Biznes

List z 2028 roku: Prawdziwa rewolucja AI nie była taka, jak myśleliśmy

"Budujesz Ferrari dla świata, który wkrótce będzie poruszał się za pomocą teleportacji". List z 2028 roku: firmy, które po prostu "wdrożyły sztuczną inteligencję" są jak te, które po prostu "stworzyły stronę internetową" w 1995 roku. Złe pytanie? "Jak wykorzystać sztuczną inteligencję do optymalizacji X". Właściwe? "Czy gdybyśmy przeprojektowali stronę od zera, X nadal by istniała?". Praktyczna rada: przeznacz 20% swoich zasobów sztucznej inteligencji nie na optymalizację tego, co robisz, ale na ustalenie, czego przestać robić.

[DISCLAIMER: Jest to czysto fikcyjny "list z przyszłości", wiadomość w butelce wrzucona do morza czasu z nutą prowokacji i uśmiechu. Żaden podróżnik w czasie nie był zaangażowany w pisanie tego postu].

Drodzy partnerzy, klienci i obserwatorzy technologii 2025 roku,

Jestem Fabio Lauria, założyciel Electe (tak, nadal istniejemy w 2028 roku!)* i postanowiłem złamać wszelkie zasady korporacyjnego marketingu, aby podzielić się z wami kilkoma przemyśleniami z tej strony mostu czasu.

W 2025 roku nadal debatujesz nad "kryzysem środkowym" sztucznej inteligencji i piszesz niekończące się whitepapers na temat "właściwej integracji" między człowiekiem a maszyną. My, w 2028 roku, patrzymy wstecz na ten okres jako czas, w którym cały ekosystem technologiczny zupełnie nie rozumiał, o co chodzi.

Z czego zdaliśmy sobie sprawę (zbyt późno)

Jako założyciel, który przeszedł przez trzy rundy finansowania, dwa pivoty i nieudane przejęcie w ostatniej chwili, oto prawda, której żaden konsultant strategiczny nie chciał przyznać w 2025 roku: wszyscy optymalizowaliśmy odpowiedzi na niewłaściwe pytania.

Najbardziej innowacyjne firmy to nie te z "najlepszą strategią wdrażania sztucznej inteligencji", ale te, które miały odwagę całkowicie przedefiniować problemy, które próbowały rozwiązać.

Wydajność niech będzie przeklęta (tak, naprawdę to powiedziałem)

W 2025 r. wskaźniki KPI nadal mierzą, jak szybko sztuczna inteligencja może wykonywać istniejące zadania. W 2028 roku mierzymy, jak radykalnie sztuczna inteligencja pozwala nam przemyśleć te zadania lub całkowicie je wyeliminować.

Punkt zwrotny nastąpił, gdy przestaliśmy pytać: "Jak możemy wykorzystać sztuczną inteligencję do optymalizacji naszego procesu X?" i zaczęliśmy pytać: "Gdybyśmy mogli przeprojektować naszą firmę od podstaw za pomocą tych technologii, czy proces X nadal by istniał?".

Do firm, które mnie czytają

Jeśli jesteś firmą, która inwestuje miliony w "przyrostowe ulepszenia" dzięki sztucznej inteligencji, budujesz Ferrari dla świata, który wkrótce będzie poruszał się za pomocą teleportacji.

Oto, co naprawdę powinien zrobić Twój CTO:

  1. Określenie, które części modelu biznesowego istnieją tylko z powodu przestarzałych ograniczeń technologicznych.
  2. Określenie problemów klientów, które rozwiązujesz pośrednio, a które mógłbyś rozwiązać bezpośrednio.
  3. Zamień swoje zespoły produktowe w warsztaty "kreatywnego wyburzania" - daj im moc nie tylko budowania, ale i eliminowania.

Startupy, które pożrą Twój rynek w moim 2028 roku, to nie te z najlepszą sztuczną inteligencją. Są to te, które wykorzystały sztuczną inteligencję, aby całkowicie przemyśleć, co to znaczy być firmą w swojej branży.

Zaproszenie do radykalnej wyobraźni

Na mojej osi czasu firmy, które po prostu "wdrożyły sztuczną inteligencję", są jak te, które po prostu "stworzyły stronę internetową" w 1995 roku. Niezbędne, ale tragicznie niewystarczające.

Firmy, które dominują, to te, które miały odwagę wyobrazić sobie: "Gdybyśmy mogli rozwiązać ten problem od zera, za pomocą technologii, które wyglądają jak magia, jak byśmy to zrobili?".

Tak więc, podczas gdy wszyscy w 2025 roku są zajęci debatowaniem nad właściwą równowagą między automatyzacją a potencjałem ludzkim, zrób sobie przysługę: zadaj sobie pytanie, czy problemy, które próbujesz rozwiązać, będą nadal istnieć za trzy lata.

Czekam na ciebie tutaj, w przyszłości. Jest ona dziwniejsza, dziksza i nieskończenie bardziej interesująca niż przewidują to nudne białe księgi.

Fabio Lauria, CEO i założyciel, Electe, 11 maja 2028 r.

P.S. Amazon właśnie przejął OpenAI. I tak, wszyscy byliśmy w takim samym szoku jak Ty.

FAQ od teraźniejszości do przyszłości

P: Czy jesteś nowym Johnem Titorem? Czy powinniśmy się martwić paradoksami czasowymi?

O: W przeciwieństwie do Titora, nie jestem tu po to, by ostrzegać przed zbliżającymi się katastrofami lub mówić o IBM 5100. Nie posiadam "C204 Time Displacement Unit" zamontowanego na Chevrolecie - tylko laptopa ze zbyt dużą ilością kofeiny w systemie. Moje "podróże w czasie" odbywają się wyłącznie poprzez kreatywne spekulacje. Podczas pisania tego artykułu nie doszło do uszkodzenia kontinuum czasoprzestrzennego.

P: Które spółki powinniśmy kupować/sprzedawać w oparciu o twoje "informacje z przyszłości"?

O: Gdybym naprawdę pochodził z przyszłości i posiadał te informacje, dzielenie się nimi byłoby ostatnim sposobem na zachowanie ich dokładności! Sam akt ujawnienia przyszłych informacji zmienia ścieżkę teraźniejszości. W każdym razie inwestowanie w oparciu o prowokacyjne posty internetowe jest generalnie wątpliwą strategią. Cytując mądrego człowieka z moich czasów: "Rynek może pozostać irracjonalny dłużej niż ty możesz pozostać wypłacalny".

P: Co masz na myśli mówiąc o "incydencie w Denver", o którym wspomniałeś?

A: Ach, to. Powiedzmy, że w 2026 roku wszyscy nauczymy się ważnej lekcji na temat ograniczeń optymalizacji algorytmicznej w krytycznych systemach. Ale nie martw się zbytnio - przyspieszyło to niezbędne reformy i doprowadziło do Deklaracji z Denver w sprawie odpowiedzialności technologicznej. Jak zawsze powtarzam, czasem trzeba złamać algorytm, by dokonać rewolucji.

P: Czy poważnie myślisz o tym, że powinniśmy przestać skupiać się na wydajności?

O: Nie mówię, by porzucić efektywność, ale by przenieść ją na jej właściwe miejsce: środek, a nie cel. Wydajność bez kierunku jest jak Ferrari bez celu podróży. W moim 2028 roku najbystrzejsze firmy zadają sobie najpierw pytanie "Co powinniśmy stworzyć?", a dopiero potem "Jak możemy to stworzyć efektywnie?". Odwrócenie tych pytań było naszym wspólnym błędem.

P: Jaka praktyczna rada kryje się za całą tą futurystyczną fikcją?

O: Poświęć 20% swoich zasobów AI nie na optymalizację tego, co już robisz, ale na zbadanie tego, co możesz całkowicie przestać robić. Prawdziwa przewaga konkurencyjna nie będzie należeć do tych, którzy robią stare rzeczy najszybciej, ale do tych, którzy pierwsi zdadzą sobie sprawę, że niektórych z tych rzeczy nie trzeba już robić. Twórcza destrukcja zaczyna się w domu.

[DISCLAIMER: Powyższe jest czystą fikcją twórczą. Nie zawiera żadnych prognoz rynkowych, porad finansowych ani faktycznej wiedzy na temat przyszłości. Autor nie ponosi odpowiedzialności za decyzje biznesowe podjęte na podstawie wiadomości z alternatywnych linii czasowych.

Zasoby dla rozwoju biznesu

9 listopada 2025 r.

Regulowanie tego, co nie zostało stworzone: czy Europa ryzykuje technologiczną nieistotność?

Europa przyciąga zaledwie jedną dziesiątą globalnych inwestycji w sztuczną inteligencję, ale twierdzi, że dyktuje globalne zasady. Jest to "efekt Brukseli" - narzucanie zasad na skalę planetarną poprzez siłę rynkową bez napędzania innowacji. Ustawa o sztucznej inteligencji wchodzi w życie zgodnie z rozłożonym w czasie harmonogramem do 2027 r., ale międzynarodowe firmy technologiczne reagują kreatywnymi strategiami unikania: powołując się na tajemnice handlowe, aby uniknąć ujawnienia danych szkoleniowych, tworząc zgodne technicznie, ale niezrozumiałe podsumowania, wykorzystując samoocenę do obniżenia klasyfikacji systemów z "wysokiego ryzyka" do "minimalnego ryzyka", forum shopping wybierając państwa członkowskie o mniej rygorystycznych kontrolach. Paradoks eksterytorialnych praw autorskich: UE wymaga, by OpenAI przestrzegało europejskich przepisów nawet w przypadku szkoleń poza Europą - zasada nigdy wcześniej niespotykana w prawie międzynarodowym. Pojawia się "podwójny model": ograniczone wersje europejskie vs. zaawansowane wersje globalne tych samych produktów AI. Realne ryzyko: Europa staje się "cyfrową fortecą" odizolowaną od globalnych innowacji, a obywatele europejscy mają dostęp do gorszych technologii. Trybunał Sprawiedliwości w sprawie scoringu kredytowego odrzucił już obronę "tajemnic handlowych", ale niepewność interpretacyjna pozostaje ogromna - co dokładnie oznacza "wystarczająco szczegółowe podsumowanie"? Nikt tego nie wie. Ostatnie nierozstrzygnięte pytanie: czy UE tworzy etyczną trzecią drogę między amerykańskim kapitalizmem a chińską kontrolą państwową, czy po prostu eksportuje biurokrację do obszaru, w którym nie konkuruje? Na razie: światowy lider w zakresie regulacji AI, marginalny w jej rozwoju. Rozległy program.
9 listopada 2025 r.

Outliers: Gdzie nauka o danych spotyka się z historiami sukcesu

Nauka o danych postawiła ten paradygmat na głowie: wartości odstające nie są już "błędami, które należy wyeliminować", ale cennymi informacjami, które należy zrozumieć. Pojedyncza wartość odstająca może całkowicie zniekształcić model regresji liniowej - zmienić nachylenie z 2 na 10 - ale wyeliminowanie jej może oznaczać utratę najważniejszego sygnału w zbiorze danych. Uczenie maszynowe wprowadza zaawansowane narzędzia: Isolation Forest izoluje wartości odstające poprzez budowanie losowych drzew decyzyjnych, Local Outlier Factor analizuje lokalną gęstość, Autoencoders rekonstruują normalne dane i zgłaszają to, czego nie mogą odtworzyć. Istnieją globalne wartości odstające (temperatura -10°C w tropikach), kontekstowe wartości odstające (wydanie 1000 euro w biednej dzielnicy), zbiorowe wartości odstające (zsynchronizowane skoki ruchu w sieci wskazujące na atak). Równolegle z Gladwellem: "reguła 10 000 godzin" jest kwestionowana - dixit Paula McCartneya "wiele zespołów spędziło 10 000 godzin w Hamburgu bez sukcesu, teoria nie jest nieomylna". Azjatycki sukces matematyczny nie jest genetyczny, ale kulturowy: chiński system liczbowy jest bardziej intuicyjny, uprawa ryżu wymaga ciągłego doskonalenia w porównaniu z ekspansją terytorialną zachodniego rolnictwa. Rzeczywiste zastosowania: brytyjskie banki odzyskują 18% potencjalnych strat dzięki wykrywaniu anomalii w czasie rzeczywistym, produkcja wykrywa mikroskopijne wady, których ludzka inspekcja by nie zauważyła, opieka zdrowotna weryfikuje dane z badań klinicznych z czułością wykrywania anomalii 85%+. Końcowa lekcja: w miarę jak nauka o danych przechodzi od eliminowania wartości odstających do ich zrozumienia, musimy postrzegać niekonwencjonalne kariery nie jako anomalie, które należy skorygować, ale jako cenne trajektorie, które należy zbadać.