Trendy AI w firmach na 2026: w jaki sposób środowiska korporacyjne będą wykorzystywać technologie cz.I

W 2026 roku sztuczna inteligencja przestaje być postrzegana jako pojedyncze wdrożenie lub eksperyment. Coraz częściej staje się elementem codziennej pracy, zarówno w procesach biznesowych, jak i w obszarach technicznych. Zmiana jest szczególnie widoczna tam, gdzie pojawiają się dojrzałe narzędzia wspierające zadania deweloperskie.  

Poniżej przedstawiamy najważniejsze kierunki zmian.  

1. Automatyzacja tworzenia i weryfikacji kodu staje się częścią codziennej pracy zespołów IT 

Platformy wspierające development przestają pełnić funkcję narzędzi eksperymentalnych. Rozwiązania takie jak Amazon Kiro, JetBrains Juni czy Claude Code generują kod, analizują istniejące moduły i identyfikują błędy, co pozwala odciążyć zespoły programistyczne w obszarach powtarzalnych. 

W rezultacie większe znaczenie zyskują kompetencje związane z projektowaniem systemów, integracjami i jakością danych. Automatyzacja wytwarzania kodu nie zastępuje specjalistów — przesuwa uwagę na obszary wymagające analizy i decyzji architektonicznych. 

2. Agenci AI: modele wykonujące konkretne operacje w systemach 

Organizacje coraz częściej wdrażają rozwiązania, które nie tylko analizują dane, lecz wykonują działania w systemach operacyjnych. Agenci potrafią: 

• aktualizować dane w wielu aplikacjach, 

• inicjować zadania w narzędziach operacyjnych, 

• generować i dystrybuować raporty, 

• reagować na zdarzenia i incydenty, 

• domykać procesy bez udziału pracownika. 

  
  

To przesuwa AI z roli asystenta na element warstwy wykonawczej, działający w ramach procesów i zgodnie z ustalonymi regułami. 

3. Samodzielne tworzenie agentów dzięki narzędziom no-code i low-code 

Automatyzacja przestaje być wyłącznie domeną działów IT. Platformy takie jak n8n czy AgentKit od OpenAI pozwalają pracownikom definiować własne automatyzacje bez zaawansowanej wiedzy technicznej. 

Pracownik określa, jakie dane agent ma pobrać, jakie warunki mają wywołać reakcję i jakie działania mają zostać wykonane. Powstają dziesiątki niewielkich automatyzacji, które usprawniają codzienną pracę, skracają czas reakcji i zmniejszają liczbę czynności manualnych. 

4. AI staje się częścią standardowych procesów operacyjnych 

Modele AI przestają działać jako osobne moduły do testowania, a stają się częścią operacyjnego przepływu pracy z pełnym monitoringiem, wersjonowaniem i procedurami utrzymaniowymi. Organizacje wdrażają mechanizmy kontroli jakości predykcji, zarządzania uprawnieniami oraz reagowania na błędne decyzje modeli. 

W praktyce oznacza to, że AI działa tak samo jak pozostałe aplikacje produkcyjne: jest uruchamiana w środowisku kontrolowanym, posiada jasno określone punkty integracji i podlega tym samym zasadom dostępności czy ciągłości działania. Firmy zaczynają traktować modele jako komponent infrastruktury, a nie dodatkowe narzędzie. 

Podsumowanie

Firmy przechodzą z etapu eksperymentów do etapu realnego wdrażania AI w codzienne działanie firmy. Automatyzacja tworzenia kodu, agenci wykonujący operacje w systemach oraz możliwość samodzielnego budowania automatyzacji przez pracowników zmieniają sposób, w jaki projektuje się przepływy pracy. AI staje się częścią procesów, a nie dodatkiem funkcjonującym obok nich. 

To ujawnia obszary, które wcześniej były drugoplanowe, a dziś decydują o skuteczności wdrożeń: jakość danych, dojrzałość integracji, odporność procesów oraz formalny nadzór nad modelem. Organizacje, które uporządkują te fundamenty, będą korzystać z AI w sposób przewidywalny — zarówno w procesach biznesowych, jak i w operacjach technicznych. 

Najważniejsza zmiana polega na tym, że AI przestaje być narzędziem wybieranym „do konkretnego zadania”. Staje się warstwą współtworzącą sposób działania środowiska IT i całej organizacji. Tempo, w jakim firmy przygotują dane i procesy do pracy z tą warstwą, będzie determinować ich konkurencyjność w nadchodzącym roku.