21 stycznia 2026 | Ochrona nieletnich w AI, inwestycje w infrastrukturę wnioskowania, geopolityka chipów AI i kontrola zachowania modeli – OpenAI, Nvidia, Anthropic oraz narzędzia: Interactpitch, Evernote v11, Dopamine.chat, daily.dev Recruiter
2026-01-21
23 stycznia 2026 | Testy AI w pracy, marże w biznesie AI, inwestycje w infrastrukturę i praktyczne narzędzia: APEX-Agents, Anthropic, HUMAIN, ChartGen AI, LocateStore, Demonstrate, Callum, CyberCut AI, D4RT
2026-01-2322 stycznia 2026 | Walka o szkołę, zwrot z AI, talent droższy niż technologia, narzędzia na dziś i 5-warstwowy tort infrastruktury — OpenAI, Anthropic, Google, Microsoft, Humans&, Claude, Blink, Mastra, Citable, Filo Mail i Nvidia
Giganci AI rzucili wszystko na stół, żeby wygrać szkołę — bo kto dziś zdobędzie uczniów, za 10 lat zdominuje klientów B2B. Anthropic, OpenAI, Google i Microsoft walczą o nauczycieli i Gen Alpha z programami edukacyjnymi na skalę globalną. Tymczasem 56% CEO nie widzi zwrotu z inwestycji w AI — nie dlatego, że technologia nie działa, ale dlatego, że brakuje strategii skalowania i integracji z kluczowymi procesami biznesowymi.
Inwestorzy płacą miliardy nie za prototypy, tylko za zespoły — Humans& zebrało 480 milionów dolarów w trzy miesiące przy wycenie 4,48 miliarda, bo talent jest dziś droższy niż moc obliczeniowa. A dla tych, którzy chcą działać teraz, mamy pięć narzędzi AI, które faktycznie zwiększają produktywność: Claude Code Humanizer, Blink Agent Builder, Mastra, Citable i Filo Mail — nie teoria, tylko praktyka gotowa do wdrożenia jutro.
Jensen Huang w Davos rozłożył AI na 5 warstw — od energii, przez chipy, chmurę, modele, po aplikacje — pokazując, że to największa rozbudowa infrastruktury w historii. I nie, AI nie zabija miejsc pracy. Zwiększa produktywność, co zwiększa popyt, co tworzy więcej zatrudnienia. To nie futurystyczna wizja — to dzieje się teraz, w każdej warstwie tortu, i każda potrzebuje ludzi, firm i kapitału.
Wojna o Gen Alpha: jak giganci AI walczą o szkołę (i przyszłych klientów B2B)
Pamiętasz czasy, gdy szkoły próbowały zakazać AI w klasach? No to zapomnij. Bo teraz OpenAI, Anthropic, Google i Microsoft rzucają na stół wszystkie karty, żeby to właśnie ich asystent AI stał się standardem w każdej szkole. I nie chodzi tu o żadną filantropię — chodzi o najprostszą rzecz na świecie: kto wygra dzieciaki dzisiaj, zdominuje pracowników i klientów B2B za 10 lat.
Anthropic właśnie wystartował z programem AI Literacy and Creator Collective w partnerstwie z Teach For All. Zasięg? Ponad 100 tysięcy nauczycieli w 63 krajach, dotarcie do 1,5 miliona uczniów. To nie jest jakiś testowy pilot — to wdrożona technologia, która działa od listopada 2025 roku. Program ma trzy filary: AI Fluency Learning Series (sześć sesji na żywo o tym, jak używać Claude w klasie — pierwsza w listopadzie zgromadziła 530 uczestników), Claude Connect (platforma, gdzie ponad tysiąc nauczycieli z 60+ krajów wymienia się promptami i pomysłami) oraz Claude Lab (dostęp do Claude Pro, comiesięczne konsultacje i możliwość wpływania na roadmap produktu — w kilka dni zgłosiło się ponad 200 nauczycieli).
W praktyce nauczyciele nie używają tego jako gadżetu. Edukator z Liberii zbudował interaktywną stronę o zmianach klimatu z aplikacjami, grami i wizualizacjami. Nauczyciel z Bangladeszu stworzył grę matematyczną dla klas 6-7 z walkami z bossami i tablicą wyników. To konkretne narzędzia, które zwiększają zaangażowanie uczniów — nie teoria, tylko praktyka.
Google nie zostaje w tyle. Gemini wszedł właśnie do przygotowań SAT w partnerstwie z Princeton Review, a Khan Academy dostał narzędzia oparte na opiniach zwrotnych wbudowane bezpośrednio w Gemini. Microsoft uruchomił darmowe szkolenia AI dla nauczycieli, oferuje certyfikaty premium dla studentów i — tu jest świetny ruch — scenariusze edukacyjne oparte o Minecraft. Bo jeśli uczysz AI przez grę, którą dzieciaki i tak znają, masz dużo większą szansę na adopcję.
OpenAI też nie śpi. Ich program "Education for Countries" oferuje dostęp do ChatGPT Edu (czyli GPT-5.2), narodowe partnerstwa badawcze do analizy wpływu AI na edukację oraz certyfikaty OpenAI Academy do nauki realnych umiejętności AI. I wszyscy grają o to samo: stać się "normalnym" narzędziem w szkole, bo co jest normalne w szkole, staje się domyślne w pracy.
Problem? AI w edukacji ma problem z zaufaniem. Dlatego wszyscy próbują pozwolić nauczycielom współtworzyć narzędzia i oferują integracje dopasowane do kontekstu uczniów. Bo jak się okazuje, najlepszy produkt edtech to taki, którego nauczyciele nie czują się zmuszeni używać — tylko sami chcą. A kto to ogarnie, ten wygra nie tylko szkołę. Wygra całą generację przyszłych klientów korporacyjnych.
56% CEO nie widzi zwrotu z AI — raport PwC z 4454 firm pokazuje, gdzie giną miliardy
Wszyscy mówią o rewolucji AI, prawda? No to mam dla ciebie trzeźwe spojrzenie na rzeczywistość. PwC właśnie opublikował Global CEO Survey 2026 — przebadali 4454 szefów firm z 95 krajów. I wiesz co? 56% z nich twierdzi, że nie widzi żadnego wymiernego zysku finansowego z inwestycji w AI. Ani wzrostu przychodów, ani redukcji kosztów. Kompletnie nic.
Zanim pomyślisz "no to pewnie źle wdrażają", sprawdź liczby i zobacz pełen obraz sytuacji. Tylko 12% CEO raportuje zarówno wzrost przychodów, jak i spadek kosztów dzięki AI. 33% widzi zysk albo w przychodach, albo w kosztach — ale nie w obu jednocześnie. 30% zgłasza wzrost przychodów w ciągu ostatnich 12 miesięcy. 26% zanotowało spadek kosztów operacyjnych. Ale uwaga — 22% raportuje WZROST kosztów przez AI. Czyli inwestowali, wdrażali, szkolili ludzi... i wyszli na minus.
Gdzie jest haczyk? PwC wskazuje na rosnącą przepaść między firmami, które "pilotują" AI (czyli w praktyce testują prototypy i wersje próbne), a tymi, które wdrożyły je na skalę w całej organizacji. Ci, którzy osiągnęli zarówno wzrost przychodów, jak i spadek kosztów, są 2-3 razy bardziej skłonni do tego, by AI było głęboko wbudowane w produkty, usługi, generowanie popytu i strategiczne podejmowanie decyzji. Nie chodzi o "mamy AI gdzieś tam w piwnicy" — chodzi o to, że AI siedzi w każdym procesie, który generuje wartość biznesową.
Jest jeszcze jeden kluczowy czynnik. Organizacje z silnymi fundamentami AI — czyli ramami odpowiedzialnej sztucznej inteligencji, możliwościami integracji na poziomie całego przedsiębiorstwa, zarządzaniem i procesami — są trzy razy bardziej skłonne do raportowania wymiernych zwrotów finansowych. To znaczy, że sama technologia to za mało. Musisz mieć strukturę, która pozwala AI działać bezpiecznie, w zgodzie z regulacjami i w sposób skalowalny.
Jeszcze jedno istotne spostrzeżenie: analiza PwC pokazuje, że firmy stosujące AI szeroko w produktach, usługach i doświadczeniach klientów osiągały niemal cztery punkty procentowe wyższą marżę zysku niż te, które tego nie robiły. Cztery punkty procentowe to ogromna różnica w skali całej firmy — szczególnie w branżach o niskich marżach, gdzie liczy się każdy procent.
Więc co z tego wynika dla twojej firmy? Jeśli inwestujesz w AI, ale nie masz planu na skalowanie, zarządzanie i integrację z kluczowymi procesami biznesowymi — prawdopodobnie dołączysz do tych 56%, które nie widzą zwrotu z inwestycji. A to nie jest problem technologii. To problem strategii i podejścia do wdrożenia. I dlatego coraz więcej CEO zaczyna pytać nie "czy AI działa", tylko "czy my potrafimy to wdrożyć tak, żeby działało i przynosiło wymierne rezultaty".
Humans& zebrało 480 milionów dolarów w trzy miesiące — czemu inwestorzy płacą miliardy za zespół ex-OpenAI?
20 stycznia 2026 roku startup, który ma zaledwie trzy miesiące, zamknął rundę seed na 480 milionów dolarów przy wycenie 4,48 miliarda. Nazwisko? Humans&. Lokalizacja? San Francisco. Inwestorzy? Nvidia, Jeff Bezos, GV (Google Ventures), SV Angel (czyli Ron Conway, legenda Doliny), Emerson Collective, Forerunner, S32, DCVC, Felicis, CRV i kilku innych gigantów. To jedna z największych rund seed w historii — druga największa w AI.
Teraz pewnie myślisz: "ok, ale co oni robią?". Bo jak na razie nie ma produktu. Jest zespół. I to jest właśnie punkt. Założyciele to Georges Harik (wczesny pracownik Google, współzałożyciel i główny inwestor), Eric Zelikman i Yuchen He (ex-xAI, pracowali nad Grok), Andi Peng (były badacz Anthropic, uczenie ze wzmocnieniem i modele Claude) oraz Noah D. Goodman (ex-Google DeepMind, profesor Stanford). Początkowy zespół to około 20 ekspertów z OpenAI, Anthropic, Meta i innych czołowych laboratoriów AI.
Czemu to ma znaczenie? Bo na dzisiejszym rynku AI talent jest droższy niż moc obliczeniowa. Każda wielka firma tech poluje na tych samych ludzi. Nvidia samodzielnie dołączyło do około 67 transakcji VC w 2025 roku — nie po to, żeby zarabiać na inwestycjach, tylko żeby mieć dostęp do zespołów, które będą korzystać z ich GPU i budować następne modele na ich infrastrukturze. Humans& dostało nie tylko kasę — dostało strategiczne partnerstwo z Nvidia, co oznacza dostęp do najnowszych GPU, optymalizacji sprzętowych i wsparcia inżynieryjnego.
Co Humans& zamierza zrobić? Ich cel to laboratorium badawcze AI nowej generacji, które rozwija „sztuczną inteligencję zorientowaną na człowieka" — czyli AI, która wzmacnia produktywność pracowników przez współpracę, badania i automatyzację. Konkretnie skupiają się na zadaniach długoterminowych (złożone, wielogodzinne działania), współpracy wielu agentów AI oraz uczeniu ze wzmocnieniem dla modeli rozumujących, co ma zmniejszyć koszty oznaczania danych. Brzmi bardzo technicznie, ale w praktyce chodzi o to, żeby AI mogło wykonywać złożone zadania bez ciągłego nadzoru człowieka.
Fundusze pójdą przede wszystkim na moc obliczeniową — czyli trenowanie modeli. Humans& planuje pierwszy produkt na początek 2026 roku (więc dosłownie niedługo). Runda była w 100% gotówką, bez skomplikowanych struktur — co sygnalizuje, że inwestorzy mają pełne zaufanie do fundamentalnych badań AI, nawet bez działającego produktu.
I to jest lekcja dla każdego, kto patrzy na rynek AI z perspektywy biznesowej. Inwestorzy nie płacą za prototyp. Płacą za zespół, który potrafi zbudować technologię, która za 3-5 lat zmieni sposób, w jaki firmy działają. Humans& to zakład na to, że ktokolwiek zatrudnia najlepszych badaczy AI dzisiaj, będzie miał przewagę technologiczną, której nie da się dogonić za dwa lata kupując gotowe API.
5 narzędzi AI, które zwiększają produktywność (nie tylko dla marketerów)
Okej, przejdźmy do konkretów. Bo można gadać o strategiach i wizjach, ale na koniec dnia liczy się jedno: co możesz wdrożyć w swojej firmie jutro, żeby zespół pracował szybciej, taniej i lepiej. Przeczesaliśmy rynek i wyłowiliśmy pięć narzędzi, które faktycznie działają — nie tylko w teorii, ale w praktyce firm, które je już używają.
Pierwsze: Claude Code Humanizer. To skill dla Claude, który usuwa wszystkie ślady tekstu generowanego przez AI — sprawia, że brzmi naturalnie i po ludzku. Jeśli twój zespół używa AI do pisania treści, maili czy raportów, ale klienci narzekają na "sztuczny" ton, to narzędzie rozwiązuje ten problem w kilka sekund. Wklejasz tekst, Claude przepisuje go tak, żeby brzmiał jak napisany przez człowieka — zachowując sens i strukturę, ale wyrzucając wzorce typowe dla AI jak "podsumowując", "bez wątpienia" czy powtarzające się frazy. W praktyce to oszczędność czasu na edycji i wyższa jakość komunikacji z klientami.
Blink Agent Builder to platforma, która pozwala zbudować agenta AI end-to-end w kilka minut — agenta, który myśli, używa narzędzi i realizuje zadania samodzielnie. Obsługuje ponad 180 modeli AI (OpenAI, Anthropic, Gemini, Mistral, Llama i więcej), więc nie jesteś zamknięty na jednego dostawcę. Co najważniejsze, Blink to nie tylko chatbot — możesz zbudować agenta, który automatycznie przetwarza dokumenty, aktualizuje CRM, wysyła podsumowania albo monitoruje dane w czasie rzeczywistym. Idealny przykład zastosowania? Zespół obsługi klienta, który automatycznie kategoryzuje zgłoszenia i odpowiada na 70% zapytań bez udziału człowieka, przekierowując tylko te skomplikowane.
Mastra to framework open-source w TypeScript do budowania aplikacji AI i agentów z workflow, pamięcią, streamingiem i Studio — interaktywnym interfejsem do testowania i rozwoju. Obsługuje ponad 40 dostawców LLM (OpenAI, Anthropic, Gemini) przez jeden interfejs, więc możesz szybko przełączać się między modelami bez przepisywania kodu. Mastra oferuje przepływy pracy oparte na grafach, co oznacza, że możesz stworzyć deterministyczne, wieloetapowe procesy AI (np. "pobierz dane → przeanalizuj → wygeneruj raport → wyślij emaila") używając składni `.then()`, `.branch()`, `.parallel()`. Dla zespołów technicznych to przełom, bo redukuje czas od prototypu do produkcji o połowę — zamiast sklejać ze sobą różne API, masz jeden spójny stack.
Citable rozwiązuje problem, o którym większość firm nawet nie wie, że istnieje: jak sprawić, żeby twoja marka pojawiała się w odpowiedziach AI. Bo coraz więcej ludzi nie googla — pytają ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude czy Grok. Citable symuluje prawdziwe persony użytkowników, "rozgrzewa" konta AI (czyli buduje historię interakcji), a potem odpytuje modele tysiącami promptów dziennie, żeby wyłapać każde źródło, które AI cytuje. W praktyce? Jeśli konkurencja jest cytowana przez AI, a ty nie — tracisz ruch organiczny. Citable pokazuje, gdzie jesteś widoczny, gdzie nie jesteś i jak to poprawić. To SEO dla AI — nowa kategoria, która za rok będzie standardem.
Ostatnie: Filo Mail. To klient Gmail napędzany przez AI, który automatycznie zamienia emaile w zadania z terminami, priorytetami i kontekstem — uwzględnia nawet strefy czasowe. Filtruje szum (newslettery, promocje), wyławia pilne sprawy (zaproszenia, deadliny, follow-upy) i przypomina, żeby nic nie uciekło. Przetwarza wszystko lokalnie, więc twoje dane nie trafiają na serwery Filo. Dla menedżerów i zespołów, które codziennie dostają 100+ maili, to oszczędność 30-40 minut dziennie — czas, który zamiast spędzać na sortowaniu skrzynki, możesz przeznaczyć na faktyczną pracę.
Nvidia w Davos: AI to nie zabójca miejsc pracy, tylko 5-warstwowy tort infrastrukturalny
21 stycznia 2026 roku Jensen Huang, CEO Nvidia, usiadł na scenie World Economic Forum w Davos obok Larry'ego Finka, szefa BlackRock. Temat? AI nie zabije miejsc pracy — stworzy je. I nie, to nie była kolejna gadka motywacyjna dla inwestorów. Huang przedstawił konkretny model 5-warstwowego "tortu" AI, który pokazuje, dlaczego AI to największa rozbudowa infrastruktury w historii — i dlaczego każda warstwa potrzebuje armii ludzi.
Pierwsza warstwa to energia. Zanim w ogóle pomyślisz o modelach czy GPU, potrzebujesz elektryczności. I to nie trochę — potrzebujesz jej masę. AI w czasie rzeczywistym zjada gigawaty mocy. Dlatego Google właśnie ostrzegło, że podłączenie nowego centrum danych może zająć 12 lat — bo nie chodzi o zbudowanie serwerowni, tylko o zapewnienie jej zasilania. Big Tech zaczął budować obok elektrowni, ale jeśli jedna padnie, cały system może się posypać. Huang mówi wprost: energia to fundament. Bez niej reszta nie istnieje.
Druga warstwa to chipy i systemy obliczeniowe. To domena Nvidia: GPU, sieci połączeń, systemy obliczeniowe. Surowy hardware do przetwarzania inferencji na globalną skalę. I tu jest sedno sprawy — nawet GPU sprzed dwóch generacji wciąż cieszą się wysokim popytem, bo zapotrzebowanie na moc obliczeniową rośnie szybciej niż produkcja nowych chipów. Huang podkreślił, że mówimy o trilionach dolarów nakładów inwestycyjnych, które już są w grze. To nie futurystyczna wizja — to dzieje się teraz.
Trzecia warstwa to infrastruktura chmurowa. AWS, Google Cloud, Azure. AI żyje w chmurze. Bez niej nie ma skali, nie ma globalnego dostępu, nie ma elastyczności. Chmura to warstwa, która łączy moc obliczeniową z aplikacjami — i każda wielka firma tech inwestuje setki miliardów w rozbudowę centrów danych, sieci i systemów dystrybucji.
Czwarta warstwa to modele AI. Od modeli fundamentalnych po systemy agentowe, po fizyczne AI, które rozumie białka, cząsteczki i procesy w świecie rzeczywistym. Huang mówił o tym, że AI przestaje być tylko "softem" — zaczyna rozumieć świat fizyczny, co otwiera drzwi do zastosowań w medycynie, materiałoznawstwie, chemii i inżynierii.
Piąta warstwa to aplikacje. Finanse, opieka zdrowotna, produkcja, logistyka. Tu AI zamienia się w realne wyniki biznesowe. I tu jest najciekawsze. Huang użył przykładu radiologii: AI teraz dotyka niemal każdego skanu. Ale szpitale nie zwolniły personelu — zatrudniły więcej radiologów, bo przepustowość i przychody wzrosły. AI zwiększa produktywność, co zwiększa popyt, co tworzy więcej miejsc pracy. To nie jest teoria. To dzieje się już teraz.
Fink dorzucił swoje: fundusze emerytalne powinny inwestować w tę "wielką szansę", żeby przeciętni oszczędzający również skorzystali, zamiast zostać z boku. Huang odrzucił obawy o bańkę AI (które podnoszą Bezos, Nadella i inni), twierdząc, że inwestycje są niewystarczające w stosunku do skali potrzebnej rozbudowy.
Sesja odbyła się na głównej scenie Davos — co sygnalizuje, że AI jest w centrum planów gospodarczych na 2026 rok. Europa może zyskać dzięki robotyce, gdzie ma przemysłowe przewagi. A dla każdego, kto patrzy na rynek AI jako przedsiębiorca czy inwestor, przekaz jest jasny: nie pytaj "czy AI", tylko "w której warstwie tortu chcesz grać". Bo możliwości są w każdej — od energii, przez infrastrukturę, po aplikacje. I każda warstwa potrzebuje ludzi, firm i kapitału.
