Wspieraj 
Wspieraj 
Wydawnictwo 
Przekaż 
Wyobraź sobie, że całe przygotowania do wakacji załatwisz jednym poleceniem. Twój osobisty agent AI uwzględni twoje preferencje, przeanalizuje tysiące ofert, wybierze najkorzystniejszy lot (koniecznie z dodatkowym miejscem na nogi), zarezerwuje butikowy bungalow w magicznej okolicy, a na koniec dopilnuje płatności w terminie. Cały proces odbywa się w tle, bez konieczności przełączania się między dziesiątkami kart przeglądarki czy aplikacji.
W dzisiejszym świecie pełnym chaosu i niepokoju to jedna z bardziej optymistycznych wizji niedalekiej przyszłości. Życie bez kolejek, mozołu czy formalności, w którym technologia wykonuje brudną robotę, a nam daje upragniony czas wolny. Baśń o cyfrowym służącym, który niestrudzenie dba o naszą wygodę. Wystarczy przekazać mu kontrolę: nad naszą uwagą, portfelem, prywatnymi informacjami, kodem czy tajemnicą firmową.
Wspomniane ramy działania stanowią fundament tego, co – chcąc pozostać w zgodzie z zasadami języka polskiego – należałoby nazwać sprawstwem maszynowym. O „agentowości” systemu AI decyduje zdolność do autonomicznego planowania i realizowania zadań poprzez operowanie na zasobach poza swoim pierwotnym środowiskiem.
Kluczową cechą tych struktur pozostaje zdolność do planowania etapowego. Agenci AI wykorzystują techniki uczenia maszynowego (obecnie przede wszystkim modele językowe), ale operują na szerszą skalę i z wyższym poziomem autonomii niż zwykłe chatboty. W teorii, a coraz częściej także w praktyce, struktury te posiadają zdolność do samodzielnego wyznaczania kroków pośrednich i operowania na zewnętrznych zasobach w celu osiągnięcia celu zgodnego z poleceniami.
Sam termin „agenta” i „agentowości” pozostaje wieloznaczny i próżno szukać oficjalnej definicji. Może oznaczać rozwiązania, w których algorytmy AI wykonują kolejne zadania w zamkniętym środowisku – np. w ramach jednego urządzenia, pakietu usług (np. aplikacji do pracy biurowej oferowanych przez Google czy Microsoft), aplikacji bankowych, programów wspomagających kodowanie czy gier wideo. Coraz częściej „agentowość” odnosi się jednak do modeli i systemów AI, które łączą komputer lub smartfon użytkownika ze światem zewnętrznym. Właśnie ten sposób wykorzystania technologii sprawił, że w ostatnim roku tak wiele emocji – i inwestycji – kieruje się w stronę innowatorów i firm, które rozwijają takie narzędzia.
Powstanie systemów agentowych to logiczna konsekwencja ewolucji dużych modeli językowych. Dzięki wartym setki miliardów dolarów inwestycjom w ogromne moce obliczeniowe (centra danych, najnowocześniejsze mikroczipy) mogą one wykonywać wiele złożonych zadań – jednocześnie oraz sekwencyjnie.
Jeśli agenci AI spełnią pokładane w nich nadzieje i zyskają zdolność tworzenia aplikacji na bieżąco, branża SaaS (Software as a Service) może ulec degradacji. Rola tradycyjnych producentów oprogramowania miałaby zostać zredukowana do funkcji dostawców surowych danych dla agentów, którzy skonsumują marżę za pośrednictwo – przede wszystkim koszty pracy.
Entuzjazm liderów branży technologicznej jest równie wielki, jak lęki programistów czy księgowych o przyszłość ich pracy. Filantrop, brydżysta oraz miłośnik prywatnych wysp Bill Gates twierdzi, że agenci AI stanowią największą rewolucję w informatyce od czasu przejścia z wiersza poleceń na interfejs graficzny. Szef OpenAI, Sam Altman, dodaje, że dzięki agentom AI na stałe weszło na rynek pracy, zwiększając wymagania stawiane pracownikom. A nawet, że ten kierunek prowadzi nas wprost do „superinteligencji” (termin również pozostaje niedookreślony).
Mustafa Suleyman, szef działu AI w Microsofcie również uważa, że praca „białych kołnierzyków” uległa fundamentalnej zmianie, a większość zadań profesjonalnych zostanie w najbliższych latach w pełni zautomatyzowana. Suleyman postrzega tę zmianę jako nieuchronną optymalizację procesów. Nabiera to dodatkowego znaczenia w kontekście spodziewanego rozwodu Microsoftu z OpenAI.
W głośnym eseju The Adolescence of Technology („dojrzewanie technologii”) Dario Amodei, twórca i CEO Anthropica, przygląda się głębiej konsekwencjom tworzonej technologii. Według niego zagrożenia są poważne i wynikają z „radykalnej demokratyzacji” superinteligencji. Rosnąca autonomia AI powoduje wzrost efektywności w nauce, co prowadzi autora do przekonania, że w najbliższych latach AI będzie lepsza od ludzi w rozwiązywaniu absolutnie wszystkich zadań. Badania, w tym raport ILO i NASK (2025), wskazują, że nawet co czwarte miejsce pracy na świecie już dziś jest podatne na transformację przez generatywną AI. W obecnych realiach prawnych oznaczać może to spadek roli kompetencji eksperckich oraz degradację roli „białych kołnierzyków” do nadzorców algorytmu.
Wyścig zbrojeń: Google, Microsoft, OpenAI i Anthropic
Entuzjazm inwestorów najprościej wytłumaczyć jako akt wiary w kolejne narzędzie idealne do dalszej redystrybucji dochodów od pracy ku kapitałowi. To odwieczne marzenie właścicieli kapitału: pozwala na wywieranie rosnącej presji na wydajność. I pracowników.
Aby podejście oparte na agentach AI było biznesowym sukcesem, potrzebne jest dostosowanie infrastruktury cyfrowej. Drogą ku temu mają być odpowiednie ramy techniczne (frameworki), czyli wirtualne środowiska umożliwiające samodzielne działanie AI w internecie. Chodzi m.in. o sposoby, w jakie AI wchodzi w interakcje ze stronami www , formularzami czy systemami płatniczymi.
O kształt tych wirtualnych rynków toczy się walka warta setki miliardów dolarów. Google rozwija platformę Vertex AI Agent Builder, wprowadzając protokół Agent2Agent (A2A). Microsoft stawia na ramy AutoGen (oraz Semantic Kernel), pozwalające na budowanie wieloagentowych systemów zdolnych do wzajemnej weryfikacji. OpenAI wdraża produkcyjny zestaw OpenAI Agents SDK, skupiający się na przekazywaniu zadań (tzw. handoffs) między modelami.
Ostatnio w tej stawce wydaje się przewodzić najmłodsza i najmniejsza z firm: Anthropic. Koncentruje się ona na dostarczaniu narzędzi wsparcia w codziennej pracy przy komputerze, przede wszystkim kodowaniu. Ich Model Context Protocol (MCP) oraz funkcja „Computer Use” pozycjonują te rozwiązania jako inteligentnego asystenta programowania. Przez popularność w branży IT firma Amodeiego już dziś generuje dochody liczone w miliardach. I choć ich flagowe produkty — modele Sonnet i Opus — wciąż nie zapewniają rentowności, to korporacja nktuje skokowe wzrosty przychodów i wielu eksoertów uważa, że to ona może okazać się ‘czarnym koniem’ gonitwy o supremację w sektorze AI.
Koncentracja na rentowności oferowanych narzędzi AI odróżnia Anthropic od Mety, Google’a, TikToka czy OpenAI. Te firmy wykorzystują AI głównie jako instrument do jeszcze większej monetyzacji uwagi czy precyzyjniejszego profilowania reklam wyświetlanych użytkownikom. Globalny kapitał docenia ten wyjątkowo „tradycyjny” jak na sektor AI biznesplan. W efekcie na początku 2026 roku wartość firmy Amodeiego urosła do około 380 miliardów dolarów.
Rugowanie ludzi z internetu
W cieniu wielkich firm rozwijają się narzędzia eksperymentalne, często bazujące na „inwazyjnym” charakterze kodu, takie jak OpenClaw. Od strony technicznej jest to zaawansowany skrypt agentyczny, który w przeciwieństwie do tradycyjnych robotów indeksujących nie tylko „czyta” zawartość stron, ale aktywnie „przeklikuje” interfejsy. Naśladując zachowanie człowieka, dokonuje masowej ekstrakcji danych (data scraping) z serwisów chronionych przed prostym kopiowaniem. Budzi to gwałtowne dyskusje o końcu czy „zgównieniu” (enshittification) sieci czy „śmierci internetu dla ludzi”. Jeśli strony www. Zaleją agenci klasy OpenClaw, twórcy czy wydawcy stracą resztki kontroli nad swoimi treściami, nie wspominając o dochodach.
Te same scenariusze są niezwykle atrakcyjne z punktu widzenia budowy przez Big Tech zamkniętych ekosystemów biznesowych, które krytycy jak Warufakis nazywają „cyfrowym lennem”. Potwierdzeniem tego trendu jest ogłoszone właśnie (16 lutego 2026 r.) przejście austriackiego twórcy OpenClaw do OpenAI. Dla firmy Altmana to podwójna korzyść: zduszenie potencjalnej konkurencji w zarodku oraz przyspieszenie prac nad nową generacją agentów zdolnych do przejmowania kontroli nad sprzętem i danymi użytkownika.
Jeszcze większe emocje budzi Moltbook. To model platformy, w którym agenci AI wchodzą ze sobą w interakcje bez pośrednictwa człowieka, tworząc zamknięte obiegi informacji i transakcji. W tym świecie człowiek staje się zbędnym elementem spowalniającym procesy, którego użyteczność sprowadza się do wykonywania zadań fizycznych. Dyskusja wokół Moltbooka dotyka sedna egzystencjalnego zagrożenia przypisywanego AI: stworzenia gospodarki, która kręci się sama dla siebie, optymalizując wskaźniki całkowicie nieczytelne dla ludzi. W tym przypadku mówimy jednak wciąż o eksperymencie myślowym, a nie rozwiązaniu wdrażalnym na masową skalę.
Póki co bezpośrednią konsekwencją rewolucji agentowej wydaje się zjawisko określane jako „śmierć interfejsu”. Wysługując się agentami, użytkownik przestaje odwiedzać witryny źródłowe, otrzymując jedynie syntetyczną odpowiedź. Takie spekulacje uzasadnia zmiana podejścia użytkowników do chatbotów, co koresponduje z prognozami Gartnera przewidującymi 25-procentowy spadek wolumenu tradycyjnych wyszukiwań do 2026 roku.
Trend jest szczególnie silny u młodzieży, co potwierdzają dane z raportu NASK „Nastolatki 3.0” (edycja 2024, publikacja 2025). Widać gwałtowny odwrót od tradycyjnych źródeł: popularność Wikipedii czy Google’a jako pomocy w edukacji spadła z 76 proc. i 63 proc. w 2018 roku do zaledwie 23 proc. i 45 proc. w 2024 roku. GenAI już stało się dla młodych „pierwszym oknem na świat”. Gwałtownie rośnie rola sztucznej inteligencji, z której korzysta już 70 proc. nastolatków, w tym prawie połowa regularnie. Przy braku nadzoru oraz kompetencji rodziców i nauczycieli chatboty nie tyle zastępują tradycyjne ściągawki, ale budują szkodliwe nawyki przyjmowania syntetycznych odpowiedzi bezkrytycznie.
Ten sam proces uderza w inne branże. Agenci AI korzystają z treści wydawców bez zapewnienia im ekwiwalentu finansowego. Bez interwencji w obszarze prawa autorskiego sytuacja dziennikarstwa zmieni się zatem z krytycznej na śmiertelną.
Bariera weryfikacji
Nie wszyscy podzielają przekonanie o nieskończonym potencjale agentów AI. Sceptykiem jest szef NVIDII Jensen Huang, który po niedawnych spadkach wycen określił wiarę w zastąpienie firm produkujących oprogramowanie przez AI jako „najbardziej nielogiczną myśl na świecie”. Podstawowe zarzuty dotyczą cyberbezpieczeństwa, a niektórzy mówią nawet o ryzyku zniszczenia całego postępu w tej branży z ostatnich czterech dekad. Do sprawnego działania, agent AI musi posiadać realne uprawnienia do interakcji ze światem zewnętrznym – wysyłania maili, usuwania plików czy zmieniania ustawień systemu. Ponieważ takie systemy nie zawsze odróżniają bezpieczne polecenie od pułapki ukrytej w sieci (zjawisko action injection), staje się idealnym narzędziem dla hakerów. W wyniku takiego ataku ofiarą padli wszyscy użytkownicy Moltbooka, co doprowadziło do wycieku danych co najmniej 1.5 mln kont (na szczęście większość z nich to boty).
Równie źle sytuacja wygląda z punktu widzenia ochrony danych. Agenci AI pracują najlepiej, gdy mają dostęp do naszych prywatnych zasobów. Problem pojawia się w momencie, gdy dążąc do najszybszego rozwiązania zadania, agent przekazuje wrażliwe dane podmiotom niepowołanym. W efekcie organizacja traci kontrolę nad obiegiem informacji, co stoi w sprzeczności z przepisami o ochronie prywatności.
Te same mechanizmy mogą stać się zmorą także dla sektora finansowego. Jeśli wiele struktur agentowych zacznie podejmować decyzje kredytowe w oparciu o te same dane, może dojść do masowych błędów, których nie sposób zatrzymać. To stan „otępienia przez pośrednika” (dumbness by proxy), w którym urzędnicy nadzorujący rynki finansowe mieliby potężne problemy nie tylko z kradzieżami, ale także wahaniami wyceny, a nawet ustaleniem sprawców.
Poligon Polska, czyli jak uciec od technofobii
Najnowsze analizy nagrodzonego Darona Acemoglu (The Simple Macroeconomics of AI, 2024) wskazują, że AI podąża scenariuszem określonym jako „automatyzacja niskiej jakości” (so-so AI). Według niedawnego laureata ekonomicznego Nobla ta technologia okazuje się wystarczająco sprawna, by móc zastąpić część pracowników biurowych, lecz za słaba, by wygenerować realny skok produktywności. Na tej podstawie Acemoglu szacuje przyrost łącznej wydajności czynników produkcji (TFP) na zaledwie 0,66 proc. w ciągu najbliższej dekady. To zdecydowanie za mało, aby uzasadnić dzisiejszy boom w giełdowej wycenie firm AI, ale wystarczająco dużo, by destabilizować lokalne rynki pracy. Szczególnie w krajach — w tym Polsce — lubujących się w outsourcingu usług, np. w centrach usług wspólnych.
W globalnym wyścigu o dominację w sferze agentowej Polska pozostaje dziś półperyferyjnym poligonem doświadczalnym. Dzieje się tak pomimo dostępu do światowej klasy programistów i naukowców. Talent i dobre chęci to wciąż zbyt mało, by rywalizować o duży kapitał. Standardy i trendy definiują posiadające pozycję oligopolistów spółki amerykańskie. Dla krajów średniej wielkości rodzi to strukturalne bariery. Przede wszystkim w dostępie do najnowocześniejszej infrastruktury wymagającej ogromnej ilości taniego prądu oraz łatwości pozyskiwania kapitału wysokiego ryzyka. Właśnie z tych powodów polskie „jednorożce” jak Eleven Labs rosną dopiero, gdy zmieniają siedzibę z Warszawy na Londyn czy San Francisco (lub, z powodów podatkowo-biurokratycznych wyjątkowo przyjazny tym celom stan Delaware).
To wszystko nie oznacza, że powinniśmy zanurzyć się w technofobii lub przyjmować postawę pasywną. Polska powinna postrzegać rozwój struktur agentowych jako szansę. Nie tyle nawet na stworzenie upragnionych narodowych championów AI, ale rozwiązanie problemów strategicznych. Rozwój systemów agentowych daje nadzieje na złagodzenie negatywnych skutków zmian demograficznych oraz zwiększenie efektywności administracji publicznej.
Dzięki tej technologii, zamiast walczyć o obronę systemu opartego na istniejącej biurokracji, należy dążyć do automatyzacji procesów administracyjnych. Może to pozwolić uwolnić ludzkie zasoby tam, gdzie są one niezbędne – na przykład bezpośredniego kontaktu urzędników z obywatelami.
Z kolei dla sektora prywatnego, szczególnie dla małych i średnich przedsiębiorstw (MŚP), odpowiednio zabezpieczone rozwiązania agentowe mogłyby stać się szansą na niwelowanie przewag wielkich korporacji. Warunkiem koniecznym pozostaje jednak radykalne zwiększenie nie tylko infrastruktury, ale także cyfrowych kompetencji przedsiębiorców. Bez zrozumienia mechanizmów działania tych narzędzi, agenci AI staną się kolejnym kosztem, a nie faktycznym źródłem produktywności.
W obu przypadkach najrozsądniej jest skoncentrować zastosowania agentycznego AI tam, gdzie ryzyko jest najmniejsze. Na przykład w badaniach i eksperymentach w inżynierii, rolnictwie, grach wideo lub nauce.
Jednocześnie, przed decyzją o skalowaniu priorytetem musi pozostać bezwzględne egzekwowanie prywatności, reguł finansowych i cyberbezpieczeństwa. Tam, gdzie ryzyka dla autonomii jednostki i dobra społecznego są zbyt duże, stosowanie agentów powinno być twardo blokowane.
Dług i bezrobocie technologiczne
Równocześnie konieczna jest koordynacja polityki edukacyjnych i dotyczących rynku pracy. Bez tych filarów potencjalny skok użyteczności autonomicznych agentów AI wywoła kryzysy (szczególnie w branżach opartych na outsourcingu), na które nie ma łatwych odpowiedzi.
Wspieraj nas
Płatność odnawialna. W każdym momencie możesz zrezygnować z płatności.
Państwa muszą wymyślić i wprowadzić nowe mechanizmy finansowania sektorów najbardziej zagrożonych przez obecny model rozwoju technologii. Nie tylko pracowników biurowych, ale ważnych dla demokracji mediów, kultury, sztuki oraz edukacji. Tradycyjne modele rynkowe w tych dziedzinach przestają działać w starciu z masową ekstrakcją danych i syntetycznymi odpowiedziami algorytmów. Musimy zabezpieczyć te fundamenty, co wiąże się z koniecznością poniesienia wydatków publicznych.
Pytanie brzmi jedynie: czy w momencie możliwego pęknięcia napędzanej FOMO bańki AI będziemy jeszcze posiadać suwerenne urzędy, media i edukację, czy zostaniemy jedynie z długami u dostawców chmury i infrastrukturą, nad którą nie mamy żadnej kontroli?
Komentarze
Krytyka potrzebuje Twojego głosu. Dołącz do dyskusji. Komentarze mogą być moderowane.