Patrząc z perspektywy początku 2026 roku, wiele z naszych prognoz na ubiegły rok okazało się trafnych, choć ich realizacja była mniej spektakularna niż sugerowała wcześniejsza ekscytacja rynku. Agenci AI zaczęli realnie funkcjonować w organizacjach, ale głównie jako wsparcie konkretnych procesów, a nie w pełni autonomiczne systemy, blockchain kontynuował dojrzewanie infrastrukturalne, a zielone IT i efektywność energetyczna stały się elementem agendy kosztowej dużych firm. Najważniejsza zmiana była jednak szersza: technologia przestała być celem samym w sobie, a zaczęła być oceniana przez pryzmat adopcji, dystrybucji i ekonomiki produktu.
To właśnie ten zwrot – przejście od obietnic do egzekucji – stanowi punkt wyjścia do naszych prognoz na 2026 rok.
Agenci AI jako rdzeń operacyjny firm
W 2026 AI przestanie być dodatkiem, a stanie się rdzeniem technologii i operacji wielu firm. Zmieni się rola modeli sztucznej inteligencji – agenci AI przeistoczą się z wirtualnych asystentów wspierających pracę w systemy samodzielnie planujące i realizujące zadania: od analiz, przez automatyzację procesów biznesowych, po obsługę klienta, marketing i wiele innych obszarów.
Jak agenci AI zmieniają struktury organizacyjne i role pracowników
Firmy i korporacje będą przeprojektowywać swoje modele operacyjne oraz struktury zatrudnienia, aby jak najefektywniej wdrożyć agentów AI. Pytanie, przed którym dziś stoi każdy lider nie brzmi, czy AI przekształci jego organizację, lecz jak szybko uda się wykorzystać jej pełen potencjał.
W tym modelu zmieni się również rola człowieka – przestaniemy być „operatorami narzędzia”, a stanieme się architektami strategii, zarządzającymi flotą agentów. Choć stworzy to nowe role dla specjalistów, którzy potrafią projektować, monitorować i skalować takie systemy, zapotrzebowanie na pracowników biurowych wykonujących pracę umysłową będzie maleć. To przesunięcie nie tylko redefiniuje sposób funkcjonowania firm, ale również prowadzi do szerszych zmian na rynku pracy, które w 2026 roku stają się jednym z kluczowych efektów ubocznych adopcji agentów AI.
Rynek pracy w erze AI: mniej pracy biurowej, więcej zawodów odpornych na automatyzację
Postępująca automatyzacja pracy umysłowej oraz upowszechnienie agentów AI sprawiają, że firmy są w stanie skalować działalność przy coraz mniejszych zespołach. Równolegle w ostatnich latach pogłębiał się niedobór pracowników w zawodach manualnych, które pozostają w dużej mierze odporne na automatyzację.
Z perspektywy technologicznej i inwestycyjnej trend ten otwiera nowe obszary wzrostu dla rozwiązań wspierających tzw. blue-collar economy: wertykalnych SaaS-ów automatyzujących back-office zawodów manualnych, platform reskillingowych opartych na kompetencjach praktycznych, narzędzi do zarządzania mikroprzedsiębiorstwami oraz marketplace’ów łączących popyt i podaż pracy technicznej. W świecie, w którym AI przejmuje coraz większą część pracy administracyjnej technologia nie zastępuje pracy fizycznej, ale pomaga ją skalować, czyniąc te zawody bardziej produktywnymi i atrakcyjnymi ekonomicznie.
Od eksperymentów do AI-native: budowanie produktów wokół sztucznej inteligencji
78% liderów technologicznych biorących udział w badaniu przeprowadzonym przez Deloitte przewiduje szeroką i pogłębioną integrację agentów AI z architekturą przepływów pracy i zadań w ciągu najbliższych pięciu lat. W 2026 roku coraz rzadziej będziemy mówić o „wdrażaniu AI”, a coraz częściej o systemach projektowanych od podstaw z myślą o współpracy ludzi i agentów.
Integracja AI zmienia sposób, w jaki zespoły technologiczne są strukturyzowane, zarządzane i prowadzone. W praktyce oznacza to odejście od klasycznych aplikacji, w których AI jest jedynie dodatkową funkcją, na rzecz produktów budowanych wokół orkiestracji agentów, kontekstu i danych. Logika biznesowa, automatyzacja decyzji i adaptacja do użytkownika stają się elementem rdzenia systemu, a nie warstwą nadbudowy. Dla startupów i firm technologicznych oznacza to zmianę sposobu projektowania produktów: przewagę zyskują rozwiązania „AI-native”, trudniejsze do skopiowania i głębiej osadzone w procesach klientów.
AI w narzędziach deweloperskich
Rok 2026 będzie momentem, w którym środowiska programistyczne staną się „AI-native”. Poza rozszerzającą się dostępnością narzędzi low-code i no-code, narzędzia wspierane sztuczną inteligencją będą towarzyszyć deweloperom na każdym etapie pracy – od definiowania zadań i projektowania algorytmów, po generowanie kodu oraz jego testowanie.
Przyspieszy to cykle iteracyjne, obniży koszty tworzenia rozwiązań i zmieni strukturę zespołów produktowych. Zwiększy się rola deweloperów integrujących całe ekosystemy, a zmniejszy zapotrzebowanie na tradycyjne, „ręczne” kodowanie.
Vibe coding i nowa rola dewelopera
Równolegle narzędzia no-code i wspierające rozwój oprogramowania przez AI będą bardzo szybko adaptowane przez osoby, które do tej pory nie miały doświadczenia programistycznego. Coraz popularniejszy będzie vibe coding, czyli tworzenie aplikacji i automatyzacji bardziej poprzez intencję i iteracje niż formalną znajomość języków programowania. W efekcie w 2026 roku zaobserwujemy „demokratyzację” tworzenia oprogramowania: coraz więcej produktów powstawać będzie poza klasycznymi zespołami inżynierskimi, co przyspieszy rozwój i wprowadzanie innowacji, ale jednocześnie zwiększy znaczenie architektury, bezpieczeństwa i skalowalności na poziomie platformowym.
Z perspektywy inwestycyjnej oznacza to gwałtowny wzrost liczby tworzonych produktów oraz skrócenie czasu wejścia na rynek, ale jednocześnie inny rodzaj presji konkurencyjnej – przewagę będą miały zespoły z najlepszą technologią, które jednocześnie najszybciej opanują dystrybucję, integrację z istniejącymi workflowami oraz monetyzację w świecie, gdzie „software tworzy się coraz taniej”.
Cyberbezpieczeństwo w 2026: AI jako pierwsza linia obrony
Rozwój AI ma dla cyberbezpieczeństwa dwojakie znaczenie. Z jednej strony, wraz z postępującą automatyzacją oraz upowszechnieniem AI i botów, rośnie skala i złożoność zagrożeń płynących z sieci. Z drugiej to właśnie systemy oparte na sztucznej inteligencji są najlepiej przygotowane do skutecznego przeciwdziałania coraz bardziej zaawansowanym atakom.
W 2026 roku AI stanie się pierwszą linią obrony przed szybko ewoluującymi zagrożeniami. Rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji będą w stanie wykrywać i neutralizować ryzyka szybciej, niż są w stanie zrobić to zespoły ludzkie działające samodzielnie. Wraz z dojrzewaniem modeli predykcyjnych cyberbezpieczeństwo coraz rzadziej będzie polegać na reagowaniu na incydenty, a coraz częściej na ich wyprzedzaniu. Systemy AI analizujące zachowania użytkowników, urządzeń i aplikacji w czasie rzeczywistym będą w stanie identyfikować anomalie na bardzo wczesnym etapie – zanim dojdzie do faktycznego naruszenia. W praktyce oznacza to przejście z klasycznego trybu reagowania na incydenty do ciągłego zarządzania ryzykiem opartym na danych.
Shadow AI, deepfake’i i zarządzanie ryzykiem organizacyjnym
Jednocześnie nasilać się będą zjawiska takie jak deepfake’i czy tzw. „shadow AI”, czyli wykorzystywanie narzędzi opartych na AI bez wiedzy i zgody działów IT oraz zespołów odpowiedzialnych za bezpieczeństwo danych w organizacjach i instytucjach. W 2026 roku cyberbezpieczeństwo przestanie być wyłącznie problemem technologicznym i stanie się obszarem wymagającym nowych polityk organizacyjnych, nadzoru nad wykorzystaniem AI oraz aktywnego zarządzania ryzykiem na poziomie całej firmy.
Koniec wzrostu za wszelką cenę: efektywność kapitałowa jako nowy standard VC
Po kilku latach korekty rynkowej efektywność kapitałowa przestała być trendem, a stała się nowym standardem i fundamentem wyceny. W 2026 roku inwestorzy nie kupują już obietnic wzrostu za wszelką cenę – kupują zdrową strukturę wzrostu.
Burn multiple, droga do breakeven i jakość przychodu
Na posiedzeniach komitetów inwestycyjnych uwaga skupiona jest na twardej analityce jakościowej. Inwestorzy patrzą na:
- burn multiple: kluczowy wskaźnik pokazujący, ile kapitału startup musi „spalić”, aby wygenerować złotówkę przychodu (ARR). W 2026 roku „efektywny” znaczy „bezpieczny”;
- droga do breakeven: realny, poparty danymi plan osiągnięcia progu rentowności jest podstawą każdej rozmowy z inwestorami;
- jakość przychodu: inwestorzy głęboko analizują strukturę marży brutto, retencję netto oraz powtarzalność, która odróżnia skalowalny produkt od „jednorazowych” usług.
W praktyce oznacza to, że startup bez jasno zarysowanej drogi do breakeven oraz kontroli burn multiple może być uznawany za nieinwestowalny pomimo jakościowej technologii.
W 2026 roku spółki na etapie pre-seed i seed będą budowane mocno zwinnie. Dzięki powszechnej automatyzacji procesów i wykorzystaniu agentów AI, founderzy są w stanie utrzymać mniejsze, ale bardziej produktywne zespoły, co drastycznie wydłuża ich runway. Zamiast agresywnego „blitzscalingu”, priorytetem stało się budowanie dodatniego cash flow od najwcześniejszych etapów, co daje founderom to, co w 2026 roku jest najcenniejsze: niezależność i silną pozycję negocjacyjną.
Rosnące koszty AI i presja cenowa na modele biznesowe
Chociaż adopcja modeli AI intensyfikuje się, ich ekonomika nadal jest napięta – wiele z flagowych modeli generatywnych działa dziś w modelu subsydiowanego kosztu infrastruktury, który nie jest jeszcze pokrywany przez ceny płacone przez użytkowników. Sam OpenAI publicznie przyznał, że jego plan subskrypcyjny ChatGPT Pro za 200 USD miesięcznie nie generuje zysku, ponieważ użytkownicy korzystają z niego znacznie intensywniej niż firma przewidywała, co prowadzi do strat na tym segmencie biznesu.
To odsłania ważną ryzykowność modelu kosztowego w AI: jeśli dostawcy podniosą ceny dostępu do najpotężniejszych modeli, wiele startupów, które dziś opierają swoją ofertę na tanim lub przewidywalnym API (np. do generowania, analizy czy automatyzacji), może nagle stanąć przed wyborem: zdecydować się na podwyżki cen dla klientów lub obciąć marże, które już są cienkie.
Z perspektywy inwestycyjnej taka presja cenowa staje się nowym testem trwałości modeli biznesowych wewnątrz ekosystemu AI. Startupy, które zaprojektowały swoje produkty jako „nakładka na jeden model” z niskim kosztem jednostkowym, będą bardziej narażone na szkody wynikające z normalizacji cen. Natomiast firmy, które potrafią optymalizować proces wnioskowania (inference), używać wielu modeli, a także łączyć AI z własną logiką, danymi i przepływami pracy klientów zyskają przewagę odporną na fluktuacje kosztów infrastruktury.
AI bez danych nie ma przewagi konkurencyjnej
Wraz z powszechną dostępnością zaawansowanych modeli bazowych, przewaga konkurencyjna startupów AI coraz rzadziej wynika z samego algorytmu. W 2026 roku kluczowe pytanie inwestorów nie będzie już brzmiało „którego modelu używasz?”, lecz „co potrafisz zrobić lepiej niż ChatGPT, Gemini czy Claude – i dlaczego uważasz, że LLMy nie zrobią tego jutro same?”. Odpowiedź na to pytanie niemal zawsze prowadzi do konkluzji, że prawdziwą wartością staje się sposób wykorzystania danych, kontekstu oraz głębokość integracji z realnymi procesami biznesowymi.
Proprietary data, data flywheel i głęboka integracja
Wygrywają startupy, które budują trwałą przewagę wokół AI — opartą na danych, integracji i osadzeniu w procesach klientów — a nie takie, które wykorzystują ją jedynie jako łatwo wymienialną warstwę funkcjonalną. Dotyczy to w szczególności firm, które posiadają lub systematycznie pozyskują własne dane (proprietary data), niedostępne dla modeli ogólnego przeznaczenia; projektują samonapędzające się systemy (data flywheel), w których każdy kolejny klient poprawia jakość produktu; oraz są głęboko osadzone w istniejących systemach i workflowach klientów, podnosząc koszty zmiany dostawcy i utrudniając prostą replikację rozwiązania.
W przeciwieństwie do tego, rozwiązania oparte wyłącznie na publicznie dostępnych danych, generycznych modelach i powierzchownej warstwie produktowej coraz częściej postrzegane są jako proste nakładki na modele biznesowe, a nie samodzielne produkty technologiczne. W 2026 roku produkty AI, które nie mają propozycji wartości pozwalającej im utrzymać przewagę konkurencyjną – danych, dystrybucji lub głębokiej integracji – przestaje być tezą inwestycyjną, a staje się jedynie ciekawym demo.
DeepTech i suwerenność technologiczna jako trend inwestycyjny w Europie
Geopolityka na stałe zagościła w komitetach inwestycyjnych. W 2026 roku fundusze VC (szczególnie w Europie) kładą więc duży nacisk na Dual-Use Technology i suwerenność.
Sektory takie jak DefenseTech, SpaceTech oraz EnergyTech – kiedyś typowo korzystające z programów grantowych itp. – coraz częściej trafiają na short-listy tradycyjnych funduszy jako skalowalne spółki technologiczne z realnym popytem instytucjonalnym. Suwerenność technologiczna oznacza dziś zdolność do rozwijania, utrzymania i kontrolowania kluczowych kompetencji lokalnie – od IP i zespołu po infrastrukturę i łańcuch dostaw.
Coraz częściej jesteśmy świadkami rund o charakterze hybrydowym, w których kapitał prywatny uzupełniany jest grantami celowymi i programami publicznymi finansującymi rozwój strategicznej infrastruktury. Dla inwestorów oznacza to nowy profil ryzyka, na który wpływają dłuższe cykle decyzyjne i większa rola regulacji, ale który jednocześnie daje większą przewidywalność popytu i dostęp do kapitału niepowodującego rozwodnienia udziałów właścicieli.
Wzrost wertykalnych startupów: koniec platform one-size-fits-all
W 2026 roku rynek zweryfikuje uniwersalne platformy typu „one-size-fits-all”. Zobaczymy wyraźny odwrót od generycznych narzędzi na rzecz rozwiązań wertykalnych, które są szyte na miarę konkretnych branż i procesów. Wygrywają ci, którzy rozumieją jeden problem bardzo głęboko, zamiast rozwiązywać wiele powierzchownie. Uniwersalne platformy ustąpią więc miejsca produktom wertykalnym i wyspecjalizowanym, np.:
- AI dla konkretnych branż (medtech, legal, przemysł, energetyka),
- SaaS dla wąskich ról (np. revenue ops, compliance, supply chain).
Od wdrożeń customowych do skalowalnych produktów
Warto przy tym zauważyć, że na obecnym etapie adopcji AI dominującym modelem wdrożeń w dużych organizacjach nie są jeszcze gotowe, uniwersalne produkty, lecz rozwiązania silnie customizowane – projektowane i implementowane przez firmy konsultingowe oraz integratorów technologicznych (tj. firmy lub specjalistów łączących różne komponenty, sprzęt i oprogramowanie w jeden spójny, wydajny system, co umożliwia automatyzację procesów i zwiększenie efektywności). AI jest dziś często „wbudowywane” w istniejące procesy, dane i systemy konkretnej organizacji, zamiast dostarczane jako gotowy, pudełkowy produkt.
Z perspektywy rynkowej i inwestycyjnej można to traktować jako fazę przejściową. To właśnie z tych customowych wdrożeń – powtarzalnych problemów, wspólnych wzorców i sprawdzonych architektur – będą w kolejnych latach wyłaniać się skalowalne produkty. Wielu przyszłych liderów wertykalnego SaaS-u i narzędzi AI-native nie powstanie więc „od zera”, lecz jako produktowa destylacja rozwiązań, które najpierw sprawdziły się w modelu projektowym u dużych klientów.
Go-to-market jako kluczowa przewaga konkurencyjna startupów AI
W świecie, w którym dostęp do zaawansowanych modeli AI staje się coraz bardziej powszechny, a różnice technologiczne pomiędzy produktami szybko się zacierają, sama technologia przestaje być trwałą przewagą konkurencyjną. W 2026 roku dla wielu startupów AI problemem nie jest już to, czy da się zbudować dany produkt, lecz kto i jak będzie w stanie skutecznie go sprzedać, wdrożyć i skalować. Coraz częściej wąskim gardłem nie jest jakość modelu, ale dostęp do klienta, zrozumienie jego procesu decyzyjnego oraz zdolność do przeprowadzenia organizacji przez realną zmianę sposobu pracy.
W praktyce oznacza to powrót do podstaw: wygrywają zespoły, które od początku projektują produkt z myślą o dystrybucji, a nie tylko o funkcjonalnościach. Przewagę budują startupy, które mają jasno określony kanał dotarcia do klienta, rozwiązują bardzo konkretny problem jednej roli decyzyjnej zamiast próbować „sprzedawać AI całej organizacji” oraz potrafią jasno zakomunikować i policzyć wartość biznesową.
Z perspektywy inwestorów oznacza to wyraźny zwrot w stronę zespołów, które równie dobrze jak technologię rozumieją sprzedaż, wdrożenia i adopcję produktu po stronie klienta. W 2026 roku świetny produkt bez przemyślanej strategii go-to-market nie jest już niedoszacowaną okazją – jest po prostu zbyt dużym ryzykiem.
Podsumowanie: co naprawdę decyduje o wygranej w 2026 roku
Jeśli 2025 był rokiem „upowszechnienia AI”, to 2026 będzie rokiem jej integracji i specjalizacji. Technologia przestaje być wyróżnikiem sama w sobie – zamiast tego liczy się to, jak głęboko jest osadzona w danych, procesach i modelu biznesowym.
Coraz wyraźniej widać też, że w świecie, w którym dostęp do zaawansowanej technologii jest powszechny, przewaga konkurencyjna częściej wynika z dobrze zaplanowanej dystrybucji niż z samego stacku technologicznego. Startupy, które potrafią dotrzeć do klienta, wdrożyć produkt i zbudować trwałą adopcję wygrywają z tymi, które koncentrują się wyłącznie na innowacji technologicznej.
Dla founderów oznacza to konieczność budowania firm,które potrafią znaleźć i utrzymać przewagi konkurencyjne mimo postępującej komodytyzacji technologii – na przykład poprzez efektywną dystrybucję, głęboką integrację z procesami klienta lub unikalne dane. Dla inwestorów zaś oznacza to powrót do podstaw: jakości zespołu, ekonomiki produktu, realnej przewagi konkurencyjnej oraz zdolności do skalowania sprzedaży, a nie tylko technologii.
Budujesz coś w tym kierunku? Porozmawiajmy
Jeśli pracujesz nad produktem, który wpisuje się w opisane powyżej trendy – wykorzystuje AI jako realny element operacyjny, rozwiązuje konkretny problem w wybranej branży, ma przemyślany model dystrybucji i zdrową ekonomię jednostkową – chętnie porozmawiamy.
Aktywnie inwestujemy w startupy na etapach pre-seed i seed, wspierając zespoły, które budują wyspecjalizowane, technologicznie defensywne produkty z ambicją skalowania w Europie i globalnie.
Jeśli rozwijasz projekt w obszarze AI, DeepTech, Cybersecurity, EnergyTech, MedTech lub budujesz wertykalny SaaS z jasno zdefiniowanym go-to-market, napisz do nas na contact@thcpathfinder.com lub bezpośrednio do autora: aron.nowosad@thcpathfinder.com.