Top 50 zastosowań AI, które rewolucjonizują świat w 2025 roku [część 1]

Poznaj 50 najważniejszych zastosowań AI, które zmieniają firmy, codzienne życie, transport i medycynę.

Sztuczna inteligencja (AI) rozwija się w zawrotnym tempie, zmieniając oblicze biznesu, nauki i życia codziennego. W 2024 i 2025 roku obserwujemy prawdziwy boom zastosowań AI – od generowania treści marketingowych po wspomaganie diagnostyki medycznej. Według badań McKinsey, aż 90% liderów biznesowych planuje intensywnie korzystać z rozwiązań generatywnej AI w ciągu najbliższych dwóch lat​. Poniżej przedstawiamy 50 najważniejszych zastosowań AI w 2025 roku – uszeregowanych według ich przełomowego wpływu i popularności. Każdy przypadek zawiera omówienie konkretnych narzędzi AI (np. GPT-4, Midjourney, Runway, ElevenLabs), firm wdrażających te rozwiązania (np. Amazon, Siemens, szpitale, administracja publiczna) oraz kontekst ich użycia (B2B, B2C, sektor publiczny).

Zastosowania sztucznej inteligencji 2025

1. Generatywna AI do tworzenia tekstów i treści marketingowych

Generatywna AI potrafi pisać artykuły, posty, oferty handlowe czy treści na strony WWW na podstawie krótkich poleceń. Modele językowe takie jak GPT-4 (OpenAI) czy Claude 2/3 (Anthropic) mogą tworzyć wartościowe teksty w kilka sekund, wspierając działy marketingu i mediów. W 2024 roku generowanie contentu z pomocą AI stało się niemal standardem w wielu firmach – od startupów po korporacje.

Narzędzia: Najpopularniejsze są chatboty oparte na modelach językowych: ChatGPT (GPT-4), Google Bard, Microsoft Copilot czy Jasper.ai. Firmy mogą także trenować własne modele (np. LLaMA od Meta) do specyficznych zastosowań. AI potrafi pisać wpisy na blog, opisy produktów, a nawet całe raporty.

Przykłady wdrożeń: Działy marketingu wykorzystują GPT-4 do tworzenia kampanii content marketingowych. McKinsey raportuje, że 90% szefów działów handlowych chce regularnie używać generatywnej AI w marketingu w najbliższych latach​ (źródło: mckinsey.com). Narzędzia jak ChatGPT pomagają w ideacji treści, proponując tematy i slogany reklamowe​​. W 2024 r. linie lotnicze IndiGo stworzyły platformę 6E Sky opartej o GPT-4, aby generować spersonalizowane komunikaty dla klientów​ (źródło: blogs.microsoft.com). Tysiące firm (w tym 55% korporacji z listy Fortune 500) korzysta co miesiąc z ChatGPT do marketingu​ (źródło: research.aimultiple.com). Generatywne modele piszą także scenariusze reklam czy newslettery, oszczędzając marketerom dziesiątki godzin pracy.

B2B/B2C: W kontekście B2B agencje i zespoły marketingowe wykorzystują AI do masowej personalizacji przekazów i analizy danych odbiorców, a w B2C indywidualni twórcy treści (np. blogerzy) używają ChatGPT jako „pisarza-wspólnika” do szybszego tworzenia wpisów. Dzięki AI mała firma może generować profesjonalne teksty na stronę czy media społecznościowe bez zatrudniania copywritera.

2. Chatboty i wirtualni asystenci do obsługi klienta

AI rewolucjonizuje obsługę klienta poprzez inteligentne chatboty dostępne 24/7 na stronach i infoliniach. Wirtualni asystenci potrafią odpowiadać na pytania klientów, rozwiązywać ich problemy, a nawet załatwiać formalności (np. zmienić rezerwację). Nowoczesne boty są oparte na modelach konwersacyjnych (jak GPT-4), co pozwala im rozumieć złożone pytania i udzielać kontekstowych odpowiedzi niemal jak żywy konsultant.

Narzędzia: Poza powszechnym ChatGPT, wiele firm wdraża własne asystenty: banki (np. Erica w Bank of America), sieci telekomunikacyjne (asystent Max w Play), linie lotnicze (bot Lufthansa na WhatsApp), itp. Technologie to m.in. IBM Watson Assistant, Google Dialogflow, czy wyspecjalizowane platformy jak LivePerson. Coraz popularniejsze są także głosowi asystenci (Alexa, Asystent Google), którzy łączą rozpoznawanie mowy ze sztuczną inteligencją dialogową.

Przykłady wdrożeń: Bank of America ogłosił, że ich wirtualny doradca Erica obsłużył 676 mln interakcji z klientami w 2024 roku​ (źródło: customerexperiencedive.com) – klienci korzystają z niego około 2 mln razy dziennie do codziennych spraw bankowych​. W Polsce chatboty spotkamy np. w sklepach internetowych (Empik, Allegro), które automatycznie odpowiadają na pytania o zamówienia. PKO BP rozwinął asystenta głosowego w aplikacji IKO. Według danych, firmy wdrażające AI do obsługi klienta notują znaczny spadek obciążenia infolinii i skrócenie czasu odpowiedzi dla klientów​ (źródło: pymnts.com). Chatboty działają w trybie B2C (bezpośrednia pomoc konsumentom), ale też B2B – np. jako boty wsparcia dla partnerów biznesowych czy wewnętrzne helpdeski IT w korporacjach.

B2B/B2C: W B2C głównym celem jest wygoda klienta – np. natychmiastowa odpowiedź na pytanie o status przesyłki. W B2B chatbot może służyć pracownikom (asystent w firmie podpowiadający procedury) lub partnerom (portal samoobsługowy z botem dla dystrybutorów). Przykładowo, Microsoft wdrożył asystenta opartego na GPT-4 do pomocy swoim inżynierom w znajdowaniu informacji wewnątrz firmy, a z drugiej strony platforma Azure AI oferuje firmom łatwe tworzenie własnych chatbotów dla klientów.

3. Generowanie obrazów i projektów graficznych (AI dla designu)

Sztuczna inteligencja opanowała również tworzenie obrazów, grafik i ilustracji na żądanie. Modele generatywne jak Midjourney, DALL-E 3 (OpenAI) czy Stable Diffusion potrafią wygenerować dowolną grafikę na podstawie opisu tekstowego. Dzięki temu projektanci i marketingowcy mogą błyskawicznie uzyskać koncepcje wizualne – od logo i ikon, po fotorealistyczne sceny – bez potrzeby samodzielnego rysowania.

Narzędzia: Najpopularniejsze usługi to wspomniane Midjourney (działający przez Discord), DALL-E zintegrowany z Bing Image Creator, Stable Diffusion (model open-source używany w wielu aplikacjach jak NightCafe, Leonardo.Ai) oraz Adobe Firefly (wbudowany w Photoshop jako Generative Fill). W 2024 Adobe podało, że dzięki Firefly użytkownicy wygenerowali 1 miliard obrazów w 3 miesiące od startu tej funkcji​. To obrazuje skalę – AI stała się nowym narzędziem w arsenale grafików.

Przykłady wdrożeń: Banki zdjęć jak Shutterstock i Adobe Stock dodały generatory AI, by klienci mogli tworzyć unikatowe obrazy do swoich projektów. Marki modowe eksperymentują z AI do tworzenia koncepcji produktów. Heineken w 2024 stworzył kampanię marketingową, gdzie plakaty wygenerowała AI na podstawie sloganów. Ważnym zastosowaniem jest personalizacja reklam – np. AI tworzy różne warianty grafiki produktu dopasowane do konkretnych segmentów klientów. Liczby są imponujące: ponad 15 miliardów obrazów wygenerowano przez popularne algorytmy text-to-image od 2022 do 2023​. Serwis Midjourney ma już ponad 15–20 milionów zarejestrowanych użytkowników generujących ok. 2,5 miliona obrazów dziennie​ (źródło: journal.everypixel.com). To pokazuje, jak szybko firmy i twórcy adoptują AI do designu.

B2B/B2C: B2B – agencje kreatywne i działy marketingu korporacji używają generatywnej grafiki do prototypowania kampanii i obniżania kosztów produkcji contentu. B2C – indywidualni twórcy, artyści i nawet hobbyści wykorzystują np. Midjourney do tworzenia fanartów, ilustracji do opowiadań czy personalizowanych prezentów. Co ważne, AI demokratyzuje dostęp do designu – osoba bez zdolności plastycznych może „narysować” pomysł słowami. Firmy wdrażają generatory obrazów wewnętrznie, aby pracownicy mogli np. szybko wygenerować wykresy, diagramy czy moodboardy na spotkania.

AI generuje też sztukę i materiały do rozrywki – na festiwalu Tribeca 2024 zaprezentowano pokaz filmów krótkometrażowych stworzonych z pomocą generatywnej AI (źródło: tribecafilm.com). To dowód, że AI-grafika staje się nowym medium artystycznym.

4. Tworzenie wideo i deepfake (generatywna AI w filmie)

Jeszcze do niedawna stworzenie realistycznego wideo wymagało pracy całej ekipy filmowej. Dziś AI potrafi generować klipy wideo, animacje, a nawet tzw. deepfake – czyli zamianę twarzy czy głosu w filmie. Modele text-to-video to kolejny etap generatywnej AI: użytkownik wpisuje opis sceny, a model tworzy krótki filmik pasujący do opisu. Choć technologia jest we wczesnej fazie, rozwija się dynamicznie. Jednocześnie deepfake stały się na tyle zaawansowane, że trudno odróżnić je od prawdziwych nagrań.

Narzędzia: Flagowym narzędziem jest Runway ML Gen-2 – model generujący kilka sekund wideo z tekstu lub obrazu referencyjnego. Inne to Pika Labs, Gen-2 (stosowany m.in. w TikToku), a także narzędzia do edycji wideo wspomagane AI, np. Descript (automatyczna zmiana tła, synchro ruchu ust z nowym nagraniem). Do tworzenia deepfake głównie wykorzystuje się GAN (generative adversarial networks) oraz specjalistyczne aplikacje (DeepFaceLab, FaceApp itp.).

Przykłady wdrożeń: Branża filmowa ostrożnie testuje AI – np. platforma Netflix bada użycie AI do tworzenia dubbingu w różnych językach bez udziału aktorów. W Chinach powstały wiadomości telewizyjne prowadzone przez wirtualnych prezenterów stworzonych przez AI, wyglądających i brzmiących jak ludzie. Hollywood zaczyna wykorzystywać deepfake do efektów specjalnych – np. odmładzania aktorów (technologia podobna do użytej przy odtworzeniu młodego Luke’a Skywalkera w serialu The Mandalorian). W 2024 roku pojawiły się pierwsze krótkie filmy w całości wygenerowane przez AI, prezentowane na festiwalach filmowych​. Choć ich jakość jest jeszcze prototypowa, to dowód potencjału – AI może w przyszłości umożliwić tworzenie pełnometrażowych filmów z minimalnym udziałem kamer.

B2B/B2C: Na razie zastosowanie B2B przeważa – studia filmowe i agencje reklamowe eksperymentują z AI do tańszej produkcji animacji czy reklamówek. Firmy mogą generować np. wirtualne demo produktu w formie video bez drogich sesji. W obszarze B2C – indywidualni twórcy (YouTuberzy, influencerzy) zaczynają wykorzystywać AI do automatycznej edycji filmów czy tworzenia atrakcyjnych efektów. Przykładowo, streamer może jednym kliknięciem zmienić tło na unikalną animację generowaną w czasie rzeczywistym. Deepfake budzi też kontrowersje (fałszywe nagrania polityków, celebrytów), ale jednocześnie ma pozytywne zastosowania, np. w kinie i grach do ożywiania dawnych postaci lub personalizacji postaci przez graczy.

5. Synteza mowy i klonowanie głosu (AI w audio)

AI potrafi dziś naśladować ludzki głos do złudzenia prawdziwy – tworzyć mowę z tekstu (Text-to-Speech) o naturalnej intonacji, a także klonować czyjś głos na podstawie krótkiej próbki. Dzięki temu możliwe stało się generowanie audiobooków, dubbingów czy komunikatów głosowych bez udziału lektora. Synteza mowy znajduje zastosowanie od asystentów głosowych w smartfonach, przez infolinie, po kreowanie głosów postaci np. w grach wideo.

Narzędzia: ElevenLabs – popularna platforma do klonowania głosów, pozwala stworzyć głos o wybranej barwie lub imitować głos znanej osoby (z odpowiednią ostrożnością prawną). Inne narzędzia to Amazon Polly, Google Cloud TTS, Microsoft Azure Cognitive Services (wspierające wielojęzyczną syntezę mowy). Rozwijane są też modele open-source, np. Tortoise TTS. Jako ciekawostka, modele jak VALL-E (Microsoft) potrafią nauczyć się nowego głosu po zaledwie 3-sekundowym nagraniu wzorcowym.

Przykłady wdrożeń: W 2023 roku branżę muzyczną obiegła wiadomość o nowej piosence Beatlesów – AI pomogła odtworzyć głos Johna Lennona ze starego nagrania, dzięki czemu mogli wydać utwór „Now and Then” po 25 latach przerwy​. To pokazuje, że AI potrafi przywrócić głos kogoś, kogo fizycznie z nami nie ma. Disney użył syntezy, by częściowo odtworzyć głos Dartha Vadera (aktor James Earl Jones przekazał prawa do swojego głosu AI). Banki wdrażają komunikaty głosowe generowane przez AI w bankomatach i infoliniach, aby brzmiały bardziej naturalnie. W świecie gier firma Obsidian zastosowała AI do nagrania tysięcy linijek dialogów pobocznych postaci – co dawniej wymagało setek godzin pracy aktorów. Twórcy aplikacji mobilnych integrują funkcje czytania na głos wiadomości czy artykułów głosem przypominającym lektora radiowego.

B2B/B2C: B2B – firmy medialne i telekomunikacyjne korzystają z AI do automatyzacji IVR (automatyczne systemy na infoliniach, które mówią głosem AI zamiast mechanicznego syntezatora). Studia filmowe lokalizują filmy i gry w dziesiątkach języków, generując dubbing AI o brzmieniu zbliżonym do oryginalnych aktorów. B2C – użytkownicy dostają personalizowane doświadczenia: asystent głosowy w telefonie może mówić wybranym przez nas głosem (np. ulubionego aktora), nawigacja GPS przemawia przyjaznym tonem, a e-czytnik przeczyta książkę na głos wybranym stylem narracji. Coraz popularniejsze są aplikacje do tworzenia podcastów i narracji – jedna osoba może nagrać swój głos raz, a AI posłuży się nim do generowania całego podcastu na podstawie skryptu tekstowego.

6. Rozpoznawanie mowy i transkrypcje (AI w komunikacji głosowej)

AI nauczyła się nie tylko mówić, ale i słuchać – nowoczesne systemy rozpoznawania mowy (ASR, Automatic Speech Recognition) potrafią w czasie rzeczywistym konwertować ludzką mowę na tekst. Dzięki temu mamy automatyczne transkrypcje spotkań, dyktowanie tekstu zamiast pisania na klawiaturze, czy napisy na żywo do filmów i telekonferencji. AI radzi sobie z różnymi językami, akcentami, a nawet potrafi wyodrębnić głosy wielu osób mówiących jednocześnie.

Narzędzia: Whisper (OpenAI) – model open-source o bardzo wysokiej dokładności rozpoznawania mowy wielu języków (w tym polskiego), jest coraz częściej wykorzystywany. Wielu dostawców chmurowych oferuje API do ASR: Google Speech-to-Text, Amazon Transcribe, Microsoft Speech. W urządzeniach mobilnych działa Apple Siri czy Androidowy Asystent, które lokalnie rozpoznają komendy głosowe. W biurach używa się narzędzi takich jak Otter.aiczy Zoom AI Companion, które na żywo tworzą protokół ze spotkania.

Przykłady wdrożeń: W 2024 Zoom i Microsoft Teams wprowadziły powszechnie opcję automatycznych napisów i podsumowań spotkań – po zakończeniu telekonferencji AI generuje streszczenie ustaleń i listę zadań. Dziennikarze korzystają z transkrypcji AI do błyskawicznego spisywania wywiadów (zamiast ręcznego przepisywania nagrań). Sądytestują systemy rejestrujące zeznania świadków w formie tekstowej w czasie rzeczywistym, co przyspiesza pracę protokolantów. W smartfonach Google funkcja Live Caption dodaje napisy do dowolnego odtwarzanego filmu – dzięki AI nawet osoby niesłyszące mogą śledzić treść materiałów wideo. Call center wdrażają AI, która podsłuchuje rozmowę konsultanta z klientem i na bieżąco podpowiada rozwiązania na podstawie analizy mowy (oraz automatycznie tworzy notatki z rozmowy).

B2B/B2C: B2B – w firmach rozpoznawanie mowy służy poprawie efektywności (transkrypcje spotkań, analiza rozmów sprzedażowych w celu szkolenia handlowców). B2C – dla konsumentów największą korzyścią jest wygoda: dyktowanie wiadomości SMS, głosowe wyszukiwanie w Google, notatki głosowe zamieniane na tekst. Ponadto osoby starsze czy z niepełnosprawnościami korzystają z poleceń głosowych do obsługi urządzeń domowych (od smart TV po inteligentne oświetlenie). W 2025 roku jakość rozpoznawania mowy AI jest tak wysoka, że błędy są minimalne, nawet przy trudnych warunkach akustycznych, a transkrypcje osiągają dokładność powyżej 90%. Przekłada się to na oszczędność czasu i nowy poziom interakcji człowiek-maszyna.

7. AI w diagnostyce medycznej i obrazowaniu (zdrowie)

Opieka zdrowotna przechodzi rewolucję dzięki AI. Algorytmy uczące się na danych medycznych potrafią wykrywać choroby na podstawie obrazów (rentgeny, tomografie, MRI), analizować wyniki badań czy nawet przewidywać ryzyko zachorowania. AI wspomaga radiologów w wykrywaniu subtelnych zmian (np. mikrozwapnień w mammografii), patologów w analizie wycinków tkanek czy dermatologów w rozpoznawaniu zmian skórnych. Dzięki temu diagnostyka staje się szybsza i dokładniejsza.

Narzędzia: W radiologii popularne są systemy oparte o sieci konwolucyjne (CNN) do analizy obrazów – np. Aidoc, Zebra Medical, Siemens AI-Rad Companion. W kardiologii AI analizuje EKG (np. algorytmy od Philipsa). Google DeepMind stworzył modele do analizy tomografii oka (we współpracy z Moorfields Eye Hospital) wykrywające retinopatię. W onkologii istnieją AI do analizy mammografii – np. Transpara czy Lunit Insight. Ważne są też systemy do analizy danych laboratoryjnych i sygnałów życiowych, wykorzystujące uczenie maszynowe do wykrywania anomalii.

Przykłady wdrożeń: Szpitale na całym świecie pilotują programy, gdzie AI „drugim okiem” sprawdza wyniki badań. W 2025 roku opublikowano wyniki dużego wdrożenia AI do screeningu raka piersi w Niemczech – radiolodzy korzystający ze wsparcia AI wykryli o ~18% więcej nowotworów niż ci bez AI, bez zwiększenia liczby fałszywych alarmów​. To oznacza realnie uratowane życia dzięki wcześniejszemu wykryciu zmian​ (źródło: nature.com). Podobnie, algorytm opracowany w Oxfordzie potrafi zidentyfikować oznaki raka trzustki na podstawie tomografii nawet o rok wcześniej niż pojawiają się objawy – co opisano jako przełom w onkologii​ (czytaj więcej: aibusiness.pl). WHO za pośrednictwem inicjatywy ITU wdraża AI do analizy zdjęć RTG płuc w krajach rozwijających się, by szybciej diagnozować gruźlicę tam, gdzie brakuje lekarzy. W Polsce start-up Cardiomatics opracował AI analizującą zapisy Holtera (ciągłego EKG) – przyspieszając diagnozę arytmii. Szpitale korzystają też z robotów chirurgicznych (np. da Vinci) wspieranych AI do precyzyjnego planowania cięć i manipulacji.

B2B/B2C: B2B (Healthcare) – głównie szpitale, kliniki i firmy medyczne inwestują w AI, aby podnieść jakość usług i ograniczyć koszty błędów diagnostycznych. B2C – pacjenci również korzystają bezpośrednio z AI: np. aplikacje jak SkinVision czy Google Derm Assist umożliwiają zrobienie zdjęcia znamienia skórnego, a AI ocenia czy wymaga ono konsultacji. Urządzenia noszone (smartwatche, opaski) z AI monitorują parametry zdrowotne i mogą ostrzec o arytmii serca lub bezdechu sennego. Przeciętny człowiek zyskuje więc „drugi zestaw oczu” dbających o zdrowie – często zanim uda się do lekarza, AI może zasygnalizować problem.

8. AI w spersonalizowanej medycynie i opiece nad pacjentem

Oprócz diagnozowania chorób, AI pomaga personalizować leczenie i monitorować pacjentów. Dzięki analizie ogromnych baz danych pacjentów, algorytmy potrafią podpowiedzieć, która terapia będzie najskuteczniejsza dla konkretnej osoby (medycyna precyzyjna). AI śledzi też stan pacjentów w szpitalach i w domu – od monitorowania parametrów życiowych, po analizę zachowań (np. czy senior w domu się porusza, czy wziął leki). Celem jest lepsze dostosowanie opieki do jednostki i wczesne ostrzeganie o pogorszeniu stanu zdrowia.

Narzędzia: Systemy CDSS (Clinical Decision Support Systems) napędzane AI, np. IBM Watson Health (mimo że projekt Watson for Oncology został zakończony, idea jest rozwijana przez inne firmy). Algorytmy UCzenie maszynowego analizujące elektroniczną dokumentację medyczną w poszukiwaniu wzorców. Wearables z czujnikami i AI – Apple Watch z EKG i wykrywaniem upadków, opaski Fitbit z monitorowaniem tętna i snu, sensory glukozy w monitorach cukrzycy które z pomocą AI uczą się przewidywać skoki cukru. W opiece domowej – roboty asystenci (np. ElliQ dla osób starszych) wykorzystujące AI do interakcji i reagowania na stan emocjonalny seniora.

Przykłady wdrożeń: Służba zdrowia w Wielkiej Brytanii (NHS) testuje AI do przeglądu dokumentacji pacjentów z chorobami przewlekłymi – algorytm analizuje wyniki badań krwi, notatki lekarzy i sygnalizuje których pacjentów należy pilnie zbadać, zanim stan się pogorszy. W USA powstają inicjatywy tzw. hospital-at-home, gdzie pacjent wypisywany wcześniej ze szpitala jest monitorowany w domu za pomocą zestawu czujników i AI, która alarmuje zdalnie lekarzy gdy dzieje się coś niepokojącego (np. wzrost tętna, spadek saturacji). W 2024 roku firma Holi Health wdrożyła system AI do walki z otyłością – aplikacja analizuje dane o diecie, aktywności i biomarkerach pacjenta i pomaga tworzyć spersonalizowane plany odchudzania, monitorując postępy​ (czytaj więcej: aibusiness.pl). W opiece geriatrycznej testuje się urządzenia, które wykrywają upadek osoby starszej i automatycznie wzywają pomoc. AI-terapeuci przypominają pacjentom o braniu leków i ćwiczeniach rehabilitacyjnych – np. chatbot firmy Woebot Labs wspiera osoby z depresją, a aplikacja Replika pełni rolę towarzysza rozmów pomagając w samotności.

B2B/B2C: B2B – placówki medyczne i ubezpieczyciele wykorzystują AI, aby poprawić wyniki leczenia i zmniejszyć koszty (mniej powikłań, rehospitalizacji). B2C – pacjenci bezpośrednio doświadczają personalizacji: np. aplikacja diabetologiczna dostosowuje dawki insuliny do wzorców glikemii konkretnej osoby, a aplikacja dietetyczna (np. Diet by AI) układa jadłospis uwzględniając nie tylko kalorie, ale i preferencje smakowe użytkownika. W 2025 możemy spodziewać się, że coraz więcej osób będzie nosić na ciele czujniki stale analizowane przez AI – tworząc coś w rodzaju „cyfrowego anioła stróża” dbającego o zdrowie.

9. Odkrywanie leków i biotechnologia (AI w farmacji)

Proces odkrywania nowych leków jest tradycyjnie długi i kosztowny – AI to zmienia. Algorytmy potrafią przeszukiwać ogromne przestrzenie związków chemicznych i przewidywać, które cząsteczki mogą stać się skutecznym lekiem na daną chorobę. AI symuluje też działanie leków, przewiduje skutki uboczne, a nawet proponuje całkiem nowe związki o pożądanych właściwościach. Do tego dochodzi słynny postęp w biologii – AlphaFold od DeepMind, który rozwiązał problem przewidywania struktury białek.

Narzędzia: AlphaFold to przełomowy model, który do 2022 przewidział struktury ponad 200 milionów białek ze znanych genomów​

nature.com– praktycznie wszystkich znanych nauce białek. To otwiera drogę do zrozumienia wielu chorób i zaprojektowania leków je blokujących. Firmy farmaceutyczne używają platform AI-driven drug discovery jak AtomNet (Atomwise), BenevolentAI, Schrödinger czy Insilico Medicine (system Chemistry42 generujący nowe cząsteczki). AI wspomaga również projektowanie szczepionek i terapii genowych – analizując struktury wirusów, białek błonowych itd.

Przykłady wdrożeń: Insilico Medicine ogłosiło w 2024, że ich kandydat na lek przeciwnowotworowy ISM5939, zaprojektowany w całości przez AI, uzyskał zgodę FDA na badania kliniczne – to już 10. molekuła od Insilico, która weszła do testów​ (źródło: news-medical.net). Wcześniej, w 2020, firma Exscientia wprowadziła do testów klinicznych pierwszy lek DSP-1181 zaprojektowany przez AI (na zaburzenia obsesyjno-kompulsyjne). Pfizer i inne giganty korzystają z AI do przeszukiwania baz związków – co wcześniej zajmowało chemikom miesiące, teraz sieci neuronowe robią w parę dni. Eli Lilly zainwestowało w startupy AI by przyspieszyć odkrycie leków na Alzheimera. Zastosowanie jest też w badaniach naukowych – AI pomogła np. odkryć nowy antybiotyk (halicynę) analizując, które cząsteczki mogą zabijać lekooporne bakterie.

B2B/B2C: To głównie obszar B2B – firmy farmaceutyczne, laboratoria biotechnologiczne i uniwersytety korzystają z AI aby tworzyć nowe terapie. Dla pacjenta (B2C) efekty są pośrednie – szybciej pojawiają się nowe leki na rynku, potencjalnie tańsze (bo zaoszczędzono na kosztach badań). W przyszłości jednak możemy zobaczyć element B2C: apteki spersonalizowane – AI analizująca profil genetyczny pacjenta zaprojektuje spersonalizowany lek (np. terapia antynowotworowa dopasowana do mutacji danego pacjenta). Lata 2026–2030 mogą przynieść pierwsze dopuszczone do użytku leki odkryte w całości przez sztuczną inteligencję, co będzie przełomem porównywanym do odkrycia antybiotyków.

10. AI w wykrywaniu oszustw i zabezpieczeniach finansowych

Sztuczna inteligencja stała się nieocenionym strażnikiem w świecie finansów, chroniąc przed oszustwami i nadużyciami. Wykorzystując uczenie maszynowe, systemy potrafią analizować miliony transakcji w czasie rzeczywistym i wyłapywać podejrzane wzorce – np. kradzież karty, phishing, pranie brudnych pieniędzy czy defraudacje w firmach. AI reaguje szybciej niż człowiek, wykrywając anomalia zanim szkoda się powiększy.

Narzędzia: Banki korzystają z zaawansowanych silników reguł połączonych z modelami ML – np. FICO Falcon Fraud Manager, SAS Fraud Management, a także nowsze platformy jak Feedzai czy Darktrace (to ostatnie głównie do cyberbezpieczeństwa, ale zbieżne obszary). Systemy antyfraudowe korzystają z sieci neuronowych LSTM do analizy sekwencji transakcji, algorytmów anomalii, a nawet z generatywnej AI do testowania zabezpieczeń (symulacja ataków).

Przykłady wdrożeń: Visa chwaliła się, że dzięki inwestycjom w AI zablokowała w 2023 roku 80 milionów oszukańczych transakcji o wartości 40 miliardów dolarów​. Co więcej, w pilotażu nowego systemu w Wielkiej Brytanii AI wykryła dodatkowe 54% transakcji fraudowych, których nie wyłapały dotychczasowe systemy banków​ (źródło: pymnts.com). PayPal od lat stosuje uczenie maszynowe do oceny ryzyka płatności i dzięki temu utrzymuje straty na minimalnym poziomie mimo ogromnej skali. Banki takie jak JP Morgan czy Santander mają wewnętrzne AI analizujące aktywność klientów – gdy dzieje się coś nietypowego (np. nagły przelew całych oszczędności na konto za granicą), system może wstrzymać operację i zażądać dodatkowej autoryzacji. W firmach ubezpieczeniowych AI wyłapuje próby wyłudzeń odszkodowań (analizując np. setki parametrów zgłoszeń szkód komunikacyjnych). Administracja publiczna (np. US Treasury) podała, że dzięki AI odzyskano w jednym roku $4 mld dolarów z prób wyłudzeń dotacji i świadczeń​ (źródło: home.treasury.gov).

B2B/B2C: B2B – instytucje finansowe i duże przedsiębiorstwa wdrażają AI aby chronić swoje transakcje i finanse (np. korporacyjny system wykrywania nieprawidłowości księgowych). B2C – klient indywidualny nie widzi bezpośrednio działania AI, ale odczuwa jej efekty: mniej przypadków kradzieży pieniędzy z konta, szybsze blokowanie karty gdy podejrzana transakcja, mniejsza liczba fałszywych alarmów (AI lepiej odróżnia rzeczywiste oszustwo od nietypowego, ale legalnego działania klienta). W kontekście konsumentów pojawiają się też aplikacje, które chronią przed oszustwami – np. asystenci AI ostrzegający przed podejrzanymi e-mailami czy telefonami (wykrywając scam i deepfake głosowy próbujący wyłudzić pieniądze).

11. AI w handlu algorytmicznym i inwestycjach (finanse)

Rynki finansowe to środowisko, gdzie prędkość i analiza danych dają przewagę – dlatego AI świetnie się tu sprawdza. Algorytmy tradingowe wsparte uczeniem maszynowym potrafią analizować notowania, newsy i sygnały rynkowe, by podejmować decyzje inwestycyjne w ułamkach sekund. Hedge fundy i giełdy używają AI do optymalizacji portfeli, wykrywania okazji arbitrażowych oraz zarządzania ryzykiem w zmiennych warunkach.

Narzędzia: Stosuje się różnorodne modele – od sieci neuronowych LSTM przewidujących trendy cenowe, przez uczenie wzmocnione (Reinforcement Learning) do tworzenia strategii tradingowych (np. tzw. robogórale optymalizujące portfel), po zaawansowane modele symulacyjne typu Monte Carlo z AI. Platformy tradingowe jak MetaTrader wspierają algorytmy, a niektóre fundusze tworzą własne frameworki (np. Two Sigma i Citadel inwestują w AI). Dostawcy danych finansowych (Bloomberg, Refinitiv) udostępniają również usługi AI – np. Bloomberg GPT to model językowy do analizy raportów i newsów giełdowych.

Przykłady wdrożeń: Fundusze hedgingowe stosujące AI często działają w cieniu, ale według raportów fundusze wykorzystujące strategie AI osiągają średnio o 12% lepsze zwroty niż tradycyjne (źródło: clarigro.com). Przykładem jest Bridgewater Associates, który od lat integruje modele kwantowe i AI, czy fundusz Medallion (Renaissance Technologies), uważany za najskuteczniejszy na świecie, bazujący na podejściu algorytmicznym (choć szczegóły są tajemnicą, wiadomo że korzystają z uczenia maszynowego). W 2024 roku wiele firm inwestycyjnych zaczęło używać ChatGPT-4 do analiz – np. generowania podsumowań raportów finansowych czy nawet kodowania prostych strategii w Pythonie. Giełda w Szanghaju zapowiedziała wdrożenie AI do monitoringu transakcji pod kątem nietypowych wzorców (co wspiera zarówno wykrywanie manipulacji, jak i identyfikację trendów). Bank Morgan Stanley stworzył wewnętrznego chatbota GPT, który pomaga analitykom szybko uzyskać informacje z ogromnej bazy danych finansowych.

B2B/B2C: B2B – główni beneficjenci to instytucje finansowe: banki inwestycyjne, fundusze, biura maklerskie. AI daje im przewagę konkurencyjną i automatyzuje pracę analityków (np. generowanie rekomendacji inwestycyjnych). B2C – dla indywidualnych inwestorów AI pojawia się w formie robo-doradców (np. Betterment, Schwab Intelligent Portfolios), które automatycznie zarządzają portfelem klienta na podstawie algorytmów. Coraz więcej aplikacji tradingowych oferuje wspomaganie AI – np. eToro testuje asystenta podpowiadającego mniej doświadczonym graczom. Jednak trzeba pamiętać, że AI może zwiększać zmienność rynku (algorytmy reagujące błyskawicznie mogą pogłębiać spadki lub wzrosty), więc regulatorzy również korzystają z AI, aby nadzorować rynek i zapewnić stabilność.

12. AI w bankowości i ubezpieczeniach (automatyzacja usług finansowych)

Poza inwestycjami i bezpieczeństwem, AI przenika do codziennych usług finansowych – bankowości detalicznej, kredytów, ubezpieczeń. Umożliwia automatyzację procesów, lepszą ocenę ryzyka kredytowego, personalizację oferty dla klientów oraz szybsze przetwarzanie zgłoszeń (np. likwidacji szkód). Instytucje finansowe, tradycyjnie ociężałe, dzięki AI stają się bardziej zwinne i zorientowane na klienta.

Narzędzia: Wykorzystuje się modele do credit scoringu, które analizują setki czynników o kliencie (nie tylko klasyczny BIK, ale i np. zachowanie w aplikacji mobilnej czy historię transakcji) – przykłady dostawców to Zest AI, Upstart. W ubezpieczeniach – systemy InsurTech AI jak Lemonade AI automatyzują proces zawierania polis i wypłaty odszkodowań. W bankach wdraża się RPA (Robotic Process Automation) wspierane AI do obsługi rutynowych zadań: księgowania, weryfikacji dokumentów, przeciwdziałania praniu pieniędzy (AML). Modele NLP czytają dokumenty (np. zaświadczenia, wnioski kredytowe) i wyciągają z nich dane. Chatboty (omówione wcześniej) w bankowości to już standard – np. mBank ma swojego wirtualnego doradcę, podobnie PKO BP (syntezator głosu konsultanta Haliny w infolinii).

Przykłady wdrożeń: ING Bank Śląski zastosował AI do analizy wydatków klientów i oferowania spersonalizowanych porad oszczędnościowych w aplikacji (jeśli AI widzi, że wydajesz dużo na jedzenie na mieście, może zaproponować plan ograniczenia). Santander używa modeli do oceny zdolności kredytowej, dzięki czemu potrafi udzielić mikro-kredytu w aplikacji w ciągu 5 minut, w pełni automatycznie, jednocześnie utrzymując wskaźniki szkodowości na bezpiecznym poziomie. Allianz i inne firmy ubezpieczeniowe wdrożyły systemy, gdzie klient zgłasza szkodę przez aplikację, wysyła zdjęcia, a AI sama ocenia zniszczenia auta na podstawie obrazu i wylicza koszt – często decyzja o wypłacie odszkodowania zapada w kilkanaście minut, a nie dni. W 2025 upowszechniają się też biometryczne systemy płatności– AI rozpoznaje twarz lub głos klienta i autoryzuje transakcję (np. w bankomatach bez karty). Mastercard raportuje, że inwestycje w AI do obsługi płatności redukują koszty operacyjne i poprawiają doświadczenie klientów.

B2B/B2C: B2B – banki i ubezpieczyciele (oraz fintechy) dzięki AI zwiększają efektywność operacyjną – mniej papierologii, mniej błędów ludzkich, szybsze procesy (co przekłada się na zysk). B2C – klienci zyskują wygodę: kredyty udzielane od ręki, natychmiastowa obsługa roszczeń, oferty skrojone pod ich potrzeby. Przykładowo w ubezpieczeniach komunikacyjnych coraz częściej składka jest dynamicznie wyliczana przez AI na podstawie stylu jazdy (dane z GPS samochodu) – ostrożny kierowca zapłaci mniej. Bankowość staje się niemal niewidoczna – AI w tle zarządza finansami użytkownika, np. automatycznie przenosząc nadwyżki na lepiej oprocentowane lokaty czy przypominając o zbliżających się rachunkach, a docelowo może sama negocjować niższe opłaty (np. refinansowanie kredytu, gdy wykryje korzystniejsze warunki na rynku).

13. AI w produkcji: robotyka i automatyzacja przemysłowa (Przemysł 4.0)

Fabryki stają się coraz bardziej inteligentne dzięki AI. Roboty przemysłowe, które od lat wykonują powtarzalne czynności, teraz zyskują „mózgi” pozwalające im uczyć się, adaptować i współpracować z ludźmi. AI optymalizuje linie produkcyjne, zmniejsza czasy przestojów i poprawia jakość. Mówimy o rewolucji Industry 4.0 – integracji AI, IoT i automatyki w zakładach produkcyjnych.

Narzędzia: Kluczowe technologie to computer vision do kontroli jakości (kamery + CNN wykrywające wady produktów), uczenie ze wzmocnieniem do sterowania robotami (np. robot uczy się optymalnego chwytu przedmiotu), systemy MES z AI do zarządzania produkcją (Manufacturing Execution System). Roboty współpracujące (coboty) mają wbudowane algorytmy AI rozpoznające otoczenie i gesty człowieka (dla bezpieczeństwa). Platformy typu Siemens MindSphere czy GE Predix zbierają dane z maszyn i wykorzystują AI do optymalizacji wydajności. Wózki AGV/AMR w magazynach używają AI do nawigacji i unikania przeszkód.

Przykłady wdrożeń: Siemens stosuje AI w swoich fabrykach (np. zakład elektroniki w Ambergu) – algorytmy kontrolują parametry linii SMT (montażu elektroniki) tak, że osiągnięto tam wydajność 75% wyższą niż dekadę temubez zwiększania zatrudnienia. Tesla wyposażyła roboty w gigafactory w system wizyjny AI, który automatycznie koryguje ich kalibrację w trakcie montażu samochodów. Foxconn (producent elektroniki) wdraża linie z minimalną liczbą pracowników, gdzie AI monitoruje cały proces – od kontroli lutów na płytkach drukowanych po zarządzanie zaopatrzeniem stanowisk. W Polsce np. Fabryka VW we Wrześni korzysta z robotów KUKA z AI do elastycznego montażu modeli aut dostosowanych pod zamówienia (każdy pojazd może być nieco inny). Amazon w swoich centrach logistycznych ma dziesiątki tysięcy robotów transportowych i manipulatorów, które dzięki AI koordynują się, by pakować i sortować paczki – to też element produkcji/usługi logistycznej.

AI znacząco przyspiesza też pracę autonomicznych maszyn – np. marsjański łazik Perseverance z AutoNav (autonomiczną nawigacją) jeździ 4–5 razy szybciej niż poprzednik bez tej technologii​ (źródło: nasa.gov). Podobnie w fabryce – autonomiczny robot mobilny z AI przejedzie halę szybciej i bezpieczniej niż starsze AGV z ustalonym torem.

B2B/B2C: To głównie domena B2B – firmy produkcyjne inwestują w AI dla zwiększenia przewagi konkurencyjnej. Dla klientów końcowych (B2C) efektem jest lepsza jakość produktów (mniej wad dzięki kontroli AI) i często niższe koszty (automatyzacja obniża koszty produkcji, choć to nie zawsze przekłada się na cenę). Ciekawym trendem jest jednak „mass customization” – AI umożliwia produkcję masową spersonalizowanych wyrobów. Na przykład buty sportowe z fabryki Adidas, w której AI zarządza robotami, mogą być na zamówienie dokładnie dopasowane do stopy klienta (bo maszyna automatycznie dostosuje kształt wkładki). W przyszłości klienci będą mogli zamawiać unikalne produkty, a inteligentne fabryki wyprodukują je z wydajnością produkcji masowej.

14. AI w utrzymaniu ruchu i kontroli jakości (przemysł)

Utrzymanie ruchu (maintenance) i kontrola jakości to kluczowe obszary w przemyśle, gdzie AI przynosi ogromne korzyści. Predictive maintenance (utrzymanie predykcyjne) wykorzystuje czujniki i AI do przewidywania awarii maszyn zanim nastąpią – co zapobiega kosztownym przestojom. Z kolei kontrola jakości oparta na AI jest znacznie skuteczniejsza i szybsza niż manualna – kamery z AI badają każdy produkt czy komponent w poszukiwaniu wad, zapewniając blisko 100% kontrolę.

Narzędzia: W predykcji awarii używa się modeli analizujących dane sensoryczne: wibracje, temperaturę, prądy silników, dźwięk pracy maszyn. Przykładem jest system IBM Maximo APM czy polskie rozwiązania od Transition Technologies. Digital Twins – cyfrowe bliźniaki maszyn – pozwalają symulować różne scenariusze i AI uczy się, kiedy parametry odbiegają od normy (sygnał zbliżającej się awarii). W kontroli jakości królują systemy wizyjne: kamery HD + algorytmy CV. Np. Cognex oferuje inteligentne kamery, do których można wgrać sieć neuronową szkoloną do wykrywania konkretnych defektów (rysy, odchyłki wymiarów, złe spasowanie etc.).

Przykłady wdrożeń: General Electric zastosowało AI w swoich turbinach gazowych – modele analizujące drgania i temperatury przewidziały awarię 2 tygodnie przed wystąpieniem, pozwalając na zaplanowany postój zamiast nagłej awarii, co zaoszczędziło miliony dolarów. PKN Orlen testuje system monitoringu instalacji rafineryjnych – dziesiątki czujników + AI informują wcześniej o konieczności wymiany uszczelnień czy czyszczenia wymienników. W branży spożywczej np. Nestlé używa kamer AI do kontroli etykiet i opakowań – każda butelka czy puszka jest sprawdzana pod kątem poprawności druku i uszczelnienia w ułamku sekundy, co praktycznie wyeliminowało pomyłki. Boeing wdrożył AI do kontroli jakości wiązek kablowych w samolotach – wcześniej pracownicy sprawdzali je godzinami, teraz system wizyjny robi to szybciej i wykrywa nawet minimalne luzy czy błędne podłączenia. Jeśli chodzi o utrzymanie ruchu – Deutsche Bahn (koleje niemieckie) stosuje AI do przewidywania usterek pociągów i infrastruktury, zmniejszając opóźnienia z przyczyn technicznych.

B2B/B2C: To sfera B2B, ukryta przed oczami klientów, ale fundamentalna dla gospodarki. Dzięki AI fabryki i infrastruktura działają niezawodnie – co pośrednio wpływa na B2C, bo produkty są dostępne na czas, a usługi (jak kolej) mniej narażone na awarie. Konsumenci zyskują też na jakości – wyroby przechodzą 100% inspekcję AI, więc np. samochody mają mniej ukrytych wad fabrycznych, a elektronika rzadziej trafia uszkodzona. W szerszym ujęciu, mniej awarii przemysłowych to mniejsze ryzyko wypadków i katastrof (np. wycieków chemikaliów), co wpływa na bezpieczeństwo publiczne. W latach 2026–2030 predictive maintenance z pomocą AI stanie się standardem we wszystkich dużych zakładach – odejdziemy od harmonogramowego serwisu („wymień co 6 miesięcy”), przechodząc na serwis „dokładnie wtedy, gdy to potrzebne” określony przez AI.

15. AI w łańcuchu dostaw i logistyce (optymalizacja dostaw)

Globalne łańcuchy dostaw są skomplikowane – AI pomaga je optymalizować na każdym etapie. Począwszy od prognozowania popytu, poprzez zarządzanie zapasami, planowanie produkcji, aż po dystrybucję i trasowanie transportu – algorytmy uczące się są w stanie znajdować optymalne rozwiązania w czasie rzeczywistym mimo tysięcy zmiennych. W efekcie firmy mogą dostarczać szybciej, taniej i z mniejszą emisją CO2 (bo np. ciężarówki jeżdżą pełniejsze i krótszymi trasami).

Narzędzia: Wykorzystuje się techniki optymalizacji kombinatorycznej połączone z AI – np. algorytmy mrówkowe, symulowane wyżarzanie wspierane heurystykami ML, czy sieci neuronowe do predykcji warunków i inteligentnego przeszukiwania rozwiązań. Platformy ERP jak SAP integrują moduły AI do zarządzania zapasami (automatyczne zamówienia brakujących komponentów). W logistyce dystrybucji stosuje się systemy TMS (Transportation Management System) z AI – np. Oracle Cloud Logistics czy Blue Yonder – które potrafią dynamicznie wyznaczać trasy kierowcom, uwzględniając ruch, pogodę, okna czasowe dostaw. FedEx czy UPS mają własne algorytmy (UPS słynny ORION) – dziś wzbogacane AI – które minimalizują przejazdy (UPS swego czasu zmniejszył przez to miliony litrów paliwa rocznie, np. unikając skrętów w lewo).

Przykłady wdrożeń: Amazon to mistrz logistyki AI – ich centra fulfillment korzystają z przewidywania popytu przez AI, aby rozlokować towary bliżej klientów zanim ci je zamówią. Dzięki temu ogromna część zamówień może być dostarczona w 1 dzień. Walmart używa AI do zarządzania stanami magazynowymi w swoich sklepach: system przewiduje sprzedaż i steruje dostawami tak, by półki nie świeciły pustkami, ale też by nie zalegał towar – w wyniku redukując koszty magazynowania o kilkanaście procent. Firmy spedycyjne jak DB Schenker wdrażają AI do konsolidacji ładunków – kilka mniejszych zleceń łączy w jeden transport optymalną drogą. Maersk (gigant shippingu) wykorzystuje AI do planowania ruchu kontenerowców i przekierowywania ładunków przy opóźnieniach portowych, co w dynamicznych warunkach (np. zatory w Kanale Sueskim) minimalizuje skutki opóźnień. Wreszcie, miasta zaczynają korzystać z AI do zarządzania ruchem ciężarówek – np. Singapur analizuje dane i steruje sygnalizacją, aby konwoje towarowe przejeżdżały płynniej, co jest elementem inteligentnej logistyki miejskiej.

B2B/B2C: B2B – firmy oszczędzają miliardy dzięki wydajniejszej logistyce, zapewniając bardziej niezawodny serwis partnerom i detalistom. B2C – przeciętny konsument odczuwa to jako szybsze i pewniejsze dostawy. W erze e-commerce każdy chce otrzymać paczkę „na jutro” – AI umożliwia spełnienie tych oczekiwań bez chaosu w centrach logistycznych. Ponadto lepsze prognozy popytu oznaczają, że popularne produkty rzadziej są „chwilowo niedostępne”, co poprawia doświadczenie zakupowe. W szerszym ujęciu, inteligentna logistyka to też korzyść dla środowiska – mniej pustych przebiegów ciężarówek oznacza mniejszą emisję, a to przekłada się na czystsze powietrze dla wszystkich.

16. AI w handlu detalicznym i e-commerce (personalizacja zakupów)

W sklepach stacjonarnych i internetowych AI zmienia sposób, w jaki kupujemy. Personalizacja oferty, dynamiczne ceny, inteligentne rekomendacje produktów, automatyzacja obsługi sklepu – to wszystko zasługa AI. Celem jest lepsze dopasowanie się do klienta i zwiększenie sprzedaży, a także optymalizacja operacji sklepowych (zarządzanie półką, zapasami, marketingiem).

Narzędzia: Silniki rekomendacyjne (np. AWS Personalize, Google Recommendations AI) analizują zachowanie klientów i polecają produkty, co zwiększa konwersję. Systemy do analizy koszyków (market basket analysis) z uczeniem maszynowym wyciągają wnioski, jakie produkty są kupowane razem, by lepiej planować promocje. AI wspiera też visual search – np. aplikacja pozwala zrobić zdjęcie ubrania, a AI znajdzie podobny produkt w sklepie. CCTV z AI liczą klientów i analizują ich ścieżki w sklepach, co pomaga w układaniu towarów. W e-commerce chatboty i voiceboty (jak opisano wcześniej) obsługują klientów. Dynamic pricing – algorytmy zmieniają ceny w czasie rzeczywistym w zależności od popytu i podaży (Amazon słynie z milionów zmian cen dziennie, robionych przez AI).

Przykłady wdrożeń: Amazon generuje ok. 35% swoich przychodów dzięki silnikowi rekomendacji produktów​ – „Klienci, którzy kupili X, kupili też Y”. Netflix podobnie – 75% oglądanych treści pochodzi z rekomendacji ich algorytmu​. To pokazuje moc personalizacji. W branży modowej sklepy online jak Zalando stosują AI do dopasowania rozmiaru – na podstawie danych klienta i zdjęć ubrania potrafią przewidzieć, jak będzie leżeć i czy warto sugerować inny rozmiar, zmniejszając zwroty. Carrefour testuje kasy samoobsługowe z AI, które rozpoznają produkty (np. warzywa po wyglądzie) bez skanowania kodu kreskowego. Sephora ma aplikację Visual Artist z AR i AI, która pozwala wirtualnie „przymierzyć” kosmetyki na swojej twarzy i poleca odcienie pasujące do karnacji – co zwiększyło sprzedaż online kosmetyków kolorowych. W Chinach Alibaba w swoich supermarketach Hema używa AI do zarządzania ruchem klientów – wysyła powiadomienia promocyjne na telefon, żeby zachęcić do odwiedzenia mniej zatłoczonej alejki, równoważąc obłożenie sklepu.

B2B/B2C: B2C – klienci dostają bardziej spersonalizowane, intuicyjne doświadczenie zakupowe. Sklep „zna” ich preferencje, przez co poleca rzeczy trafiające w gust, co oszczędza czas przeszukiwania katalogu. Dzięki AI można liczyć na dynamiczne rabaty dopasowane do naszego profilu czy historii zakupów. B2B – detalistom AI pomaga zwiększyć sprzedaż i lojalność klientów, a także usprawnić operacje (mniej braków towarowych, lepsza alokacja personelu). Hurtownie i dostawcy współpracują poprzez systemy AI, by zapewnić sklepowi ciągłość dostaw towarów szybkozbywalnych. Finalnie konsument wchodzi do sklepu przyszłości, gdzie półki zawsze mają to, po co przyszedł, kasa samo nalicza zakupy (jak w Amazon Go), a promocje wydają się „uszyte na miarę”.

17. AI w marketingu i reklamie (targetowanie i kreacja)

Marketing przeżywa transformację cyfrową, a AI stała się jego motorem napędowym. Pozwala na hiper-personalizację przekazu reklamowego, automatyzuje zakup reklam (programmatic), optymalizuje kampanie w czasie rzeczywistym oraz sama tworzy treści reklamowe. Dzięki AI marketerzy lepiej rozumieją zachowania klientów i potrafią skuteczniej do nich dotrzeć.

Narzędzia: Platformy DSP z AI (Demand-Side Platform) do zakupu reklam online – np. Google Ads i Meta Ads mocno wykorzystują AI do określania, komu i kiedy wyświetlić reklamę (ich algorytmy uczą się, gdzie reklama da najwyższy CTR i konwersję). Segmentacja klientów za pomocą uczenia maszynowego dzieli odbiorców na mikro-grupy, do których można kierować spersonalizowane komunikaty. Narzędzia do email marketingu z AI (np. Optimove, SparkPost) dobierają najlepszy czas wysyłki i personalizują treść pod odbiorcę. W kreacji – generatory tekstów (opisane w punkcie 1) piszą teksty reklam, a generatory obrazów (punkt 3) tworzą grafiki i bannery. AI ocenia też sentyment marki w social media (social listening) i potrafi wyłapać trendy, które warto wykorzystać w kampanii.

Przykłady wdrożeń: Coca-Cola w 2023 uruchomiła kampanię „Masterpiece”, gdzie AI generowała wersje klasycznych dzieł sztuki z motywem Coca-Coli – przyciągnęło to ogromne zaangażowanie w social media. Heineken użył ChatGPT do wygenerowania setek wariantów sloganów i copy reklamowych, testując które najlepiej rezonują z odbiorcami. L’Oreal stosuje AI do doboru influencerów – model analizuje ich publiczność i treści, by wskazać, który influencer da najlepszy zwrot z kampanii dla danej linii kosmetyków. Po stronie optymalizacji, McDonald’s wdrożył system dynamicznych menu cyfrowych (Digital Drive Thru) – AI zmienia wyświetlane promocje zależnie od pory dnia, pogody (np. w upał promuje lody i napoje), natężenia ruchu czy popularności pozycji, zwiększając sprzedaż produktów dnia. HubSpot i inne platformy marketing automation mają wbudowane AI, które analizuje skuteczność kampanii i sugeruje zmiany (np. inny segment docelowy lub zwiększenie budżetu na kanał, który daje lepszy wynik).

B2B/B2C: B2B – agencje reklamowe i działy marketingu korporacji wykorzystują AI do planowania i prowadzenia kampanii wielokanałowych efektywniej i na większą skalę. 90% liderów marketingu deklaruje zamiar wdrażania generatywnej AI w codziennej pracy​ (źródło: research.aimultiple.com), co wynika z wymiernych rezultatów (kampanie AI-driven przynoszą często dwucyfrowy wzrost ROI). B2C – konsumenci stykają się z reklamami, które coraz lepiej trafiają w ich potrzeby – co bywa korzystne (reklamy są mniej oderwane od zainteresowań), choć rodzi pytania o prywatność i „bańki informacyjne”. Z punktu widzenia klienta AI może też ograniczyć negatywne doświadczenia: np. zapobiegnie zbyt częstemu wyświetlaniu tej samej reklamy (tzw. wear-out) lub dopilnuje, by nie pokazywać reklam produktu, który właśnie kupił. Marketing wsparty AI bywa tak skuteczny, że klient czuje się jakby marka czytała mu w myślach – co jest celem wielu firm w epoce ekonomii doświadczeń.

18. AI w sprzedaży i CRM (zarządzanie relacjami z klientem)

Sztuczna inteligencja jest także nowym asystentem działów sprzedaży. Pozwala identyfikować najlepsze leady, przewidywać które szanse sprzedażowe zakończą się sukcesem, personalizować oferty dla klientów biznesowych oraz automatyzować wiele czynności CRM (Customer Relationship Management). Innymi słowy, AI pomaga sprzedawać mądrzej, nie ciężej – zwiększając skuteczność zespołów handlowych.

Narzędzia: Systemy CRM (Salesforce, Microsoft Dynamics, HubSpot) mają wbudowane moduły AI. Salesforce Einstein AI analizuje interakcje z klientami i podpowiada handlowcom kolejne kroki (np. „klient otworzył Twoją ofertę 3 razy – zadzwoń teraz”). Gong i Chorus – narzędzia, które nagrywają rozmowy sprzedażowe i używają NLP do analizy ich treści, dając wskazówki co działa, a co nie (np. zidentyfikują, że skuteczni sprzedawcy więcej słuchają niż mówią, albo że wspomnienie konkretnej funkcji zwiększa szanse domknięcia). AI do lead scoringu ocenia potencjalnych klientów na podstawie danych (wielkość firmy, zachowanie na stronie, zaangażowanie w kampanie) i priorytetyzuje działania sprzedażowe.

Przykłady wdrożeń: HP (Hewlett-Packard) wykorzystało AI do analizy swojej bazy klientów B2B – model wskazał, którzy klienci są najbardziej skłonni kupić dodatkowe usługi serwisowe. Po wdrożeniu targetowanych ofert sprzedaż usług posprzedażowych wzrosła o kilkanaście procent. Airbnb z kolei wykorzystał uczenie maszynowe w marketingu mailowym – AI decydowała, jaką treść i kiedy wysłać byłym gospodarzom, by zachęcić ich do ponownego wynajmu – co wygenerowało znaczącą liczbę reaktywowanych ofert. Narzędzie Gong pomogło tysiącom zespołów sprzedażowych poprawić skrypty rozmów – np. wykryto, że poruszanie kwestii cen zbyt wcześnie zmniejszało szanse sprzedaży o 20%, więc przeszkolono handlowców, by najpierw skupiali się na wartości. Firma Autodesk (oprogramowanie CAD) zastosowała AI do rejestrowania interakcji na swojej stronie i w wersjach trial – model identyfikuje użytkowników, którzy prawdopodobnie są gotowi na zakup pełnej licencji i przekazuje te leady do działu sprzedaży. Dzięki temu konwersja trial->płatny wzrosła, a handlowcy nie marnują czasu na „zimne” leady.

B2B/B2C: Największe zastosowanie jest w B2B – długie cykle sprzedaży, złożone produkty i drodzy handlowcy to idealny grunt, by AI optymalizowała proces. Lepsza selekcja leadów i wskazówki dla sprzedawców mogą znacząco podnieść przychody firmy. W B2C (szczególnie e-commerce) rola AI jest często zautomatyzowana – to platforma sama sprzedaje (rekomendacje, dynamiczne ceny – jak opisywaliśmy). Jednak np. przy sprzedaży dóbr luksusowych czy nieruchomości AI może wspierać doradców klienta podobnie jak w B2B. Dla klientów biznesowych AI oznacza, że dostają ofertę bardziej dopasowaną do ich potrzeb i w najlepszym momencie (bo np. model wyliczył, że warto złożyć propozycję upgrade’u dokładnie po pół roku używania produktu, kiedy klient zaczyna odczuwać ograniczenia tańszego planu). Dla klientów indywidualnych – AI sprawia, że firmy mniej „zaśmiecają” ich przypadkowymi telefonami i mailingami, a bardziej celują z tym, co faktycznie ich interesuje.

19. Autonomiczne pojazdy (samochody i ciężarówki bez kierowcy)

Autonomiczne samochody to jeden z najbardziej rozpoznawalnych przykładów AI. Pojazdy naszpikowane czujnikami (kamerami, lidarami, radarami) wykorzystują sztuczną inteligencję do rozumienia otoczenia i podejmowania decyzji na drodze – w efekcie potrafią prowadzić bez udziału człowieka. W 2025 roku autonomiczne auta są wciąż w fazie testów i ograniczonych wdrożeń, ale postęp jest ogromny – w niektórych miastach taksówki bez kierowcy już wożą pasażerów.

Narzędzia: Autonomię umożliwiają głębokie sieci neuronowe do rozpoznawania obrazu (identyfikacja znaków, pieszych, innych pojazdów), algorytmy fuzji sensorów łączące dane z wielu źródeł oraz systemy planowania trajektorii i unikania kolizji (często oparte o uczenie ze wzmocnieniem lub metodę drzew decyzyjnych MCTS). Platformy jak NVIDIA Drivedostarczają sprzęt i biblioteki dla aut (komputery pokładowe z GPU). Liderzy to m.in. Waymo (Google), Cruise (General Motors), Tesla (choć Tesla stawia bardziej na podejście „vision only”). W ciężarówkach rozwiązania tworzy np. TuSimple, Aurora.

Przykłady wdrożeń: Waymo One – usługa robotaxi działająca od 2023 w Phoenix i San Francisco – to realne taksówki bez kierowcy dostępne komercyjnie. Flota Waymo przejechała już miliony kilometrów autonomicznie. Cruise (wspierany przez GM i Hondę) również wozi pasażerów w San Francisco i zapowiada wejście do kolejnych miast. Tesla udostępniła ponad 400 tys. kierowców beta-wersję swojego Full Self-Driving (FSD), który potrafi samodzielnie jeździć po ulicach miast – choć pod nadzorem i z różnym skutkiem, to zbierane dane z milionów mil uczą system coraz lepiej radzić sobie w trudnych sytuacjach. Chiny nie pozostają w tyle: Baidu Apollo Go działa jako robotaxi m.in. w Pekinie i Shenzhen. W obszarze transportu towarów – w 2024 w USA ciężarówka startupu Plus.ai przejechała autonomicznie z ładunkiem masła z Kalifornii do Pensylwanii (4,5 tys. km) pod minimalnym nadzorem kierowcy bezpieczeństwa. Europe testuje konwoje ciężarówek (platooning) jadących autonomicznie w kolumnie, połączonych siecią 5G.

B2B/B2C: B2C – docelowo przeciętny Kowalski będzie mógł wsiąść do auta, powiedzieć „Jedź do pracy” i resztę zrobi AI. To obiecuje zwiększyć bezpieczeństwo (wyeliminowanie błędów ludzkich – zmęczenie, rozproszenie), dać wygodę (można odpoczywać w podróży) i dostęp do mobilności osobom, które prowadzić nie mogą (np. seniorzy, osoby niepełnosprawne). Na razie jednak bezpośrednio B2C dotyczy to niewielu (np. pasażerów Waymo One). B2B – branża transportowa czeka na autonomię, by zniwelować brak kierowców ciężarówek i obniżyć koszty. Firmy logistyczne testują autopiloty na autostradach, gdzie jazda jest stosunkowo przewidywalna. Autonomiczne floty taxi mogą zmienić model biznesu Ubera czy Bolta – firmy będą mieć własne pojazdy zamiast kierowców-partnerów. W przemyśle motoryzacyjnym zaś AI staje się kluczowa – producenci jak Ford, VW, Toyota inwestują miliardy w rozwój tej technologii, by nie zostać z tyłu. Eksperci przewidują, że do 2030 roku samochody poziomu 4 autonomii (jazda bez rąk i oczu w określonych warunkach) będą dostępne powszechnie, co zapoczątkuje jedną z największych zmian społecznych związanych z AI.

20. Autonomiczne drony i roboty dostawcze

Poza samochodami, sztuczna inteligencja napędza też autonomiczne drony powietrzne i lądowe. Drony dostawcze potrafią samodzielnie przenosić paczki do klientów, omijając przeszkody. Roboty – kurierzy na chodnikach (np. małe sześciokołowe wózki) dowożą jedzenie czy zakupy na ostatniej mili. Autonomiczne maszyny mobilne znajdują też zastosowanie w magazynach, rolnictwie i wojsku.

Narzędzia: SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) – algorytmy pozwalające dronom i robotom tworzyć mapę otoczenia w locie i lokalizować się na niej – wspierane przez AI, aby radziły sobie w nieznanym terenie. Wizja komputerowa do wykrywania przeszkód i lądowisk. Systemy kontroli lotu z elementami uczenia (niektóre drony używają sieci neuronowych do stabilizacji w trudnych warunkach, np. silny wiatr). Swarm intelligence – AI umożliwiająca koordynację roju dronów lub floty robotów. Platformy: DJI rozwija własne algorytmy do swoich dronów konsumenckich (funkcja omijania przeszkód), a startupy jak Skydio czy Wing (Alphabet) skupiają się na pełnej autonomii lotu.

Przykłady wdrożeń: Amazon Prime Air – po latach zapowiedzi, Amazon w 2024 oficjalnie ruszył z pilotażem dostaw dronami w Kalifornii i Teksasie: niewielkie autonomiczne quadcoptery dostarczają paczki do ogródków klientów w ciągu <60 minut od zamówienia. Wing, spółka-córka Google, realizuje już tysiące dostaw dronami w Australii (dostarcza kawę, jedzenie, leki mieszkańcom przedmieść). W Estonii i USA roboty dostawcze Starship Technologies jeżdżą po kampusach i miastach, dostarczając posiłki – w pełni autonomicznie, klienci odbierają je poprzez aplikację. Na Ukrainie testowano w 2023 autonomiczne drony ewakuacyjne niosące medykamenty na polu walki. Zastosowania są też w magazynach: Ocado, brytyjski e-grocer, ma automatyczny magazyn gdzie setki robotów poruszają się po siatce regałów z towarami – steruje nimi AI tak, by pobierały produkty do zamówień bez kolizji i jak najefektywniej (to przypomina ruch po planszy – rozwiązanie niemal jak łamigłówka, idealna dla algorytmów). UPS i DHL również testują drony – np. dron UPS dostarczył próbki medyczne między szpitalami w Północnej Karolinie, co oszczędziło czas w ruchu ulicznym.

B2B/B2C: B2C – klienci zyskują nowe formy dostaw: szybkie drony prosto pod dom lub urocze roboty dostarczające pizzę pod drzwi akademika. To wygoda i szybkość, zwłaszcza na obszarach, gdzie tradycyjny kurier jechałby długo (rozproszone przedmieścia) lub nie ma go kto posłać. B2B – firmy logistyczne redukują koszty ostatniej mili, restauracje mogą obsłużyć więcej zamówień (robot jedzie zamiast kuriera na skuterze), a rolnicy używają dronów do oprysków i monitoringu pól automatycznie. Wojsko i służby ratownicze też są beneficjentami – drony dostarczą zaopatrzenie tam, gdzie człowiek nie dotrze bezpiecznie. W ciągu następnych lat spodziewamy się regulacji prawnych, które szerzej otworzą przestrzeń powietrzną dla dronów – wtedy ta technologia może stać się powszechna w miastach, tak jak dziś widok furgonetki kurierskiej.

21. AI w inteligentnych miastach i transporcie publicznym

Miasta stają się „smart” z pomocą AI – oznacza to zarządzanie ruchem drogowym, transportem publicznym, energią czy infrastrukturą miejską w sposób inteligentny i dynamiczny. AI potrafi np. sterować sygnalizacją świetlną, by zmniejszyć korki, optymalizować rozkłady jazdy autobusów pod rzeczywisty popyt, monitorować stan infrastruktury (mosty, rury) i wspierać służby miejskie w reagowaniu na incydenty.

Narzędzia: Systemy zarządzania ruchem (UTMC) wzbogacane AI – czujniki (kamery, pętle indukcyjne) dają dane, a algorytmy (np. oparte o uczenie wzmocnione lub optymalizację stochastyczną) decydują o długości cykli świateł, wjazdach na autostrady itp. Predykcyjne modele transportowe analizują dane z GPS pojazdów i smartfonów, by przewidzieć gdzie zrobi się tłoczno i odpowiednio przekierować ruch (np. przez tablice VMS). Monitoring miejski z AI– kamery miejskie wykrywają nietypowe zdarzenia: wypadki, bójki, pożary (to łączy się z bezpieczeństwem, omówionym w nast. punkcie). W transporcie publicznym: algorytmy optymalizacji rozkładów (np. jak dostosować częstotliwość metra do pory dnia), systemy on-demand transit (gdzie autobus jedzie zmienioną trasą, bo AI zebrała zgłoszenia od pasażerów).

Przykłady wdrożeń: Los Angeles zastosowało AI do sterowania sygnalizacją na ponad 400 skrzyżowaniach, co skróciło średni czas przejazdu o 13% w godzinach szczytu – system adaptuje się do natężenia ruchu na bieżąco. Singapur już od lat łączy pobór opłat za wjazd do centrum z dynamicznym sterowaniem ruchem – planuje wprowadzić AI, która w czasie rzeczywistym będzie zmieniać stawki opłat i cykle świateł tak, by ruch był płynny. W Las Vegas kamery AI ostrzegają kierowców (przez systemy V2X) o pieszych wchodzących nagle na jezdnię czy nadjeżdżających pojazdach uprzywilejowanych – to zwiększa bezpieczeństwo. Amsterdam testuje AI do zarządzania mostami i śluzami – model przewiduje ruch statków i zapobiega korkom drogowym, decydując kiedy podnieść most z najmniejszym utrudnieniem dla aut. W transportowej stolicy jak Tokio analizatory strumieni pasażerów i AI w metrze potrafią przewidzieć z wyprzedzeniem zatory na stacjach i wysyłają dodatkowe składy lub komunikaty kierujące ludzi alternatywnymi trasami.

B2B/B2C: To zastosowanie głównie w sferze publicznej (gminy, miasta), więc trudno mówić o B2B czy B2C, ale o wpływie na obywateli. Mieszkańcy odczuwają efekty jako sprawniej działające miasto – mniej korków, lepszy transport, szybsza reakcja na awarie. Biznes (B2B) także korzysta: dostawy docierają szybciej, pracownicy mniej czasu tracą w drodze, a np. firmy energetyczne dzięki smart gridom miejskim lepiej zarządzają dostawami prądu. Ciekawy aspekt to partycypacja – miasta mogą udostępniać pewne narzędzia AI mieszkańcom, np. aplikację, w której AI podpowiada najlepszy środek transportu na dany przejazd biorąc pod uwagę korki, pogodę i nasz cel (np. rekomendacja: „Dziś weź rower miejski, dotrzesz najszybciej”). W skrócie, inteligentne miasta to przykład, jak AI przenosi się z pojedynczych firm czy urządzeń na poziom systemowy, obejmując cały ekosystem usług dla społeczności.

22. AI w rolnictwie precyzyjnym (agrotech)

Rolnictwo również korzysta z AI, aby stać się bardziej wydajne i zrównoważone. Rolnictwo precyzyjne polega na dostarczaniu dokładnie tylu zasobów (woda, nawozy, pestycydy) ile potrzeba, dokładnie tam, gdzie potrzeba – a to umożliwia analiza danych z pól przez AI. Drony i czujniki generują dane, a algorytmy decydują, co zrobić: gdzie podlewać, gdzie opryskać, kiedy zebrać plon.

Narzędzia: Drony z kamerami multispektralnymi wykrywają stany upraw (wilgotność gleby, oznaki chorób roślin). Czujniki IoT w polu mierzą warunki (wilgotność, pH gleby). Platformy typu Climate FieldView (Bayer) albo John Deere Operations Center integrują te dane i wykorzystują AI do rekomendacji dla rolnika. Roboty rolnicze (np. FarmWise, Naio) używają wizji komputerowej do odróżniania chwastów od upraw i mechanicznego odchwaszczania lub precyzyjnego oprysku tylko chwastów (redukcja herbicydów). W hodowli – systemy AI monitorujące zachowanie zwierząt (np. kamery w oborze wykrywające kulawizny krów czy moment wycielenia).

Przykłady wdrożeń: John Deere wprowadził maszynę See & Spray: kombajn opryskowy z AI, który rozpoznaje chwasty i pryska tylko na nie – ograniczając zużycie chemii o do 90%. Syngenta stosuje AI do prognozowania plonów – modele uczą się na danych pogodowych i stanie pól, co pomaga rolnikom zaplanować zbiory i sprzedaż. W Kalifornii firmy sadownicze używają dronów z AI do monitoringu sadów – np. wykrywanie w którym rejonie sadu jabłonie zaczynają chorować, aby punktowo reagować. Startup Plenty (agrotechnologia indoor farming) stosuje AI do kontroli wzrostu roślin w wertykalnych farmach – czujniki plus kamery i algorytmy dają optymalne światło, temperaturę i nawodnienie, osiągając plony kilkakrotnie większe niż w polu tradycyjnym. Farmer’s Edge w Kanadzie oferuje rolnikom system AI, który na podstawie zdjęć satelitarnych co 5 dni ocenia zdrowie roślin i wysyła alerty: np. „pole pszenicy działka A – możliwy początek choroby liści w północnej części, zalecany oprysk”.

B2B/B2C: B2B – głównie gospodarstwa rolne i przedsiębiorstwa agrotechniczne. Dla nich AI oznacza niższe koszty i wyższe plony: mniej nawozów (oszczędność i ekologia), mniej straconych upraw (bo w porę wykryte problemy), automatyzacja (roboty do zbioru owoców rozwiązują problem braku rąk do pracy). B2C – konsument zyskuje żywność produkowaną bardziej zrównoważenie (mniej pestycydów trafia do gleby i wody), potencjalnie tańszą i wyższej jakości. W dłuższym terminie AI w rolnictwie ma pomóc wyżywić rosnącą populację – zwiększając efektywność upraw bez powiększania areału. Już teraz w niektórych uprawach precyzyjne techniki dały znaczące wzrosty wydajności. Dodatkowo, rolnictwo precyzyjne sprzyja środowisku – ogranicza emisje gazów cieplarnianych (mniej maszyn jeździ, mniej nawozów które generują N2O), co jest globalnie istotne.

23. AI w energetyce (inteligentne sieci i efektywność)

W sektorze energetycznym sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w zarządzaniu sieciami elektroenergetycznymi (smart grid), optymalizacji zużycia energii i integracji odnawialnych źródeł. Pozwala przewidywać zapotrzebowanie, dynamicznie sterować produkcją i magazynowaniem energii oraz zwiększać efektywność wykorzystania prądu w budynkach i fabrykach.

Narzędzia: Smart grid wykorzystuje systemy sterowania z AI – np. algorytmy uczenia maszynowego do prognozy obciążenia sieci (na podstawie pogody, pory dnia, danych historycznych) i sterowania rozproszonymi źródłami (wiatr, słońce, baterie). Demand response AI – systemy, które automatycznie zmniejszają zużycie np. w zakładach lub chłodniach na zlecenie operatora, gdy sieć jest przeciążona, w zamian za rabaty. Systemy zarządzania budynkiem (BMS) z AI uczą się nawyków użytkowników i sterują ogrzewaniem/klimatyzacją, oświetleniem tak, by było komfortowo przy minimalnym zużyciu (np. Google przy pomocy DeepMind zredukował zużycie energii na chłodzenie swoich serwerowni o 40%; źródło: journal.everypixel.com). W energetyce rozproszonej – falowniki fotowoltaiczne z AI optymalizują pracę paneli, a w energetyce przemysłowej – AI monitoruje turbiny wiatrowe czy generatory, by poprawić ich wydajność i predykcyjnie serwisować (tu zbieżność z maintenance).

Przykłady wdrożeń: Google DeepMind już w 2016 zastosował AI w swoich centrach danych i osiągnął redukcję zużycia prądu na chłodzenie ~40%​ (źródło: journal.everypixel.com). Dziś podobne rozwiązania wdrażane są w biurowcach i centrach handlowych – budynek Edge w Amsterdamie(uznawany za jeden z najinteligentniejszych) wykorzystuje sieć czujników i AI do zarządzania energią, dzięki czemu zużycie energii jest o połowę mniejsze niż w budynkach podobnej wielkości. Operator sieci w Wielkiej Brytanii (National Grid) używa AI do predykcji zapotrzebowania z dokładnością do pojedynczych procent – to pozwala lepiej bilansować system i unikać blackoutów. Tesla rozwija system Autobidder, gdzie AI zarządza wielkimi bateriami (np. w Australii Południowej) – kupuje i sprzedaje energię na rynku w idealnych momentach, stabilizując sieć i zarabiając dla operatora baterii. Farmy wiatrowe – Siemens Gamesa integruje czujniki w turbinach i modele AI, które dostrajają kąt łopat do zmieniającego się wiatru dynamiczniej niż standardowe automatyczne systemy, zwiększając generację o kilka procent (co przy farmie 100 MW daje MW dodatkowej mocy wartej miliony).

B2B/B2C: B2B – zakłady energetyczne, operatorzy sieci, duże przedsiębiorstwa – dla nich AI oznacza niższe koszty operacyjne i lepsze wykorzystanie zasobów. Firma produkcyjna może z AI przesunąć najbardziej energochłonne procesy na godziny tańszej energii, oszczędzając sporo na rachunkach. B2C – konsumenci zyskują stabilniejsze dostawy (mniej awarii, blackoutów), potencjalnie niższe ceny (efektywność sieci = mniejsze straty i koszty). Coraz więcej gospodarstw domowych ma też inteligentne liczniki i aplikacje, które doradzają jak oszczędzać energię – np. wskazują, że najwięcej pobiera stary sprzęt AGD, i sugerują wymianę. W przyszłości, z rozwojem prosumenckich instalacji OZE, AI może zarządzać mikrosiecią na poziomie osiedla – domy będą wymieniać się energią (jeden nadmiar odda do baterii sąsiada itd.), a mieszkańcy tego nawet nie zauważą, poza niższymi rachunkami. Ogólnie, AI przyczynia się do transformacji energetycznej – ułatwiając integrację źródeł odnawialnych (które są niestabilne), co finalnie służy całemu społeczeństwu.

24. AI w badaniach nad klimatem i ochronie środowiska

W obliczu kryzysu klimatycznego sztuczna inteligencja stała się ważnym narzędziem dla naukowców. Używa się jej do modelowania zmian klimatu, prognozowania ekstremalnych zjawisk pogodowych, monitorowania przyrodyoraz optymalizacji działań proekologicznych (np. redukcji emisji). AI może przetwarzać ogromne zbiory danych klimatycznych szybciej niż tradycyjne modele, a także znajdować wzorce niezauważalne przez człowieka.

Narzędzia: Klimatyczne modele symulacyjne nowej generacji – np. sieci neuronowe do szybszego aproksymowania pewnych procesów w globalnych modelach (co skraca obliczenia superkomputerowe). AI4Climate – inicjatywy gdzie modele uczą się na danych satelitarnych i meteorologicznych, aby przewidywać np. trasy huraganów, ryzyko powodzi czy rozprzestrzenianie pożarów. Monitorowanie środowiska: rozpoznawanie obrazów satelitarnych (Google Earth Engine z AI) do śledzenia wylesiania, zanieczyszczeń w rzekach, zmian powierzchni lodowców. Optymalizacja: algorytmy wyznaczające najlepsze strategie np. rozmieszczenia farm wiatrowych biorąc pod uwagę dane pogodowe i środowiskowe.

Przykłady wdrożeń: DeepMind we współpracy z instytutami meteorologicznymi stworzył model Nowcastingkrótkoterminowych opadów – za pomocą uczenia maszynowego przewiduje intensywność deszczu na najbliższe 2 godziny dużo dokładniej niż dotychczasowe metody, co pomaga ostrzegać przed gwałtownymi ulewami. Microsoft AI for Earth sponsorował projekty używające AI do zliczania zwierząt zagrożonych wyginięciem na podstawie kamer-pułapek (rozpoznawanie gatunków) oraz do detekcji nielegalnego wycinania lasów Amazońskich z danych satelitarnych. NASA używa AI by na podstawie danych z misji satelitarnych ocenić, które regiony są najbardziej narażone na susze w nadchodzących latach – co pozwoli lepiej zarządzać gospodarką wodną. W 2024 ogłoszono, że dzięki AI udało się poprawić modele klimatyczne tak, że lepiej odwzorowują zachowanie chmur i aerozoli, zmniejszając niepewności prognoz globalnego ocieplenia. W miastach jak Chicago algorytmy uczenia analizują historyczne dane pogodowe i warunki glebowe, aby zaplanować nasadzenia drzew w miejscach, gdzie najlepiej przetrwają zmiany klimatu i dadzą największy efekt schładzania otoczenia.

B2B/B2C: Głównymi użytkownikami są instytucje badawcze i rządy (czyli sektor publiczny), choć i firmy prywatne (np. ubezpieczyciele – modelowanie ryzyka katastrof, czy korporacje – planowanie zrównoważonego rozwoju) też korzystają. Dla społeczeństwa (B2C) najważniejszy jest efekt: lepsze prognozy pogody ekstremalnej = możliwość przygotowania się, potencjalnie mniej ofiar i strat. AI pomaga też ocenić skuteczność polityk klimatycznych – np. śledząc redukcje emisji czy stan lasów. W szerszym wymiarze, AI w służbie środowiska to przykład jak technologia może pomóc rozwiązać globalne problemy – jednak wymaga to współpracy ponad podziałami i otwartości danych. W latach 2026–2030 możemy się spodziewać np. ostrzeżeń klimatycznych generowanych automatycznie: AI przeanalizuje globalne dane i powie „jeśli szybko nie zmniejszymy emisji o X, ten region świata będzie miał Y problemów” – być może takie konkrety przekonają opinię publiczną i polityków do bardziej stanowczych działań. AI staje się więc ważnym sojusznikiem planety.

25. AI w bezpieczeństwie publicznym i nadzorze

Sztuczna inteligencja jest coraz częściej wykorzystywana przez służby mundurowe i agencje bezpieczeństwa do monitoringu i analizy danych w celu zapobiegania przestępczości i zapewnienia bezpieczeństwa. Obejmuje to m.in. systemy rozpoznawania twarzy, analizy nagrań z kamer miejskich, predykcyjne patrole policji, a także wspomaganie w sytuacjach awaryjnych (np. detekcja strzałów, wykrywanie wypadków na żywo).

Narzędzia: Rozpoznawanie twarzy (face recognition) – głośna i kontrowersyjna technologia, z systemami takimi jak Clearview AI czy rozwiązania Huaweia stosowane np. w Chinach. Video analytics – oprogramowanie do CCTV z AI, które wykrywa np. pozostawiony bagaż, bójkę, wtargnięcie w niedozwolony obszar. ShotSpotter – system akustyczny z AI używany w wielu miastach USA do lokalizacji strzałów z broni palnej. Predictive policing – algorytmy (PredPol, teraz Geolitica) analizujące dane o przestępstwach, by wskazać miejsca i czas zwiększonego ryzyka – służą do planowania patroli. W służbach ratunkowych – analizatory rozmów 112, które z tonu głosu potrafią ocenić powagę sytuacji (np. czy dzwoniący ma zawał, bo ciężko oddycha). Ponadto drony nadzorcze z AI do śledzenia tłumów (np. w czasie imprez masowych).

Przykłady wdrożeń: Londyn – jedna z najbardziej skamerowanych metropolii – testował systemy rozpoznawania twarzy do poszukiwań osób ściganych, choć budziło to protesty. Chiny – system nadzoru „Skynet” wykorzystuje AI na masową skalę: kamery z rozpoznawaniem twarzy identyfikują przechodniów, a system tzw. „social credit” ocenia ich zachowania. W Hangzhou podobno AI wystawia mandaty za przechodzenie na czerwonym świetle wysyłając SMS-a ze zdjęciem – bo kamery plus face recognition identyfikują delikwenta. W USA Los Angeles i Chicago używały PredPol do wyznaczania stref zagrożenia na mapie, choć skuteczność i bezstronność takich rozwiązań jest dyskusyjna. Dubajwprowadził kamery AI, które wykrywają podejrzane zachowania na ulicach oraz inteligentne radary wyłapujące niebezpieczną jazdę (np. brak zachowania odstępu). W Polsce na mniejszą skalę: np. Trójmiasto testowało system co wykrywa zdarzenia drogowe na podstawie obrazu z kamer (wypadek, zatrzymanie się pojazdu na obwodnicy) i od razu alarmuje służby. Lotniska (np. w Amsterdamie, Singapurze) używają AI do monitorowania kolejek i zachowań – jeśli np. ktoś porzuci bagaż, system to odnotuje.

B2B/B2C: Tu chodzi o sektor publiczny (państwo) versus obywatel, trudno więc mówić o B2B/B2C. Dla społeczeństwaefektem może być wyższe bezpieczeństwo (szybsza reakcja na przestępstwa, ujęcie sprawców), ale też ryzyko naruszenia prywatności i praw obywatelskich – co jest szeroko dyskutowane. AI w nadzorze budzi kontrowersje, bo np. rozpoznawanie twarzy bywa obarczone uprzedzeniami i może prowadzić do pomyłek i niesłusznych zatrzymań (w USA były przypadki aresztowania kogoś, bo algorytm błędnie dopasował twarz do nagrania z kradzieży). W Chinach ludzie otrzymują mandaty z automatu, co zachodnie demokracje uznają za zbyt „Orwellowskie”. Z kolei w pozytywnym scenariuszu, AI może poprawić bezpieczeństwo np. na stadionach (wykrywając awantury natychmiast) czy pomóc odnaleźć zaginione dziecko w tłumie (face recognition). B2B – prywatne firmy ochroniarskie i producenci sprzętu monitoringu też zyskują nowe możliwości: oferują sklepom systemy wykrywające kradzież (kamera widzi, że ktoś chowa towar pod kurtkę), co jest formą bezpieczeństwa i prewencji strat. Generalnie, zastosowanie AI w tym obszarze wymaga wyważenia – bo możliwości technologii są ogromne, ale muszą iść w parze z rozsądną regulacją, żeby nie przekroczyć granic prywatności.

Czytaj dalej:

Część 2:

Top 50 zastosowań AI, które rewolucjonizują świat w 2025 roku