Luka między możliwościami AI a jej codziennym wykorzystaniem w 2026

Wyobraź sobie, że masz w firmie świetne narzędzie. Takie, które naprawdę potrafi robić rzeczy, za które jeszcze niedawno płaciło się agencji, analitykowi i asystentce w jednym. A mimo to… używasz go głównie do pisania maili i streszczania PDF-ów. Ja widzę to regularnie, kiedy rozmawiam z właścicielami firm, handlowcami czy marketerami: potencjał jest, chęci są, a efekty często pozostają „tak sobie”.

OpenAI nazwało ten stan wprost: capability overhang – zbyt duża luka między tym, co modele już potrafią, a tym, co większość ludzi realnie z nimi robi. I poszło krok dalej: prognoza na 2026 mówi, że postęp w stronę AGI będzie zależeć nie tylko od nowych modeli, ale w podobnym stopniu od tego, czy nauczymy się wdrażać AI tak, by faktycznie poprawiała życie i wyniki pracy – szczególnie w ochronie zdrowia, biznesie i codziennych sprawach.

Ja się pod tym podpisuję, bo w praktyce „nowy model” rzadko rozwiązuje problem sam z siebie. Zwykle wygrywa ten, kto potrafi przełożyć AI na proces, na nawyk, na proste działania w zespole. Ty też możesz być po tej stronie.

Capability overhang, czyli dlaczego AI potrafi więcej, niż z niej wyciskamy

Capability overhang brzmi jak termin z akademickiego świata, ale opisuje coś bardzo przyziemnego. Modele językowe potrafią dziś:

– analizować teksty i dane,

– generować treści na różne kanały,

– wspierać obsługę klienta,

– robić research i porządkować wiedzę,

– pomagać w tworzeniu ofert, skryptów sprzedażowych i materiałów szkoleniowych,

– a coraz częściej: działać w układzie „agentowym”, czyli wykonywać zadania w kilku krokach, z częściową autonomią, na podstawie celu.

Tylko że w większości firm wykorzystanie kończy się na „asystencie do tekstów”. I nie mówię tego z wyższością. Ja też kilka razy złapałem się na tym, że używam AI jak lepszego Notatnika, bo „nie było czasu” poukładać procesu. A potem okazuje się, że to właśnie proces daje zwrot.

Skąd bierze się ta luka

Najczęściej widzę pięć przyczyn:

• Brak przełożenia możliwości na konkretne role – ktoś słyszał, że AI „robi marketing”, ale nikt nie rozpisał: co dokładnie robi marketer, co handlowiec, co obsługa klienta, a co AI.
• Brak danych i porządku – AI nie czaruje. Jeśli CRM jest pusty, a wiedza siedzi w głowach ludzi, to AI ma z czego ugotować co najwyżej zupę z gwoździa.
• Strach przed błędem i odpowiedzialnością – „jak AI się pomyli, to kto odpowiada?”. To rozsądna obawa, tylko że da się ją ogarnąć procedurą i kontrolą jakości.
• Brak powtarzalnych scenariuszy – jednorazowe użycie daje jednorazowy efekt. Zyski pojawiają się dopiero przy automatyzacji i stałych rytuałach pracy.
• Brak umiejętności „rozmowy” z AI – nie chodzi o sztuczki promptowania, tylko o jasne stawianie celów, dostarczanie kontekstu i ocenę jakości.

Jeśli mam być szczery: największą różnicę robi nie to, czy ktoś ma dostęp do „lepszego modelu”, tylko czy ma uporządkowane zadania, dane i odpowiedzialności. Wtedy AI staje się narzędziem pracy, a nie ciekawostką.

Dlaczego 2026 ma być rokiem zamykania luki wdrożeniowej

Prognoza OpenAI (z końcówki 2025) stawia sprawę jasno: 2026 będzie równolegle o badaniach nad modelami oraz o domknięciu luki wdrożeniowej. I to ma sens, bo wyścig o „najlepszy model” trwa, ale w realnym świecie liczy się jeszcze coś innego: czy zwykły człowiek i zwykła firma potrafią z tego skorzystać.

Ja to widzę tak: jeśli modele rosną w możliwości szybciej, niż rośnie umiejętność ich używania, to powstaje napięcie. A napięcie albo rozładuje się postępem wdrożeń, albo frustracją: „AI miała pomóc, a tylko miesza”.

Co w praktyce znaczy „zamknąć deployment gap”

To nie jest jeden projekt typu „wdrażamy AI”. To jest seria zmian:

• Lepsze narzędzia pracy – AI bliżej procesów, a nie jako osobna aplikacja obok.
• Lepsze instrukcje i standardy – jak oceniamy odpowiedzi, kiedy wymagamy weryfikacji, jak logujemy użycie.
• Lepsze interfejsy – mniej „czatu”, więcej gotowych paneli, agentów, formularzy, które prowadzą użytkownika.
• Lepsza integracja z systemami – CRM, helpdesk, kalendarze, bazy wiedzy, arkusze, systemy fakturowe.
• Realne korzyści dla ludzi – oszczędność czasu, mniej chaosu, mniej powtórek, szybsze decyzje.

I tu dochodzimy do sedna: narzędzia typu make.com i n8n świetnie pasują do tej układanki, bo pozwalają „spiąć” AI z firmową codziennością. Ja po prostu widzę, że dopiero integracja robi robotę.

Najważniejsze obszary, gdzie ta luka boli najbardziej

OpenAI wskazało trzy przestrzenie: ochrona zdrowia, biznes i codzienne życie. Ja dorzuciłbym jeszcze edukację, ale trzy wymienione obszary to i tak ogromny temat.

Ochrona zdrowia: dużo danych, mało rąk do pracy

W zdrowiu problem zwykle nie polega na braku informacji. Częściej brakuje czasu i ludzi: personel medyczny ma kolejki, dokumentację, telefony, pacjentów i jeszcze raportowanie.

AI może pomagać w zadaniach, które nie wymagają podejmowania decyzji klinicznej „w ciemno”, tylko usprawniają pracę:

• porządkowanie dokumentacji (np. streszczenia wizyt, przygotowanie zaleceń w zrozumiałym języku),
• triage administracyjny (kierowanie zgłoszeń do właściwych ścieżek),
• wsparcie pacjenta w domu (przypomnienia, edukacja, planowanie badań),
• analiza zgodności procedur i opisów.

Oczywiście ja nie namawiam do tego, by AI „diagnozowała” bez nadzoru. Natomiast da się zaprojektować system tak, żeby AI przyspieszała, a człowiek zatwierdzał. W praktyce to często jedyny rozsądny kierunek: lekarz podejmuje decyzję, a AI usuwa nadmiar biurokracji.

Biznes: tu wygrywa ten, kto przełoży AI na proces sprzedaży i marketingu

W firmach, z którymi pracujemy, najczęściej zaczynam od prostego ćwiczenia: spisujemy powtarzalne rzeczy, które zjadają czas. I nagle wychodzi lista:

• przeklejanie leadów między formularzem a CRM,
• follow-upy do klientów,
• kategoryzacja zapytań,
• tworzenie ofert „na szybko”,
• podsumowania spotkań,
• sprawdzanie statusów i przypominanie,
• marketingowe „drobiazgi”: opisy, posty, poprawki, warianty.

I teraz ważne: AI sama w sobie często da tylko pół efektu. Dopiero gdy połączysz ją z automatyzacją (make.com, n8n), dostajesz system, który działa powtarzalnie. Wtedy AI nie jest „pomocnikiem od pisania”, tylko elementem procesu, który dowozi wynik.

Codzienne życie: od ciekawostki do asystenta spraw

W prywatnym życiu też widać overhang. Ludzie wiedzą, że AI „coś potrafi”, ale używają jej sporadycznie. A przecież można ją sensownie włączyć w:

• planowanie tygodnia i posiłków,
• porządkowanie finansów domowych (na podstawie eksportów z banku),
• naukę języka, pisanie pism, ogarnianie urzędowych tematów,
• pomoc w opiece nad bliskimi (np. checklisty, przypomnienia, organizacja).

Tu też wraca jeden motyw: dopóki AI jest „czatem”, jest fajna, ale nie zmienia życia. Zmienia je dopiero wtedy, gdy wspiera nawyk: przypomina, porządkuje, przygotowuje, podpowiada kolejne kroki.

Co konkretnie domyka lukę: 7 praktycznych kierunków na 2026

Poniżej masz kierunki, które moim zdaniem realnie będą rosły, bo uderzają dokładnie w problem „AI potrafi, ale nie używamy”.

1) Agenci i scenariusze wieloetapowe zamiast pojedynczych promptów

W firmach często widzę taką drogę dojrzewania:

najpierw: „napisz mi post”,

potem: „napisz mi post w stylu naszej marki”,

następnie: „napisz mi post na podstawie briefu i danych”,

a na końcu: „weź dane, przygotuj wersje A/B, zaproponuj grafiki, zaplanuj publikację, a ja zatwierdzę”.

To ostatnie podejście przypomina pracę „agentową”: AI robi serię kroków, a ty dajesz cel i kontrolujesz wynik. I tak, to wymaga poukładania wejść: bazy wiedzy, przykładów, zasad komunikacji.

2) AI wpięta w narzędzia pracy

Jeśli Twoi ludzie muszą kopiować rzeczy między oknami, to system będzie kulał. Integracje robią różnicę, np.:

• formularz na stronie → kwalifikacja → CRM → zadanie handlowca,
• mail od klienta → klasyfikacja → etykieta → propozycja odpowiedzi,
• spotkanie → transkrypcja → podsumowanie → checklisty → follow-up.

W make.com i n8n da się to poukładać bez pisania dużego systemu od zera. Ja lubię ten etap, bo on daje szybkie „wyjście na swoje”: ludzie widzą, że nagle nie muszą pamiętać o wszystkim.

3) Standardy jakości i prosta weryfikacja zamiast wiary „na słowo”

Największa pułapka to traktowanie AI jak wyroczni. Lepiej podejść do tego jak do stażysty: może pomóc, ale sprawdzasz.

W praktyce pomaga prosty zestaw reguł:

• zawsze podawaj źródła (jeśli AI robi research),
• oddziel fakty od interpretacji (np. w podsumowaniach),
• stosuj checklisty dla treści i ofert (czy są ceny, warunki, terminy, CTA),
• loguj użycie w krytycznych procesach (zwłaszcza, gdy w grę wchodzą dane klientów).

To nie musi być ciężkie i „korporacyjne”. Wystarczy, że działa.

4) Uporządkowanie danych jak fundament

To nudne, ale prawdziwe: AI lubi porządek. Jeśli chcesz, żeby w sprzedaży i marketingu działy się fajne rzeczy, uzupełnij podstawy:

• jednolite pola w CRM (źródło leada, etap, branża, wartość),
• nazewnictwo ofert i usług,
• baza case studies, referencji i przykładów,
• baza FAQ i obiekcji handlowych.

Ja często mówię: najpierw „szufladki”, potem „asystent”. Inaczej asystent będzie szukał skarpetek w Twojej piwnicy.

5) Szkolenie ludzi z użycia AI w ich pracy, a nie „szkolenie z AI”

Najlepsze wdrożenia, jakie widziałem, nie zaczynały się od wykładu o modelach. Zaczynały się od pytań:

• „co cię najbardziej męczy w pracy?”
• „co powtarzasz 20 razy w tygodniu?”
• „gdzie najczęściej coś przepada?”

Dopiero potem dobierasz AI, automatyzację i zasady. Wtedy ludzie nie czują, że „AI jest narzucona”, tylko że im pomaga.

6) Bezpieczeństwo i dostęp: AI tak, ale z rozsądkiem

W biznesie temat danych wraca jak bumerang. I słusznie. Warto ustalić:

• jakie dane wolno wklejać do narzędzi AI, a jakich nie,
• kto ma dostęp do automatyzacji i kluczy API,
• jak anonimizujesz dane klienta,
• jak archiwizujesz i audytujesz procesy.

To brzmi „poważnie”, ale serio: nie chcesz uczyć się tego na błędzie. Lepiej zrobić prostą politykę i ją egzekwować.

7) Interfejsy i „produkty wewnętrzne” zamiast improwizacji

Gdy AI ma działać codziennie, ludzie muszą mieć wygodny punkt wejścia: formularz, przycisk, prosty panel. Jeśli każesz im pisać długie prompty, to wrócą do starych przyzwyczajeń po tygodniu, bo życie.

W firmach często projektuję z klientami małe „produkty wewnętrzne”, np.:

– Generator oferty (z szablonu, z CRM, z biblioteki usług),

– Asystent obsługi klienta (podpowiedzi odpowiedzi + linki do bazy wiedzy),

– Asystent marketingu (plan treści + warianty + checklista publikacji).

To są proste rzeczy, ale robią wielką różnicę.

Jak Ty możesz zamknąć tę lukę w swojej firmie: plan na 30 dni

Zostawię Ci plan, który sam stosuję jako punkt startu. On nie wymaga wielkiego budżetu, tylko konsekwencji.

Tydzień 1: audyt zadań i „miejsc bólu”

• Spisz 30 powtarzalnych działań w marketingu, sprzedaży i obsłudze.
• Oceń je w skali 1–5: czasochłonność i ryzyko błędu.
• Wybierz 3 procesy o największym sensie biznesowym.

Tydzień 2: porządek w danych i materiałach

• Uzupełnij braki w CRM (minimum: etap, źródło, notatki).
• Zbierz szablony: oferty, maile, FAQ, obiekcje.
• Spisz zasady komunikacji marki w 10 punktach.

Tydzień 3: pierwsze automatyzacje (make.com / n8n)

Wybierz coś prostego, ale bolesnego, np.:

• lead z formularza → CRM → przypisanie właściciela → mail potwierdzający,
• zapytanie z maila → tagowanie → propozycja odpowiedzi → zadanie do akceptacji,
• notatka ze spotkania → podsumowanie → follow-up → wpis do CRM.

Ja zwykle pilnuję jednego: nie automatyzuję chaosu. Najpierw proces ma być jasny choćby w 80%, dopiero potem go spinam.

Tydzień 4: standardy i wdrożenie nawyku

• Ustal checklistę jakości (np. dla ofert i odpowiedzi do klienta).
• Wprowadź prosty rytuał: 15 minut dziennie na pracę z AI w konkretnym zadaniu.
• Zbieraj feedback od zespołu i poprawiaj scenariusze.

Jeśli zrobisz to uczciwie, to po miesiącu zobaczysz, czy AI faktycznie skraca czas i zmniejsza liczbę „wrzutek”. A jak zobaczysz, to sam będziesz chcieć więcej.

Przykłady wdrożeń, które naprawdę mają sens (marketing, sprzedaż, obsługa)

Poniżej kilka sprawdzonych schematów. Niektóre brzmią prosto, ale właśnie o to chodzi: proste rzeczy robią wynik, bo dzieją się codziennie.

Marketing: pipeline treści z kontrolą jakości

• AI tworzy konspekt na podstawie tematu i persony.
• AI przygotowuje 3 wersje nagłówków i leadów.
• AI dopasowuje format: wpis, newsletter, LinkedIn.
• Ty zatwierdzasz i dopiero wtedy idzie publikacja.

Sprzedaż: przygotowanie do rozmowy i oferta „w godzinę, nie w dzień”

• AI streszcza historię kontaktu z CRM.
• AI wyciąga potrzeby i ryzyka z notatek.
• AI proponuje strukturę oferty i argumenty pod branżę.
• Handlowiec dopasowuje liczby i warunki, a system składa PDF/treść maila.

Obsługa klienta: szybsze odpowiedzi bez utraty stylu

• AI klasyfikuje zgłoszenia (np. płatności, techniczne, reklamacje).
• AI proponuje odpowiedź w stylu firmy, z linkami do bazy wiedzy.
• Konsultant zatwierdza, edytuje i wysyła.

To jest praktyczny balans: AI przyspiesza, człowiek kontroluje.

Ryzyka i pułapki: gdzie firmy najczęściej się wykładają

Nie ma róży bez kolców. I lepiej o tym mówić wprost, bo inaczej człowiek się sparzy i przestaje ufać całemu tematowi.

„Zrobimy AI, a proces sam się ułoży”

Nie ułoży się. AI potrafi wypełniać luki, ale nie zastąpi decyzji: kto odpowiada, co jest standardem, jak mierzymy sukces.

Brak mierników

Jeśli nie mierzysz czasu odpowiedzi, liczby leadów w etapach, konwersji, czasu przygotowania oferty, to nie wiesz, czy AI pomaga. A jak nie wiesz, to zapał siada.

Wrzucanie do AI wszystkiego jak leci

Tu wracamy do bezpieczeństwa. Dane klientów, poufne warunki handlowe, wrażliwe dokumenty – to wymaga zasad. Lepiej mieć proste reguły i spać spokojniej.

Przerost formy nad treścią

Czasem ktoś buduje wielki „system AI”, a potem okazuje się, że miał do zautomatyzowania 3 maile i 2 raporty. Ja wolę podejście: małe kroki, szybkie efekty, iteracja.

Co to oznacza dla Ciebie w 2026: kompetencje, które dadzą przewagę

Jeśli miałbym wskazać kompetencje, które realnie domkną lukę między możliwościami a użyciem, to postawiłbym na trzy obszary.

1) Projektowanie procesów i scenariuszy

Nie musisz być programistą. Wystarczy, że potrafisz rozpisać:

wejście → kroki → odpowiedzialność → wynik → kontrola jakości.

2) Praca na danych i higiena informacji

Kto ma porządek w CRM i bazie wiedzy, ten wygrywa. To trochę jak w kuchni: dobry składnik robi różnicę, choćby przepis był prosty.

3) Krytyczne myślenie i weryfikacja

AI potrafi brzmieć pewnie nawet wtedy, gdy się myli. Ty musisz umieć ocenić, kiedy odpowiedź ma sens, a kiedy wymaga sprawdzenia. To nie jest „walka z AI”. To jest normalna odpowiedzialność.

Jak my w Marketing-Ekspercki podchodzimy do domykania tej luki

U nas w firmie trzymamy się zasady: AI ma pomagać w wynikach, a nie robić pokaz. Dlatego najczęściej zaczynamy od warsztatu procesowego, potem budujemy małe automatyzacje w make.com lub n8n, a dopiero później dokładamy bardziej zaawansowane elementy.

Ja lubię, gdy klient już po pierwszych 2–3 tygodniach widzi namacalny efekt, np.:

– szybszy follow-up,

– mniej chaosu w leadach,

– krótszy czas przygotowania ofert,

– spójniejszą komunikację.

Wtedy AI przestaje być „modą”, a staje się narzędziem. A to właśnie domyka capability overhang w praktyce.

Wnioski na 2026: mniej magii, więcej wdrożeń

2026 zapowiada się jako rok, w którym różnica między firmami nie będzie polegała wyłącznie na tym, kto „ma AI”. Prawie każdy będzie miał. Różnica wyjdzie w tym, kto:

– potrafi przełożyć AI na codzienne działania,

– ma dane i procesy,

– umie kontrolować jakość,

– i konsekwentnie rozwija wdrożenia krok po kroku.

Ja trzymam za Ciebie kciuki, bo to jest gra, w której naprawdę da się wygrać rozsądną pracą, a nie wielkim budżetem. Jeśli chcesz, możesz zacząć od jednego procesu i jednej automatyzacji. Potem dołożysz następne. I nagle się okaże, że luka między możliwościami AI a Twoim użyciem… zrobiła się dużo mniejsza.

Źródło: https://x.com/OpenAI/status/2003594025098785145