Nowinki z Infoshare 2026: AI staje się codziennością – i dlatego robi się ciekawie

Ponad 6 000 uczestników, 160 prelegentów, 2 100 spotkań networkingowych i sześć scen tematycznych wypełnionych po brzegi. Infoshare 2026 w Gdańsku potwierdziło, że jesteśmy w punkcie przełomowym: AI przestało być wizją przyszłości, a stało się stałym elementem codziennej pracy – ze wszystkimi tego konsekwencjami.

Różnorodność uczestników – od przedstawicieli startupów, poprzez organizacje non-profit, po korporacje z sektora finansowego, przemysłowego i technologicznego – sprawiła, że rozmowy między sesjami były równie wartościowe jak same prelekcje. AI nie jest już domeną działów R&D ani entuzjastów technologii. Sztuczna inteligencja weszła do sal zarządów, do działów HR, do codziennych narzędzi pracy specjalistów, którzy jeszcze dwa lata temu nie musieli mieć o niej zdania.

Technologia to tylko wierzchołek góry lodowej

Jednym z tematów, które wielokrotnie wracały na konferencji, były transformacje AI i czynniki decydujące o ich powodzeniu lub porażce. Firmy, które z sukcesem przeprowadziły transformację AI, nie wygrały dzięki lepszym narzędziom. Ich transformacje się powiodły, ponieważ potraktowały AI jako impuls do zmiany sposobu działania organizacji. Chodziło o procesy, role i to, jak ludzie pracują z technologią na co dzień. I to właśnie na tym etapie najwięcej firm się zatrzymuje.

„Nawet najlepiej skrojona technologia nie zadziała w organizacji, która nie ułożyła relacji człowiek-AI. Wdrożenie to nie koniec drogi, to dopiero jej prawdziwy początek” — Bogusław Kosęda, AI Architect, Sii Polska

Gdzie teraz leżą prawdziwe wyzwania w inżynierii?

Ożywioną dyskusję wywołało wystąpienie na scenie AI & Architecture, którego główną tezą było stwierdzenie, że w erze AI-native samo kodowanie nie stanowi już większego wyzwania. AI generuje kod szybko i sprawnie, jednak tempo jego tworzenia nie przekłada się automatycznie na jakość powstającego systemu.

Wraz z upowszechnieniem narzędzi AI ciężar odpowiedzialności przesuwa się z samego tworzenia kodu na podejmowanie właściwych decyzji architektonicznych i utrzymywanie wysokich standardów inżynierskich. Wystąpienie pokazało, że AI potrafi znacząco przyspieszyć pracę zespołów, ale równie łatwo może stać się źródłem ukrytego długu technicznego. Kluczowe jest więc takie zorganizowanie procesu wytwarzania oprogramowania, aby korzystać z szybkości AI bez utraty jakości, przewidywalności i kontroli nad rozwojem systemu.

Człowiek vs. AI w kodowaniu – i co z tego wynika dla zespołów technologicznych

Dyskusja panelowa w trakcie Infoshare 2026 podjęła również temat, który od miesięcy krąży w środowiskach deweloperskich: gdzie przebiega dzisiaj granica możliwości AI? Panel zderzył dwa bardzo różne doświadczenia. Z jednej strony historię dewelopera, który rzucił wyzwanie AI w kodowaniu i wygrał, pokazując, że ludzka intuicja, kontekst i zdolność do niestandardowego myślenia wciąż mają przewagę w określonych sytuacjach. Z drugiej strony, perspektywę współtwórczyni firmy budującej infrastrukturę do pracy z modelami AI, przejętej później przez OpenAI, która z bliska obserwuje tempo rozwoju modeli i ich możliwości.

Wniosek panelu nie był pesymistyczny, wręcz przeciwnie. Ludzka przewaga nie znika, tylko przesuwa się z samego pisania kodu na zdolność definiowania właściwych problemów, projektowania eksperymentów, oceny wyników i podejmowania decyzji w warunkach niepełnej informacji. Kreatywność, jakość informacji zwrotnej, umiejętność krytycznej oceny rezultatów modelu – to kompetencje, które będą naprawdę cenne dla deweloperów, założycieli start-upów i zespołów technologicznych w najbliższych latach.

(R)ewolucja AI jest już tu – pytanie brzmi, kto na niej wygra

Podczas Infoshare 2026 nie brakowało również trudnych pytań o społeczne i gospodarcze konsekwencje rozwoju AI. Jedno z wystąpień, opierające się na analizach Międzynarodowej Organizacji Pracy (ILO) i Banku Światowego, zwróciło uwagę na nierównomierny charakter tej transformacji – ale też pokazało, że jej skutki nie są z góry przesądzone.

Dziś największa ekspozycja na AI dotyczy zawodów opartych na wiedzy, a korzyści z jej wdrażania koncentrują się głównie w krajach rozwiniętych. To one mają najlepszy dostęp do kapitału, infrastruktury i kompetencji potrzebnych do wykorzystania nowych technologii. Jednocześnie historia wielokrotnie pokazywała, że rozwiązania początkowo dostępne dla nielicznych z czasem stają się powszechne. Podobny proces obserwujemy obecnie w przypadku generatywnej AI.

Paradoksalnie największy potencjał zmian może pojawić się tam, gdzie dostęp do zaawansowanych narzędzi był dotąd najbardziej ograniczony – w małych firmach, rozwijających się gospodarkach czy wśród osób bez formalnych kwalifikacji. Przy odpowiednich warunkach AI może znacząco obniżyć próg wejścia do pracy wymagającej specjalistycznej wiedzy i kompetencji.

Interesującym kontrapunktem dla tej globalnej perspektywy było wystąpienie na scenie Innovation poświęcone modelowi One-Man Army + AI. Pokazywało ono, jak szybko zmienia się dziś definicja przewagi konkurencyjnej. Skoro zdecydowana większość ludzi nadal nie korzysta regularnie z AI, organizacje budujące procesy wokół specjalistów wspieranych przez inteligentne narzędzia mają szansę wypracować przewagę, zanim takie podejście stanie się rynkowym standardem.

O tym, jak budować przewagę w oparciu o technologię

Jednym z najmocniejszych wniosków z Infoshare 2026: AI nie odbiera ludziom znaczenia, lecz zmienia sposób, w jaki ludzie tworzą wartość. Coraz mniej chodzi o samo wykonanie, a coraz bardziej o trafne pytania, właściwe decyzje i nadawanie kierunku. To właśnie tam będzie rodzić się przewaga zarówno dla specjalistów, jak i dla organizacji.