Kiedy sztuczna inteligencja staje się infrastrukturą: wizja Sama Altmana w wywiadzie z Rowanem Cheungiem i reorganizacja gospodarki cyfrowej

Niezatrzymana zmiana nie zaczyna się jutro, ale już trwa – tylko nieliczni zauważają ją na czas

Czasy, w których sztuczna inteligencja była uważana za futurystyczną technologię przyszłości, minęły. To, co Sam Altman przedstawił w wywiadzie z Rowanem Cheungiem na początku października 2025 roku, nie jest już wizją, lecz oceną trwającej już transformacji. Z 800 milionami aktywnych użytkowników tygodniowo, ChatGPT osiągnął masę krytyczną niezbędną do ewolucji od produktu do platformy. Pięć głównych tez z tej rozmowy – ChatGPT jako platforma dystrybucyjna, Agent Builder jako narzędzie demokratyzacji, wizja firm bezosobowych, przełomowe odkrycia naukowe oparte na sztucznej inteligencji oraz normalizacja mediów syntetycznych – wyznaczają punkty zwrotne w sposobie, w jaki firmy będą tworzyć, dystrybuować i skalować wartość w przyszłości. Niniejsza analiza bada historyczne korzenie tego rozwoju, jego obecne mechanizmy oraz strategiczne implikacje dla firm, które chcą nie tylko przetrwać, ale i prosperować w tej nowej erze.

Więcej na ten temat tutaj:

• Wywiad na YouTube z Rowanem Cheungiem: Sam Altman o firmach AI bez pracowników, Sora, przełomach w dziedzinie AGI i nie tylko

Ewolucja modeli dystrybucji: od sklepów z aplikacjami do ekosystemów konwersacyjnych

Aby zrozumieć znaczenie ChatGPT jako platformy dystrybucji, warto przyjrzeć się historii cyfrowych kanałów dystrybucji. Przełom w historii iPhone'a w 2007 roku i uruchomienie App Store w 2008 roku stworzyły zupełnie nowy paradygmat: oprogramowanie nie było już sprzedawane w sklepach stacjonarnych, lecz odkrywane i pobierane w cyfrowych sklepach. Apple kontrolowało dystrybucję i pobierało 30% z każdej transakcji. Model ten stał się wzorem dla praktycznie wszystkich kolejnych platform.

Kolejny etap ewolucji nastąpił wraz z sieciami społecznościowymi, takimi jak Facebook, które umożliwiły dystrybucję bezpośrednio w kanale informacyjnym, a nie za pośrednictwem oddzielnego sklepu. Reklama stała się dominującym modelem biznesowym, ponieważ uwaga była generowana tam, gdzie użytkownicy już byli. Zasada: dostarczać funkcjonalność tam, gdzie są użytkownicy, zamiast kierować ich do osobnej lokalizacji.

ChatGPT wkracza obecnie w trzeci etap swojej ewolucji. Podczas DevDay 2025, OpenAI nie tylko zaprezentowało nowe modele, ale także zainicjowało gruntowną rewizję. Dzięki pakietowi SDK aplikacji programiści mogą integrować interaktywne aplikacje bezpośrednio z czatem. Użytkownicy mogą tworzyć playlisty Spotify, wyszukiwać nieruchomości w Zillow lub tworzyć projekty w Canva, nie opuszczając ChatGPT. Sama rozmowa staje się interfejsem, systemem operacyjnym i platformą dystrybucji. Ten rozwój zasadniczo różni się od poprzedniego sklepu GPT, który istniał jako oddzielny element. Aplikacje są teraz płynnie osadzone w przepływie konwersacji. OpenAI realizuje zatem strategię iOS: kontroluje warstwę inteligencji, dostarcza narzędzia programistyczne i dystrybuuje je do ogromnej bazy użytkowników liczącej 800 milionów aktywnych użytkowników tygodniowo.

Rozwój historyczny pokazuje wyraźny schemat: każda nowa platforma zmniejsza tarcie między intencją a realizacją. App Store zmniejszył tarcie w porównaniu ze sklepami stacjonarnymi, sieci społecznościowe zmniejszyły je w porównaniu z oddzielnymi aplikacjami, a ChatGPT redukuje je do języka naturalnego. Nie musisz już wiedzieć, której aplikacji potrzebujesz – wystarczy, że jasno określisz, co chcesz osiągnąć.

Równolegle z tym rozwojem następowała ewolucja modeli biznesowych. Podczas gdy wczesne firmy programistyczne opierały się na sprzedaży licencji, później dominowały modele subskrypcyjne i oparte na reklamach. OpenAI wprowadza teraz nowy wymiar dzięki Agentic Commerce Protocol: transakcje można realizować bezpośrednio w czacie. Instant Checkout umożliwia zakupy bez zakłóceń medialnych. Tworzy to nową kategorię handlu, która nie jest ani e-commercem, ani handlem społecznościowym, lecz handlem konwersacyjnym. Firmy, które nie są obecne w tym ekosystemie, ryzykują utratę ogromnej bazy użytkowników. W ciągu zaledwie kilku pierwszych tygodni po ogłoszeniu Apps SDK zarejestrowało się ponad 50 000 programistów. Ta dynamika przypomina początki iPhone'a, kiedy programiści zdali sobie sprawę, że pojawia się nowa platforma, na której muszą być obecni.

Strategiczne znaczenie dla firm jest ogromne. Każdy, kto nie jest dziś widoczny na czacie, po prostu nie istnieje dla rosnącej liczby użytkowników. Pytanie nie brzmi już, czy potrzebujesz strony internetowej czy aplikacji, ale czy masz obecność konwersacyjną. Dystrybucja jest przemyślana na nowo – odchodzi od lejków sprzedażowych, SEO i optymalizacji w sklepach z aplikacjami, a zmierza w kierunku odkrywalności języka naturalnego i kontekstowości.

Agent Builder: demokratyzacja automatyzacji i jej destrukcyjne konsekwencje

Druga główna teza z wywiadu z Altmanem dotyczy znacznego obniżenia bariery wejścia w tworzenie agentów AI. Dzięki Agent Builder, OpenAI stworzyło wizualne narzędzie bez kodu, które umożliwia każdemu pracownikowi wiedzy tworzenie, testowanie i wdrażanie autonomicznych agentów. Ta demokratyzacja to nie tylko retoryka marketingowa, ale fundamentalna zmiana w kwestii tego, kto może kształtować automatyzację.

Historycznie automatyzacja zawsze była domeną specjalistów. Industrializacja XVIII i XIX wieku wymagała inżynierów i inżynierów mechaników. Digitalizacja końca XX wieku wymagała programistów i działów IT. Robotyzacja procesów w latach 2010. zmniejszyła wymagania techniczne, ale pozostała narzędziem dla dedykowanych zespołów. Kreator Agentów radykalnie zrywa z tą tradycją. Menedżer ds. marketingu może stworzyć agenta, który generuje cotygodniowe raporty. Przedstawiciel handlowy może skonfigurować agenta, który generuje wyceny. Prawnik może stworzyć agenta, który sprawdza umowy pod kątem określonych klauzul. Bariera między pomysłem a realizacją została zredukowana do minimum.

Rozwój ten podąża za schematem znanym z historii oprogramowania: abstrakcja umożliwia skalowanie. Wraz z ewolucją języków programowania od kodu maszynowego do języków wyższego poziomu, coraz więcej osób było w stanie tworzyć oprogramowanie. Wraz z ewolucją arkuszy kalkulacyjnych od VisiCalc do Excela, miliony osób niebędących programistami mogły wykonywać złożone obliczenia. Agent Builder to kolejny poziom tej abstrakcji. Abstrahuje nie tylko kod, ale całe przepływy pracy, logikę decyzyjną i integracje.

Konsekwencje są dalekosiężne. W ciągu najbliższych dwunastu miesięcy firmy będą intensywnie badać możliwości wykorzystania agentów. Nie dlatego, że jest to technologicznie fascynujące, ale dlatego, że robią to ich konkurenci. Wczesne wdrożenia już odnotowują znaczny wzrost produktywności. Hiszpański bank BBVA stworzył ponad 2900 spersonalizowanych platform GPT w ciągu sześciu miesięcy, a 80% użytkowników deklaruje tygodniową oszczędność czasu wynoszącą ponad dwie godziny. Liczby te mogą wydawać się ostrożne, ale pomnożone przez tysiące pracowników, przekładają się na ogromny wzrost wydajności.

Altman podkreślił w wywiadzie, że przeciętny pracownik wiedzy może teraz samodzielnie budować agentów. Konsekwencją jest to, że każdy dział może rozwijać własną automatyzację bez polegania na scentralizowanych zasobach IT. Prowadzi to do decentralizacji potencjału innowacyjnego. Automatyzacja nie jest już determinowana budżetem IT, ale raczej inicjatywą poszczególnych zespołów. Przewaga konkurencyjna leży po stronie tych, którzy szybko eksperymentują. Firmy, które wciąż czekają na idealne, centralnie skoordynowane rozwiązania, są wyprzedzane przez zwinne zespoły, które zaczynają od prostych agentów i ulepszają je iteracyjnie.

Jednak ten rozwój niesie ze sobą również ryzyko. Zdecentralizowany rozwój agentów może prowadzić do fragmentacji procesów, luk w zabezpieczeniach i problemów z zarządzaniem. Kto może korzystać z jakich danych? Jak przeprowadzany jest audyt agentów? Jakie standardy jakości obowiązują? Firmy muszą opracować ramy, które umożliwią innowacje bez utraty kontroli. Sukces odniosą te organizacje, które osiągną równowagę między eksperymentowaniem a zarządzaniem, między szybkością a bezpieczeństwem.

Agent Builder wysyła również sygnał do branży oprogramowania. Narzędzia takie jak Zapier, Make i tradycyjne rozwiązania RPA stoją przed wyzwaniem, jakim jest integracja ich podstawowej funkcji – automatyzacji przepływów pracy – bezpośrednio z interfejsami konwersacyjnymi. Pytanie nie brzmi, czy te narzędzia znikną, ale raczej, jak muszą się zmienić, aby zachować swoją aktualność.

Od firm jednoosobowych do zeroosobowych: reorganizacja tworzenia wartości i pracy

Trzecia teza jest najbardziej prowokacyjna: Altman mówił o zakładzie prezesów firm technologicznych o to, kiedy powstanie pierwsza firma bezosobowa warta miliard dolarów. Zakład pierwotnie dotyczył pierwszej jednoosobowej firmy wartej miliard dolarów. Jednak rozwój sytuacji postępuje szybciej, niż oczekiwano. Altman przewiduje, że może to stać się rzeczywistością za lata, a nie dekady.

Aby zrozumieć skalę, należy wziąć pod uwagę historyczny rozwój wielkości firmy i tworzenia wartości. W epoce przemysłowej przychody i liczba pracowników były silnie skorelowane. Większa produkcja wymagała większej liczby pracowników. Era cyfrowa zaczęła zaburzać tę korelację. Instagram został sprzedany Facebookowi za miliard dolarów w 2012 roku – z 13 pracownikami. WhatsApp osiągnął wycenę 19 miliardów dolarów w 2014 roku – z 55 pracownikami. Te przykłady pokazały, że oprogramowanie i efekty sieciowe mogą generować ekstremalną dźwignię finansową.

Kolejnym etapem są firmy jednoosobowe, które skalują się dzięki agentom AI. Przedsiębiorca korzysta z agentów do obsługi klienta, marketingu, rozwoju produktu, sprzedaży i finansów. Ta wizja brzmi futurystycznie, ale jest już technologicznie wykonalna. Sztuczna inteligencja potrafi pisać kod, tworzyć projekty, tworzyć teksty marketingowe, odpowiadać na pytania klientów i analizować dane. Czynniki ograniczające nie mają już charakteru głównie technicznego, ale bardziej strategicznego: Jaki problem rozwiązujesz? Dla kogo? I jak docierasz do tej grupy docelowej?

Altman idzie o krok dalej: firmy bezosobowe. Agenci, którzy działają autonomicznie, podejmują decyzje, alokują zasoby i tworzą wartość – bez ludzkiego zaangażowania w operacje. Ludzie nie zniknęliby, lecz przejęliby role koordynujące i strategiczne. Określaliby cele, ustalali ramy i monitorowali wyniki. Agenci przejęliby realizację.

Ta wizja rodzi fundamentalne pytania. Jeśli agent potrafi zarządzać firmą, jaki pozostaje wkład ludzki? Altman argumentuje, że ludzka motywacja, kreatywność i osąd nie zanikają, lecz napływają do nowych obszarów. Praca zmienia się z kierowniczej na kreatywną, z reaktywnej na wizjonerską. Jednak ta transformacja nie jest bezbolesna. Całe profile zawodowe stają się przestarzałe. Pracownicy wiedzy, których działalność polega głównie na przetwarzaniu informacji, stoją przed wyzwaniem redefinicji swojej roli.

Altman użył w wywiadzie ciekawej metafory: Rolnik 50 lat temu prawdopodobnie nie postrzegałby dzisiejszej pracy biurowej jako prawdziwej pracy. Rolnictwo produkuje żywność, coś niezbędnego do życia. Z tej perspektywy wiele współczesnych zawodów wydaje się grą, mającą na celu zabicie czasu. W erze sztucznej inteligencji (AGI) ten schemat może się powtórzyć. Przyszłe pokolenia mogą postrzegać naszą obecną pracę jako mniej realną niż to, co uważają za znaczące.

Ten wymiar filozoficzny dotyka zasadniczego pytania: Czym jest praca? I dlaczego ludzie pracują? Jeśli potrzeby materialne mogą być skutecznie zaspokajane za pomocą sztucznej inteligencji i automatyzacji, pytanie przenosi się z konieczności na sens. Ludzie nadal będą dążyć do znaczenia, uznania i samorealizacji. Jednak formy, w jakich to się dzieje, ulegną radykalnej zmianie.

Dla firm oznacza to: Przewagą konkurencyjną przyszłości nie jest sam pomysł, ale szybkość jego wdrożenia za pomocą agentów. Tradycyjne skalowanie wymagało kapitału, talentu i czasu. Agenci AI redukują wszystkie te trzy czynniki. Potrzeba mniej kapitału, ponieważ koszty operacyjne są niższe. Potrzeba talentów w inny sposób – mniej kadry kierowniczej, a więcej strategicznej. Czas się skraca, ponieważ agenci pracują 24/7, nie męczą się i można ich szybko powielać.

Konsekwencja: Rynki stają się coraz bardziej dynamiczne, przewaga konkurencyjna słabnie, a bariery wejścia stają się niższe. Ugruntowane firmy muszą zadać sobie pytanie, jak dostosować swoje procesy, kultury i modele biznesowe do świata, w którym niewielki zespół inteligentnych agentów może zrewolucjonizować rynek, na którym dominowały przez dekady.

Sygnał AGI: Kiedy maszyny tworzą nową wiedzę

Czwarta teza dotyczy skoku jakościowego: sztuczna inteligencja zaczyna dokonywać autentycznych odkryć naukowych. Altman opisał to jako moment, w którym sztuczna inteligencja nie tylko reorganizuje istniejącą wiedzę, ale generuje nową – nowatorskie odkrycia. Ta zdolność jest kluczową cechą ogólnej sztucznej inteligencji.

Historycznie rzecz biorąc, postęp naukowy był wyłącznie dziełem człowieka. Naukowcy formułowali hipotezy, przeprowadzali eksperymenty, analizowali dane i wyciągali wnioski. Maszyny zapewniały wsparcie – na przykład poprzez obliczenia lub symulacje – ale kreatywne, hipotetyczne kroki pozostawały ludzkie. Ta granica coraz bardziej się zaciera.

AlphaFold firmy DeepMind zrewolucjonizował fałdowanie białek, przewidując struktury, których osiągnięcie zajęłoby ludziom dekady. Generatywne modele sztucznej inteligencji MIT zaprojektowały nowe klasy antybiotyków skutecznych przeciwko opornym bakteriom. O3 i Gemini Deep Think firmy OpenAI zdobyły złote medale na Międzynarodowej Olimpiadzie Matematycznej – nie dzięki zapamiętywaniu, ale dzięki autonomicznemu rozwiązywaniu problemów. Te przykłady pokazują, że sztuczna inteligencja jest coraz bardziej zdolna do poruszania się po nieznanym terenie i znajdowania oryginalnych rozwiązań.

Altman podkreślił, że ten rozwój dopiero się zaczyna. Przewiduje, że w nadchodzących latach sztuczna inteligencja osiągnie przełomy naukowe w takich dziedzinach jak medycyna, materiałoznawstwo i fizyka. Te przełomy będą nie tylko stopniowe, ale potencjalnie zmienią fundamentalne paradygmaty. Jeśli sztuczna inteligencja będzie w stanie prowadzić badania szybciej i precyzyjniej niż ludzie, postęp naukowy przyspieszy wykładniczo.

Konsekwencje dla firm są ogromne. Cykle badawczo-rozwojowe ulegają skróceniu. Firmy farmaceutyczne mogą szybciej odkrywać i opracowywać nowe leki. Producenci materiałów mogą symulować nowe stopy lub tworzywa sztuczne przed ich produkcją. Firmy energetyczne mogą projektować bardziej wydajne baterie lub ogniwa słoneczne. Przewaga konkurencyjna przesuwa się z tych, którzy dysponują największymi zasobami, w stronę tych, którzy dysponują najinteligentniejszymi systemami.

Ale ta zmiana rodzi również pytania etyczne i strategiczne. Kiedy sztuczna inteligencja dokonuje odkryć naukowych, kto jest ich właścicielem? Firma, która ją obsługuje? Twórca sztucznej inteligencji? Społeczeństwo? Odpowiedzi na te pytania są niejasne i będą przedmiotem intensywnych debat w nadchodzących latach.

Co więcej, rola badaczy ulega zmianie. Zamiast samodzielnie przeprowadzać eksperymenty, stają się kuratorami, generatorami hipotez i interpretatorami. Definiują pytania, oceniają wyniki i wyznaczają granice etyczne. Praca staje się bardziej kreatywna i strategiczna, a mniej rutynowa i powtarzalna. Wymaga to reorientacji szkolenia. Naukowcy muszą nauczyć się współpracować z systemami sztucznej inteligencji, rozumieć ich mocne i słabe strony oraz rozwijać własne, uzupełniające się umiejętności.

Altman postawił interesującą prognozę: Ludzkość przyzwyczai się do przełomów naukowych napędzanych przez sztuczną inteligencję. Początkowo nastąpi dwutygodniowy okres ekscytacji, a następnie odkrycie stanie się normą. Ten proces normalizacji jest charakterystyczny dla postępu technologicznego. To, co dziś wydaje się niezwykłe, jutro stanie się powszechne. Wyzwaniem dla firm jest przyswojenie sobie tego tempa zmian i odpowiednie dostosowanie swoich strategii.

Media syntetyczne: Kiedy rzeczywistość i sztuczna inteligencja się zacierają

Piąta teza dotyczy mediów syntetycznych i szybkiej normalizacji treści generowanych przez sztuczną inteligencję. Altman opisał, jak dziwne było początkowo oglądanie filmów generowanych przez Sorę – i jak szybko to dziwne uczucie zniknęło. Po trzech minutach była to po prostu aplikacja pełna generowanych filmów. Ta szybkość normalizacji ma głębokie konsekwencje dla marek, mediów i społeczeństwa.

Historycznie rzecz biorąc, produkcja treści medialnych była skomplikowana i kosztowna. Fotografie wymagały kamer, filmy studiów i ekip, a muzyka instrumentów i sprzętu nagraniowego. Te bariery zapewniały pewien poziom kontroli jakości i autentyczności. Wraz z technologią cyfrową bariery te stopniowo zniknęły. Smartfony umożliwiły każdemu tworzenie zdjęć i filmów. Platformy mediów społecznościowych umożliwiły każdemu ich dystrybucję. Jednak pomimo tej demokratyzacji, rdzeń autentyczności pozostał: fotografia pokazywała coś, co istniało przed obiektywem.

Media syntetyczne zasadniczo podważają to założenie. Sora 2 potrafi generować fotorealistyczne filmy, które nigdy nie zostały nagrane. Twarze, głosy, sceny – wszystko można zsyntetyzować. Dzięki funkcji Cameo, OpenAI wprowadziło możliwość osadzania własnej twarzy i głosu w filmach generowanych przez sztuczną inteligencję. Otwiera to możliwości twórcze, ale niesie ze sobą również znaczne ryzyko.

Deepfake'i to już dobrze znany problem. Zmanipulowane filmy z udziałem polityków, fałszywe rekomendacje celebrytów, syntetyczne treści pornograficzne bez zgody osób, których dotyczą – możliwości nadużyć są liczne. OpenAI stara się przeciwdziałać tym zagrożeniom, stosując wielowarstwowe środki bezpieczeństwa. Filtry natychmiast blokują generowanie treści z udziałem polityków lub celebrytów bez ich zgody. Każdy film Sora zawiera cyfrowe znaki wodne i metadane identyfikujące go jako wygenerowany przez sztuczną inteligencję. Klasyfikatory i moderatorzy monitorują generowane treści.

Pomimo tych środków, ryzyko resztkowe pozostaje. Reality Defender udowodnił, że mechanizmy bezpieczeństwa Sora można obejść. W testach z powodzeniem przepuścili deepfake'i znanych osobistości, a ich własne narzędzia detekcji zidentyfikowały je z ponad 95-procentową dokładnością. To dowodzi, że bezpieczeństwo mediów syntetycznych to wyścig zbrojeń między środkami ochronnymi a próbami ich obejścia.

Dla firm oznacza to, że jasne wytyczne dotyczące sztucznej inteligencji (AI) i procedury bezpieczeństwa marki są niezbędne. Marki muszą określić, w jaki sposób korzystają z mediów syntetycznych – i jak zapewnić, że ich wartości marki nie zostaną naruszone przez zmanipulowane treści. Przejrzystość staje się kluczową zasadą. Użytkownicy muszą wiedzieć, kiedy treści są generowane przez sztuczną inteligencję. Przepisy takie jak unijna ustawa o AI już wymagają oznaczania mediów syntetycznych. Firmy, które proaktywnie ustanawiają standardy przejrzystości, budują zaufanie. Te, które to zaniedbują, ryzykują utratę reputacji.

Jednocześnie media syntetyczne otwierają ogromne możliwości kreatywne i ekonomiczne. Kampanie marketingowe można personalizować: film, który różni się nieznacznie dla każdego widza, jest bardziej trafny. Wizualizacje produktów można tworzyć w kilka sekund, bez kosztownych sesji zdjęciowych. Treści szkoleniowe można automatycznie tłumaczyć na różne języki i konteksty kulturowe. Wzrost produktywności jest ogromny.

Altman podkreślił potrzebę odważnego testowania nowych formatów treści. Firmy, które opierają się na sprawdzonych metodach, zostaną wyprzedzone przez te, które eksperymentują. Wyzwaniem jest znalezienie równowagi między innowacją a odpowiedzialnością. Ci, którzy są zbyt ostrożni, tracą okazje. Ci, którzy są zbyt nieostrożni, ryzykują skandale.

Nie należy lekceważyć wymiaru społecznego. Jeśli ktokolwiek potrafi tworzyć fotorealistyczne filmy, zaufanie do mediów wizualnych ulegnie erozji. To, co kiedyś uważano za dowód – zdjęcie, film – staje się coraz bardziej wątpliwe. Ma to konsekwencje dla dziennikarstwa, wymiaru sprawiedliwości i dyskursu publicznego. Organizacje muszą opracować mechanizmy weryfikacji autentyczności. Koalicja na rzecz Pochodzenia Treści i Autentyczności pracuje nad standardami cyfrowego dowodu pochodzenia. Firmy, które wspierają i wdrażają takie standardy, przyczyniają się do stabilizacji ekosystemu cyfrowego.

Nowy wymiar transformacji cyfrowej z „zarządzaną sztuczną inteligencją” (Managed AI) – platforma i rozwiązanie B2B | Xpert Consulting – Zdjęcie: Xpert.Digital

Tutaj dowiesz się, jak Twoja firma może szybko, bezpiecznie i bez wysokich barier wejścia wdrażać dostosowane rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji.

Zarządzana platforma AI to kompleksowy, bezproblemowy pakiet rozwiązań dla sztucznej inteligencji. Zamiast zmagać się ze skomplikowaną technologią, kosztowną infrastrukturą i długotrwałymi procesami rozwoju, otrzymujesz gotowe rozwiązanie dopasowane do Twoich potrzeb od wyspecjalizowanego partnera – często w ciągu kilku dni.

Najważniejsze korzyści w skrócie:

⚡ Szybka implementacja: Od pomysłu do wdrożenia w ciągu kilku dni, a nie miesięcy. Dostarczamy praktyczne rozwiązania, które generują natychmiastową wartość.

🔒 Maksymalne bezpieczeństwo danych: Twoje wrażliwe dane pozostają u Ciebie. Gwarantujemy bezpieczne i zgodne z przepisami przetwarzanie bez udostępniania danych osobom trzecim.

💸 Brak ryzyka finansowego: Płacisz tylko za rezultaty. Wysokie początkowe inwestycje w sprzęt, oprogramowanie lub personel są całkowicie wyeliminowane.

🎯 Skoncentruj się na swojej podstawowej działalności: Skoncentruj się na tym, co robisz najlepiej. Zajmujemy się całościową implementacją techniczną, obsługą i utrzymaniem Twojego rozwiązania AI.

📈 Przyszłościowa i skalowalna: Twoja sztuczna inteligencja rośnie razem z Tobą. Dbamy o ciągłą optymalizację i skalowalność oraz elastycznie dostosowujemy modele do nowych wymagań.

Więcej na ten temat tutaj:

• Rozwiązanie Managed AI – Usługi w zakresie przemysłowej AI: Klucz do konkurencyjności w sektorze usług, przemysłu i inżynierii mechanicznej

Praktyczne wdrożenie: Jak firmy integrują pięć punktów widzenia

Teoretyczne spostrzeżenia są cenne, ale kluczowe jest praktyczne wdrożenie. Dwa konkretne przypadki użycia ilustrują, jak firmy już korzystają z tych pięciu stwierdzeń.

Pierwszy przykład pochodzi z sektora finansowego. Hiszpański bank BBVA wdrożył ChatGPT Enterprise i umożliwił pracownikom tworzenie własnych GPT. W ciągu sześciu miesięcy powstało ponad 2900 spersonalizowanych aplikacji. Działy prawne korzystają z usług agentów do weryfikacji umów, zespoły marketingowe generują spersonalizowane kampanie, a analitycy finansowi automatyzują raportowanie. Rezultat: 80% użytkowników oszczędza ponad dwie godziny tygodniowo. Dystrybucja odbywa się bezpośrednio w środowisku pracy – pracownicy nie muszą otwierać osobnych narzędzi, lecz korzystać ze znanego interfejsu ChatGPT. Wyzwanie leży w integracji z istniejącymi systemami. BBVA pracuje nad połączeniem ChatGPT z wewnętrznymi bazami danych, aby umożliwić jeszcze głębszy wgląd w dane. Ten przykład pokazuje, jak demokratyzacja rozwoju agentów i platformizacja ChatGPT współdziałają, aby osiągnąć ogromny wzrost wydajności.

Drugi przykład pochodzi z branży motoryzacyjnej. Toyota wykorzystuje wspomaganą sztuczną inteligencją predykcyjną konserwację, aby skrócić przestoje. Czujniki na sprzęcie produkcyjnym zbierają dane, które są analizowane przez modele sztucznej inteligencji. Modele te identyfikują wzorce wskazujące na zbliżające się awarie i umożliwiają konserwację zapobiegawczą. Rezultat: 25-procentowa redukcja przestojów, 15-procentowy wzrost ogólnej efektywności sprzętu i roczne oszczędności rzędu dziesięciu milionów dolarów. Zwrot z inwestycji (ROI) wyniósł około 300%. Ten przykład ilustruje, jak sztuczna inteligencja może nie tylko optymalizować procesy administracyjne, ale także integrować się z fizycznymi środowiskami produkcyjnymi. Zdolność sztucznej inteligencji do wyciągania wniosków i formułowania prognoz na podstawie ogromnych ilości danych odpowiada czwartemu stwierdzeniu: sztuczna inteligencja generuje nową wiedzę – w tym przypadku na temat prawdopodobieństwa awarii maszyn.

Oba przykłady pokazują wspólne czynniki sukcesu. Po pierwsze, kulturę eksperymentowania. Firmy, które dają pracownikom swobodę eksperymentowania z narzędziami AI, szybciej odkrywają przydatne aplikacje. Po drugie, ramy zarządzania. Bez jasnych wytycznych dotyczących ochrony danych, bezpieczeństwa i jakości pojawia się ryzyko. Po trzecie, podejście iteracyjne. Oczekiwanie idealnych rozwiązań od samego początku jest nierealne. Zamiast tego firmy powinny zaczynać od prostych aplikacji, uczyć się i stale doskonalić. Po czwarte, integrację. Narzędzia AI osiągają swój pełny potencjał, gdy są płynnie zintegrowane z istniejącymi procesami pracy, a nie funkcjonują jako oddzielne wyspy.

Kontrowersje i krytyczne debaty: Zagrożenia nowego, wspaniałego świata

Choć te pięć hipotez jest obiecujących, rodzą one również istotne pytania i kontrowersje. Pierwsza dotyczy utraty miejsc pracy. Jeśli agenci przejmą zadania wykonywane wcześniej przez pracowników wiedzy, co się z nimi stanie? Argument Altmana, że ​​praca się zmienia, jest optymistyczny, ale nie pozbawiony kontrowersji. Historycznie rzecz biorąc, przełomy technologiczne tworzyły nowe miejsca pracy, ale często niewystarczająco szybko lub w tych samych sektorach. Faza transformacji może powodować wstrząsy społeczne. Goldman Sachs szacuje, że automatyzacja pracy opartej na wiedzy przez sztuczną inteligencję mogłaby zaoszczędzić 1,5 biliona dolarów globalnych kosztów pracy – eufemizm oznaczający potencjalną utratę miejsc pracy. Firmy i społeczeństwa muszą opracować programy przekwalifikowania zawodowego, siatki bezpieczeństwa socjalnego i nowe koncepcje edukacyjne, aby poradzić sobie z tą transformacją.

Druga kontrowersja dotyczy koncentracji władzy. Dzięki ChatGPT, OpenAI kontroluje platformę z 800 milionami użytkowników i buduje na niej ekosystem obejmujący deweloperów, użytkowników i transakcje. Ta koncentracja przypomina siłę rynkową Google, Apple czy Amazon. Zagrożenie: OpenAI może dyktować warunki, podnosić opłaty lub faworyzować niektórych deweloperów. Organy regulacyjne coraz bardziej sceptycznie podchodzą do tego zjawiska. Mogą nastąpić dochodzenia antymonopolowe. Firmy, które w dużym stopniu polegają na ChatGPT, narażają się na ryzyko uzależnienia od platformy, której przyszłość jest niepewna.

Trzecia kontrowersja dotyczy deepfake'ów i dezinformacji. Pomimo środków bezpieczeństwa, media syntetyczne mogą być wykorzystywane w niewłaściwy sposób. Manipulacje polityczne, oszustwa finansowe, szkody wizerunkowe – zagrożenia są realne. Własne testy OpenAI wykazały 1,6% wskaźnik błędów w blokowaniu łamiących zasady deepfake'ów o charakterze seksualnym. Nawet niewielkie wskaźniki błędów mogą prowadzić do tysięcy problematycznych treści wśród milionów użytkowników. Społeczeństwo musi opracować technologie wykrywania, ramy prawne i środki edukacyjne, aby poradzić sobie z tą nową rzeczywistością.

Czwarta kontrowersja dotyczy ochrony danych i nadzoru. Agenci sztucznej inteligencji potrzebują dostępu do danych, aby działać efektywnie. Firmy muszą zapewnić ochronę poufnych informacji. Oferta OpenAI dla przedsiębiorstw obiecuje nie wykorzystywać danych korporacyjnych do trenowania modeli publicznych. Nadal jednak trzeba budować zaufanie do tych obietnic. Istnieje również ryzyko, że powszechne wykorzystanie sztucznej inteligencji doprowadzi do kultury nadzoru, w której każde działanie jest dokumentowane i analizowane.

Piąta kontrowersja dotyczy wpływu na środowisko. Szkolenie dużych modeli AI wymaga ogromnej mocy obliczeniowej, a co za tym idzie, energii. OpenAI intensywnie inwestuje w centra danych i procesory. Sam Altman skupił się na pozyskiwaniu większej mocy obliczeniowej. Ta ekspansja ma negatywny wpływ na środowisko. Firmy wykorzystujące AI powinny brać pod uwagę aspekty zrównoważonego rozwoju i poszukiwać energooszczędnych rozwiązań.

Te kontrowersje pokazują, że transformacja opisana przez Altmana nie jest czystym postępem. Niesie ze sobą wyzwania, ryzyko i dylematy etyczne. Firmy muszą działać odpowiedzialnie, dbać o przejrzystość i aktywnie uczestniczyć w poszukiwaniu rozwiązań.

Perspektywy na przyszłość: trendy i potencjalne wstrząsy

Jakich zmian możemy się spodziewać w nadchodzących latach? Po pierwsze, dalszej demokratyzacji. Narzędzia no-code i low-code staną się jeszcze bardziej dostępne. Bariera w budowaniu własnych aplikacji AI będzie nadal spadać. Doprowadzi to do gwałtownego wzrostu liczby aplikacji, ale także do fragmentacji i problemów z jakością. Platformy oferujące selekcję, zapewnienie jakości i integrację staną się bardziej wartościowe.

Po drugie, wzrośnie poziom autonomii. Agenci będą coraz częściej mogli samodzielnie wykonywać zadania trwające kilka dni lub tygodni. Altman zasugerował, że Codex wkrótce będzie mógł autonomicznie wykonywać pracę przez tydzień. To jeszcze bardziej przesunie rolę pracowników w kierunku monitorowania, strategii i kreatywności. Praca stanie się mniej transakcyjna, a bardziej transformacyjna.

Po trzecie, multimodalność stanie się standardem. GPT-5 i Sora 2 pokazują, że sztuczna inteligencja rozumie i generuje nie tylko tekst, ale także obrazy, filmy i dźwięk. Przyszłe systemy będą płynnie przełączać się między tymi modalnościami. Użytkownik mógłby opisać koncepcję, a sztuczna inteligencja generowałaby film, dokument projektowy i prezentację – wszystko w jednym przejściu.

Po czwarte: Personalizacja na poziomie indywidualnym. Sztuczna inteligencja będzie coraz lepiej rozumieć preferencje, style uczenia się i konteksty poszczególnych użytkowników i odpowiednio dostosowywać swoje reakcje. Prowadzi to do hiperpersonalizowanych doświadczeń, ale rodzi również pytania o bańki informacyjne i manipulację.

Po piąte, zaostrzają się regulacje. Rządy na całym świecie pracują nad przepisami dotyczącymi sztucznej inteligencji. Unijna ustawa o sztucznej inteligencji, chińskie regulacje, inicjatywy USA – wszystkie te inicjatywy mają na celu minimalizację ryzyka i promowanie innowacji. Firmy muszą nie tylko przestrzegać tych regulacji, ale także aktywnie je kształtować, aby stworzyć praktyczne ramy.

Po szóste, pojawiają się nowe modele biznesowe. Handel konwersacyjny, sztuczna inteligencja jako usługa, rynki agentów – monetyzacja sztucznej inteligencji staje się coraz bardziej zróżnicowana. Firmy, które eksperymentują na wczesnym etapie, mogą zyskać przewagę jako pierwsze na rynku.

Po siódme: Hybrydowe zespoły człowiek-sztuczna inteligencja staną się normą. Przyszłość to nie człowiek kontra maszyna, ale człowiek z maszyną. Firmy, które osiągną największy sukces, to te, które optymalnie ukształtują tę współpracę. Wymaga to nowych koncepcji przywództwa, struktur organizacyjnych i zmian kulturowych.

Po ósme: integracja sprzętowa. Altman współpracuje z Jonym Ive'em nad nowymi urządzeniami. Kiedy sztuczna inteligencja zostanie zintegrowana z urządzeniami noszonymi, inteligentnymi okularami i innymi urządzeniami, sposób, w jaki wchodzimy w interakcję z technologią, ulegnie fundamentalnej zmianie. Interfejs konwersacyjny stanie się wszechobecny, zawsze dostępny i zależny od kontekstu.

Synteza: Rekomendacje dotyczące działań w nowej erze

Pięć punktów widzenia z wywiadu z Altmanem to nie odosobnione trendy, lecz zbieżne siły, które zmieniają fundamenty gospodarki cyfrowej. ChatGPT, jako platforma dystrybucyjna, zmienia miejsce i sposób, w jaki firmy docierają do swoich odbiorców docelowych. Agent Builder demokratyzuje automatyzację i przenosi siłę innowacji z centrów na jednostki. Firmy bezosobowe kwestionują relację między pracą a tworzeniem wartości. Przełomy naukowe oparte na sztucznej inteligencji przyspieszają wykładniczo badania i rozwój. Media syntetyczne otwierają możliwości twórcze, ale wymagają ścisłych wytycznych etycznych.

To tworzy jasne obszary działania dla firm. Po pierwsze: Eksperymentuj. Uruchom małe projekty pilotażowe AI, ucz się i iteruj. Czekanie nie wchodzi w grę. Po drugie: Ustanów zarządzanie. Stwórz ramy ochrony danych, bezpieczeństwa, etyki i jakości, zanim pojawią się problemy. Po trzecie: Rozwijaj talenty. Pracownicy muszą nauczyć się pracować ze sztuczną inteligencją, wykorzystywać swoje mocne strony i rozwijać uzupełniające się umiejętności. Po czwarte: Nawiązuj partnerstwa. Żadna firma nie poradzi sobie ze wszystkim sama. Kluczowe są ekosystemy, współpraca i otwarte standardy. Po piąte: Weź odpowiedzialność. Przejrzystość wobec klientów, uczciwe traktowanie pracowników i wkład w rozwiązania społeczne – firmy muszą świadomie kształtować swoją rolę w transformacji.

Era, którą opisuje Altman, to nie odległa przyszłość, lecz rozwijająca się teraźniejszość. Zwycięzcami nie będą największe ani najbardziej tradycyjne firmy, ale te, które potrafią się najlepiej dostosować. Te, które szybko się uczą, śmiało eksperymentują i działają odpowiedzialnie. Transformacja od produktywności do kreatywności, od narzędzi do infrastruktury, od kierowania przez ludzi do koordynowania przez ludzi – dzieje się teraz. I każda firma musi podjąć decyzję: kształtować ją czy dać się kształtować.

Kim jest Rowan Cheun?

Rowan Cheung to kanadyjski przedsiębiorca, specjalista ds. komunikacji technologicznej i jeden z najbardziej wpływowych głosów w dziedzinie sztucznej inteligencji. Jest założycielem i prezesem The Rundown AI, najszybciej rozwijającego się na świecie newslettera o sztucznej inteligencji, z ponad 350 000 subskrybentów i milionami czytelników w mediach społecznościowych. Pochodzący z Vancouver w Kolumbii Brytyjskiej, od 2023 roku jest ważną postacią medialną, prezentując wiedzę o sztucznej inteligencji w zrozumiały, przystępny i strategiczny sposób.

Cheung rozpoczął karierę nie w branży technologicznej, lecz jako pływak wyczynowy. Po problemach zdrowotnych, które pojawiły się podczas pandemii COVID-19, zwrócił się ku światu technologii i sztucznej inteligencji jako przedsiębiorca-samouk. W ciągu roku nauczył się kodowania, a następnie założył Supertools, platformę bazodanową dla aplikacji AI, z ponad 250 000 użytkowników miesięcznie. Jego treści i analizy dotyczące rozwoju generatywnej sztucznej inteligencji, automatyzacji i firm opartych na sztucznej inteligencji szybko zapewniły mu pozycję na globalnej scenie technologicznej.

W 2023 roku wygrał konkurs Twitter Growth Challenge jako najszybciej rozwijający się na świecie komunikator technologiczny na platformie Platform X (dawniej Twitter). Obecnie jest jednym z dziesięciu najbardziej wpływowych założycieli firm technologicznych w mediach społecznościowych – w tej samej kategorii, co Elon Musk, Gary Vaynerchuk i Sam Altman.

Oprócz projektów medialnych, Rowan Cheung prowadzi podcast „The State of AI”, w którym regularnie przeprowadza wywiady z czołowymi postaciami branży technologicznej, takimi jak Sam Altman, Mark Zuckerberg i Jensen Huang. Podcast i newsletter „The Rundown” są obecnie uważane za kluczowe źródła informacji dla menedżerów, przedsiębiorców i programistów w dziedzinie sztucznej inteligencji.

Cheung znany jest ze swojego praktycznego podejścia do sztucznej inteligencji: jak firmy mogą osiągnąć konkretne korzyści w zakresie produktywności, jak wdrażać agentów w miejscu pracy i jak jednostki mogą skalować się dzięki sztucznej inteligencji bez tworzenia dużych zespołów. W wywiadach regularnie podkreśla, że ​​jego niewielki zespół, liczący około 15 pracowników, działa jak 50-osobowa firma dzięki inteligentnym przepływom pracy opartym na sztucznej inteligencji.

Podsumowując, Rowan Cheung jest przedstawicielem nowego pokolenia założycieli firm zajmujących się sztuczną inteligencją: samouków, osób kierujących się danymi, doskonale znających się na internecie i potrafiących przełożyć skomplikowane rozwiązania technologiczne na konkretne, możliwe do zastosowania w firmach strategie.

☑️Naszym językiem biznesowym jest angielski lub niemiecki

☑️ NOWOŚĆ: Korespondencja w Twoim języku narodowym!

Konrad Wolfenstein

Chętnie będę służyć Tobie i mojemu zespołowi jako osobisty doradca.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) . Mój adres e-mail to: wolfenstein ∂ xpert.digital

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

☑️ Wsparcie MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania

☑️ Stworzenie lub dostosowanie strategii cyfrowej i cyfryzacji

☑️Rozbudowa i optymalizacja procesów sprzedaży międzynarodowej

☑️ Globalne i cyfrowe platformy handlowe B2B

☑️ Pionierski rozwój biznesu / marketing / PR / targi

Skorzystaj z bogatej, pięciokrotnej wiedzy specjalistycznej Xpert.Digital w ramach kompleksowego pakietu usług | Badania i rozwój, XR, PR i optymalizacja widoczności cyfrowej — Zdjęcie: Xpert.Digital

Xpert.Digital posiada dogłębną wiedzę na temat różnych branż. Dzięki temu możemy opracowywać strategie „szyte na miarę”, które są dokładnie dopasowane do wymagań i wyzwań konkretnego segmentu rynku. Dzięki ciągłej analizie trendów rynkowych i śledzeniu rozwoju branży możemy działać dalekowzrocznie i oferować innowacyjne rozwiązania. Dzięki połączeniu doświadczenia i wiedzy generujemy wartość dodaną i dajemy naszym klientom zdecydowaną przewagę konkurencyjną.

Więcej na ten temat tutaj:

• Wykorzystaj 5-krotną wiedzę Xpert.Digital w jednym pakiecie – już od 500 €/miesiąc