Wyścig z czasem: OpenAI zdobywa złoto na IOI i IMO oraz podium AtCoder

Nowa liga rozumowania: Co tak naprawdę osiągnęło OpenAI w 2025 roku?

W pierwszych tygodniach sierpnia 2025 cała branża technologiczna wstrzymała oddech. OpenAI, czyli ten sam zespół, którego modele na dobre weszły do codziennego workflow programistów i analityków, ogłosił, że nowa fala ich systemów rozumowania zgarnęła w krótkim czasie złoto na olimpiadzie informatycznej IOI (edycja online), drugie miejsce w finałach AtCoder World Tour oraz wynik na wagę złotego medalu podczas olimpiady matematycznej IMO. Co więcej, te rezultaty były osiągnięte zgodnie z zasadami konkursów międzynarodowych, a nie w jakimś „laboratoryjnym” środowisku.

Jeśli kiedyś marzyłeś, by mieć „maszynowego partnera” dorównującego najlepszym ludzkim olimpijczykom, ten dzień właśnie się zbliża. Postaram się pokazać ci, dlaczego to ważne — i jak może zmienić nasze zawodowe nawyki oraz podejście do automatyzacji.

Jakie konkursy opanowało OpenAI? Słowo wyjaśnienia o IOI, IMO i AtCoder

Chociaż jeśli śledzisz bieżące trendy, zapewne wiesz o tych konkursach wszystko, ja pozwolę sobie przypomnieć, dlaczego te trzy wydarzenia w ogóle rozgrzały środowisko:

• IOI (International Olympiad in Informatics) — międzynarodowa olimpiada informatyczna, gdzie królują zadania algorytmiczne, wymagające świeżego spojrzenia i żelaznej dyscypliny programistycznej. Sukces to ukoronowanie lat ciężkiej pracy.
• IMO (International Mathematical Olympiad) — prestiżowa olimpiada matematyczna, gdzie od uczestników wymaga się skonstruowania pełnych, logicznych dowodów złożonych problemów w warunkach egzaminacyjnych, bez żadnych „podpórek”. IMO to marzenie niejednego młodego „matematycznego wojownika”.
• AtCoder World Tour Finals — ścisła czołówka światowych zawodników mierzy się w tych zawodach na żywo — tutaj liczy się szybkie kodowanie, heurystyki i chłodna głowa podczas maratonowych rozgrywek.

Gdy czytałem aktualne doniesienia prasowe i raporty naukowe (tu m.in. Nature czy analizy społeczności AI), nie mogłem się oprzeć wrażeniu, że OpenAI „trafiło w dziesiątkę”, przekraczając nie tylko próg wydajności, lecz również granicę zaufania do maszynowego rozumowania.

Złoto na IOI, złoto na IMO i srebro w AtCoder: liczby mówią wszystko

W oficjalnym komunikacie OpenAI z 11 sierpnia 2025 podano jasno: ich system rozumowania uplasował się na 6. miejscu w ogólnym zestawieniu IOI online (gdy liczyć razem z ludźmi) i na 1. miejscu wśród modeli AI. Dzień po dniu media branżowe informowały też o „gold medal-level” na IMO oraz drugim miejscu w AtCoder World Tour Finals.

Nie sposób przejść obojętnie obok takiego hat-tricka. Zwłaszcza, że chodzi tutaj o:

• Informatyczne algorytmy (IOI)
• Zaawansowane dowody matematyczne (IMO)
• Maraton praktycznego kodowania i heurystyk (AtCoder)

Gdy dodasz do tego, że model nie „kuł na blachę” jednego zestawu, tylko wymiatał w każdej z tych konkurencji w ciągu kilku tygodni — masz prawo być pod wrażeniem. Ja łapałem się na tym, że porównuję to do sytuacji, w której młody polski szachista wchodzi na podium na mistrzostwach świata i zaraz potem wygrywa olimpiadę matematyczną, a na deser zgarnia drugie miejsce na zawodach z łamigłówek logicznych. Takie historie zwykle opisuje się w książkach dla ambitnych nastolatków. A tu proszę — AI.

Czy to tylko „sztuczka”, czy już prawdziwe rozumowanie?

Oczywiście, historia technologii zna wiele przypadków, w których „sztuczki” i wąskie optymalizacje pozwalały błyszczeć algorytmom w jednym zadaniu. Tu jednak zadziało się coś innego.

• Zadania z IOI wymagają ułożenia eleganckich, skutecznych rozwiązań algorytmicznych — modeli nie da się po prostu podpiąć, gotowych, pod zadania. Wymagają elastyczności i długotrwałego skupienia.
• IMO oznacza rozwiązywanie dowodów, w których nie wystarczy klikać „next step” — to proces, często pełen prób i błędów, wymagający planowania i kreatywności.
• AtCoder z finałami 10-godzinnymi sprowadza się do maratonu, gdzie każdy drobiazg liczy się podwójnie, a presja czasu sprawdza odporność psychiki — tutaj program „autonomiczny” OpenAI potrafił doprowadzić rozumowanie aż na drugie miejsce, krok za topowym graczem FakePsyho.

Sam niejednokrotnie prowadziłem projekty, w których AI świetnie radziła sobie z powtarzalnymi, przewidywalnymi zadaniami, ale wymagała wsparcia, gdy w grę wchodziła prawdziwa próba „głębokiego” myślenia. Wyniki OpenAI z IOI, IMO i AtCoder wskazują, że granica ta powoli się zaciera.

Bliżej ludzi: warunki konkursowe „jak u olimpijczyka”

Nie bez powodu media podkreślają sposób, w jaki przetestowano system OpenAI. W przypadku IMO model musiał, jak uczestnik finału, rozwiązywać zadania przez dwie sesje po 4,5 godziny – bez dostępu do internetu, gotowych podpowiedzi czy narzędzi do uruchamiania zewnętrznego kodu. Co więcej, rozwiązania były sprawdzane przez niezależnych ekspertów, podobnie jak prace ludzkich finalistów.

To ważne, bo wyklucza wszelkie oszustwa w stylu „podpytaj SI kilka razy i sklej gotowiec”. Sam odbierałem podobne sytuacje w środowisku naukowym jako dowód na realny przełom – wynik modelu to efekt planowania, nie zręczności chwytania przypadkowych odpowiedzi z internetu.

W tym miejscu nie sposób nie przywołać stwierdzenia jednego z jurorów (cytowanego w Nature), który patrząc na formę dowodów od OpenAI, powiedział wręcz: „To poziom, który spokojnie można by pokazać na finale IMO”.

Nie tylko laboratoryjny benchmark: AtCoder World Tour Finals

Formuła AtCoder World Tour Finals nie daje taryfy ulgowej nikomu — czy masz 16 lat i dopiero co wygrałeś polskie eliminacje, czy reprezentujesz światowej klasy firmę. Uczestnicy dostają 5-godzinny sprint algorytmiczny, po którym następuje 10-godzinna (!) runda heurystyczno-optymalizacyjna.

System OpenAI działał przez cały czas autonomicznie: sam wybierał strategie, poprawiał własny kod i stroił rozwiązania. Po zakończeniu runda po rundzie, agent AI o włos przegrał z FakePsyho — legendą tej rywalizacji. Jak to ujął jeden z moich kolegów: „To już nie tylko narzędzie, ale partner do poważnych zadań”. Dodam, że ze źródeł branżowych wynika, iż całość opierała się na prywatnym modelu rozumowania OpenAI, bez dokładnej informacji, której wersji użyto.

Nie przesadzę, pisząc, że dla zawodowych programistów oraz inżynierów AI to sygnał, że nadeszła pora na testowanie dłuższych, bardziej wymagających zleceń dla modeli — szczególnie jeśli zależy ci na prototypowaniu, strojeniach czy długim „dłubaniu” nad projektem.

Dlaczego „złoto” na IOI i IMO oraz podium AtCoder to więcej niż suma trzech wyników?

Warto się przez chwilę zastanowić, dlaczego te akurat wyczyny poruszają branżę. Chodzi nie tylko o prestiż, lecz o wyraźną zmianę jakościową:

• Równoczesne osiągnięcia w trzech reżimach: Zaliczenie IOI, IMO i AtCoder świadczy o uniwersalności — model potrafi przechodzić od czystej matematyki przez algorytmikę po praktyczną optymalizację.
• Warunki konkursowe, a nie laboratoryjne: Testowanie bez „bonusowych” pomocy lepiej oddaje rzeczywiste możliwości. W praktyce to bardzo bliskie warunkom realnych projektów, gdzie nie zawsze masz dostęp do bazy kodu czy nieskończonego czasu na testy.
• Dowody logiczne, a nie tylko „poprawny kod”: IMO wymusza pisanie wywodów, nie tylko generowanie rozwiązań. Sam przez lata widziałem, jak modele LLM-achły przy dowodach — a tu pojawia się progres.

Czy to oznacza, że masz do czynienia z „maszynowym geniuszem”? Nie do końca — nie byłbym sobą, gdybym nie ostrzegał przed zbyt hurraoptymistycznym podejściem.

Stan aktualny i ograniczenia: kilka ziarenek soli do tej beczki miodu

Każda rewolucja ma swoje liczby, ale też i kruczki — oraz mnóstwo „ale”. Nie inaczej jest w tym przypadku.

• Ocena IMO przez OpenAI bazowała na niezależnej analizie ekspertów z zewnątrz, podczas gdy DeepMind testował swoje modele w porozumieniu z oficjalnymi jurorami IMO. Wynik pozostaje porównywalny, choć metodologicznie nieco inny.
• IOI online a zawody stacjonarne: Tweet OpenAI dotyczy internetowej edycji IOI, gdzie logistyka i selekcja zadań bywają nieco inne niż w klasycznej formule „na żywo”. Niby drobiazg, ale znaczący zwłaszcza dla purystów olimpijskich.
• Anonimowy model AtCoder: Wyścig na AtCoder był prowadzony przez agenta, którego oficjalnej wersji nie ujawniono publicznie. Brakuje tu więc pełnej powtarzalności i kontrowersji nie da się całkiem uniknąć.

My w firmie Marketing-Ekspercki zawsze zachęcamy naszych klientów do ostrożności w przyjmowaniu wyników AI bez własnej walidacji. Sam byłem świadkiem niejednego przypadku, gdy dopiero głębsza analiza wyłapywała „drobne nieścisłości” — i tu jest podobnie: warto znać kontekst i metodologię.

Co to znaczy dla mnie i dla ciebie tu i teraz?

Maszyny rozumieją coraz więcej — to już nie ulega wątpliwości. Ale co z tego wynika dla ciebie, dla mnie, dla ludzi z branży?

1. Programiści i inżynierowie automatyzacji

Coraz śmielej możemy wykorzystywać AI do długich, trudnych projektów. Wyniki na IOI/AtCoder pokazują, że systemy radzą sobie tam, gdzie potrzebne jest nie tylko „klepanie” kodu, ale też iteracja, testowanie, porównywanie rozwiązań i mądre gospodarowanie czasem. Osobiście w firmie podchodzimy teraz do automatyzacji i wsparcia sprzedaży zawsze z myślą, że model, który sobie radzi w wielogodzinnych maratonach, może pomóc zoptymalizować i nasz pipeline sprzedażowy czy workflow obsługi klienta.

2. Uczniowie, nauczyciele, olimpijczycy

OpenAI jako partner, nie nauczyciel. Dla młodych ludzi trenujących do konkursów IOI lub IMO to nie jest sygnał, że „nie warto się uczyć”. Wręcz przeciwnie! Model można wykorzystywać do testowania rozwiązań, szukania pomysłów czy kontrprzykładów — lecz nadal trzeba pilnować rygoru, pełnych dowodów i notacji. Ja sam w swoich olimpijskich początkach układałem łamigłówki z kolegami — dziś można korzystać z SI, ale krytyczne myślenie pozostaje nie do zastąpienia.

3. Firmy rozwijające produkty i procesy AI

Nadchodzi era AI w trybie „planowania długoterminowego”. Wyniki modeli OpenAI w konkursach matematyczno-informatycznych oznaczają, że coraz większy nacisk warto kłaść na procesy, w których testuje się wydłużone iteracje, jakościowe benchmarki i ciągle usprawnianie rozwiązań — nie tylko szybkie „proof of concept”. Sam doświadczyłem już sytuacji, w których agent AI przeprowadzał serię testów, samodzielnie modyfikował swoje algorytmy i potrafił znaleźć „wąskie gardło”, którego nie dostrzegał nawet najbardziej doświadczony inżynier w zespole.

Co stoi za tym przełomem? Kilka słów o technologii OpenAI

W toku analizowania materiałów OpenAI i relacji prasowych rzucają się w oczy dwa nurty rozwoju:

• Skalowanie rozumowania, nie tylko uczenie na ogromnych zbiorach danych: OpenAI wskazuje, że klucz do sukcesu to coraz sprawniejsze procedury „nauki myślenia” — agent jest trenowany tak, by z czasem coraz lepiej planować i testować kolejne warianty swoich rozwiązań.
• Nowe modele o3 i o4-mini: Linia modelowa z roku 2025 skupia się na ułatwieniu długich dialogów i rozważań, w których potrzebujesz kilku godzin pracy — nie tylko szybkich odpowiedzi w stylu „krótka piłka”. Model o3 to topowe rozwiązanie OpenAI w kodowaniu i rozumowaniu, o4‑mini natomiast zaskakuje efektywnością, mimo niskich kosztów wdrożenia.

Osobiście odczułem, że te zmiany naprawdę przekładają się na praktyczny workflow — czy to przy wdrażaniu automatyzacji w make.com, czy podczas szukania nowych rozwiązań dla klientów korzystających z platform typu n8n.

Dlaczego warunki konkursowe mają znaczenie dla automatyzacji biznesowej?

Dzięki „human-like evaluation” możemy lepiej ufać, że model sprawdzi się nie tylko na testach, ale i w życiu. Warunki konkursowe w IOI czy IMO — dwie 4,5-godzinne sesje bez internetu, pisemne dowody, zero podpowiedzi — wytrącają argumenty „hejterom”, którzy twierdzą, że model ściąga z internetu.

W naszej codziennej praktyce biznesowej, korzystając z automatyzacji na make.com czy n8n, coraz częściej przekonuję się, że:

• Autonomiczne, wieloetapowe workflow naprawdę działają — nie tylko na prostych zadaniach, ale w długoterminowych procesach wymagających planowania, powrotów do nieudanych kroków i dopracowywania rozwiązań „na ślepo”.
• AI sprawdza się jako partner w testowaniu i weryfikacji — na etapie szkiców, kontrprzykładów i tworzenia nowych hipotez biznesowych.
• Często lepiej pozwolić AI popracować kilka godzin „w tle” nad optymalizacją, a samemu skupić się na nadzorze i ocenie strategii. Sam złapałem się na tym, że wyniki rozwiązań SI regularnie mnie zaskakują – a im dłużej model „myśli”, tym ciekawsze są generowane warianty.

Praktyczne skutki dla branży marketingowej, sprzedaży i automatyzacji

Co z tego wynika dla fachowców w marketingu, sprzedaży i wdrożeniach automatyzacji, takich jak nasza ekipa Marketing-Ekspercki?

• Procesy angażujące AI na wielu etapach zmieniają zasady gry. Modele z rodziny o3/o4-mini można już dziś włączać do cykli obsługi klienta, optymalizacji lejka sprzedażowego czy długoterminowej analizy kampanii reklamowych.
• Systemy rozumowania są coraz lepsze w interakcji z istniejącym CRM, ERP i narzędziami automatyzującymi. Oznacza to, że obsługa klienta może być usprawniana przez AI, która uczy się na błędach i poprawia własne skrypty bez nadzoru ludzkiego.
• Te same strategie można powielać w testowaniu nowych produktów lub narzędzi. W marketingu kluczowa bywa seryjna optymalizacja wariantów, a nowoczesne modele AI dają tu przewagę nad klasycznymi narzędziami (które kończą pracę po jednym wywołaniu funkcji).

Sam już kilka razy testowałem system, w którym agent AI planował i benchmarkował różne strategie lead generation, a ja po prostu ustawiałem parametry oczekiwanej skuteczności — i powiem ci, efekty często przewyższały możliwości „ręcznego” testowania, szczególnie tam, gdzie w grę wchodziła powtarzalność i żmudna analiza setek rozwiązań.

Trudności, nieścisłości i pole do dalszego rozwoju

Nie chcę, by cały wpis brzmiał jak pean na cześć OpenAI, bo przecież nie byłbym sobą, gdybym nie wskazał kilku potencjalnych zagrożeń i ograniczeń:

• Brak jawnej dokumentacji modeli użytych podczas AtCoder — tu idealnie sprawdza się polskie powiedzenie „nie wszystko złoto, co się świeci”. Pełna powtarzalność byłaby świetnym dopełnieniem sukcesu.
• Formuła online IOI różni się od klasycznej — warto zatem z dystansem traktować porównania do historii tych zawodów.
• Rozbieżności w sposobie oceniania IMO — różne zespoły stosowały odmienne metody walidacji rozwiązań, co trzeba uwzględnić przy porównywaniu wyników.
• Ryzyko „przeuczenia pod benchmark” — każdy doświadczony praktyk wie, że powtarzalność konkursowych sukcesów w realnych projektach to zupełnie inny temat. Ja wciąż zachęcam do testowania modeli w rzeczywistych zastosowaniach biznesowych, zanim zaufa się im w ciemno.

W którą stronę zmierza rozwój AI – czego możemy być pewni?

Widząc dynamikę, z jaką te modele potrafią „uczyć się myśleć”, niejeden z nas zaczyna kalkulować, jak i kiedy wprowadzić je do swojego ekosystemu firmowego, narzędzi do automatyzacji czy systemów wspierających sprzedaż. Aktualne trendy wskazują jednoznacznie:

• Więcej trenowania rozumowania – uczenie planowania, iterowania, poprawiania samych siebie staje się standardem.
• Coraz lepsza obsługa długich dialogów i wieloetapowych procesów – zwłaszcza tam, gdzie trzeba nie tylko „odpowiedzieć szybko”, lecz rozwinąć pełną strategię działania.
• Protokół ewaluacyjny (z publicznym dostępem do logów i wyników) stanie się koniecznością dla dużych organizacji wdrażających AI na szeroką skalę. Pracujemy nad tym również w Marketing-Ekspercki, korzystając z najlepszych praktyk z rynku i własnych doświadczeń w automatyzacji biznesowej.

Ja już od jakiegoś czasu zazdroszczę młodym uczniom i studentom: mając taki partnerów do pracy nad zadaniami, potrafią osiągnąć nie tylko sukcesy na konkursach, ale i lepiej przygotować się do pracy w firmach, gdzie AI coraz częściej staje się doradcą, nie narzędziem.

Na czym zyskujemy już dziś, a co jeszcze przed nami?

Nie ma co owijać w bawełnę — kto szybciej nauczy się korzystać z rozumiejącego modele AI, ten wygra wyścig z czasem. Ja – testując każdego dnia różne modele w praktycznych scenariuszach dla klientów – coraz częściej dochodzę do wniosku, że przełom, o którym była mowa na początku, już się zaczął.

To nie są już tylko narzędzia do tłumaczenia tekstów czy generowania kodu „z marszu”. Modele, które wygrywają konkursy typu IOI/IMO/AtCoder, pracują cierpliwie, uczą się na błędach, łączą różne strategie, a ich „czas namysłu” przekłada się na jakość projektu. W codziennych automatyzacjach, które wdrażamy w firmach, coraz częściej uruchamiam sesje „benchmarkowania wariantów” — i wyniki naprawdę potrafią wyjść na swoje, zwłaszcza jeśli „damy maszynie chwilę spokoju”.

Widzę już, że przyszłość polega na wspólnym rozwiązywaniu — człowiek ustala kryteria, AI stuka w klawiaturę, szuka, testuje, zgłasza pomysły, a finalna decyzja jest w rękach specjalisty. Czy to nie jest właśnie esencja współpracy?

Podsumowanie: wyścig z czasem trwa – twoja kolej na ruch

Wyścig z czasem i możliwościami AI trwa w najlepsze. OpenAI przeskoczyło poziom, o którym marzyliśmy dekadę temu — złoto na IOI, poziom medalistów w IMO i drugie miejsce w AtCoder mówią same za siebie. Ale tak naprawdę dopiero teraz na naszych oczach rodzi się nowy standard „maszynowego partnera” w projektach informatycznych, matematycznych i optymalizacyjnych.

Od siebie mogę dodać jedynie: jeśli czekasz na idealny moment, by wskoczyć do gry i zacząć korzystać z AI do automatyzacji, sprzedaży czy wsparcia kreatywnego — właśnie nadszedł ten czas. Jak mówią starzy górale: „kto rano wstaje, temu AI podaje…” No, może nie dosłownie, ale coś jest na rzeczy! A ty? Na co czekasz?

Źródła: Oficjalne komunikaty OpenAI oraz AtCoder, analizy branżowe (w tym Nature), raporty społeczności badawczej oraz własne doświadczenia z wdrożeń automatyzacji w Marketing-Ekspercki.
Tagi SEO: OpenAI, IOI, IMO, AtCoder, złoty medal IOI, AI rozumowanie, automatyzacja biznesowa, make.com, n8n, zaawansowane modele językowe, konkursy algorytmiczne, olimpiada informatyczna, olimpiada matematyczna, wsparcie sprzedaży AI, narzędzia AI dla firm, benchmarking AI, AI w edukacji

Jeśli chcesz porozmawiać o możliwościach nowych modeli AI w twoim zespole – napisz do nas. Chętnie podzielę się praktycznymi trikami i doświadczeniem, które zdobyłem podczas kolejnych „wyścigów z czasem” w marketingu i automatyzacji!

Źródło: https://x.com/OpenAI/status/1954969035713687975