Niedawno omówiliśmy z Manasim Vartakiem, głównym architektem AI w firmie Cloudera, oraz Mikiem Gualtierim, wiceprezesem i głównym analitykiem w Forrester Research, w trakcie webinarium Cloudera na wydarzeniu 2026 Trends in Data and AI, jak wdrażać agentów AI na dużą skalę.
Mimo że nasza rozmowa traktowała o przyszłości, rozpocząłem webinarium, zadając retrospektywne pytanie: Jakie przekonanie na temat sztucznej inteligencji przestało obowiązywać w 2025 roku?
W trójkę odkryliśmy, że w 2025 roku kilka od dawna panujących przekonań na temat sztucznej inteligencji ostatecznie upadło. Chcę przedstawić filozofie, które Manasi i Mike wskazali jako nieaktualne w rozpoczynającym się nowym, ekscytującym roku rozwoju sztucznej inteligencji.
Nieaktualne przekonanie: intelektualna straż agentów AI
Rok 2025 rozpoczął się od przekonania, że agentowa sztuczna inteligencja będzie dostępna tylko dla nielicznych. W przypadku nowych technologii instynktownie polegamy na wiedzy Sprawdzonych ekspertów: doktorów nauk, inżynierów i innych fachowców.
Obecnie obserwujemy jednak, jak własne funkcjonalne potoki danych AI tworzą firmy. Manasi przypomniał sobie „moment olśnienia” z zeszłego roku, który wywołał tę realizację — podczas hackathonu w naszym Agent Studio pracownik naszego działu strategii zbudował kompletny potok danych, który mógł zaoszczędzić 3 miliony dolarów rocznie. Był to niesamowity wyczyn wykonany przez kogoś bez specjalistycznego szkolenia w zakresie strategii agentowej AI.
Dla Manasiego był to znak, że z agentów AI może korzystać każdy.
Nieaktualne przekonania: wszechobecność halucynacji AI
W zeszłym roku Mike zauważył wyraźny spadek halucynacji AI. Przyznał, że nadal się zdarzają, ale zwrócił uwagę na to, że w przeszłości korzystanie ze sztucznej inteligencji było obarczone ryzykiem jej zawodności. Teraz te obawy są znacznie rzadsze.
Mike stwierdził, że ludzie lepiej rozumieją, jak kontrolować zakres modelu LLM za pomocą podpowiedzi, technik RAG i innych metod. Wystarczająco dużo użytkowników rozumie teraz okoliczności, w których pojawiają się te problemy, a także techniki łagodzące i eliminujące, które umożliwiają zmniejszenia tego zjawiska.
Większy wzorzec
Sztuczna inteligencja stała się naprawdę praktyczna, ponieważ jest teraz niezawodna i użyteczna na dużą skalę. W miarę jak agenci AI zyskują powszechne zainteresowanie, autonomiczne systemy nie ograniczają się już do elitarnych zespołów technicznych — mogą być wdrażane w różnych organizacjach w celu realizacji zdefiniowanych zadań w sposób kompleksowy. Większa dokładność i spadek halucynacji oznaczają, że systemy te mogą działać przy minimalnym nadzorze człowieka, przenosząc sztuczną inteligencję z roli doradczej na rolę operacyjną.
Operacyjna sztuczna inteligencja jest naprawdę wyjątkowa, ponieważ niezawodnie ułatwia pracę ludzi, jednocześnie osiągając imponujące rezultaty, takie jak krótsze cykle, spadek kosztów i podejmowanie trafniejszych decyzji. To fascynujące, że automatyzacja przynosi realne korzyści w zakresie codziennych operacji, czyniąc je mądrzejszymi i wydajniejszymi, zamiast ograniczać się tylko do odosobnionych testów.
Dlaczego te zmiany w przekonaniach mają znaczenie w perspektywie 2026 roku
Ponieważ zaufanie do sztucznej inteligencji staje się bardziej świadome niż życzeniowe, pytanie nie brzmi już czy sztuczna inteligencja może działać, tylko gdzie może działać. Dzięki zwiększonemu zaufaniu do integralności danych i większej niezawodności produkcji sztuczna inteligencja może teraz wyjść poza izolowane silosy do podstawowych procesów biznesowych i pętli decyzyjnych.
Prawdziwym wyzwaniem jest teraz to, czy organizacje są skonstruowane tak, aby wspierać tę demokratyzację. Rozpowszechnianie sztucznej inteligencji w całej firmie oznacza odejście od wąskich gardeł, które ograniczają eksperymenty do zaledwie kilku zespołów technicznych. Gdy liderzy operacyjni mogą bezpiecznie uzyskać dostęp do danych w różnych środowiskach, mają możliwość tworzenia, testowania i uruchamiania narzędzi opartych na sztucznej inteligencji, które naprawdę spełniają potrzeby biznesowe. Bez szerszego, dobrze zarządzanego dostępu do danych sztuczna inteligencja pozostaje scentralizowana i odłączona od codziennych operacji.
Organizacje, które utknęły w starych przekonaniach lub nie chcą przystosować się do nowych, ryzykują zatrzymanie się i pozostanie w tyle za postępem technologicznym. Platforma Cloudera została ma na celu uniknięcie takiego scenariusza i przetrwanie tych zmian w nieustannie ewoluującym krajobrazie sztucznej inteligencji. Bez względu na to, czy dane znajdują się w chmurze, w centrach danych czy na obrzeżach sieci, platforma Cloudera zapewnia uniwersalny dostęp do danych dla sztucznej inteligencji w całym przedsiębiorstwie z możliwością zarządzania inteligencją na poziomie całego przedsiębiorstwa.
Te i nie tylko te tematy szczegółowo omówiliśmy z Manasim i Mikiem w trakcie naszej rozmowy — zapraszam do głębszej analizy tych zmian dostępnej w naszym webinarium Trends in Data and AI 2026. Aby dowiedzieć się więcej o tym, co te obserwacje oznaczają w praktyce i jak Twoja organizacja może w pełni wykorzystać zdemokratyzowaną sztuczną inteligencję we własnym środowisku, zapoznaj się z najnowszymi zasobami firmy Cloudera.
