Meta dzieli zespół AI, by szybciej rozwijać modele Llama

Meta – technologiczny gigant pod presją innowacji

Nie da się ukryć, że w ostatnich latach świat sztucznej inteligencji przyspieszył jak szalony pociąg ekspresowy. Od kiedy pamiętam, Meta (obecna nazwa znanego wszystkim Facebooka) nieustannie próbuje dotrzymać kroku takim gigantom jak Google czy OpenAI, rywalizując nie tylko skalą, ale także innowacyjnością i… dynamiką zmian kadrowych. My sami, jako użytkownicy – czy chcemy, czy nie – stajemy się świadkami tego wyścigu, nawet jeśli nie do końca zdajemy sobie z tego sprawę.

Osobiście zauważyłem, jak Meta, zamiast wycofać się w cień, podkręca tempo rozwoju AI i swoje ambicje buduje właśnie na własnych narzędziach, takich jak słynna już rodzina modeli Llama. Najnowszy zwrot? Podział zespołu zajmującego się sztuczną inteligencją na dwie wyraźnie rozgraniczone grupy. Brzmi jak kadrowa rewolucja, ale – patrząc na efekty – można powiedzieć, że Meta zdecydowanie nie zamierza oddać pola konkurencji.

Reorganizacja zespołu AI – co się zmienia w środku Meta?

Gdy przewinęły się pierwsze doniesienia o zmianach w zespole AI w Meta, wielu analityków i specjalistów od razu zadawało sobie jedno zasadnicze pytanie: po co ten ruch i co tak naprawdę na tym zyskamy? Szczerze mówiąc – właśnie po to, żeby całe to „AI” nie zamieniło się przypadkiem w technologiczny labirynt, w którym każdy szuka wyjścia, zamiast budować konkretne rozwiązania.

Nigdy nie byłem zwolennikiem podziałów dla samych podziałów, ale w tym przypadku można znaleźć sporo racjonalnych przesłanek – od przyspieszenia wdrożeń, przez klarowność priorytetów, aż po lepszą współpracę z zewnętrznymi partnerami i startupami. W obrębie Meta powstały dwa osobne zespoły z odmiennymi misjami i odrębnymi liderami – i to właśnie jest klucz do zrozumienia tej zmiany.

AI Products Team – szybciej, lepiej, konkretniej

Pod kierownictwem Connora Hayesa działa teraz zespół odpowiedzialny za rozwój produktów AI, które trafiają bezpośrednio do użytkowników platform Meta. Mam tu na myśli takie narzędzia jak Meta AI Assistant czy narzędzia dla twórców dostępne w AI Studio. Te funkcje regularnie pojawiają się w Facebooku, Instagramie czy WhatsAppie i coraz silniej wpływają na nasze codzienne doświadczenia online.

Nie da się ukryć – z mojej perspektywy użytkownika, ta „produkcyjna” część zespołu sprawia, że AI w usługach Meta stają się realnie użyteczne. Teraz możemy liczyć na to, że wszelkie nowinki, takie jak lepsze podpowiedzi, usprawnione czaty czy bardziej „rozumne” wyszukiwanie trafią do nas znacznie szybciej. Czyżbyśmy powoli wchodzili w świat, w którym AI przestaje być gadżetem, a zaczyna być nieodzownym pomocnikiem codzienności?

• Szybszy rozwój produktów – zespół odpowiada za testowanie, wdrażanie i rozwijanie nowości na wybranych platformach Meta.
• Lepiej widoczne innowacje – efekty pracy stają się od razu odczuwalne dla nas, użytkowników.
• Bezpośredni wpływ na UX – usprawnienia AI poprawiają wygodę korzystania z Messengera, Instagrama czy WhatsAppa.

AGI Foundations Team – badania, eksperymenty i… Llama

Nieco w cieniu codziennych wdrożeń pracuje zespół Ahmada Al-Dahle i Amira Frenkela. Ta grupa specjalistów skupia się na fundamentalnych zagadnieniach AI, których efekty często widzimy dopiero po kilku miesiącach lub latach. To właśnie z ich inicjatywy powstają kolejne wersje modeli Llama. Uwierz mi – w tej branży trudno o bardziej gorący temat w ostatnich kwartałach.

• Praca u podstaw – rozwój architektury modeli językowych, testowanie nowych mechanizmów „rozumowania”, przetwarzania obrazu i dźwięku.
• Eksperymenty z multimodalnością – połączenie różnych typów danych, by AI swobodnie radziła sobie zarówno z tekstem, jak i z innymi mediami.
• Długa perspektywa inwestycji – rezultaty nie zawsze trafiają od razu do produktu, ale to tu rodzą się przełomy technologiczne pozwalające wyznaczać nowe standardy.

Właściwie trudno znaleźć lepszy przykład synergii niż współpraca tych dwóch zespołów. Z jednej strony „produkcyjna machina”, z drugiej – spokojne, badawcze laboratorium innowacji. Dlaczego ten ruch miał sens – o tym trochę później. Najpierw zobaczmy, czym tak naprawdę jest Llama… i dlaczego croissant na śniadanie w Paryżu nie dorównuje jej poziomowi popularności wśród deweloperów.

Llama – otwarty model na sterydach. O co właściwie chodzi?

Nie ukrywam, że momentu, w którym Llama pojawiła się na rynku, nie dało się przegapić. To przecież model, który już w wersji 3 czy 4 stawał się narzędziem pracy ogromnej liczby twórców rozwiązań AI na całym świecie. Sam mam kilku znajomych programistów, którzy o Llamie potrafią mówić godzinami – i w sumie nietrudno im się dziwić.

Rodzina modeli Llama opiera się na filozofii otwartości (open source) – innymi słowy, każdy, kto ma odpowiednie umiejętności i pomysł, może z nich korzystać, modyfikować, a potem oferować własne, spersonalizowane rozwiązania swoim klientom lub użytkownikom. Liczby działają na wyobraźnię: w niecały rok liczba pobrań Llamy 3 i 4 wraz z wariantami przekroczyła już 650 milionów!

Llama 3, Llama 4 i ich warianty – co jest pod maską?

Tutaj nie ma co owijać w bawełnę – nowe generacje modeli Meta to już nie tylko potężne narzędzia tekstowe, ale prawdziwe kombajny do pracy z danymi. Wśród najważniejszych cech Llamy 4 oraz najnowszego wariantu Llama 4.3 70B można wymienić:

• Wsparcie ponad 200 języków – dla mnie to absolutnie przełomowa funkcja, która pozwala faktycznie „rozmawiać” z AI niemal każdemu na świecie, bez względu na miejsce zamieszkania czy język ojczysty.
• Olbrzymie okno kontekstowe – AI analizuje i przetwarza wielokrotnie większe zasoby danych jednocześnie, co przydaje się nie tylko w biznesie, ale i w codziennych wyszukiwaniach lub analizie dokumentacji.
• Multimodalność – Llama potrafi łączyć tekst, obraz, a nawet analizować dźwięk czy wideo w jednym „ciągu” przetwarzania informacji. Przykładowo: mogę zadać pytanie, załączając zdjęcie, i dostać rzetelną odpowiedź wzbogaconą o kontekst wizualny.
• Łatwość wdrażania – otwarte podejście do kodu sprawia, że nawet startup z niewielkim budżetem może zbudować na ich bazie ciekawe, spersonalizowane aplikacje.

Z drugiej strony pojawiają się nowe warianty, jak Llama 4 Scout czy Llama 4 Maverick, które już teraz cieszą się ogromnym zainteresowaniem ze strony środowiska deweloperskiego. Z tego co widzę, każdy taki „odłam” Llamy przynosi unikatową funkcjonalność albo poprawia efektywność wybranych zadań, np. bardzo zaawansowane wyszukiwanie treści czy generowanie dźwięku na potrzeby przemysłu kreatywnego.

Llama i open source – kto wygrywa na tej otwartości?

Lata temu, kiedy open source zaczynał podbijać świat IT, niewielu mogło się spodziewać, że pewnego dnia flagowy model AI światowej korporacji będzie działać w takim właśnie systemie. W praktyce oznacza to, że tysiące programistów, badaczy, amatorów i firm ma wolny dostęp do kodu Llamy, co:

• Otwiera drzwi dla startupów – nawet niewielkie firmy otrzymują narzędzia konkurencyjne wobec największych graczy na rynku.
• Przyspiesza rozwój narzędzi dla branż niszowych – można łatwo adaptować model do bardzo specyficznych zastosowań, np. medycyny, rolnictwa czy edukacji.
• Wzmacnia pozycję Meta na rynku – otwartość modelu sprawia, że liczba realnych użytkowników rośnie znacznie szybciej niż w konkurencyjnych, zamkniętych ekosystemach.
• Demokratyzuje dostęp do AI – AI przestaje być zabawką dla wybranych korporacji, a staje się narzędziem pracy każdego, kto ma wyobraźnię i zapał.

W mojej ocenie właśnie ta filozofia sprawiła, że Llama zaczęła być traktowana jako solidna alternatywa dla płatnych, zamkniętych modeli Google czy OpenAI.

Wyścig zbrojeń – po co Meta ten podział i otwartość?

Jako osoba, która na co dzień żyje z bliska sprawom automatyzacji i wykorzystania AI w biznesie, doskonale wiem, jak trudno jest pogodzić rozwój produktów wdrażanych tu i teraz z badaniami nad technologiami, które „może kiedyś się przydadzą”. Meta po ostatniej reorganizacji spróbowała postawić na podejście, które – przynajmniej w teorii – powinno przynieść kilka ważnych korzyści:

• Każdy zespół skupia się na własnych priorytetach – jeden nad produktami komercyjnymi, drugi nad wizją „AI przyszłości”.
• Mniej konfliktów interesów przy alokacji zasobów – nie trzeba już wybierać między szybkim wdrożeniem a długofalowymi badaniami.
• Lepsza współpraca z partnerami zewnętrznymi – ekosystem startupów i deweloperów wie, z którym zespołem pracować w danym momencie.

Patrząc na tempo rozwoju konkurencji, nie nazwałbym tej decyzji nadgorliwą ostrożnością. Przeciwnie – w realiach, gdzie każda godzina opóźnienia może kosztować miliony, jasna hierarchia zadań i szybkie reakcje to nie fanaberia, to po prostu warunek przetrwania. Zresztą wystarczy spojrzeć na to, jak AI podbiło już codzienność – szybciej niż podejrzewała większość sceptyków.

Program Llama for Startups – AI dla początkujących i małych firm

Jednym z najmocniejszych punktów nowej strategii Meta jest powołanie programu Llama for Startups. Jako osoba prowadząca działalność związaną z marketingiem i automatyzacją AI, nie mogłem przejść obok tego projektu obojętnie. Jego celem jest wsparcie młodych, innowacyjnych firm chcących budować własne aplikacje na bazie modeli Llama.

Nierzadko takiego wsparcia brakuje na polskim rynku – w praktyce to, co dla programisty z Kalifornii jest „oczywistą oczywistością”, w Polsce wciąż uchodzi za innowację dostępną dla wybranych. Llama for Startups pozwala małym firmom testować Llamę i jej warianty, uczyć się pod okiem mentorów i szybciej wprowadzać własne projekty na rynek.

Osobiście czekam na rozwinięcie tej inicjatywy w naszej części Europy. Czasami mam wrażenie, że polskie firmy są jak ten przysłowiowy kogut szukający ziarna – potrzeba tylko kilku dobrych narzędzi i szczypty wsparcia, żeby wystartować z zupełnie nową jakością produktów.

LlamaCon – święto utożsamienia z AI

W kwietniu 2025 Meta wystartowała z konferencją LlamaCon. To wydarzenie skupiające entuzjastów, korporacje i środowisko akademickie wokół innowacji AI, nowych wdrożeń i perspektyw rozwoju modeli Llama. Szczerze mówiąc, myślę o tym wydarzeniu trochę jak o olimpiadzie innowacji – zobaczyć, dotknąć, przetestować na własnej skórze wszystko to, co dotąd widziało się tylko na papierze.

Dni spędzone na LlamaCon to nie tylko wykłady i prezentacje – to także okazja do nawiązania kontaktów, zebrania inspiracji, poznania trendów i perspektyw branży. Jeżeli kolejne edycje pojawią się w Europie, z przyjemnością zjadę tam choćby na dwa dni.

Konkurencja nie śpi – szybkie tempo i nowe wyzwania

Meta – jak każda firma z branży AI – pracuje pod nieustanną presją czasu i oczekiwań rynku. Nic dziwnego, skoro OpenAI, Google, Microsoft czy Anthropic nie podejmują żadnych półśrodków, inwestując w rozwój własnych modeli miliardy dolarów rocznie.

Co ciekawe, ostatni rok pokazał, że nawet giganci mają swoje słabości. Meta musiała zmierzyć się z kilkoma poważnymi problemami:

• Wzrost wymagań wydajnościowych wobec zespołów – rośnie presja na szybsze i lepsze rezultaty.
• Opóźnienia przy wdrożeniu Llama 4 – nie obyło się bez frustracji i rotacji wśród wysoko wykwalifikowanych specjalistów.
• Zmienność oczekiwań rynku – zmieniają się trendy, zmienia się popyt na innowacyjne rozwiązania, a każda decyzja firmy jest poddawana surowej ocenie zarówno interesariuszy, jak i użytkowników.

W polskich realiach – a rozmawiam z wieloma właścicielami firm i deweloperami – odczuwamy te zmiany często trochę później niż Amerykanie, ale ostatecznie docierają także do nas. Często zdarza się, że jakaś funkcja lub narzędzie pojawia się najpierw w USA, dopiero po kilku miesiącach trafia na nasze podwórko. Paradoksalnie, właśnie otwartość modeli Llama może spowodować, że nowe technologie „trafią pod polskie strzechy” szybciej niż się spodziewamy. Jak mówi stare porzekadło, „gdzie diabeł nie może, tam babę pośle” – Meta wypuszcza swoje modele szeroko, by przypadkiem nie zostać w tyle.

Automatyzacja, AI i codzienność – jak to się przekłada?

No i tu przechodzimy do sedna sprawy – cały ten świat Llam, reorganizacji zespołów, startupowego szaleństwa i open source… do czego nam się przyda w codziennym życiu i biznesie? Z własnego doświadczenia wiem, że technologiczne innowacje mają sens tylko wtedy, gdy naprawdę rozwiązują konkretne problemy – czy są to kwestie związane z zarządzaniem projektami, sprzedażą, czy choćby automatyzacją powtarzalnych zadań.

Właśnie dlatego coraz więcej narzędzi opartych o AI staje się integralną częścią systemów CRM, platform marketingowych czy botów sprzedażowych. Z sukcesem wdrażam Llamę i powiązane algorytmy do projektów automatyzacyjnych w make.com i n8n, i powiem szczerze: przez ostatni rok liczba problemów, które te narzędzia faktycznie rozwiązały, wyraźnie wzrosła.

• Lepiej dopasowane rekomendacje dla klientów – AI analizuje zachowania (oczywiście zgodnie z RODO), sugerując produkty czy treści z większą trafnością.
• Automatyczne podsumowania i raporty – modele takie jak Llama błyskawicznie przetwarzają informacje, skracając czas analizowania dokumentów.
• Spersonalizowane odpowiedzi chatbotów – użytkownik ma wrażenie, że rozmawia z realną osobą, a nie zbywającym go automatorem.
• Usprawnione wyszukiwanie i przetwarzanie dokumentów – w biurze, które generuje dziennie dziesiątki stron umów, nowoczesne AI to błogosławieństwo.

W praktyce, każda kolejna generacja modeli językowych to realny skok wydajności, precyzji i „ludzkiego” stylu komunikacji ze strony botów. Przyznaję, że w kilku projektach, w których brałem udział, różnica była odczuwalna już po kilku tygodniach.

Codzienność w świecie AI – trochę humoru na zakończenie

Jest takie powiedzenie, że „nie ma róży bez kolców”. Owszem, AI w Meta to coraz więcej świeżych kwiatów technologii, ale i sporo kolców – od nagłego wzrostu oczekiwań użytkowników, przez trudności we wdrażaniu open source, po czasem zaskakujące efekty generowania przez modele językowe. Bywało, że AI na Messengerze wygenerowało podpowiedź, której „nie powstydziłby się” student polonistyki po nieprzespanej nocy.

Nie traktuję tego jako zarzutu – raczej dowód na to, że żadna technologia nie jest idealna, a realna innowacja to także setki godzin testów, pot i łzy zespołów programistycznych rozrzuconych po całym świecie.

Co dalej z AI w Meta? Prognozy i realne korzyści dla użytkownika

Patrząc na ostatnie zmiany i strategię firmy, można się spodziewać kilku istotnych trendów na najbliższe miesiące i lata:

• Szybsze wdrożenia nowych funkcji – reorganizacja przyspieszy pojawianie się kolejnych narzędzi i usprawnień w aplikacjach Meta.
• Większa dostępność nowoczesnych modeli open source – zarówno dla polskich użytkowników, jak i rodzimych firm.
• Wzrost znaczenia startupów w ekosystemie – coraz więcej młodych firm będzie korzystać z Llamy jako bazy do budowy własnych narzędzi.
• Zacieśnienie współpracy z twórcami narzędzi automatyzujących – zwłaszcza tych korzystających z make.com czy n8n.

Wierzę, że dzięki tej strategii nawet niewielkie zespoły czy agencje – takie jak nasza – będą mogły wdrażać rozwiązania z zakresu AI szybciej i na dużo większą skalę niż kiedykolwiek wcześniej. Dla mnie, jako pasjonata automatyzacji i efektywnych procesów biznesowych, to po prostu dobra wiadomość.

Podsumowanie z perspektywy praktyka

Siedząc w polskich realiach – zarówno jako użytkownik, jak i konsultant ds. automatyzacji – mam swoje jasno określone oczekiwania wobec takich działań jak podział zespołu AI w Meta. Najważniejsze? Chciałbym widzieć mniej barier we wdrażaniu nowych narzędzi, szerszy dostęp do open source i realne wsparcie zarówno dla gigantów, jak i dla „małych-wielkich” innowatorów.

Zresztą, skoro nawet polskie start-upy coraz śmielej sięgają po narzędzia AI, nie pozostaje nic innego, jak trzymać kciuki za to, by reorganizacja w Meta faktycznie przyniosła efekty na miarę XXI wieku. Bo przecież wszyscy chcemy, żeby nasze aplikacje działały lepiej, szybciej i bardziej po ludzku – najlepiej bez tej frustracji, która czasem aż prosi się o dodatkową kawę przed komputerem.

Źródła i inspiracje

W artykule posłużyłem się informacjami zawartymi w aktualnych doniesieniach branżowych oraz oficjalnych komunikatach Meta z maja i kwietnia 2025. Ponadto wykorzystałem własne obserwacje i doświadczenia z pracy nad wdrożeniami opartymi o modele Llama oraz automatyzacjami w make.com i n8n.

Jeśli chcesz poznać szczegóły wdrożeń lub zobaczyć, jak wykorzystać nowoczesne modele AI w swoim biznesie – zapraszam do osobistego kontaktu. Czasem najlepszy „krok w przyszłość” zaczyna się od jednego, porządnego maila lub spotkania przy kawie.

Meta jeszcze długo nie pozwoli o sobie zapomnieć na rynku AI. Reorganizacja, otwartość i wsparcie startupów – to wszystko spaja jeden cel: wyprzedzić konkurencję i dać użytkownikom coś, co naprawdę działa. Przynajmniej tyle, żebyśmy mogli zaoszczędzić parę minut dziennie na ważniejsze sprawy.

Źródło: https://zephyr-hq.com/p/meta-splits-ai-team-to-speed-up-product-development-and-llama-model-progress