Nowe kierunki rozwoju inteligencji biologicznej z ValthosTech
Gdy zobaczyłem wpis na X (dawniej Twitter) opublikowany z konta OpenAI o tym, że @kath_mcmahon i @velvetatom „popychają inteligencję biologiczną w nowe miejsca” z @ValthosTech, złapałem się na tym, że od razu mam dwie reakcje naraz. Z jednej strony ciekawość (bo temat brzmi jak science fiction), z drugiej — ostrożność (bo w tak krótkiej zajawce brakuje konkretów, a nazwy projektów w sieci potrafią żyć własnym życiem).
Dlatego ten tekst piszę tak, jak sam chciałbym to przeczytać: bez dopowiadania faktów, których nie da się potwierdzić, za to z porządnym uporządkowaniem pojęć, kierunków badań i tego, co może to oznaczać dla biznesu, marketingu i automatyzacji. Ja pracuję na co dzień w Marketing-Ekspercki przy wdrożeniach AI w procesach (Make.com i n8n), więc naturalnie patrzę na takie nowinki także przez pryzmat tego, jak zmienia się sposób budowania przewagi i jak Ty możesz się na to przygotować.
Uwaga o faktach: w źródle, które otrzymaliśmy, pada nazwa „ValthosTech” oraz nicki osób, ale nie ma opisu technologii, publikacji naukowej ani strony projektu. Wobec tego nie będę udawał, że wiem, czym „ValthosTech” jest. Zamiast tego pokażę Ci:
- co zwykle oznacza hasło „biological intelligence” w kontekście badań i inżynierii,
- jakie są dziś realne kierunki rozwoju na styku biologii i obliczeń,
- jak to może wpłynąć na marketing, sprzedaż i automatyzacje,
- jak my w firmie podchodzimy do weryfikacji hype’u, zanim cokolwiek wdrożymy.
Czym jest „inteligencja biologiczna” i dlaczego to hasło robi szum
W języku potocznym „inteligencja biologiczna” brzmi jak skrót myślowy: „inteligencja, ale zrobiona z biologii”. W praktyce to pojemny termin, który bywa używany w kilku znaczeniach. I tu robi się ważnie, bo od definicji zależy, o czym w ogóle rozmawiamy.
1) Inteligencja jako własność organizmów
Najprostsze znaczenie: inteligencja, którą mają żywe istoty — od ludzi, przez zwierzęta, aż po zaskakująco „sprytne” zachowania u prostszych organizmów. To obszar biologii, neurobiologii i kognitywistyki.
2) Biologicznie inspirowane obliczenia
Tu mamy metody, które naśladują mechanizmy z natury, ale działają na zwykłych komputerach. Przykłady, które możesz kojarzyć:
- algorytmy ewolucyjne (selekcja, mutacje, „przetrwanie” najlepszych rozwiązań),
- sieci neuronowe jako luźna inspiracja neuronami (to inspiracja, nie kopia biologii),
- systemy rojowe (np. optymalizacja inspirowana zachowaniem stad/rojów).
3) Biokomputing i „wetware”
Najbardziej „twardy” kierunek: próby budowania systemów obliczeniowych z udziałem materiału biologicznego (np. DNA computing) albo łączenia elementów biologicznych z układami elektronicznymi. Ten obszar jest fascynujący, ale też obciążony ogromnymi wymaganiami: stabilność, powtarzalność, bezpieczeństwo, etyka, regulacje.
4) Interfejsy mózg–komputer i neurotechnologie
Tu chodzi o rejestrowanie i interpretowanie sygnałów biologicznych (np. aktywności mózgu) w celu sterowania urządzeniami albo wsparcia medycyny. To realnie istniejący świat badań i zastosowań, ale z dużą barierą wejścia.
Wpis na X używa sformułowania „pushing biological intelligence to new places”, co pasuje do wielu z tych obszarów. Bez dodatkowych danych nie rozstrzygniemy, o który chodzi. Natomiast możemy uczciwie opisać, gdzie dziś faktycznie dzieją się „nowe miejsca” w rozwoju takich technologii.
Kierunki rozwoju: co dziś naprawdę przesuwa granice
Gdy moi klienci pytają mnie: „co będzie następne po LLM-ach?”, zwykle odpowiadam: „następne będzie ładne połączenie danych, automatyzacji i lepszych bodźców zwrotnych”. W obszarze biologii dochodzi jeszcze jeden składnik: uczenie się na sygnałach z żywych układów oraz próby przenoszenia zasad biologii do inżynierii.
Neurobiologia + AI: bardziej wiarygodne modele uczenia się
W AI wciąż gonimy za dwoma rzeczami: efektywnością (energia, koszty) i zdolnością do uczenia się na małej liczbie przykładów. Biologia robi to zadziwiająco dobrze. Dlatego jednym z mocnych kierunków jest:
- lepsze rozumienie, jak mózg koduje informacje i jak radzi sobie z niepewnością,
- przenoszenie wybranych mechanizmów (np. uwaga, pamięć robocza, uczenie przez wzmocnienie) do modeli obliczeniowych,
- szukanie architektur, które uczą się „z grubsza” tak jak organizmy: szybkie dostosowanie, mało danych, dużo kontekstu.
Ja to widzę w praktyce tak: gdy budujemy automatyzacje sprzedażowe, coraz częściej wygrywa nie „większy model”, tylko mądrzejsza pętla feedbacku (np. ocena jakości leadów po faktycznych rozmowach, nie po klikach). To jest bardzo „biologiczne” myślenie: reakcja, konsekwencja, korekta.
Biologicznie inspirowane optymalizacje: ewolucja w służbie biznesu
Algorytmy inspirowane ewolucją bywają mało medialne, ale potrafią zrobić robotę tam, gdzie klasyczna optymalizacja się dławi. W marketingu i sprzedaży to dotyka m.in.:
- doboru kombinacji kanałów (mix budżetów w czasie),
- harmonogramowania kampanii i testów A/B/n,
- poszukiwania najlepszego „zestawu” komunikatów pod różne segmenty.
W Make.com czy n8n ja zwykle nie wdrażam „algorytmów ewolucyjnych” jako osobnego modułu (to rzadko ma sens). Ale wdrażam coś bardzo podobnego w duchu: ciągłe iterowanie wariantów (treści, ofert, sekwencji follow-up) i automatyczne wycofywanie tych, które nie dowożą.
Organoidy i układy komórkowe w roli „substratu” obliczeń
To temat delikatny i łatwo tu o sensację. Da się spotkać doniesienia o eksperymentach, w których hodowle komórkowe lub organoidy (miniaturowe struktury tkankowe hodowane w laboratorium) służą do badania, jak powstają procesy uczenia i adaptacji.
Na poziomie ogólnym kierunek jest taki:
- tworzymy modele biologiczne (np. fragmenty tkanki nerwowej),
- podłączamy je do aparatury, która mierzy aktywność,
- sprawdzamy, czy układ może uczyć się reakcji na bodźce.
Jeśli „ValthosTech” działa w tę stronę — to brzmi zgodnie z trendem, ale ja nie mogę tego potwierdzić. W praktyce rynkowej to raczej etap badań i prototypowania niż coś, co wdrożysz jutro w dziale marketingu.
Biofeedback i „inteligencja somatyczna” w produktach cyfrowych
Jest też przyziemniejsza (i często bardziej biznesowa) wersja „bio”: praca na sygnałach z ciała. Nie chodzi o mózg, tylko o tętno, stres, sen, reakcje skórne. W produktach cyfrowych bywa to używane do personalizacji doświadczeń.
W marketingu temat jest śliski, bo łatwo o nadużycia. Jeśli jednak firma działa odpowiedzialnie, może to wspierać:
- dobór czasu i formy komunikacji (np. ograniczanie bodźców),
- profilaktykę wypalenia w aplikacjach wellbeing,
- lepsze dopasowanie treści edukacyjnych (tempo, długość bloków).
Tu wchodzą jednak regulacje prywatności i zgody. Ja osobiście podchodzę do tego jak do ognia: da się z tego zrobić coś pożytecznego, ale da się też szybko stracić zaufanie klientów. A zaufanie buduje się latami, a traci… no cóż, w jeden weekend.
Co może oznaczać wzmianka OpenAI o ValthosTech (bez dopowiadania faktów)
W treści, którą podałeś, mamy jedno zdanie i grafikę („pic”), bez opisu technologii. To mało. Natomiast sam fakt, że konto OpenAI publikuje taki wpis, może sugerować kilka scenariuszy (to hipotezy, nie fakty):
- Współpraca lub publiczne docenienie inicjatywy, która działa na styku biologii i AI.
- Prezentacja (np. demo, konferencja, wydarzenie społeczności) dotycząca biologicznej inteligencji.
- Wątek badawczy osób wymienionych z nicka, który zyskał uwagę w środowisku.
Jeśli Ty czytasz o tym jako marketer lub właściciel firmy, to i tak ważniejsza jest nie nazwa projektu, tylko wniosek: AI coraz częściej będzie łączyć się z obszarami, które wymagają większej odpowiedzialności (bio, zdrowie, prywatność). I to zmienia reguły komunikacji, compliance oraz ryzyka w kampaniach.
Dlaczego temat biologicznej inteligencji interesuje marketing i sprzedaż
Ktoś może powiedzieć: „po co mi to, sprzedaję usługi B2B”. Ja to rozumiem. Też nie lubię gonienia za modą. Natomiast są trzy praktyczne powody, dla których warto temat śledzić.
1) Zmiana sposobu personalizacji: od segmentów do stanów
Klasyczny marketing personalizuje pod segment: branża, stanowisko, wielkość firmy. Coraz częściej personalizacja będzie działać pod kontekst i stan: etap decyzji, obciążenie informacyjne, dostępny czas, skłonność do ryzyka.
To podejście jest „biologiczne” w sensie podobnym do tego, jak organizm reaguje na środowisko: ten sam bodziec działa inaczej w zależności od stanu.
2) Nowe standardy zaufania i komunikacji
Jeśli firmy zaczynają dotykać danych bio (choćby pośrednio), zmienia się wrażliwość odbiorców. Ty możesz to odczuć nawet bez wejścia w bio-tech:
- większe oczekiwania co do jasnych zgód,
- większa nieufność wobec „zbyt trafnych” komunikatów,
- większa rola edukacji i transparentności.
Ja widzę to w kampaniach: czasem wygrywa nie najbardziej „sprytne” targetowanie, tylko najuczciwiej postawiony przekaz. I to jest w sumie zdrowe.
3) Automatyzacje sprzedaży: pętle uczenia się, a nie jednorazowe lejki
Lejek sprzedażowy to ładny obrazek w prezentacji. Życie działa inaczej: klient wraca, pyta, znika, wraca znowu. Systemy inspirowane uczeniem adaptacyjnym (a więc pośrednio „bio”) promują projektowanie procesów jako pętli:
- bodziec (kontakt),
- reakcja (klik/odpowiedź/rozmowa),
- ocena (jakość),
- korekta (następna akcja).
W Make.com i n8n to się przekłada na proste rzeczy: scoring, routing, sekwencje follow-up, aktualizacje CRM, alerty do handlowca w dobrym momencie. Niby nic wielkiego, a potrafi zrobić różnicę, bo „kropla drąży skałę”.
Jak my w Marketing-Ekspercki przekładamy trendy AI na praktykę (Make.com i n8n)
Gdy trafia do mnie news podobny do tego o ValthosTech, nie robię z tego prezentacji „przyszłość marketingu już jutro”. Robię raczej checklistę: co z tego wynika dla procesu i danych.
Krok 1: oddzielam inspirację od wdrożenia
- Inspiracja: „biologia uczy AI efektywności i adaptacji”.
- Wdrożenie: „budujemy pętlę feedbacku w lead nurturingu, bo teraz jej nie mamy”.
To jest, znaczy, dość przyziemne, ale działa. Nie ma róży bez kolców: jeśli nie masz danych o wyniku rozmów sprzedażowych, to żaden model nie zgadnie, co jest dobrym leadem.
Krok 2: projektuję automatyzację jako system pomiaru
Zanim dołożymy AI, budujemy pomiar. Przykładowo (B2B):
- źródło leada → CRM,
- tagowanie kampanii → pole UTM,
- status w pipeline → zdarzenie,
- powód przegranej → ustandaryzowana lista,
- czas odpowiedzi handlowca → log automatyczny.
Dopiero potem dokładamy modele: klasyfikację, priorytetyzację, streszczenia rozmów, propozycje następnych kroków.
Krok 3: buduję pętle uczenia w Make.com / n8n
Przykładowy schemat (uprościłem, ale sens zostaje):
- formularz / inbound → webhook,
- wzbogacenie danych (np. domena, branża) → krok HTTP,
- ocena leada (reguły + model) → zapis wyniku,
- routing do handlowca → Slack/Teams + CRM,
- po 7 dniach kontrola statusu → jeśli brak kontaktu, przypomnienie,
- po wygranej/przegranej → zapis „prawdy” do bazy uczącej.
To jest bardzo „biologiczne” w sensie mechanizmu: bodźce, reakcje, korekty. I tak, czasem trzeba to poprawiać pięć razy, zanim zacznie działać jak należy. Po prostu.
Ryzyka i etyka: tu łatwo się poślizgnąć
Gdy temat zahacza o biologię, ryzyka rosną. Nawet jeśli Twoja firma nie dotyka bio-tech, to standardy etyczne z tej dziedziny będą promieniować na cały rynek AI. W praktyce warto pilnować trzech obszarów.
Prywatność i zgody
- zbieraj dane, które rzeczywiście są potrzebne,
- opisuj jasno, po co je zbierasz,
- dbaj o możliwość wycofania zgody i usunięcia danych.
Bezpieczeństwo danych i dostępów w automatyzacjach
W Make.com/n8n największe grzechy, które widzę, są banalne:
- wspólne konta i hasła do integracji,
- brak ograniczeń dostępu do scenariuszy,
- logowanie wrażliwych danych „bo tak było łatwiej”.
Ja wolę zrobić krok wolniej i spać spokojnie. Ty też pewnie wolisz.
Hype i „nadmierne obietnice” w komunikacji
Jeśli kiedykolwiek promowałeś narzędzie AI, znasz pokusę, żeby dopisać mu cudowne właściwości. W obszarze biotechnologii to może skończyć się fatalnie: prawnie, reputacyjnie, a czasem też moralnie.
W naszych materiałach trzymamy się zasady: opisuję to, co działa, i warunki, w których działa. Resztę zostawiam jako hipotezy.
Jak pisać i pozycjonować treści o „inteligencji biologicznej”, żeby nie były watą (SEO + użyteczność)
Da się napisać artykuł o biointeligencji tak, że nikt go nie doczyta. Da się też napisać tak, że wejdzie ruch z Google i zostanie na dłużej. Ja stosuję kilka prostych zasad, które Tobie też polecam, jeśli tworzysz content w trudnych tematach.
Dopasuj intencję wyszukiwania (zanim napiszesz pierwsze zdanie)
Najczęstsze intencje dla tego tematu to:
- informacyjna: „co to jest inteligencja biologiczna”,
- edukacyjna: „jak działa bio computing / organoid intelligence”,
- biznesowa: „zastosowania biologicznej inteligencji”,
- newsowa: „ValthosTech co to”.
Jeśli celujesz w news, nie uciekaj w encyklopedię. Jeśli celujesz w evergreen, nie opieraj tekstu na jednym tweecie. Ja w tym wpisie celowo mieszam oba światy, ale z zaznaczeniem, gdzie kończą się fakty.
Wprowadź definicje i „mapę pojęć”
Czytelnik nie ma obowiązku znać Twoich skrótów. Daj mu krótkie wyjaśnienia:
- „biological intelligence” — kilka znaczeń,
- różnica między inspiracją biologiczną a układami biologicznymi,
- gdzie są badania, a gdzie produkt.
Użyj fraz long-tail naturalnie
W tym temacie działają frazy typu:
- „inteligencja biologiczna co to jest”,
- „biological intelligence zastosowania”,
- „biokomputing a sztuczna inteligencja”,
- „bioinspirowane algorytmy w marketingu”,
- „automatyzacja sprzedaży n8n make feedback loop”.
Nie upychaj ich na siłę. Ja wolę, gdy wynik w Google ma sens dla człowieka, bo Google i tak nagradza teksty, które ludzie realnie czytają.
Co możesz zrobić już teraz: plan działania dla firmy (bez czekania na „bio-AI”)
Jeśli temat ValthosTech Cię zaciekawił, to dobrze — ciekawość w biznesie zwykle się opłaca. Tylko warto ją przekuć w działania, które dzisiaj dadzą efekt.
1) Zbuduj porządną bazę danych o procesie sprzedaży
- zrób porządek w statusach w CRM,
- ujednolić powody wygranej/przegranej,
- mierz czas reakcji na lead,
- połącz kampanie z wynikiem sprzedażowym (UTM + źródła).
2) Wdroż pętle feedbacku w automatyzacjach (Make.com / n8n)
- automatyczne przypomnienia, gdy lead „leży”,
- zbieranie jakości rozmów (np. krótkie podsumowanie po callu),
- uczenie scoringu na realnych wynikach,
- regularne audyty: co działa, co trzeba poprawić.
3) Ustal zasady komunikacji AI i danych
- co wolno automatyzować, a co wymaga człowieka,
- jak opisujesz użycie AI w politykach i ofertach,
- jak przechowujesz dane i kto ma dostęp.
To są rzeczy mało „sexy”, ale pozwalają Ci wyjść na swoje. Bez nich nawet najlepsze narzędzia zostają gadżetem.
Na co czekam, zanim uznam ValthosTech za coś więcej niż wzmiankę
Ja bym bardzo chętnie napisał „ValthosTech robi X i Y”. Tylko że nie mamy potwierdzeń. Jeśli temat Cię wciągnął, to ja na Twoim miejscu wypatrywałbym trzech rodzajów sygnałów (kiedy się pojawią, wtedy warto aktualizować materiał lub robić osobny wpis):
- źródło pierwotne: strona projektu, opis zespołu, publikacja, demo, repozytorium,
- konkret technologiczny: co jest wejściem, co jest wyjściem, jakie są ograniczenia,
- kontekst etyczny i prawny: jak rozwiązują kwestie danych, bezpieczeństwa, testów.
Jeśli dasz mi później link do strony ValthosTech lub dłuższy opis, to przygotuję aktualizację wpisu w sposób, który nie rozmienia tematu na drobne, a jednocześnie trzyma się faktów. Ja wolę ten styl: mniej fajerwerków, więcej sensu.
Jak ten temat wykorzystać w Twoim content marketingu (pomysły na kolejne wpisy)
Jeśli prowadzisz blog firmowy i chcesz zgarnąć ruch na temacie „biological intelligence”, to możesz pójść szerzej niż news. Kilka tematów, które realnie mają potencjał SEO i przy okazji budują autorytet:
- „Inteligencja biologiczna: definicje, przykłady i błędne skojarzenia”
- „Biokomputing i DNA computing: co jest możliwe, a co jest na etapie badań”
- „Bioinspirowane algorytmy w marketingu: optymalizacja budżetów i testów”
- „Jak buduję pętle feedbacku w sprzedaży w n8n: schematy i praktyczne wskazówki”
- „Etyka danych w kampaniach AI: jak nie stracić zaufania klientów”
Sam lubię pisać takie teksty, bo zmuszają mnie do porządku w głowie. A potem, gdy rozmawiam z klientem, nie gadam ogólnikami — tylko pokazuję proces.
Ostatnia myśl: spokojnie, ale czujnie
Wzmianka OpenAI o tym, że dwie osoby „popychają inteligencję biologiczną w nowe miejsca” razem z ValthosTech, działa jak zapalnik ciekawości. Ja to rozumiem, bo sam mam podobnie. Jednocześnie, dopóki nie zobaczymy twardych informacji o tym projekcie, najlepiej potraktować to jako sygnał trendu, a nie gotową receptę na biznes.
Ty możesz jednak wyciągnąć z tego konkret już dziś: projektuj marketing i sprzedaż jak system uczący się — z pomiarem, feedbackiem i iteracją. My w Marketing-Ekspercki dokładnie tak robimy, kiedy wdrażamy automatyzacje w Make.com i n8n. To podejście nie zależy od tego, czy „biointeligencja” wejdzie do mainstreamu jutro czy za pięć lat. Ono po prostu działa.
Źródło: https://x.com/OpenAI/status/2014382672861396999