Sztuczna inteligencja przestała być tylko internetowym chatbotem odpowiadającym na pytania. W 2026 roku ChatGPT, Gemini, Claude, Microsoft Copilot czy Perplexity potrafią pomagać w pisaniu, analizować dokumenty, programować, przeszukiwać internet, tworzyć grafiki, analizować dane, a coraz częściej również wykonywać konkretne czynności za użytkownika.
Co ważne, możliwości te nie są już skierowane wyłącznie do informatyków. AI może przydać się przedsiębiorcy, pracownikowi biurowemu, sprzedawcy, księgowemu, uczniowi, studentowi, programiście czy osobie prowadzącej bloga.
LLM – co właściwie oznacza ten skrót?
LLM, czyli Large Language Model – duży model językowy, jest systemem sztucznej inteligencji wytrenowanym na ogromnej ilości danych tekstowych i innych materiałów.
W dużym uproszczeniu model potrafi analizować przekazane informacje i na ich podstawie tworzyć odpowiedź.
Trzeba jednak rozróżnić model AI od gotowego programu.
ChatGPT jest aplikacją wykorzystującą modele GPT, podobnie Claude korzysta z modeli Anthropic, a Gemini z modeli Google. Współczesne aplikacje dodają do samego modelu wiele dodatkowych narzędzi: dostęp do internetu, obsługę plików, generowanie obrazów, pamięć, projekty czy możliwość wykonywania zadań.
Dlatego określenie ich po prostu mianem „chatbotów” nie oddaje już ich rzeczywistych możliwości.
1. Rozmowa i zdobywanie informacji
To najbardziej podstawowe zastosowanie AI.
Możemy napisać:
„Wyjaśnij mi, czym jest KSeF, tak jakbyś tłumaczył to osobie, która nigdy wcześniej nie prowadziła firmy.”
Model może dostosować poziom odpowiedzi do użytkownika.
Możemy następnie poprosić:
„Teraz wytłumacz to bardziej profesjonalnie, z punktu widzenia księgowego.”
I otrzymamy zupełnie inną wersję.
AI świetnie sprawdza się więc jako:
- pomocnik,
- konsultant,
- nauczyciel,
- źródło inspiracji,
- narzędzie do szybkiego poznawania nowych zagadnień.
Trzeba jednak pamiętać, że model może się pomylić. Szczególnie informacje prawne, podatkowe, medyczne czy finansowe powinny być dodatkowo weryfikowane.
2. Pisanie i poprawianie tekstów
To jedno z najbardziej praktycznych zastosowań LLM.
Możemy wkleić własny tekst i poprosić:
„Popraw błędy, ale zachowaj mój sposób pisania.”
Albo:
„Przeredaguj ten tekst na profesjonalny artykuł blogowy.”
AI może przygotować między innymi:
- artykuł,
- post na Facebooka,
- opis produktu,
- wiadomość e-mail,
- ofertę handlową,
- regulamin,
- instrukcję,
- ogłoszenie,
- prezentację firmy,
- opis usługi,
- CV,
- list motywacyjny,
- tekst SEO.
Ogromną zaletą jest możliwość dalszego dopracowywania tekstu.
Nie trzeba więc za każdym razem zaczynać od początku. Można powiedzieć:
„Skróć o 30%.”
„Dodaj więcej przykładów.”
„Napisz prostszym językiem.”
„Przerób na tekst reklamowy.”
3. Analizowanie dokumentów
Współczesne systemy AI potrafią pracować bezpośrednio na plikach.
Można przekazać między innymi:
- PDF,
- dokument tekstowy,
- arkusz kalkulacyjny,
- prezentację,
- raport,
- instrukcję,
- umowę.
Następnie można zadawać pytania dotyczące zawartości.
Przykład:
„Przeczytaj tę 80-stronicową instrukcję i znajdź sposób konfiguracji kopii zapasowej.”
Albo:
„Porównaj dwie przesłane umowy i pokaż najważniejsze różnice.”
ChatGPT obsługuje analizę dokumentów i plików oraz pozwala organizować materiały w ramach projektów.
Dla firmy może to oznaczać ogromną oszczędność czasu.
4. Analiza danych i arkuszy
AI może być również pomocnikiem przy pracy z danymi.
Możemy przekazać arkusz zawierający na przykład:
- sprzedaż za cały rok,
- listę klientów,
- stany magazynowe,
- wydatki firmy,
- dane marketingowe.
Następnie można zapytać:
„Które miesiące były najlepsze pod względem sprzedaży?”
„Znajdź produkty, których sprzedaż spada.”
„Przygotuj wykres sprzedaży.”
„Znajdź nietypowe wartości w danych.”
W takim zastosowaniu AI zaczyna przypominać osobistego analityka danych.
5. Wyszukiwanie informacji w internecie
To jedna z największych zmian ostatnich lat.
Starsze modele bazowały głównie na wiedzy zdobytej podczas treningu. Obecnie wiele systemów może przeszukiwać internet i korzystać z aktualnych źródeł.
Możemy więc zapytać:
„Znajdź najnowsze informacje na temat tego smartfona i porównaj ceny w Polsce.”
albo:
„Sprawdź najważniejsze wydarzenia technologiczne z ostatniego tygodnia.”
ChatGPT posiada wyszukiwanie internetowe oraz tryby przeznaczone do bardziej rozbudowanych badań wieloetapowych.
Szczególnie mocno wokół wyszukiwania zbudowany został Perplexity, który łączy wyszukiwarkę z modelami AI i pokazuje źródła wykorzystane podczas przygotowywania odpowiedzi.
6. Deep Research – AI jako internetowy analityk
Jeszcze ciekawszym zastosowaniem jest tak zwany Deep Research.
Zamiast wykonać pojedyncze wyszukiwanie, AI może przeprowadzić bardziej rozbudowane badanie:
- ustalić potrzebne informacje,
- przeszukać wiele źródeł,
- porównać dane,
- wyciągnąć wnioski,
- przygotować raport,
- podać wykorzystane źródła.
Takie rozwiązania rozwijają między innymi OpenAI oraz Google. Gemini posiada własne narzędzia Deep Research, które mogą wykonywać bardziej złożone analizy i korzystać również z podłączonych źródeł danych.
Można więc zlecić:
„Przeanalizuj polski rynek programów ERP dla małych firm i porównaj pięciu najważniejszych producentów.”
To zadanie, którego ręczne wykonanie mogłoby oznaczać wiele godzin przeglądania stron internetowych.
7. Tworzenie grafiki
Sztuczna inteligencja potrafi również generować obrazy.
Możemy opisać grafikę słowami:
„Stwórz profesjonalną grafikę wyróżniającą do artykułu o bezpieczeństwie smartfonów.”
AI może przygotowywać:
- ilustracje,
- grafiki blogowe,
- reklamy,
- infografiki,
- wizualizacje produktów,
- koncepty logo,
- grafiki do mediów społecznościowych.
ChatGPT umożliwia zarówno generowanie nowych obrazów, jak i analizowanie oraz modyfikowanie istniejących grafik.
Google rozwija natomiast generowanie grafiki i wideo bezpośrednio w ekosystemie Gemini.
8. Rozpoznawanie obrazów i zdjęć
AI działa również w drugą stronę.
Możemy przesłać zdjęcie i zapytać:
„Co znajduje się na tej fotografii?”
„Co oznacza ten komunikat błędu?”
„Przeanalizuj ten wykres.”
„Co można poprawić w projekcie tej strony internetowej?”
Możliwość jednoczesnego rozumienia tekstu, obrazu, dźwięku czy wideo nazywana jest multimodalnością.
To właśnie multimodalność jest jednym z największych kierunków rozwoju współczesnej AI.
9. Programowanie
Dzisiejsze LLM-y są bardzo dobrymi pomocnikami programistów.
Potrafią:
- pisać kod,
- znajdować błędy,
- tłumaczyć działanie programu,
- poprawiać istniejący kod,
- tworzyć strony WWW,
- tworzyć aplikacje,
- generować zapytania SQL,
- analizować duże projekty.
Osoba bez dużego doświadczenia programistycznego może przykładowo poprosić:
„Stwórz responsywną stronę internetową gabinetu dentystycznego w HTML, CSS i JavaScript.”
I otrzymać działający punkt wyjścia.
Claude posiada między innymi funkcję Artifacts, pozwalającą tworzyć w osobnym obszarze dokumenty, strony HTML, komponenty React, diagramy czy inne interaktywne projekty.
Rozwijane są również wyspecjalizowane narzędzia takie jak Claude Code czy Codex, przeznaczone już typowo do bardziej zaawansowanej pracy programistycznej.
10. AI może działać jak agent
To prawdopodobnie jeden z najważniejszych kierunków rozwoju sztucznej inteligencji.
Klasyczny chatbot działał według schematu:
pytanie → odpowiedź.
Agent AI działa bardziej jak:
polecenie → plan → wykonanie kolejnych czynności → rezultat.
Możemy więc zamiast pytać:
„Jak znaleźć informacje o konkurencji?”
powierzyć systemowi zadanie:
„Zbadaj konkurencję, znajdź najważniejszych graczy, porównaj oferty i przygotuj raport.”
Microsoft rozwija nawet agentów potrafiących obsługiwać interfejs stron internetowych i aplikacji komputerowych, co pozwala automatyzować systemy, które nie posiadają odpowiedniego API.
W praktyce oznacza to przechodzenie od AI, która podpowiada, do AI, która pomaga wykonywać pracę.
11. Pamięć i projekty
Kolejną bardzo praktyczną funkcją jest możliwość zachowania kontekstu dłuższej pracy.
Zamiast podczas każdej rozmowy tłumaczyć:
„prowadzę sklep”, „piszę blog technologiczny”, „tak wygląda moja oferta”,
możemy zgromadzić materiały związane z konkretnym projektem.
W ChatGPT projekty mogą zawierać rozmowy, pliki oraz własne instrukcje, dzięki czemu AI może zachować kontekst długotrwałego zadania. Podobne rozwiązanie oferuje Claude, gdzie projekty mogą posiadać własną bazę wiedzy z dokumentów i innych materiałów użytkownika.
To bardzo przydatne przy prowadzeniu:
- firmy,
- bloga,
- projektu informatycznego,
- pracy naukowej,
- kampanii marketingowej.
12. Automatyzacja codziennych zadań
AI nie musi działać wyłącznie wtedy, kiedy otworzymy okno czatu.
Coraz więcej systemów potrafi realizować zadania cyklicznie.
Przykładowo:
„Codziennie rano sprawdzaj najważniejsze informacje ze świata technologii.”
„Raz w tygodniu przygotuj zestawienie najważniejszych zmian w branży.”
„Powiadom mnie, kiedy cena produktu spadnie poniżej określonego poziomu.”
ChatGPT oferuje zaplanowane zadania dla części użytkowników, natomiast cały rynek coraz wyraźniej przesuwa się w stronę autonomicznych agentów i cyklicznego wykonywania pracy.
13. AI w Wordzie, Excelu, PowerPoint i poczcie
Tutaj szczególnie interesujący jest Microsoft Copilot.
Jego największą zaletą nie musi być sam model językowy, lecz integracja z narzędziami, których firmy używają codziennie.
Copilot może działać między innymi w:
- Wordzie,
- Excelu,
- PowerPoint,
- Outlooku,
- środowisku Microsoft 365.
Microsoft rozwija Copilota w kierunku agentów wykonujących działania bezpośrednio wewnątrz dokumentów, arkuszy i prezentacji.
Dla przedsiębiorstwa korzystającego intensywnie z Microsoft 365 może być to ważniejsze niż różnice kilku procent w testach wydajności poszczególnych modeli.
14. AI w usługach Google
Podobną przewagę posiada Gemini.
Google może integrować sztuczną inteligencję ze swoim ogromnym ekosystemem usług.
Gemini rozwija między innymi:
- Deep Research,
- Gemini Live,
- analizę obrazu,
- generowanie grafiki,
- tworzenie aplikacji i dokumentów,
- funkcje agentowe.
Google rozwija również bardziej proaktywnych agentów Gemini mających pomagać użytkownikowi przez dłuższy czas, a nie tylko odpowiadać na pojedyncze pytania.
Dla osób mocno korzystających z usług Google może być to bardzo istotna zaleta.
Najpopularniejsze rozwiązania AI – gdzie sprawdzają się najlepiej?
| System | Szczególnie mocne zastosowania |
|---|---|
| ChatGPT | uniwersalna praca, pisanie, analiza plików, programowanie, obrazy, internet, projekty, badania i automatyzacja |
| Claude | długie dokumenty, analiza tekstu, programowanie, projekty, Artifacts i zadania agentowe |
| Gemini | multimodalność, Google, wyszukiwanie, Deep Research, obrazy, urządzenia mobilne |
| Microsoft Copilot | Word, Excel, PowerPoint, Outlook, Microsoft 365, automatyzacja procesów firmowych |
| Perplexity | wyszukiwanie informacji, research, porównywanie źródeł i szybkie sprawdzanie aktualnych danych |
Nie oznacza to jednak, że jeden system zawsze będzie lepszy od pozostałych.
Najlepsze narzędzie zależy od zadania.
ChatGPT jako najbardziej uniwersalne narzędzie?
ChatGPT jest ciekawym przykładem tego, jak szybko AI przeszła drogę od generatora tekstu do całego środowiska pracy.
Obecne możliwości obejmują między innymi:
- rozmowę i analizowanie problemów,
- wyszukiwanie internetu,
- Deep Research,
- obsługę dokumentów,
- analizę danych,
- analizę obrazów,
- generowanie grafik,
- programowanie,
- projekty,
- pamięć,
- zadania cykliczne,
- wyspecjalizowanych asystentów.
OpenAI rozwija obecnie rodzinę GPT-5.6, a równocześnie rozpoczęło stopniowe udostępnianie nowszej generacji GPT-6 w wybranych usługach i planach.
Dobrze pokazuje to jednak pewien problem: nazwy modeli zmieniają się znacznie szybciej niż ich praktyczne zastosowania.
Dlatego przeciętnemu użytkownikowi bardziej opłaca się nauczyć dobrze korzystać z AI niż śledzić każdy kolejny numer modelu.
Najważniejsza umiejętność: potrafić zlecić AI zadanie
W początkach generatywnej AI dużo mówiło się o „prompt engineeringu”, czyli sztuce pisania odpowiednich poleceń.
Dziś modele znacznie lepiej rozumieją naturalny język.
Nie trzeba więc pisać skomplikowanych magicznych formuł.
Zamiast:
„Napisz artykuł o komputerach.”
lepiej napisać:
„Przygotuj około 1500 słów profesjonalnego artykułu blogowego dla zwykłego użytkownika komputera. Wyjaśnij zalety i wady komputerów stacjonarnych w porównaniu z laptopami. Używaj prostego języka, przykładów i krótkich akapitów.”
Im dokładniej określimy cel, tym lepszy zwykle będzie wynik.
AI nie zastępuje myślenia
Przy wszystkich swoich możliwościach współczesne LLM-y mają bardzo ważne ograniczenie.
Potrafią wygenerować odpowiedź, która brzmi niezwykle przekonująco, mimo że zawiera błąd.
Zjawisko to określa się często mianem halucynacji AI.
Dlatego zasada powinna być prosta:
AI pomaga wykonać pracę, ale człowiek powinien kontrolować rezultat.
Szczególnie istotna jest kontrola:
- liczb,
- nazw,
- dat,
- przepisów prawa,
- informacji podatkowych,
- informacji medycznych,
- cytatów,
- źródeł.
Czy warto nauczyć się korzystać z AI?
Moim zdaniem zdecydowanie tak.
I nie chodzi wyłącznie o informatyków.
Umiejętność korzystania z AI może stać się podobna do umiejętności korzystania z wyszukiwarki internetowej, poczty elektronicznej czy pakietu biurowego.
Przedsiębiorca może wykorzystać AI do przygotowania oferty.
Sprzedawca – do opracowania odpowiedzi dla klienta.
Księgowy – do szybkiego poznania nowej funkcji programu.
Bloger – do przygotowania researchu.
Programista – do znalezienia błędu w kodzie.
Pracownik biurowy – do analizy dokumentu.
Uczeń – do wytłumaczenia trudnego zagadnienia.
Nie trzeba więc zastanawiać się wyłącznie nad tym, czy AI odbierze komuś pracę. Znacznie ciekawsze pytanie brzmi: ile pracy może nam pomóc wykonać szybciej i lepiej?
Podsumowanie
Jeszcze kilka lat temu ChatGPT i podobne rozwiązania kojarzyły się przede wszystkim z możliwością zadawania pytań i generowania tekstu.
Dzisiaj sytuacja wygląda zupełnie inaczej.
Współczesne systemy AI potrafią:
- pisać,
- tłumaczyć,
- wyszukiwać,
- analizować,
- programować,
- tworzyć grafiki,
- pracować z dokumentami,
- analizować dane,
- wykonywać wieloetapowe badania,
- organizować projekty,
- automatyzować pracę,
- a coraz częściej również samodzielnie wykonywać konkretne czynności.
Największa zmiana dopiero jednak przed nami.
AI stopniowo zmienia się z programu, któremu zadajemy pytanie, w cyfrowego współpracownika, któremu możemy powierzyć całe zadanie.
I właśnie ta zmiana może mieć znacznie większe znaczenie niż kolejny numer znajdujący się przy nazwie GPT, Gemini czy Claude.
Stan funkcji i usług: wrzesień 2026 r. Poszczególne możliwości mogą zależeć od wersji aplikacji, kraju i wykupionego planu.
Źródło: materiały producentów
