W 2025 roku świat w końcu przestał używać ChatGPT jako synonimu AI.
W miarę jak eksperymentowaliśmy z różnego rodzaju narzędziami AI — od pisarzy AI i generatorów obrazów po wykrywanie oszustw finansowych i aplikacje AI w motoryzacji — sztuczna inteligencja powoli stała się podstawą naszego życia (zawodowego).
Około 78% firm na całym świecie zaczęło używać AI przynajmniej w jednej części swojej pracy, od obsługi klienta po analizę danych — to wzrost z 55% zaledwie kilka lat temu.
Przedsiębiorstwa, które wykorzystywały AI w swojej pracy, odnotowały realne wyniki, w tym szybsze wyniki i lepszą jakość rutynowych zadań. Dzięki inteligentniejszym narzędziom wiele z nich zgłasza oszczędność co najmniej 40–60 minut dziennie.
Oczywiście nie wszystkie systemy AI są zbudowane w ten sam sposób, a samo wdrożenie nie wystarczy, aby zagwarantować takie wyniki. Dlatego w tym artykule omówiono najważniejsze trendy w dziedzinie AI, które dominowały w 2025 roku — od systemów podejmujących działania w imieniu użytkownika po sposoby, w jakie zespoły przekształcają rozproszoną wiedzę w informacje, które można wyszukiwać.
Podzielimy się również informacjami o tym, jak możesz już teraz zastosować te zmiany w pracy swojego zespołu.
Zacznijmy od największych i najbardziej znaczących zmian.
1. Sztuczna inteligencja agencyjna i generatywna
W 2025 r. tempo zmian w dziedzinie AI sprawiło, że przestała ona być jedynie biernym asystentem. Stała się aktywnym współpracownikiem. Oznacza to fundamentalną zmianę od AI, która po prostu reaguje na komendy, do AI, która aktywnie realizuje cele.
Generatywna AI
Generatywna sztuczna inteligencja to rodzaj sztucznej inteligencji, która generuje oryginalną zawartość. Obejmuje to tekst, obrazy, kod i streszczenia, a wszystko to w oparciu o wzorce, których nauczyła się na podstawie ogromnych ilości danych szkoleniowych. W tym roku duże modele językowe (LLM) (które zasilają generatywne narzędzia AI i chatboty, takie jak ChatGPT, Claude i Gemini) znacznie poprawiły się w rozumieniu kontekstu, generowaniu dokładniejszych treści i pracy z wieloma typami danych jednocześnie.
Trendy generatywnej AI, które dominowały w 2025 roku
W tym roku kluczowe osiągnięcia w dziedzinie generatywnej AI obejmowały:
- Generowanie multimodalne: AI obsługuje teraz tekst, obrazy i wideo w ujednoliconych cyklach pracy, umożliwiając generowanie briefu projektu i obrazu koncepcyjnego na podstawie tej samej podpowiedzi.
- Wyniki uwzględniające kontekst: modele rozumieją historię projektu i preferencje zespołu, dostosowując odpowiedzi do konkretnych potrzeb.
- Współpraca w czasie rzeczywistym: narzędzia generatywne współpracują teraz z edycją wykonywaną przez człowieka, umożliwiając płynną współtworzenie dokumentów przez Ciebie i AI.
- Zmniejszone halucynacje: Ulepszone techniki uziemienia, takie jak generowanie wspomagane odzyskiwaniem (RAG), sprawiają, że wyniki AI są bardziej wiarygodne i dokładne pod względem faktograficznym.
🧠 Ciekawostka: Największe sukcesy AI w 2025 roku odniosły zespoły, które włączyły AI bezpośrednio do swoich codziennych cykli pracy, zamiast traktować ją jako projekt poboczny. Dzięki ClickUp Brain, najbardziej kontekstowej sztucznej inteligencji na świecie, wbudowanej bezpośrednio w ClickUp, otrzymujesz wsparcie dla tekstu i multimodalnych wyników bezpośrednio w swoim obszarze roboczym.
Wykorzystuje kontekst zadania i dokumentu, aby dostosować odpowiedzi, współpracuje z redaktorami ludzkimi i opiera odpowiedzi na danych z obszaru roboczego, aby ograniczyć halucynacje. W rezultacie otrzymujemy AI, która działa w różnych formatach i cyklach pracy, bez konieczności zmiany narzędzi lub powtarzania kontekstu przez zespoły.
Możesz nawet zrobić wzmiankę w komentarzu do zadania, wpisując @brain — tak jak w przypadku współpracownika — aby uzyskać pomoc w pracy.
Sztuczna inteligencja agentyczna
Sztuczna inteligencja agentyczna odnosi się do systemów sztucznej inteligencji, które mogą samodzielnie planować, wykonywać wieloetapowe zadania i podejmować decyzje w celu osiągnięcia celu bez ciągłej podpowiedzi od człowieka. Podczas gdy generatywna sztuczna inteligencja tworzy zawartość na żądanie, sztuczna inteligencja agentyczna przejmuje inicjatywę. Dzieli ona cele na mniejsze kroki i samodzielnie realizuje całe cykle pracy.
Niektóre cechy AI agentowej obejmują:
- Orientacja na cel: Rozumie Twoje ogólne cele i działa wstecz, aby stworzyć konkretny plan działania.
- Wielostopniowa realizacja: jest zakończona dla złożonych cykli pracy, takich jak wdrażanie nowego klienta, bez konieczności stosowania instrukcji krok po kroku.
- Integracja narzędzi: tworzy połączenie z innymi systemami w celu gromadzenia informacji i podejmowania działań, takich jak pobieranie danych z arkusza kalkulacyjnego w celu aktualizacji pulpitu nawigacyjnego projektu.
- Samokorekta: potrafi zidentyfikować, kiedy któryś z kroków planu nie powiódł się, i samodzielnie dostosować swoje podejście, aby nadal osiągnąć cel.
Trendy w AI, które dominowały w 2025 roku
W 2025 r. zarówno start-upy na wczesnym etapie rozwoju, jak i duże firmy technologiczne wprowadziły AI agentową do praktycznego użytku:
- Wiosną 2025 roku w programie Y Combinator wzięło udział około 70 start-upów zajmujących się systemami agentycznymi, co podkreślało silną wiarę inwestorów w autonomiczne cykle pracy.
- Start-upy działające w konkretnych sektorach: Niszowi gracze w branży opieki zdrowotnej, finansów i automatyzacji wsparcia (np. Cognition AI, Hippocratic AI, Penciled, Regal. ai) wykazali się autonomią na poziomie agentów w różnych branżach.
- Szeroka innowacyjność platform: duże firmy, takie jak AWS, Google, Microsoft i Salesforce, wprowadziły funkcje agentyczne do narzędzi dla przedsiębiorstw, od automatyzacji cyklu pracy po asystentów rozpoznających kontekst.
- Przejęcia start-upów zajmujących się AI: W świecie oprogramowania do pracy trend ten przejawiał się w przejęciach mających na celu wypełnienie luki między planowaniem a realizacją. W grudniu 2025 roku firma ClickUp przejęła startup zajmujący się kodowaniem AI, Codegen. Cel był jasny: przyspieszyć rozwój ClickUp Super Agents. Agenci ci są zaprojektowani tak, aby działać jak ludzcy współpracownicy. Mogą tworzyć oprogramowanie, posuwać prace do przodu i podejmować działania, korzystając z kontekstu zadań, dokumentów i rozmów użytkowników w ClickUp, a nie tylko z izolowanych podpowiedzi.
Super agenci nie tylko przeprowadzają automatyzację. Rozumieją, pamiętają i działają w kontekście.
Super agenci nie tylko przeprowadzają automatyzację. Rozumieją, pamiętają i działają w kontekście.
🧠 Ciekawostka: Super agenci w ClickUp mogą pochwalić się ponad 500 ludzkimi umiejętnościami!
Możesz przydzielać im zadania, @wspominać ich w komentarzach lub zlecać im aktualizowanie zadań i podsumowań bez ciągłego kierowania nimi. Dzięki temu powtarzalna koordynacja staje się pracą w tle, a Twój zespół może skupić się na podejmowaniu decyzji o większej wartości.
Jest to możliwe tylko w zintegrowanym obszarze roboczym, w którym agent AI ma pełny kontekst, eliminując fragmentację, która sprawia, że samodzielne narzędzia AI są mniej skuteczne.
🎥 Obejrzyj to wideo, aby dowiedzieć się więcej:
Sztuczna inteligencja generatywna a agentowa w skrócie
| Aspekt | Generatywna AI | Sztuczna inteligencja agentyczna |
|---|---|---|
| Podstawowa rola | Tworzy zawartość na żądanie | Podejmuje działania, aby osiągnąć cel |
| Jak to działa | Odpowiada na podpowiedzi | Samodzielnie planuje i wykonuje kolejne kroki |
| Poziom inicjatywy | Reaktywna | Proaktywność |
| Typowe wyniki | Tekst, obrazy, kod, streszczenia | Zakończone cykle pracy i aktualizacje zadań |
| Zaangażowanie ludzi | Potrzebne dla każdej podpowiedzi | Potrzebna głównie do celów doradczych lub nadzorczych |
| Najlepsze dla | Pisanie, burza mózgów, streszczanie | Koordynacja, automatyzacja, konsekwencja |
2. AI w robotyce, służbie zdrowia i inteligentnych pojazdach
W tym roku AI stała się namacalna, wykraczając poza oprogramowanie i wkraczając do świata fizycznego. Roboty zaczęły przyjmować instrukcje słowne. Urządzenia do noszenia zaczęły dostarczać dane na żywo do decyzji dotyczących opieki. Samochody podejmowały więcej decyzji samodzielnie.
Wraz z fizycznym pojawieniem się sztucznej inteligencji najtrudniejsze problemy przesunęły się z pytania „Czy model może to zrobić?” do pytania „Czy zespoły mogą zarządzać Wszystkim, co się z tym wiąże?”. W rezultacie pojawiło się coraz więcej narzędzi do zarządzania projektami opartych na sztucznej inteligencji dla zespołów z branży opieki zdrowotnej, technologii i motoryzacji.
🤖 Robotyka i automatyzacja
W tym roku fabryki i magazyny stały się znacznie bardziej inteligentne dzięki pojawieniu się robotów humanoidalnych i robotów współpracujących (cobotów), które pracują ramię w ramię z zespołami ludzkimi:
- W Japonii firma Seven-Eleven nawiązała współpracę z Telexistence w celu opracowania humanoidalnych robotów, które mają pomóc w rozwiązaniu problemu niedoboru siły roboczej w handlu detalicznym i logistyce.
- W środowisku przemysłowym firmy takie jak Accenture i Schaeffler rozpoczęły testowanie flot humanoidalnych robotów ogólnego przeznaczenia w cyfrowych bliźniakach fabryk, sugerując pilotażowe projekty, w których roboty pomagają w inspekcji, przemieszczaniu się i rutynowych zadaniach na halach fabrycznych i w magazynach.
Dzięki połączeniu generatywnej AI i robotyki można teraz sterować złożonymi maszynami za pomocą prostych komend w języku naturalnym.
Kluczowym przełomem w badaniach nad robotyką w 2025 roku było pojawienie się modeli Vision-Language-Action (VLA), takich jak Helix i Gemini Robotics. Modele te łączą percepcję wzrokową ze zrozumieniem języka, umożliwiając robotom interpretowanie instrukcji w języku naturalnym i działanie zgodnie z nimi poprzez skoordynowane ruchy.
💡 Porada dla profesjonalistów: Dla zespołów operacyjnych i produktowych zarządzających tymi inicjatywami sprzętowymi i programowymi koordynacja działań inżynierów, producentów i logistyków może być koszmarem. Nie dotrzymane terminy i nieporozumienia komunikacyjne prowadzą do kosztownych opóźnień.
Zarządzaj złożonymi projektami od początku do końca, korzystając z ClickUp. Śledź specyfikacje sprzętu, zarządzaj zatwierdzaniem etapów i podsumowuj obszerną dokumentację techniczną dla interesariuszy nieposiadających wiedzy technicznej dzięki ClickUp dla zespołów produktowych!
⌚️ Opieka zdrowotna i urządzenia do noszenia
W służbie zdrowia AI przyspieszyła wszystko, od odkrywania leków po spersonalizowane plany leczenia. Urządzenia do noszenia i monitorowania zaczęły generować ciągłe strumienie danych pacjentów, a modele AI pomagały sygnalizować ryzyko, sugerować metody leczenia lub przyspieszać cykle pracy badawcze. Celem nie było zastąpienie lekarzy. Chodziło o wsparcie lepszych i szybszych decyzji.
- Inteligentne urządzenia do noszenia są obecnie łączone z zaawansowanymi algorytmami do wczesnego wykrywania chorób. Naukowcy wykazali, że modele AI szkolone na danych z urządzeń do noszenia (takich jak EKG Apple Watch) mogą z dużą dokładnością wykrywać strukturalne schorzenia serca.
- Producenci urządzeń do noszenia wprowadzili na rynek takie urządzenia, jak inteligentny pierścień Evie, wyposażony w chatbota AI przeszkolonego na podstawie ponad 100 000 źródeł z czasopism medycznych. Jego celem jest dostarczanie porad zdrowotnych opartych na danych zrecenzowanych przez ekspertów, a nie na ogólnych wynikach.
💡 Wskazówka dla profesjonalistów: Zespoły zajmujące się technologią opieki zdrowotnej stoją przed trudnym wyzwaniem: muszą szybko wprowadzać innowacje, przestrzegając jednocześnie surowych przepisów, takich jak HIPAA. Tradycyjne narzędzia projektowe często nie zapewniają bezpieczeństwa i elastyczności wymaganych w tej delikatnej pracy.
Prowadź przejrzystą dokumentację tego, kto i kiedy uzyskał dostęp do poszczególnych elementów, oraz zarządzaj projektami w bezpieczny sposób dzięki zaawansowanym funkcjom kontroli uprawnień i ścieżkom audytu ClickUp. Uzyskaj dokumentację niezbędną do zapewnienia zgodności z przepisami dzięki dziennikom audytu ClickUp, które zawierają szczegółowe dane dotyczące zdarzeń i śledzą wszystko, od logowań użytkowników po zmiany w polach niestandardowych.
Pojazdy autonomiczne
W 2025 r. nadal doskonalono pojazdy autonomiczne i półautonomiczne, zwłaszcza w kontrolowanych środowiskach, takich jak autostrady i miejskie strefy pilotażowe.
- Waymo firmy Alphabet nadal było liderem we wdrażaniu robotaksówek, powiększając swoją flotę do około 2500 pojazdów i przeprowadzając setki tysięcy płatnych przejazdów tygodniowo w miastach takich jak San Francisco, Phoenix i Los Angeles. Do końca roku zrealizowało ponad 14 milionów przejazdów, czyli ponad trzykrotnie więcej niż w 2024 roku.
- Mniejsi gracze, tacy jak Zoox i Avride, również rozszerzyli swoje usługi w wybranych miastach, sygnalizując, że nie jest to tylko historia Waymo, ale szersza zmiana w kierunku autonomicznych sieci przewozowych.
- Tesla rozpoczęła świadczenie usług Robotaxi w Austin w Teksasie, testując w pełni bezzałogowe przejazdy po drogach publicznych.
Za kulisami systemy te opierają się na wielu warstwach AI, które współpracują ze sobą. Wykrywają one świat, przewidują zachowania, planują działania i realizują decyzje w czasie rzeczywistym.
3. Rozwój nieustrukturyzowanych zbiorów danych
🧠 Ciekawostka: Szacuje się, że 90% światowych danych zostało wygenerowanych tylko w ciągu ostatnich dwóch lat. Szacuje się, że tylko w 2025 roku świat wygenerował 181 zettabajtów danych. Jeden zettabajt = 1000 eksabajtów, miliard terabajtów lub bilion gigabajtów!
Można śmiało powiedzieć, że większość firm w 2025 roku nie miała niedoboru danych. W rzeczywistości były one nimi zasypane. Problem polegał na tym, gdzie te dane się znajdowały. Zdecydowana większość informacji przedsiębiorstw była rozproszona w dokumentach, wiadomościach e-mail, wątkach czatów, notatkach ze spotkań i nagraniach. Nie były one uporządkowane w równych rzędach i kolumnach. Nie znajdowały się też w jednym miejscu.
Stało się to prawdziwym problemem, gdy zespoły próbowały wykorzystać sztuczną inteligencję w pracy. Narzędzia AI mogą szybko generować odpowiedzi, ale bez dostępu do tych chaotycznych, nieustrukturyzowanych informacji odpowiedzi te często nie mają kontekstu lub są niedokładne. Możesz otrzymać jakąś odpowiedź, ale nie tę właściwą.
W tym samym czasie zespoły zaczęły inwestować w technologie, które sprawiają, że tego rodzaju dane stają się użyteczne. Narzędzia umożliwiające wyszukiwanie semantyczne i odzyskiwanie oparte na znaczeniu rozwijały się najszybciej spośród technologii infrastruktury AI. Cel przesunął się z przechowywania informacji do ich faktycznego wyszukiwania i wykorzystywania w razie potrzeby. W 2025 r. sztuczna inteligencja w końcu sprawiła, że wszystkie te informacje stały się możliwe do wyszukiwania i wykorzystania na dużą skalę.
Technologia, która to umożliwia, obejmuje:
- Bazy danych wektorowych: te wyspecjalizowane bazy danych przechowują informacje w postaci reprezentacji matematycznych, umożliwiając wyszukiwanie na podstawie znaczenia i kontekstu, a nie tylko słów kluczowych — rynek ten ma się rozrosnąć do 7,34 mld USD do 2030 roku.
- Modele osadzania: przekształcają tekst, obrazy i dźwięk w wektory, które można przeszukiwać i które są zrozumiałe dla bazy danych.
- Grafiki wiedzy: przedstawiają one powiązania między różnymi pojęciami i podmiotami, pomagając AI zrozumieć, w jaki sposób Twoja praca łączy się ze sobą.
- Generowanie wspomagane wyszukiwaniem (RAG): Technika ta łączy wyszukiwanie z generowaniem AI, aby zapewnić dokładne, oparte na faktach odpowiedzi na podstawie rzeczywistych dokumentów.
Problem rozrostu pracy
Trend ten ujawnił większy problem: rozproszenie pracy. Wiedza była rozproszona między zbyt wieloma niepowiązanymi narzędziami, co utrudniało zarówno ludziom, jak i AI uzyskanie pełnego obrazu sytuacji.
Dlatego wiele zespołów zaczęło przechodzić na bardziej zintegrowane platformy robocze oparte na sztucznej inteligencji, takie jak ClickUp. Są to miejsca, w których zadania, dokumenty, czaty i pliki są przechowywane razem i można je przeszukiwać jako całość. Gdy informacje są połączone, sztuczna inteligencja staje się bardziej użyteczna, odpowiedzi są bardziej wiarygodne, a zespoły poświęcają mniej czasu na wyszukiwanie, a więcej na wykonywanie pracy.
📮 ClickUp Insight: Przeciętny profesjonalista spędza ponad 30 minut dziennie na wyszukiwaniu informacji związanych z pracą — to ponad 120 godzin rocznie straconych na przeszukiwanie wiadomości e-mail, wątków na Slacku i rozproszonych plików. Inteligentny asystent AI wbudowany w Twój obszar roboczy ClickUp może to zmienić. Przedstawiamy ClickUp Brain. Dostarcza on natychmiastowych informacji i odpowiedzi, wyświetlając odpowiednie dokumenty, rozmowy i szczegóły zadań w ciągu kilku sekund — dzięki czemu możesz przestać szukać i zacząć pracować. 💫 Rzeczywiste wyniki: Zespoły takie jak QubicaAMF odzyskały ponad 5 godzin tygodniowo dzięki ClickUp — to ponad 250 godzin rocznie na osobę — eliminując przestarzałe procesy zarządzania wiedzą. Wyobraź sobie, co Twój zespół mógłby osiągnąć, mając dodatkowy tydzień wydajności w każdym kwartale!
💡 Wskazówka dla profesjonalistów: Dzięki funkcji AI Enterprise Search w ClickUp możesz znaleźć wszystko, gdziekolwiek się znajduje. Ujednolicaj wyszukiwanie w całej zawartości ClickUp — w tym w ClickUp Docs, komentarzach, zadaniach i czatach — a nawet pobieraj wyniki z połączeń z aplikacjami, takimi jak Figma i GitHub.
4. Dane syntetyczne
Dane syntetyczne to sztucznie generowane informacje, które naśladują wzorce danych rzeczywistych, nie zawierając jednak żadnych rzeczywistych danych wrażliwych lub prywatnych. Jest to potężne rozwiązanie do szkolenia modeli AI, gdy dane rzeczywiste są rzadkie lub chronione przepisami dotyczącymi prywatności, takimi jak RODO.
- W 2025 r. jakość danych syntetycznych uległa radykalnej poprawie, co doprowadziło do ich szerszego zastosowania w krytycznych przypadkach użycia, od generowania scenariuszy skrajnych dla pojazdów autonomicznych po rozszerzanie zbiorów danych obrazowania medycznego bez narażania prywatności pacjentów.
- Sygnały rynkowe również odzwierciedlają tę zmianę. W 2025 r. globalny rynek danych syntetycznych miał wartość około 486 mln dolarów, a w nadchodzących latach spodziewany jest jego silny wzrost.
5. Sprzęt i infrastruktura AI
Niesamowity postęp w dziedzinie AI w 2025 roku był napędzany przez rewolucję sprzętową.
- Rynek chipów AI — w tym procesorów graficznych, procesorów NPU i niestandardowych układów scalonych — szybko się rozwinął, a jego wartość w 2025 roku szacowano na około 203 miliardy dolarów w związku z gwałtownym wzrostem zapotrzebowania na obciążenia pracy AI.
- Firma NVIDIA przedstawiła nowe architektury procesorów graficznych zaprojektowane w celu przyspieszenia zarówno szkolenia modeli, jak i wnioskowania w centrach danych. W tym samym czasie firma AMD wprowadziła systemy AI w skali rackowej, zaprojektowane z myślą o większej przepustowości pamięci i łatwiejszym skalowaniu w dużych wdrożeniach.
Dużą rolę odegrali również dostawcy usług w chmurze.
- Podczas konferencji re:Invent 2025 firma AWS ogłosiła wprowad zenie nowych niestandardowych chipów i narzędzi, które pomogą firmom w bardziej wydajnym uruchamianiu dużych modeli AI.
- Firma Tsavorite Scalable Intelligence poinformowała o ponad 100 milionach dolarów zamówień przedpremierowych na elastyczne układy AI, zaprojektowane do zapewnienia wsparcia dla szerokiego zakresu zadań.
Wszystkie te postępy sprawiły, że większe i szybsze modele AI stały się bardziej przystępne cenowo i praktyczne, zasilając wszystko, od systemów autonomicznych po codzienną analitykę Enterprise.
6. Zarządzanie AI, etyka i regulacje prawne
Wraz ze wzrostem mocy AI pilną potrzebą stało się zarządzanie nią i regulowanie jej stosowania. W tym roku wdrożono ważne ramy prawne, takie jak ustawa UE o AI ( której przepisy zaczną obowiązywać od lutego 2025 r. ) oraz nowe przepisy w Stanach Zjednoczonych, a wszystkie one skupiają się na zapewnieniu odpowiedzialnego rozwoju i wdrażania AI.
Kluczowe obszary zarządzania AI obejmują:
- Klasyfikacja ryzyka: kategoryzacja systemów AI na podstawie potencjalnego poziomu szkodliwości
- Wymogi dotyczące przejrzystości: Dokumentowanie sposobu podejmowania decyzji przez systemy AI.
- Kontrola stronniczości: aktywne testowanie wyników AI w celu zapewnienia, że nie powodują one niesprawiedliwych lub dyskryminujących rezultatów.
- Nadzór ludzki: Utrzymanie odpowiedniego poziomu kontroli ludzkiej nad decyzjami AI o wysokiej stawce.
Dla zespołów wdrażających AI ta nowa sytuacja stanowi poważne wyzwanie. Teraz musisz zmierzyć się z rosnącymi wymaganiami dotyczącymi zgodności i niejasną odpowiedzialnością. Kto ponosi odpowiedzialność, gdy AI popełnia błąd? Jak udokumentować proces podejmowania decyzji przez AI dla audytorów?
💡 Wskazówka dla profesjonalistów: Stwórz cykle pracy związane z zarządzaniem sztuczną inteligencją bezpośrednio w ClickUp, aby usprawnić zgodność z przepisami i zarządzanie ryzykiem. Utwórz centralny wykaz wszystkich systemów sztucznej inteligencji, śledź zadania związane z zapewnieniem zgodności, zarządzaj ocenami ryzyka i utrzymuj kompletną ścieżkę audytu — wszystko w ClickUp. Dzięki kontrolom uprawnień ClickUp zapewnij, że tylko upoważniony personel ma dostęp do wrażliwych modeli lub danych sztucznej inteligencji. Uzyskaj pełną przejrzystość informacji, do których ma dostęp Twoja sztuczna inteligencja, ponieważ ClickUp Brain działa na Twoich danych w bezpiecznym obszarze roboczym ClickUp.
7. AI i cyberbezpieczeństwo
W dziedzinie cyberbezpieczeństwa AI okazała się w 2025 r. bronią obosieczną. Z jednej strony wzmocniła ona systemy obronne poprzez szybsze wykrywanie zagrożeń i automatyzację reakcji na incydenty. Z drugiej strony dała atakującym nowe możliwości wyrządzania szkód na większą skalę.
- E-maile phishingowe generowane przez AI stały się trudniejsze do wykrycia.
- Deepfake stały się bardziej przekonujące
- Ataki, których planowanie zajmowało kiedyś kilka dni, można teraz przeprowadzić w ciągu kilku minut.
Oczywiście organizacje zareagowały. Badanie branżowe z 2025 roku wykazało, że 68% firm zainwestowało w zabezpieczenia oparte na AI, takie jak automatyczne systemy wykrywania i reagowania na phishing, aby przeciwdziałać tym zagrożeniom.
💡 Wskazówka dla profesjonalistów: Wyrównaj szanse swojego zespołu ds. bezpieczeństwa dzięki ClickUp. Zarządzaj całym cyklem pracy reagowania na incydenty w jednym miejscu i natychmiast uruchamiaj procedury reagowania po wykryciu zagrożenia za pomocą ClickUp Automatyzacji. Śledź kluczowe wskaźniki zagrożeń w czasie rzeczywistym i pomóż analitykom szybko podsumować raporty dotyczące incydentów i informacje o zagrożeniach dzięki ClickUp Dashboards i ClickUp Brain.
Jak wykorzystać trendy w AI w swoim cyklu pracy
Większość zespołów zdaje sobie sprawę z tego, jak ważna jest sztuczna inteligencja. Trudniejsze jest jednak wdrożenie jej do pracy bez straty czasu i pieniędzy. Wdrożenie sztucznej inteligencji bez planu często prowadzi do zamieszania, przeciążenia narzędziami i rozczarowujących wyników.
Kluczem do powodzenia transformacji AI jest rozpoczęcie od niewielkich kroków i nabranie rozpędu. Zamiast próbować osiągnąć niemożliwe, skup się na przypadkach użycia o dużym wpływie i niskim ryzyku, które zapewniają natychmiastową wartość. Skonsoliduj swoją pracę na mniejszej liczbie, bardziej połączonych platform, aby zapewnić swojej sztucznej inteligencji kontekst, którego potrzebuje, aby być naprawdę pomocną.
Oto kilka praktycznych kroków, które możesz podjąć już dziś:
- Sprawdź swoje narzędzia: Zidentyfikuj, gdzie niepołączone narzędzia tworzą silosy informacyjne.
- Konsolidacja kontekstu: przenieś swoją pracę na jedną, zintegrowaną platformę, na której AI może zobaczyć pełny obraz sytuacji.
- Zacznij od podsumowań: Wykorzystanie AI do podsumowywania długich dokumentów lub transkrypcji spotkań to punkt wyjścia o niskim ryzyku i wysokiej wartości.
- Dokumentuj wykorzystanie AI: Prowadź prosty dziennik, w którym zapisujesz, gdzie i w jaki sposób Twój zespół wykorzystuje AI, aby przygotować się na przyszłe potrzeby związane z zarządzaniem.
Te kroki pomagają zespołom zbudować zaufanie do AI, unikając jednocześnie niepotrzebnej złożoności.
Dlaczego rozprzestrzenianie się AI stało się problemem w 2025 roku
Wraz z przyspieszeniem wdrażania sztucznej inteligencji wiele firm postawiło na szerokość zamiast na głębokość. Nowe narzędzia były dodawane szybko, często bez jasnej własności lub strategii. Wynikiem tego było rozrost sztucznej inteligencji: rosnąca kolekcja niepowiązanych narzędzi, modeli i platform sztucznej inteligencji rozproszonych między zespołami.
Na początku wydawało się to innowacyjne. Z czasem stało się to męczące.
Ankieta ClickUp przeprowadzona w 2025 roku wśród ponad 1000 pracowników wiedzy wykazała, że chociaż firmy zainwestowały w dziesiątki narzędzi AI, większość pracowników regularnie korzystała tylko z jednego do czterech. Prawie połowa zespołów zrezygnowała z narzędzi AI, które przyjęły w ciągu ostatniego roku. Wielu respondentów stwierdziło, że czuliby się obojętni — a nawet odczuliby ulgę — gdyby kilka narzędzi zostało usuniętych.
Wniosek był jasny: więcej AI nie oznaczało automatycznie lepszej pracy.
Przejście od rozrostu AI do jej konsolidacji
Te doświadczenia skłoniły zespoły do ponownego przemyślenia swojego podejścia. Zamiast gromadzić kolejne narzędzia, wiele organizacji zaczęło konsolidować AI w platformach, na których już odbywa się praca. Kontekstowa AI stała się punktem odniesienia.
Zmiana ta oznaczała przejście w kierunku zintegrowanych obszarów roboczych AI: środowisk, w których zadania, dokumenty, rozmowy i dane współistnieją, a AI jest wbudowana bezpośrednio w codzienne cykle pracy, a nie nakładana na nie.
ClickUp jest ucieleśnieniem tej zmiany.
Zamiast oferować AI jako samodzielny dodatek, osadza się ją bezpośrednio w obszarze roboczym, w którym zespoły planują, współpracują i realizują zadania.
| Wyzwanie | Tradycyjne podejście | Zintegrowany obszar roboczy AI (ClickUp) |
|---|---|---|
| Generowanie zawartości | Oddzielne narzędzie do pisania oparte na AI | ClickUp Brain generuje w kontekście |
| Notatki ze spotkania | Samodzielna aplikacja do transkrypcji | AI Notetaker automatycznie tworzy zadania |
| Wyszukiwanie wiedzy | Wyszukiwanie wielu narzędzi | Enterprise AI Search across all work |
| Automatyzacja zadań | Ręczne ustawienia w różnych narzędziach | Automatyzacja języka naturalnego + super agenci w jednym miejscu |
Dzięki ClickUp zespoły mają dostęp zarówno do AI generatywnej, jak i agentycznej w jednym miejscu.
- ClickUp Brain generuje zawartość, podsumowuje pracę i odpowiada na pytania, a Super Agents realizują działania w ramach zadań i projektów.
- Wyszukiwarka AI dla przedsiębiorstw wyszukuje informacje z dokumentów, zadań, komentarzy i zintegrowanych narzędzi, takich jak Google Drive i Figma, a kontrolki klasy korporacyjnej zapewniają wsparcie dla bezpieczeństwa i zarządzania.
Podejście to różni się zasadniczo od żonglowania oddzielnymi narzędziami AI. Zapewnia ono AI kontekst, którego potrzebuje, aby być naprawdę pomocną, a Teams daje mniej systemów do zarządzania.
Dzięki ClickUp otrzymujesz kompletny system wydajności oparty na sztucznej inteligencji w jednym miejscu, z funkcjami takimi jak AI Notetaker do spotkań, ClickUp Talk to Text do komend głosowych oraz dostępem do wielu dużych modeli językowych, w tym najnowszych modeli Claude, Gemini i ChatGPT.
Co to oznacza dla przyszłości pracy
Przyszłość pracy nie polega na zastąpieniu ludzi AI. Chodzi o zwiększenie możliwości ludzkich i automatyzację żmudnych zadań, które utrudniają innowacje.
Zespoły, które korzystają ze zintegrowanych obszarów roboczych AI, gdzie ludzie i agenci AI współpracują w pełnym kontekście, znacznie wyprzedzą te, które wciąż korzystają z wielu niepowiązanych ze sobą narzędzi.
W ten sposób zespoły przezwyciężają rozrost pracy, rozrost kontekstu i rozrost AI i zaczynają czerpać rzeczywistą wartość z AI.
Wypróbuj ClickUp Free za darmo, aby przekonać się o tym samemu.
Często zadawane pytania (FAQ)
Generatywna sztuczna inteligencja tworzy nową zawartość, taką jak tekst lub obrazy, na żądanie, podczas gdy sztuczna inteligencja agentyczna może samodzielnie planować i wykonywać wieloetapowe zadania, aby osiągnąć cel.
Dla kierowników projektów najbardziej znaczącymi trendami są: sztuczna inteligencja agentowa do automatyzacji zadań koordynacyjnych, wyszukiwanie danych nieustrukturyzowanych w celu szybkiego znajdowania informacji oraz narzędzia do zarządzania AI zapewniające jej odpowiedzialne wykorzystanie.
Możesz zacząć od funkcji AI wbudowanych w narzędzia, z których korzystasz na co dzień, takie jak ClickUp Brain. Zanim zainwestujesz w specjalistyczne, samodzielne narzędzia AI, skup się na bezpłatnych lub wbudowanych funkcjach do zadań takich jak podsumowywanie dokumentów.
W przyszłości należy spodziewać się, że sztuczna inteligencja agentyczna stanie się jeszcze bardziej wydajna, więcej procesów AI będzie odbywać się na urządzeniach brzegowych zamiast w chmurze, a nowe ramy regulacyjne będą nadal nabierać kształtu.