Jeśli AI potrafi ogarniać przetargi w Tiranie, to co może zrobić z naszymi rachunkami, zakupami i wizytami u lekarza? W polskich danych widać mieszankę nadziei i rezerwy: 42% już czuje wpływ AI w życiu, ale decyzję o płatności wciąż chcemy potwierdzać sami. Pytanie nie brzmi więc czy AI nas wyręczy, tylko jak ustawimy granice kontroli, prywatności i odpowiedzialności za błąd.
W ostatnich dniach Albania ogłosiła, że do rządu dołącza Diella – wirtualny „minister” stworzony przez sztuczną inteligencję, który ma przejąć obszar zamówień publicznych i wzmocnić przejrzystość przetargów. Premier Edi Rama przedstawił Diellę jako pierwszego w historii członka gabinetu stworzonego cyfrowo. Rozwiązanie ma stopniowo przejmować ocenę ofert i prowadzenie postępowań, a docelowo ograniczać pole do korupcji. Mdia zastanawiają się nad statusem prawnym nowej funkcji i mechanizmami nadzoru człowieka. To realny test: czy agent AI może dostać państwową „teczkę” i nadal podlegać skutecznej kontroli oraz jasnym zasadom odpowiedzialności?
Co o AI myślą Polacy
W polskich danych badawczych widać trzeźwy pragmatyzm. Z raportu Autopay do „Finansów Polek i Polaków 2025” wynika, że 74% z nas zna pojęcie sztucznej inteligencji, a 42% dostrzega już jej wpływ na codzienność – najczęściej w mediach społecznościowych i edukacji. Jedna czwarta badanych (25%) deklaruje gotowość do korzystania z usług finansowych opartych na AI, 38% mówi „nie”, a 37% waha się. Co ważne, odsetek „na tak” wzrósł rok do roku o 5 punktów procentowych. Zapytani o największych beneficjentów rozwoju AI, Polacy wskazują przede wszystkim duże firmy technologiczne (58%) i międzynarodowe korporacje (50%).
Agenci zakupowi i płatności: krótsza ścieżka, większe wymagania
Świat płatności już szykuje się na agentów AI, którzy wyszukają produkt, porównają oferty, zarezerwują termin i przygotują płatność – a my tylko ją zatwierdzimy. Z materiałów firmy Visa wynika, że projekt Intelligent Commerce otwiera sieć płatniczą (ponad 150 milionów punktów akceptacji) dla twórców agentów, stawiając na płynność transakcji i budowę zaufania u konsumentów, banków i sprzedawców. Współpracę ogłoszono z uznanymi podmiotami – od Anthropic i IBM, przez Microsoft, Mistral AI i OpenAI, po Perplexity, Stripe i Samsunga. Dla przeciętnego użytkownika oznacza to krótszą drogę od zamiaru do zakupu, o ile standardem stanie się pełna przejrzystość działania asystenta i możliwość wstrzymania procesu jednym kliknięciem.
Jakość podpowiedzi zależy od danych z realnego świata
Im bardziej agenci mają nam realnie pomagać, tym ważniejsze stają się dane z „pierwszej linii”: co faktycznie jest dostępne, gdzie utknęła przesyłka, które terminy są wolne. Z opracowania Zebra Technologies wynika, że w latach 2023–2024 dostęp do około 25% treści z najbardziej wartościowych domen internetowych został ograniczony, co ogranicza łatwe „zasilanie” modeli publicznymi danymi. Firma wskazuje, że rośnie rola sygnałów zbieranych w terenie – przez skanery, RFID, czujniki i urządzenia edge – bo to one pozwalają AI proponować trafne działania tu i teraz. „Jakość danych stanowi dziś kluczowe wyzwanie dla generatywnej sztucznej inteligencji” – czytamy informacji prasowej.
Prywatność i bezpieczeństwo: warunek zaufania
Największy hamulec? Obawy o dane. Z raportu „Czy przez strach przed AI tracimy cyfrowe szanse?” wynika, że 88% Europejczyków martwi się o bezpieczeństwo danych przy korzystaniu z narzędzi AI. Tylko 13% czuje się dobrze poinformowanych, a 31% akceptuje domyślne ustawienia aplikacji bez czytania polityk. Jednocześnie 60% deklaruje, że lepsza wiedza zmniejszyłaby obawy. Część użytkowników ogranicza łączenie danych między urządzeniami właśnie z powodu bezpieczeństwa.
AI w pracy: mniej rutyny, więcej pytań o przyszłość
Ostrożny optymizm widać też w miejscu pracy. Z materiałów ADP do „People at Work 2025” wynika, że globalnie 17% pracowników spodziewa się pozytywnego wpływu AI na najbliższy rok, 33% ma mieszane odczucia, a 10% wyraża silny lęk przed zastąpieniem. W Polsce te emocje są stonowane: 9% liczy na wsparcie AI, 7% boi się utraty pracy, 10% nie wie, czego się spodziewać. Co istotne, osoby przekonane, że ich zawód łatwo zautomatyzować, ponad dwukrotnie częściej deklarują wysoki stres i częściej aktywnie szukają nowej pracy (ponad 30% vs 16%). Te wskaźniki sugerują prosty kierunek na dziś: uczyć się wydawać precyzyjne polecenia, weryfikować wyniki i zachować „ostatnie słowo” człowieka.
Co planują finanse i korporacje
Z materiału prasowego Salesforce o dyrektorach finansowych wynika, że tylko 4% CFO utrzymuje dziś strategię konserwatywną wobec AI (około 70% pięć lat temu). Średnio 25% budżetów AI płynie już do projektów agentowych. 74% CFO oczekuje nie tylko cięcia kosztów, ale także wzrostu przychodów, a tam, gdzie agenci są wdrażani, padają oczekiwania nawet w okolicach 20% wzrostu sprzedaży. Zmienia się też sposób liczenia efektów: 61% dyrektorów finansowych przesuwa uwagę z szybkiego ROI na długoterminową produktywność, jakość decyzji i stabilność działania. Największym źródłem niepokoju pozostają bezpieczeństwo i prywatność (66%).
Bankowość: sukces zależy od operacjonalizacji
Z artykułu eksperckiego DXC Technology wynika, że narzędzia oparte na dużych modelach językowych podnoszą już dziś efektywność pracy programistów o około 20% (dane wewnętrzne), ale o sukcesie wdrożeń decyduje operacjonalizacja: porządek w danych (lepsze, nie więcej), MLOps, kontrola „halucynacji” i zgodność z regulacjami – w tym z unijnym AI Act. Po stronie klienta oznacza to mniej błędów w formularzach, szybsze domknięcie wniosków i prostsze wyjaśnienia opłat. Nie ma jednej rewolucji, jest fala małych jakościowych poprawek, które realnie skracają czas załatwiania spraw.
Skala agentów: copilot dziś, autonomia jutro
W szerszym obrazie firmy wciąż ostrożnie skalują agentów. Z opracowania „Nowa era agentowej AI” wynika, że obecnie około 15% procesów biznesowych jest obsługiwanych przez AI częściowo lub w całości, a do 2028 roku odsetek może wzrosnąć do 25%. Potencjał ekonomiczny agentów szacowany jest na 450 miliardów dolarów do 2028 roku, przy czym większość wdrożeń pozostaje na wczesnym poziomie autonomii – dominują modele „copilotowe”, z człowiekiem w pętli.
Człowiek w pętli także dla głowy: dług poznawczy
W tle rośnie jednak debata o „koszcie wygody”. W komentarzu Wydziału Zarządzania Uniwersytetu Łódzkiego przywołano eksperyment MIT, w którym osoby piszące z pomocą chatbota miały najniższą aktywność mózgową i najsłabsze zapamiętywanie treści. 83% nie potrafiło po chwili przytoczyć ani jednego zdania z własnego tekstu, podczas gdy w grupie piszącej bez narzędzi odsetek ten wynosił 11%. Autorzy mówią o długu poznawczym: narzędzie przyspiesza, ale może osłabiać głębokie przetwarzanie informacji.
Co dalej?
Diella w Tiranie może być politycznym manifestem, ale trafnie ustawia pytania, które i tak czekają nas w bankowości, zakupach, służbie zdrowia i urzędach: kto kontroluje algorytm, dokąd płyną dane, kto odpowiada za pomyłkę i czy można zatrzymać proces jednym kliknięciem. Jeśli te odpowiedzi będą proste i zrozumiałe, sztuczna inteligencja przestanie być abstrakcją i zacznie zwyczajnie odciążać nam dzień – dokładnie tam, gdzie to ma sens.
