Wprowadzenie: Od Hype’u do Pragmatyzmu – Era Praktycznych Zastosowań AI

Witajcie w podsumowaniu roku 2025 – czasu, w którym sztuczna inteligencja przestała być tylko technologiczną nowinką, a stała się strategicznym fundamentem nowoczesnej edukacji i gospodarki. Jako badacz i wykładowca obserwowałem tę ewolucję z pierwszej linii frontu. Zapraszam na szczegółową podróż przez rok, który przyniósł nam „Superagency”, kryzys myślenia krytycznego i nową erę cyberbezpieczeństwa na uczelniach.

Styczeń – Marzec: Narodziny „Superagency” i nowej waluty na rynku pracy

Rok 2025 rozpoczęliśmy od zdefiniowania na nowo relacji człowiek-maszyna. Raport McKinsey’a wprowadził termin „Superagency” (Super-sprawczość), opisujący stan, w którym jednostka, wspierana przez AI, drastycznie zwiększa swoją kreatywność, produktywność i realny wpływ na otoczenie. To coś więcej niż automatyzacja – to kognitywne wzmocnienie, które pozwala nawet osobom niezaangażowanym bezpośrednio w technologię czerpać zyski z ogólnego wzrostu innowacyjności.

Dla naszych uczelni ekonomicznych kluczowe stało się odkrycie, że biegłość w AI (AI fluency) to nowa waluta. Liderzy biznesu zadeklarowali, że nie zatrudnią już osoby bez umiejętności posługiwania się AI, a zapotrzebowanie na te kompetencje na LinkedIn wzrosło sześciokrotnie. W odpowiedzi administracje uczelniane zaczęły wdrażać systemy takie jak OptiGrad, które z 98-procentową celnością analizują ścieżki sukcesu studentów, pomagając w personalizacji toku studiów. W tym samym czasie modele takie jak OpenAI o1 wprowadziły Reasoning AI – sztuczną inteligencję potrafiącą wykonywać logiczne, wieloetapowe planowanie i rozwiązywanie problemów, co wykracza daleko poza zwykłe rozpoznawanie wzorców.

Kwiecień – Czerwiec: Studenci jako liderzy adopcji i dylemat myślenia krytycznego

Wiosna przyniosła twarde dane z raportów Jisc i Cengage, które ujawniły fascynujący paradoks: studenci zaadoptowali AI znacznie szybciej niż instytucje. Aż 73% studentów regularnie korzysta z narzędzi GenAI, a blisko połowa z nich traktuje je jako „pierwszy odruch” przy każdym zadaniu. Co ciekawe, 65% studentów czuje się bardziej kompetentnych w AI niż ich wykładowcy, co wymusiło na nas, kadrze akademickiej, szybkie nadrabianie zaległości.

Pojawiło się jednak zjawisko zwane „negowaniem myślenia krytycznego”. Badania wykazały, że nadmierne poleganie na gotowych odpowiedziach AI powoduje pogorszenie umiejętności analitycznych u blisko połowy studentów. Na uczelniach ekonomicznych zaczęliśmy uczyć, jak traktować AI jako partnera do burzy mózgów, który pomaga pokonać blokadę twórczą, a nie jako „gotowca” piszącego pracę. W tym okresie oczy wszystkich skierowane były na EU AI Act, którego pierwsze szkice Code of Practice zaczęły regulować kwestie przejrzystości i praw autorskich, zmuszając nas do etycznego projektowania programów nauczania.

Lipiec – Wrzesień: Infrastruktura na skalę gigantów i Sokratyczne AI

Lato 2025 upłynęło pod znakiem budowy fizycznych potęg obliczeniowych. Yale zainwestowało 150 milionów dolarów w infrastrukturę obliczeniową wysokiej wydajności (HPC), aby umożliwić swoim naukowcom prowadzenie przełomowych badań nad AI. To sygnał dla działów IT, że nowoczesna nauka wymaga gigantycznej mocy, której nie da się zapewnić bez konsorcjów.

W dydaktyce hitem stało się Socratic AI Tutoring (Sokratyczne Korepetycje AI), prezentowane podczas MIT AI & Education Summit. Zamiast podawać studentowi gotowy wynik, model AI zadaje pytania naprowadzające, ucząc procesu dochodzenia do prawdy. Jednocześnie sektor edukacji stał się drugim najczęściej atakowanym przez hakerów sektorem na świecie, co doprowadziło do rozwoju systemów ochrony opartych na Machine Learning, potrafiących wykrywać zagrożenia szybciej niż tradycyjne metody. We wrześniu wiralem stało się narzędzie NotebookLM, które dzięki funkcji „Audio Overview” pozwala studentom zamieniać notatki w profesjonalne podcasty ułatwiające naukę.

Październik – Grudzień: Systemy wieloagentowe i ekonomia 2026

Koniec roku należał do prognoz strategicznych. Gartner ogłosił, że rok 2026 będzie erą Systemów Wieloagentowych (Multi-agent Systems – MAS). To już nie jest jeden bot, ale całe zespoły agentów AI współpracujące ze sobą: jeden zbiera dane z rynków finansowych, drugi analizuje trendy, a trzeci tworzy raport, komunikując się między sobą bez udziału człowieka.

Dla uczelni ekonomicznych przełomem stały się Modele Dziedzinowe (DSLMs) – modele trenowane na specyficznych danych finansowych i prawnych, które drastycznie zmniejszyły liczbę „halucynacji” (błędnych odpowiedzi). W grudniu zadebiutował model DeepSeek-V3, który udowodnił, że potężne AI można trenować przy użyciu znacznie mniejszych zasobów obliczeniowych niż dotychczasowe giganty. Rok zamknęliśmy z o3 od OpenAI, modelem, który osiągnął rekordowe wyniki w testach PhD-level science i matematyki, stawiając przed nami wyzwanie: jak egzaminować studentów, gdy AI zdaje egzaminy doktorskie lepiej niż ludzie?

Podsumowanie: Co to oznacza dla Ciebie?

1. Student: Twoją najważniejszą cechą w 2026 r. musi być AI mastery – nie tylko pisanie promptów, ale zdolność do weryfikacji i korygowania wyjść AI.

2. Wykładowca: Musisz przejść od roli „dostawcy treści” do facylitatora. Uczniowie mają dostęp do wiedzy przez AI, Ty musisz ich nauczyć, jak z tej wiedzy mądrze korzystać.

3. Administracja i IT: Czas na AI Governance. Tylko 39-40% uczelni ma jasne polityki dotyczące AI – w 2026 r. brak regulacji będzie największym ryzykiem operacyjnym.

Dowiedz się więcej

Praktyczne źródła i narzędzia

Oto zestawienie najważniejszych materiałów i narzędzi z rynku AI, które warto kliknąć i przeanalizować:

• Microsoft AI in Education Report 2025 – Praktyczne case studies z uczelni wdrażających Copilota i budujących inteligentne kampusy.
• EU AI Act Explorer – Interaktywny przewodnik po nowych europejskich przepisach, niezbędny dla administracji i prawników.
• Gartner: Top Strategic Tech Trends for 2026 – Analiza trendów takich jak Agentic AI i systemy wieloagentowe.
• EDUCAUSE Horizon Report 2025 – Raport o tym, jak technologia zmienia dydaktykę i rozwój kadry akademickiej.
• McKinsey: AI in the Workplace 2025 – Raport o tym, jak Superagency zmienia strukturę pracy i wymagane umiejętności.
• HolonIQ: 2026 Global Education Outlook – Prognozy dla rynku EdTech i wpływu AI na ścieżki kariery zawodowej.

Rok 2025 pokazał, że przyszłość nie należy do samej AI, ale do ludzi, którzy potrafią nią zarządzać. Do zobaczenia na wykładach w jeszcze bardziej inteligentnym roku 2026!

---