Autor: Franczeska

  • Indyjski jednorożec w 8 miesięcy. Emergent, czyli jak „kodowanie na vibes” generuje 100 mln dolarów przychodu

    Indyjski jednorożec w 8 miesięcy. Emergent, czyli jak „kodowanie na vibes” generuje 100 mln dolarów przychodu

    Zaledwie osiem miesięcy po starcie, bez kodowania, niemal wyłącznie dzięki mocy AI i głosom klientów. To nie scenariusz science fiction, a rzeczywistość startupu Emergent. Platforma do tak zwanego „vibe-codingu”, z korzeniami w Indiach, a główną siedzibą w San Francisco, ogłosiła właśnie, że jej roczne przychody recurring (ARR) przekroczyły pułap 100 milionów dolarów. Dla porównania, Slackowi osiągnięcie tego poziomu zajęło dwa lata, a Zoomowi – trzy lata.

    Skala jest oszałamiająca, ale to dopiero początek historii. Ta firma to coś więcej niż tylko kolejny szybko rosnący startup. To sygnał, jak głęboko sztuczna inteligencja zaczyna zmieniać fundamenty tworzenia oprogramowania, oddając narzędzia w ręce zupełnie nowej grupy twórców.

    Czym jest „vibe-coding” i dlaczego podbija świat?

    W dużym uproszczeniu, „vibe-coding” to tworzenie aplikacji, stron czy systemów za pomocą… opisu słownego. Zamiast pisać tysiące linijek kodu w Pythonie czy JavaScript, użytkownik wchodzi w interakcję z asystentem AI. Mówi lub pisze, czego potrzebuje: „Chcę aplikację mobilną dla mojej małej piekarni, która będzie pozwalała klientom składać zamówienia na świeży chleb z wyprzedzeniem, a mi – zarządzać listą dostaw i zapasami mąki”.

    AI – w przypadku Emergent są to specjalne agenty – analizuje ten prompt, projektuje, buduje, testuje, a na końcu może nawet wdrożyć gotową, pełnoprawną aplikację. To proces, który brzmi jak magia, ale jego sukces opiera się na prostej ludzkiej potrzebie: chęci automatyzacji i cyfryzacji bez konieczności zatrudniania drogich programistów.

    „Widzimy ogromne zapotrzebowanie w naszych kluczowych regionach – USA, Europie i Indiach – i zamierzamy dalej się w nich rozwijać” – mówi założyciel i CEO Emergent, Mukund Jha, w rozmowie z TechCrunch. Jego platforma ma już ponad 6 milionów użytkowników w 190 krajach. Co kluczowe, około 70% z nich nie ma żadnego wcześniejszego doświadczenia w kodowaniu.

    Kto buduje i po co? Piekarz, a nie programista

    Portret użytkownika Emergent jest bardzo wyraźny. Niemal 40% to małe i średnie firmy. Ludzie, którzy wcześniej zarządzali swoim biznesem za pomocą arkuszy kalkulacyjnych, poczty e-mail i komunikatorów. Ich operacje były nieefektywne, podatne na błędy i trudne do skalowania.

    Teraz, z pomocą AI, w ciągu godzin lub dni mogą stworzyć sobie dopasowany do własnych potrzeb system CRM do obsługi klienta, ERP do zarządzania zasobami czy narzędzie do kontroli logistyki i magazynu. Szczególnie mocno widać trend ku aplikacjom mobilnym – od 80% do 90% nowych projektów na Emergent to właśnie appki na smartfony. To logiczne: szybkie wdrożenie, natychmiastowa dostępność dla właściciela biznesu w terenie i dla jego klientów.

    „Ludzie używają jej do budowania aplikacji biznesowych, takich jak niestandardowe CRM-y i ERP-y, szczególnie mobilnych, do szybkiego wdrożenia” – tłumaczy Jha. To pokazuje, że prawdziwa wartość nie leży w tworzeniu kolejnej gry czy social media, ale w rozwiązywaniu codziennych, przyziemnych problemów operacyjnych milionów małych przedsiębiorstw na całym świecie. Rynek, który przez dekady był pomijany przez wielkich dostawców oprogramowania ze względu na wysokie koszty dostosowania.

    Silnik finansowy: skąd bierze się te 100 mln dolarów?

    Szybki wzrok może uznać 6 milionów użytkowników za klucz do sukcesu. Jednak prawdziwy mechanizm napędowy to około 150 tysięcy płacących klientów. Emergent generuje przychód z trzech głównych strumieni, a wszystkie dynamicznie rosną.

    Po pierwsze, subskrypcje – różne pakiety z dostępem do zaawansowanych funkcji AI i większą przepustowością. Po drugie, cena oparta o zużycie – im więcej projektów, agentów AI lub mocy obliczeniowej, tym więcej zapłacisz. I wreszcie, opłaty za wdrożenie i hosting. To istotny punkt różnicujący Emergent od części konkurentów. Platforma nie kończy na ładnym prototypie. Dostarcza aplikację gotową do działania w produkcji, którą można opublikować np. w sklepach Apple’a i Google’a.

    „Wzrost przyspiesza” – przyznaje Mukund Jha. „W miarę jak modele i platformy się poprawiają, widzimy, że znacznie więcej użytkowników odnosi sukces”. Firma podkreśla też, że jej marże brutto poprawiają się z miesiąca na miesiąc, co jest zdrowym sygnałem dla długoterminowej rentowności.

    Wyścig zbrojeń i presja inwestorów

    Niezwykły wzrost finansowany jest przez równie imponujące rundy inwestycyjne. W ciągu zaledwie siedmiu miesięcy Emergent zebrał łącznie 100 milionów dolarów. Najpierw 23 miliony w Serii A, która wyceniła firmę na 100 milionów dolarów. Później, niespełna cztery miesiące po tym, przyszła gigantyczna Seria B na 70 milionów dolarów, prowadzona przez SoftBank Vision Fund 2 i Khosla Ventures. Ta transakcja potroiła wycenę startupu – do 300 milionów dolarów.

    Wśród inwestorów znaleźli się też tacy gracze jak Prosus, Lightspeed, Together oraz akcelerator Y Combinator. To pokazuje, jak gorącą kategorią jest „vibe-coding” w oczach funduszy venture capital. Rywalizacja jest zażarta. Na rynku działają już Replit, Lovable, Rocket.new, Wabi czy Anything. Ten ostatni startup podobno osiągnął 2 miliony dolarów ARR w ciągu… dwóch tygodni.

    Krytycy wskazują jednak na słabość wielu narzędzi z tej kategorii: świetnie radzą sobie z tworzeniem prototypów i proof-of-concept, ale potem pojawiają się problemy z infrastrukturą, bezpieczeństwem i skalowaniem w środowisku produkcyjnym. Emergent wydaje się stawiać właśnie na ten ostatni, kluczowy element, co może być jego główną przewagą.

    Co dalej? Aplikacja mobilna i wielkie plany

    Firma nie zwalnia tempa. W tym samym czasie, gdy ogłaszała próg 100 milionów dolarów ARR, wypuściła też swoją natywną aplikację mobilną na iOS i Androida. Pozwala ona nie tylko przeglądać, ale i tworzyć aplikacje bezpośrednio z telefonu, używając tekstu lub głosu. To logiczny krok, biorąc pod uwagę, że większość tworzonych projektów to aplikacje mobilne. Co ważne, użytkownik może płynnie przełączać się między desktopem a telefonem, bez utraty kontekstu.

    Kolejnym strategicznym kierunkiem jest segment enterprise. Obecnie Emergent testuje ofertę dla większych firm, prowadząc pilotaże z wybranymi klientami. Chce lepiej zrozumieć ich wymagania dotyczące bezpieczeństwa, zgodności z przepisami (compliance) i zarządzania. To może otworzyć przed firmą zupełnie nowy, jeszcze większy rynek.

    Zespół liczy obecnie 75 osób, z czego 70 pracuje w biurze w Bengaluru w Indiach. Firma planuje agresywny nabór zarówno w Dolinie Krzemowej, jak i w Indiach. Pozyskane fundusze mają posłużyć dalszemu rozwojowi produktu i ekspansji na kluczowe ryny.

    Podsumowanie: nowa fala demokratyzacji technologii

    Sukces Emergent to nie jest tylko historia o kolejnym „jednorożcu”. To znacznie więcej. To namacalny dowód na to, że fala demokratyzacji tworzenia oprogramowania, zapoczątkowana przez narzędzia no-code, zyskała z AI potężne, rakietowe przyspieszenie.

    Firma uderza w ogromną, niedosłużoną niszę: dziesiątki milionów małych przedsiębiorców na całym świecie, którzy chcą się digitalizować, ale nie mają ani budżetu, ani wiedzy, by zatrudnić zespół deweloperski. Emergent, poprzez prostotę interakcji głosowej i tekstowej, daje im klucz do własnego, spersonalizowanego oprogramowania.

    Czy „vibe-coding” zastąpi tradycyjne programowanie? Raczej nie w pełni i nie dla skomplikowanych systemów. Ale już teraz wyraźnie widać, że przejmuje ogromną przestrzeń tworzenia tak zwanych „mikro-aplikacji” – wyspecjalizowanych, wąskich narzędzi biznesowych, które wcześniej po prostu nie miały szansy powstać. Emergent, z 100 milionami dolarów ARR w osiem miesięcy, jest właśnie na czele tej nowej, rodzącej się rewolucji. I wygląda na to, że dopiero się rozkręca.

  • Nie 10x szybsi, ale 10x bardziej sfrustrowani. Prezes firmy AI zdemaskował bałagan w korporacjach

    Nie 10x szybsi, ale 10x bardziej sfrustrowani. Prezes firmy AI zdemaskował bałagan w korporacjach

    Dax Raad nie jest typowym krytykiem sztucznej inteligencji. Jako współzałożyciel projektu opencode.ai i firmy anoma.ly zajmuje się AI zawodowo. Jego obserwacje z pierwszej linii frontu wdrożeniowego odbiły się szerokim echem w społeczności technologicznej.

    Na platformie X podzielił się niewygodną diagnozą obecnej sytuacji w wielu firmach. Według niego panuje iluzja, że jedynym ograniczeniem rozwoju jest tempo pisania kodu. AI miałoby to magicznie przyspieszyć.

    Ale prawda jest bardziej skomplikowana. A często po prostu przygnębiająca.

    Kod jak śmietnik

    Raad wskazał na fundamentalny problem. Firmy rzadko kiedy mają naprawdę dobre pomysły, a dawniej skrupulatna selekcja pomagała wprowadzać tylko to, co faktycznie potrzebne.

    Teraz każdy może szybko wygenerować mnóstwo kodu za pomocą AI. I robi to.

    W swoich wypowiedziach Raad argumentował, że używanie AI nie wiąże się z dziesięciokrotnym wzrostem efektywności. Jego zdaniem, pracownicy chcą po prostu szybciej "odbębnić swoje" i wyjść do domu.

    Efekt? Lawina średniej jakości lub po prostu złego kodu, który zalewa projekty. Prawdziwym kosztem tego procesu nie są licencje na narzędzia AI.

    Najlepsi sprzątają bałagan

    Presja spada na wąską grupę najbardziej zaangażowanych programistów. To oni muszą później porządkować ten chaos, poprawiać błędy i utrzymywać systemy zbudowane na kiepskich fundamentach.

    To ich frustruje i szybciej wypala. W dłuższej perspektywie mogą po prostu odejść z firmy, zabierając ze sobą bezcenne doświadczenie i wiedzę o systemie.

    Raad dotknął też sedna problemu wielu organizacji. Prawdziwym ograniczeniem często nie jest technologia czy kodowanie, ale przerośnięta biurokracja, złe procesy decyzyjne i słaba komunikacja między działami.

    AI tego nie naprawi. Może tylko przyspieszyć wprowadzanie złych decyzji.

    W swojej krytyce wskazywał, że finalnie firmy zostają z dyrektorem ds. finansowych zastanawiającym się, dlaczego każdy inżynier kosztuje więcej, mimo braku wzrostu efektywności pracy.

    Programiści potwierdzają: to nasza codzienność

    Reakcja w sieci była natychmiastowa i pełna uznania dla trafności obserwacji. Wielu programistów rozpoznało własne doświadczenia w słowach Raada.

    Na Reddicie użytkownik jamintimes stwierdził krótko: "Fragment o śmieciowym kodzie brzmi zbyt prawdziwie. Sprzątanie śmietnika po LLM-ach to moja nowa praca na pełen etat".

    Inny komentator, Sad-Salt24, dodał głębszą refleksję: "AI nie zmieniła magicznie przeciętnych pomysłów w świetne, tylko ułatwiła wprowadzenie w większej liczbie tego, co już istniało. Jeśli kultura pracy była kiepska, to szybsze wyniki tylko wzmacniają bałagan".

    Pojawiły się też głosy o szerszym kontekście pracy programisty. Użytkownik iscottjs opisał sytuację z nietechnicznym menedżerem zachwyconym artykułem o Spotify, gdzie chwalono się wdrażaniem funkcji z poziomu telefonu.

    "A ja na to: no tak, a co z całym planowaniem, spotkaniami, testowaniem, architekturą? Z tym całym międzydziałowym syfem?" – pytał retorycznie programista.

    Gdzie leży prawdziwy problem?

    Obserwacje Raada wpisują się w szersze badania pokazujące brak spektakularnego wzrostu produktywności dzięki AI oraz zwiększone ryzyko wypalenia zawodowego wśród pracowników intensywnie korzystających z tych narzędzi.

    Ciekawostka: sama łatwość generowania treści bywa problemem. Kiedy każdy może szybko stworzyć dokumentację, prezentację czy fragment kodu, rośnie ilość materiału do przejrzenia, skoordynowania i utrzymania.

    Bez odpowiednich procesów zarządczych i kultury pracy skupionej na jakości a nie tylko szybkości, korporacje mogą faktycznie płacić więcej za… więcej bałaganu.

    Nie oznacza to oczywiście, że AI jest bezużyteczna lub szkodliwa sama w sobie. Chodzi o sposób jej implementacji i nierealistyczne oczekiwania.
    Narzędzie samo nie naprawi złej organizacji pracy.

    Dla wielu programistów diagnoza Raada brzmi jak ulga. Ktoś ważny w branży powiedział głośno to, o czym oni rozmawiają przy kawie od miesięcy.
    Tylko czy kierownicy wyższego szczebla też tego słuchają?

    Źródła

  • Miłość, manipulacja i sztuczna inteligencja: Jak nowa generacja oszustów kradnie serca i pieniądze

    Miłość, manipulacja i sztuczna inteligencja: Jak nowa generacja oszustów kradnie serca i pieniądze

    Wyobraź sobie rozmowę, która trwa tygodniami, a nawet miesiącami. Czujesz się rozumiany, doceniony, kochanym. Potem nagle pojawia się kryzys – choroba, kłopoty prawne, wyjątkowa okazja inwestycyjna. I prośba o pieniądze. To nie jest scenariusz filmowy, tylko rzeczywistość tysięcy osób, które padają ofiarą współczesnych oszustw romantycznych, zwanych romance scam.

    Dawno temu skończyły się książęta z Nigerii

    Dzisiejsze romance scam nie mają nic wspólnego z dawnymi, łatwymi do rozpoznania próbami. Jak mówi Anna Kwaśnik, ekspertka NASK ds. budowania świadomości cyberbezpieczeństwa, to nie jest pośpiech, tylko strategia. Przestępcy cierpliwie budują zaufanie, bo wiedzą, że emocje skutecznie wyłączają czujność. Relacja rozwija się stopniowo, a tempo emocjonalne bywa zaskakująco szybkie – intensywne rozmowy, częsty kontakt, deklaracje bliskości już na wczesnym etapie.

    Tutaj jest ciekawa część. Aplikacje i serwisy randkowe stały się naturalną przestrzenią do nawiązywania relacji, ale też głównym placem zabaw dla osób o nieuczciwych intencjach. Ta powszechność i otwartość sprawiła, że oszuści mają niespotykany wcześniej dostęp do potencjalnych ofiar.

    AI jako idealny wspólnik oszusta

    Największą zmianą ostatnich lat jest rosnąca rola sztucznej inteligencji. AI nie zastępuje całkowicie człowieka, ale znacząco ułatwia przestępcom działanie. Dzięki niej możliwe jest generowanie naturalnych, empatycznych wiadomości bez barier językowych, prowadzenie wielu rozmów jednocześnie i szybkie reagowanie na emocje ofiary.

    W praktyce wiele oszustw ma charakter hybrydowy. Sztuczna inteligencja „podtrzymuje” relację na co dzień – odpowiada na wiadomości, prowadzi codzienne rozmowy, tworzy spójne historie życiowe. Człowiek przejmuje ster w kluczowych momentach, zwłaszcza wtedy, gdy rozmowa zaczyna dotyczyć pieniędzy. To połączenie technologii i ludzkiej manipulacji jest wyjątkowo skuteczne.

    Schemat przełomu w oszustwach jest zazwyczaj bardzo podobny. Po etapie budowania zaufania pojawia się nagły kryzys. Może to być poważna choroba, kłopoty prawne, praca za granicą albo rzekoma „wyjątkowa okazja inwestycyjna” w kryptowaluty czy złoto. Sytuacja przedstawiana jest jako pilna i dramatyczna.

    Zgłoszenie oszustwa nie jest oznaką naiwności ani porażki. Jest aktem odpowiedzialności – wobec siebie i wobec innych – mówi Anna Kwaśnik.

    Kolejnym etapem jest prośba o przekazanie pieniędzy za pośrednictwem metod, które znacząco utrudniają ich odzyskanie. Środki trafiają najczęściej poprzez przelewy międzynarodowe, kryptowaluty czy karty podarunkowe. Całości towarzyszą uspokajające zapewnienia, że to tylko chwilowa pożyczka „na moment”.

    Jak rozpoznać oszustwo? Sygnały ostrzegawcze

    Romance scam niemal nigdy nie zaczyna się od rozmów o pieniądzach. Początkowo przypomina zwykłą, sympatyczną znajomość. Właśnie dlatego tak trudno je rozpoznać na wczesnym etapie. Świadomość sygnałów ostrzegawczych może jednak pomóc zatrzymać się na czas.

    Jak zwykle zachowują się tego typu oszuści?

    • Inicjują kontakt – piszą jako pierwsi i od początku narzucają intensywną komunikację.
    • Przyspieszają emocje – bardzo szybkie deklaracje uczuć i rozmowy o wspólnej przyszłości.
    • Unikają bezpośredniego kontaktu – rozmowy wideo są stale odkładane pod pretekstem problemów technicznych.
    • Tłumaczą niedostępność – powołują się na pracę za granicą lub kontrakty w trudno weryfikowalnych miejscach.
    • Pojawiają się nagłe dramatyczne sytuacje – choroba, zatrzymanie na lotnisku, problemy prawne.
    • Zaczynają pojawiać się rozmowy o pieniądzach – prośby o pomoc finansową lub inwestycje.
    • Sugerują nietypowe płatności – karty podarunkowe, kryptowaluty, przelewy zagraniczne.
    • Wywierają presję czasu – podkreślają pilność sytuacji.
    • Izolują ofiarę – zachęcają do utrzymywania relacji w tajemnicy.
    • Idealizują swój wizerunek – używają zdjęć wyglądających zbyt perfekcyjnie.

    Fakty i mity, które utrudniają rozpoznanie

    Wokół oszustw romantycznych narosło wiele mitów, które dodatkowo utrudniają ich identyfikację.

    Kobieta płacząca podczas wideokonferencji z mężczyzną, siedząca przy biurku z laptopem i telefonem komórkowym, z widokiem na miasto w tle.

    MIT: „To dotyczy tylko naiwnych ludzi”. FAKT: Oszustwa romantyczne wykorzystują emocje, zaufanie i potrzebę relacji – potrzeby, które ma każdy człowiek.

    MIT: „Jak ktoś pisze długo i cierpliwie, to musi być prawdziwy”. FAKT: Długotrwały kontakt nie wyklucza oszustwa – współczesne romance scam są często zaplanowane jako wielomiesięczny proces.

    MIT: „Gdyby to był scam, od razu by poprosił o pieniądze”. FAKT: Przestępcy często czekają bardzo długo, aż więź emocjonalna stanie się wystarczająco silna.

    MIT: „Mnie by to nie spotkało”. FAKT: Statystyki pokazują, że ofiarami padają osoby w każdym wieku, o różnym statusie społecznym i doświadczeniu.

    Statystyki pokazują skalę problemu

    Osiem miesięcy. Tyle wystarczyło w 2025 roku, by straty związane z oszustwami romantycznymi przekroczyły poziom z całego 2024 roku. Rok wcześniej statystyki mogły sugerować wyhamowanie – zgłoszone straty spadły wtedy z 34,3 mln do 23,6 mln dolarów. Kolejne miesiące pokazały jednak, że był to tylko chwilowy spadek.

    Zgłoszenia pokazują też, że mężczyźni częściej zgłaszają próby oszustwa, ale to kobiety ponoszą większe straty finansowe. Osoby powyżej 65. roku życia tracą łącznie najwięcej pieniędzy.

    Z danych Centralnego Biura Zwalczania Cyberprzestępczości wynika, że w 2025 roku odnotowano 244 przypadki oszustw matrymonialnych, w tym 44 zakwalifikowane jako oszustwa internetowe. W polskim prawie karnym nie funkcjonuje odrębne przestępstwo „oszustwa matrymonialnego” – tego typu czyny kwalifikowane są najczęściej na podstawie art. 286 (oszustwo) oraz art. 287 (oszustwo komputerowe) Kodeksu karnego.

    Dlatego statystyki mogą nie oddawać pełnej skali zjawiska. Wiele osób, które padły ofiarą oszustwa romantycznego, nigdy go nie zgłasza. Powodem bywa wstyd, poczucie winy albo przekonanie, że to była prywatna sprawa.

    Jak wspierać osobę, która padła ofiarą

    Najważniejsze to nie oceniać i nie zawstydzać. Romance scam powoduje nie tylko straty finansowe, ale też głębokie szkody emocjonalne. Wsparcie polega na wysłuchaniu, pomocy w przerwaniu kontaktu z oszustem i zgłoszeniu sprawy do odpowiednich instytucji.

    Przywracanie kontaktu z bliskimi jest kluczowe, bo izolacja jest jednym z podstawowych narzędzi manipulacji. Ofiara często jest przekonana, że tylko oszust ją rozumie i wspiera.

    Warto pamiętać o jednym. Randkowanie online nie jest problemem. Problemem jest manipulacja, która wykorzystuje emocje, technologię i presję czasu.

    Prawdziwa relacja nie wymaga tajemnic finansowych, pośpiechu ani przelewów pieniędzy – podkreśla Anna Kwaśnik.

    W świecie, w którym technologia potrafi bardzo wiarygodnie imitować bliskość, najlepszą ochroną pozostają świadomość, weryfikacja i gotowość do zatrzymania się, gdy coś zaczyna budzić niepokój.

    Źródła

  • Antropic wypuszcza Claude Sonnet 4.6. Nowy model bije rekordy w kodowaniu i rozumowaniu

    Antropic wypuszcza Claude Sonnet 4.6. Nowy model bije rekordy w kodowaniu i rozumowaniu

    Antropic właśnie ogłosił nową wersję swojego sztandarowego modelu. Claude Sonnet 4.6 trafił do użytkowników 17 lutego 2026 roku i firma nie kryje entuzjazmu, nazywając go swoim najbardziej zdolnym modelem Sonnet w historii.

    To nie jest tylko drobna aktualizacja. Mówimy o pełnym przeglądzie umiejętności modelu w kilku kluczowych obszarach. Zwiększono jego możliwości w kodowaniu, korzystaniu z komputera, rozumowaniu w długim kontekście, planowaniu działań dla agentów AI, pracy z wiedzą i projektowaniu.

    Co potrafi nowy Sonnet

    Najbardziej szalona część? Model oferuje okno kontekstu do 1 miliona tokenów, obecnie w wersji beta. To ogromna przestrzeń do pracy z długimi dokumentami, złożonymi bazami kodu czy obszernymi analizami.

    Ale to nie wszystko. W testach porównawczych Sonnet 4.6 radzi sobie fenomenalnie. Matchuje wyniki Claude Opus 4.6 na benchmarku OfficeQA i zbliża się do ludzkiego poziomu wydajności na OSWorld.

    Co to właściwie oznacza? W praktyce model osiąga ludzki poziom wydajności w zadaniach takich jak nawigacja po skomplikowanych arkuszach kalkulacyjnych czy wypełnianie wieloetapowych formularzy internetowych. Dla programistów to spora zmiana – w testach preferowali oni nowego Sonneta nad poprzednią wersję 4.5 w około 70% przypadków.

    Dlaczego to takie ważne

    Swoją drogą, to dość ciekawe, że model ze średniej półki cenowej zaczyna dorównywać flagowemu produktowi. Opus tradycyjnie był tym „najmądrzejszym” modelem w ofercie Anthropica, ale droższym w użyciu.

    Claude Sonnet 4.6 to nasz najbardziej zdolny model Sonnet – czytamy w oficjalnym ogłoszeniu firmy.

    Sonnet 4.6 to model hybrydowy z „lepszą inteligencją dla agentów”, jak to ujmuje Anthropic. W skrócie: ma być jeszcze lepszy w samodzielnym wykonywaniu złożonych, wieloetapowych zadań, gdzie musi sam planować kolejne kroki.

    Dla porównania, Claude Opus 4.6 został wypuszczony 5 lutego 2026 roku, kilka tygodni wcześniej, i również dostał solidny upgrade, głównie w umiejętnościach kodowania i planowania. Ale fakt, że Sonnet go dogania w niektórych testach, to naprawdę znacząca wiadomość dla całej branży.

    Prezentacja Claude Sonnet 4.6 z kodem, wykresami efektywności kodowania i dokładności rozumowania, z grupą osób obserwujących i fotografujących.

    Co to zmienia dla użytkowników

    Kluczowe ulepszenia nowego modelu skupiają się na obszarach, gdzie AI musi rozumieć i działać w złożonych, rzeczywistych środowiskach. Chodzi o pracę z oprogramowaniem biurowym, zarządzanie danymi czy automatyzację zadań, które wymagają interakcji z interfejsem komputera.

    Ciekawe jest to, że rozwój idzie w kierunku większej samodzielności. Modele nie tylko odpowiadają na pytania, ale potrafią zaplanować i wykonać sekwencję działań, aby osiągnąć cel. To właśnie ta „agentowość”, o której wszyscy ostatnio mówią.

    Z drugiej strony, oferowanie takiej mocy w modelu z kategorii Sonnet, a nie topowego Opus, może być strategicznym ruchem. Sprawia, że zaawansowane możliwości AI stają się dostępne dla szerszego grona programistów i firm, które wcześniej mogły uważać Opus za zbyt kosztowny.

    Warto dodać, że konkurencja w segmencie średniej mocy modeli jest ogromna. Ulepszenia w Sonnecie pokazują, że Anthropic nie zamierza odpuszczać i cały czas podnosi poprzeczkę, nie tylko w najwyższej, ale i w środkowej półce.

    Na razie model jest już domyślnie dostępny w darmowych i Pro planach. Będzie interesujące zobaczyć, jak użytkownicy zaczną wykorzystywać jego nowe możliwości, szczególnie te związane z długim kontekstem i bardziej autonomicznym działaniem. Kolejny krok w ewolucji asystentów AI został właśnie wykonany.

    Źródła

  • Muzyka z maszyny. Czy sztuczna inteligencja stworzy nam nowe przeboje?

    Muzyka z maszyny. Czy sztuczna inteligencja stworzy nam nowe przeboje?

    Na Spotify, Apple Music czy YouTube można już bez problemu trafić na playlisty z muzyką stworzoną przez algorytmy. Nie chodzi o proste podkłady, a o pełnoprawne piosenki z wokalami, które brzmią tak przekonująco, że wprowadzają słuchaczy w błąd. To nie science fiction, tylko teraźniejszość.

    Ciekawe jest to, że słuchacze często nie mają o tym pojęcia. Rozmaite demonstracje możliwości AI pokazują, że wygenerowana muzyka może brzmieć niezwykle przekonująco. Pojawiają się głosy, że dla wielu liczy się po prostu brzmienie i emocje, które dana piosenka wywołuje. Skąd pochodzi, ma drugorzędne znaczenie.

    Kwestia praw i autorstwa

    W odpowiedzi na ten trend rodzą się też kontrowersje i nowe regulacje. Platformy streamingowe, takie jak Spotify, integrują treści i narzędzia oparte na sztucznej inteligencji. Nie wszyscy są z tego zadowoleni. Wielu twórców i fanów zarzuca tym platformom, że zasady są zbyt mało precyzyjne. Gdzie postawić granicę? Co jeśli artysta używa AI tylko jako narzędzia, a nie zastępcy?

    Co więcej, giganty technologiczne pracują nad rozwiązaniami, które uporządkują ten bałagan. Doniesienia prasowe wskazują, że OpenAI pracuje nad zaawansowanym narzędziem do generowania muzyki na podstawie opisów tekstowych i próbek dźwięku. Projekt znajduje się we wczesnej fazie rozwoju.

    Wyobraźcie sobie algorytm, który potrafi określić, że nowy utwór w 30% czerpie z twórczości Beatlesów, a w 15% z brzmień współczesnego popu. To mogłoby ułatwić rozliczanie tantiem i ochronę praw autorskich, które teraz stanowią ogromną szarą strefę.

    Emocje bez emocji?

    Mężczyzna w słuchawkach pracuje przy komputerze w pomieszczeniu serwerowym, na ekranach widoczne są fale dźwiękowe i sekwencer muzyczny, obok stoją szafy serwerowe z tabliczką

    Kluczowe pytanie, które wraca w każdej dyskusji, brzmi: czy muzyka z algorytmu może nas poruszyć tak samo głęboko? Czy łzy, gęsia skórka czy przypływ energii są w stanie wywołać dźwięki zaprojektowane przez maszynę, która tych uczuć nigdy nie doświadczyła?

    Dla jednych to herezja. Muzyka to przecież esencja człowieczeństwa, zapis duszy i doświadczeń. Dla innych to naturalna ewolucja. Przecież kompozytorzy od wieków używają narzędzi – od pióra i papieru, przez syntezatory, po cyfrowe stacje robocze. AI to tylko kolejne, potężniejsze narzędzie w tym łańcuchu.

    Warto dodać, że rozmowa o tym nie jest abstrakcyjna. Audycje radiowe poświęcają temu tematowi całe programy. Zapraszają słuchaczy do dyskusji o granicach między technologią a człowiekiem.

    Czy świadomie godzimy się na zastępowanie człowieka przez AI? – pytał prowadzący jednej z audycji.

    Odpowiedź nie jest prosta. Z jednej strony mamy dostęp do nieskończonej, taniej i natychmiastowej muzyki na żądanie. Wpiszemy w generator „smutna ballada rockowa w stylu lat 90.” i za chwilę mamy gotowy utwór. Z drugiej strony ryzykujemy zatracenie tego, co w sztuce najcenniejsze – autentycznego, niedoskonałego, ludzkiego przekazu.

    Co dalej?

    Wygląda na to, że muzyka AI nie zniknie. Będzie jej tylko więcej. Pytanie, jak jako słuchacze i jako społeczeństwo się do tego ustosunkujemy. Czy stworzymy oddzielne kategorie, playlisty „Czysto ludzkie” i „Wspomagane AI”? Czy może przestaniemy w ogóle zwracać na to uwagę, tak jak dziś nie zastanawiamy się, czy zdjęcie było zrobione aparatem analogowym, czy cyfrowym?

    Jedno jest pewne. Technologia zmusza nas do przemyślenia na nowo podstawowych pojęć: kreatywności, autorstwa i wartości sztuki. To fascynujący, choć nieco przerażający moment. Słuchać czy nie? Decyzja należy do każdego z nas.

    Źródła

  • Kimi Code: Nieoficjalny open-source’owy rywal dla Claude i Gemini wkracza do gry

    Kimi Code: Nieoficjalny open-source’owy rywal dla Claude i Gemini wkracza do gry

    27 stycznia 2026 roku na scenie narzędzi dla programistów pojawił się nowy gracz, który od razu zwrócił uwagę swoim podejściem. Kimi Code, stworzony przez firmę Moonshot AI, nie jest po prostu kolejnym asystentem AI. To otwartoźródłowe narzędzie, które ma ambicje konkurować z takimi nazwami jak Claude Code od Anthropic czy Google'owski Gemini CLI.

    I chyba najciekawsze jest to, jak bardzo różni się od standardowej oferty. Kimi Code jest dostępne jako otwartoźródłowy projekt, który programiści mogą uruchamiać lokalnie i integrować ze swoim środowiskiem pracy.

    Jak to właściwie działa?

    Pod maską pracuje otwartoźródłowy model Kimi K2.5, który ma te wielomodalne zdolności. Co to znaczy w praktyce? Nie tylko odpowiada na twoje pisemne prompty.

    Możesz mu pokazać zrzut ekranu interfejsu i poprosić: "zrób mi coś takiego". Albo wrzucić klip wideo i powiedzieć: "zaimplementuj podobną animację". To podejście jest naprawdę świeże, bo wychodzi poza czysty tekst.

    Deweloperzy mają kilka dróg dostępu. Najprostsza to terminal – po prostu odpala się narzędzie z linii poleceń. Ale dla tych, którzy wolą pracować w swoim naturalnym środowisku, są też pluginy do VSCode, Cursora czy Zeda.

    Ciekawe jest to, że twórcy podkreślają jego szybkość i gotowość do integracji z dowolnym workflow. Ma być po prostu narzędziem, które sprawnie rozwiązuje problemy bez zbędnego szumu.

    Rynek ma nowego gracza

    Pojawienie się Kimi Code jest symptomatyczne dla całego sektora. Do tej pory rynek agentów kodujących był zdominowany przez kilku dużych graczy z zamkniętymi, często drogimi rozwiązaniami.

    Otwarcie kodu źródłowego takiego narzędzia to mocny ruch strategiczny. Pozwala społeczności na szybsze poprawki, forkowanie pod własne potrzeby i generalnie buduje zaufanie – wiesz dokładnie, co wykonuje twój asystent.

    Warto dodać, że sam model K2.5 pokazuje podobno konkurencyjną wydajność w benchmarkach kodowania. Nie jest to więc jakiś eksperyment na uboczu, ale pełnoprawny konkurent.

    Entuzjazm w społeczności jest wyraźnie wyczuwalny.

    Co to oznacza dla programistów?

    Przede wszystkim więcej wyboru i prawdopodobnie zdrową presję konkurencyjną na innych dostawców. Jako narzędzie open-source, Kimi Code daje programistom potężne narzędzie dostępne bez subskrypcji.

    Dla zespołów ceniących kontrolę i możliwość samodzielnego hostowania rozwiązanie open-source może być zbawieniem. Nie muszą polegać na zewnętrznych API ani martwić się o limity cenowe.

    A ta wielomodalność? To może być prawdziwy game-changer przy pracy nad interfejsami użytkownika czy analizowaniu istniejącego kodu wizualnego. Zamiast opisywać problem słowami, po prostu go pokazujesz.

    Oczywiście pozostaje pytanie o dojrzałość projektu i długoterminowe wsparcie. Nowość zawsze niesie ze sobą pewne ryzyko. Ale sam fakt pojawienia się takiej alternatywy jest niezwykle pozytywnym sygnałem dla całego ekosystemu.

    Wygląda na to, że era monopolu kilku gigantów na inteligentne asystenty kodujące staje się coraz bardziej konkurencyjna.

    Źródła

  • Kimi Claw Beta: Nowa Era Agentów AI, Które Działają Non-Stop w Chmurze

    Kimi Claw Beta: Nowa Era Agentów AI, Które Działają Non-Stop w Chmurze

    Moonshot AI ogłosiło 16 lutego 2026 roku Kimi Claw Beta. To nie jest kolejny chatbot do okienka przeglądarki. To cloud-native, oparty na przeglądarce agent AI, zbudowany na otwartym frameworku OpenClaw, który działa non-stop bez potrzeby uruchamiania czegokolwiek na twoim komputerze. Dostęp do beta jest obecnie ograniczony do członków poziomu Allegretto i wyższych.

    Co właściwie potrafi Kimi Claw?

    Wyobraź sobie asystenta AI, który nie czeka na twoje polecenia. Po skonfigurowaniu zadania, Claw po prostu je wykonuje – całą dobę. Kluczową częścią jest ClawHub, biblioteka z ponad 5000 umiejętności stworzonych przez społeczność. Chcesz, żeby agent analizował notowania giełdowe, monitorował dostawy, a potem aktualizował arkusze kalkulacyjne? Istnieje duża szansa, że ktoś już zbudował moduł, który to robi, i możesz go po prostu dodać.

    System oferuje też 40 GB przestrzeni dyskowej w chmurze. To miejsce na kontekst długoterminowy i tak zwane workflow RAG. W praktyce oznacza to, że Claw może pamiętać wyniki poprzednich zadań, uczyć się na nich i budować coraz bardziej złożone procesy.

    Łączenie się ze światem zewnętrznym

    Prawdziwa moc ujawnia się w funkcji Pro-Grade Search. Claw może łączyć się z zewnętrznymi API, jak Yahoo Finance, aby pobierać dane w czasie rzeczywistym. To przełamuje jedną z największych barier wczesnych agentów AI – ich izolację od aktualnych informacji.

    Co więcej, system obsługuje BYOC, czyli Bring Your Own Claw. Możesz bezpiecznie podłączyć swoje instancje OpenClaw lub aplikacje, jak Telegram, a Claw użyje ich do automatyzacji zadań. To trochę jak dawanie asystentowi kluczy do określonych części twojej cyfrowej infrastruktury.

    Dlaczego to ważne?

    Do tej pory, automatyzacja zadań za pomocą AI często wymagała sporej wiedzy technicznej. Trzeba było hostować model, pisać skrypty, zarządzać pamięcią. Kimi Claw przenosi całą tę złożoność do chmury. Interfejs jest przeglądarkowy, a konfiguracja odbywa się przez łączenie gotowych modułów.

    To podejście ma szansę zdemokratyzować zaawansowaną automatyzację dla tych, którzy mają dostęp. Mały sklep internetowy może skonfigurować agenta do monitorowania zapasów i składania zamówień u dostawców. Indywidualny inwestor może mieć agenta śledzącego wybrane walory i wysyłającego alerty. Należy jednak pamiętać, że utrzymanie agentów działających 24/7 w chmurze wiąże się z kosztami.

    Wyzwania i przyszłość

    Oczywiście, pojawiają się pytania. Bezpieczeństwo danych, zwłaszcza przy łączeniu zewnętrznych usług, będzie kluczowe.

    Ciekawe jest też powiązanie z modelem Kimi K2.5. Niektóre materiały wspominają o synergii między tymi produktami. Można spekulować, że Claw może być "ciałem" wykonawczym dla bardziej zaawansowanych modeli językowych, które pełnią rolę "mózgu" planującego zadania.

    W skrócie, Kimi Claw Beta nie jest końcem podróży, ale wyraźnym znakiem, w którą stronę ta podróż zmierza. W kierunku AI, które nie tylko myśli, ale i działa – samodzielnie, ciągle i w interakcji z prawdziwym światem danych.

    Źródła

  • Najlepsi programiści Spotify nie piszą kodu od grudnia. Wszystko dzięki AI

    Najlepsi programiści Spotify nie piszą kodu od grudnia. Wszystko dzięki AI

    Spotify ogłosiło wyniki finansowe za czwarty kwartał 2025 roku. Podczas wideokonferencji współdyrektor generalny Gustav Söderström podzielił się zadziwiającym szczegółem na temat codziennej pracy programistów w firmie.

    Nasi najlepsi inżynierowie nie napisali ani jednej linijki kodu od grudnia – stwierdził Söderström.

    Jak działa Honk?

    Sekretem tej transformacji jest wewnętrzne narzędzie deweloperskie o nazwie Honk. Jest to system oparty na generatywnej sztucznej inteligencji, konkretnie na modelu Claude Code firmy Anthropic.

    Honk pozwala na zdalne, w czasie rzeczywistym wdrażanie kodu. Söderström podał konkretny przykład.

    Na przykład inżynierowie Spotify mogą poprosić Claude'a o naprawienie błędu lub dodanie nowej funkcji do aplikacji na iOS podczas porannego dojazdu do pracy, korzystając z Slacka. Gdy Claude skończy, inżynier otrzymuje nową wersję aplikacji przez Slacka na swój telefon, którą może następnie scalić z produkcją. Wszystko to dzieje się, zanim inżynier w ogóle dotrze do biura.

    Wyobraźcie to sobie. Programista jadący rano pociągiem, za pomocą kilku wiadomości w Slacku, może zlecić AI naprawę krytycznego błędu i jeszcze przed rozpoczęciem pracy ma gotową poprawkę do wdrożenia.

    Przyspieszenie rozwoju i nowe funkcje

    Dzięki temu narzędziu Spotify twierdzi, że znacząco przyspieszyło tworzenie oprogramowania. W ciągu 2025 roku firma wypuściła ponad 50 nowych funkcji i zmian, w tym:

    • Prompted Playlists – narzędzie tworzenia playlist zasilane przez AI
    • Page Match – funkcja synchronizująca książki fizyczne z audiobookami
    • About This Song – pozwalająca odkrywać historię stojącą za utworem

    Söderström wierzy, że to dopiero początek. Wierzymy, że jeśli chodzi o rozwój sztucznej inteligencji, to nie koniec, ale właśnie początek – powiedział.

    Unikalne dane zamiast Wikipedii

    Ciekawym aspektem jest podejście Spotify do dużych modeli językowych. Firma ceni je za możliwość budowania unikalnych zbiorów danych, których nie można skomercjalizować w taki sam sposób jak zasoby online, takie jak Wikipedia.

    Logo Spotify na zielonym tle z tekstem
    Źródło: i.gzn.jp

    LLMy są szczególnie przydatne, ponieważ pytania związane z muzyką nie zawsze mają jednoznaczne odpowiedzi – zauważył Söderström.

    Zadał retoryczne pytanie: Jaką muzykę lubisz słuchać podczas ćwiczeń? Odpowiedź prawdopodobnie będzie się różnić w zależności od osoby.

    Amerykanie ogólnie preferują hip-hop, ale wielu woli też death metal. W Europie wiele osób woli EDM podczas treningu, podczas gdy Skandynawowie mają tendencję do preferowania heavy metalu.

    To zbiór danych, który my budujemy i nikt inny nie buduje niczego podobnego. Nie ma innego zbioru danych tej skali. I za każdym razem, gdy ponownie trenujemy nasze modele AI, widzimy poprawy w zbiorze danych – wyjaśnił.

    Co to oznacza dla programistów?

    Ta wizja rodzi oczywiste pytania. Czy to oznacza koniec pracy dla programistów? Raczej nie.

    Zamiast pisać kod ręcznie, ich rola ewoluuje w kierunku nadzorowania AI, weryfikowania jej pracy, zarządzania złożonymi architekturami i rozwiązywania problemów wysokiego poziomu. To nadal wymaga głębokiej wiedzy technicznej, ale zmienia się forma jej wykorzystania.

    Spróbujmy spojrzeć na to z innej strony. Jeśli najzdolniejsi inżynierowie nie muszą już marnować czasu na rutynowe poprawki błędów czy implementację prostych funkcji, mogą skupić się na naprawdę trudnych wyzwaniach. Na tym, co AI wciąż nie potrafi.

    Spotify, z setkami milionów użytkowników, ma ogromne zasoby, aby inwestować w takie eksperymenty. Ich sukces lub porażka w tej transformacji może wyznaczyć trend dla całej branży technologicznej.

    Warto dodać, że to nie jest odosobniony przypadek. Inne firmy również intensywnie eksperymentują z AI w rozwoju oprogramowania. Ale tak otwarte przyznanie, że najlepsi nie piszą już kodu, jest bezprecedensowe.

    Możliwe, że za kilka lat ręczne pisanie kodu będzie postrzegane tak, jak dziś postrzegamy ręczne przepisywanie dokumentów na maszynie. Nie zniknie całkowicie, ale stanie się niszową umiejętnością.

    A dla zwykłych użytkowników Spotify? To może oznaczać szybsze wprowadzanie nowych funkcji, mniej błędów w aplikacjach i ciągłe ulepszanie doświadczenia muzycznego. Pod warunkiem oczywiście, że AI będzie wciąż pod bacznym okiem ludzi, którzy wiedzą, co robią.

    Źródła

  • GLM-5 od Zhipu AI oficjalnie debiutuje. Niska cena, wysoka jakość to nie slogan, a rzeczywistość

    GLM-5 od Zhipu AI oficjalnie debiutuje. Niska cena, wysoka jakość to nie slogan, a rzeczywistość

    Chiński gigant AI, Zhipu AI (znany też jako Z.ai), właśnie postawił na stole nową poważną kartę. Ich najnowszy flagowy model, GLM-5, został wprowadzony w początkowym udostępnieniu na początku lutego 2026 roku.

    Ciekawe jest to, że od razu rzuca się w oczy cena. Dostęp ma oferować konkurencyjne koszty w porównaniu do modeli premium. To zdecydowanie agresywne wejście cenowe w przestrzeni premiumowych modeli językowych.

    Na czym polega moc GLM-5?

    Według zapowiedzi firmy i wczesnych testów, GLM-5 plasuje się na czele list modeli open-source i wysoko w globalnych rankingach. Co więcej, w niektórych specyficznych zadaniach – szczególnie związanych z programowaniem i zadaniami agentowymi – wykazuje bardzo wysoką wydajność, konkurującą z takimi modelami jak Claude Opus.

    Nie chodzi tu jednak tylko o kolejny model odpowiadający na proste pytania. Twórcy celują wyżej.

    Kluczowymi obszarami ulepszeń są programowanie oraz tzw. stabilne rozumowanie wieloetapowe. Brzmi skomplikowanie? W praktyce oznacza to, że model lepiej radzi sobie z długimi, złożonymi problemami, które wymagają rozłożenia na kroki i utrzymania spójności przez cały proces.

    Dla kogo jest ten model?

    GLM-5 został stworzony z myślą o inżynierii systemów i długoterminowych zadaniach agentowych. To właśnie te „agenty” – czyli autonomiczne programy AI wykonujące wieloetapowe misje – są jednym z głównych celów projektu.

    Dzięki lepszemu rozumowaniu kontekstu i stabilności w dłuższych dialogach, model ma być idealnym silnikiem dla zaawansowanych asystentów czy systemów automatyzacji biznesowej.

    Warto dodać, że twórcy nie zapomnieli o zwykłych użytkownikach. Model oferuje także znaczące poprawy w prowadzeniu naturalnych rozmów oraz w zadaniach kreatywnego pisania, co ma przełożyć się na lepsze wrażenia podczas codziennego użytkowania.

    Co to oznacza dla rynku?

    Premiera GLM-5 to wyraźny sygnał. Rynek dużych modeli językowych (LLM) nie jest już zamkniętym klubem kilku zachodnich firm. Pojawiają się potężni konkurenci oferujący podobną lub nawet lepszą wydajność przy znacznie niższych kosztach operacyjnych.

    Konkurencyjna cena stawia nową poprzeczkę dla konkurencji. Dla firm i deweloperów budujących aplikacje na bazie AI to doskonała wiadomość – mogą uzyskać dostęp do technologii najwyższej klasy bez astronomicznych rachunków.

    Z drugiej strony, wysoka jakość potwierdzona niezależnymi benchmarkami pokazuje, że Zhipu AI nie idzie na łatwiznę tylko obniżką kosztów. Chcą walczyć o pozycję także merytorycznie.

    Pytanie brzmi: jak zareagują OpenAI czy Anthropic? Czy czeka nas wojna cenowa w segmencie premium? Na razie użytkownicy mogą tylko korzystać z większego wyboru i niższych cen.

    Źródła

  • CEO StackBlitz postawił na AI: w tym roku agentów ma być więcej niż ludzi

    CEO StackBlitz postawił na AI: w tym roku agentów ma być więcej niż ludzi

    Eric Simons nie bawi się w półśrodki. W wywiadzie dla Business Insider CEO i współzałożyciel StackBlitz, startupu zajmującego się narzędziami dla programistów, ogłosił, że firma poszła "all in" na agentów sztucznej inteligencji.

    StackBlitz już teraz intensywnie używa agentów AI w kluczowych obszarach działalności: od analizy biznesowej i tworzenia kodu przez rozwój produktu aż po wsparcie klienta i sprzedaż zewnętrzną. Firma stworzyła własne, wewnętrzne agenty AI do obsługi wielu procesów.

    Jak wygląda praca z agentami?

    Simons widzi to jako naturalny krok ewolucji. Jego zdaniem za kilka lat standardem będzie oprogramowanie, w którym agenci AI komunikują się ze sobą autonomicznie, negocjując nawet w imieniu użytkowników.

    To nie są proste chatbotypy. To wyspecjalizowane systemy zaprojektowane do wykonywania konkretnych zadań, które dotychczas wymagały ludzkiej interwencji.

    Chcemy być pierwszą firmą software'ową z więcej agentami niż ludźmi – powiedział Simons dla Business Insider.

    Dla niego rozwój agentów AI to coś więcej niż tylko ciekawostka dla prasy. To sygnał nadchodzącej szerszej zmiany w całej branży technologicznej.

    Czy to oznacza masowe zwolnienia?

    To oczywiście pierwsze pytanie, które przychodzi do głowy. Czy CEO planuje zastąpić ludzi robotami? Simons przedstawia to nieco inaczej.

    Jego zdaniem agenci AI nie tyle zabierają pracę ludziom, co przejmują powtarzalne, żmudne zadania, pozwalając ludziom skupić się na kreatywnych i strategicznych aspektach pracy. Wizja jest taka, że zespoły będą składać się z ludzi i ich "cyfrowych asystentów".

    Warto jednak zauważyć, że ta transformacja stawia fundamentalne pytania o strukturę zatrudnienia i wartość ludzkiej pracy w firmach technologicznych przyszłości.

    Ciekawe jest też to, jak szybko ta zmiana następuje. Ambitne plany firmy pokazują tempo wdrażania tej technologii. Nie mówimy tu o dalekiej przyszłości, ale o czymś, co dzieje się już teraz.

    Ryzyko i szansa

    Postawienie wszystkiego na jedną kartę zawsze wiąże się z ryzykiem. Technologia agentów AI jest relatywnie nowa i może być podatna na błędy lub nieprzewidziane konsekwencje.

    Z drugiej strony, Simons prawdopodobnie widzi ogromną szansę na zdobycie przewagi konkurencyjnej. Bycie pionierem w pełnej integracji AI może postawić StackBlitz w unikalnej pozycji na rynku narzędzi dla deweloperów.

    Jego ruch obserwowany jest z dużym zainteresowaniem przez innych graczy w Dolinie Krzemowej i poza nią. Sukces lub porażka tego eksperymentu może stać się studium przypadku dla całej branży.

    Co więcej, ten trend nie ogranicza się tylko do startupów. Duże korporacje technologiczne również intensywnie inwestują w automatyzację i AI, choć rzadko z tak jasno określonymi celami liczbowymi dotyczącymi "zatrudnienia" agentów.

    Czy faktycznie za kilka lat nasze zespoły będą głównie składać się z cyfrowych bytów? Czas pokaże. Ale Eric Simons z StackBlitz zdecydowanie nie chce czekać biernie na tę przyszłość – on chce ją kształtować.

    Źródła