Jeszcze niedawno AI w firmie oznaczało głównie chatbota na stronie, generator postów albo narzędzie „do sprawdzenia, co potrafi”. W 2026 roku to się zmienia. Sztuczna inteligencja coraz częściej ma wykonywać konkretną pracę: porządkować dane, przygotowywać ofertę, analizować dokumenty, odpowiadać na proste zapytania czy pilnować statusów zleceń.
Tak wynika z raportu AI Trends Report 2026 firmy Devpost. Opracowanie opiera się na projektach zgłaszanych na hackathony w latach 2022–2026 oraz ankiecie wśród programistów. Nie opisuje wprost polskich małych firm, ale dobrze pokazuje kierunek, który za chwilę będzie coraz wyraźniej widoczny także u nas.
AI ma rozwiązywać konkretny problem
Aż 90% analizowanych przez Devpost projektów AI dotyczyło codziennej pracy operacyjnej. Nie chodziło o efektowne demonstracje technologii, ale o skrócenie konkretnych zadań: obiegu informacji, kwalifikacji zgłoszeń, kontroli dokumentów czy przygotowania danych do decyzji.
Dlatego warto zacząć od prostego pytania: które zadanie w firmie powtarza się najczęściej, zabiera czas i ma jasny efekt końcowy?
W małej lub średniej firmie może to być:
- przygotowanie pierwszej wersji oferty lub odpowiedzi dla klienta,
- segregowanie wiadomości z e-maila i formularzy,
- tworzenie opisów produktów oraz aktualizacja katalogu,
- analiza opinii klientów,
- podsumowywanie spotkań i dokumentów,
- pilnowanie terminów, statusów i brakujących danych,
- research konkurencji oraz przygotowanie materiału do raportu.
Najwięcej daje nie pojedynczy prompt wpisany w czat. Lepszy efekt przynosi prosty proces: dane trafiają do narzędzia, AI robi swoją część, a człowiek zatwierdza wynik albo przejmuje sprawę, gdy potrzebna jest decyzja.
Agenci AI rosną najszybciej
Agent AI nie tylko odpowiada na pytanie. Potrafi przejść przez kilka ustalonych kroków, korzystać z narzędzi i działać według reguł.
Przykład? Przychodzi zapytanie od klienta. Agent sprawdza dane w CRM, ocenia, czy lead pasuje do oferty, przygotowuje szkic odpowiedzi, tworzy zadanie dla pracownika i oznacza temat jako wymagający akceptacji.
Według Devpost projekty agentowe stanowiły w 2025 roku około 10% zgłoszeń korporacyjnych i 25% projektów tworzonych przez społeczność programistyczną. Autorzy raportu przewidują, że pod koniec 2026 roku ich udział może wzrosnąć do 20% w firmach i około jednej trzeciej w projektach społeczności.
Nie znaczy to, że każda firma potrzebuje od razu „autonomicznego pracownika AI”. Bezpieczniej zacząć od wąskiego zadania.
- Agent sprzedażowy może wstępnie ocenić leada, ale ważną ofertę powinien wysłać człowiek.
- Agent contentowy może zebrać dane, przygotować brief i szkic tekstu, ale publikację warto zatwierdzić ręcznie.
- Agent obsługi klienta może sortować zgłoszenia i tworzyć odpowiedzi robocze, a trudniejsze sprawy przekazywać pracownikowi.
- Agent finansowy może przypominać o dokumentach i terminach, ale nie powinien sam wykonywać przelewów.
Dobry agent ogranicza liczbę drobnych decyzji i przełączania się między programami. Nie powinien przejmować spraw, w których jeden błąd może wywołać problem prawny, finansowy lub wizerunkowy.
Nie ma już jednego „najlepszego” modelu
Rynek AI szybko się zmienia. W pierwszym kwartale 2023 roku GPT odpowiadał za 96% wzmianek o modelach w projektach Devpost. W pierwszym kwartale 2026 roku było to już 25%. Gemini osiągnął 47%, a Claude 20%.
Te liczby nie są rankingiem jakości. Pokazują jednak coś ważnego: programiści i firmy coraz rzadziej chcą uzależniać cały proces od jednego dostawcy.
Tylko 28% badanych programistów korzysta wyłącznie z jednego dostawcy AI. Z kolei 42% używa kilku narzędzi równolegle, a 26% zmieniło już swoje główne rozwiązanie.
Dla przedsiębiorcy wniosek jest prosty. Nie warto budować procesu tak, aby był na stałe przywiązany do jednego modelu.
Jeden model może lepiej pisać po polsku. Drugi sprawdzi się przy długich dokumentach. Kolejny może dobrze działać z danymi lub narzędziami biurowymi. Liczy się nie medialność modelu, ale jakość efektu, koszt i łatwość podpięcia go do obecnego sposobu pracy.
AI przyspiesza, ale nadal trzeba sprawdzać wynik
Programiści objęci badaniem Devpost skrócili między 2023 a 2025 rokiem czas budowy projektu o 16%. Tworzenie koncepcji zajmowało im średnio o 34% mniej czasu, a przygotowanie zgłoszenia o 32% mniej. Łącznie dawało to około 17 godzin oszczędności na projekt.
To dużo. Trzeba jednak pamiętać, gdzie ta oszczędność powstaje.
AI świetnie przyspiesza research, pierwszy szkic, analizę danych, strukturę tekstu, kod i przygotowanie wariantów. Nie gwarantuje jednak, że gotowy wynik jest poprawny.
Największe problemy zaczynają się wtedy, gdy odpowiedź AI trafia bez kontroli do klienta, sklepu internetowego, systemu księgowego lub na stronę firmy.
Przed wdrożeniem warto więc ustalić:
- Jakie dane może otrzymać AI?
- Czego nie może robić samodzielnie?
- Kto zatwierdza wynik?
- Jak sprawdzamy błędy?
- Co dzieje się, gdy narzędzie nie ma pewnej odpowiedzi?
Dobra zasada brzmi: automatyzuj powtarzalność, nie odpowiedzialność.
Koszt i błędy nadal potrafią zatrzymać wdrożenie
Mimo że ceny wielu narzędzi AI spadają, koszt API był najczęściej wskazywaną barierą w badaniu Devpost. Wskazało go 43% respondentów. Zaraz potem znalazły się błędy w rozumowaniu modeli — 40%.
Firmy wskazywały też na nieprzewidywalne odpowiedzi, ograniczenia kontekstu, opóźnienia i trudności z integracją narzędzi.
Koszt AI nie wynika tylko z ceny jednego zapytania. Rośnie, gdy:
- system kilka razy generuje ten sam materiał,
- przy każdym zadaniu wysyłane są zbyt duże pliki lub dane,
- brakuje limitów użycia,
- prompty są źle przygotowane,
- automaty działają bez realnej potrzeby,
- pracownik musi długo poprawiać słaby wynik.
Dlatego warto mierzyć wdrożenie biznesowo. Nie wystarczy stwierdzić, że AI „działa”. Trzeba policzyć, ile czasu oszczędza, ile błędów usuwa, ile zadań kończy bez poprawki i czy wpływa na sprzedaż albo marżę.
Jeśli automatyzacja oszczędza pięć godzin miesięcznie, ale generuje błędy i kosztuje więcej niż ta oszczędność, nie jest jeszcze dobrym rozwiązaniem. Jeśli skraca czas odpowiedzi dla klienta z jednego dnia do 15 minut, może mieć realną wartość nawet przy wyższym abonamencie.
Najlepiej działają małe testy
Raport pokazuje też, że doświadczenie z kolejnymi projektami ma znaczenie. Osoby, które uczestniczyły w co najmniej sześciu hackathonach, wdrażały projekty do produkcji ponad dwa razy częściej niż osoby bez takiego doświadczenia: 31,3% wobec 14,1%.
Firma nie musi organizować hackathonu. Warto jednak przejąć podobny sposób działania: mały test, szybka ocena, poprawa i decyzja, czy idziemy dalej.
Zamiast kupować rozbudowaną platformę AI „na zapas”, lepiej wybrać trzy konkretne procesy i sprawdzić je przez 30 dni. Każdy test powinien mieć osobę odpowiedzialną, prosty cel i miernik sukcesu.
Przykłady:
- skrócenie przygotowania oferty o 30%,
- obsługa 80% prostych zapytań bez angażowania właściciela,
- skrócenie raportu miesięcznego z czterech godzin do jednej,
- stworzenie szkicu artykułu lub opisu produktu, który wymaga najwyżej 20% redakcji.
Po miesiącu zostają tylko te rozwiązania, które przynoszą mierzalny efekt. Resztę można poprawić albo po prostu wyłączyć.
Od czego zacząć w polskiej firmie?
Pierwszy projekt AI nie musi robić wrażenia. Dobrze, jeśli jest trochę nudny, często się powtarza i łatwo go ocenić.
Wybierz proces, który:
- występuje kilka razy w tygodniu,
- ma konkretny wynik,
- nie wymaga pełnej samodzielności AI,
- korzysta z danych, do których firma ma legalny dostęp,
- może zostać szybko sprawdzony przez człowieka.
Najlepsza kolejność to: asystent, automatyzacja, agent.
Najpierw AI pomaga pracownikowi przygotować wynik. Później dane i kolejne kroki zaczynają przepływać automatycznie między narzędziami. Dopiero gdy proces działa stabilnie, można przekazać agentowi jasno określone zadanie i ograniczyć jego pole działania.
AI w 2026 roku przestaje być konkursem na najciekawszego chatbota. Przewagę zyskają firmy, które wykorzystają ją do szybszej obsługi klientów, lepszego researchu, mniejszej liczby ręcznych zadań i porządku w danych. Modele będą się zmieniać. Dobrze ustawiony proces zostanie w firmie znacznie dłużej.
Źródło
Devpost, AI Trends Report 2026. Raport opiera się na projektach AI zgłaszanych na platformie Devpost od stycznia 2022 do marca 2026, danych z firmowych hackathonów oraz ankiecie przeprowadzonej w styczniu 2026 roku. Wyniki pokazują kierunek rynku wśród osób aktywnych w hackathonach, nie są natomiast dokładnym obrazem wszystkich przedsiębiorstw.
