzające energią, takie jak SCADA, RTU, EMS, DMS czy HMI – czyli fundamenty cyfrowej infrastruktury energetycznej. Jeśli Twoje oprogramowanie działa w tym środowisku, CRA bezpośrednio Cię dotyczy. Jakie konkretne obowiązki nakłada CRA na firmy z sektora energetycznego? Firmy muszą wdrożyć m.in. SBOM-y (czyli listy komponentów oprogramowania), projektować systemy w duchu secure-by-design, reagować na podatności i je łatwo aktualizować, zgłaszać poważne incydenty do odpowiednich instytucji w ściśle określonym czasie oraz przygotować Deklarację Zgodności UE dla swoich produktów. To nie tylko formalności — to obowiązki mające realny wpływ na bezpieczeństwo całych systemów energetycznych. Co grozi firmom, które zignorują wymagania CRA? Zignorowanie regulacji może skończyć się karą finansową do 15 milionów euro lub 2,5% globalnego obrotu firmy – w zależności od tego, która wartość jest wyższa. Co więcej, produkty niespełniające wymagań mogą zostać wycofane z rynku unijnego. Brak zgodności to także ryzyko rzeczywistych cyberataków, które mogą spowodować przerwy w dostawie energii, utratę danych i reputacyjne szkody, jak w przypadku głośnego ataku ransomware na Norsk Hydro. Czy każda firma musi raportować incydenty, nawet jeśli nie doszło do przerwy w działaniu? Tak. CRA wymaga zgłoszenia każdego poważnego incydentu lub aktywnie wykorzystywanej podatności w ciągu 24 godzin od jej wykrycia. Następnie firma ma obowiązek przekazać raport uzupełniający w ciągu 72 godzin i końcowe podsumowanie po 14 dniach. To dotyczy nie tylko incydentów skutkujących paraliżem, ale również tych, które mogą potencjalnie wpłynąć na bezpieczeństwo produktu lub użytkownika.
Czytaj
TOP 7 polskich firm dostarczających rozwiązania AI w 2026 roku
TOP 7 polskich firm dostarczających rozwiązania AI w 2026 roku – ranking W 2026 roku sztuczna inteligencja to już nie modne hasło, ale realna siła napędowa innowacji biznesowych w Polsce. Coraz więcej przedsiębiorstw inwestuje w narzędzia oparte na AI, które automatyzują procesy, wspierają analizę danych i umożliwiają tworzenie nowych modeli obsługi klienta. Na krajowym rynku wyrasta grono wyspecjalizowanych dostawców, którzy z powodzeniem konkurują z globalnymi graczami, oferując rozwiązania dopasowane do lokalnych potrzeb i regulacji. Poniżej przedstawiamy ranking TOP 7 polskich firm AI w 2026 roku – zestawienie uwzględniające ich skalę działania, kluczowe obszary specjalizacji oraz przykłady tego, jak kształtują rozwój sztucznej inteligencji w Polsce. 1. Transition Technologies MS (TTMS) Transition Technologies MS (TTMS) to polski dostawca usług IT z siedzibą w Warszawie, który w ostatnich latach wyrósł na lidera w obszarze wdrożeń rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji. Działając od 2015 roku, firma rozwinęła zespół liczący ponad 800 specjalistów z doświadczeniem w zakresie oprogramowania szytego na miarę, chmury oraz integracji systemów z komponentami AI. TTMS wyróżnia się praktycznymi wdrożeniami AI – przykładem jest automatyzacja złożonej analizy dokumentacji przetargowej dla klienta z branży farmaceutycznej, co istotnie przyspieszyło procesy rozwoju leków. Jako certyfikowany partner Microsoft, Adobe i Salesforce, TTMS łączy platformy klasy enterprise z własnymi rozwiązaniami AI, dostarczając kompleksowe i dopasowane do potrzeb klientów systemy. W portfolio znajdują się zarówno AI narzędzia do analizy dokumentów prawnych, e-learningu czy zarządzania wiedzą, jak i projekty realizowane w branżach regulowanych. W ostatnich latach TTMS wdrożyło m.in. integrację AI z Salesforce CRM w Takeda, co usprawniło analizę ofert przetargowych, oraz narzędzie do automatycznego podsumowywania akt sądowych w kancelarii prawnej – przykłady te potwierdzają innowacyjne podejście i praktyczne zastosowanie sztucznej inteligencji w codziennym biznesie. TTMS: profil firmy Przychody w 2024 roku: PLN 233.7 million Liczba pracowników: 800+ Strona internetowa: https://ttms.com/pl/ai-solutions-for-business/ Siedziba główna: Warszawa Główne obszary: AEM, Azure, Power Apps, Salesforce, BI, AI, Webcon, e-learning, Quality Management 2. Comarch Comarch to jeden z największych polskich dostawców oprogramowania i usług IT, od lat rozwijający także projekty w obszarze sztucznej inteligencji. Firma wdraża rozwiązania AI m.in. w systemach ERP, CRM i BI, a także w sektorach takich jak finanse, telekomunikacja czy medycyna. Dzięki dużemu zapleczu R&D i międzynarodowej obecności, Comarch potrafi skalować projekty AI od małych wdrożeń po globalne systemy wspierające setki tysięcy użytkowników. Comarch: profil firmy Przychody w 2024 roku: ~2,1 mld PLN Liczba pracowników: 7 000+ Strona internetowa: comarch.pl Siedziba główna: Kraków Główne usługi / specjalizacje: ERP, CRM, BI, AI i machine learning, telekomunikacja, fintech, medtech 3. Synerise Synerise to polska spółka technologiczna specjalizująca się w wykorzystaniu sztucznej inteligencji w analizie danych i automatyzacji marketingu. Platforma Synerise oparta na AI obsługuje miliardy interakcji klientów miesięcznie, dostarczając narzędzi do personalizacji w czasie rzeczywistym. Firma inwestuje w badania nad large language models i wdraża autorskie rozwiązania AI dla handlu, e-commerce i usług finansowych. Synerise: profil firmy Przychody w 2024 roku: ~250 mln PLN Liczba pracowników: 400+ Strona internetowa: synerise.com Siedziba główna: Kraków Główne usługi / specjalizacje: AI i big data, automatyzacja marketingu, personalizacja, predictive analytics 4. Neurosoft Neurosoft to polska firma specjalizująca się w systemach bezpieczeństwa i analityce finansowej opartej na AI. Rozwija autorskie rozwiązania do wykrywania oszustw finansowych, scoringu kredytowego i automatycznej analizy dokumentów. Neurosoft łączy doświadczenie w data science z praktyką wdrożeń dla banków, firm ubezpieczeniowych i instytucji publicznych. Neurosoft: profil firmy Przychody w 2024 roku: ~150 mln PLN Liczba pracowników: 300+ Strona internetowa: neurosoft.pl Siedziba główna: Wrocław Główne usługi / specjalizacje: AI w finansach, detekcja fraudów, analiza dokumentów, bezpieczeństwo danych 5. VoiceLab Voicelab to gdańska spółka specjalizująca się w technologiach rozpoznawania i syntezy mowy, a także w budowie chatbotów i asystentów głosowych. Rozwiązania VoiceLab oparte na AI obsługują klientów w bankowości, energetyce, e-commerce czy administracji publicznej. Firma rozwija własne modele językowe dostosowane do języka polskiego, co czyni ją jednym z liderów lokalnego rynku voice AI. VoiceLab: profil firmy Przychody w 2024 roku: ~80 mln PLN Liczba pracowników: 120+ Strona internetowa: voicelab.ai Siedziba główna: Gdańsk Główne usługi / specjalizacje: Rozpoznawanie i synteza mowy, voiceboty, chatboty, NLP dla języka polskiego 6. Infermedica Infermedica to wrocławski scale-up działający na styku medycyny i sztucznej inteligencji. Firma rozwija rozwiązania do wstępnej diagnozy i triage pacjentów, wykorzystujące algorytmy AI oraz wiedzę medyczną. Jej narzędzia wspierają lekarzy i instytucje medyczne w obsłudze pacjentów, redukując koszty i zwiększając dostępność do usług zdrowotnych. Infermedica: profil firmy Przychody w 2024 roku: ~120 mln PLN Liczba pracowników: 200+ Strona internetowa: infermedica.com Siedziba główna: Wrocław Główne usługi / specjalizacje: AI w medycynie, triage pacjentów, diagnostyka wspierana przez AI, healthtech 7. SentiOne SentiOne to polska firma rozwijająca technologie do monitoringu internetu, analizy opinii i obsługi klienta opartej na AI. Jej platforma analizuje miliony wypowiedzi w sieci, a moduły conversational AI wspierają firmy w budowie chatbotów i voicebotów. SentiOne koncentruje się na przetwarzaniu języka naturalnego (NLP), w tym w języku polskim i innych językach europejskich. SentiOne: profil firmy Przychody w 2024 roku: ~100 mln PLN Liczba pracowników: 150+ Strona internetowa: sentione.com Siedziba główna: Gdańsk Główne usługi / specjalizacje: AI w obsłudze klienta, chatboty i voiceboty, monitoring internetu, analiza opinii (NLP) To była nasza lista firm, zajmujące się sztuczną inteligencją w Polsce, ale nie mniej ważnym tematam jest, na co zwrócić uwage i jak wybrać odpowiednego partnera do wdrazania AI. Przygotowałyśmy infografikę na ten temat: TTMS jako partner AI W przypadku wdrażania inicjatyw związanych ze sztuczną inteligencją, TTMS (Transition Technologies MS) oferuje zwinność i innowacyjność wyspecjalizowanego partnera, poparte wieloma udanymi realizacjami. TTMS łączy głęboką ekspertyzę technologiczną z indywidualnym podejściem do klienta, co czyni firmę idealnym wyborem dla organizacji pragnących skutecznie wykorzystać AI. W przeciwieństwie do globalnych gigantów, którzy często stosują podejście „one-size-fits-all”, TTMS dostarcza szyte na miarę rozwiązania AI, dopasowane do unikalnych potrzeb każdego klienta – gwarantując szybsze wdrożenia i lepsze dopasowanie do celów biznesowych. Doświadczenie firmy w różnych sektorach (od prawa po farmację) oraz zespół wysoko wykwalifikowanych inżynierów AI sprawiają, że TTMS podejmuje się projektów o dowolnej skali i złożoności. Potwierdzeniem tych kompetencji są przykłady wdrożeń AI, które jasno pokazują, jak TTMS dostarcza wymierne rezultaty: Implementacja AI do analizy dokumentów sądowych w kancelarii prawnej: TTMS stworzyło rozwiązanie AI dla klienta z branży prawniczej (Sawaryn & Partners), które automatyzuje analizę akt sądowych i transkryptów, znacząco redukując ręczną pracę. Wykorzystując usługi Azure OpenAI, system generuje podsumowania akt spraw i nagrań z rozpraw, pozwalając prawnikom znaleźć kluczowe informacje w kilka sekund. Projekt poprawił efektywność pracy kancelarii i zwiększył bezpieczeństwo danych, ponieważ duże wolumeny poufnych dokumentów są przetwarzane wewnętrznie z pomocą AI – przyspieszając przygotowania do spraw przy zachowaniu poufności. AI w optymalizacji SEO: Dla globalnego producenta przemysłowego Stäubli TTMS wdrożyło rozwiązanie AI do optymalizacji metadanych SEO w tysiącach stron produktowych. Zintegrowane z Adobe Experience Manager, narzędzie wykorzystuje ChatGPT do automatycznego generowania tytułów stron i opisów meta na podstawie treści. Autorzy treści mogą następnie przeglądać i udoskonalać sugestie AI. To podejście zaoszczędziło znaczną ilość czasu zespołowi Stäubli i zwiększyło widoczność strony w wyszukiwarkach dzięki spójności i optymalizacji słów kluczowych. Ulepszanie szkoleń helpdesk dzięki AI: TTMS opracowało platformę e-learningową wspieraną przez AI do szkolenia nowych pracowników helpdesku w zakresie obsługi zgłoszeń. Rozwiązanie prezentuje stażystom symulowane zapytania klientów i wykorzystuje AI do udzielania natychmiastowej informacji zwrotnej na temat przygotowanych odpowiedzi. Dzięki interakcji z wirtualnym trenerem nowi pracownicy szybko uczą się pisać odpowiedzi zgodne z wytycznymi firmy i poprawiają swoje umiejętności językowe. To przełożyło się na szybsze wdrożenie do pracy, spójniejszą obsługę klienta i większą pewność siebie w zespole. Integracja Salesforce z narzędziem AI: TTMS zbudowało dedykowaną integrację AI dla Takeda Pharmaceuticals, wprowadzając sztuczną inteligencję do systemu CRM Salesforce w celu usprawnienia procesu obsługi ofert przetargowych na leki. Rozwiązanie automatycznie analizuje zapytania ofertowe (RFP) – wyodrębnia kluczowe wymagania, terminy i kryteria – oraz przygotowuje wstępne oceny ofert, wspierając decydentów. Łącząc dane z Salesforce z analizą opartą na AI, zespół Takeda może odpowiadać na zapytania szybciej i precyzyjniej. To innowacyjne podejście pozwoliło oszczędzić firmie dużo czasu i poprawiło jakość składanych ofert w silnie konkurencyjnej branży regulowanej. Poza tymi projektami TTMS rozwinęło zestaw własnych narzędzi AI, które pokazują podejście firmy do innowacji. Oto przykłady rozwiązań: AI E-Learning: Narzędzie do tworzenia modułów szkoleniowych wspieranych przez AI, które dostosowują się do potrzeb użytkowników, umożliwiając organizacjom budowanie interaktywnych kursów e-learningowych na dużą skalę. AI Test Manadgment Tool „Qatana” – Narzędzie do zarządzania testami oprogramowania wspierane przez AI AML Track: System AML wspierany przez AI, zaprojektowany do wykrywania podejrzanych aktywności i wspierania zgodności finansowej, pomagający instytucjom w wykrywaniu nadużyć i spełnianiu wymogów regulacyjnych z dużą precyzją. AI4Hire – narzędzie AI do analizy CV i efektywnej alokacji zasobów AI4Legal: Zestaw narzędzi legal-tech, który wykorzystuje AI do tworzenia, analizy i oceny ryzyka w umowach, wspierając kancelarie i działy prawne w automatyzacji analizy dokumentów oraz zapewnianiu zgodności z przepisami. AI4Localisation: Inteligentne usługi lokalizacji treści, które wykorzystują AI do tłumaczenia i adaptacji materiałów na różne języki przy zachowaniu kontekstu kulturowego i spójności tonu, co usprawnia globalną komunikację. System Zarządzania Wiedzą oparty na AI: Inteligentna platforma do organizowania informacji firmowych i FAQ, która dzięki AI umożliwia szybsze wyszukiwanie i sprawniejsze zarządzanie wiedzą w organizacji. AI4Content: Rozwiązanie AI do pracy z dokumentami, które automatycznie wyodrębnia, weryfikuje i podsumowuje informacje z dużych zbiorów tekstów (takich jak formularze, raporty czy umowy), radykalnie redukując czas ręcznego przetwarzania. Wybór TTMS oznacza współpracę z partnerem, który łączy znajomość najnowszych trendów AI z podejściem skupionym na kliencie. Niezależnie od tego, czy potrzebujesz wdrożyć model machine learning, zintegrować AI z istniejącym oprogramowaniem, czy opracować dedykowane inteligentne narzędzie, TTMS dysponuje doświadczeniem, własnymi AI produktami i zaangażowaniem, aby zapewnić sukces Twojego projektu AI. Wykorzystaj potencjał sztucznej inteligencji w swoim biznesie z TTMS – Twoim zaufanym partnerem w dostarczaniu rozwiązań AI. Skontaktuj się z nami! FAQ
Czytaj
Wyszukiwanie oparte na LLM kontra tradycyjne: prognoza na lata 2025–2030
Kiedy wyszukiwanie AI prześcignie Google? Asystenci oparci na modelach językowych LLM (takich jak ChatGPT, Bard czy Bing Chat) szybko zmieniają sposób, w jaki ludzie wyszukują informacje. Niniejszy raport prognozuje, kiedy takie wyszukiwanie oparte na AI wyprzedzi tradycyjne wyszukiwarki (np. Google) pod względem globalnego wykorzystania przez konsumentów. Analizujemy obecne trendy adopcji, tempo wzrostu, zmiany w zachowaniach użytkowników oraz prognozy branżowe, aby wskazać „punkt zwrotny”, w którym wyszukiwanie oparte na LLM przewyższy tradycyjne pod względem udziału w codziennych zapytaniach i ich wolumenu. Skupiamy się na latach 2025–2030, przedstawiając kamienie milowe oparte na danych oraz prognozę momentu przecięcia się krzywych adopcji pod koniec dekady. 1. Google wciąż miażdży narzędzia AI pod względem wolumenu wyszukiwań Tradycyjne wyszukiwarki nadal dominują pod względem całkowitej liczby zapytań w połowie 2025 r. Sam Google obsługuje około 15 miliardów wyszukiwań dziennie (czyli znacznie ponad 5 bilionów rocznie) i utrzymuje około 90% globalnego udziału w rynku wyszukiwania. Dla porównania, ChatGPT – wiodący asystent oparty na LLM – obsługuje szacunkowo dziesiątki milionów zapytań „wyszukiwaniopodobnych” dziennie w 2025 r. Innymi słowy, dzienny wolumen zapytań Google pozostaje zdecydowanie większy – według SparkToro w 2024 r. Google obsługiwał około 373 razy więcej zapytań niż ChatGPT, a wszystkie narzędzia wyszukiwania oparte na AI łącznie stanowiły mniej niż 2% rynku. Nawet Bing (druga co do wielkości tradycyjna wyszukiwarka) notuje setki milionów wyszukiwań dziennie, czyli rząd wielkości więcej niż ChatGPT. Według Wall Street Journal, w czerwcu 2025 r. wyszukiwanie AI stanowiło około 5,6% ruchu wyszukiwania na komputerach stacjonarnych w USA (wzrost z około połowy tego udziału rok wcześniej) — to wciąż niewielka część rynku, ale rosnąca w szybkim tempie. Wyszukiwanie AI nabiera rozpędu w 2025 roku Jednak krajobraz zaczyna się zmieniać. Ruch w wyszukiwarce Google nadal rósł w 2025 r. (ponad 20% rok do roku w 2024 r.), częściowo dzięki nowym funkcjom AI w Search. W tym samym czasie przyrost liczby użytkowników ChatGPT był eksplozją – osiągnął 100 milionów użytkowników w ciągu 2 miesięcy od premiery (najszybciej rosnąca aplikacja konsumencka w historii) – a pod koniec 2024 r. notował około 1 miliarda interakcji dziennie. Już na początku 2024 r. ruch na stronie ChatGPT przewyższył Bing, czyniąc go – według niektórych analiz – drugim najczęściej używanym narzędziem wyszukiwania w sieci. Krótko mówiąc, przewaga Google pozostaje ogromna w ujęciu bezwzględnym, ale asystenci AI szybko zmniejszają dystans startując z zera. Użytkownicy coraz chętniej sięgają po narzędzia oparte na LLM do wyszukiwania informacji, co sygnalizuje stopniową zmianę krajobrazu wyszukiwania w miarę jak wchodzimy w 2025 rok. 2. Dynamiczna adopcja wyszukiwania opartego na LLM Korzystanie z narzędzi opartych na LLM przez konsumentów rośnie w błyskawicznym tempie. Badanie z marca 2025 r. wykazało, że 52% dorosłych Amerykanów korzystało już z AI LLM (np. ChatGPT), co pokazuje, że technologia zdobyła masową popularność. Wśród użytkowników LLM dwie trzecie deklaruje, że używa ich „jak wyszukiwarki” w celu pozyskiwania informacji. Innymi słowy, znaczna część populacji już teraz kieruje swoje zapytania do chatbotów. Trend ten dotyczy wszystkich grup użytkowników – choć młodsi, lepiej wykształceni użytkownicy przodują, to nawet 53% dorosłych w USA z dochodami poniżej 50 tys. USD korzystało z LLM. LLM wydają się być jedną z najszybciej adoptowanych technologii w historii. Kilka czynników napędza ten wzrost: wygoda konwersacyjna, stała dostępność oraz szybki rozwój możliwości. W przeciwieństwie do tradycyjnej wyszukiwarki, agent oparty na LLM może prowadzić dialog wieloetapowy, udzielać bezpośrednich odpowiedzi z kontekstem, a nawet wykonywać zadania (np. programowanie, pisanie) wykraczające poza statyczne wyszukiwanie informacji. Ta wszechstronność przełożyła się na gwałtowny wzrost liczby użytkowników. ChatGPT od OpenAI od premiery pod koniec 2022 r. do kwietnia 2025 r. osiągnął 800 milionów tygodniowo aktywnych użytkowników — to wzrost 8× w zaledwie 18 miesięcy. W połowie 2025 r. obsługiwał już 1 miliard wyszukiwań tygodniowo (ok. 143 mln dziennie), ponieważ coraz więcej osób traktuje go jako źródło informacji. Inni asystenci oparci na LLM (Claude od Anthropic, Bard/Gemini od Google itp.) również rosną w siłę, choć nadal pozostają znacznie mniejsi niż ChatGPT. Asystenci głosowi to kolejny czynnik przyspieszający rozwój wyszukiwania AI. Na całym świecie liczba urządzeń z obsługą głosową (Siri, Alexa, Google Assistant itd.) gwałtownie wzrosła — w 2025 r. w użyciu jest już 8,4 miliarda asystentów głosowych, niemal dwa razy więcej niż 4,2 mld w 2020 r. Około 20–30% konsumentów regularnie korzysta z wyszukiwania głosowego, często w celu szybkiego uzyskania informacji. Gdy te interfejsy głosowe integrują zaawansowane LLM-y, stają się de facto konwersacyjnymi wyszukiwarkami, co jeszcze bardziej odciąga zapytania od tradycyjnego, wpisywanego wyszukiwania. Wygoda zadania pytania na głos i otrzymania odpowiedzi mówionej (np. przez smartfon lub inteligentny głośnik) sprawiła, że wyszukiwanie wspierane przez AI stało się codziennością. 3. Od paska wyszukiwania do rozmowy z AI Co istotne, użytkownicy uczą się kiedy korzystać z asystentów LLM, a kiedy z tradycyjnej wyszukiwarki. Badania pokazują, że 98% użytkowników ChatGPT nadal korzysta także z Google — nie porzucają jednej opcji na rzecz drugiej, lecz przydzielają różne typy zapytań do różnych narzędzi. Proste zapytania faktograficzne lub nawigacyjne („pogoda jutro”, „logowanie do Facebooka”) nadal trafiają do Google, który dzięki szybkości i znajomości interfejsu pozostaje pierwszym wyborem w przypadku pojedynczych faktów lub wyszukiwań transakcyjnych. Natomiast w przypadku złożonych, otwartych zadań — np. planowania podróży, dogłębnych badań, debugowania kodu czy burzy mózgów — użytkownicy coraz częściej wybierają asystentów AI. ChatGPT potrafi syntetyzować informacje z wielu źródeł i dostarczyć spersonalizowaną, konwersacyjną odpowiedź, która w Google wymagałaby wielu zapytań i kliknięć. Ten powstający podział ról w wyszukiwaniu jest wyraźny: użytkownicy zwracają się do Google po szybkie odpowiedzi, ale do ChatGPT po szczegółowe wyjaśnienia, kreatywne pomysły i wieloetapowe badania. Młodsze pokolenia szczególnie chętnie przyjmują nawyki wyszukiwania „AI-first”. Prawie 80% przedstawicieli pokolenia Z korzystało z narzędzi generatywnej AI, a prawie połowa używa ich co tydzień. Większość młodych użytkowników deklaruje, że AI ułatwia im znajdowanie informacji (72%) i pomaga szybciej się uczyć. Czują się swobodnie, prosząc chatboty o pomoc w odrabianiu prac domowych, rekomendacje produktów czy porady — czyli o zapytania, które starsi użytkownicy wciąż kierują do Google lub na konkretne strony. Dodatkowo, wyspecjalizowane alternatywy wyszukiwania jak TikTok (poradniki, trendy) czy Reddit (opinie użytkowników) odciągają ruch od Google. Co ciekawe, „reddit” jest obecnie jednym z najczęściej wpisywanych haseł w Google, co pokazuje, że ludzie chcą potwierdzić wyniki AI lub wyszukiwarki opiniami społeczności. Wszystkie te trendy wskazują na szeroką fragmentację zachowań wyszukiwawczych: użytkownicy coraz rzadziej polegają na jednej platformie, zamiast tego korzystają z kombinacji asystentów AI, mediów społecznościowych i tradycyjnych wyszukiwarek w zależności od kontekstu zapytania. 4. Jak Google odpowiada na wyzwanie AI W obliczu tej zmiany dotychczasowi liderzy rynku wyszukiwania agresywnie integrują technologię LLM ze swoimi produktami. Google uruchomił w latach 2023–2024 funkcję Search Generative Experience (SGE), wzbogacając wyniki wyszukiwania o podsumowania AI („Overviews”). Wstępne wyniki pokazały wzrost zaangażowania użytkowników – CEO Google podkreślił wyższe wykorzystanie wyszukiwarki i większą satysfakcję wśród osób korzystających z AI Overviews. Wewnętrznie Google przyznaje, że krajobraz się zmienia: pod koniec 2024 r. Sundar Pichai określił rok 2025 jako „kluczowy” w kontekście zagrożenia ze strony ChatGPT. Według doniesień, Google inwestuje 75 mld USD w AI, aby wzmocnić swoje możliwości wyszukiwania opartego na sztucznej inteligencji, w tym rozwój własnych zaawansowanych modeli (np. Gemini). Szefowa wyszukiwarki Google, Elizabeth Reid, zasugerowała nawet, że klasyczny pasek wyszukiwania Google z czasem stanie się „mniej widoczny” na rzecz interfejsów AI. Microsoft obrał inną strategię – zamiast bronić istniejącej pozycji monopolisty, nawiązał partnerstwo z OpenAI, aby wyprzedzić Google. Inwestycja Microsoftu w OpenAI przekroczyła 13 mld USD, co pozwoliło wprowadzić GPT-4 do Binga na początku 2023 r., wywołując gwałtowny wzrost zainteresowania. W ciągu miesiąca od dodania funkcji czatu AI Bing po raz pierwszy przekroczył 100 mln dziennie aktywnych użytkowników (nadal jednocyfrowy udział w rynku, ale znaczący wzrost). Microsoft informuje, że około 1/3 codziennych użytkowników Binga korzysta z czatu AI, a nowe funkcje zwiększyły całkowity czas spędzany w wyszukiwarce. Ponadto nowe startupy skoncentrowane na wyszukiwaniu opartym na AI (Perplexity, Neeva przed zmianą modelu biznesowego itp.) przyciągają znaczne finansowanie venture capital, a samo OpenAI pracuje nad dedykowaną wyszukiwarką AI od 2024 r. W Chinach Baidu wprowadził swojego chatbota Ernie AI do wyszukiwarki, a inne regionalne silniki idą w jego ślady. Na całym świecie napływ ogromnych inwestycji w wyszukiwanie oparte na AI pokazuje, że branża zgodnie uważa LLM za przyszły interfejs do pozyskiwania informacji. 5. AI może prześcignąć wyszukiwarkę Google do 2028 roku Kiedy wyszukiwanie oparte na LLM wyprzedzi tradycyjne wyszukiwarki? Na podstawie obecnych trendów wiele analiz wskazuje koniec lat 20. jako krytyczny okres przełomu. Kluczowe dane i prognozy obejmują: 2025: Udział LLM wciąż wynosi <5% globalnych zapytań wyszukiwania. Google utrzymuje ~90% rynku, ale zapytania w czatach AI rosną w tempie wykładniczym. Wolumen zapytań ChatGPT jest na drodze do osiągnięcia setek milionów wyszukiwań dziennie (w połowie 2025 r. było to ok. 143 mln/dzień). Do 2025 r. ponad połowa konsumentów wypróbowała wyszukiwanie LLM, a 34% korzysta z niego codziennie lub prawie codziennie. Kamień milowy: ChatGPT od OpenAI przekracza 1 miliard wyszukiwań tygodniowo i osiąga 800 mln użytkowników. 2026: Rozpoczyna się punkt zwrotny. Gartner przewiduje, że do 2026 r. wolumen zapytań w tradycyjnych wyszukiwarkach spadnie o 25%, gdy użytkownicy przeniosą się do generatywnych asystentów AI — co może oznaczać, że liczba zapytań w Google osiągnie szczyt i zacznie spadać do około 10–11 mld dziennie (z ~14 mld), podczas gdy zapytania w LLM będą nadal rosnąć. Kamień milowy: Czat AI zintegrowany z większością platform wyszukiwania (np. możliwe uruchomienie narzędzia AI search przez Apple) oraz 1/4 wszystkich zapytań obsługiwana przez LLM (według scenariusza Gartnera). 2027: Wstępne oznaki parytetu w wybranych segmentach. Badania sugerują, że do końca 2027 r. ruch z wyszukiwania AI może generować taką samą — lub większą — wartość ekonomiczną co tradycyjne wyszukiwanie, nawet przy niższym wolumenie, dzięki znacznie wyższym współczynnikom konwersji. Badanie Ahrefs wykazało, że użytkownicy wyszukiwania AI konwertują nawet 23× lepiej niż użytkownicy tradycyjnego wyszukiwania, a dane Semrush wskazują, że ruch z AI osiąga średnio 4,4× wyższy współczynnik konwersji niż organiczne wyszukiwanie tradycyjne. Jeśli te trendy się utrzymają, kanały oparte na AI mogą dorównać wpływowi biznesowemu Google już w IV kwartale 2027 r. Niektóre niszowe sektory mogą już przed 2028 r. odnotować przewagę narzędzi AI pod względem udziału w zapytaniach (np. pomoc w kodowaniu, niektóre obszary badań). Wstępne dane rynkowe sugerują, że w obszarach takich jak wsparcie programistyczne, badania akademickie czy złożone rekomendacje zakupowe platformy wyszukiwania AI już dziś przejmują większość zapytań — w niektórych przypadkach przekraczając 60% – długo przed prognozowanym punktem zwrotnym w 2028 r. Kamień milowy: Dane wewnętrzne pokazują, że wyszukiwania AI wyprzedzą tradycyjne w segmencie zapytań marketingu cyfrowego do początku 2028 r., jeśli trend się utrzyma. 2028: Zbliża się punkt zwrotny. Gartner prognozuje, że do 2028 r. ruch organiczny z wyszukiwarek na strony internetowe spadnie o 50% lub więcej, gdy konsumenci w pełni zaakceptują wyszukiwanie generatywne AI. Innymi słowy, około połowa aktywności wyszukiwawczej może odbywać się przez asystentów AI zamiast klasycznych wyszukiwarek. Badania Semrush przewidują nawet, że wyszukiwanie oparte na AI może całkowicie prześcignąć tradycyjny ruch wyszukiwarkowy już w pierwszej połowie 2028 r. — co potencjalnie oznacza wcześniejszy punkt przecięcia niż wskazuje wiele branżowych prognoz. Podobnie inne analizy rynkowe sugerują, że platformy oparte na LLM przejmą od 30% do 50% rynku wyszukiwania do 2028 r., w zależności od wskaźnika i regionu — a w niektórych segmentach o wysokim zaangażowaniu, takich jak dogłębne badania czy rozwiązywanie problemów technicznych, dominacja wyszukiwania AI może już być widoczna. Kamienie milowe: „SGE” Google napędzane AI prawdopodobnie stanie się domyślnym trybem wyszukiwania, a wyszukiwarki AI-first będą obsługiwać szacunkowo 30–40% zapytań informacyjnych w różnych branżach. Ten rok może być realnym „punktem przecięcia” w niektórych wskaźnikach (np. czas spędzony lub liczba zapytań informacyjnych na platformach AI vs Google). 2030: Wyszukiwanie oparte na LLM prześciga tradycyjne wyszukiwanie w codziennym użytku konsumentów. Według ekstrapolacji obecnych trendów, asystenci AI będą obsługiwać większość zapytań wyszukiwawczych na świecie. Modelowanie Kevina Indiga (na podstawie danych Similarweb) przewiduje, że ruch ChatGPT przewyższy ruch Google około października 2030 r.. Na podstawie danych Similarweb z połowy 2025 r. Google Search generuje około 136 miliardów wizyt miesięcznie, w porównaniu z ok. 4 miliardami dla ChatGPT — co oznacza, że aby spełnić tę prognozę, platformy AI musiałyby utrzymać obecne dwucyfrowe tempo miesięcznego wzrostu, podczas gdy ruch Google spada. W tym scenariuszu systemy oparte na LLM łącznie miałyby ponad 50% globalnego wolumenu zapytań wyszukiwawczych do 2030 r., co oznaczałoby definitywny punkt, w którym wyszukiwanie AI dominuje. Google nadal będzie generować ogromny wolumen zapytań, ale znaczna jego część może pochodzić od użytkowników proszących o odpowiedzi AI Google (Bard/SGE), zacierając granicę między „tradycyjnym” a „AI” wyszukiwaniem. Kamień milowy: Do 2030 r. asystenci LLM staną się pierwszym wyborem do wyszukiwania informacji dla większości użytkowników — w praktyce „Google” stanie się jedną z wielu opcji AI lub hybrydowego wyszukiwania, a nie domyślnym punktem startowym. Wszystkie prognozy obarczone są pewnym stopniem niepewności, ale konsensus wskazuje, że koniec tej dekady (2028–2030) będzie momentem przecięcia. Do tego czasu wyszukiwanie oparte na LLM prawdopodobnie osiągnie 30–50%+ udziału w rynku, przewyższając stary model zapytań i kliknięć. Niektóre optymistyczne scenariusze zakładają nawet spadek udziału Google do ~20% do 2027 r. w niektórych segmentach, przy czym ChatGPT i inni gracze przejmą resztę. Bardziej ostrożne prognozy (np. Gartner) wciąż przewidują, że co najmniej połowa zapytań przeniesie się do AI do 2028 r.. Nasza prognoza jest zbieżna z tymi szacunkami, wskazując lata 2029–2030 jako okres, w którym wykorzystanie wyszukiwania AI definitywnie przewyższy tradycyjne na całym świecie. 6. Co przyspieszy (lub spowolni) „przejęcie” wyszukiwania przez AI? Kilka czynników zadecyduje o tym, jak szybko wyszukiwanie oparte na LLM prześcignie tradycyjne wyszukiwarki: Jakość i zaufanie: LLM-y muszą stale poprawiać dokładność i podawać wiarygodne źródła. Wzrost zaufania (już ok. 70% konsumentów ufa w pewnym stopniu wynikom AI) zachęci więcej użytkowników do pełnego przejścia na AI w poszukiwaniu odpowiedzi. Integracja przez Google cytatów i danych w czasie rzeczywistym w wynikach AI oraz podłączenie ChatGPT do bieżącego internetu przez OpenAI to krok w tym kierunku. Jeśli do ok. 2025–2026 LLM-y będą w stanie wiarygodnie odpowiadać na większość pytań faktograficznych z podaniem źródeł, użytkownicy będą mieli mniejszą potrzebę „sprawdzania” w Google. Doświadczenie użytkownika i wygoda: Asystenci LLM oferują konwersacyjny, jeden punkt kontaktu (bez wielu kliknięć), co jest atrakcyjne przy złożonych zapytaniach. W miarę ulepszania interfejsów (np. integracja głosowa, możliwości multimodalne, pamięć wcześniejszych zapytań) będą zdobywać większy udział w rynku wyszukiwania. Wzrost wyszukiwania głosowego również odgrywa tu rolę — wypowiedzenie zapytania do asystenta AI, który odpowiada głosem, jest naturalną ewolucją. Do 2030 r. oczekuje się, że wyszukiwanie głosowe i oparte na czacie zbiegnie się, zapewniając natychmiastowe odpowiedzi w ruchu, co jest przewagą, której tradycyjne wyszukiwanie internetowe nie jest w stanie dorównać pod względem wygody. Integracja z codziennymi narzędziami: Wyszukiwanie AI będzie wbudowane w aplikacje biurowe, przeglądarki i systemy operacyjne. Przykładowo, Microsoft integruje ChatGPT (poprzez Copilot) w pakiet Office i system Windows, dzięki czemu użytkownicy mogą zadawać pytania bez otwierania przeglądarki. Jeśli zadanie pytania komputerowi stacjonarnemu lub okularom AR przyniesie natychmiastową odpowiedź AI, potrzeba „googlowania” zniknie. Taka wszechobecna integracja może znacząco zwiększyć wolumen zapytań LLM do końca lat 20., przyspieszając „punkt przecięcia”. Ekonomia i ekosystem treści: Jednym z wyzwań jest trwałość ekosystemu treści w internecie. Tradycyjne wyszukiwanie kieruje ruch na strony internetowe; odpowiedzi generowane przez AI często cytują informacje bez przekierowania użytkownika, co już doprowadziło do tego, że 60% wyszukiwań w Google kończy się bez kliknięcia. Jeśli wydawcy ograniczą dostęp do treści lub jeśli pojawią się regulacje (aby zapewnić, że narzędzia AI nie są antykonkurencyjne), może to wpłynąć na tempo rozwoju wyszukiwania AI. Z drugiej strony, jeśli zostaną wdrożone nowe modele monetyzacji (np. reklamy natywne dla AI lub linki afiliacyjne w odpowiedziach), wyszukiwanie AI może rozwijać się szybciej. Do 2030 r. model reklamowy i przychodowy wyszukiwania prawdopodobnie zostanie przeprojektowany, aby uwzględnić AI — np. sponsorowane odpowiedzi chatbotów — co dodatkowo może przesunąć bodźce biznesowe w kierunku wyszukiwania opartego na LLM. Konkurencja i nawyki domyślne: Reakcja Google wpłynie na harmonogram zmian. Google może włączyć własny tryb AI (Bard/SGE) dla wszystkich użytkowników jako domyślny. Jeśli Google skutecznie utrzyma użytkowników w swoim ekosystemie, oferując najlepsze z obu światów (zaufane odpowiedzi AI z opcją wyników tradycyjnych), „przejęcie” może być mniej widoczne jako bitwa Google kontra ChatGPT — zamiast tego wyszukiwarka Google sama stanie się narzędziem opartym na LLM. W takim przypadku punkt zwrotny może nadejść, gdy wyszukiwarka Google przekształci się w doświadczenie AI-first do 2030 r., co w praktyce będzie oznaczało, że wyszukiwanie LLM zastąpiło stary model oparty na linkach w dominującej platformie. Z drugiej strony, jeśli niezależny dostawca AI (OpenAI lub inny) zdobędzie dużą bazę użytkowników bezpośrednio, będzie to wyraźniejsze „przejęcie” pozycji Google. Obecne sygnały (np. plan OpenAI stworzenia wyszukiwarki oraz fakt, że ChatGPT stał się rozpoznawalną marką) sugerują realną możliwość, że zewnętrzna platforma AI osiągnie skalę porównywalną z Google do 2030 r. 7. 2030 – rok, w którym wyszukiwanie AI przejmuje koronę Wszystkie wskaźniki wskazują na transformacyjną zmianę w sposobie, w jaki ludzie wyszukują informacje w ciągu najbliższych 5–7 lat. Do 2030 r. wyszukiwanie oparte na LLM ma przewyższyć tradycyjne wyszukiwarki pod względem globalnego wykorzystania — to historyczna zmiana w technologii konsumenckiej. Oczekujemy punktu przecięcia w latach 2028–2030, kiedy więcej codziennych zapytań na świecie będzie przechodzić przez asystentów AI niż przez wyszukiwanie oparte na słowach kluczowych. Będzie to napędzane dalszą wykładniczą adopcją LLM, ulepszeniami możliwości AI oraz preferencją użytkowników do wygodnych, konwersacyjnych odpowiedzi. Warto zaznaczyć, że „przejęcie” nie oznacza natychmiastowego zniknięcia wyszukiwarek — raczej będą one ewoluować lub integrować te możliwości AI. W praktyce do 2030 r. różnica między „asystentem opartym na LLM” a „wyszukiwarką” może się zatarć, ponieważ większość platform wyszukiwania stanie się AI-centryczna. W praktyce kluczowym kamieniem milowym będzie moment, gdy systemy oparte na LLM będą odpowiadać za ponad 50% zapytań i ruchu w wyszukiwarkach. Obecne dane i prognozy sugerują, że jest to prawdopodobne do końca tej dekady (ok. 2030 r.), a niektóre wskaźniki mogą osiągnąć parytet jeszcze wcześniej (np. połowa wyszukiwań informacyjnych przez AI do 2028 r.). Transformacja już trwa: użytkownicy dzielą swoje zapytania, firmy dostosowują SEO do AI, a giganci wyszukiwania przekształcają się w spółki AI. Krzywe adopcji zmierzają do punktu przecięcia i jeśli obecne trendy się utrzymają, 2030 będzie rokiem, w którym wyszukiwanie oparte na LLM stanie się nowym dominującym paradygmatem. Źródła: Prognozy i dane powyżej pochodzą z szeregu wiarygodnych źródeł, w tym raportów analitycznych, badań konsumenckich i publicznych informacji od zaangażowanych firm. Kluczowe odniesienia obejmują badania wolumenu wyszukiwań SparkToro z 2024 r., prognozy adopcji AI od Gartnera, analizy branżowe Kevina Indiga oraz statystyki użycia od OpenAI i innych. Razem tworzą solidną, opartą na danych podstawę do przewidywania, kiedy i w jaki sposób wyszukiwanie oparte na LLM wyprzedzi tradycyjne wyszukiwanie w nadchodzących latach. 8. Przygotuj swój biznes na erę wyszukiwania AI Przejście od tradycyjnego wyszukiwania do platform AI-first przyspiesza — a punkt zwrotny może nadejść wcześniej, niż sugeruje większość prognoz. Organizacje, które działają już teraz, mogą dostosować swoje strategie SEO, zoptymalizować treści pod kątem odkrywania przez AI oraz zintegrować narzędzia oparte na LLM w codzienne operacje. TTMS wspiera firmy na całym świecie w wykorzystaniu technologii AI, automatyzacji kluczowych procesów i zapewnieniu konkurencyjnej obecności cyfrowej w nowym krajobrazie wyszukiwania. Sprawdź, jak Twój biznes może przewodzić w erze AI – zamiast gonić konkurencję. Porozmawiaj z naszymi ekspertami! Czy ChatGPT całkowicie zastąpi wyszukiwarkę Google do 2030 roku? Chociaż prognozy sugerują, że ChatGPT i inne asystenty oparte na sztucznej inteligencji mogą prześcignąć Google pod względem globalnego udziału w wyszukiwaniu do 2030 roku, całkowite zastąpienie ich jest mało prawdopodobne. Zamiast tego oczekuje się, że wyszukiwanie ewoluuje w kierunku modelu hybrydowego, w którym narzędzia oparte na sztucznej inteligencji obsługują większość złożonych i konwersacyjnych zapytań, a tradycyjne wyszukiwarki nadal będą przydatne w przypadku szybkich faktów, informacji lokalnych i wyszukiwań transakcyjnych. Jak wyszukiwanie oparte na sztucznej inteligencji zmieni strategie SEO? Wyszukiwanie AI przesuwa punkt ciężkości z rankingu słów kluczowych na bycie cytowanym jako wiarygodne źródło w odpowiedziach generowanych przez AI. Oznacza to optymalizację treści pod kątem przejrzystości, autorytetu i trafności w odniesieniu do modeli AI, a jednocześnie monitorowanie „udziału w głosie” w odpowiedziach AI. Firmy będą musiały się dostosować, tworząc formaty treści, które narzędzia AI będą mogły łatwo podsumować i odwoływać się do nich. Czy wyszukiwanie wspomagane sztuczną inteligencją jest dokładniejsze niż wyszukiwanie tradycyjne? Dokładność zależy od rodzaju zapytania. W przypadku zadań szczegółowych, wieloetapowych lub kreatywnych, asystenci AI, tacy jak ChatGPT, często dostarczają bogatszych, bardziej kontekstowych odpowiedzi. Jednak w przypadku zapytań w czasie rzeczywistym, opartych na faktach, tradycyjne wyszukiwarki z indeksowaniem na żywo nadal mają przewagę – choć ta różnica maleje w miarę jak AI integruje źródła danych w czasie rzeczywistym. Które branże odniosą największe korzyści ze wzrostu popularności wyszukiwania opartego na sztucznej inteligencji? Sektory wymagające spersonalizowanego doradztwa, rozwiązywania problemów lub szczegółowych wyjaśnień – takie jak edukacja, opieka zdrowotna, turystyka, tworzenie oprogramowania i usługi prawne – mogą zyskać najwięcej. Branże te mogą wykorzystać wyszukiwanie oparte na sztucznej inteligencji, aby dostarczać użytkownikom spersonalizowane rekomendacje i rozwiązania bezpośrednio, bez konieczności klikania. W jaki sposób firmy mogą przygotować się na moment przełomowy, jakim jest pojawienie się sztucznej inteligencji w wyszukiwarkach? Firmy powinny zacząć od audytu swoich treści pod kątem gotowości do obsługi przez sztuczną inteligencję, upewniając się, że są one wiarygodne, dobrze ustrukturyzowane i łatwe do analizy przez sztuczną inteligencję. Powinny również monitorować częstotliwość pojawiania się swojej marki w odpowiedziach AI, eksperymentować z formatami treści konwersacyjnych i integrować narzędzia AI z procesami obsługi klienta, aby utrzymać konkurencyjność w zmieniającym się krajobrazie wyszukiwania.
CzytajZaufały nam największe światowe organizacje
Transition Technologies MS świadczy usługi informatyczne terminowo, o wysokiej jakości i zgodnie z podpisaną umową. Polecamy firmę TTMS jako godnego zaufania i rzetelnego dostawcę usług IT oraz partnera wdrożeniowego Salesforce.
TTMS od lat pomaga nam w zakresie konfiguracji i zarządzania urządzeniami zabezpieczającymi z wykorzystaniem różnych technologii. Ueługi świadczone przez TTMS są realizowane terminowo, i zgodnie z umową.
Już dziś możemy pomóc Ci rosnąć
Porozmawiajmy, jak możemy wesprzeć Twój biznes
Monika Radomska
Sales Manager