...
Agencja Asystentów AI
Agencja Asystentów AI
Prognoza wpływu AI na miejsca pracy

Wpływ sztucznej inteligencji na rynek pracy, kompetencje i przyszłość zatrudnienia

AI nie wywoła „apokalipsy miejsc pracy”, ale może spowodować chaos na rynku zatrudnienia AI nie zabierze ludziom pracy, ale zmieni sposób, w jaki firmy będą ją organizować Według prognoz Gartnera sztuczna inteligencja nie doprowadzi do trwałego, masowego zaniku zatrudnienia. Od lat 2028–2029 liczba miejsc pracy tworzonych dzięki AI ma przewyższyć liczbę stanowisk likwidowanych. Jednocześnie każdego roku ponad 32 miliony stanowisk może zostać znacząco przebudowanych, połączonych z innymi rolami, podzielonych na nowe specjalizacje lub uzupełnionych o zadania wykonywane przez sztuczną inteligencję. (Gartner) Największą zmianą nie będzie więc samo znikanie zawodów, lecz szybka dezaktualizacja dotychczasowych zakresów obowiązków, kompetencji i modeli organizacyjnych. Gartner określa to zjawisko jako efekt domina AI. Wdrożenie sztucznej inteligencji w jednym procesie może wywołać kolejne, często nieprzewidziane konsekwencje dotyczące liczby pracowników, struktury zespołów, odpowiedzialności oraz sposobu wykonywania pracy. (Gartner) Cztery scenariusze współpracy człowieka z AI Gartner analizuje przyszłość pracy za pomocą dwóch czynników: Na tej podstawie powstają cztery możliwe scenariusze. 1. Mniejsza liczba pracowników wykonuje zadania, których AI nie potrafi przejąć W tym modelu organizacja stara się przekazać sztucznej inteligencji jak największą część pracy, ale sam proces pozostaje zasadniczo niezmieniony. Człowiek obsługuje wyjątki, sytuacje nietypowe oraz zadania wymagające odpowiedzialności, oceny lub bezpośredniego kontaktu. Może to prowadzić do zmniejszenia liczby pracowników wykonujących rutynowe czynności, ale jednocześnie zwiększać znaczenie osób nadzorujących jakość działania systemów AI. (Gartner) 2. Wielu pracowników wykorzystuje AI, aby pracować szybciej i efektywniej W tym scenariuszu charakter pracy nie zmienia się radykalnie. Sztuczna inteligencja wspiera pracowników w przygotowywaniu dokumentów, analizowaniu informacji, obsłudze klientów, programowaniu lub podejmowaniu decyzji. Pracownik nadal odpowiada za rezultat, ale może wykonywać więcej zadań w krótszym czasie. Taki model zwiększa produktywność, jednak może również powodować wzrost oczekiwań, przeciążenie pracowników oraz presję na stałe podnoszenie wyników. (Gartner) 3. Pracownicy współpracują z AI, tworząc nowe produkty, usługi i obszary wiedzy W tym modelu sztuczna inteligencja nie służy…

Humanoidalny robot AGIBOT X2 prezentujący gesty podczas targów Warsaw Industry Automatica 2026 na tle kolorowego ekranu LED.

Warsaw Industry Automatica 2026: roboty, coboty i spokojna lekcja o kierunku rozwoju przemysłu

Między cobotem a humanoidem – co pokazały targi Warsaw Industry Automatica 2026 Pierwsze wrażenie po wejściu na targi Na Międzynarodowe Targi Automatyzacji Przemysłowej i Robotyki – Warsaw Industry Automatica 2026 pojechalismy z ciekawością, ale bez konkretnego oczekiwania, że zobaczymy jedną technologię, która symbolicznie „wyjaśni” cały kierunek rozwoju przemysłu i rozwoju robotów humanoidalnych. Bardziej interesowało nas to, jak wygląda codzienność automatyzacji: jakie rozwiązania pojawiają się na stoiskach, o co pytają odwiedzający i jak firmy pokazują maszyny, które jeszcze kilka lat temu wielu osobom kojarzyły się głównie z dużymi zakładami produkcyjnymi. Już po wejściu do hali widać było, że targi nie są tylko pokazem pojedynczych urządzeń. Obok robotów przemysłowych pojawiały się systemy sterowania, czujniki, aparatura kontrolno-pomiarowa, elektronika, systemy wizyjne, rozwiązania Przemysłu 4.0 i stanowiska pokazujące integrację maszyn. To ważne, bo współczesna automatyzacja coraz rzadziej polega na zakupie jednej maszyny. Częściej chodzi o połączenie wielu elementów w proces, który ma być stabilny, mierzalny i bezpieczny. Roboty współpracujące i ramiona przemysłowe były jednym z najczęściej widocznych elementów Warsaw Industry Automatica 2026 Wśród nich wreszcie na Targach w Polsce pojawił się dwa roboty humanoidalne, o nich dalej w artykule. Atmosfera wydarzenia: między techniką a ciekawością ludzi Atmosfera targów była techniczna, ale nie hermetyczna. Przy części stoisk rozmowy dotyczyły szczegółów: udźwigu, powtarzalności, bezpieczeństwa, integracji z istniejącą linią produkcyjną albo sposobu programowania. Przy innych dominowała zwykła ciekawość: jak robot widzi otoczenie, czy rozpoznaje człowieka, jak reaguje na przeszkody i czy można nauczyć go nowych zadań bez wielomiesięcznego projektu. Szczególnie dużo osób zatrzymywało się przy robotach. Nie tylko przy dużych ramionach przemysłowych, ale też przy cobotach i robotach towarzyszących. Było widać, że fizyczna obecność maszyny nadal działa mocniej niż prezentacja na ekranie. Gdy robot porusza się obok człowieka, macha, podaje rękę albo wykonuje zaprogramowaną sekwencję ruchów, technologia przestaje być abstrakcją. W tym roku wyraźnie wyróżniała się obecność robotów…

Kobieta w biurze pokazana w dwóch sytuacjach: spokojna praca przy laptopie oraz stresująca wielozadaniowość przy biurku pełnym dokumentów, obrazująca Agentic Coding w biurze w Warszawie jako rozwiązanie problemu nadmiaru zadań.

Agentic Coding a Vibe Coding: Dlaczego przyszłość tworzenia produktu cyfrowego nie zaczyna się od kodu, lecz od sposobu myślenia

Czym różni się Agentic Coding od Vibe Coding i dlaczego to ważne Jak Agentic Coding pomaga wejść w stan flow i tworzyć lepsze produkty cyfrowe Jeszcze niedawno rozmowa o tworzeniu produktu cyfrowego koncentrowała się głównie wokół języków programowania, frameworków i narzędzi. Dziś punkt ciężkości przesuwa się w inną stronę. Coraz ważniejsze staje się nie tylko czym tworzymy, ale jak pracujemy, w jakim rytmie myślimy i kto wykonuje poszczególne etapy pracy. W tym miejscu pojawiają się dwa pojęcia, które coraz częściej budzą zainteresowanie: Vibe coding oraz Agentic coding. Na pierwszy rzut oka mogą brzmieć podobnie. W praktyce opisują jednak dwa różne poziomy pracy z technologią. I właśnie zrozumienie tej różnicy jest dziś bardzo ważne szczególnie dla osób początkujących, codziennych użytkowników komputerów, twórców cyfrowych rozwiązań oraz managementu. Najprościej można to ująć tak: vibe coding to stan pracy człowieka, a agentic coding to sposób działania technologii. Jedno mówi o doświadczeniu, drugie o mechanizmie. Jedno dotyczy skupienia, drugie sprawczości systemu. I dopiero razem pokazują, jak może wyglądać nowoczesne tworzenie oprogramowania. Dlaczego ten temat staje się tak ważny właśnie teraz Wiele osób przez lata postrzegało programowanie jako zajęcie wymagające ciągłego zmagania się z pisaniem kodu, błędami, konfiguracją środowiska, poprawianiem składni i wykonywaniem dziesiątek powtarzalnych czynności. W takim modelu twórczość często przegrywała z techniczną rutyną. Deweloper miał pomysł, ale zanim mógł go rozwinąć, musiał przebrnąć przez warstwę mechanicznej pracy. Dziś ten układ zaczyna się zmieniać. Narzędzia AI nie są już wyłącznie „rozmówcami”, które odpowiadają na pytania. Coraz częściej stają się wykonawcami zadań. Nie tylko sugerują kod, ale analizują pliki, uruchamiają testy, diagnozują błędy i poprawiają rozwiązania. To oznacza, że człowiek może coraz częściej przebywać w obszarze, w którym powstają najlepsze pomysły: w obszarze sensu, logiki, architektury i celu. I właśnie dlatego rozmowa o vibe coding oraz agentic coding nie jest modnym dodatkiem do świata IT. To…

Konfiguracja środowiska ML/AI z CUDA Toolkit 12.8, TensorFlow i PyTorch na Windows 11 WSL2 oraz Ubuntu 24.04 z GPU NVIDIA RTX 3070

Przygotowanie środowiska ML/AI na Windows 11 + WSL2 + Ubuntu

CUDA Toolkit 12.8 – TensorFlow 2.20.0 GPU – PyTorch 2.10.0+cu126 – JupyterLab Instalacja CUDA, Miniconda i środowiska Python Test działania GPU NVIDIA GeForce RTX 3070 8 GB w TensorFlow i PyTorch Konfiguracja środowiska Machine Learning z obsługą GPU często wydaje się skomplikowana – zwłaszcza gdy zaczynasz pracę z TensorFlow, PyTorch i CUDA w WSL2. A jednak wielu developerów potwierdza, że kiedy wszystkie elementy zostaną poprawnie ustawione, praca z modelami AI zaczyna być płynna, nawet w środowisku Windows. W praktyce stabilne środowisko ML na Windows 11 + WSL2 + Ubuntu 24.04 opiera się na kilku kluczowych filarach: izolowanym środowisku conda, zgodnej wersji np. Python 3.12, lokalnym CUDA Toolkit 12.8 oraz bibliotekach GPU dla TensorFlow i PyTorch. Uruchomienie komendy nvidia-smi w WSL potwierdza że Twój system ma potencjał, aby wykonywać obliczenia na GPU. Wielu początkujących nie zdaje sobie sprawy, że drobne detale – jak dodanie nvcc do PATH czy akceptacja Conda Terms of Service – decydują o tym, czy środowisko zadziała bez problemów. Gdy wszystko jest skonfigurowane poprawnie, TensorFlow potrafi automatycznie wykryć kartę GPU i wykonać testowe operacje macierzowe bezpośrednio na /device:GPU:0, co znacząco przyspiesza trening modeli. Dobrze przygotowana infrastruktura ML., to stabilne środowisko do prototypowania MVP dla potencjalnych klientów bez ponoszenia kosztów dostępności mocy obliczeniowych kart graficznych na serwerach. Odpowiednio przygotowana infrastruktura oznacza mniej błędów, szybsze eksperymenty i większą swobodę rozwijania projektów AI. Jeśli chcesz samodzielnie odtworzyć takie środowisko ML krok po kroku – zapraszamy poniżej prezentujemy pełną instrukcję instalacji i rozpocznij pracę z GPU już dziś. Cel dokumentu: Praktyczna instrukcja przygotowania środowiska dla ML/AI Element Info System hosta Windows 11 + WSL2 Dystrybucja Linux Ubuntu 24.04 LTS (noble) GPU NVIDIA GeForce RTX 3070 Laptop GPU Charakter dokumentu Instrukcja dla poczatkujacych Wynik końcowy Potwierdzono działające wykrywanie GPU przez TensorFlow oraz przez PyTorch. Test mnożenia macierzy w TensorFlow wykonał się na /device:GPU:0….

Nowoczesna dłoń robota dotykająca punkt świetlny symbolizujący sztuczną inteligencję w sprzedaży B2B.

Prospekting z Agentem AI: Koniec ery „przepychania słonia”

Autor: Tadeusz Woronowicz  Jeśli wpisujesz w Google frazy …   „jak zwiększyć skuteczność prospektingu B2B”,    „dlaczego cold maile nie działają” albo    „Agent AI w prospektingu czy warto”   to prawdopodobnie czujesz, że klasyczne „zimne” metody prospektingowe już nie działają. Wstęp Rok temu handlowcy spędzali 80% swojego czasu na szukaniu potencjalnych klientów, zamiast sprzedawać. Dziś klientów szukają Agenci AI, a handlowcy sprzedają. Prosta zmiana, ogromna różnica. Tradycyjny model szukania potencjalnych klientów B2B (prospekting) opiera się głównie na wytrwałości. Handlowcy wykonują dziesiątki „zimnych” telefonów i wysyłają setki maili, licząc na to, że statystyka zadziała. Konwersja na poziomie 2% w tym modelu uznawana jest za satysfakcjonującą, co oznacza, że 98% podejmowanych działań nie generuje żadnej wartości biznesowej. To nie jest prospekting. To frustrująca, codzienna walka o uwagę potencjalnego klienta, przypominająca „próby przepchnięcia słonia przez dziurkę od klucza”. Relikt minionej epoki, szczególnie niebezpieczny w sprzedaży systemów IT, złożonych rozwiązań i/lub produktów, gdzie masowe działania to coś gorszego niż sabotaż.  Jeśli chcesz zwiększyć skuteczność działań prospektingowych i zbudować przewagę, ten artykuł jest dla Ciebie. Dowiesz się z niego, jak zamienić desperackie i mało skuteczne próby zdobycia nowych klientów w precyzyjne, skalowalne i efektywne działania. Dlaczego stary model prospektingu już nie działa? Wyobraź sobie typową sytuację. Firma kupuje bazę 1000 firm pasujących do jej Profilu Idealnego Klienta (PIK). Handlowcy pod presją planów sprzedażowych, zasypują je gradem „zimnych” majli i telefonów, wierząc, że statystyka zadziała i ktoś się zgodzi na rozmowę.  Efekty? Współczynnik otwarć majli: zaledwie 12%. Współczynnik odpowiedzi: ok. 2%, z czego połowa to „nie, dziękuję”. Problem nie tkwi w kompetencjach handlowców. Tkwi w archaicznej metodyce. W 2026 roku firmy nadal stosują metody z 2016 roku. Ignorują fakt, że obecnie decydenci B2B są przesyceni informacjami i odporni na masowe podejścia. Nie brakuje im ofert. Brakuje im rozwiązań trafiających w odpowiedni moment. Nowy model prospektingu A teraz…

Metaforyczna ilustracja AI Act pokazująca równowagę między regulacjami sztucznej inteligencji a społeczeństwem i rynkiem pracy

Analiza zgodności systemów AI wspierających procesy szkoleniowe z wymogami Rozporządzenia 2024/1689 (AI Act) oraz RODO w perspektywie wdrożenie regulacji EU stan na luty 2026 roku

Szybkie wprowadzenie. Transformacja regulacyjna: co realnie zmienia AI Act w 2026 roku Ponieważ planujesz wdrożenie lub audyt narzędzia AI do szkoleń, kluczowe jest to, że AI Act wchodzi etapami: część przepisów już obowiązuje, a pełne stosowanie dla większości organizacji zbliża się wielkimi krokami. Z perspektywy lutego 2026 najważniejsze kamienie milowe wyglądają tak: W praktyce oznacza to, że jeśli używasz systemu opartego o zewnętrzny model (np. LLM) w środowisku szkoleniowym, musisz równolegle patrzeć na: (1) klasyfikację ryzyka Twojego zastosowania, (2) obowiązki przejrzystości, (3) łańcuch dostaw (provider/deployer), (4) RODO (DPIA, podstawy prawne, minimalizacja). Systemy RAG w szkoleniach: dlaczego to “świetne” i jednocześnie wrażliwe regulacyjnie Jeżeli zależy Ci na personalizacji uczenia, RAG (Retrieval-Augmented Generation) daje przewagę: odpowiada na pytania na podstawie Twojej bazy wiedzy, procedur, regulaminów, materiałów LMS czy polityk HR. Ta sama cecha tworzy jednak typowe ryzyka zgodności: To właśnie te elementy decydują, czy Twoje AI jest tylko narzędziem wspierającym naukę, czy zaczyna wpadać w reżim high-risk. Obowiązki przejrzystości: kiedy musisz “oznaczać AI” w szkoleniach Ponieważ użytkownik ma prawo rozumieć, że rozmawia z systemem AI, AI Act nakłada obowiązki transparentności – szczególnie dla chatbotów i systemów generujących treści. W skrócie: użytkownik ma być poinformowany, że wchodzi w interakcję z AI (o ile nie jest to oczywiste), a treści syntetyczne powinny być odpowiednio ujawniane. W szkoleniach warto wdrożyć standard “3x jasno”: AI literacy: obowiązek, który już działa (i najłatwiej go “zrobić dobrze”) Skoro Twoja organizacja korzysta z AI w szkoleniach, pamiętaj: AI literacy obowiązuje już od 2 lutego 2025 r. i dotyczy zarówno dostawców, jak i podmiotów wdrażających. Minimalnie chodzi o to, by osoby obsługujące system rozumiały: jak działa, jakie ma ograniczenia, jakie są ryzyka i jak reagować na incydenty. Minimum operacyjne (sprawdza się w HR/L&D): RODO w systemach szkoleniowych AI: najczęstsze punkty zapalne Jeżeli przetwarzasz dane pracowników/uczestników, RODO wchodzi w grę na…

przestrzen-edukacyjna-wynajmijrobotapl-02

Budowanie Systemów Agentowych – Wzorce, Architektura i Projektowanie

🧠 Szukasz sposobu, by Twoja firma działała szybciej, mądrzej i bez Twojego ciągłego nadzoru? Zbuduj system agentowy oparty na LLM, który nie tylko zrozumie Twoje cele, ale samodzielnie je zrealizuje. Dzięki połączeniu modeli językowych, narzędzi i inteligentnej orkiestracji, Twoje procesy biznesowe staną się zautomatyzowane, skalowalne i adaptacyjne – bez konieczności pisania kodu od zera. Jeśli nie wiesz, od czego zacząć, zapytaj nas o możliwość przygotowania MVP (Minimum Viable Product) – prostego, funkcjonalnego prototypu przygotowanego wspólnie z Twoim zespołem. Wspólne tworzenie MVP pozwala nam lepiej zrozumieć Twój model biznesowy, potrzeby klientów i istniejące procesy, a Tobie – zobaczyć realne korzyści z automatyzacji już w pierwszym tygodniu wdrożenia. Czym jest MVP – Klucz do skutecznych wdrożeń agentowych Poznaj, czym jest MVP rozwiązania agentowego, jak w podejściu iteracyjnym (SCRUM) wspólnie planować i rozwijać jego funkcjonalności oraz jak dzięki partnerskiej współpracy z naszym zespołem zobaczyć realne efekty automatyzacji już na wczesnym etapie wdrożenia. Podczas wspólnego przygotowania MVP dla rozwiązania automatyzacji określamy integracyjny proces przyrostu wartości, jaki agent ma dostarczać w czasie. Taki model wdrożenia pozwala budować rozwiązanie krok po kroku — od prostych integracji po zaawansowane scenariusze automatyzacji — w pełnej zgodzie z kosztami i potencjałem zwrotu inwestycji. Dzięki temu proces staje się skalowalny, przewidywalny i łatwy do uzasadnienia biznesowo. Przykłady zastosowań MVP agentowego Obsługa e-maila:Agent odbiera wiadomości od klientów, analizuje ich treść i rozpoznaje intencję (np. reklamacja, zapytanie ofertowe, faktura). Następnie przekazuje je właściwemu agentowi – np. finansowemu lub sprzedażowemu.W prostym MVP agent może jedynie klasyfikować wiadomości, a z czasem rozszerzać swoje kompetencje o automatyczne odpowiedzi, raportowanie trendów czy tworzenie podsumowań rozmów z klientami. W kolejnych etapach MVP może zostać rozbudowane o pełną automatyzację obsługi e-maili w kontekście całego procesu sprzedaży. Arkusz kalkulacyjny:Agent monitoruje dane w arkuszu Google Sheets lub Microsoft Excel, analizuje zmiany i reaguje automatycznie – np. gdy wartości przekroczą ustalony…

Zostań częścią przyszłości biznesu

Zapisz się do newslettera i bądź na bieżąco z trendami AI i nowościami w świecie cyfrowych asystentów.

 


    Agencja Asystentów AI

    Agencja Wynajmu Robotów Cyfrowych. Łączymy firmy i specjalistów z kontekstowymi robotami AI gotowymi do pracy 24/7. Wynajmujemy i udostępniamy asystentów AI dopasowanych do Twoich potrzeb.

    +(48) 500-309-872

    info@wynajemrobota.pl

    stay connect

    Copyright © 2025 WynajmijRobota.PL 

    Shopping cart

    0
    image/svg+xml

    No products in the cart.

    Continue Shopping
    Seraphinite AcceleratorOptimized by Seraphinite Accelerator
    Turns on site high speed to be attractive for people and search engines.