31 stycznia 2026 | Robotyzacja fabryk, miliardy w AI, agentyczne systemy i praktyczne wdrożenia – przegląd narzędzi: Atlas, GPT-5.2-Codex, Falcon-H1R, Scout, Grok Imagine i Alpamayo
2026-01-312 lutego 2026 | AI-washing w zwolnieniach, profesjonalne wideo AI, wielojęzyczne modele i audyty prawne – Murder Board Method, Projekt ATLAS, Claude, Gemini 3 Pro, Kling 2.6
W 2026 roku sztuczna inteligencja przestała być jedynie narzędziem – stała się również wygodną wymówką dla firm chcących ukryć błędy zarządcze pod płaszczykiem innowacji. Zjawisko AI-washingu dotyka gigantów takich jak Amazon, Pinterest czy Meta, którzy masowo redukują zatrudnienie, powołując się na automatyzację, której tak naprawdę jeszcze nie wdrożyli. Równocześnie rynek oferuje nam przełomowe rozwiązania: Murder Board Method rewolucjonizuje produkcję wideo marketingowego, eliminując problem niespójności postaci i przenosząc jakość na poziom hollywoodzki bez wielkich budżetów.
Google DeepMind z projektem ATLAS przełamuje barierę wielojęzyczności, oferując precyzyjne prawa skalowania dla 400 języków, co otwiera drogę do prawdziwej globalizacji AI w biznesie. Z drugiej strony Anthropic, firma budująca wizerunek etycznego gracza, zmaga się z miliardowymi pozwami za nielegalne wykorzystanie treści do treningu modeli – ostrzeżenie dla każdego, kto bezkrytycznie ufa dostawcom technologii.
Ten wpis to praktyczny przewodnik po najważniejszych trendach, zagrożeniach i narzędziach AI w 2026 roku. Dowiesz się, jak odróżnić marketing od rzeczywistości, jak tworzyć profesjonalne materiały wideo przy użyciu Gemini 3 Pro i Kling 2.6, dlaczego warto audytować dostawców AI pod kątem zgodności prawnej oraz jakie konkretne narzędzia – od ClaudeUsageBar po Zapier Copilot – realnie zwiększą produktywność twojej firmy.
Mydlenie oczu technologią, czyli dlaczego AI-washing to nowy trend w zwolnieniach
Słuchaj, jeśli ostatnio czytałeś o kolejnej fali zwolnień w sektorze technologicznym i wszędzie widziałeś dopisek „bo wdrażamy AI”, to mam dla ciebie kubeł zimnej wody. W 2026 roku narodziło się zjawisko, które my – analitycy – nazywamy AI-washingiem. To nic innego jak próba ukrycia słabszych wyników finansowych lub błędów w zarządzaniu pod płaszczykiem nowoczesności. Firmy tną etaty, bo są do tego zmuszone sytuacją rynkową, ale łatwiej powiedzieć inwestorom, że to „optymalizacja procesów przez sztuczną inteligencję” niż przyznać się do przeinwestowania w czasie pandemii. I to się dzieje na ogromną skalę. Weźmy przykład firmy Amazon. Gigant ogłosił właśnie cięcia obejmujące 16 000 ról korporacyjnych, a do tego dorzucił 5 000 etatów w handlu detalicznym z powodu zamykania sklepów stacjonarnych. CEO Andy Jassy mówi o wydajności AI, ale istotne jest to, że jeden z liderów zespołów AI, który sam stracił pracę, przyznał, że osobiście korzystał z tych narzędzi bardzo intensywnie, a i tak został zwolniony. No i właśnie tu jest pies pogrzebany.
Ale Amazon to nie jedyny przykład. Pinterest pozbył się właśnie blisko 15% swojej załogi, argumentując to przejściem na strategię zorientowaną na sztuczną inteligencję, czyli stawianiem na pierwszym miejscu ludzi potrafiących pracować z modelami. Przy okazji ucięli też wydatki na powierzchnie biurowe. Z kolei firma Angi zwolniła 350 osób, licząc na to, że wdrożona technologia przyniesie im od 70 do 80 milionów dolarów oszczędności rocznie. Nawet gigant chemiczny Dow ogłosił plan redukcji 4 500 miejsc pracy, wspominając o „wykorzystaniu AI i automatyzacji”. Szczerze? Moim zdaniem to często po prostu wygodna wymówka marketingowa. Według artykułu w WTOP, na początku stycznia raporty bankowe wskazywały, że realny wpływ AI na zwolnienia był znikomy, dopóki wielcy gracze nie zaczęli używać tego argumentu w oficjalnych komunikatach prasowych. To wygląda na czyste działania wizerunkowe.
Bo prawda jest taka, że wiele z tych firm wcale nie dysponuje jeszcze gotowymi, wdrożonymi technologiami, które mogłyby faktycznie zastąpić tych ludzi w codziennych zadaniach. Harvard Business Review słusznie zauważa, że te zwolnienia wynikają z teoretycznego „potencjału” AI, a nie z jej realnych, udowodnionych osiągnięć w procesach produkcyjnych. Ryzykujemy, że firmy pozbędą się niezastąpionych specjalistów, goniąc za mirażem pełnej automatyzacji. Zobacz, co stało się w Tailwind – zwolnili 3 z 4 programistów, twierdząc, że AI zniszczyło ich model biznesowy i spowodowało spadek przychodów. To brzmi jak kapitulacja, a nie przemyślana strategia. Z kolei Meta pod wodzą Zuckerberga tnie od 10 do 15% zespołu Reality Labs, czyli jakieś 1 500 do 2 250 osób, twierdząc, że teraz będą budować mniejsze zespoły natywnie wykorzystujące AI. Brzmi dumnie, ale to po prostu redukcja kosztów w projektach, które nie generują spodziewanych zysków.
Dla Ciebie jako właściciela firmy wniosek jest prosty: nie daj się nabrać na sensacyjne nagłówki. Jeśli planujesz zmiany w zespole, rób to w oparciu o twarde dane z twojego własnego przedsiębiorstwa, a nie dlatego, że „wszyscy teraz tną przez AI”. Raport Business Insider pokazuje, że ponad 100 firm, w tym Nike czy Verizon, zgłosiło masowe zwolnienia w ostatnim czasie. Czy AI faktycznie wykonuje tam pracę tych ludzi? Szczerze w to wątpię. Pamiętaj, że choć Światowe Forum Ekonomiczne przewiduje, że do 2030 roku 41% firm planuje redukcje z powodu AI, to jednocześnie liczba miejsc pracy w sektorze technologicznym i fintech może się podwoić. Zamiast zwalniać, może lepiej zainwestować w przekwalifikowanie obecnej kadry? Bo kiedy kurz po zjawisku AI-washingu opadnie, na rynku zostaną ci, którzy dysponują i technologią, i ludźmi, którzy wiedzą, jak ją skutecznie okiełznać. A tych drugich coraz trudniej znaleźć na rynku pracy.
Murder Board Method – koniec z amatorskim wideo w marketingu
Jeśli kiedykolwiek próbowałeś wygenerować wideo za pomocą AI i Twoje starania kończyły się frustracją, ponieważ postać na każdym ujęciu wyglądała inaczej, mam dla Ciebie rozwiązanie, które znacząco usprawnia ten proces. W 2026 roku profesjonaliści odeszli od nieprzewidywalnej „loterii promptów”. Obecnie standardem rynkowym jest Murder Board Method. To nie jest jedynie kolejna technika pisania poleceń – to kompletny przepływ pracy, który przenosi jakość produkcji wideo na poziom hollywoodzki, jednak bez konieczności angażowania ogromnych budżetów. Cały proces opiera się na stworzeniu wizualnego pulpitu nawigacyjnego, czyli właśnie „Murder Board”, w narzędziach takich jak Notion czy Figma. To tam monitorujesz każde polecenie, ziarno (seed), obrazy referencyjne oraz zasoby dla każdego ujęcia. Dzięki temu Twój bohater w pierwszej sekundzie filmu wygląda identycznie jak w setnej, co stanowi fundament profesjonalnej produkcji.
Jak to działa w praktyce biznesowej? Zapomnij o ogólnych hasłach typu „kinowe oświetlenie”. Metoda ta wykorzystuje sposób na użycie bazy ShotDeck, polegający na pozyskiwaniu precyzyjnych parametrów technicznych z istniejących dzieł filmowych. Jeśli chcesz, aby Twoja reklama wizualnie przypominała serial „Andor”, wybierasz konkretny kadr z filmu, przesyłasz go do modelu LLM, na przykład Claude, i zlecasz mu przygotowanie opisu technicznego. Interesuje Cię model kamery (np. ARRI Alexa LF), konkretny obiektyw (50mm prime), wartość przysłony (f/1.4) oraz specyficzny rodzaj taśmy filmowej (np. Kodak Vision3). Tak przygotowane dane wprowadzasz do generatora obrazów, takiego jak Gemini 3 Pro lub Nano Banana Pro, definiując format 21:9. Dopiero w momencie, gdy dysponujesz idealnym, fotorealistycznym kadrem statycznym, możesz przejść do etapu animacji. W tym miejscu kluczową rolę odgrywa Kling 2.6, który w 2026 roku pozostaje bezkonkurencyjny pod względem płynności ruchu oraz odwzorowania fizyki światła.
Istotną zmianą jakościową jest tutaj przejście od intuicyjnego zgadywania do precyzyjnej inżynierii obrazu. W kolejnym etapie, dostarczając modelowi Kling gotowe klatki, nie ograniczasz się do prostych poleceń typu „człowiek idzie”. Zamiast tego opisujesz reakcję kamery na ruch, napięcie mięśni twarzy czy subtelną motorykę oczu. Takie podejście sprawia, że finalne wideo traci ten nienaturalny, cyfrowy połysk, który zazwyczaj zdradza użycie sztucznej inteligencji. Zgodnie z wytycznymi dostępnymi na platformie AI Fire, opracowanie jednego profesjonalnego ujęcia tą metodą zajmuje blisko 45 minut. Czy to długo? Być może, jednak warto zestawić ten czas z pełnym dniem zdjęciowym ekipy filmowej, kosztami wynajmu profesjonalnego sprzętu oraz procesem postprodukcji. To ogromna różnica w wydatkach, która umożliwia mniejszym przedsiębiorstwom tworzenie materiałów reklamowych o jakości, jaka dotychczas była dostępna wyłącznie dla globalnych marek promujących się podczas Super Bowl.
W mojej ocenie Murder Board Method to rozwiązanie o strategicznym znaczeniu dla nowoczesnych działów marketingu. Pozwala ono na budowanie spójnych kampanii wizualnych niemal w czasie rzeczywistym. Co istotne, masz możliwość swobodnego łączenia referencji – możesz zapożyczyć schemat oświetlenia z jednego dzieła, a paletę kolorystyczną (kody szesnastkowe kolorów) z innego, kreując w ten sposób unikalny język wizualny swojej marki. W 2026 roku kluczowe nie jest
Anthropic pod ostrzałem – miliardowe pozwy i lekcja dla biznesu
Przyznam otwarcie, że ta informacja była dla mnie sporym zaskoczeniem. Anthropic, czyli firma, która od początku budowała swój wizerunek jako „bezpieczna” i „etyczna” alternatywa dla OpenAI, znalazła się właśnie w bardzo poważnych tarapatach prawnych. 29 stycznia 2026 roku wydawcy muzyczni zdecydowali się wytoczyć im proces, domagając się astronomicznej kwoty 3 miliardów dolarów odszkodowania. Głównym zarzutem jest piractwo realizowane na masową skalę. Oskarżyciele twierdzą, że model Claude został wytrenowany na bazie ponad 20 000 utworów muzycznych, które pobrano nielegalnie z sieci. Jest to dotkliwy cios wizerunkowy, zwłaszcza że dowody na te praktyki ujawniono przy okazji innego, wcześniejszego postępowania – Bartz v. Anthropic. Tamta sprawa zakończyła się we wrześniu 2025 roku ugodą opiewającą na 1,5 miliarda dolarów i dotyczyła wykorzystywania do trenowania modeli milionów pirackich książek pochodzących z serwisów takich jak LibGen czy Pirate Library Mirror.
Dla nas, osób prowadzących własne przedsiębiorstwa, płynie z tej sytuacji niezwykle istotny wniosek: fakt, że dane narzędzie działa w sposób skuteczny, wcale nie oznacza, że jest ono bezpieczne pod kątem pełnej zgodności z regulacjami prawnymi. Sędzia William Alsup w jednej ze swoich decyzji bardzo wyraźnie wyznaczył linię demarkacyjną: trenowanie systemów AI na legalnie nabytych treściach może zostać uznane za dozwolony użytek, jednak korzystanie z pirackich baz danych stanowi ewidentne naruszenie obowiązującego prawa. Anthropic pobrał ponad 7 milionów książek z niepewnych źródeł, co w efekcie doprowadziło do największej w historii ugody w sprawach dotyczących praw autorskich. Jak informuje serwis TechCrunch, proces wypłaty odszkodowań dla poszczególnych autorów ma rozpocząć się właśnie w 2026 roku, a przewidywana kwota to około 3000 dolarów za każdy wykorzystany utwór.
To jednak nie jest koniec problemów tej organizacji. Anthropic samodzielnie przeanalizował 1,5 miliona rozmów przeprowadzonych z modelem Claude i przyznał, że system wykazuje skłonności do tak zwanego ryzyka utraty sprawczości przez użytkownika, co objawia się udzielaniem porad emocjonalnych, które mogą być ryzykowne, jeśli ludzie zaczną bezkrytycznie za nimi podążać. Pokazuje to dobitnie, że nawet najbardziej zaawansowane rozwiązania technologiczne mają swoje słabe punkty. Jeśli twoja firma aktywnie korzysta z API Anthropic, musisz teraz zachować szczególną czujność i monitorować sytuację w czasie rzeczywistym. Agencja Reuters sugeruje nawet, że może to być „moment Napstera” dla całej branży sztucznej inteligencji. Sądy przestają przymykać oko na to, w jaki sposób pozyskiwane są dane do trenowania modeli, a to może w krótkim czasie oznaczać nagłe zmiany w dostępności wybranych funkcji lub drastyczne podwyżki cen subskrypcji, mające na celu pokrycie kosztów niezbędnych licencji.
Jakie kroki warto zatem podjąć w tej sytuacji? Moim zdaniem kluczowe staje się regularne przeprowadzanie audytów u dostawców technologii. Nie obawiaj się zadawać trudnych pytań o gwarancje prawne dotyczące pochodzenia danych treningowych. Zapewnienie zgodności z regulacjami przestaje być jedynie nudnym hasłem powtarzanym przez dział prawny, a staje się realną barierą finansową dla biznesu. Jeśli chcesz na bieżąco śledzić losy ugody w sprawie Bartz, warto pamiętać, że termin na zgłaszanie ewentualnych sprzeciwów upływa 9 lutego 2026 roku. Cała ta sytuacja obnaża pewną hipokryzję branży technologicznej – próbę budowania struktur opartych na bezpieczeństwie na fundamentach stworzonych z pirackich plików. To ważna lekcja dla każdego menedżera: technologia często wyprzedza prawo, ale przepisy zawsze w końcu ją doganiają. I zazwyczaj wystawiają przy tym bardzo wysoki rachunek, który w ostatecznym rozrachunku może zostać przerzucony na nas, czyli użytkowników końcowych.
Projekt ATLAS – jak Google DeepMind złamało kod wielojęzyczności
Zastanawiałeś się kiedyś, dlaczego AI tak świetnie radzi sobie z angielskim, a przy polskim czy arabskim potrafi się czasem „rozjechać”? No i właśnie, Google DeepMind postanowiło to naprawić raz a dobrze. W styczniu 2026 roku zaprezentowali projekt ATLAS – zestaw praw skalowania dla modeli wielojęzycznych. To nie jest kolejny model, to dosłownie instrukcja obsługi dla programistów, jak budować AI, która rozumie świat poza Doliną Krzemową. Przebadali 400 języków w ramach 774 kontrolowanych testów. To, co odkryli, to czysta matematyka, która pozwala nam teraz precyzyjnie wyliczyć, ile mocy obliczeniowej potrzebujemy, by model był równie mądry w każdym języku.
Najciekawszym wnioskiem jest istnienie „klątwy wielojęzyczności”. Chodzi o to, że jeśli masz model o stałej wielkości i dorzucasz mu kolejne języki, to jego ogólna sprawność w każdym z nich spada. Ale ATLAS daje na to konkretny wzór: jeśli chcesz podwoić liczbę obsługiwanych języków i utrzymać jakość, musisz zwiększyć rozmiar modelu o 1,18 raza, a ilość danych o 1,66 raza. Bo, co ciekawe, języki „pomagają” sobie nawzajem. Google stworzyło tzw. macierz transferu, która pokazuje, jak nauka jednego języka wpływa na drugi. Najsilniejsze efekty widać w grupach języków podobnych, np. skandynawskich czy malajsko-indonezyjskich. Dla nas to świetna wiadomość, bo polski, jako język o bogatej fleksji, może zyskiwać na transferze z innych języków słowiańskich.
Z biznesowego punktu widzenia ATLAS to przełom, bo pozwala na realne wyliczenie ROI przy projektach globalnych. Google DeepMind na swoim oficjalnym blogu podaje konkretną granicę: dla modeli o parametrach 2B (2 miliardy), jeśli masz do dyspozycji od 144 do 283 miliardów tokenów danych, lepiej trenować model od zera. Poniżej tego progu taniej i efektywniej jest dotrenować (fine-tune) już istniejący model wielojęzyczny. To niesamowicie cenna wiedza dla firm SaaS, które planują ekspansję na rynki azjatyckie czy afrykańskie. Koniec ze zgadywaniem – teraz mamy twarde liczby. Więcej o technicznych aspektach można przeczytać w serwisie InfoQ, który szczegółowo opisuje wykorzystanie korpusu MADLAD-400.
Ale uwaga, nie pomylcie tego projektu z robotem Atlas od Boston Dynamics. Choć ten ostatni też korzysta z mózgów od Google DeepMind, to w 2026 roku zajmuje się głównie pracą fizyczną w fabrykach Hyundaia. Nasz ATLAS to czysta lingwistyka i dane. Moim zdaniem to przesunięcie w stronę prawdziwej globalizacji AI jest kluczowe. Dzięki tym badaniom, bariera językowa w biznesie zacznie znikać szybciej niż myśleliśmy. Jeśli Twoja firma operuje na wielu rynkach, Projekt ATLAS to dla Ciebie sygnał, że nadchodzi era modeli, które nie tylko tłumaczą, ale rozumieją kontekst kulturowy i specyfikę lokalnych rynków z taką samą precyzją jak angielski. To już nie jest wizja, to wdrożona technologia oparta na twardych prawach skalowania.
Narzędzia AI, które realnie zwiększą twoją produktywność w 2026 roku
Zapomnij o prostych chatbotach. W 2026 roku rynek narzędzi AI wszedł w fazę „agentową”, w której technologia nie tylko odpowiada na pytania, ale realnie wykonuje za nas konkretne zadania w tle. Wyselekcjonowałem dla ciebie kilka wartościowych rozwiązań, które w mojej ocenie wnoszą największą wartość do codziennego zarządzania firmą oraz projektami. Każde z nich eliminuje konkretne wąskie gardło, z którym przedsiębiorcy borykają się na co dzień.
ClaudeUsageBar to niezwykle przydatna aplikacja na system macOS, która w czasie rzeczywistym wyświetla w górnym menu stan twoich limitów API w modelach Claude. Dzięki niej nie musisz już samodzielnie sprawdzać panelu Anthropic, ponieważ narzędzie pokazuje precyzyjne odliczanie do resetu limitu 5-godzinnego oraz tygodniowego, co okazuje się niezbędne przy intensywnych sesjach programowania czy pogłębionej analizy danych. Pozwala to na uniknięcie nagłego zablokowania dostępu w krytycznym momencie pracy, zastępując konieczność ciągłego pilnowania limitów wygodnym, pasywnym monitoringiem.
Pretty Prompt Extension to rozszerzenie do przeglądarki Chrome, które pełni funkcję profesjonalnego korektora i inżyniera promptów. Narzędzie automatycznie przekształca twoje krótkie, często niejasne polecenia w ustrukturyzowane, eksperckie instrukcje dla ChatGPT, Gemini czy Claude, co według przeprowadzonych testów skraca czas edycji wyników o 40%. Jest to skuteczne rozwiązanie dla menedżerów, którzy chcą szybko otrzymywać wysokiej jakości raporty czy analizy, nie poświęcając czasu na naukę skomplikowanych technik inżynierii promptów.
skills.sh to nowoczesne repozytorium i narzędzie CLI, które służy do odkrywania i instalowania gotowych „umiejętności” dla twoich agentów AI. Pozwala na błyskawiczne rozszerzenie możliwości posiadanych modeli o konkretne procedury i skrypty za pomocą jednej komendy, co eliminuje konieczność pisania kodu od podstaw przy każdym nowym zadaniu. Dzięki temu możesz zwiększać skalowalność wiedzy swoich cyfrowych asystentów w sposób modułowy, zachowując przy tym wysoką wydajność okna kontekstowego.
Herodot AI to inteligentny przewodnik podróżny, który generuje spersonalizowane opowieści audio o mijanych zabytkach i dziełach sztuki na podstawie rozpoznawania obrazów. Wykorzystuje model GPT-4o, aby dostosować narrację do twoich indywidualnych zainteresowań, oferując wybór między stylem historycznym, gawędziarskim a wersją przyjazną dla dzieci. To praktyczny przykład na to, jak AI może zastąpić sztywne, nagrane wcześniej audioprzewodniki dynamicznym i interaktywnym towarzyszem podróży służbowych oraz prywatnych wyjazdów.
Zapier z funkcją Copilot to obecnie główne centrum zarządzania automatyzacją w firmie, łączące ponad 8 000 różnych aplikacji w płynne procesy. Dzięki Copilotowi możesz opisać pożądany przepływ pracy językiem naturalnym, a system samodzielnie zaprojektuje, połączy i przetestuje całą automatyzację, na przykład streszczając nowe leady na Slacku każdego ranka. To skuteczne narzędzie drastycznie obniża próg wejścia w zaawansowaną automatyzację biznesową, pozwalając właścicielom firm bez przygotowania technicznego na budowanie skomplikowanych ekosystemów pracy.
