Sztuczna inteligencja przestaje być osobnym „projektem innowacyjnym”, a staje się warstwą operacyjną biznesu: wpływa na koszty, tempo dostarczania produktów, bezpieczeństwo i jakość decyzji. Z perspektywy CEO/CTO najważniejsze nie jest już pytanie „czy wdrażać AI”, tylko „gdzie AI ma dowieźć mierzalny wynik i jak nie wpakować się w ryzyka”. Dobrze to porządkuje raport IBM na 2026, który zbiera przewidywania ekspertów na nadchodzący rok. Wnioski są praktyczne: w 2026 roku wygrywać będą firmy, które zbudują systemy oparte o AI (nie pojedyncze modele), zadbają o jakość i uprawnienia danych oraz przeniosą nacisk ze „skalowania wszystkiego” na efektywność.
Spis treści
Efektywność obliczeń zastąpi proste skalowanie
Rynek dojrzał do niewygodnej prawdy: compute nie jest nieskończony, a koszt „jeszcze większego modelu” coraz częściej nie broni się ekonomicznie. Prognozy na 2026 mocno akcentują zwrot w kierunku efektywności sprzętowej i architektonicznej: obok GPU będą liczyć się wyspecjalizowane akceleratory, optymalizacje inferencji (np. kwantyzacja) oraz uruchamianie mniejszych modeli tam, gdzie to wystarcza. Dla biznesu ma to prosty sens: jeśli możesz uzyskać 80–90% wartości przy 20–30% kosztu, to przewagę budujesz nie „największym AI”, tylko najlepiej zaprojektowanym systemem i procesem.
W praktyce projektowej Web Systems to oznacza: od początku planujemy warianty uruchomienia AI w zależności od wymagań (latencja, prywatność, koszty jednostkowe), zamiast wpychać jeden model do wszystkich przypadków. W ecommerce kluczowe scenariusze (wyszukiwanie, rekomendacje, obsługa zapytań, automatyzacja opisów) da się zrealizować tak, żeby nie uzależniać marży od kosztu infrastruktury. Jeśli chcesz zobaczyć, jak podchodzimy do budowy rozwiązań produkcyjnych, zobacz nasze realizacje.
Przewagę dają systemy i orkiestracja, nie „wybór jednego modelu”
Jedna z najważniejszych zmian myślenia na 2026 rok to przesunięcie akcentu z modeli na systemy. Modele coraz częściej będą „dobrem dostępnym”, a realna różnica pojawi się w tym, jak je łączysz z narzędziami, workflow i danymi w firmie. Orkiestracja obejmuje routing pomiędzy modelami (mniejszy do prostych zadań, większy do trudnych), integrację z wyszukiwaniem i bazami wiedzy, kontrolę kosztów oraz mechanizmy weryfikacji wyników. W skrócie: przestajesz kupować „AI”, a zaczynasz budować linię produkcyjną decyzji i automatyzacji.
To jest dokładnie ten punkt, w którym firmy najczęściej tracą czas i budżet: testują narzędzia, ale nie projektują przepływów pracy. W Web Systems wchodzimy w rolę integratora i architekta: interesuje nas nie to, czy model „ładnie odpowiada”, tylko czy potrafi wykonać zadanie w ramach procesu, z odpowiednimi uprawnieniami, logowaniem i możliwością audytu. Dla decydenta kluczowy jest efekt końcowy: skrócenie czasu obsługi, mniej błędów, lepsza konwersja, szybsze wdrożenia zmian w produkcie.
Agenci AI przechodzą z „asystentów” do zespołów wykonujących pracę
Prognozy na 2026 rok mocno podbijają temat agentowości: zamiast pojedynczych asystentów pojawią się zespoły agentów, które planują, dzielą zadania i wykonują je w różnych środowiskach (aplikacja, panel administracyjny, repozytorium, narzędzia analityczne). Z perspektywy biznesowej nie chodzi o efekt „wow”, tylko o nowy model pracy: człowiek definiuje cel i kryteria akceptacji, a system agentowy realizuje kroki pośrednie, prosi o zatwierdzenie w punktach kontrolnych i raportuje wynik.
To ma ogromne konsekwencje dla ecommerce i platform B2B: agent może np. przygotować warianty kampanii, wygenerować treści zgodne z polityką marki, przetestować zmiany na danych historycznych, a finalnie uruchomić działania w narzędziach marketingowych. Taki scenariusz jest realny tylko wtedy, gdy masz dobrze ułożone integracje i zasady dostępu. W przeciwnym razie agent staje się ryzykiem, a nie przewagą. Dlatego w projektach Web Systems traktujemy agentów jak komponenty systemu: projektujemy ich uprawnienia, zakres działań, logowanie czynności i mechanizmy „human-in-the-loop”, zamiast liczyć na to, że „AI jakoś sobie poradzi”.
Przetwarzanie dokumentów i wiedzy firmowej stanie się modularne i tańsze
W 2026 roku ma przyspieszyć odejście od monolitycznego „wrzuć PDF i czekaj” na rzecz modułowych potoków przetwarzania: inny model do tabel, inny do obrazów, inny do tekstu i metadanych. Ta modularność obniża koszt i podnosi jakość, ale przede wszystkim daje firmie kontrolę nad źródłami i „lineage” informacji. Dla zarządu to ma znaczenie w dwóch miejscach: w szybkości podejmowania decyzji (bo wiedza jest dostępna i uporządkowana) oraz w ryzyku (bo łatwiej udowodnić, skąd wzięła się dana odpowiedź).
To jest praktyczny fundament pod narzędzia typu „AI dla działu sprzedaży/obsługi/zakupów”, które naprawdę działają, bo bazują na uporządkowanych, uprawnionych danych. W Web Systems w takich projektach zaczynamy od mapowania źródeł (CRM, CMS, ecommerce, dokumenty, pliki), a potem budujemy procesy indeksowania, wersjonowania i dostępu. Bez tego AI zaczyna „halucynować” nie dlatego, że model jest zły, tylko dlatego, że organizacja nie przygotowała warstwy danych.
Bezpieczeństwo, suwerenność danych i IAM staną się warunkiem wdrożeń
IBM mocno akcentuje temat: prywatne i bezpieczne wdrożenia z oczekiwaniem realnego ROI oraz rosnące ryzyka związane z wyciekiem danych, prompt injection i utratą kontroli nad informacją. To nie jest „problem działu bezpieczeństwa” — to problem zarządu, bo dotyka ciągłości biznesu, odpowiedzialności prawnej i reputacji. W 2026 roku standardem stanie się wymaganie, aby AI działała na danych z kontrolą uprawnień, w środowisku zgodnym z politykami firmy, a wyniki były weryfikowalne.
W praktyce oznacza to konieczność uporządkowania IAM (Identity and Access Management) pod kątem działań agentów i automatyzacji. Jeśli agent ma wykonywać zadania w systemach firmowych, musi być traktowany jak nowy typ „użytkownika” z jasno zdefiniowanymi rolami, ograniczeniami i monitoringiem. To jest obszar, w którym wiele firm boleśnie odbije się od rzeczywistości, bo ich systemy rosły latami bez spójnej architektury dostępu. Web Systems projektuje rozwiązania w taki sposób, aby bezpieczeństwo nie było „hamulcem na końcu”, tylko wbudowaną częścią procesu: od integracji, przez logowanie zdarzeń, po kontrolę danych wejściowych i wyjściowych.
Open source i interoperacyjność przyspieszą, ale governance będzie obowiązkowe
Prognozy na 2026 wskazują, że open source w AI będzie dalej rosnąć i różnicować się globalnie, a przewagę zapewnią standardy interoperacyjności (w tym komunikacja agent-agent oraz wspólne „karty” opisujące narzędzia i zasoby). Jednocześnie rosnąć ma nacisk na twardsze governance: audyty bezpieczeństwa, transparentność pipeline’ów danych, bardziej dojrzałe praktyki wydawnicze. Dla biznesu to dobra wiadomość, bo zmniejsza ryzyko vendor lock-in i daje więcej opcji kosztowych, ale pod warunkiem, że potrafisz tym zarządzić.
Z perspektywy Web Systems to naturalny kierunek: preferujemy rozwiązania, które dają klientowi kontrolę i możliwość rozwoju bez przepalania budżetu na licencje, jednocześnie trzymając poziom jakości produkcyjnej. Wybór open source nie zwalnia z odpowiedzialności za architekturę, testy i utrzymanie — wręcz przeciwnie, wymaga dyscypliny. Dlatego w rozmowach z decydentami skupiamy się na modelu operacyjnym: kto utrzymuje, jak mierzymy jakość, jak wygląda proces aktualizacji i co robimy, gdy zmieniają się wymagania.
Jak podejść do AI w 2026, żeby nie przepalić budżetu
Najrozsądniejsza strategia na 2026 rok jest mniej „spektakularna”, a bardziej operacyjna: wybrać kilka procesów, które mają jasny koszt i jasny efekt, a następnie wdrożyć AI w sposób kontrolowany, z metrykami i ograniczeniem ryzyk. W praktyce sprawdza się podejście etapowe: najpierw integracje i dane, potem orkiestracja, na końcu agentowość. Jeśli próbujesz od razu „zrobić super agenta”, zwykle kończysz z demonstracją, która nie przechodzi w produkcję.
Web Systems działa w tym modelu od lat: projektujemy rozwiązania cyfrowe tak, aby dawały się rozwijać, mierzyć i utrzymywać. Jeśli chcesz podejść do AI pragmatycznie, zacznij od rozmowy o tym, co ma się poprawić (czas, koszt, jakość, konwersja), a dopiero potem wybieraj technologię. Poznaj naszą ofertę i zobacz, jak łączymy ecommerce, aplikacje i integracje w spójne systemy, które można bezpiecznie „doposażać” w AI.
Co to oznacza dla ecommerce i produktów cyfrowych budowanych dziś
W ecommerce AI w 2026 roku będzie standardem w obszarach, które bezpośrednio wpływają na wynik: personalizacja, wyszukiwanie, automatyzacja treści, obsługa klienta, analiza zachowań i wspieranie decyzji operacyjnych. Różnica polega na tym, że przewagę zyskają nie ci, którzy mają „najbardziej efektowne AI”, tylko ci, którzy mają najbardziej spójny system: dane, uprawnienia, procesy, monitoring jakości i kosztów. Podobnie w aplikacjach webowych i mobilnych: AI stanie się częścią produktu, ale tylko wtedy, gdy jest wbudowana w architekturę i UX, a nie doklejona na koniec.
Jeżeli planujesz rozwój produktu w 2026 roku, rozsądny krok to audyt: gdzie AI ma sens, jakie dane są dostępne, jakie są ryzyka, jak mierzyć efekt. W Web Systems (firma z Łodzi) prowadzimy takie prace w sposób nastawiony na decyzje zarządcze i pragmatyczne wdrożenia, bez „laboratoryjnego” podejścia. Jeśli chcesz przejść od trendów do planu działania, napisz do nas a my wrócimy z propozycją zakresu, priorytetów i realnych kryteriów sukcesu.
