Top 50 zastosowań AI, które rewolucjonizują świat w 2025 roku [część 2]

Zapraszamy do lektury części 2 naszego przeglądu 50 najważniejszych zastosowań AI, które zmieniają firmy, codzienne życie, transport i medycynę w 2025 roku.

Przeczytaj poprzednią część artykułu:

Część 1:

Top 50 zastosowań AI, które rewolucjonizują świat w 2025 roku

26. AI w cyberbezpieczeństwie (ochrona przed atakami sieciowymi)

Cyberbezpieczeństwo to wyścig zbrojeń między hakerami a obrońcami – i obie strony coraz częściej wykorzystują AI. Po stronie obrońców, AI pomaga wykrywać włamania, wirusy, anomalie w ruchu sieciowym szybciej niż tradycyjne systemy opierające się na znanych sygnaturach. Uczy się „normy” sieci i potrafi zaalarmować, gdy dzieje się coś nietypowego sugerującego atak.

Narzędzia: Systemy wykrywania włamań (IDS/IPS) z ML – np. Darktrace stworzył algorytm „Enterprise Immune System”, który uczy się zachowania sieci firmowej i wykrywa odstępstwa (np. nagle pracownik wysyła gigabajty danych w nocy). Vectra AI, CrowdStrike i inni dostawcy Endpoint Protection integrują AI do wykrywania złośliwej aktywności na urządzeniach (heurystycznie, po zachowaniu – nawet jeśli wirus jest nowy i nieznany). AI jest też używana do analizy malware – dynamicznie wykonuje plik w sandboxie i analizuje, czy ma cechy złośliwe (Symantec, McAfee mają takie mechanizmy). Po stronie ofensywnej: hakerzy mogą wykorzystywać generatory tekstu do automatyzacji phishingu (tworzenie spersonalizowanych maili) lub trenować modele do znajdowania luk w oprogramowaniu.

Przykłady wdrożeń: Microsoft 365 Defender w 2024 chwalił się, że dzięki AI wychwycił kampanię phishingową, która omijała klasyczne filtry – algorytm zauważył nietypowy wzorzec w strukturze maili i blokował je, zanim jeszcze analitycy zidentyfikowali zagrożenie. Bank of America wspominał, że AI pomogła im redukować fałszywe alarmy z systemów bezpieczeństwa o ~50%, pozwalając analitykom skupić się na realnych incydentach. DARPA (Agencja Obrony USA) zorganizowała konkurs na autonomiczne systemy hakerskie – i AI potrafiła zarówno znajdować, jak i łatać luki w oprogramowaniu w locie. W praktyce, firmy od bezpieczeństwa raportują, że ataki stają się bardziej wyrafinowane dzięki AI – np. wykryto malware zmieniające swój kod i taktyki w odpowiedzi na działania obrońców (co przypomina walkę wirusa z układem odpornościowym). Dlatego obrońcy intensywnie rozwijają XDR z AI (Extended Detection and Response), łącząc dane z wielu źródeł (sieć, końcówki, chmura) i polując na intruzów w systemie.

B2B/B2C: B2B – organizacje, szczególnie korporacje i infrastruktura krytyczna, inwestują w AI, by chronić swoje sieci i dane. Korzyść to szybsze wykrycie ataku (czas wykrycia incydentu skrócony z miesięcy do dni czy godzin) oraz mniejszy nakład pracy analityków (AI automatyzuje wstępną analizę zdarzeń). B2C – dla użytkowników końcowych efektem jest lepsza ochrona usług, z których korzystają (np. skrzynek e-mail, kont bankowych). Już dziś Gmail czy Outlook używają AI do filtrowania spamu i phishingu, co bezpośrednio chroni miliardy ludzi. W urządzeniach domowych pojawiają się też zabezpieczenia z AI – np. nowoczesne routery mają funkcje typu „AI Protection” (jak w AsusWRT), monitorujące ruch sieciowy w domu i blokujące podejrzane połączenia (np. gdy smart TV nagle próbuje wysyłać dane na serwer w dziwnym kraju). Niemniej trzeba pamiętać, że atakujący też mają AI – pojawiły się już głębokie fake call (deepfake głosowy prezesa, by księgowa wykonała przelew) czy automatyczne ataki korzystające z ChatGPT do generowania złośliwego kodu. To sprawia, że walka trwa – i prawdopodobnie AI będzie zarówno tarczą, jak i mieczemw cyberprzestrzeni, a specjaliści ds. bezpieczeństwa muszą stale podnosić poziom swoich algorytmów, by nie dać się przechytrzyć.

27. AI w sektorze prawnym (analiza dokumentów i doradztwo)

Prawo to dziedzina oparta na informacji – ogrom akt, przepisów, orzeczeń. AI pomaga prawnikom przesiewać tę masę danych, znajdować kluczowe treści i nawet generować projekty pism. Wykorzystuje się NLP do analizy umów, wyszukiwania precedensów czy nawet przewidywania wyniku spraw na podstawie danych historycznych.

Narzędzia: LegalTech AI – asystenci prawni jak Ross Intelligence (oparty o IBM Watson, choć już nieaktywny), Lexis+ AI czy CaseText CoCounsel (oparty na GPT-4). Te narzędzia pozwalają zadać pytanie w języku naturalnym i otrzymać odpowiedź opartą na przepisach i orzecznictwie. Analyza umów (contract review) – np. LawGeex, Kira Systems – potrafią czytać umowę i wykrywać nietypowe klauzule, ryzyka czy określone zapisy (np. klauzula poufności, zakres odpowiedzialności). E-discovery – podczas procesów, AI pomaga przeszukać tysiące dokumentów elektronicznych i e-maili, by znaleźć dowody (to potrafi np. system Brainspace). Predictive Justice – w niektórych krajach testowano algorytmy przewidujące wynik sprawy czy wysokość wyroku (głośny system COMPAS w USA do oceny ryzyka recydywy, choć krytykowany za bias).

Przykłady wdrożeń: Wielkie firmy prawnicze (Allen & Overy, Clifford Chance) eksperymentują z AI – np. w 2023 Allen & Overy ogłosił, że ich prawnicy korzystają z narzędzia opartego o GPT-4 o nazwie Harvey do wspomagania pracy. JP Morgan opracował program COIN, który przegląda umowy kredytowe – AI przeanalizowała w kilka sekund to, co zespołowi prawników zajmowało 360 tysięcy godzin rocznie (szukanie klauzul w umowach; źródło: hbr.org). Polski startup Pergamin wprowadził AI do generowania i negocjacji umów – użytkownik wypełnia prosty formularz, a model pod spodem sam tworzy całą umowę gotową do podpisu. W USA niektóre sądy testują AI do analizy akt – np. Kalifornia badała system wspomagający sędziów przy decyzjach o zwolnieniu warunkowym (analiza ryzyka). Estonianawet rozważała tzw. „robotic judge” do rozstrzygania drobnych sporów online (do niewielkiej kwoty). Na co dzień natomiast prawnicy i radcy coraz częściej sięgają po wyszukiwarki z AI – np. LexisNexis integruje modele generatywne, by streszczać długie orzeczenia czy tworzyć listy argumentów za i przeciw danej tezie prawnej.

B2B/B2C: B2B – kancelarie prawne, działy prawne korporacji i sądy. Dla nich AI oznacza oszczędność czasu i kosztów– rutynowe czynności (przeszukiwanie orzeczeń, analiza umów standardowych) zajmują minuty zamiast dni. To pozwala skupić się na strategii i argumentacji, zamiast na „kopaniu w papierach”. B2C – dla klientów indywidualnych efektem może być tańsza i bardziej dostępna pomoc prawna. Pojawiają się chatboty prawne – np. DoNotPay (choć ogłosił słynnie, że wystawi AI-lawyera do sądu za mandat, co się nie udało z powodów formalnych). Konsument może w przyszłości w aplikacji zadać pytanie „czy umowa, którą dostałem od operatora jest dla mnie korzystna?” i AI to przeanalizuje, ostrzegając przed haczykami. Już teraz proste porady (np. w sprawie reklamacji towaru, odwołania od mandatu) można uzyskać od chatbotów prawnych online. Jednak w pełni automatyczne doradztwo prawne budzi kwestie etyczne i prawne (kto odpowiada za złą poradę AI?). Niemniej, AI demokratyzuje dostęp do wiedzy prawnej – nie zastąpi adwokata w sądzie przy złożonym procesie, ale może pomóc zwykłemu Kowalskiemu zrozumieć jego prawa i obowiązki w typowych sytuacjach.

28. AI w rekrutacji i zarządzaniu personelem (HR)

Dziedzina HR korzysta z AI do wyszukiwania talentów, selekcji kandydatów, optymalizacji procesów rekrutacyjnych, a także zarządzania pracownikami (np. planowania ścieżek karier, szkoleń czy przewidywania odejść). AI może automatycznie przejrzeć setki CV, ocenić dopasowanie kandydata do oferty, a nawet przeprowadzić wstępną rozmowę wideo i ocenić kompetencje.

Narzędzia: ATS (Applicant Tracking Systems) z modułami AI – np. Workday, Oracle Taleo integrują rankingi CV na bazie opisu stanowiska. HireVue oferuje system wideo rekrutacji, gdzie AI analizuje mowę i mimikę kandydatów podczas nagranych odpowiedzi, próbując ocenić cechy miękkie (to budzi kontrowersje i niektórzy dostawcy się z tego wycofują). LinkedIn używa algorytmów ML do sugerowania rekruterom potencjalnych kandydatów (na podstawie profili i aktywności). Pymetrics – platforma wykorzystująca gry psychometryczne z AI do oceny kandydata w obiektywny sposób. W zarządzaniu pracownikami: Predictive HR analytics – modele przewidujące, którzy pracownicy mogą być skłonni odejść (churn) albo kogo warto awansować; chatbociki HR udzielające informacji o urlopach, świadczeniach itp.

Przykłady wdrożeń: Unilever kilka lat temu zastosował kombinację gier online i wywiadów wideo z AI do rekrutacji absolwentów – z powodzeniem przerobił w ten sposób dziesiątki tysięcy kandydatów, zmniejszając o 70% czas rekrutacji i zwiększając różnorodność kandydatów (choć potem zrezygnowano z analizy twarzy AI pod naporem krytyki). IBMtwierdzi, że ich wewnętrzna AI potrafi z 95% trafnością wskazać pracowników, którzy zamierzają złożyć wypowiedzenie – dzięki czemu menedżerowie mogą podjąć działania retencyjne (np. rozmowa o awansie, zmiana projektu). Amazonpróbował zautomatyzować wstępną selekcję CV przez własny model, ale odkryto, że nabrał on uprzedzeń (faworyzował mężczyzn, bo uczył się na danych, gdzie większość zatrudnionych to mężczyźni) i projekt przerwano – co było ważną lekcją o bias w AI rekrutacyjnej. Obecnie firmy raczej korzystają z rozwiązań starannie trenowanych by unikać dyskryminacji – np. Montreal Algorithms oferuje algorytm oceniający CV pomijając dane osobowe, skupiając się wyłącznie na doświadczeniu i umiejętnościach. W obszarze zarządzania talentami, Coca-Cola wdrożyła AI planującą grafiki pracy w fabrykach uwzględniając preferencje pracowników (tak by zwiększyć zadowolenie i jednocześnie pokryć zmiany) – model zadowolił więcej próśb, a jednocześnie zmniejszył nadgodziny.

B2B/B2C: B2B – działy HR i firmy rekrutacyjne są użytkownikami AI, co przekłada się na sprawniejszą rekrutację i lepsze dopasowanie pracowników. Efektywność procesu rośnie – rekruterzy mniej czasu tracą na przegląd CV, mogą skupić się na rozmowach z top kandydatami. Firmy mogą też zmniejszyć rotację, gdy AI poprawnie wskaże niezadowolonych pracowników zawczasu. B2C – z perspektywy kandydata AI to miecz obosieczny: z jednej strony aplikowanie może stać się szybsze (np. chatbot przeprowadzi przez pierwsze etapy, dostępność 24/7, szybka informacja zwrotna), z drugiej strony algorytm może cię odrzucić zanim zobaczy cię człowiek – co rodzi frustracje, zwłaszcza jeśli kryteria są niejawne. Pojawiają się też usługi dla kandydatów: np. CV personalizowane pod ATS (są programy doradzające jak sformułować CV, by spodobało się AI), czy symulatory wywiadów wideo. Regulatorzy zwracają uwagę na potencjalne uprzedzenia – Nowy Jork wprowadził prawo wymagające audytu narzędzi AI w rekrutacji pod kątem bias. Podsumowując, AI w HR czyni rekrutację bardziej danych-intensywną i zautomatyzowaną, co w idealnym scenariuszu jest korzystne dla obu stron (lepsze dopasowanie) – ale musi być stosowane rozważnie i etycznie.

29. AI w edukacji (spersonalizowana nauka i tutoring)

Edukacja przechodzi transformację dzięki AI, która umożliwia indywidualizację nauczania na masową skalę. Inteligentni tutorzy mogą dostosować tempo i styl przekazywania wiedzy do każdego ucznia, a nauczyciele dostają narzędzia analizujące postępy i trudności uczniów. Ponadto AI pomaga w automatyzacji oceniania prac czy tworzeniu materiałów dydaktycznych.

Narzędzia: Inteligentni asystenci nauki – np. Khanmigo od Khan Academy to chatbot (napędzany GPT-4) działający jak korepetytor Socrates, zadający pytania naprowadzające ucznia zamiast podawać gotowe odpowiedzi​. Duolingo Max to wersja aplikacji do nauki języków z AI: oferuje konwersacje z chatbotem i wyjaśnienia błędów gramatycznych. Platformy e-learningowe stosują systemy rekomendacji – np. Coursera wykorzystuje AI do proponowania kolejnych kursów czy nawet podpowiadania odpowiedzi w quizach jeśli student utknie. Automatyczne ocenianie – algorytmy do sprawdzania testów otwartych i wypracowań (IBM miało system Project Essay Grade, a nowsze transformery radzą sobie z oceną jakości argumentacji). Analiza uczenia się – np. systemy jak Cerego które śledzą co uczeń umie, a co nie i optymalizują powtórki (wykorzystując krzywe zapominania i reinforcement learning).

Przykłady wdrożeń: Khan Academy rozpoczęła w 2023 pilotaż wspomnianego Khanmigo – w szkołach biorących udział uczniowie mogli zadawać pytania AI podczas lekcji lub pracy domowej, a nauczyciel miał podgląd tych interakcji. Wstępne wyniki wskazują, że uczniowie korzystający z AI bardziej angażują się w rozwiązywanie problemów, bo AI zadaje im kolejne pytania i wskazówki zamiast dawać odpowiedź​ (źródło: freethink.com). China wdrożyły na szeroką skalę adaptacyjne systemy nauczania – kilkanaście milionów uczniów w prowincji Zhejiang używa platformy, która generuje spersonalizowane zadania domowe i quizy, a nauczyciel dostaje raporty co kto zrozumiał. Arizona State University zastosował chatbota opartego o model GPT do odpowiadania studentom na pytania dot. administracji (taki „wirtualny doradca studenta”) i planuje go rozwijać do pomocy akademickiej. Microsofturuchomił projekt z wykorzystaniem AI do pomocy dzieciom z dysleksją w czytaniu – aplikacja na tablecie słucha jak dziecko czyta i delikatnie poprawia wymowę oraz ćwiczy trudne słowa. W Estonii testuje się AI oceniającą egzaminy maturalne – system sugeruje oceny, które potem sprawdza egzaminator. W Indiach prosta aplikacja z AI (przystosowana do tanich telefonów) pomaga w nauce matematyki dzieciom w wioskach – z badań wynikło, że poprawiły się ich wyniki w porównaniu do grup bez aplikacji.

B2B/B2C: B2B – szkoły, uniwersytety, firmy szkoleniowe wdrażają te technologie, aby poprawić efekty kształcenia. Dla nauczycieli AI to asystent odciążający w pracy (np. sprawdzanie zadań, przygotowanie zróżnicowanych materiałów dla różnych uczniów). B2C – uczniowie i studenci mogą uczyć się bardziej we własnym tempie i stylu. Każdy ma dostęp do czegoś w rodzaju „korepetytora 1 na 1” dostępnego zawsze, co wcześniej było luksusem. Oczywiście AI nie zastąpi dobrego nauczyciela, ale może uzupełnić brak spersonalizowanej uwagi tam, gdzie jeden nauczyciel ma 30 uczniów. Ważne jest też wyrównywanie szans – dzieci w słabszych szkołach czy regionach dzięki darmowym narzędziom AI (jak Khan Academy) mogą otrzymać wsparcie edukacyjne jakiego inaczej by nie miały. Wyzwaniem jest ocena prac generowanych przez AI (plagiaty AI) – dlatego równolegle powstają narzędzia detekcji, choć nie są niezawodne. Odpowiednio użyta, AI może zmienić edukację, czyniąc ją bardziej efektywną i dostosowaną do ucznia, co w dobie zróżnicowanych potrzeb jest ogromnym atutem.

30. AI w moderacji treści i walce z dezinformacją

Opis: Internet zalewa ogrom treści, w tym niestety również mowa nienawiści, przemoc, pornografia czy dezinformacja. Sztuczna inteligencja pomaga platformom internetowym automatycznie moderować treści – identyfikować i usuwać szkodliwe wpisy, komentarze, filmy – a także wspiera fakt-checkerów w wykrywaniu fałszywych informacji krążących w sieci.

Narzędzia: Filtrowanie treści – modele NLP jak HateBERT, Perspective API (Jigsaw), OpenAI Moderation potrafią ocenić, czy dany tekst zawiera hejt, groźby, wulgaryzmy itd. Podobnie dla obrazów/filmów – algorytmy CV wykrywają nagość (Google Vision API czy własne modele Facebooka). Sieci społecznościowe mają własne wyspecjalizowane modele trenowane na swoich danych – np. Facebook używa AI do usuwania terrorystycznej propagandy i twierdzi, że wyłapuje ponad 97% zanim ktokolwiek ją zgłosi. Wykrywanie deepfake i manipulacji – badacze rozwijają modele analizujące multimedia pod kątem nienaturalnych artefaktów (choć wyścig trwa, bo generatory też się poprawiają). Analiza sieci botów – AI może pomóc zidentyfikować nienaturalne wzorce rozprzestrzeniania informacji (np. setki nowych kont twittujących to samo – sygnał kampanii dezinformacyjnej).

Przykłady wdrożeń: YouTube raportuje, że dzięki modelom AI usuwa ponad 94% filmów naruszających zasady zanim ktokolwiek je zgłosi – dotyczy to np. treści ekstremistycznych czy nieodpowiednich dla dzieci. Twitter (X) choć zmaga się z moderacją, też używał AI do automatycznego oznaczania tweetów potencjalnie obraźliwych (np. przed wysłaniem pojawiała się sugestia „czy na pewno chcesz to opublikować?”). W 2020 Facebook i Twitter połączyły siły z organizacjami fact-checkingowymi, by walczyć z dezinformacją covidową – duża część wykrywania szkodliwych fake newsów opierała się na wstępnym odsiewie przez algorytmy (np. wykrywanie znanych teorii spiskowych po słowach kluczowych i stylu narracji). Reddit wprowadził narzędzia dla moderatorów, które priorytetyzują im kolejkę zgłoszonych treści wg przewidywanego „poważnego naruszenia” – oczywiście poprzez model AI oceniający wpis. W Chinach cenzura internetu mocno opiera się na AI – systemy wyłapują zakazane słowa i obrazy (np. Tiananmen, Winnie the Pooh) w czasie rzeczywistym w postach na Weibo czy WeChat, często zanim jeszcze się ukażą. Z kolei startupy fact-checkerskie jak Logically czy DisinfoLab stosują własne algorytmy do monitorowania mediów społecznościowych i wykrywania wiralowych treści fałszywych.

B2B/B2C: B2B – platformy internetowe muszą to robić, by utrzymać porządek i zgodność z prawem (np. UE DMA/DSA nakłada obowiązki moderacji). Zatrudnienie samych ludzi do przeglądu całej treści jest niemożliwe (tylko na Facebooka trafia kilka miliardów postów dziennie), stąd AI jest jedynym wyjściem. B2C – dla użytkowników efekt bywa mieszany: z jednej strony czujemy się bezpieczniej, gdy mniej jest agresji czy pornografii tam gdzie nie trzeba, z drugiej strony automaty często się mylą (np. niesłusznie blokują treści poprawne, bo sarkazmu nie zrozumieją albo wyrywają coś z kontekstu). Bywa też dyskusja o wolności słowa – czy algorytm powinien decydować co widzimy? Dlatego firmy starają się łączyć AI z pracą moderatorów-ludzi, szczególnie w trudnych przypadkach. W walce z dezinformacją AI może być naszym sprzymierzeńcem – np. przyszłe przeglądarki czy media społecznościowe mogą automatycznie oznaczać podejrzane informacje („ta wiadomość pochodzi ze źródła znanego z fake news” albo „to zdjęcie jest przerobione wg analizy pikseli”). Już teraz Google i Facebook ostrzegają przed fejkami (np. jeśli artykuł został zdementowany przez fact-checkerów, wyświetla się notka). Możliwe, że doczekamy się personalnych asystentów AI chroniących nas przed dezinformacją – np. czytamy newsa, a nasz asystent szepcze: „uważaj, to brzmi sensacyjnie, ale sprawdziłem i inne źródła temu zaprzeczają”. To wszystko kształtuje zdrowszy ekosystem informacji, choć całkiem go rozwiązać to heraklesowe zadanie.

31. AI w rozrywce i mediach (film, telewizja i streaming)

Opis: Sztuczna inteligencja wpływa na to, co oglądamy i jak powstają treści filmowe czy telewizyjne. Po pierwsze, platformy streamingowe używają AI do rekomendacji i personalizacji (o czym już wspomnieliśmy). Po drugie, AI wkracza w produkcję mediów – od scenariuszy, przez montaż, po efekty specjalne. Po trzecie, daje nowe formy rozrywki interaktywnej, np. w wirtualnej rzeczywistości czy transmediach.

Narzędzia: Rekomendacje treści – algorytmy collaborative filtering i deep learning (np. Netflix Prize, algorytmy YouTube analizujące watch time, itp.) generują spersonalizowane katalogi. Generowanie scenariuszy – modele językowe mogą tworzyć szkice fabuł, dialogi (choć Hollywood na razie ostrożnie do tego podchodzi, jest to tło strajków scenarzystów 2023). Motion capture i efekty – AI do upłynniania animacji, np. Deepfake do dubbingu wideo(przesynchronizowanie ruchu ust aktora do innego języka – zrobiła to firma Synthesia dla niektórych kampanii reklamowych). Remastering i kolorowanie – algorytmy potrafią poprawiać jakość starego materiału (skalowanie 4K, odszumianie) czy dodawać kolor do cz-b filmów. Interaktywne historie – np. w Netflixie powstał eksperyment Bandersnatch (Black Mirror), gdzie widz wybierał rozwój fabuły, w przyszłości AI mogłaby tworzyć spersonalizowane zakończenia.

Przykłady wdrożeń: Netflix – 75% oglądanych przez nas na Netflixie filmów/seriali to te polecone przez algorytm​. Netflix posunął personalizację daleko: generuje różne obrazki okładkowe dla tego samego filmu dla różnych użytkowników (np. jeśli lubisz komedie romantyczne, pokaże główną parę, a jeśli akcję – jakąś scenę wybuchu). Disneykorzysta z AI przy VFX – np. do odmładzania aktorów (Luke Skywalker w The Mandalorian był kombinacją deepfake i grafiki). Warner Bros testował narzędzie AI (Warner Bros. AI) do oceny potencjału scenariuszy i castingów – analizuje scenariusz pod kątem czynników komercyjnych, by wspomóc decyzje co do produkcji (zostało to źle odebrane przez twórców, ale pokazuje trend). W sporcie telewizyjnym, AI generuje powtórki i highlighty – np. podczas Mistrzostw Świata w piłce nożnej 2022 systemy AI wybierały klipy najlepszych akcji w czasie zbliżonym do rzeczywistego, by udostępniać je w aplikacjach. Media newsowe coraz częściej używają AI do tworzenia krótkich wideo newsów z lektorem (głos AI) i materiałami archiwalnymi – co przyspiesza produkcję np. wiadomości w formacie online. Telewizje implementują wirtualnych prezenterów AI – w Chinach już ich używają na stałe, a np. w Korei Południowej zrobiono deepfake popularnej prezenterki, która czytała normalnie wiadomości, a oryginalna osoba w tym czasie mogła odpoczywać.

B2B/B2C: B2C – widzowie dostają content bardziej dopasowany do gustu oraz być może w przyszłości będą aktywnie wpływać na oglądane historie (np. wybierając preferowane wątki, a AI dynamicznie będzie modyfikować serial). W praktyce już dziś “karuzela Netflixa” różni się dla każdego. AI może też pomóc tworzyć wersje językowe – np. filmy i seriale mogłyby mieć automatyczny dubbing głosem aktorów, ale mówiących po polsku czy hiszpańsku (prace nad tym trwają, by zachować intonację oryginału). B2B – studia filmowe i platformy zyskują efektywność: tańsza postprodukcja (np. zamiast malować każdą klatkę kluczując green screen, AI może separować tło), lepsze targetowanie produkcji (dane o widzach mówią, jakie fabuły chwycą). Nadawcy TV mogą spersonalizować reklamy (AI wmontuje inną reklamę na billboard w filmie w zależności czy widz jest np. w Polsce czy w USA – dynamic product placement). Oczywiście są też obawy: twórcy boją się, że zostaną zastąpieni lub ich praca będzie przejęta przez korporacyjny algorytm. Pewne jest, że media przyszłości będą ściśle współtworzone przez AI – być może serial generowany na żądanie dla jednego widza (np. z jego ulubioną aktorką w roli głównej, choć aktorka o tym nie wie, bo to jej avatary). Brzmi to futurystycznie i rodzi pytania etyczne, ale technologicznie nie jest poza zasięgiem do 2030 roku.

32. AI w grach wideo (rozwój gier i inteligencja NPC)

Opis: Gry komputerowe od dawna korzystają z „AI” w postaci prostych algorytmów sterujących przeciwnikami. Teraz jednak wkracza prawdziwa AI, która potrafi tworzyć elementy gier, dynamicznie generować poziomy, a nawet rozmawiać z graczem. Deweloperzy gier używają AI do przyspieszenia tworzenia contentu (grafiki, dialogi), a gracze doświadczają bardziej realistycznych i nieprzewidywalnych zachowań postaci sterowanych komputerowo.

Narzędzia: Generowanie zawartości – np. AI Dungeon (gra tekstowa, gdzie GPT-3 tworzy przygody na bieżąco), narzędzia jak GPT-4 do generowania dialogów NPC czy questów pobocznych. Stereoartystyka – algorytmy potrafią wygenerować automatycznie np. mapę terenu, układ lochów (np. za pomocą treningu modelu na istniejących planszach, jak w projektach Procedural Content Generation via Machine Learning). Balansowanie rozgrywki – AI może symulować tysiące meczów (np. w grach strategicznych) i pomóc twórcom zbalansować jednostki i poziom trudności. Sterowanie NPC – obok klasycznych FSM czy Behavior Trees wprowadza się RL (uczenie przez wzmacnianie), by postaci uczyły się zachowań. Ciekawostka: AlphaStar (DeepMind) osiągnęła poziom profesjonalny w grze StarCraft II, co pokazało zdolność RL do radzenia sobie z bardzo złożonymi grami w czasie rzeczywistym.

Przykłady wdrożeń: Minecraft – Microsoft eksperymentował z GPT-4, który jako „bot” w grze potrafił rozmawiać z graczem i wspólnie budować konstrukcje, interpretując polecenia językowe. To zapowiedź gier, gdzie NPC nie mają sztywnego skryptu, lecz generatywną AI, dzięki czemu dialogi mogą być nieskończone i różnorodne. FIFA (EA Sports)używa uczenia maszynowego w trybie Volta (piłka uliczna), by NPC gracze lepiej reagowali na styl użytkownika. No Man’s Sky – gra słynąca z proceduralnego wszechświata, choć nie używała ML, to nowa generacja takich gier może zaadaptować ML do tworzenia jeszcze bogatszych planet i ekosystemów. NVIDIA pokazała demo, gdzie NPC w grze RPG reaguje na pytania gracza generując mowę i animacje twarzy w czasie rzeczywistym (projekt ACE for Games). SimGPT – prototyp OpenAI, gdzie agenci w symulacji zachowują się realistycznie: chodzą do pracy, organizują przyjęcia, reagują na wydarzenia (inspirowane The Sims) – to może być przyszłość simów i gier typu sandbox.

B2B/B2C: B2C (gracze) – zyskują bardziej immersyjne, niepowtarzalne doświadczenia. Gry staną się mniej przewidywalne: NPC mogą zaskoczyć nietypową taktyką, światy będą generowane w locie zależnie od działań gracza. Może się pojawić trend gier „kooperacja z AI” – np. gracz ma partnera NPC sterowanego przez AI, który naprawdę współpracuje inteligentnie (zamiast obecnych towarzyszy, którzy czasem blokują się o ścianę). B2B (studia gier) – AI może drastycznie obniżyć koszty produkcji ogromnych gier AAA, bo wiele assetów (tekstury, modele poboczne, questy) wygeneruje. Małe niezależne studia też skorzystają – 5 osób z AI może zrobić grę wyglądającą i brzmiącą jak tworzona przez 50 osób. Już teraz Ubisoft i Blizzard badają automatyzację niektórych elementów (np. Ubisoft zapowiedział AI do generowania kwestii NPC – typu mieszkaniec miasteczka rzuca losowe uwagi). Trzeba jednak uważać na jakość – generatywna AI lubi błędy i nonsensy, co w grze może śmieszyć lub irytować (np. NPC generujący głupoty psujące klimat). Niemniej, gry są polem doświadczalnym dla AI – gracze chętnie testują nowinki – więc to pewnie właśnie w grach zobaczymy jedne z najciekawszych integracji AI, które potem trafią i do innych dziedzin.

33. AI w muzyce i produkcji audio

Opis: Tworzenie muzyki i dźwięku również wkroczyło w erę AI. Modele potrafią generować melodie, podkłady muzyczne, a nawet całe piosenki w stylu wybranego gatunku czy artysty. AI wspomaga kompozytorów, DJ-ów, twórców podcastów w produkcji dźwięku, a także daje nowe możliwości słuchaczom (np. remiksy utworów, separacja ścieżek z gotowego nagrania).

Narzędzia: Generatory muzyki – np. OpenAI Jukebox (sieć, która potrafiła generować piosenki z wokalem w stylu różnych wykonawców), Google MusicLM (model generujący muzykę z opisu tekstowego), AIVA (kompozytor AI, używany do tworzenia muzyki do gier i filmów). Algorytmiczne DAW – niektóre stacje robocze audio (Ableton, Logic Pro) mają wtyczki AI sugerujące progresje akordów czy rytmy pasujące do projektu. Miks i mastering – usługi jak LANDR automatycznie masterują utwory (dopasowanie poziomów, equalizacja) na poziomie zbliżonym do inżyniera dźwięku. Separacja źródeł – np. Spleeter od Deezer to AI dzieląca nagranie na wokal i instrumenty, co jest pomocne do remiksów czy karaoke. Wirtualni artyści – powstają „AI piosenkarze” jak Hatsune Miku w Japonii (głos syntezowany, utwory generowane lub pisane z pomocą fanów).

Przykłady wdrożeń: W 2023 głośno było o utworze „Heart on My Sleeve”, stworzonym przez anonimowych twórców z użyciem AI klonującej głosy Drake’a i The Weeknd – utwór zdobył miliony odsłuchań zanim został zdjęty za naruszenie praw autorskich, ale brzmiał na tyle przekonująco, że wielu fanów myślało iż to prawdziwy collab znanych artystów. Holly Herndon, artystka awangardowa, udostępniła narzędzie Holly+, które pozwala innym tworzyć muzykę z użyciem klonu jej głosu – z licencją wspólnych praw, pionierski przykład pozytywnego wykorzystania AI do kreatywnej współpracy. Rihanna AI cover – w internecie trendem stały się covery, gdzie AI nakłada głos znanego piosenkarza na cudzy utwór (np. Rihanna śpiewająca utwór Beyoncé) – technicznie to synteza głosu z modulacją oryginału, osiągalna domowymi metodami. W mainstreamie: David Guetta w 2023 podczas koncertu wmontował głos „deepfake Eminema” w swój set – wywołało to dyskusję, ale on sam stwierdził, że taki głos stworzył tylko na żywo do zabawy i nie wyda komercyjnie. Endel – aplikacja generująca personalizowaną muzykę tła (do relaksu, pracy) – podpisała nawet kontrakt z Warner Music, która wydała „album” generatywnej muzyki Endel. W filmach coraz częściej pierwsze szkice ścieżek dźwiękowych tworzy AI, a kompozytor potem nadaje temu finalny szlif.

B2B/B2C: B2B (przemysł muzyczny) – wytwórnie mogą używać AI do katalogowania i remasteringu archiwów (np. odnawianie starych nagrań), do produkcji taniej muzyki stokowej (już serwisy stock music oferują generowanie utworu na żądanie – co może zagrozić żywym twórcom library music). Studia filmowe za pomocą AI szybko sprawdzą, jak brzmiałaby scena z innym stylem muzyki. B2C – dla artystów AI to nowe narzędzie: mogą błyskawicznie wygenerować pomysły, akompaniament, eksperymentować ze stylami. Dla słuchaczy rodzi to jednak kontrowersje – czy generowana muzyka ma duszę? Z drugiej strony, mogą otrzymać np. niesamowite mashupy, których normalnie by nie było (jak wspomniane covery z głosami ulubionych wokalistów). Pojawia się kwestia praw – czy wolno użyć czyjegoś „głosu” bez zgody? Najpewniej powstaną rozwiązania licencyjne i nowe prawa pokrewne dla głosu/wizerunku. Ale wyobraźmy sobie, że w 2030 r. fani The Beatles wygenerują „nowy album Beatlesów” ucząc AI na ich całym dorobku – a może zrobi to oficjalnie firma dysponująca prawami (skoro już AI pomogła w wydaniu ostatniej piosenki Beatlesów z głosem Lennona​; źródło: theverge.com). Jedno pewne: muzyka i dźwięk w erze AI staną się jeszcze bardziej plastyczne i dostępne – każdy będzie mógł tworzyć, nawet bez umiejętności gry na instrumencie, co jest niezwykle ekscytujące, ale i stawia pytanie: czy z nadmiaru łatwo tworzonej muzyki nie zginą prawdziwe perełki? To zależy od nas jako odbiorców.

34. AI w eksploracji kosmosu i astronomii

Podbój kosmosu również wspierany jest przez sztuczną inteligencję – zarówno w sterowaniu sondami i robotami kosmicznymi, jak i w analizie danych astronomicznych. AI pomaga nawigować pojazdom w przestrzeni kosmicznej, planować misje, a także odkrywać nowe obiekty (planety, gwiazdy) dzięki przetwarzaniu olbrzymich zbiorów danych z teleskopów.

Narzędzia: Autonomia sond – NASA wyposaża swoje statki w systemy AI, np. łazik Mars Perseverance ma AutoNav (o którym już wspomnieliśmy) do autonomicznej jazdy​ (źródło: nasa.gov). Planowane drony (np. helikopter Dragonfly na Tytanie) będą musiały podejmować autonomiczne decyzje bez ciągłej łączności z Ziemią. Analiza danych z teleskopów – uczenie maszynowe do klasyfikacji galaktyk (projekt Galaxy Zoo już korzystał z algorytmów pomocniczo), znajdowania słabych sygnałów tranzytów egzoplanet w danych z Keplera/TESS (algorytmy pomogły potwierdzić istnienie kilkudziesięciu egzoplanet poza Układem Słonecznym​; źródło: space.com​, science.nasa.gov). Kosmologia – sieci neuronowe do przyspieszania symulacji wszechświata (zamiast liczyć miesiącami na superkomputerze pewne modele kosmologiczne, uczy się sieć, która daje zbliżone wyniki w parę sekund). Kontrola satelitów – AI może optymalizować orientację i trasę przelotu satelity obserwacyjnego, by zebrać lepsze dane lub uniknąć kolizji (SpaceX pracuje nad systemami zapobiegania kolizjom swojego roju Starlink).

Przykłady wdrożeń: NASA używa AI o nazwie ASE (Autonomous Science Experiment) na sondzie marsjańskiej Mars Reconnaissance Orbiter, która decyduje autonomicznie o wykonaniu dodatkowych zdjęć, jeśli czujniki wykryją coś interesującego (np. nagłą zmianę pogody na powierzchni Marsa). ESA (Europejska Agencja Kosmiczna) testowała system AI4EO do analizy danych satelitarnych Ziemi – np. szybkie wykrywanie pożarów lasów z orbity, zanim rozprzestrzenią się. W 2022 ogłoszono odkrycie nowych egzoplanet z pomocą sieci neuronowej, która przejrzała archiwalne dane z teleskopu Keplera i wskazała sygnały wcześniej uznane za szum, a okazały się planetami​ (źródło: science.nasa.gov). Łazik Perseverance dzięki AutoNav pobił rekordy szybkości jazdy po Marsie, a mini-helikopter Ingenuity na Marsie korzysta z algorytmów wizyjnych do stabilizacji lotu i mapowania terenu – lata autonomicznie, bo sygnał z Ziemi idzie zbyt długo, by nim ręcznie sterować. W astronomii fal grawitacyjnych, AI pomogła przyspieszyć wychwytywanie sygnałów z detektorów LIGO/Virgo – co umożliwia szybciej skierować teleskopy w miejsce zdarzenia (zderzenia czarnych dziur czy gwiazd neutronowych).

B2B/B2C: To raczej B2G (Business to Government), bo agencje kosmiczne i instytuty naukowe używają tych technologii. Dla społeczeństwa korzyść to przyspieszenie odkryć naukowych – szybciej znajdziemy kolejny „bliźniaczy Ziemi” czy zrozumiemy ewolucję galaktyk​ (czytaj więcej). Jednym z motywów takiego użycia AI jest też bezpieczeństwo – np. monitorowanie asteroid zagrażających Ziemi (projekty skanują niebo i AI identyfikuje podejrzane obiekty). W perspektywie eksploracji, AI jest kluczowe by wysłać autonomiczne misje daleko (np. sonda do Europy – księżyca Jowisza – musi działać w dużej mierze sama, analizując dane lokalnie i decydując co najciekawsze). A może pewnego dnia to AI pomoże nam w kontakcie z ewentualną obcą inteligencją – np. odkodować sygnał, jeśli taki otrzymamy. Oczywiście, fantastyka naukowa straszy scenariuszem „HAL 9000” (zbuntowana AI na statku kosmicznym), ale dzisiejsze podejście zakłada liczne zabezpieczenia. Podsumowując, AI i kosmos to duet, który poszerza granice ludzkich możliwości – dosłownie i w przenośni.

35. AI w robotyce usługowej i życiu codziennym (roboty asystenci)

Poza wielkimi fabrykami, roboty z AI coraz częściej pojawiają się w naszym otoczeniu: w domach, biurach, hotelach, szpitalach. Roboty usługowe wykorzystujące AI potrafią sprzątać, dostarczać przedmioty, udzielać informacji czy zapewniać towarzystwo. Dzięki AI są bardziej autonomiczne i interaktywne – reagują na otoczenie i uczą się w trakcie użytkowania.

Narzędzia: Nawigacja autonomiczna – SLAM i computer vision (podobnie jak drony, tylko w pomieszczeniach): robot odkurzacz mapuje mieszkanie, robot kelner lawiruje między ludźmi. Przetwarzanie języka – robot-asystent (np. humanoidalny Pepper) rozumie pytania i odpowiada, integrując modele językowe (obecnie może ChatGPT). Uczenie przez wzmacnianie lub z demonstracji – robot domowy może uczyć się sprzątać konkretne mieszkanie na podstawie demonstrowanych przez użytkownika czynności albo poprzez próby (np. podnoszenie delikatnych przedmiotów). Emocjonalna AI – roboty towarzyszące (jak Aibo – piesek Soniego, czy ludzko wyglądające lalki AI) starają się interpretować emocje użytkownika z głosu/twarzy i reagować empatycznie (np. zmieniać ton głosu, proponować zabawę lub wsparcie).

Przykłady wdrożeń: Roboty sprzątające – iRobot Roomba od lat używa prostych AI do odkurzania, nowsze modele mają kamery i rozpoznają przeszkody (np. odchody zwierząt – by w to nie wjechać) oraz uczą się układu mebli, by sprzątać efektywniej. Roboty dostawcze w hotelach – np. robot Relay firmy Savioke dostarcza gościom zamówienia do pokoju, jeżdżąc sam windą (interfejs z systemem budynku) i nawigując korytarzami; wykorzystuje Lidar i AI do unikania ludzi, już działa w wielu hotelach i szpitalach. Pepper i jego następcy – humanoidalne roboty recepcyjne, spotykane w niektórych centrach handlowych czy wystawach, rozpoznają podstawowe pytania i emocje (choć to raczej gadżetowate). Amazon Astro – prototyp domowego robota-asystenta na kołach (Amazon w 2021 zaprezentował, do testów limitowanych): potrafi patrolować dom pod naszą nieobecność, przywieźć nam przekąski z kuchni, albo sprawdzić, czy kuchenka wyłączona korzystając z wysuwanej kamery. W Japonii i Korei popularne stają się proste roboty społeczne dla seniorów – np. Paro (robot-foka do terapii, reaguje na głaskanie), czy Qoobo (robotyczny futrzak-ogon, który rusza ogonem, gdy go dotknąć – choć to akurat minimalna AI).

B2B/B2C: B2C – konsumenci już korzystają z robotów sprzątających i coraz częściej mogą spotkać roboty w miejscach publicznych (dostawca w restauracji, informator w muzeum). W domu robot z AI może odciążyć nas od nudnych prac (sprzątanie, koszenie trawnika). Robot-opiekun mógłby przypilnować starszej osoby (np. zawołać pomoc jak osoba upadnie – to już potrafią niektóre). B2B – firmy sprzątające używają autonomicznych maszyn do czyszczenia dużych powierzchni (sklepy, lotniska – Brain Corp robi takie samojezdne maszyny czyszczące). W restauracjach brakuje ludzi, więc roboty kelnerzy (Bear Robotics) robią furorę w Azji – AI pomaga im omijać tłok i dostarczać jedzenie do konkretnego stolika. Generalnie, robotyka usługowa to ogromny rynek – od logistycznych (magazyny Amazona pełne są robotów), przez medyczne (roboty do rehabilitacji), po typowo codzienne. Choć humanoidalnego robota lokaja rodem z science-fiction jeszcze nie mamy, to wąskospecjalizowane roboty już są wśród nas. Dzięki coraz lepszej AI będą stawać się bardziej uniwersalne i łatwiejsze w obsłudze – bo będzie można z nimi rozmawiać ludzkim językiem: „Robot, przynieś mi okulary ze stołu” i on zrozumie (rozpozna okulary kamerką, weźmie manipulatorem). Możliwe, że do 2030 takie urządzenia pojawią się komercyjnie. To odciąży nas w wielu czynnościach – ale też stawia wyzwania koegzystencji z maszynami w codziennym życiu (jak reagujemy, gdy robot jeździ obok nas w biurze? Czy ufamy mu w domu?). Zatem, AI tutaj jest kluczowa, by roboty były bezpieczne, użyteczne i akceptowalne społecznie.

36. AI w smartfonach i urządzeniach codziennego użytku (personalizacja)

Opis: Nasze telefony, laptopy, telewizory – wszystkie stają się „inteligentne” dzięki wbudowanym algorytmom AI. Od aparatów fotograficznych, które ulepszają zdjęcia, przez klawiatury przewidujące słowa, po personalne asystentygłosowe – AI pracuje w tle naszych gadżetów, by doświadczenie było bardziej płynne i dopasowane do nas.

Narzędzia: Mobilne AI – specjalne chipy (Neural Engine Apple, NPU w Snapdragonach) umożliwiają uruchamianie sieci neuronowych na telefonie. Zastosowania: fotografia obliczeniowa – np. tryb nocny, gdzie algorytm łączy wiele klatek w jedno jasne zdjęcie bez szumów; rozpoznawanie mowy offline – asystenci Siri, Gboard (klawiatura Google) potrafią działać bez internetu; odblokowywanie twarzą – FaceID w iPhone uczy się twarzy użytkownika i adaptuje (np. do zmiany fryzury, zarostu). Rekomendacje kontekstowe – telefony podpowiadają skróty (np. sugestia odpowiedzi na SMS jednym kliknięciem – to NLP; czy funkcja „czas użyć trybu DND bo jesteś w pracy o tej porze” – uczenie naszych nawyków). Urządzenia RTV – telewizory z AI upscaling (np. Samsung i Sony stosują algorytmy upłynniania ruchu, poprawy SD->4K), głośniki z asystentami (Alexa, Google Home). Wearables – zegarki analizują nasz puls i aktywność algorytmami (np. wykrycie nietypowego rytmu serca jak migotanie przedsionków z czujnika EKG Apple Watch – to ML klasyfikacja sygnału; przewidywanie faz snu).

Przykłady wdrożeń: Apple – co roku podkreśla moc AI w A-serii chipów: iPhone automatycznie rozpoznaje scenę do zdjęcia (np. czy to krajobraz czy portret) i stosuje odpowiednie ustawienia; Live Text od iOS 15 używa AI do rozpoznawania tekstu na zdjęciu (np. robiąc zdjęcie wizytówki można zaznaczyć i skopiować tekst). Google Pixel – słynie z „trybu nocnego” i „Magic Eraser” (AI usuwa niechciane obiekty ze zdjęcia), a także transkrypcji nagrań w aplikacji Dyktafon (bieżąco zamienia mowę na tekst na urządzeniu). Windows 11 w laptopach z AI akceleratorami oferuje np. kadrowanie kamery śledzące twarz podczas wideorozmowy, filtr zakłócający hałas tła – to sieci audio. PlayStation 5 używa ML do poprawy grafiki w grach (np. DLSS od NVIDIA – choć to PC – generuje wyższą rozdzielczość z niższej). Xiaomi i inne marki dodają do interfejsu funkcje typu „Mi AI” – asystent do wszystkiego: tłumaczenia w locie przez kamerę, rekomendacje aplikacji etc.

B2B/B2C: B2C – użytkownicy cieszą się lepszą funkcjonalnością urządzeń: zdjęcia wychodzą ładniejsze bez znajomości fotografii, telefon rozumie co mówimy (wiele osób dyktuje wiadomości zamiast pisać). Smartfony stały się przedłużeniem nas – a AI stara się lepiej nas poznać: np. klawiatura SwiftKey po paru miesiącach doskonale przewiduje nasze typowe zwroty, oszczędzając czas pisania. Telewizor może się nauczyć naszych preferencji obrazu (np. oglądamy mecze – to włączy tryb sport). B2B – producenci elektroniki używają AI jako selling point i by wyróżnić się funkcjami. Firmy jak Qualcomm czy MediaTek integrują generatory AI w chipach (zapowiedziano, że mobilne chipy w 2024 pozwolą uruchomić ChatGPT bezpośrednio w telefonie – czyli personalny ChatGPT offline). To też odciążenie serwerów: Apple stawia na on-device AI z uwagi na prywatność – np. Siri przetwarza mowę lokalnie, więc Apple nie musi wysyłać wszystkiego do chmury (co adresuje obawy prywatności). Dla biznesu reklamowego i e-commerce integracje AI w sprzęcie znaczą, że np. łatwiej targetować użytkowników (asystent może sugerować zakupy, klawiatura podsuwając emoji brandowe itp.). Oczywiście, nie wszyscy lubią wszechobecną AI – niektórzy wyłączają autopoprawę w telefonie, bo „za bardzo kombinuje”. Ale generalnie te drobne ulepszenia tworzą wrażenie, że urządzenia są „inteligentne” i spersonalizowane – a do tego dąży cała branża.

37. AI w wyszukiwarkach internetowych i asystentach informacji

Opis: Wyszukiwarki internetowe są bramą do informacji – i AI odmienia sposób, w jaki wyszukujemy. Tradycyjna lista linków ustępuje miejsca bezpośrednim odpowiedziom generowanym przez AI na podstawie sieci. Przykładem jest integracja GPT-4 w Bing czy eksperymentalny Google Search Generative Experience. Ponadto asystenci AI mogą stać się nowymi interfejsami do pozyskiwania wiedzy, zastępując częściowo tradycyjne wyszukiwanie.

Narzędzia: Modele językowe przeszkolone na dokumentach webowych – Bing Chat (GPT-4 z dostępem do internetu), Google BARD (również przeszukuje sieć), Perplexity AI – to wyszukiwarki nowej generacji: użytkownik zadaje pytanie w języku naturalnym, a AI odpowiada pełnym zdaniem, cytując źródła​. Klasyczne algorytmy rankingu też używają ML – Google od dawna ma RankBrain, które pomaga interpretować zapytania i strony. Chatboty informacyjne – np. Pi (Personal AI) z Inflection czy ChatGPT Browsing – to usługi, z którymi użytkownik prowadzi dialog, aby znaleźć informacje, zamiast samodzielnie wpisywać różne zapytania. Multimodalne wyszukiwanie – AI pozwala przeszukiwać także obrazy (Google Lens: robisz zdjęcie obiektu, a AI szuka podobnych lub tego samego w sieci) albo nagrania audio (YouTube testuje wyszukiwanie fraz wypowiedzianych w filmach).

Przykłady wdrożeń: Bing (Microsoft) w lutym 2023 zintegrował ChatGPT (oparty o GPT-4) – teraz użytkownik może w pasku Bing zadać pytanie kompleksem (np. „zaplanuj mi 5-dniową wycieczkę do Włoch z uwzględnieniem muzeów i plaż”) i Bing Chat wygeneruje plan podróży z listą miejsc​, wstawiając przypisy z linkami do źródeł. To rewolucyjne podejście do wyszukiwania (tzw. „odpowiedzi kreatywne”). Google w maju 2023 pokazał swoje SGE (Search Generative Experience), gdzie nad wynikami pojawia się kolorowe pole z odpowiedzią AI – np. zapytasz „co lepsze na ból głowy ibuprofen czy paracetamol” a AI streści medyczne porady i od razu poda konkluzję. Dostęp jest jeszcze ograniczony, ale kierunek jest jasny. Opera i Brave – przeglądarki – dodały wtyczki które obok wyników Google wyświetlają panel z odpowiedzią ChatGPT dla porównania. Wyszukiwarki e-commerce (Amazon, eBay) również eksperymentują z AI – Amazon planuje chatbota do pomocy w zakupach zamiast klepania fraz w polu „szukaj”. Dodatkowo, asystenty typu Siri, Alexa, Google Assistant – stają się coraz bardziej „wiedzące” dzięki zapleczu LLM, co może przenieść część ruchu wyszukiwania do interfejsu głosowego (np. zamiast googlować przepisy, mówimy do Alexy i ona podaje przepis głosem).

B2B/B2C: B2C – dla użytkowników to ogromna zmiana: dostaną szybsze, bardziej bezpośrednie odpowiedzi na pytania, bez konieczności przekopywania wielu stron. To oszczędność czasu i wygoda, choć niesie ryzyko polegania na „czarnej skrzynce” (AI może popełnić błąd, a my go od razu nie wychwycimy, gdy nie sprawdzimy źródeł). Mniej klikania linków oznacza, że zmieni się doświadczenie – np. zniknie konieczność wchodzenia na fora, bo AI streści opinie i doświadczenia. B2B – dla wydawców treści i SEO to trzęsienie ziemi: jeśli AI daje odpowiedź, mniej osób kliknie w strony, więc spadną odsłony i reklamy. Firmy muszą dostosować strategię: np. tworzyć treści tak autorytatywne, by AI z nich korzystała i cytowała (pojawi się pojęcie SEO dla AI?). Być może serwisy będą zgłaszać się do programów „współpracy” (Google zapewnia, że w SGE linki do źródeł będą wyeksponowane, bo nie chce zniszczyć ekosystemu). Wyszukiwarki z AI mogą mocno wpłynąć na branżę marketingu – frazy kluczowe, snippety, to może stać się mniej istotne niż merytoryczna jakość i reputacja (bo AI czerpie z zaufanych źródeł). Wreszcie, walka Bing vs Google znów nabrała rumieńców przez AI – Microsoft liczy, że innowacje odbiorą Google część użytkowników. Koniec końców, użytkownik wygra, bo dostanie lepszy produkt, o ile firmy i regulatorzy zadbają, by odpowiedzi AI były rzetelne i nie stronnicze. Wkraczamy w nową erę, gdzie pytamy komputery jak ekspertów, a nie tylko szukamy dokumentów – marzenie pionierów AI powoli staje się rzeczywistością dla mas.

38. AI w nieruchomościach i budownictwie (PropTech)

Sektor nieruchomości (sprzedaż, wynajem, zarządzanie) zaczyna wykorzystywać AI do wyceny nieruchomości, przewidywania trendów rynkowych, automatyzacji obsługi klientów. W budownictwie zaś AI pomaga w projektowaniu optymalnych budynków i planowaniu prac. Chociaż to może nie tak głośny obszar jak inne, innowacje tu również się dzieją.

Narzędzia: Modelowanie cen – firmy jak Zillow czy Redfin w USA stosują algorytmy ML do wyceny domów (Zestimate), biorąc pod uwagę setki cech i dane porównawcze. Analiza rynku – narzędzia PropTech z AI, które przetwarzają dane o transakcjach, demografii, infrastrukturze, by wskazać najlepsze lokalizacje na inwestycje, przewidzieć wzrost cen w dzielnicy itd. Chatboty nieruchomości – obsługują zapytania klientów o oferty 24/7 (np. rynki mieszkaniowe mają boty odpowiadające na popularne pytania, umawiające wizyty). AI w projektowaniu budynków – generatywne narzędzia (TestFit, Hypar) pomagają architektom: np. na podstawie działki i wymagań generują układ mieszkań w bloku maksymalizując powierzchnię sprzedawalną, albo proponują ułożenie osiedla dla optymalnego nasłonecznienia. Monitoring budowy – kamery z AI na placach budowy śledzą postęp i sprawdzają zgodność z harmonogramem (np. Buildots – rozpoznaje co już zbudowano porównując do planu 3D).

Przykłady wdrożeń: Zillow (USA) bardzo ufał swojemu algorytmowi wyceny, tak że prowadził nawet program iBuying (masowo kupował nieruchomości pod flipping), jednak AI nie przewidziała spadku cen i program zakończono stratą – lekcja, że nieomylne nie są. Mimo to, Zestimate dalej działa i dla milionów domów potrafi z dość dobrą dokładnością podać cenę rynkową. W Polsce powstały startupy jak SonarHome z podobnym modelem – używany do wyceny mieszkań i szybkiego odkupu. Airbnb stosuje AI do dynamicznego sugerowania cen wynajmu gospodarzom (uwzględnia sezonowość, popyt). Arup i Autodesk wspólnie rozwijają narzędzia do generative design – np. Arup testował algorytm projektujący optymalnie struktury stalowe hal (oszczędność materiału), a Autodesk ma plugin do Revit generujący rozkład biur w biurowcu według kryteriów (np. minimalizacja hałasu, maksymalna współpraca zespołów blisko siebie). W Chinach duże deweloperskie firmy używają AI do oceny ryzyka projektu – karmią model danymi z setek inwestycji, by estymował koszty i potencjalne opóźnienia przy nowym planowanym wieżowcu. Spacemaker (przez AI) – narzędzie przejęte przez Autodesk – pozwala testować różne koncepcje zagospodarowania działki, generując dziesiątki alternatyw w ciągu godzin (to, co urbanistom zajmuje tygodnie).

B2B/B2C: B2B – deweloperzy, biura architektoniczne, firmy zarządzające portfelem nieruchomości używają AI by oszczędzić czas i pieniądze: lepsza wycena = lepsze decyzje inwestycyjne; optymalny projekt = niższe koszty budowy i atrakcyjniejsze budynki; automatyzacja obsługi = mniej personelu administracyjnego. B2C – klienci indywidualni mogą dzięki AI np. szybciej znaleźć mieszkanie w sieci (portale ogłoszeniowe wprowadzają rekomendacje według preferencji), uzyskać wycenę swojego domu online bez płacenia rzeczoznawcy, czy otrzymać wirtualny spacer generowany przez AI przez potencjalnie kupowany dom (są aplikacje tworzące na podstawie zdjęć i planu budynku pełen model 3D). W budynkach mieszkalnych AI może sterować windami (żeby minimalizować czekanie) albo energią (smart building oszczędzający koszty dla wspólnoty). To raczej ciche usprawnienia, ale odczuwalne: np. lepiej zaprojektowany urbanistycznie kwartał to wyższa jakość życia. Zatem, choć PropTech nie jest tak medialny, AI zmienia branżę nieruchomości – a biorąc pod uwagę, że to jeden z największych sektorów gospodarki, efekty mogą być dalekosiężne (lepsze wykorzystanie przestrzeni miejskiej, bardziej przemyślane inwestycje, mniej baniek spekulacyjnych?).

39. AI w architekturze i budownictwie (generative design)

Powiązana z powyższym, ale warto wydzielić: AI w architekturze i inżynierii budowlanej pomaga tworzyć nowatorskie projekty i optymalizować konstrukcje pod względem wytrzymałości i zużycia materiałów. Generative design i topology optimization to przykłady, jak algorytmy generują kształty konstrukcji, których człowiek by nie wymyślił, spełniające założone kryteria.

Narzędzia: Autodesk Generative Design – pozwala definiować przestrzeń, punkty podparcia, obciążenia i cele (np. minimalna masa, określone ograniczenia wymiarów) a algorytm (zwykle oparte o optymalizację heurystyczną z elementami ML) generuje wiele propozycji kształtu elementu mechanicznego czy budowlanego. AI w BIM (Building Information Modeling) – modele budynków mogą być analizowane przez AI pod kątem kolizji, optymalnego rozkładu instalacji. Fuzzy logic controllers w budownictwie – np. sterowanie procesem dojrzewania betonu z pomocą AI, czy optymalizacja harmonogramu budowy (algorytmy planistyczne: kto kiedy co robi, by skrócić czas – np. ALICE Technologies). Midjourney/DALL-E – ciekawie, architekci zaczęli też używać generatywnej grafiki do koncepcyjnych wizualizacji („zaprojektuj budynek w stylu Gaudiego x Zaha Hadid” i AI wyrzuca inspirację).

Przykłady wdrożeń: Airbus – choć to lotnictwo, fajny przykład: użył generative design do zaprojektowania przegrody w kadłubie, redukując masę o 45% jednocześnie spełniając normy wytrzymałości (to częściowo drążona organiczna struktura zaprojektowana przez algorytm, a wykonana techniką druku 3D z metalu). W budownictwie podobnie optymalizuje się np. kształt wsporników, węzłów kratownic. Arup zaprojektował przy pomocy AI nietypową formę kratowej ściany nośnej, która przepuszcza światło i jest lżejsza, do jednego z budynków (case study GD). Skanskainwestuje w platformy do optymalizacji harmonogramów – AI brała pod uwagę dane historyczne (ile faktycznie trwały pewne prace vs plan) i pomogła ułożyć realistyczny harmonogram nowej budowy, zmniejszając poślizgi. UNStudio(biuro architektoniczne) wykorzystało generative design do zaprojektowania elewacji, która automatycznie optymalizuje stosunek przeszklenia do paneli tak, by wnętrza miały optymalne doświetlenie i zyski cieplne (każdy segment budynku miał trochę inne parametry, ale algorytm to spójnie wygenerował). ETH Zurich zrobił eksperymentalny projekt betonowej stropodachowej płyty o organicznym kształcie – AI zredukowała materiał tam, gdzie nie przenosił obciążeń, tworząc ażurową, lecz wytrzymałą formę (wykonano to potem szalunkiem 3D).

B2B/B2C: B2B – architekci, inżynierowie i deweloperzy – zyskują narzędzia do tworzenia tańszych i często bardziej zrównoważonych konstrukcji (mniej materiału = mniejszy ślad węglowy). To może w przyszłości obniżyć koszty budowy, a więc i ceny mieszkań czy infrastruktury – choć to zależy od wielu czynników, technologia tu jest jednym. B2C– użytkownicy budynków (czyli wszyscy) mogą korzystać z obiektów lepiej zaprojektowanych: budynki wygodne, energooszczędne, estetycznie nowatorskie (bo AI inspiruje architektów do odważnych form). Oczywiście architekci boją się trochę, czy AI ich nie zastąpi – ale na razie to narzędzie, które plus ludzka kreatywność daje najlepsze efekty. Dla klientów budowlanych plusem będzie też mniej opóźnień i przekroczeń budżetów, jeśli AI dobrze zaplanuje budowę. W sumie, AI w architekturze i budownictwie działa za kulisami, ale efekty w postaci lepszego otoczenia mogą odczuć wszyscy.

40. AI w modzie i trendach (projektowanie i prognozowanie stylów)

Opis: W branży mody AI służy do przewidywania trendów, analizując media społecznościowe i zachowania klientów, oraz do wspomagania projektowania ubrań (np. generując wzory). Ponadto jest wykorzystywana w e-commerce modowym do personalizacji rekomendacji i obsługi klienta (np. wirtualne przymierzalnie).

Narzędzia: Trend forecasting – platformy jak Heuritech skanują Instagrama, TikToka, street fashion i używają CV+NLP, by wykryć rosnącą popularność pewnych krojów, kolorów, akcesoriów zanim staną się mainstreamem, co daje marce odzieżowej informację, co projektować/zaopatrzyć. Generowanie designów – narzędzia pozwalają tworzyć wzory tkanin lub nawet całe koncepcje ubrań, np. przy pomocy DALL-E czy Midjourney (projektanci używają ich do moodboardów). Wirtualne przymierzanie – algorytmy vision dopasowują ubranie do zdjęcia sylwetki klienta; AR w appkach (Zara, H&M eksperymentowali z tym) pozwala zobaczyć jak ciuch leży bez fizycznego mierzenia. Zarządzanie kolekcją – AI może podpowiedzieć, ile sztuk danego modelu produkować, przewidując popyt (by uniknąć nadwyżek lub braków).

Przykłady wdrożeń: H&M stosuje AI do analiz sprzedaży i trendów per sklep – algorytmy decydują, jakie ubrania trafią do którego sklepu w jakiej ilości (uwzględniając lokalne preferencje), co poprawiło dostępność rozmiarów i zmniejszyło niewyprzedane stany magazynowe. Tommy Hilfiger brał udział w programie z IBM Watson, gdzie AI przeanalizowała archiwalne kolekcje i trendy rynkowe, proponując elementy nowej kolekcji (jako inspiracje dla designerów). Zalandotestowało w 2019 “AI stylist” – generował on projekty ubrań na podstawie preferencji użytkowników (choć to bardziej pokaz możliwości niż realne wdrożenie do produkcji). Uniqlo w sklepach w Japonii ma kioski z asystentem AI (po angielsku i japońsku) – klienci mogą powiedzieć np. „szukam lekkiej kurtki na deszcz, kolor niebieski”, a system wskazuje konkretny produkt i lokalizację w sklepie. Google współpracował z urzędem ds. mody w Indii tworząc SariAI– model generujący nowe wzory tradycyjnych tkanin saree na podstawie bazy dawnych wzorów, by pomóc tkaczom w innowacjach opartych o dziedzictwo.

B2B/B2C: B2B – marki modowe mogą zmniejszyć ryzyko wtop z kolekcją „nie w tym guście” dzięki insightom z AI. Sprawniej zarządzają łańcuchem dostaw – dostarczając modę szybciej i tam, gdzie jest popyt (to zresztą powiązane z mechanizmami supply chain, o których mówiliśmy). Sklepy online dają lepsze rekomendacje – co przekłada się na sprzedaż. B2C – klienci dostają modę bardziej dopasowaną do ich gustu: np. aplikacja potrafi podpowiedzieć stylizacje z garderoby klienta (są startupy, gdzie robisz zdjęcia swoich ubrań, a AI stylizuje z nich zestawy, sugerując brakujące elementy do kupienia). Zakupy stają się wygodniejsze dzięki wirtualnym przymierzalniom – oszczędzając czas i zmniejszając zwroty (bo klienci lepiej wybiorą rozmiar/krój). Dodatkowo, trend personalizacji: niektóre firmy, jak Nike z serią Nike By You, umożliwiają personalizację butów – AI może wspierać generowanie unikalnych wzorów dla klienta, co czyni produkt jedynym w swoim rodzaju. Wreszcie, kreatorzy mody mogą wyrazić się poprzez nowe narzędzia – ale tu też pytanie o oryginalność: jeśli wszystkie marki użyją tej samej AI do analizy trendów, mogą tworzyć podobne rzeczy. Koniec końców jednak, moda to emocje i tożsamość, więc rola człowieka-kreatora pozostanie duża, a AI będzie jak muza podsuwająca pomysły i księgowy minimalizujący pomyłki.

41. AI w sporcie (analizy wydajności i strategii)

Opis: W świecie sportu sztuczna inteligencja jest używana do analizy meczów i treningów celem poprawy strategii oraz indywidualnych wyników sportowców. Może analizować nagrania wideo, dane śledzenia zawodników (GPS) i statystyki, by wydobyć wnioski: np. słabe punkty przeciwnika, optymalny plan treningowy, ryzyko kontuzji. Również w transmisjach sportowych AI zapewnia ciekawostki i automatyczne highlighty.

Narzędzia: Motion tracking + CV – kamery i czujniki zbierają pozycje graczy/piłki, a AI klasyfikuje zdarzenia (podania, strzały, faule). Systemy jak Stats Perform, Second Spectrum pracują z NBA, EPL i generują zaawansowane statystyki (np. XG – oczekiwane bramki w piłce nożnej są wynikiem modelu ML). Analiza przeciwników – drużyny stosują algorytmy do analizy setek meczów innych drużyn (np. jaki styl gry prowadzi do ich przegranej, który zawodnik jest kluczowy). Trening personalny z AI – urządzenia wearable na sportowcach (np. koszulki z czujnikami) + platformy AI (Catapult, Zepp) monitorują obciążenie treningowe i sugerują kiedy odpuścić by uniknąć kontuzji, albo nad czym pracować bo parametry spadają. Symulacje i strategie – firmy analityczne (np. AWS Next Gen Stats w NFL) używają ML by symulować różne zagrania (co by było gdyby drużyna zagrała inaczej) i dają trenerom insight (choć w sporcie decyduje wiele czynników, więc to tylko wsparcie). Fan engagement – chatoboty klubowe (np. na stronach NBA) odpowiadają na pytania fanów dot. statystyk.

Przykłady wdrożeń: Liverpool FC przypisuje część sukcesów pod wodzą Kloppa analityce – używali systemu DeepMind + Deep RL do analizy meczów, co pomogło w ustaleniu pressingowej strategii (zidentyfikowali wzorce, kiedy pressing daje odbiór piłki). NBA zainwestowało w firmę Second Spectrum, która przetwarza dane meczowe i generuje wnioski – np. „LeBron ma 32% skuteczność rzutów w obecnej serii obrony strefowej” – to i kibicom i drużynom dostarcza wiedzę. Tenis: turnieje Wielkiego Szlema używają AI od IBM Watson – generuje skróty meczu wybierając najlepsze zagrania na podstawie reakcji publiczności i ważności punktów. Podczas US Open w 2023 dopingowano gruntowniej – Watson tworzył też komentarze do highlightów (coś jak auto-komentator). AC Milan współpracował ze startupem Kitman Labs – system ocenia zmęczenie piłkarzy i ryzyko urazów, co pozwoliło zmodyfikować trening i rotację składu (zmniejszyły się kontuzje mięśniowe). W sporcie amatorskim – aplikacje typu HomeCourt (koszykówka) nagrywają twoje rzuty i AI liczy ile trafiasz, jaki masz kąt rzutu, byś mógł poprawić technikę; podobnie DribbleUp (piłka nożna) monitoruje twoje żonglerki i drybling. VAR (Video Assistant Referee) na razie jest manualny, ale planuje się bardziej zautomatyzowany (np. półautomatyczny spalony w piłce – czujniki limbów i AI do wyznaczania linii spalonego w parę sekund).

B2B/B2C: B2B – kluby i organizacje sportowe wykorzystując AI mogą poprawić wyniki i efektywność – znaleźć przewagi, uniknąć kontuzji (co jest warte miliony, bo topowy gracz kontuzjowany = duża strata). Dla nadawców sportowych – AI obniża koszty tworzenia highlightów czy generowania ciekawostek do transmisji (np. komentarz statystyczny w czasie rzeczywistym). B2C (sportowcy i kibice) – zawodowcy (zwłaszcza młodzi) mają spersonalizowany trening pod monitoringiem AI – to może wydłużyć kariery. Kibice dostają bogatsze dane do analizy meczów (np. w transmisji pojawiają się wizualizacje „szanse strzału: 5%” itp.). Dla entuzjastów sportu AI-trener może pomóc osiągnąć lepsze wyniki hobbystyczne i uniknąć kontuzji, bo np. powie „twoja technika biegu wskazuje na ryzyko kontuzji kolana, spróbuj zmienić krok”. Dodatkowo, obstawianie wyników (zakłady sportowe) też wykorzystują AI do kursów – ale to może outsmart average betters. Summa summarum, sport to kolejna dziedzina, gdzie data i AI wchodzą do gry – nie zastąpi to talentu czy ciężkiej pracy, ale może dać ten ułamek procenta przewagi, który decyduje o zwycięstwie.

42. AI w dziennikarstwie i mediach informacyjnych

Opis: Media informacyjne zaczynają używać AI do automatycznego pisania prostych newsów, streszczania informacji, personalizacji treści dla czytelników czy nawet wykrywania tematów w trendach. AI może też wspierać redakcje w badaniach (przeszukiwanie dokumentów). Równocześnie wyzwaniem jest walka z dezinformacją (o czym było w punkcie moderacja).

Narzędzia: Roboty-dziennikarze – np. Press Association ma system RADAR, który generuje lokalne newsy na podstawie danych (raporty statystyczne, wyniki sportowe). Narrative Science i Automated Insights (Wordsmith) oferowały platformy do automatycznego pisania artykułów z danych (używane np. przez AP do raportów finansowych firm: algorytm tworzył krótki artykuł o wynikach kwartalnych). Podsumowywanie i transkrypcja – narzędzia NLP potrafią streścić długie przemówienie do kluczowych punktów, przetworzyć wywiad audio na tekst i podkreślić najważniejsze cytaty. Analiza nastrojów – media monitorujące social media używają AI by zobaczyć, jak odbierane są dane wiadomości. Personalizacja portali – portale newsowe (np. Yahoo News, Google News) używają algorytmów do doboru artykułów pod zainteresowania i nawyki czytelnika.

Przykłady wdrożeń: Associated Press już od 2015 generuje tysiące krótkich notek biznesowych kwartalnie przy minimalnym udziale dziennikarzy – co pozwoliło im pokryć małe spółki, o których wcześniej nie pisali. Washington Post miał system Heliograf, który podczas olimpiady 2016 i wyborów w USA 2016 pisał automatycznie krótkie update’y (kto wygrał dany okręg, medalowe tabele itd.), odciążając newsroom. Bloomberg intensywnie korzysta z automatyzacji – ich terminal generuje alerty i nagłówki natychmiast z komunikatów giełdowych; także wykorzystują GPT-3 (trenując własny model BloombergGPT) do pomocniczego tworzenia analiz finansowych. W Polsce PAP testowała automaty do raportów z giełdy i meteo, część portali finansowych publikuje np. automatyczne przeglądy notowań spółek. Local media: startupy jak Urbs Media tworzyły tysiące spersonalizowanych newsów np. “przestępczość spadła w Twoim mieście o X%” – generowane automatycznie z danych policyjnych. Co do generatywnego AI: BuzzFeed zapowiedział użycie ChatGPT do generowania części quizów i list (by zmniejszyć koszty contentu). Ciekawostka – chińska agencja Xinhua pokazała “AI newscaster” (wygenerowany wizerunek prezentera czytający wiadomości z syntezowanym głosem) – raczej gadżet, ale sygnał co możliwe.

B2B/B2C: B2B (redakcje) – oszczędność czasu i zasobów na rutynowe wzmianki, możliwość skalowania (media mogą pokryć tematykę, której ludzie by nie zdążyli, np. lokalne statystyki). Dziennikarze mogą skupić się na bardziej złożonych rzeczach (śledztwa, wywiady), a AI odwali rzemieślniczą robotę. B2C (czytelnicy) – szybciej otrzymują proste info (np. wyniki wyborów w małych okręgach, które ręcznie pojawiłyby się późno). Treści mogą być bardziej dopasowane do ich zainteresowań, ale tu znowu “bańka informacyjna”. Pewnym ryzykiem jest jakość – AI może generować błędy lub brak niuansów. Ale redakcje zazwyczaj zatwierdzają lub edytują taki content (np. AP twierdzi, że ich automaty są b. dokładne bo opierają się na ustrukturyzowanych danych). Etos dziennikarski – AI nigdy nie zastąpi reporterów tam, gdzie trzeba kreatywności, dociekliwości i rozumienia ludzkiego kontekstu (i oby tak zostało). Dla czytelnika liczy się jednak otrzymać rzetelne info – kto je zredaguje, to drugorzędne. Wreszcie, AI może personalizować paywalle i oferty subskrypcji (co zresztą już się dzieje – obserwują zachowanie usera i decydują, czy pokazać paywall). Summa summarum, AI staje się niewidzialnym stażystą w newsroomie, wykonując monotonne zadania, a w przyszłości może i asystentem podsuwającym tematy (“Hej, ten algorytm wykrył anomalię w wydatkach budżetowych gmin – może warto to sprawdzić?”), co może dopingować dziennikarstwo śledcze. Kluczowe by zachować standardy i weryfikować to, co produkuje AI – byle nie wpaść w “churn out content” byle klikali. Zaufanie do mediów w erze AI będzie w dużej mierze zależeć od przejrzystości jak te narzędzia są używane.

43. Personalizowane filmy generowane przez AI

Sektor: Marketing i rozrywka (B2B/B2C)
Opis: W 2025 AI umożliwia marketerom tworzenie w pełni spersonalizowanych filmów reklamowych dostosowanych do preferencji indywidualnego odbiorcy w czasie rzeczywistym. Narzędzia takie jak Synthesia, Runway, czy Elai.io pozwalają na generowanie tysięcy wersji tej samej reklamy wideo z wykorzystaniem danych klientów (historii zakupowej, lokalizacji, preferencji estetycznych), zwiększając zaangażowanie nawet o 80%.
Przykłady wdrożeń: Coca-Cola wykorzystuje AI od Synthesia, generując automatycznie miliony personalizowanych reklam wideo w kampanii globalnej, osiągając rekordowy ROI kampanii reklamowej.

44. Inteligentne drony dostawcze zarządzane AI

Sektor: Logistyka i transport (B2B/B2C)
Opis: Drony autonomiczne zasilane przez AI firmy Zipline oraz Amazon Prime Air w 2025 znacząco przyspieszają dostawy zarówno w miastach, jak i na obszarach trudno dostępnych. Dzięki algorytmom predykcyjnym, optymalizacji tras i automatycznemu reagowaniu na zmieniające się warunki atmosferyczne dostawy skracają się średnio o 40%.
Przykłady wdrożeń: Amazon w pełni wdraża flotę Prime Air w Europie Zachodniej, skracając czas dostawy produktów w dużych miastach do poniżej 30 minut.

45. AI generujące muzykę do relaksu i poprawy koncentracji

Sektor: Rozrywka i wellness (B2C)
Opis: Narzędzia takie jak Endel oraz Brain.fm wykorzystują AI do generowania muzyki funkcjonalnej dopasowanej do rytmu serca, nastroju, celu (np. sen, relaksacja, koncentracja) oraz typu aktywności. Badania wskazują wzrost produktywności słuchaczy nawet o 30% dzięki personalizacji dźwięków.
Przykłady wdrożeń: Spotify wdrożyło technologię Brain.fm, generując automatycznie playlisty poprawiające efektywność pracy użytkowników podczas wykonywania zadań umysłowych.

46. AI w kontroli jakości produkcji przemysłowej

Sektor: Przemysł i produkcja (B2B)
Opis: Systemy inspekcji wizualnej oparte o algorytmy AI od firm takich jak Landing AI, Cognex oraz Intel pomagają wykrywać defekty produkcyjne szybciej i dokładniej niż ludzie. W 2025 takie rozwiązania zmniejszają liczbę wad produktów o ponad 70% oraz ograniczają koszty przestojów produkcji.
Przykłady wdrożeń: Tesla wykorzystuje AI LandingLens do automatycznej kontroli jakości karoserii pojazdów, eliminując prawie całkowicie defekty lakiernicze w nowych modelach aut.

47. Generowanie całkowicie spersonalizowanych stron www

Sektor: Marketing cyfrowy (B2B/B2C)
Opis: Narzędzia AI takie jak Durable, Wix ADI oraz Framer AI umożliwiają generowanie w pełni spersonalizowanych stron internetowych opartych na preferencjach użytkownika, danych o klientach i bieżącej analizie trendów. Proces tworzenia witryn skraca się z kilku dni do kilku minut, zwiększając konwersje sprzedaży nawet o 50%.
Przykłady wdrożeń: Adidas wdrożył Framer AI, generując dynamicznie spersonalizowane strony produktów, zwiększając sprzedaż online obuwia sportowego o 40%.

48. Wirtualni influencerzy napędzani AI

Sektor: Media społecznościowe, marketing (B2C)
Opis: Wirtualni influencerzy ożywiani przez AI, np. Lil Miquela czy Knox Frost (stworzony przez agencję Superplastic), w 2025 stają się kluczowym narzędziem kampanii reklamowych skierowanych do generacji Z i Alpha. Są tańsi, w pełni kontrolowalni, a ich kampanie osiągają często lepsze wyniki niż tradycyjni influencerzy.
Przykłady wdrożeń: Nike współpracuje z wirtualnym influencerem AI „Nova”, generując 200% ROI kampanii z mniejszym budżetem.

49. Wykorzystanie AI w projektowaniu architektonicznym

Sektor: Budownictwo i architektura (B2B)
Opis: Narzędzia takie jak Autodesk Forma czy Finch3D w 2025 umożliwiają generowanie koncepcji projektowych budynków w oparciu o wymagania inwestorów, regulacje urbanistyczne i aspekty środowiskowe w ciągu minut, nie dni. Algorytmy analizują optymalne wykorzystanie przestrzeni, światła, efektywności energetycznej, redukując czas projektowania o 60%.
Przykłady wdrożeń: Foster + Partners wdrożył Autodesk Forma do automatycznego projektowania ekologicznych kompleksów mieszkalnych, przyspieszając proces projektowania o kilka miesięcy.

50. AI w optymalizacji łańcuchów dostaw

Sektor: Logistyka i handel (B2B)
Opis: Platformy takie jak Blue Yonder czy Coupa Supply Chain wykorzystują sztuczną inteligencję do analizy i optymalizacji łańcuchów dostaw w czasie rzeczywistym, reagując natychmiast na zakłócenia, zmiany popytu oraz warunki rynkowe. Dzięki temu w 2025 firmy minimalizują straty magazynowe o ponad 30%, zwiększają elastyczność i zmniejszają koszty logistyczne.
Przykłady wdrożeń: IKEA wdraża Blue Yonder AI, redukując koszty logistyczne o 25% poprzez inteligentną predykcję zapotrzebowania i zarządzanie magazynami.

Zastosowania sztucznej inteligencji 2025

Rekomendowane wdrożenia AI: B2B vs B2C

Future Trends 2026–2030: Przyszłość AI w kontekście opisanych zastosowań

Patrząc w perspektywie najbliższych 5–7 lat, można przewidywać dalszą ekspansję i udoskonalenie AI we wszystkich wymienionych obszarach. Oto kilka kluczowych trendów, które mogą się zrealizować w latach 2026–2030:

Powszechna obecność generatywnej AI w życiu codziennym

Model ChatGPT-4 zapoczątkował boom, a do 2030 roku asystenci podobni do ChatGPT mogą stać się tak normalni jak przeglądarki internetowe. Zarówno w pracy (asystent do kodowania, pisania raportów), jak i w domu (doradzanie w zakupach, planowanie podróży), AI będzie naturalnym interlokutorem. Interfejs głosowy i wielojęzyczność staną się standardem – np. użytkownik zapyta domowy smart głośnik po polsku o przepis na tajskie curry, a AI natychmiast poda odpowiedź, bazując na globalnych zasobach wiedzy.

Integracja AI ze światem fizycznym (Age of AI + IoT)

Roboty i autonomiczne pojazdy zyskają większą autonomię. Do 2030 możliwe, że w miastach pojawią się autonomiczne taksówki bez kierowcy (Waymo, Cruise dążą do komercyjnej ekspansji​; źródło: tribecafilm.com), a dostawy dronami staną się codziennością w niektórych regionach. Domowe roboty asystenci, dziś raczkujące, mogą nabrać funkcjonalności – być może sprzątający robot z manipulatorem zdolny zetrzeć kurz z półek czy pozbierać zabawki wejdzie na rynek premium. IoT z AI sprawi, że nasze otoczenie (dom, biuro) będzie proaktywnie reagować: dom sam ustawi optymalnie ogrzewanie, oświetlenie i zamówi brakujące produkty spożywcze według naszych zwyczajów.

Demokratyzacja i specjalizacja AI w biznesie

Obecnie korzystanie z AI wymaga pewnego know-how, ale trend zmierza do AutoML i gotowych rozwiązań branżowych. Do 2030 średniej wielkości firma będzie mogła wdrożyć np. analizę predykcyjną sprzedaży czy chatbota obsługowego bez armii data scientistów – dostawcy chmurowi (Google, AWS, Microsoft) już rozwijają narzędzia “point-and-click” do trenowania modeli na własnych danych. Pojawią się też wyspecjalizowane AI: np. AI dla medycyny przeszkolone na danych klinicznych regionu – pomagające lekarzom konkretnej specjalizacji, czy AI dla prawa polskiego generująca projekty pozwów w zgodzie z lokalnym prawem. Taka specjalizacja zwiększy zaufanie i skuteczność, bo modele będą głęboko rozumiały daną dziedzinę.

Współpraca człowiek-AI na wyższym poziomie (Co-Creation)

Zamiast obaw, że AI zastąpi ludzi, zaczniemy powszechnie traktować ją jako współtwórcę. W projektowaniu (architektura, design) człowiek będzie określał wizję i kryteria, a AI wygeneruje warianty – proces iteracyjny stanie się błyskawiczny. W edukacji, nauczyciel + AI dopasują metody idealnie pod ucznia, a w pracy twórczej pisarz z AI stworzą razem fabułę – AI podsuwając pomysły, pisarz wybierając i polerując styl. Taka symbioza może podnieść ogólną kreatywność ludzkości na nowy poziom.

Regulacje i etyka nadążą za AI

W nadchodzących latach pojawią się zapewne ramy prawne dotyczące AI – zarówno w zakresie odpowiedzialności (np. kto odpowiada za błąd medycznej AI), jak i praw autorskich (kwestia trenowania na cudzych utworach, ochrony wizerunku – już dyskutowana na przykładzie deepfake głosowych). Unia Europejska pracuje nad AI Act, który do 2026 może wejść w życie, klasyfikując systemy AI według ryzyka i nakładając wymogi na ich twórców (jak certyfikacja wysokiego ryzyka AI). To sprawi, że rozwój AI będzie musiał iść w parze z poszanowaniem prywatności, niedyskryminacją i transparentnością algorytmów – co w dłuższym terminie zbuduje zaufanie użytkowników.

AI bardziej “ludzka” – multimodalna i emocjonalna

Modele przyszłości (np. potencjalny GPT-5 czy jego odpowiedniki) prawdopodobnie będą multimodalne na wysokim poziomie, czyli jednocześnie rozumiejące tekst, obraz, dźwięk, wideo. To umożliwi powstanie asystentów, którzy np. obejrzą z nami film przez kamerę, zauważą, że jesteśmy smutni i odpowiednio zareagują. Czy AI będzie „emocjonalna”? Już teraz istnieją tzw. empathetic chatbots, do 2030 mogą być bardzo przekonujące w okazywaniu empatii (choć będzie to symulacja). Dla celów terapeutycznych czy opieki to duża szansa – np. towarzysz AI dla samotnych seniorów, który naprawdę rozumie ich potrzeby i reaguje ciepło (projekt Replika to zalążek, ale w przyszłości – kto wie – może to zmniejszyć kryzys osamotnienia w starzejących się społeczeństwach).

Nowe zawody i transformacja rynku pracy

Rozwój AI przyniesie nowe role: specjalistów od prompt engineering, trenerów AI, etyków AI, a jednocześnie przekształci istniejące profesje. Rutynowe zadania będą coraz bardziej automatyzowane – np. asystenci prawni, księgowi, analitycy danych – ale te zawody nie znikną, raczej ich charakter się zmieni: będą nadzorować i interpretować pracę AI zamiast ręcznie robić pewne rzeczy. W 2030 typowy pracownik biurowy może mieć swój “AI-cień”, który wykona 50% jego codziennych czynności, dając mu czas na bardziej strategiczne lub kreatywne aspekty. To wymaga przekwalifikowania wielu ludzi – system edukacji też się dostosuje, kładąc nacisk na umiejętności współpracy z AI, krytycznego myślenia (weryfikacja wygenerowanych treści) i silne kompetencje miękkie, których automaty nie mają.

Superinteligencja? 

W horyzoncie 2030 raczej nie zobaczymy ogólnej AI przewyższającej człowieka we wszystkim. Jednak modele będą coraz potężniejsze, łącząc specjalizacje – pojawią się dyskusje o tzw. AGI (Artificial General Intelligence). Być może nastąpi przełom teoretyczny, ale równie dobrze rozwój może spowolnić (prawa fizyki i ograniczenia danych). Środowisko AI bardziej skupi się na bezpieczeństwie i kontrolitych systemów (AI Safety) oraz na efektywności (by mniejsze modele robiły to samo co gigantyczne – trend już widoczny).

Lata 2026–2030 prawdopodobnie upłyną pod znakiem układania relacji z wszechobecną AI: uczynienia jej niezawodnym, odpowiedzialnym narzędziem, a jednocześnie wykorzystania do rozwiązania wielkich wyzwań – od klimatu, przez medycynę, po eksplorację kosmosu. Świat z AI może stać się światem bardziej zrównoważonym i efektywnym, o ile mądrze pokierujemy tym rozwojem.

Przeczytaj poprzednią część:

Cześć 1 artykułu o zastosowaniach AI, które rewolucjonizują świat w 2025 roku

Czytaj dalej: 

• Sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej a bezpieczeństwo – artykuł omawiający zastosowania AI w służbie zdrowia i związane z tym wyzwania bezpieczeństwa pacjentów.
• Holi Health rewolucjonizuje leczenie otyłości z użyciem AI – przykład polskiej innowacji medycznej wykorzystującej algorytmy do personalizowanej terapii.
• Sztuczna inteligencja napędza wzrost globalnego PKB – analiza wpływu AI na gospodarkę i produktywność w różnych sektorach.
• 4 najciekawsze rozwiązania z zastosowaniem AI w życiu codziennym (CES 2024) – przegląd konsumenckich gadżetów AI zaprezentowanych na targach CES.
• Roboty znajdą pracę w administracji – automatyzacja procesów do 2024 roku – o trendzie wdrażania robotycznej automatyzacji (RPA) i AI w instytucjach publicznych.