Sztuczna inteligencja już dziś realnie wpływa na globalną gospodarkę, a skala tej zmiany będzie w najbliższych latach szybko rosnąć. Według prognoz PwC, rozwój AI może zwiększyć światowe PKB nawet o 15% w ciągu nadchodzącej dekady. Eksperci wskazują jednak, że to dopiero początek głębokiej transformacji. Rok 2026 ma przynieść wyraźne przyspieszenie wdrożeń narzędzi wykorzystujących AI, szczególnie w obszarach produkcji, tworzenia oprogramowania oraz zarządzania danymi. Na znaczeniu zyskają trzy główne trendy: physical AI, systemy wieloagentowe oraz multimodalna sztuczna inteligencja.
Physical AI: gdy generatywna AI spotyka świat fizyczny
Jednym z najważniejszych kierunków rozwoju jest tzw. physical AI, czyli połączenie generatywnej sztucznej inteligencji z robotyką i systemami autonomicznymi działającymi w świecie rzeczywistym. W praktyce oznacza to, że maszyny nie tylko wykonują zaprogramowane zadania, ale potrafią postrzegać otoczenie, przewidywać zdarzenia i podejmować decyzje w dynamicznych warunkach.
Eksperci prognozują, że już w 2026 roku physical AI stanie się kluczowym elementem transformacji przemysłu, logistyki i ochrony zdrowia. Autonomiczne roboty mobilne będą coraz powszechniej wykorzystywane w magazynach i zakładach produkcyjnych, a zaawansowane manipulatory oraz systemy chirurgiczne znajdą zastosowanie w precyzyjnych operacjach medycznych.
Istotnym czynnikiem przyspieszającym rozwój physical AI są symulacje i cyfrowe bliźniaki. Dzięki wykorzystaniu danych syntetycznych możliwe jest trenowanie i testowanie systemów autonomicznych w wirtualnych modelach fabryk, magazynów czy sklepów, co znacząco skraca czas wdrożeń. Jak podkreślają eksperci SoftServe, w niektórych projektach udało się skrócić czas symulacji linii produkcyjnej z kilku godzin do zaledwie kilku minut na cykl. Dane Gartnera potwierdzają skalę zmian – do 2028 roku połowa największych dostawców AI ma oferować rozwiązania physical AI, a robotyka lub automatyzacja ma być obecna w 80% magazynów.
Systemy wieloagentowe zmieniają sposób tworzenia oprogramowania
Drugim kluczowym trendem są systemy wieloagentowe, które wprowadzają nową logikę projektowania i rozwijania oprogramowania. Zamiast pojedynczych narzędzi AI organizacje coraz częściej sięgają po środowiska, w których wiele wyspecjalizowanych agentów współpracuje ze sobą, dzieląc zadania podobnie jak zespoły ludzkie.
Agenci AI mogą przejmować całe etapy procesu wytwórczego – od analizy wymagań, przez generowanie kodu i testy, aż po audyty bezpieczeństwa i dokumentację techniczną. W efekcie zespoły inżynierskie mogą skupić się na decyzjach strategicznych, a rutynowe działania są automatyzowane. Według danych SoftServe, wdrożenia systemów agentowych pozwalają skrócić cykl tworzenia oprogramowania nawet o 30–70%, a sam obszar AI w firmie rośnie w tempie 85% rok do roku.
Multimodalna AI: pełniejsze rozumienie danych
Trzecim filarem rozwoju jest multimodalna sztuczna inteligencja, zdolna do jednoczesnego przetwarzania tekstu, obrazów, tabel, wideo czy dokumentów technicznych. To odpowiedź na potrzeby biznesu, w którym większość procesów opiera się na wielu typach danych analizowanych równocześnie.
Rozwiązania takie jak Multimodal RAG, rozwijane we współpracy z NVIDIĄ, pozwalają łączyć różne źródła informacji w jednym kontekście. Według SoftServe zwiększa to dokładność odpowiedzi o ponad 70% i skraca czas wyszukiwania informacji o około 40%. W nadchodzących latach multimodalna AI ma stać się podstawą automatyzacji procesów w finansach, przemyśle, medycynie i logistyce, umożliwiając podejmowanie decyzji w sposób zbliżony do pracy ludzkich ekspertów.
Odpowiedzi na przedstawione prognozy przyniosą oczywiście przyszłe lata, ale wizja dalszego dynamicznego rozwoju nie tylko narzędzi, ale i całych struktur AI raczej nikogo zaskakiwać nie powinna.
Źródło: informacja prasowa
Fot. tytułowa: unsplash
Dodaj komentarz