Google otwiera nowy rozdział w ekonomii sztucznej inteligencji, prezentując nowe modele audio, takie jak Gemini 1.5 Flash Native Audio (preview). To nie tylko kolejny krok w kierunku naturalniejszych rozmów z AI w czasie rzeczywistym, ale przede wszystkim finansowa rewolucja dla firm budujących asystentów głosowych. Ogromna redukcja kosztów może zdemokratyzować dostęp do zaawansowanych agentów głosowych i przyspieszyć ich globalne wdrożenia.
Przełomowa ekonomia skali dla głosu
Kluczem do zrozumienia wpływu nowych modeli audio są liczby. Modele te działają w ramach taryfy preview, która radykalnie obniża próg wejścia. Dla modelu Gemini 1.5 Flash koszt przetwarzania wejścia audio to ułamek wcześniejszych stawek, a koszt wyjścia (w tym „procesów myślowych” modelu) jest optymalizowany pod kątem masowego wykorzystania.
Prawdziwą zasadę gry zmieniają jednak opcje dla dużych wolumenów. Tryb batch (wsadowy) oferuje znaczące zniżki. Dla firm obsługujących tysiące połączeń dziennie, na przykład w call center, różnica jest kolosalna. Pozwala to planować skalowanie usług, które wcześniej były po prostu nieopłacalne.
Dlaczego to działa i komu się opłaca
Nowe modele audio, takie jak Gemini 1.5 Flash Native Audio, nie są okrojonymi wersjami droższych rozwiązań. W benchmarkach, takich jak ComplexFuncBench Audio dotyczący wieloetapowego wywoływania funkcji (function calling), osiągają wysokie wyniki. To pokazuje, że oszczędności nie odbywają się kosztem jakości rozumienia kontekstu czy tonu głosu.
Model został zaprojektowany z myślą o dużej współbieżności, co jest kluczowe dla aplikacji głosowych obsługujących wiele połączeń naraz. Doskonale radzi sobie z wykrywaniem frustracji w głosie, analizą tonu i tempa mowy oraz podtrzymywaniem wątku rozmowy – nawet dwukrotnie dłużej niż poprzednie rozwiązania.
Oszczędności są najbardziej odczuwalne przy zadaniach o dużej skali, takich jak moderacja głosu w czasie rzeczywistym, generowanie interfejsów użytkownika z opisu czy właśnie agenci obsługi klienta. Dla aplikacji wykonującej 500 tysięcy miesięcznych wywołań API różnica w rachunku może być znacząca, sprawiając, że projekt staje się rentowny.
Globalna dostępność i implementacja
Google nie ogranicza dostępu do nowej technologii. Nowe modele audio są dostępne w wersji preview za pośrednictwem Gemini API oraz Vertex AI dla przedsiębiorstw. Co więcej, napędzają już funkcje Gemini Live, docierając do użytkowników w wielu krajach z wielojęzycznym wsparciem multimodalnym.
Dla deweloperów oznacza to możliwość integracji z istniejącymi stosami technologicznymi w obszarach web dev czy DevOps. Model może zasilać pętle agentowe, usprawniać tłumaczenia w czasie rzeczywistym lub działać jako serce interaktywnego systemu rozwiązywania problemów (troubleshooting).
Co to oznacza dla przyszłości AI
Wprowadzenie nowych, ekonomicznych modeli audio to sygnał, że rynek modeli językowych dojrzewa. Walka toczy się nie tylko o liczbę parametrów czy lepsze wyniki w benchmarkach, ale o praktyczną ekonomię wdrożeń. Redukcja kosztów obsługi głosu usuwa jedną z ostatnich barier dla powszechnej automatyzacji rozmów.
Firmy, które dotąd eksperymentowały z AI w obszarze customer support, teraz mogą myśleć o pełnym wdrożeniu na skalę całej organizacji. To również szansa dla mniejszych podmiotów i startupów, które zyskały potężne narzędzie bez konieczności inwestowania w budowę własnej infrastruktury od zera. Efektem może być przyspieszenie innowacji i pojawienie się nowych, nieoczekiwanych zastosowań głosowej sztucznej inteligencji w biznesie.
Załóżmy, że szef działu marketingu przychodzi do zespołu z pilną potrzebą: „Potrzebujemy narzędzia, które automatycznie zbiera i podsumowuje wszystkie wzmianki o naszej marce z czterech różnych platform społecznościowych i wysyła nam codzienny raport na Slacka o 9 rano”. W tradycyjnym modelu takie żądanie trafia na koniec kolejki do działu IT, a realizacja może zająć tygodnie. Dzięki vibe coding osoba, która nie napisała w życiu linijki kodu, może stworzyć działające rozwiązanie w ciągu kilku godzin, po prostu… opisując je słowami.
Vibe coding to nie science fiction. To realna, ewoluująca praktyka, w której duże modele językowe (LLM) tłumaczą naturalny język na działający kod. Jak zauważono w źródłach, metoda ta drastycznie redukuje czas i nakład pracy w porównaniu z ręcznym kodowaniem. Choć termin został spopularyzowany przez Andreja Karpathy’ego w lutym 2025 roku, jego wpływ jest już odczuwalny – od tworzenia oprogramowania po analizę danych.
Klucz to demokratyzacja. Vibe coding daje narzędzia tym, którzy są najbliżej problemu biznesowego. Nie muszą oni już tylko zgłaszać zgłoszeń do developerskiej kolejki. Mogą samodzielnie budować lekkie, tymczasowe lub nawet trwałe rozwiązania. To zmienia dynamikę innowacji w firmach.
Oto pięć konkretnych zastosowań, gdzie vibe coding może przynieść wartość niemal każdej organizacji.
Przyspieszenie Prototypowania i Innowacji
Każdy pomysł na nową funkcjonalność, produkt czy usługę cyfrową potrzebuje weryfikacji. Klasyczny proces tworzenia prototypu bywa powolny i kosztowny, angażując cenne zasoby developerskie.
Vibe coding skraca tę drogę do minimum. Zamiast tygodni projektowania i kodowania, można w kilka godzin stworzyć działający klikalny prototyp aplikacji czy rozszerzenie istniejącego narzędzia. Pozwala to szybko i przy niskich kosztach komunikować propozycję wartości nowego produktu.
Wyobraź sobie, że zespół produktowy chce przetestować nowy flow zakupowy. Zamiast czekać na sprint developerski, używa vibe coding, by zbudować prostą symulację. Klienci mogą ją przetestować, a feedback napływa natychmiast. To nie tylko szybsze, ale i tańsze podejście do testowania pomysłów. Firma może eksperymentować więcej, ryzykować mniej i szybciej znajdować to, co naprawdę rezonuje z użytkownikami.
Automatyzacja Wewnętrznych Procesów
W każdej firmie krążą setki maili, Exceli i ręcznie przekazywanych zadań. Onboarding nowego pracownika, zatwierdzanie faktur, obieg dokumentów marketingowych – to często powtarzalne, żmudne sekwencje kroków.
Gotowe narzędzia do automatyzacji bywają drogie, a ich dostosowanie do specyficznych, legacy'owych procesów firmy – jeszcze trudniejsze. Tutaj właśnie vibe coding pokazuje swoją siłę. Można opisać w języku naturalnym: „Chcę, żeby gdy ktoś wypełni formularz zgłoszeniowy w Airtable, system automatycznie utworzył dla niego konto w naszym wewnętrznym systemie, wysłał e-mail powitalny z instrukcjami i dodał zadanie w Asanie dla jego przełożonego”.
Takie lekkie automaty można „sklecić” bez angażowania działu IT. Oszczędza to nie tylko czas, ale też eliminuje frustrację związaną z manualnymi błędami i opóźnieniami. Procesy stają się gładsze, a pracownicy mogą skupić się na tym, co naprawdę wymaga ich uwagi.
Wsparcie Sprzedaży i Obsługi Klienta
Sprzedawcy i przedstawiciele supportu każdego dnia odpowiadają na dziesiątki podobnych pytań. Często jednak kontekst jest kluczowy – inna odpowiedź dla klienta długoterminowego, a inna dla nowego. Gotowe chatboty bywają sztywne i niedostosowane.
Vibe coding pozwala tworzyć wyspecjalizowanych asystentów AI, którzy są wytrenowani na konkretnych wyzwaniach firmy. Można na przykład zbudować asystenta dla zespołu sprzedaży, który na podstawie opisu sytuacji klienta (branża, wielkość firmy, dotychczasowe użycie produktu) sugeruje kolejne kroki w procesie sprzedażowym lub podpowiada, jak pokonać częste zastrzeżenia.
W obsłudze klienta taki asystent mógłby analizować zgłoszenie, identyfikować znane problemy i od razu proponować rozwiązania krok po kroku, a nawet generować potrzebny kod czy konfigurację. To bezpośrednio przekłada się na szybsze czas reakcji, wyższą satysfakcję klientów i odciążenie zespołu od powtarzalnych zadań.
Raportowanie i Tworzenie Dashboardów
Standardowe narzędzia do analizy danych często oferują „półki” raportów, które nie do końca odpowiadają na unikalne pytania biznesowe danej firmy. Każdy manager ma swoją specyficzną potrzebę: „Chcę widzieć, jak współczynnik rezygnacji (churn) zmienia się w czasie dla klientów z segmentu B, którzy korzystają z funkcji X, ale nie z funkcji Y”.
Budowa dedykowanego systemu raportowego to poważny projekt IT. Vibe coding zmienia tę grę. Użytkownik może opisać swoje pytanie w naturalny sposób, a AI wygeneruje kod, który łączy się z odpowiednimi bazami danych, przetwarza informacje i tworzy czytelny wizualnie dashboard lub raport.
Co istotne, takie narzędzia mogą być „natywne językowo”. To znaczy, że użytkownik zamiast klikać w skomplikowany interfejs, może po prostu zapytać: „Pokaż mi średnią wartość zamówienia z ostatniego kwartału dla regionu Europy”. System zrozumie intencję i przedstawi wynik. To ogromne ułatwienie dla osób nietechnicznych.
Kontrola Zgodności i Sprawy Regulacyjne
Ten obszar wymaga szczególnej ostrożności i nadzoru człowieka, ale vibe coding może tu być nieocenionym pomocnikiem, a nie zastępcą. Chodzi o automatyzację żmudnych, ale krytycznych czynności kontrolnych.
Można stworzyć narzędzie, które automatycznie skanuje przesłane faktury lub raporty, sprawdzając brakujące podpisy, numery NIP czy wymagane pola danych. Inny przykład to monitorowanie zmian w przepisach – system może przeszukiwać opublikowane akty prawne pod kątem słów kluczowych istotnych dla firmy i alertować odpowiedni zespół.
Przygotowanie do audytu też może być prostsze. Zamiast ręcznego zbierania dokumentów z różnych działów, vibe coding może pomóc w zbudowaniu agenta, który automatycznie żąda, gromadzi i porządkuje potrzebne pliki według zdefiniowanej struktury. To oszczędza dziesiątki godzin pracy i redukuje ryzyko ludzkiego błędu przy manualnym procesie.
Podsumowanie: Vibe Coding Jako Katalizator Kultury Eksperymentu
Vibe coding to coś więcej niż tylko kolejne „AI tool”. To zmiana filozofii działania. Firmy, które włączą tę zdolność do swojej kultury organizacyjnej, zyskają przewagę w tempie uczenia się i adaptacji. Jak podsumowuje autor artykułu, chodzi o budowanie biznesów, w których innowacja i eksperyment leżą u podstaw strategii.
Zamiast czekać na wolne zasoby w roadmapie IT, zespoły mogą natychmiast testować swoje hipotezy w realnym świecie. To różnica między byciem reaktywnym a proaktywnym na rynku.
Warto jednak pamiętać o zdrowym rozsądku i granicach. Vibe coding nie zastąpi inżynierów przy budowie krytycznych, skalowalnych systemów czy aplikacji klienckich. Bezpieczeństwo danych, architektura i długoterminowe utrzymanie kodu wciąż wymagają profesjonalnego podejścia. Jest idealnym rozwiązaniem dla szybkich prototypów, automatyzacji, narzędzi wewnętrznych i eksperymentów.
Jak pokazują przykłady z analizy danych, gdzie AI potrafi w godziny przeprowadzić i przeanalizować badania, które tradycyjnie zajmowały tygodnie, tempo zmian jest oszałamiające. Vibe coding jest częścią tej rewolucji, a jej fala dociera właśnie pod drzwi każdego działu w każdej firmie. Nie chodzi o to, by każdy został programistą. Chodzi o to, by każdy mógł rozwiązywać problemy.
Czy tworzenie prototypów aplikacji musi oznaczać miesiące oczekiwania na wolną rękę programisty? Albo czy automatyzacja wewnętrznego workflow zawsze wymaga zakupu drogiego oprogramowania i długiej implementacji? Okazuje się, że niekoniecznie. W biznesie rodzi się właśnie nowa, bardziej dostępna praktyka: vibe coding. To nieformalne podejście do tworzenia kodu, w którym – za pomocą narzędzi AI takich jak Cursor czy Claude Code – nawet osoby nietechniczne, jak product managerzy czy projektanci, mogą szybko budować działające prototypy, automatyzować procesy i testować pomysły. Priorytetem jest tu szybkość i kreatywność, a nie perfekcyjny, gotowy do produkcji kod.
Jak zauważa Andrej Karpathy, który spopularyzował to pojęcie, to podejście przede wszystkim zmienia znaczenie ekspertyzy. AI nie zastępuje inżynierów, projektantów czy menedżerów produktu. Raczej sprawia, że twoja specjalistyczna wiedza w danej dziedzinie czyni cię lepszym w używaniu tych narzędzi. Inżynierowie, rozumiejący architekturę, używają AI do gigantycznego przyspieszenia pracy. Projektanci samodzielnie ożywiają mockupy z Figmy. To demokratyzacja możliwości prototypowania.
1. Przyspieszony prototyping i testowanie innowacji
Pierwsza faza innowacji – budowanie i testowanie prototypów – bywa często zarzucona z powodu braku zasobów lub umiejętności technicznych. Vibe coding zmienia tę dynamikę. Dzięki opisaniu koncepcji zwykłym językiem, zespoły mogą w kilka godzin stworzyć interaktywny szkielet rozwiązania, by zweryfikować założenia z użytkownikami czy klientami.
Przykładowo, osoba nietechniczna może samodzielnie, w krótkim czasie, zbudować prototyp środowiska VR (WebXR) na podstawie dokumentu wymagań (PRD), wykorzystując dostępne narzędzia i frameworki. Taki szybki prototyp pozwala zespołowi niemal natychmiast zobaczyć i poczuć pomysł, omijając biurokratyczne procedury dystrybucji aplikacji mobilnych. W firmach spoza technologicznego świata vibe coding może służyć do szybkiego dodawania nowych funkcjonalności do istniejących narzędzi, by sprawdzić reakcję klientów, lub do stworzenia interaktywnego proof-of-concept całkiem nowego produktu.
2. Automatyzacja wewnętrznych workflow
Ile czasu w twojej firmie marnuje się na ręczne przepisywanie danych, długie łańcuchy maili czy poszukiwanie zatwierdzeń? Wiele procesów dałoby się zautomatyzować, ale często brakuje gotowych, niedrogich narzędzi, szczególnie dla niszowych lub legacy’owych systemów.
Vibe coding pozwala samodzielnie sklecić lekkie, spersonalizowane automatyzacje. To może być prosty bot koordynujący onboardowanie nowego pracownika, narzędzie do generowania i akceptacji zleceń zakupu lub system planowania treści marketingowych. Kluczowa jest tu właśnie „lekkość” – nie chodzi o budowę skomplikowanego, korporacyjnego systemu ERP, ale o szybkie rozwiązanie konkretnego, wąskiego problemu, który paraliżuje codzienną pracę. Osoba najlepiej znająca ten problem – np. specjalistka ds. HR czy koordynatorka projektów – może sama, używając języka naturalnego, opisać idealny flow i otrzymać działający skrypt.
3. Wsparcie sprzedaży i obsługi klienta
Działy sprzedaży i wsparcia klienta często muszą działać w bardzo specyficznym kontekście firmy, produktu i grupy odbiorców. Gotowe rozwiązania bywają zbyt ogólne, a dedykowane – drogie i czasochłonne w rozwoju. Tutaj vibe coding otwiera nowe możliwości.
Można w ten sposób tworzyć spersonalizowane asystenty wirtualne czy AI agentów, którzy pomagają zespołom w codziennych wyzwaniach. Przykładowo, asystent sprzedażowy mógłby sugerować kolejne kroki w procesie lub podpowiadać odpowiedzi na typowe obiekcje klientów, bazując na wewnętrznej bazie wiedzy. Z kolei w supportie, vibe coding umożliwia szybkie budowanie narzędzi do diagnozowania i naprawiania prostych problemów technicznych zgłaszanych przez użytkowników, odciążając tym samym bardziej zaawansowane zespoły techniczne.
4. Raportowanie i dashboardy na żądanie
Standardowe panele analityczne i narzędzia raportujące często odpowiadają na generyczne pytania, a nie na te konkretne, które dręczą menedżera twojego działu. Budowa własnego systemu raportowego to z kolei poważne przedsięwzięcie IT. Vibe coding znajduje tu swoją niszę jako metoda na szybkie tworzenie lekkich, „szytych na miarę” dashboardów.
Chcesz wiedzieć, jak zmienia się średni czas realizacji zamówienia w zależności od dnia tygodnia i kanału sprzedaży? Zamiast żonglować filtrami w ogólnodostępnym narzędziu, możesz opisać swój problem, a AI pomoże ci wygenerować kod, który wyciągnie i zwizualizuje dokładnie te dane. Ponieważ takie narzędzie jest „natywne” dla języka naturalnego, użytkownicy końcowi mogą zadawać mu pytania wprost, bez konieczności nauki skomplikowanej nawigacji po interfejsie.
5. Kontrole zgodności i audytowe
To zastosowanie wymaga szczególnej ostrożności i nadzoru, ale w odpowiednich warunkach vibe coding może usprawnić także obszar compliance. Nie chodzi o zastąpienie prawników czy systemów nadzoru, ale o tworzenie pomocniczych narzędzi, które minimalizują ryzyko ludzkiego błędu.
Można w ten sposób budować inteligentne checklisty, które weryfikują kompletność dokumentów przed wysłaniem, lub konfigurować alerty wykrywające anomalie w danych finansowych. Innym pomysłem jest narzędzie monitorujące zmiany w przepisach i automatycznie aktualizujące wewnętrzne procedury zgodności czy wspomagające gromadzenie i przygotowanie dokumentacji na potrzeby audytu. Ważne, by takie rozwiązania działały w ściśle określonych ramach z odpowiednimi zabezpieczeniami.
Podsumowanie: od kodu do kultury organizacyjnej
Vibe coding to coś więcej niż chwilowa moda na AI. To symptomatyczna zmiana w podejściu do rozwiązywania problemów biznesowych. Firmy, które włączą tę praktykę do swojej kultury, zyskają strategiczną przewagę w postaci zdolności do szybszego eksperymentowania, iteracji i testowania pomysłów w rzeczywistości. Zamiast czekać miesiącami na priorytetyzację projektu przez działy IT, zespoły bezpośrednio zaangażowane w dany obszar mogą w ciągu dni, a nawet godzin, sprawdzić, czy ich koncepcja ma sens.
Oczywiście, vibe coding ma swoje granice. Nie zastąpi inżynierii w budowie krytycznych, bezpiecznych i skalowalnych systemów produkcyjnych. Kluczowe jest rozsądne wytyczenie granic: co jest bezpiecznym obszarem do prototypowania i automatyzacji przez nietechniczne zespoły, a co musi pozostać w gestii specjalistów. Jednak w obszarze wewnętrznych narzędzi, prototypów czy analiz, otwiera ona drzwi do nowej ery zwinności. To już nie tylko marzenie product managera – „a gdyby tak…?” – ale realna możliwość, którą można zweryfikować samodzielnie, zanim pomysł zdąży wywietrzeć.
Klimat niepewności geopolitycznej i gospodarczej wydaje się działać na korporacyjnych liderów jak katalizator, a nie hamulec. Najnowsze dane pokazują wyraźny zwrot w strategii zarządów największych firm.
Liczby mówią same za siebie
Badanie EY-Parthenon, opublikowane w styczniu 2026 roku, ujawnia spektakularny skok w nastrojach. Amerykańscy CEO nie tylko przodują w tym trendzie, ale też wyraźnie dystansują swoich globalnych kolegów. Podczas gdy w USA odsetek planujących transakcje wynosi 62%, średnia światowa to 53%. Intencje dotyczące fuzji i przejęć wśród amerykańskich szefów firm wzrosły o 27 punktów procentowych w porównaniu z wrześniem 2025 roku.
Ciekawe jest to, że napędza to jeden z głównych motorów. Prezesi priorytetowo traktują adopcję sztucznej inteligencji dla transformacji, produktywności i wzrostu w nadchodzącym roku.
Nie tylko kupowanie, ale i transformacja
To nie jest wyścig o aktywa dla samego posiadania. Prawie wszyscy amerykańscy respondenci – dokładnie 97% – deklarują, że realizują kompleksowe programy transformacyjne. Skupiają się one na trzech kluczowych filarach: wzroście, optymalizacji operacji i zaangażowaniu klientów.
Sztuczna inteligencja jest kluczowa dla produktywności, transformacji i strategii M&A, często stanowiąc powód do pozyskania potrzebnych technologii i talentów – podkreśla się w raporcie EY.
Wygląda na to, że firmy nie chcą być po prostu większe. Chcą być szybsze, sprytniejsze i bliżej klienta, a transakcje M&A postrzegają jako najszybszą drogę do zdobycia potrzebnych technologii i kompetencji.
Czy to początek nowej ery?
Po okresie względnej ostrożności, spowodowanej m.in. wysokimi stopami procentowymi i napięciami geopolitycznymi, ten nagły zwrot może zwiastować początek nowego, bardzo aktywnego cyklu transakcyjnego.
Amerykańskie firmy wydają się szczególnie pewne swojego kursu. Ich większa gotowość do podejmowania ryzyka w porównaniu z resztą świata może wynikać z mocniejszej pozycji lokalnej gospodarki lub większego dostępu do kapitału.
Kluczowe pytanie brzmi: czy ten optymizm utrzyma się, gdy konkurencja o atrakcyjne cele wzrośnie, a ceny transakcyjne pójdą w górę? Na razie widać wyraźny sygnał, że dla wielu liderów czas obserwacji minął. Czas działać.
Co to oznacza dla rynku?
Jeśli tendencja się utrzyma, możemy spodziewać się kilku rzeczy:
Wzmożonej aktywności w sektorach tech i opartych na AI.
Większej presji na mniejsze, innowacyjne firmy, które staną się atrakcyjnymi celami przejęć.
Przyspieszenia konsolidacji w dojrzałych branżach, gdzie firmy będą szukały synergii i oszczędności skali.
To wszystko dzieje się w tle szerszych przemian. Firmy nie przygotowują się tylko do kolejnego kwartału. Przygotowują się do zupełnie nowej dekady, w której algorytmy i dane będą kształtować wartość tak samo jak tradycyjne aktywa.
Rok 2026 zapowiada się zatem nie tylko jako okres odbudowy zaufania, ale jako moment strategicznego przyspieszenia. Prezesi nie chcą już tylko przetrwać niepewność. Chcą ją wykorzystać, aby kształtować przyszłość swojej branży. I mają zamiar to robić z pewnością siebie, która właśnie wróciła na salony.
KPMG właśnie wykonało kolejny konkretny ruch na szachownicy technologicznej. Firma ogłosiła w poniedziałek, 9 lutego 2026 roku, że do jej struktur dołączają założyciele oraz zespół platformy PrivateBlok. Cel jest jasny: drastyczne zwiększenie możliwości w zakresie tworzenia natywnych produktów opartych na sztucznej inteligencji.
Choć warunki finansowe porozumienia pozostały tajemnicą, wiadomo, że nowi pracownicy dołączą do struktur firmy, aby pracować nad skalowaniem rozwiązań AI.
To ludzie, nie tylko kod
Ciekawe jest to, że w tym ruchu nie chodziło o przejęcie oprogramowania. Patrick Ryan, krajowy partner zarządzający ds. strategii doradczej i rynków w KPMG, przyznał wprost, że kluczowy był tutaj talent. Firma posiada już solidną infrastrukturę, w tym platformy takie jak KPMG Workbench czy audytowy system Clara. Brakowało im jednak specyficznych umiejętności.
Nowy zespół ma za zadanie „uprzemysłowić” podejście firmy do AI. Zamiast tworzyć jednorazowe projekty, chcą budować systemy, które można wielokrotnie wykorzystywać u różnych klientów.
Tu chodzi o szybkość i wpływ: wprowadzamy światowej klasy ekspertyzę w zakresie systemów multi-agentowych do wnętrza KPMG – powiedział Patrick Ryan.
Czym są systemy multi-agentowe?
Możecie się zastanawiać, o co tyle hałasu z tymi „agentami”. PrivateBlok specjalizuje się w tworzeniu systemów, gdzie wiele autonomicznych agentów AI współpracuje ze sobą, korzystając zarówno z danych publicznych, jak i tych zastrzeżonych dla danej firmy. To coś więcej niż zwykły chatbot.
Sachin Manchanda, CEO PrivateBlok, podkreśla, że ich celem jest rozwiązywanie realnych problemów klientów – od finansów po due diligence.
Jesteśmy podekscytowani, że możemy dołączyć do KPMG, aby połączyć wiedzę branżową firmy z praktycznymi agentami AI – stwierdził Manchanda.
Szerszy kontekst
Warto dodać, że ten ruch wpisuje się w szerszą strategię firmy. KPMG odchodzi od modelu czysto usługowego w stronę produktów subskrypcyjnych i gotowych rozwiązań technologicznych. Dołączenie zespołu PrivateBlok ma pomóc w przekształceniu innowacji w gotowe aktywa produkcyjne.
Wygląda na to, że era, w której firmy doradcze sprzedawały tylko godziny pracy swoich konsultantów, powoli odchodzi do lamusa na rzecz sprzedaży inteligentnych algorytmów.
