Deutsche Bank prognozuje, że globalne nakłady na centra danych sięgną 4 bln dol. do 2030 r., co grozi spiralą cenową w sektorach energii i półprzewodników. Choć giełdy w Nowym Jorku i Europie rozpoczęły styczeń 2026 r. rekordowymi wzrostami, analitycy z Mercer i Royal London Asset Management wskazują na ignorowane ryzyko: inflację napędzaną przez inwestycje w AI. Microsoft, Meta i Alphabet w wyścigu o infrastrukturę masowo skupują zasoby, co winduje koszty operacyjne i oddala perspektywę obniżek stóp procentowych. Morgan Stanley przewiduje, że
przez ten technologiczny popyt inflacja w USA utrzyma się powyżej 2% do końca 2027 r. Pierwsze pęknięcia widać w wynikach Oracle i Broadcom, których akcje traciły po raportach o rosnących wydatkach.
W wywiadzie dla agencji Reuters TM Roh, co-CEO Samsunga, określił obecny niedobór czipów pamięci mianem „bezprecedensowego”. Choć koncern zamierza w 2026 r. podwoić liczbę urządzeń z „Galaxy AI” do 800 mln sztuk, to fizyczny brak podzespołów staje się głównym hamulcem tych ambicji. Roh przyznał w rozmowie, że presja na marże jest tak silna, iż podwyżki cen elektroniki – od smartfonów po sprzęt AGD – wydają się „nieuniknione”. W ślad za tymi doniesieniami analitycy IDC (International Data
Corporation)prognozują, że globalny rynek smartfonów może się w przyszłym roku skurczyć z powodu rosnących barier cenowych.
Na targach CES 2026 Hemant Taneja z General Catalyst użył twardych danych, by uzasadnić koniec kariery w modelu „raz na całe życie”. Argumentem jest bezprecedensowe tempo rynku: Stripe na wycenę 100 mld dol. pracował 12 lat, start-up Anthropic osiągnął ten pułap w rok. Przy takiej dynamice wiedza pracowników dezaktualizuje się błyskawicznie, co wywołuje paraliż decyzyjny w zarządach. Bob Sternfels z McKinsey & Company opisał ten klincz: dyrektorzy finansowi wstrzymują budżety przez brak widocznego zwrotu z inwestycji, a szefowie IT alarmują, że
bierność oznacza koniec biznesu. Jedynym wyjściem jest agresywna adaptacja.
Redesign w Stitch to funkcja oparta na AI, która generuje nowe warianty interfejsów na podstawie istniejących projektów. Działa z wykorzystaniem modelu Nano Banana, analizując układ i strukturę widoku oraz proponując alternatywne rozwiązania wizualne. Narzędzie dobrze sprawdza się jako źródło inspiracji i nowych pomysłów, szczególnie na etapie koncepcyjnym lub podczas pracy nad redesignem strony lub aplikacji.
Jak korzystać z Redesign
Wybierz funkcję Redesign w Stitch.
Dodaj projekt lub zrzut ekranu interfejsu.
Napisz prompt i uruchom generowanie wariantów.
Przejrzyj propozycje i wybierz elementy warte dalszej pracy.
Nie wszystkie wygenerowane projekty będą udane lub gotowe do wdrożenia. Przy kolejnych próbach można jednak uzyskać ciekawe inspiracje, które pomogą spojrzeć na istniejący interfejs z nowej perspektywy i zaplanować sensowny redesign.
Warto przeczytać
Noblista ostrzega: AI to iluzja kompetencji?
Laureat Nagrody Nobla z fizyki Saul Perlmutter w rozmowie z szefem Norges Bank Investment Management wskazał na psychologiczną pułapkę, którą zastawia na nas sztuczna inteligencja: „iluzję kompetencji”. Jego zdaniem AI, wypowiadając się z niezachwianą pewnością, usypia czujność użytkownika i sprawia, że ten myli dostęp do informacji z ich zrozumieniem. Na UC Berkeley Perlmutter uczy, by traktować odpowiedzi algorytmów z taką samą nieufnością, jak surowe dane naukowe – szukając błędu, a nie potwierdzenia własnych tez.
Technologia ma służyć jako „rusztowanie” dla krytycznego myślenia, a nie jego zamiennik.
Badania opublikowane 6 stycznia 2026 r. w „Journal of Applied Psychology” wyjaśniają zjawisko odnotowane przez Instytut Gallupa: dlaczego tylko 26% pracowników czuje twórczy impuls dzięki AI. Badanie przeprowadzone przez naukowców z Tulane University z udziałem 250 konsultantów biznesowych z branży technologicznej wykazało, że genAI wspiera innowacyjność wyłącznie u osób o wysokim poziomie metapoznania. Pracownicy zdolni do monitorowania własnego procesu myślowego wykorzystują technologię do przełamywania schematów i syntezy wiedzy.
Pozostali, o niższej samoświadomości, wpadają w pułapkę bierności, akceptując domyślne odpowiedzi algorytmu bez refleksji.
Analiza Kacpra Rafalskiego (lidera Demand Generation w Netguru i eksperta digital commerce) wskazuje, że rola dużych modeli językowych w handlu online wykroczyła poza generowanie opisów produktów. Aż 40% firm planuje dostosowywać LLM-y do specyficznych zadań: od semantic product matching (identyfikacji tożsamych produktów mimo różnych nazw) porządkującego chaotyczne katalogi, przez automatyczne wyciąganie danych z technicznych PDF-ów dostawców, aż po agentów AI, samodzielnie zarządzających budżetami reklamowymi. Prawdziwą
przewagę daje jednak nie suma pojedynczych wdrożeń, a ich synergia – moment, w którym informacje pozyskane przez chatbota kalibrują silnik rekomendacji, co automatycznie przekłada się na trafniejsze planowanie zapasów magazynowych.
Token to podstawowa jednostka danych przetwarzana przez model AI. Może oznaczać całe słowo, jego część lub symbol, które są zamieniane na liczby. Model analizuje sekwencje tokenów, aby rozumieć kontekst i generować trafne odpowiedzi.
🔍 Fokus na... user experience
AI ma przejąć rutynę w projektowaniu UX?
Joseph Dickerson, były lider designu w Microsofcie i AdRoll, 6 stycznia 2026 r. uruchomił platformę UXcelerator.ai, celując w najmniej kreatywną część pracy projektowej. Zestaw 16 wyspecjalizowanych agentów AI przejmuje zadania techniczne: od syntezy danych z badań i generowania wstępnych mikrokopii, po analizę trendów oraz weryfikację zgodności z normami dostępności WCAG. Start-up z Atlanty pozycjonuje te narzędzia jako sposób na odzyskanie czasu, który zespoły tracą na powtarzalne audyty zamiast na strategię produktu.
Arin Bhowmick przedstawia swoje przewidywania dla branży UX na nadchodzący rok. Prognozuje on, że kluczem do zaufania użytkowników stanie się explainable AI – systemy będą musiały jasno tłumaczyć powody swoich decyzji, prezentując swój tok rozumowania w przystępnym języku i pozwalając użytkownikom na interwencję w przypadku błędu. Bhowmick zapowiada zmianę statycznych ekranów na dynamiczne interfejsy, które AI będzie generować „w locie”, dopasowując je do aktualnych potrzeb użytkownika. Autor
podkreśla, że mimo rozwoju technologii fundamentem sukcesu pozostanie empatia i szanowanie prywatności użytkownika.
W najnowszych analizach podkreśla się, że w badaniach nad użytkownikami (User Research) „paradoks danych” – im więcej ich mamy, tym trudniej wyłowić sens – może zostać rozwiązany przez AI. Sztuczna inteligencja wykracza poza funkcję transkrypcji, oferując zaawansowaną analizę tekstu. Umożliwia szybkie przetwarzanie dużych zbiorów opinii, ich automatyczną kategoryzację (np. według tematów takich jak „koszty wysyłki”) oraz ocenę sentymentu, co znacznie przyspiesza pracę w porównaniu do analizy manualnej. Co
ważniejsze, algorytmy wyłapują ukryte korelacje, np. łącząc werbalną frustrację w nagraniach wideo z konkretnymi zachowaniami na stronie (tzw. rage clicking). Mimo tej potęgi, autorzy podkreślają zasadę „Human-in-the-Loop”: AI ma eliminować stronniczość poznawczą i wykonywać żmudną analizę, ale to badacz musi zinterpretować „dlaczego” stojące za „co”, wnosząc do procesu empatię i kontekst.
Podziel jedno duże zadanie na łańcuch małych poleceń Zamiast prosić o gotowy 10-stronicowy raport, deleguj zadania krok po kroku. Przykładowo – najpierw poproś o research, potem o konspekt, potem o rozwinięcie jednego punktu. Masz wtedy znacznie większą kontrolę nad każdym etapem.
Zamiast wszystkiego na raz, np.: „Napisz mi kompletny artykuł na bloga o wpływie zimnych pryszniców na produktywność.”
Rozbij proces na kolejne kroki (w kolejnych promptach), np.:
„Zbierz 10 kluczowych faktów i badań na temat wpływu zimnych pryszniców na produktywność. Podaj źródła.”
„OK, na podstawie tych faktów stwórz konspekt artykułu na bloga. Podziel go na 4 główne sekcje.”
„Świetnie. Teraz napisz tylko chwytliwy wstęp do sekcji pierwszej, używając jakiejś anegdoty.”
Deep Dive
Obiecujesz sobie uczyć się godzinę dziennie nowego języka, a po tygodniu dopada Cię życie – praca, dom, rodzina. Twój plan ląduje w koszu, a Ty z poczuciem winy. Nie musisz szukać 25. godziny w ciągu doby. AI znajdzie luki w Twoim obecnym dniu i zaproponuje mikroseseje dopasowane się do Twoich obowiązków. Skopiuj poniższy prompt i uzupełnij pola w nawiasach.
