26 stycznia 2026 | Nowe modele biznesowe AI, szkolenia produktywności, konsolidacja rynku, generowanie światów 3D – OpenAI, Google, Yelp, World Labs, Odyssey, Pliable, Artificial Analysis, Thumbfa.st, GetThis
2026-01-26
28 stycznia 2026 | Prywatny asystent AI, eksplozja etatów AI, reklamy w ChatGPT, etyczne dylematy i nowe narzędzia – Moltbot, LobeHub, Timeless, Jotform AI, McKinsey, OpenAI, Stanford
2026-01-2827 stycznia 2026 | Metapoznanie AI, analiza w Excel, chipy Maia 200, prognozy klimatu i automatyzacja handlu – Claude, Microsoft, NVIDIA, Earth-2, Minara, Verdent
Sztuczna inteligencja w biznesie wkracza w nową erę – z narzędzia generującego treści staje się wiarygodnym partnerem, który wie, kiedy może się mylić. Przełomowe ramy metapoznawcze pozwalają modelom AI na wewnętrzną weryfikację własnych odpowiedzi, co drastycznie zmniejsza ryzyko kosztownych błędów w procesach decyzyjnych. Równocześnie Claude for Excel Pro rewolucjonizuje analizę finansową, oferując biznesowi bezpośrednią integrację z danymi rynkowymi w czasie rzeczywistym.
Microsoft rzuca wyzwanie Nvidii, prezentując chip Maia 200 z 140 miliardami tranzystorów, który obniża koszty i przyspiesza wnioskowanie AI. Jednocześnie Synthesia, wspierana przez gigantów technologicznych, osiąga 150 milionów dolarów rocznych przychodów dzięki interaktywnym awatarom AI, które zmieniają sposób szkolenia pracowników.
NVIDIA Earth-2 upowszechnia dostęp do profesjonalnych prognoz klimatycznych, pozwalając firmom z każdej branży lepiej zarządzać ryzykiem pogodowym przy minimalnych kosztach. System skraca czas obliczeń o 90% i dostarcza precyzyjne prognozy z wyprzedzeniem do 15 dni.
Na koniec przegląd czterech praktycznych narzędzi: Minara do automatyzacji handlu, Verdent do koordynacji autonomicznych agentów programistycznych, Cue do zarządzania mediami społecznościowymi oraz JDoodle.ai 2.0 do bezkodowego tworzenia aplikacji. To konkretne rozwiązania, które eliminują wąskie gardła i oszczędzają godziny pracy każdego dnia.
Koniec z „halucynacjami”? AI zaczyna analizować własny tok myślenia
Zawsze powtarzam moim klientom jedno: największym problemem AI w biznesie nie jest to, że czegoś nie wie, ale to, że nie wie, kiedy kłamie. No i właśnie tutaj wchodzi najnowszy przełom w dziedzinie metapoznania maszynowego. To nie jest kolejna ciekawostka dla naukowców, ale fundament pod systemy, którym w końcu będziemy mogli zaufać przy podejmowaniu krytycznych decyzji. Badacze opracowali właśnie nowoczesne ramy metapoznawcze, które pozwalają modelom LLM na coś w rodzaju „wewnętrznego monologu”. Chodzi o to, żeby maszyna, zanim wypluje ci odpowiedź, przeprowadziła szybką samoocenę: czy to, co piszę, ma sens? Czy nie przeczę samemu sobie? Czy mam wystarczające dane, żeby być pewnym wyniku?
W praktyce opiera się to na tak zwanym „wektorze stanu metapoznawczego”. To taki wewnętrzny panel kontrolny AI, który monitoruje pięć kluczowych wymiarów: pewność siebie, wykrywanie konfliktów (czyli sprzeczności w rozumowaniu), dopasowanie do wcześniejszych doświadczeń, świadomość emocjonalną oraz – co dla ciebie jako szefa jest najważniejsze – wagę problemu. Dzięki temu system wie, kiedy może odpowiedzieć szybko (używając prostszego procesu), a kiedy musi „zwolnić” i przejść w tryb głębokiego rozumowania, bo sprawa jest zbyt złożona na szybkie zgadywanie. Świetnym przykładem jest system SOFAI-LM, o którym wspomina najnowsza publikacja w Frontiers in Education. Ten model potrafi zarządzać pętlą zwrotną i decydować, czy potrzebuje ponownego zapytania, czy może lepiej „awansować” problem do mocniejszego, droższego modelu, bo sygnały pewności są zbyt niskie.
Dla twojej firmy to zmiana reguł gry w obszarze zarządzania ryzykiem. Wyobraź sobie, że twój system do analizy umów nie tylko wyłapuje błędy, ale dopisuje: „Znalazłem ten zapis, ale jestem go pewien tylko w 60%, bo jest sformułowany nietypowo – sprawdź to ręcznie”. To przesuwa AI z roli „czarnej skrzynki” do roli wiarygodnego partnera. Co więcej, w 2025 roku wdrożono rozwiązania takie jak Edsim, które stosują to podejście do skomplikowanych obliczeń matematycznych. Model generuje równania, a potem specjalny „model krytykujący” sprawdza je pod kątem błędów logicznych, zanim zobaczysz wynik końcowy. To drastycznie zmniejsza liczbę błędów w produkcji i sprawia, że zgodność z regulacjami staje się prostsza do utrzymania. Bo szczerze? W biznesie nie potrzebujemy AI, która jest najmądrzejsza, ale takiej, która wie, kiedy się myli. Moim zdaniem to właśnie ten „wewnętrzny monolog” pozwoli nam w pełni wdrożyć technologię AI w procesy, gdzie błąd kosztuje miliony.
Claude wkracza do arkuszy Excel – analiza finansowa na sterydach
Jeśli ty lub twój zespół spędzacie długie godziny w Excelu, to mam dla was informację, która może wywrócić waszą codzienną pracę do góry nogami. 24 stycznia 2026 roku Anthropic oficjalnie udostępnił narzędzie Claude for Excel Pro dla wszystkich subskrybentów biznesowych. To nie jest zwykła wtyczka, która przepisuje dane. To pełna integracja modelu Sonnet 4.5 bezpośrednio w twoim arkuszu kalkulacyjnym. Co to oznacza w praktyce? Koniec z walką ze skomplikowanymi formułami, których nikt w firmie poza jednym analitykiem nie rozumie. Teraz po prostu piszesz na bocznym pasku: „Stwórz model przepływów pieniężnych na podstawie tych trzech plików i uwzględnij prognozę inflacji”, a Claude robi to za ciebie, dbając o to, by nie nadpisać istniejących komórek, co wcześniej bywało zmorą wersji testowych.
To, co mnie najbardziej zaskoczyło, to fakt, że Anthropic połączył siły z gigantami danych. Jak donosi The Decoder, Claude ma teraz bezpośrednie połączenia w czasie rzeczywistym z takimi źródłami jak Moody’s, LSEG czy Aiera. Wyobraź sobie proces badania kondycji firmy (due diligence), który zamiast tygodni trwa godziny. AI nie tylko analizuje twoje wewnętrzne dane, ale od razu zestawia je z rynkowymi wskaźnikami i raportami makroekonomicznymi. Do dyspozycji masz sześć nowych funkcji agentowych, które zostały zaprojektowane specjalnie pod zadania finansowe i operacyjne. To bezpośrednie uderzenie w Microsoft Copilot, ale z tą różnicą, że Claude słynie z nieco bardziej „ludzkiego” i precyzyjnego stylu analizy danych tekstowych wewnątrz tabel.
Ale to nie wszystko, co dzieje się w ekosystemie Anthropic. Równolegle Claude zyskał funkcję interaktywnych aplikacji – teraz narzędzia takie jak Slack, Figma czy Canva mogą działać bezpośrednio wewnątrz czatu, co widać w oficjalnym katalogu narzędzi Claude. To potężne przesunięcie w stronę ekosystemu, w którym AI staje się twoim głównym pulpitem sterowniczym. A jeśli zajmujesz się marketingiem, rzuć okiem na Krea AI, która właśnie uruchomiła edycję zdjęć w czasie rzeczywistym. Możesz zmieniać detale na grafikach za pomocą prostych poleceń tekstowych i widzieć efekt natychmiast, bez czekania na renderowanie. To wszystko składa się na jeden wniosek: narzędzia AI przestają być zabawkami do generowania tekstów, a stają się w pełni wdrożoną technologią, która realnie oszczędza czas w najbardziej żmudnych procesach biurowych. Choć pamiętaj – to wciąż AI probabilistyczne, więc weryfikacja wyników finansowych przez człowieka nadal jest świętością.
Microsoft rzuca wyzwanie Nvidii: chip Maia 200 i wielkie miliony dla Synthesia
W świecie technologii 26 stycznia 2026 roku zostanie zapamiętany jako dzień, w którym Microsoft wykonał potężny krok w stronę niezależności sprzętowej. Firma oficjalnie zaprezentowała swój najnowszy chip AI – Maia 200. I nie, to nie jest tylko kolejna karta graficzna. To potężny akcelerator wnioskowania, zbudowany w procesie 3nm przez TSMC, który ma pod maską ponad 140 miliardów tranzystorów. Dlaczego to jest ważne dla ciebie, jako właściciela firmy? Bo im wydajniejszy sprzęt u dostawcy chmury, tym tańsze i szybsze będą usługi AI, z których korzystasz na co dzień. Według oficjalnego komunikatu Microsoft, Maia 200 oferuje 30% lepszy stosunek wydajności do ceny niż poprzednie rozwiązania i jest zoptymalizowana pod gigantyczne modele, takie jak nadchodzący GPT-5.2 od OpenAI.
Liczby robią wrażenie: ponad 10 petaflopsów wydajności w precyzji FP4. To oznacza, że ten układ jest trzykrotnie szybszy w generowaniu tokenów niż konkurencyjny Trainium trzeciej generacji od Amazon. Microsoft nie chce już polegać wyłącznie na dostawach od Nvidii, co jest jasnym sygnałem, że walka o dominację w infrastrukturze AI wchodzi w nową fazę. Ale Maia 200 to nie tylko surowa moc. Chip posiada 216 GB pamięci HBM3e o przepustowości 7 TB/s. To pozwala na obsługę ogromnych modeli w czasie rzeczywistym przy niższym zużyciu energii, co jest kluczowe dla skalowalności usług typu SaaS. Jak podaje TechCrunch, modele zaczęły działać na nowym krzemie zaledwie kilka dni po jego wyprodukowaniu, co świadczy o niezwykle dopracowanym procesie wdrożenia.
A skoro o pieniądzach mowa, to rynek generatywnego wideo również płonie. Synthesia, lider w tworzeniu awatarów AI, właśnie zebrała 200 milionów dolarów w nowej rundzie finansowania, wspieranej przez ramiona inwestycyjne Alphabet (Google) oraz Nvidię. Ich roczne przychody (ARR) osiągnęły właśnie poziom 150 milionów dolarów. To pokazuje, że biznes ufa technologii wideo AI na tyle, by masowo wdrażać ją w szkoleniach i komunikacji wewnętrznej. Nowe „agenty AI” od Synthesia pozwalają teraz użytkownikom na interakcję z filmami szkoleniowymi – możesz zadać pytanie awatarowi w filmie, a on odpowie ci w czasie rzeczywistym, korzystając z bazy wiedzy firmy. To już nie jest science-fiction, to konkretne narzędzia, które zmieniają sposób, w jaki przekazujemy wiedzę w organizacjach. Jak widać w raporcie CNBC, giganci tacy jak Google i Nvidia nie chcą przegapić tego tortu, co tylko potwierdza, że wideo AI to obecnie jeden z najgorętszych kierunków inwestycyjnych.
NVIDIA Earth-2: Czy AI uratuje twój biznes przed zmianami klimatu?
Pogoda stanowi dla wielu sektorów gospodarki – od rolnictwa po logistykę i ubezpieczenia – najbardziej nieprzewidywalną zmienną, której nie sposób w pełni kontrolować. Jednak firma NVIDIA postanowiła dostarczyć rynkowi bardziej zaawansowane narzędzia do jej precyzyjnego przewidywania. 26 stycznia 2026 roku, podczas dorocznego spotkania Amerykańskiego Towarzystwa Meteorologicznego w Houston, technologiczny gigant zaprezentował Earth-2. Jest to kompletny i otwarty stos oprogramowania AI, dedykowany do prognozowania pogody oraz analizy ryzyka klimatycznego. Dlaczego to rozwiązanie jest tak istotne? Kluczowe znaczenie ma fakt, że NVIDIA udostępnia te zasoby jako otwarte oprogramowanie. Oznacza to, że każda firma, niezależnie od posiadanego budżetu, może teraz korzystać z modeli, które jeszcze do niedawna wymagały infrastruktury superkomputerowej wartej miliony dolarów. Izraelska Służba Meteorologiczna już teraz informuje, że dzięki wdrożeniu Earth-2 skróciła czas niezbędnych obliczeń o 90%.
System opiera się na trzech kluczowych filarach, które definiują jego funkcjonalność w codziennej praktyce biznesowej. Pierwszy z nich to Earth-2 Medium Range, bazujący na nowej architekturze Atlas. Zapewnia on niezwykle precyzyjne prognozy z wyprzedzeniem do 15 dni dla ponad 70 różnych zmiennych pogodowych. NVIDIA wskazuje, że model ten osiąga lepsze wyniki niż konkurencyjne rozwiązanie GenCast opracowane przez Google DeepMind. Drugi filar to Earth-2 Nowcasting, wykorzystujący architekturę StormScope. Moduł ten potrafi w zaledwie kilka minut wygenerować prognozę lokalnych burz oraz gwałtownych zjawisk atmosferycznych z dokładnością do jednego kilometra. Dla przedsiębiorstw logistycznych czy organizatorów wydarzeń masowych stanowi to istotną zmianę w sposobie planowania operacyjnego i bezpieczeństwa. Trzeci element, HealDA, odpowiada za przetwarzanie danych pochodzących z tysięcy stacji pogodowych w ułamku sekundy, co wcześniej na tradycyjnych klastrach CPU zajmowało wiele godzin.
Z czego wynika taka strategia firmy NVIDIA? Jak zauważa portal SiliconAngle, publiczne finansowanie tradycyjnych systemów pogodowych w USA zaczyna maleć, podczas gdy zapotrzebowanie na precyzyjne dane dotyczące ryzyka klimatycznego rośnie w tempie lawinowym. Firmy takie jak Eni, TotalEnergies czy GCL Technology już teraz wykorzystują Earth-2 do optymalizacji planowania swoich operacji energetycznych. Powyższe przykłady dowodzą, że AI staje się niezbędnym narzędziem w skutecznym zarządzaniu ciągłością biznesu. Jeśli twoja firma jest zależna od warunków atmosferycznych, to pojawienie się Earth-2 na platformach takich jak Hugging Face czy GitHub oznacza, że dostęp do profesjonalnych analiz klimatycznych stał się bardziej przystępny cenowo i łatwiejszy w implementacji niż kiedykolwiek wcześniej. Obecnie nie jest to już tylko kwestia odpowiedzi na pytanie „czy będzie padać”, ale fundament precyzyjnego zarządzania miliardowymi aktywami w obliczu coraz trudniejszej do przewidzenia aury.
Przegląd narzędzi: Od automatyzacji handlu po „vibe coding”
W natłoku nowych aplikacji łatwo stracić orientację, dlatego przygotowałem zestawienie czterech narzędzi, które w ostatnim tygodniu stycznia 2026 roku wzbudziły największe zainteresowanie w branży. Nie mamy tu do czynienia z kolejnymi kopiami ChatGPT, lecz z konkretnymi rozwiązaniami, które skutecznie eliminują realne wąskie gardła w codziennym przepływie pracy.
Minara to inteligentny asystent handlowy zaprojektowany z myślą o rynku akcji w USA oraz sektorze kryptowalut, który sprawnie łączy głęboką analizę danych z automatyczną realizacją zleceń. System ten generuje spersonalizowane raporty rynkowe, opierając się na nastrojach płynących z mediów społecznościowych oraz danych bezpośrednio z łańcucha bloków (on-chain), co pozwala skrócić czas poświęcany na codzienną analizę z dwóch godzin do zaledwie kilku minut. Dzięki temu rozwiązaniu możesz skonfigurować inteligentne powiadomienia oraz strategie inwestycyjne przy użyciu języka naturalnego, co sprawia, że bieżący monitoring portfela staje się procesem niemal całkowicie bezobsługowym.
Verdent to platforma służąca do koordynacji pracy wielu autonomicznych agentów sztucznej inteligencji, które potrafią w sposób równoległy planować działania, pisać kod źródłowy i weryfikować złożone zadania programistyczne. W przeciwieństwie do prostych asystentów, Verdent wspiera pełny cykl życia oprogramowania w odizolowanych środowiskach Git, co umożliwia sprawne budowanie prototypów bez konieczności sprawowania ciągłego nadzoru przez człowieka. Jest to optymalne rozwiązanie dla menedżerów, którzy dążą do przyspieszenia rozwoju wewnętrznych narzędzi IT bez potrzeby angażowania całego zespołu deweloperskiego do każdego, nawet drobnego zadania.
Cue to zaawansowane rozwiązanie do zarządzania obecnością w mediach społecznościowych, pozwalające na obsługę ośmiu różnych platform z poziomu jednego, przejrzystego panelu zarządzania. Algorytmy wbudowane w system automatycznie wyznaczają optymalne godziny publikacji dla poszczególnych grup odbiorców i precyzyjnie dostosowują ton komunikatów do specyfiki konkretnego kanału, co wymiernie zwiększa zasięgi bez generowania dodatkowych kosztów pracy. Dzięki takiemu podejściu zespoły marketingowe mogą w pełni skoncentrować się na planowaniu strategii, zamiast tracić cenne zasoby na ręczne formatowanie postów i skrupulatne pilnowanie kalendarza publikacji.
JDoodle.ai 2.0 to najnowsza odsłona kreatora aplikacji w modelu bezkodowym, która umożliwia błyskawiczne przenoszenie istniejących stron internetowych lub projektów z narzędzia Figma do w pełni edytowalnej wersji działającej w czasie rzeczywistym. Użytkownik ma możliwość opisania swojego pomysłu w prostym języku angielskim, po czym system samoczynnie wygeneruje warstwę wizualną (frontend) w React, logikę serwerową (backend) w języku Python oraz skonfiguruje wewnętrzną bazę danych. Narzędzie to zdobyło czwarte miejsce w prestiżowym rankingu Product Hunt pod koniec stycznia 2026 roku i stanowi doskonały wybór do sprawnego budowania wersji testowych produktów (MVP) bez potrzeby napisania choćby jednej linii kodu.
