Twoje oprogramowanie zacznie mówić, widzieć i rozumieć. Gartner przewiduje rewolucję AI

Zdjęcie: Sztuczna inteligencja, człowiek, nvidia, llm, AI

Rosnąca popularność generatywnej sztucznej inteligencji (GenAI) zmienia sposób, w jaki firmy projektują i rozwijają swoje aplikacje. Według najnowszych prognoz Gartnera, do 2030 roku aż 80% nowo tworzonych aplikacji biznesowych będzie wykorzystywać multimodalną GenAI — w porównaniu do zaledwie 10% w roku 2024. To radykalny wzrost, który zwiastuje głęboką transformację systemu korporacyjnego.

Co to znaczy „multimodalna” GenAI?

Multimodalność to zdolność modeli sztucznej inteligencji do przetwarzania i generowania różnych typów danych — tekstu, obrazu, dźwięku, wideo czy informacji liczbowych — w ramach jednej spójnej architektury. Przykład? System, który rozumie zapytanie głosowe, analizuje dane liczbowe z tabeli i na tej podstawie generuje wykres oraz podsumowanie w formie tekstu lub wideo.

Tego rodzaju rozwiązania już dziś istnieją – na rynku działają modele umożliwiające m.in. konwersję tekstu na obraz (np. DALL·E), mowy na tekst (np. Whisper) czy opisów tekstowych na wideo. Jednak ich integracja w ramach jednego, holistycznego systemu AI pozostaje wyzwaniem — technologicznym, kosztowym i organizacyjnym. Tymczasem Gartner przewiduje, iż do końca dekady stanie się to nowym standardem.

AI coraz głębiej w oprogramowaniu biznesowym

Według analityków Gartnera, już w perspektywie 1–3 lat firmy zaczną intensywnie włączać multimodalną AI do codziennego systemu — nie tylko jako dodatkowy moduł, ale jako rdzeń nowej generacji aplikacji. Oznacza to koniec etapu eksperymentów i początek dojrzałych wdrożeń, także w obszarach takich jak CRM, ERP, systemy HR czy narzędzia do zarządzania wiedzą.

Ta zmiana wpłynie na kilka kluczowych aspektów rozwoju oprogramowania:

• Projektowanie interfejsów: zamiast formularzy i klików — interakcje głosowe, wideo lub obrazowe. Użytkownik zapyta system głosem o dane, a AI odpowie tekstem, filmem lub infografiką.
• Zarządzanie danymi: większe znaczenie zyskają dane nienumeryczne, dotąd często niewykorzystywane. AI nauczy się analizować i łączyć różne źródła danych kontekstowych, co zwiększy jakość decyzji.
• Automatyzacja zadań: systemy będą w stanie rozpoznawać intencje użytkownika i podejmować działania bez potrzeby szczegółowej instrukcji. To oznacza nowy poziom autonomii w oprogramowaniu.

Nowe kompetencje dla firm i menedżerów IT

Transformacja w kierunku multimodalności będzie wymagać nowych decyzji inwestycyjnych. Gartner podkreśla, iż to właśnie menedżerowie produktu i CTO będą musieli zdefiniować, które komponenty systemu mogą być rozszerzone o funkcje AI, a które należy budować od nowa.

Inwestycje nie ograniczą się jedynie do licencji na modele AI. Równie ważne będzie przygotowanie danych w odpowiednich formatach, szkolenie modeli na danych specyficznych dla branży (tzw. fine-tuning) oraz integracja z istniejącymi środowiskami IT. najważniejsze stanie się zrozumienie, w jakim stopniu multimodalna GenAI może realnie zwiększyć produktywność i jakość obsługi klienta.

Zmiana kultury cyfrowej w firmach

Choć AI jako technologia istnieje od lat, dopiero multimodalność otwiera przed nią potencjał stania się „językiem operacyjnym” nowoczesnej firmy. Nie chodzi już tylko o to, iż AI analizuje dane szybciej — ale o to, iż potrafi lepiej zrozumieć kontekst, łączyć różne źródła informacji i prezentować je w użyteczny sposób.

W praktyce może to oznaczać, iż systemy wspierające zarządzanie projektami nie tylko podpowiedzą, gdzie są ryzyka, ale też same stworzą podsumowanie spotkania, wygenerują rekomendacje wideo lub zaktualizują harmonogram w oparciu o rozmowy zespołu.

Dla wielu firm taka zmiana może być równie trudna co przejście do chmury dekadę temu — ale jednocześnie równie nieunikniona.

Multimodalna przyszłość już się zaczęła

Już teraz najwięksi dostawcy usług chmurowych i technologii AI – tacy jak Google, Microsoft, Meta czy OpenAI – rozwijają multimodalne modele kolejnych generacji. Meta w czerwcu zaprezentowała model I-JEPA, Google testuje w Gemini możliwości pracy na tekście, obrazie i kodzie jednocześnie, a OpenAI rozwija GPT-4o z natywną multimodalnością. Wszystko wskazuje na to, iż rywalizacja nie dotyczy już „czy”, ale „jak gwałtownie i z jakim zakresem” multimodalność stanie się standardem.

Do 2030 roku multimodalna AI stanie się integralnym elementem nie tylko systemów korporacyjnych, ale też aplikacji dla pracowników liniowych, systemów szkoleniowych czy automatyzacji back-office. Nie chodzi już o testowanie możliwości, ale o przeprojektowanie systemu z uwzględnieniem nowego, bardziej naturalnego sposobu interakcji z maszyną.

Dla dostawców technologii to sygnał, iż rozwój AI nie kończy się na chatbotach. Dla firm – iż najwyższy czas na ocenę dojrzałości własnych danych i aplikacji pod kątem gotowości na multimodalność.

Jeśli trend wskazany przez Gartnera się utrzyma, multimodalna GenAI stanie się nie tyle dodatkiem, co fundamentem nowoczesnego oprogramowania. A to oznacza, iż przyszłość firmowych aplikacji może wyglądać zupełnie inaczej niż dziś – bardziej „ludzka”, kontekstowa i zaskakująco elastyczna.