Prognozy IFS dla AI na 2026 rok. Od hype’u do operacyjnej codzienności

Rok 2026 może okazać się momentem przełomu dla sztucznej inteligencji. Nie dlatego, że zobaczymy kolejne spektakularne premiery modeli, lecz dlatego, że AI przestanie być osobnym tematem, a stanie się cichym elementem infrastruktury biznesowej. O sukcesie nie zdecyduje już innowacyjność, lecz mierzalne wyniki i realny wpływ na efektywność.

AI znika z nagłówków, zostaje w procesach

Po okresie intensywnych eksperymentów i medialnych deklaracji wchodzimy w fazę operacyjnej normalizacji. Zarządy nie pytają już, czy wdrażać AI, ale jakie oszczędności i wzrost produktywności przynosi. Kończy się era przeciągających się pilotaży. Projekty muszą przechodzić do produkcji i przynosić konkretne rezultaty, od optymalizacji zapasów po predykcyjne utrzymanie ruchu.

Na zmianę podejścia wpływa otoczenie makroekonomiczne. Spowolnienie gospodarcze, napięcia geopolityczne oraz rosnące koszty energii wymuszają dyscyplinę inwestycyjną. Skok wydatków hyperscalerów i programów rządowych podniósł oczekiwania wobec zwrotu z inwestycji. AI ma obniżać koszty operacyjne, wzmacniać odporność łańcuchów dostaw i poprawiać bezpieczeństwo, a nie tylko budować wizerunek innowacyjnej organizacji.

Największą zmianą będzie jednak jej „niewidzialność”. Sztuczna inteligencja zostanie wbudowana w systemy ERP, narzędzia serwisowe, platformy logistyczne i systemy planowania. Użytkownicy nie będą już korzystać z „AI jako narzędzia”, lecz z ulepszonych procesów. Przewagę zyskają firmy, które uproszczą doświadczenie pracowników i ukryją złożoność technologii.

Agentic AI i multimodalność wchodzą do produkcji

Równolegle dojrzewa fundament technologiczny. Modele multimodalne, analizujące tekst, obraz, dźwięk i dane z sensorów, przechodzą z laboratoriów do środowisk produkcyjnych. W praktyce oznacza to bardziej kontekstowe decyzje, łączące dane operacyjne z dokumentacją, obrazem z kamer czy sygnałami z maszyn.

Drugim kluczowym kierunkiem będzie rozwój tzw. agentic AI. Autonomiczni agenci, zdolni planować i wykonywać zadania w wielu systemach, zaczną funkcjonować w skali organizacji. Powstaną sieci wyspecjalizowanych agentów obsługujących zakupy, logistykę, utrzymanie ruchu czy planowanie produkcji. To początek realnych „digital workers”, czyli cyfrowych współpracowników działających z określonym poziomem autonomii.
Wraz z tym trendem wzrosną wymagania dotyczące nadzoru, bezpieczeństwa i interoperacyjności. Firmy będą musiały inwestować w mechanizmy kontroli decyzji AI, audytowalność oraz integrację między systemami.

Hybrydowa siła robocza i koszt inteligencji

Automatyzacja ustępuje miejsca augmentacji. AI przejmie rutynowe zadania związane z raportowaniem, analizą danych czy tworzeniem dokumentów. Ludzie skoncentrują się na zarządzaniu wyjątkami, interpretacji wyników i podejmowaniu decyzji strategicznych. Pojawią się nowe role, takie jak orkiestrator agentów czy audytor decyzji AI.

Jednocześnie rosnące zapotrzebowanie na moc obliczeniową i energię sprawi, że kluczowe stanie się pytanie o koszt jednostkowy AI. W 2026 roku przewagę zyskają organizacje, które zoptymalizują architekturę pod kątem wydajności oraz zużycia zasobów, łącząc efektywność ekonomiczną z odpowiedzialnością środowiskową.

W efekcie mniej będzie liczyć się wielkość platformy, a bardziej zdolność do dostarczania mierzalnych rezultatów, takich jak uptime, skrócenie czasu realizacji zamówień czy redukcja kosztów operacyjnych. Sztuczna inteligencja przestanie być projektem IT. Stanie się elementem codziennego funkcjonowania biznesu, ocenianym wyłącznie przez pryzmat wyników.