AI News | Aktualności GenAI – Remigiusz Pruszczak

Interfejs asystenta AI z listą rekomendacji, jedna firma wyróżniona wskutek manipulacji promptem w linku

Zatruwanie pamięci AI: jak firmy manipulują rekomendacjami Copilota

AI Threats / Remigiusz Pruszczak / 27 kwietnia, 2026 / AI Act, AI Recommendation Poisoning, bezpieczeństwo Copilot, citemet npm, DORA, memory poisoning, Microsoft 365 Copilot, MITRE ATLAS, prompt injection, Summarize with AI, XPIA, zatruwanie pamięci AI

Zatruwanie pamięci AI to technika, w której ukryhte instrukcje próbują wpisać markę, produkt lub źródło jako „zaufane” do trwałej pamięci asystenta AI. Microsoft Defender Security Research zidentyfikował w lutym 2026 roku ponad 50 takich promptów pochodzących od 31 firm w 14 branżach, ukrytych w przyciskach „Summarize with AI” osadzonych na publicznych stronach (Microsoft Security Blog, […]

Zatruwanie pamięci AI: jak firmy manipulują rekomendacjami Copilota Dowiedz się więcej »

AI ThreatsAI Act, AI Recommendation Poisoning, bezpieczeństwo Copilot, citemet npm, DORA, memory poisoning, Microsoft 365 Copilot, MITRE ATLAS, prompt injection, Summarize with AI, XPIA, zatruwanie pamięci AI

Roboty w przestrzeni publicznej — humanoid czeka na przejściu dla pieszych obok ludzi w mieście 2026

Roboty wśród nas: jak maszyny wchodzą do codzienności w 2026 roku

Trendy AI / Remigiusz Pruszczak / 8 kwietnia, 2026 / AGIBOT humanoid produkcja, automatyzacja a rynek pracy, Baidu Apollo Go awaria Wuhan, Edward Warchocki Sejm, prawo robotyki UE, roboty cywilne 2026, roboty humanoidalne w Polsce, roboty w służbach publicznych, ryzyko systemowe autonomicznych pojazdów, Skynet a rzeczywistość AI, UBTech Walker S2 granica, Unitree G1 Polska, Waymo robotaxi wzrost

Waymo 500k przejazdów tygodniowo, Edward Warchocki w Sejmie, awaria Baidu w Wuhan. Jak roboty cywilne wchodzą do codzienności i jakie ryzyka ze sobą niosą.

Roboty wśród nas: jak maszyny wchodzą do codzienności w 2026 roku Dowiedz się więcej »

Trendy AIAGIBOT humanoid produkcja, automatyzacja a rynek pracy, Baidu Apollo Go awaria Wuhan, Edward Warchocki Sejm, prawo robotyki UE, roboty cywilne 2026, roboty humanoidalne w Polsce, roboty w służbach publicznych, ryzyko systemowe autonomicznych pojazdów, Skynet a rzeczywistość AI, UBTech Walker S2 granica, Unitree G1 Polska, Waymo robotaxi wzrost

Efekt kaskadowy w chmurze obliczeniowej — jak awaria centrów danych wpływa na banki, płatności i systemy SaaS

Ryzyko chmury obliczeniowej po atakach na centra danych AWS — co zmienia się dla firm

AI Threats / Remigiusz Pruszczak / 7 kwietnia, 2026 / awaria centrum danych, AWS Zatoka Perska, ciągłość działania, Claude Anthropic, CTO risk management, DORA, dual-use, failover, infrastruktura chmurowa, kable podmorskie, koncentracja dostawców ICT, Maven Smart System, multi-AZ redundancja, operational resilience, Palantir, region outage, ryzyko chmury obliczeniowej, sektor finansowy, strategia wyjścia cloud, ubezpieczenie wojenne

Ryzyko chmury obliczeniowej weszło w nową fazę 1 marca 2026 roku, gdy irańskie drony uszkodziły trzy centra danych Amazon Web Services w Zatoce Perskiej. Zakłócenia objęły jednocześnie wiele obiektów w regionie — dwa w ZEA i jeden w Bahrajnie — a ich skala pokazała, że redundancja w obrębie jednego regionu chmurowego może być niewystarczająca przy

Ryzyko chmury obliczeniowej po atakach na centra danych AWS — co zmienia się dla firm Dowiedz się więcej »

AI Threatsawaria centrum danych, AWS Zatoka Perska, ciągłość działania, Claude Anthropic, CTO risk management, DORA, dual-use, failover, infrastruktura chmurowa, kable podmorskie, koncentracja dostawców ICT, Maven Smart System, multi-AZ redundancja, operational resilience, Palantir, region outage, ryzyko chmury obliczeniowej, sektor finansowy, strategia wyjścia cloud, ubezpieczenie wojenne

Wizualizacja sztucznej inteligencji i danych w finansach, cyfrowe sieci.

Mapa zastosowań AI: gdzie sztuczna inteligencja działa w pracy, a gdzie jej nie ma

Trendy AI / Remigiusz Pruszczak / 31 marca, 2026 / AI analiza danych, AI w firmach, AI zagrożenie zawody, automatyzacja pracy, badania AI, czynności informacyjne, O*NET, ontologia czynności, robotyka AI, Thomas Malone, tworzenie treści AI, zastąpienie pracownika, zastosowania AI

Zastosowania AI w pracy mają wyraźny ciężar gatunkowy: zaledwie 1,6% wszystkich zidentyfikowanych czynności zawodowych skupia ponad 60% łącznej szacowanej wartości rynkowej systemów AI na świecie. Taki wynik przynosi analiza MIT z marca 2026 roku, która próbuje odpowiedzieć na pytanie fundamentalne: gdzie faktycznie można stosować AI w pracy — a gdzie jej jeszcze nie ma? Autorzy

Mapa zastosowań AI: gdzie sztuczna inteligencja działa w pracy, a gdzie jej nie ma Dowiedz się więcej »

Trendy AIAI analiza danych, AI w firmach, AI zagrożenie zawody, automatyzacja pracy, badania AI, czynności informacyjne, O*NET, ontologia czynności, robotyka AI, Thomas Malone, tworzenie treści AI, zastąpienie pracownika, zastosowania AI

Ilustracja symbolizująca wpływ AI na rynek pracy: sztuczna inteligencja blokuje pierwszy szczebel drabiny kariery, co nawiązuje do spowolnienia zatrudniania młodych pracowników.

AI a rynek pracy: co naprawdę wiemy w 2026 roku

Trendy AI / Remigiusz Pruszczak / 15 marca, 2026 / AI finanse, AI obsługa klienta, AI rynek pracy, analiza rynku pracy, Anthropic raport 2026, automatyzacja pracy, bezrobocie AI, białe kołnierzyki AI, GEO optymalizacja, HR i AI, które zawody zagrożone AI, observed exposure, przyszłość pracy, rynek pracy technologia, sztuczna inteligencja zatrudnienie

AI a rynek pracy 2026 — Zagrożenie ze strony sztucznej inteligencji dla rynku pracy jest jak dotąd niewidoczne w danych o bezrobociu — ale pierwsze sygnały ostrzegawcze dotyczące młodszych pracowników już się pojawiły. Raport Anthropic „Labor market impacts of AI: A new measure and early evidence” (marzec 2026) wprowadza nową miarę rzeczywistej ekspozycji na AI

AI a rynek pracy: co naprawdę wiemy w 2026 roku Dowiedz się więcej »

Trendy AIAI finanse, AI obsługa klienta, AI rynek pracy, analiza rynku pracy, Anthropic raport 2026, automatyzacja pracy, bezrobocie AI, białe kołnierzyki AI, GEO optymalizacja, HR i AI, które zawody zagrożone AI, observed exposure, przyszłość pracy, rynek pracy technologia, sztuczna inteligencja zatrudnienie

Paradoks produktywności: AI zwiększa obciążenie pracą

Trendy AI / Remigiusz Pruszczak / 13 marca, 2026 / AI i pracownicy, AI w pracy, automatyzacja pracy, efekt odbicia AI, Harvard Business Review 2026, intensyfikacja pracy AI, NBER badanie AI, paradoks produktywności AI, paradoks Solowa, praca biurowa AI, sztuczna inteligencja produktywność, technologia a produktywność, wdrożenie AI firma, work intensification, zarządzanie AI w organizacji

Badanie Harvard Business Review z lutego 2026 roku wykazało, że w analizowanej firmie technologicznej narzędzia AI nie zmniejszyły obciążenia pracowników – przeciwnie, pracownicy wykonywali więcej zadań, rejestrowali więcej godzin i częściej pracowali wielozadaniowo niż przed wdrożeniem AI. Zjawisko to wpisuje się w szerszy obraz: badanie NBER z lutego 2026 roku na próbie blisko 6 000

Paradoks produktywności: AI zwiększa obciążenie pracą Dowiedz się więcej »

Trendy AIAI i pracownicy, AI w pracy, automatyzacja pracy, efekt odbicia AI, Harvard Business Review 2026, intensyfikacja pracy AI, NBER badanie AI, paradoks produktywności AI, paradoks Solowa, praca biurowa AI, sztuczna inteligencja produktywność, technologia a produktywność, wdrożenie AI firma, work intensification, zarządzanie AI w organizacji

Porównanie rozwoju sztucznej inteligencji: AI 2023 oparte na treningu modeli vs AI 2025 oparte na inferencji, agentach i multimodalności

AI w 2025 roku: wnioski z setek wdrożeń produkcyjnych

Trendy AI / Remigiusz Pruszczak / 11 marca, 2026 / agentyczna AI, AI 2025, AI Index, AI w produkcji, architektura AI, DeepSeek, duże modele językowe, inference AI, infrastruktura GPU, llm, Mixture of Experts, MLOps, modele rozumowania, MoE, multimodalna AI, open-source AI, open-weight models, Qwen, reasoning models, sztuczna inteligencja, training vs inference, trendy AI, wdrożenia AI, wnioskowanie AI

Źródło bazowe: Lambda, 2025 AI Wrapped, styczeń 2026 | lambda.ai/blog/2025-ai-wrapped Czas czytania: ~10 minut | ~2 450 słów Prawdziwa rewolucja AI nie wydarzyła się w laboratoriach — wydarzyła się w produkcji. Rok 2025 był pierwszym rokiem, w którym duże modele językowe zaczęły działać jako infrastruktura produkcyjna w skali przedsiębiorstw. Pytanie przestało brzmieć „jaki model jest

AI w 2025 roku: wnioski z setek wdrożeń produkcyjnych Dowiedz się więcej »

Trendy AIagentyczna AI, AI 2025, AI Index, AI w produkcji, architektura AI, DeepSeek, duże modele językowe, inference AI, infrastruktura GPU, llm, Mixture of Experts, MLOps, modele rozumowania, MoE, multimodalna AI, open-source AI, open-weight models, Qwen, reasoning models, sztuczna inteligencja, training vs inference, trendy AI, wdrożenia AI, wnioskowanie AI

Porównanie mechanizmów edycji genów – CRISPR-Cas9 wymaga cięcia DNA, rekombinazy LSR projektowane przez AI EDEN wstawiają geny bez pęknięć dwuniciowych

AI uczy się od miliona gatunków i projektuje leki, których wcześniej nie było

AI Health / Remigiusz Pruszczak / 4 lutego, 2026 / AI odkrywanie leków, AMR kryzys zdrowotny, antybiotykooporność, biotechnologia 2026, CRISPR alternatywy, drug discovery AI, EDEN Basecamp Research, edycja genów bez cięcia DNA, ewolucja molekularna, innowacje farmaceutyczne, metagenomika, modele fundamentalne biologia, modele językowe biologia, NVIDIA BioNeMo, peptydy antybiotykowe, projektowanie leków AI, rekombinazy LSR, superbakterie, sztuczna inteligencja w medycynie, terapia genowa

Przez 4 miliardy lat ewolucja przetestowała więcej rozwiązań niż wszystkie laboratoria świata razem wzięte. Brytyjski startup Basecamp Research postanowił to wykorzystać: w styczniu 2026 roku zaprezentował EDEN – model AI trenowany na DNA z ponad miliona gatunków. W pierwszych testach 97% zaprojektowanych przez niego antybiotyków zadziałało na „superbakterie”, a narzędzia do edycji genów okazały się

AI uczy się od miliona gatunków i projektuje leki, których wcześniej nie było Dowiedz się więcej »

AI HealthAI odkrywanie leków, AMR kryzys zdrowotny, antybiotykooporność, biotechnologia 2026, CRISPR alternatywy, drug discovery AI, EDEN Basecamp Research, edycja genów bez cięcia DNA, ewolucja molekularna, innowacje farmaceutyczne, metagenomika, modele fundamentalne biologia, modele językowe biologia, NVIDIA BioNeMo, peptydy antybiotykowe, projektowanie leków AI, rekombinazy LSR, superbakterie, sztuczna inteligencja w medycynie, terapia genowa

Podzielona grafika pokazująca lukę w adopcji AI: lider z laptopem i narzędziami AI po jednej stronie oraz pracownik operacyjny bez dostępu do AI po drugiej, symbol wypłaszczenia adopcji

Dlaczego adopcja AI w firmach wyhamowała? Kryzys zaufania i luka użyteczności

AI Threats / Remigiusz Pruszczak / 27 stycznia, 2026

Połowa amerykańskich pracowników nigdy nie używa sztucznej inteligencji w pracy, a tempo adopcji osiągnęło plateau mimo dwóch lat intensywnego rozwoju narzędzi. Główną przyczyną nie jest brak dostępu ani trudność technologii — to kryzys zaufania połączony z brakiem postrzeganej użyteczności. Dane Gallup z IV kwartału 2025 r. pokazują stagnację całkowitej adopcji przy jednoczesnym pogłębianiu się przepaści

Dlaczego adopcja AI w firmach wyhamowała? Kryzys zaufania i luka użyteczności Dowiedz się więcej »

AI Threats

Stoper zestawiony z ikoną sztucznej inteligencji i wskaźnikiem ‘80% szybciej’ – ilustracja do analizy badania Anthropic o oszczędności czasu dzięki Claude

Czy AI naprawdę oszczędza czas? Anthropic vs MIT vs OpenAI (2025)

Trendy AI / Remigiusz Pruszczak / 12 stycznia, 2026 / Anthropic, badania AI 2025, MIT Media Lab, Openai, produktywność AI, ROI z AI

Badania produktywności AI z 2025 roku pokazują rozbieżne wyniki: Anthropic raportuje 80% oszczędności czasu na pojedynczych zadaniach, OpenAI wskazuje 40–60 minut oszczędności dziennie, ale MIT stwierdza, że 95% organizacji nie raportuje mierzalnego wpływu na P&L. Różnica wynika z metodologii: badania na poziomie zadań pokazują duże oszczędności, ale wdrożenia na poziomie organizacji napotykają bariery skalowania, weryfikacji

Czy AI naprawdę oszczędza czas? Anthropic vs MIT vs OpenAI (2025) Dowiedz się więcej »

Trendy AIAnthropic, badania AI 2025, MIT Media Lab, Openai, produktywność AI, ROI z AI

AI News — analizy i trendy sztucznej inteligencji