OpenAI

Anthropic i Gates Foundation uruchamiają czteroletnie partnerstwo warte 200 mln dolarów. Claude ma wspierać projekty związane ze zdrowiem, edukacją, badaniami nad chorobami i mobilnością ekonomiczną. Sprawdzamy, co obejmuje program i dlaczego może być ważnym testem praktycznego wykorzystania AI poza rynkiem komercyjnym.

Physical AI przenosi sztuczną inteligencję z ekranu do świata fizycznego. Wyjaśniamy, jak działa ta technologia, gdzie już znajduje zastosowanie i dlaczego może zmienić robotykę, logistykę oraz przemysł.

Prompt injection to jeden z najważniejszych problemów bezpieczeństwa AI. Sprawdzamy, jak działają ukryte instrukcje, gdzie pojawia się ryzyko i jak chronić systemy oparte na modelach językowych.

Shadow AI w firmie rośnie szybciej niż firmowe procedury. Wyjaśniamy, dlaczego niekontrolowane użycie narzędzi AI może oznaczać ryzyko dla danych, bezpieczeństwa i zgodności z przepisami.

Oznaczanie treści AI to temat, który coraz częściej dotyczy nie tylko dużych platform, ale też firm, redakcji, twórców i marketerów. Wyjaśniamy, kiedy trzeba ujawnić, że tekst, obraz, głos lub wideo stworzyła sztuczna inteligencja, co wynika z AI Act i gdzie przebiega granica między wsparciem AI a treścią, którą trzeba jasno oznaczyć.

AI literacy obowiązek w AI Act to temat, który może dotyczyć wielu firm korzystających ze sztucznej inteligencji w codziennej pracy. Wyjaśniamy, kiedy potrzebne są szkolenia z AI, kogo obejmują przepisy i jak przygotować organizację do nowych wymagań.

AI-native development platforms zmieniają programowanie z AI w 2026 roku. Sprawdzamy, jak działają, które platformy warto znać i co oznaczają dla firm oraz programistów.

Domain-Specific Language Models to jeden z najważniejszych kierunków rozwoju AI w firmach. Zamiast jednego uniwersalnego LLM coraz częściej pojawiają się modele dopasowane do konkretnych branż, danych i procesów.

Systemy multiagentowe AI pokazują, jak kilka wyspecjalizowanych agentów może wspólnie analizować dane, korzystać z narzędzi i wykonywać złożone zadania. To jeden z najważniejszych kierunków rozwoju praktycznej sztucznej inteligencji.

Serwery MCP mogą stać się jednym z kluczowych elementów przyszłości agentów AI. To właśnie one pozwalają modelom korzystać z narzędzi, dokumentacji, API, baz danych i repozytoriów kodu w uporządkowany sposób. Sprawdzamy, jak działa MCP i dlaczego ten standard zaczyna mieć coraz większe znaczenie.