Rok 2026 zapowiada się jako moment, w którym sztuczna inteligencja przestaje być tematem nagłówków, a staje się codziennym „silnikiem w tle”. Po latach eksperymentów i głośnych deklaracji firmy będą oczekiwać przede wszystkim cichej skuteczności: AI ma realnie podnosić produktywność, zwiększać bezpieczeństwo i dostarczać mierzalne efekty, zamiast imponować samą innowacją, wskazuje IFS w nowych prognozach dotyczących AI.
To przesunięcie widać także w kontekście rynkowym. Skok inwestycji hyperscalerów i rządów podniósł poprzeczkę – dziś liczą się szybkie zwroty i rozliczalność. Dodatkowo strategie wdrożeń kształtują czynniki zewnętrzne: spowolnienie gospodarcze, niestabilność geopolityczna i rosnące koszty energii. W praktyce kończy się era „wiecznych pilotaży”: zarządy chcą AI, która obniża koszty, wzmacnia odporność łańcuchów dostaw i daje namacalne przyrosty efektywności.
W tym samym czasie dojrzewa fundament technologiczny. AI multimodalna – zdolna pracować na tekście, obrazie, dźwięku i danych z sensorów – przechodzi z fazy badań do produkcji. W połączeniu z infrastrukturą wysokiej przepustowości umożliwi to bardziej kontekstową, „holistyczną” inteligencję. A skoro technologia jest gotowa, w 2026 będzie oceniana prosto: po wynikach.
Na tej bazie można wskazać pięć najważniejszych kierunków, które zdefiniują 2026 rok.
AI stanie się „niewidzialna”
Największą zmianą nie będzie nowe narzędzie, tylko to, że AI przestanie być osobną kategorią. Zostanie wbudowana w procesy i systemy, po cichu wspierając np. harmonogramowanie, optymalizację zapasów czy predykcyjne utrzymanie. Firmy nie będą już konkurować tym, czy używają AI, lecz tym, jak skutecznie przekłada się ona na rezultaty – a liderami zostaną ci, którzy „schowają” AI do tła i uproszczą pracę ludziom.
Agentic AI wejdzie do skali
Autonomiczni agenci, którzy potrafią planować, decydować i działać w połączonych systemach, mają przejść od testów do wdrożeń produkcyjnych. Pojawią się sieci wyspecjalizowanych agentów współpracujących między funkcjami: od zakupów i logistyki po utrzymanie i planowanie. To fundament „digital workers” – cyfrowych współpracowników, którzy wykonują zadania operacyjne z kontekstem i autonomią. Równolegle wzrosną wymagania dotyczące nadzoru, bezpieczeństwa i interoperacyjności.
Hybrydowa siła robocza człowiek–maszyna stanie się standardem
Rozmowa o automatyzacji ustąpi miejsca augmentacji: AI przejmie rutynę (dane, raportowanie, dokumenty), a ludzie przesuną się w stronę pracy o wyższej wartości – zarządzania wyjątkami, osądu, nadzoru operacyjnego i decyzji strategicznych. To uruchomi popyt na nowe role (m.in. orkiestracja agentów, audyt decyzji AI, projektowanie interfejsów człowiek–AI) i wymusi inwestycje w kompetencje oraz zaufanie w zespołach.
„Efficiency crunch” uczyni koszt inteligencji przewagą konkurencyjną
Rosnące zapotrzebowanie na moc obliczeniową, energię i dane przesunie dyskusję z „co AI potrafi” na „jak efektywnie to robi”. Firmy zaczną szukać architektur i infrastruktury projektowanych pod wydajność i koszt – z naciskiem na optymalizację zużycia zasobów. Do tego dojdzie presja na przejrzystość wpływu AI na środowisko: wygrają ci, którzy połączą efektywność ekonomiczną z odpowiedzialnością.
Koniec myślenia platformowego, początek myślenia rezultatami
W 2026 mniej będzie liczyć się „największa platforma”, a bardziej to, czy rozwiązania dostarczają uptime, efektywność i odporność. Monolityczne ekosystemy będą ustępować otwartym architekturom, w których kluczowa jest orkiestracja danych, ludzi, systemów i agentów. Dla firm przemysłowych oznacza to przede wszystkim osadzanie AI w istniejących systemach – od ERP po serwis i supply chain – bez konieczności totalnej wymiany technologii.
W skrócie: 2026 będzie rokiem, w którym technologia schodzi na drugi plan, a na pierwszym miejscu stają wyniki. Organizacje, które przestaną gonić hype i opanują operacyjną orkiestrację AI, potraktują ją nie jako projekt IT, lecz jako zmianę sposobu działania całej firmy. AI stanie się „business as usual” – i właśnie wtedy zacznie działać najmocniej.
[…] Prognozy AI na 2026: od hype’u do nawyku […]