#rynekpracy — Public Fediverse posts

https://www.europesays.com/pl/616326/ Ponad 1,13 mln cudzoziemców wykonywało pracę w Polsce. W woj. lubelskim dominują Ukraińcy i Białorusini #CudzoziemcyWPolsce #DaneGUS #lublin #ObywateleBiałorusi #PL #Poland #Polish #Polska #Polski #PracownicyZUkrainy #RynekPracy #UmowyZlecenia #WojewództwoLubelskie #ZatrudnienieCudzoziemców

https://www.europesays.com/pl/613838/ Tyle zarabiają mieszkańcy Lubelskiego. Mediana płac wyraźnie poniżej średniej #DaneZaLuty2026 #lublin #MedianaWynagrodzeń #PL #PłaceWLubelskiem #Poland #Polish #Polska #Polski #PrzeciętneWynagrodzenie #RynekPracy #WynagrodzeniaWWojewództwieLubelskim #WynagrodzenieBrutto #ZarobkiWPolsce

Jak wykorzystać Gemini Live do treningu przed rozmową o pracę?

Stres związany z rozmową rekrutacyjną potrafi sparaliżować nawet najlepiej przygotowanego kandydata. Choć w sieci nie brakuje list z gotowymi pytaniami, nic nie zastąpi symulacji rozmowy na żywo.

Okazuje się, że zamiast prosić o pomoc znajomych, do roli rekrutera można zaangażować sztuczną inteligencję. Google przypomina, że funkcja Gemini Live pozwala na przeprowadzenie darmowego, realistycznego i bezstresowego treningu głosowego w bezpiecznym środowisku.

To świetny pretekst, by pokazać, że asystenci AI przestają być tylko zaawansowaną wyszukiwarką, a stają się realnymi partnerami w codziennych zadaniach. Zamiast pisać ogólne prompty, warto podejść do tematu metodycznie. Trening z Gemini najlepiej podzielić na trzy konkretne kroki, które pozwolą wycisnąć z modelu jak najwięcej.

Krok 1: nakarm model kontekstem

Sztuczna inteligencja jest tak dobra, jak dane, które otrzyma na starcie. Zanim uruchomisz tryb głosowy, musisz precyzyjnie określić zasady gry. Skopiuj i wklej treść ogłoszenia o pracę, na które aplikujesz oraz dodaj kluczowe informacje o sobie – swoje doświadczenie, mocne strony oraz ewentualne obawy.

Warto użyć konkretnego polecenia tekstowego, np.:

„Przygotowuję się do rozmowy rekrutacyjnej na stanowisko [nazwa stanowiska]. Poniżej wklejam treść ogłoszenia oraz kilka informacji o sobie. Przeanalizuj ofertę oraz dołączone treści na mój temat. Wskaż najważniejsze kompetencje potrzebne na tym stanowisku i przygotuj 3-5 pytań, które rekruter może zadać, aby sprawdzić moje dopasowanie do roli”.

Krok 2: uruchom symulację głosową w Gemini Live

Gdy model przetworzy dane, czas na właściwy trening. Przełączenie Gemini w tryb Live (rozmowy głosowej) pozwala ćwiczyć nie tylko samą treść odpowiedzi, ale również tempo mówienia, opanowanie stresu oraz umiejętność szybkiego reagowania na niespodziewane pytania.

Aby zmusić AI do wejścia w rolę, podaj mu następujący prompt:

„Przeprowadź ze mną symulację 10-minutowej rozmowy rekrutacyjnej na podstawie załączonej oferty pracy i informacji, które Ci przekazałem. Wciel się w rolę rekrutera tej firmy. Zadawaj pytania jedno po drugim, jak na prawdziwym spotkaniu. Po każdym pytaniu czekaj na moją odpowiedź. Nie podpowiadaj mi w trakcie rozmowy. Zadawaj pytania pogłębiające, jeśli moja odpowiedź będzie zbyt ogólna”.

Podczas takiej sesji możesz bez przeszkód testować różne scenariusze, w tym rozmowę w języku obcym, co dla wielu osób jest najbardziej stresującym elementem rekrutacji.

Krok 3: ocena rekrutera

Największą zaletą korzystania z AI w tym procesie jest możliwość uzyskania natychmiastowej i obiektywnej informacji zwrotnej. Po zakończeniu symulacji głosowej wróć do trybu tekstowego i poproś Gemini o analizę Twoich wypowiedzi.

„Przeanalizuj moje odpowiedzi jak doświadczony rekruter. Oceń, które fragmenty były konkretne, przekonujące i dobrze dopasowane do oferty, a które brzmiały zbyt ogólnie lub niepewnie. Wskaż przykłady z moich odpowiedzi i zaproponuj, jak mogę je poprawić. Przygotuj też alternatywną wersję odpowiedzi na zadane pytanie”.

Przełam barierę braku doświadczenia

Wielu kandydatów, szczególnie na początku drogi zawodowej, uważa, że ich CV jest puste. Google słusznie zwraca uwagę na fakt, że kompetencje miękkie i techniczne budujemy w miejscach, które rzadko kojarzymy z pracą. Zarządzanie serwerem na Discordzie, koordynowanie projektów szkolnych czy prowadzenie profili w mediach społecznościowych to dla nowoczesnego rekrutera dowód na organizację pracy i odpowiedzialność.

Wakacyjny nadzór nad smartfonem. Google rozbudowuje narzędzia kontroli w systemie Android

Gemini pomoże „przetłumaczyć” te aktywności na profesjonalny język korzyści, unikając jednocześnie sztucznego, korporacyjnego żargonu. Wystarczy poprosić model o wyciągnięcie esencji z Twoich hobbystycznych projektów i dopasowanie ich do profilu stanowiska. Technologia nie przejdzie rozmowy za Ciebie, ale może zdjąć z barków lwią część stresu.

Jak wykorzystać Gemini Live do treningu przed rozmową o pracę?

Stres związany z rozmową rekrutacyjną potrafi sparaliżować nawet najlepiej przygotowanego kandydata. Choć w sieci nie brakuje list z gotowymi pytaniami, nic nie zastąpi symulacji rozmowy na żywo.

Okazuje się, że zamiast prosić o pomoc znajomych, do roli rekrutera można zaangażować sztuczną inteligencję. Google przypomina, że funkcja Gemini Live pozwala na przeprowadzenie darmowego, realistycznego i bezstresowego treningu głosowego w bezpiecznym środowisku.

To świetny pretekst, by pokazać, że asystenci AI przestają być tylko zaawansowaną wyszukiwarką, a stają się realnymi partnerami w codziennych zadaniach. Zamiast pisać ogólne prompty, warto podejść do tematu metodycznie. Trening z Gemini najlepiej podzielić na trzy konkretne kroki, które pozwolą wycisnąć z modelu jak najwięcej.

Krok 1: nakarm model kontekstem

Sztuczna inteligencja jest tak dobra, jak dane, które otrzyma na starcie. Zanim uruchomisz tryb głosowy, musisz precyzyjnie określić zasady gry. Skopiuj i wklej treść ogłoszenia o pracę, na które aplikujesz oraz dodaj kluczowe informacje o sobie – swoje doświadczenie, mocne strony oraz ewentualne obawy.

Warto użyć konkretnego polecenia tekstowego, np.:

„Przygotowuję się do rozmowy rekrutacyjnej na stanowisko [nazwa stanowiska]. Poniżej wklejam treść ogłoszenia oraz kilka informacji o sobie. Przeanalizuj ofertę oraz dołączone treści na mój temat. Wskaż najważniejsze kompetencje potrzebne na tym stanowisku i przygotuj 3-5 pytań, które rekruter może zadać, aby sprawdzić moje dopasowanie do roli”.

Krok 2: uruchom symulację głosową w Gemini Live

Gdy model przetworzy dane, czas na właściwy trening. Przełączenie Gemini w tryb Live (rozmowy głosowej) pozwala ćwiczyć nie tylko samą treść odpowiedzi, ale również tempo mówienia, opanowanie stresu oraz umiejętność szybkiego reagowania na niespodziewane pytania.

Aby zmusić AI do wejścia w rolę, podaj mu następujący prompt:

„Przeprowadź ze mną symulację 10-minutowej rozmowy rekrutacyjnej na podstawie załączonej oferty pracy i informacji, które Ci przekazałem. Wciel się w rolę rekrutera tej firmy. Zadawaj pytania jedno po drugim, jak na prawdziwym spotkaniu. Po każdym pytaniu czekaj na moją odpowiedź. Nie podpowiadaj mi w trakcie rozmowy. Zadawaj pytania pogłębiające, jeśli moja odpowiedź będzie zbyt ogólna”.

Podczas takiej sesji możesz bez przeszkód testować różne scenariusze, w tym rozmowę w języku obcym, co dla wielu osób jest najbardziej stresującym elementem rekrutacji.

Krok 3: ocena rekrutera

Największą zaletą korzystania z AI w tym procesie jest możliwość uzyskania natychmiastowej i obiektywnej informacji zwrotnej. Po zakończeniu symulacji głosowej wróć do trybu tekstowego i poproś Gemini o analizę Twoich wypowiedzi.

„Przeanalizuj moje odpowiedzi jak doświadczony rekruter. Oceń, które fragmenty były konkretne, przekonujące i dobrze dopasowane do oferty, a które brzmiały zbyt ogólnie lub niepewnie. Wskaż przykłady z moich odpowiedzi i zaproponuj, jak mogę je poprawić. Przygotuj też alternatywną wersję odpowiedzi na zadane pytanie”.

Przełam barierę braku doświadczenia

Wielu kandydatów, szczególnie na początku drogi zawodowej, uważa, że ich CV jest puste. Google słusznie zwraca uwagę na fakt, że kompetencje miękkie i techniczne budujemy w miejscach, które rzadko kojarzymy z pracą. Zarządzanie serwerem na Discordzie, koordynowanie projektów szkolnych czy prowadzenie profili w mediach społecznościowych to dla nowoczesnego rekrutera dowód na organizację pracy i odpowiedzialność.

Wakacyjny nadzór nad smartfonem. Google rozbudowuje narzędzia kontroli w systemie Android

Gemini pomoże „przetłumaczyć” te aktywności na profesjonalny język korzyści, unikając jednocześnie sztucznego, korporacyjnego żargonu. Wystarczy poprosić model o wyciągnięcie esencji z Twoich hobbystycznych projektów i dopasowanie ich do profilu stanowiska. Technologia nie przejdzie rozmowy za Ciebie, ale może zdjąć z barków lwią część stresu.

Jak wykorzystać Gemini Live do treningu przed rozmową o pracę?

Stres związany z rozmową rekrutacyjną potrafi sparaliżować nawet najlepiej przygotowanego kandydata. Choć w sieci nie brakuje list z gotowymi pytaniami, nic nie zastąpi symulacji rozmowy na żywo.

Okazuje się, że zamiast prosić o pomoc znajomych, do roli rekrutera można zaangażować sztuczną inteligencję. Google przypomina, że funkcja Gemini Live pozwala na przeprowadzenie darmowego, realistycznego i bezstresowego treningu głosowego w bezpiecznym środowisku.

To świetny pretekst, by pokazać, że asystenci AI przestają być tylko zaawansowaną wyszukiwarką, a stają się realnymi partnerami w codziennych zadaniach. Zamiast pisać ogólne prompty, warto podejść do tematu metodycznie. Trening z Gemini najlepiej podzielić na trzy konkretne kroki, które pozwolą wycisnąć z modelu jak najwięcej.

Krok 1: nakarm model kontekstem

Sztuczna inteligencja jest tak dobra, jak dane, które otrzyma na starcie. Zanim uruchomisz tryb głosowy, musisz precyzyjnie określić zasady gry. Skopiuj i wklej treść ogłoszenia o pracę, na które aplikujesz oraz dodaj kluczowe informacje o sobie – swoje doświadczenie, mocne strony oraz ewentualne obawy.

Warto użyć konkretnego polecenia tekstowego, np.:

„Przygotowuję się do rozmowy rekrutacyjnej na stanowisko [nazwa stanowiska]. Poniżej wklejam treść ogłoszenia oraz kilka informacji o sobie. Przeanalizuj ofertę oraz dołączone treści na mój temat. Wskaż najważniejsze kompetencje potrzebne na tym stanowisku i przygotuj 3-5 pytań, które rekruter może zadać, aby sprawdzić moje dopasowanie do roli”.

Krok 2: uruchom symulację głosową w Gemini Live

Gdy model przetworzy dane, czas na właściwy trening. Przełączenie Gemini w tryb Live (rozmowy głosowej) pozwala ćwiczyć nie tylko samą treść odpowiedzi, ale również tempo mówienia, opanowanie stresu oraz umiejętność szybkiego reagowania na niespodziewane pytania.

Aby zmusić AI do wejścia w rolę, podaj mu następujący prompt:

„Przeprowadź ze mną symulację 10-minutowej rozmowy rekrutacyjnej na podstawie załączonej oferty pracy i informacji, które Ci przekazałem. Wciel się w rolę rekrutera tej firmy. Zadawaj pytania jedno po drugim, jak na prawdziwym spotkaniu. Po każdym pytaniu czekaj na moją odpowiedź. Nie podpowiadaj mi w trakcie rozmowy. Zadawaj pytania pogłębiające, jeśli moja odpowiedź będzie zbyt ogólna”.

Podczas takiej sesji możesz bez przeszkód testować różne scenariusze, w tym rozmowę w języku obcym, co dla wielu osób jest najbardziej stresującym elementem rekrutacji.

Krok 3: ocena rekrutera

Największą zaletą korzystania z AI w tym procesie jest możliwość uzyskania natychmiastowej i obiektywnej informacji zwrotnej. Po zakończeniu symulacji głosowej wróć do trybu tekstowego i poproś Gemini o analizę Twoich wypowiedzi.

„Przeanalizuj moje odpowiedzi jak doświadczony rekruter. Oceń, które fragmenty były konkretne, przekonujące i dobrze dopasowane do oferty, a które brzmiały zbyt ogólnie lub niepewnie. Wskaż przykłady z moich odpowiedzi i zaproponuj, jak mogę je poprawić. Przygotuj też alternatywną wersję odpowiedzi na zadane pytanie”.

Przełam barierę braku doświadczenia

Wielu kandydatów, szczególnie na początku drogi zawodowej, uważa, że ich CV jest puste. Google słusznie zwraca uwagę na fakt, że kompetencje miękkie i techniczne budujemy w miejscach, które rzadko kojarzymy z pracą. Zarządzanie serwerem na Discordzie, koordynowanie projektów szkolnych czy prowadzenie profili w mediach społecznościowych to dla nowoczesnego rekrutera dowód na organizację pracy i odpowiedzialność.

Wakacyjny nadzór nad smartfonem. Google rozbudowuje narzędzia kontroli w systemie Android

Gemini pomoże „przetłumaczyć” te aktywności na profesjonalny język korzyści, unikając jednocześnie sztucznego, korporacyjnego żargonu. Wystarczy poprosić model o wyciągnięcie esencji z Twoich hobbystycznych projektów i dopasowanie ich do profilu stanowiska. Technologia nie przejdzie rozmowy za Ciebie, ale może zdjąć z barków lwią część stresu.

https://www.europesays.com/pl/544086/ Tomasz Wróblewski w Newsmax Polska o PIP, B2B i kosztach pracy #JakNowePrzepisyPipWpłynąNaPrzedsiębiorców #KosztyPracyWPolsce #PL #Poland #Polish #Polska #Polski #RegulacjePip #RynekPracy #TomaszWróblewskiKosztyPracyB2b #UmowyB2b #WpływRegulacjiPipNaUmowyB2b

Skutki kryzysu demograficznego. Japonia wdroży system AI dla 10 milionów robotów

Starzejące się społeczeństwo i pogłębiający się brak rąk do pracy zmuszają Japonię do zdecydowanych kroków.

Zamiast otwierać granice dla masowej migracji, rząd w Tokio stawia na sztuczną inteligencję i automatyzację. Do 2040 roku w 18 kluczowych branżach japońskiej gospodarki ma pojawi się 10 milionów autonomicznych maszyn. To oficjalna strategia państwowa, na którą uruchomiono już finansowanie.

Czteroramienny robot Helios. Orbit Robotics stworzyło maszynę do pracy w mikrograwitacji

Fizyczne AI zamiast prostych skryptów

Japońskie Ministerstwo Przemysłu (METI) oraz agencja innowacji NEDO powierzyły to zadanie krajowemu laboratorium badawczemu AIST oraz spółce Noetra. Celem projektu, zaplanowanego do 2030 roku, jest stworzenie multimodalnego modelu bazowego. System ma jednocześnie przetwarzać język naturalny, obraz wideo oraz dane z czujników maszyny.

Dzięki temu roboty przestaną jedynie powtarzać z góry zaprogramowane sekwencje ruchów. Nowe oprogramowanie pozwoli im samodzielnie interpretować otoczenie, oceniać sytuację w pomieszczeniu i reagować na zmiany. Pierwsza wersja systemu ma ujrzeć światło dzienne jeszcze w tym roku fiskalnym, a bazą dla algorytmów będą dane dostarczone przez japońskie przedsiębiorstwa produkcyjne.

Za projektem stoi krajowe konsorcjum. Noetra to podmiot kontrolowany przez takie marki jak SoftBank, NEC, Sony Group oraz Honda, a nad dołączeniem do struktur zastanawiają się już Fujitsu i Rakuten. Rząd zebrał w jednym miejscu podmioty odpowiedzialne za oprogramowanie, sensorykę oraz mechanikę, by stworzyć gotowy produkt komercyjny.

Fundusze pod nadzorem urzędników

Budżet projektu na najbliższe pięć lat może sięgnąć jednego biliona jenów (około 6,1 miliarda dolarów). Sam obecny rok fiskalny pochłonie około 2,3 miliarda dolarów, które zostaną sfinansowane ze specjalnych obligacji rządowych przeznaczonych na transformację gospodarki. Tokio zabezpieczyło się jednak przed ewentualnym niepowodzeniem i nie daje korporacjom wolnej ręki.

Finansowanie zostało zablokowane na pierwsze dwa lata. Po tym okresie projekt przejdzie przez proces weryfikacji etapowej. Jeśli konsorcjum nie zrealizuje zakładanych kamieni milowych lub stworzony model AI okaże się niewystarczający, rząd ma prawo wstrzymać dalsze wypłaty.

Japonia działa pod presją czasu. Tuż po ogłoszeniu strategii przez Tokio, analogiczny program robotyzacji zapowiedziała Korea Południowa, która mierzy się z podobnymi problemami demograficznymi. Oba kraje wiedzą, że wygra ten, kto pierwszy zastąpi brakujących pracowników fizycznych sprawnie działającym kodem w działającej maszynie.

Szybszy od nauczyciela. System SAIL sprawi, że roboty w końcu przestaną się ślamazarzyć

Skutki kryzysu demograficznego. Japonia wdroży system AI dla 10 milionów robotów

Starzejące się społeczeństwo i pogłębiający się brak rąk do pracy zmuszają Japonię do zdecydowanych kroków.

Zamiast otwierać granice dla masowej migracji, rząd w Tokio stawia na sztuczną inteligencję i automatyzację. Do 2040 roku w 18 kluczowych branżach japońskiej gospodarki ma pojawi się 10 milionów autonomicznych maszyn. To oficjalna strategia państwowa, na którą uruchomiono już finansowanie.

Czteroramienny robot Helios. Orbit Robotics stworzyło maszynę do pracy w mikrograwitacji

Fizyczne AI zamiast prostych skryptów

Japońskie Ministerstwo Przemysłu (METI) oraz agencja innowacji NEDO powierzyły to zadanie krajowemu laboratorium badawczemu AIST oraz spółce Noetra. Celem projektu, zaplanowanego do 2030 roku, jest stworzenie multimodalnego modelu bazowego. System ma jednocześnie przetwarzać język naturalny, obraz wideo oraz dane z czujników maszyny.

Dzięki temu roboty przestaną jedynie powtarzać z góry zaprogramowane sekwencje ruchów. Nowe oprogramowanie pozwoli im samodzielnie interpretować otoczenie, oceniać sytuację w pomieszczeniu i reagować na zmiany. Pierwsza wersja systemu ma ujrzeć światło dzienne jeszcze w tym roku fiskalnym, a bazą dla algorytmów będą dane dostarczone przez japońskie przedsiębiorstwa produkcyjne.

Za projektem stoi krajowe konsorcjum. Noetra to podmiot kontrolowany przez takie marki jak SoftBank, NEC, Sony Group oraz Honda, a nad dołączeniem do struktur zastanawiają się już Fujitsu i Rakuten. Rząd zebrał w jednym miejscu podmioty odpowiedzialne za oprogramowanie, sensorykę oraz mechanikę, by stworzyć gotowy produkt komercyjny.

Fundusze pod nadzorem urzędników

Budżet projektu na najbliższe pięć lat może sięgnąć jednego biliona jenów (około 6,1 miliarda dolarów). Sam obecny rok fiskalny pochłonie około 2,3 miliarda dolarów, które zostaną sfinansowane ze specjalnych obligacji rządowych przeznaczonych na transformację gospodarki. Tokio zabezpieczyło się jednak przed ewentualnym niepowodzeniem i nie daje korporacjom wolnej ręki.

Finansowanie zostało zablokowane na pierwsze dwa lata. Po tym okresie projekt przejdzie przez proces weryfikacji etapowej. Jeśli konsorcjum nie zrealizuje zakładanych kamieni milowych lub stworzony model AI okaże się niewystarczający, rząd ma prawo wstrzymać dalsze wypłaty.

Japonia działa pod presją czasu. Tuż po ogłoszeniu strategii przez Tokio, analogiczny program robotyzacji zapowiedziała Korea Południowa, która mierzy się z podobnymi problemami demograficznymi. Oba kraje wiedzą, że wygra ten, kto pierwszy zastąpi brakujących pracowników fizycznych sprawnie działającym kodem w działającej maszynie.

Szybszy od nauczyciela. System SAIL sprawi, że roboty w końcu przestaną się ślamazarzyć

Skutki kryzysu demograficznego. Japonia wdroży system AI dla 10 milionów robotów

Starzejące się społeczeństwo i pogłębiający się brak rąk do pracy zmuszają Japonię do zdecydowanych kroków.

Zamiast otwierać granice dla masowej migracji, rząd w Tokio stawia na sztuczną inteligencję i automatyzację. Do 2040 roku w 18 kluczowych branżach japońskiej gospodarki ma pojawi się 10 milionów autonomicznych maszyn. To oficjalna strategia państwowa, na którą uruchomiono już finansowanie.

Czteroramienny robot Helios. Orbit Robotics stworzyło maszynę do pracy w mikrograwitacji

Fizyczne AI zamiast prostych skryptów

Japońskie Ministerstwo Przemysłu (METI) oraz agencja innowacji NEDO powierzyły to zadanie krajowemu laboratorium badawczemu AIST oraz spółce Noetra. Celem projektu, zaplanowanego do 2030 roku, jest stworzenie multimodalnego modelu bazowego. System ma jednocześnie przetwarzać język naturalny, obraz wideo oraz dane z czujników maszyny.

Dzięki temu roboty przestaną jedynie powtarzać z góry zaprogramowane sekwencje ruchów. Nowe oprogramowanie pozwoli im samodzielnie interpretować otoczenie, oceniać sytuację w pomieszczeniu i reagować na zmiany. Pierwsza wersja systemu ma ujrzeć światło dzienne jeszcze w tym roku fiskalnym, a bazą dla algorytmów będą dane dostarczone przez japońskie przedsiębiorstwa produkcyjne.

Za projektem stoi krajowe konsorcjum. Noetra to podmiot kontrolowany przez takie marki jak SoftBank, NEC, Sony Group oraz Honda, a nad dołączeniem do struktur zastanawiają się już Fujitsu i Rakuten. Rząd zebrał w jednym miejscu podmioty odpowiedzialne za oprogramowanie, sensorykę oraz mechanikę, by stworzyć gotowy produkt komercyjny.

Fundusze pod nadzorem urzędników

Budżet projektu na najbliższe pięć lat może sięgnąć jednego biliona jenów (około 6,1 miliarda dolarów). Sam obecny rok fiskalny pochłonie około 2,3 miliarda dolarów, które zostaną sfinansowane ze specjalnych obligacji rządowych przeznaczonych na transformację gospodarki. Tokio zabezpieczyło się jednak przed ewentualnym niepowodzeniem i nie daje korporacjom wolnej ręki.

Finansowanie zostało zablokowane na pierwsze dwa lata. Po tym okresie projekt przejdzie przez proces weryfikacji etapowej. Jeśli konsorcjum nie zrealizuje zakładanych kamieni milowych lub stworzony model AI okaże się niewystarczający, rząd ma prawo wstrzymać dalsze wypłaty.

Japonia działa pod presją czasu. Tuż po ogłoszeniu strategii przez Tokio, analogiczny program robotyzacji zapowiedziała Korea Południowa, która mierzy się z podobnymi problemami demograficznymi. Oba kraje wiedzą, że wygra ten, kto pierwszy zastąpi brakujących pracowników fizycznych sprawnie działającym kodem w działającej maszynie.

Szybszy od nauczyciela. System SAIL sprawi, że roboty w końcu przestaną się ślamazarzyć

https://www.europesays.com/pl/513678/ Polska debata o migracji utknęła. Mamy sposób, żeby ją odblokować #AsymilacjaImigrantów #CudzoziemcyWPolsce #DebataOMigracji #imigranci #ImigranciWPolsce #IntegracjaCudzoziemców #IntegracjaMigrantów #migracja #MigranciWPolsce #PanelObywatelski #PL #Poland #Polish #PolitykaMigracyjna #PolitykaSpołeczna #Polska #PolskaTożsamość #Polski #PracownicyZUkrainy #RynekPracy #StrategiaMigracyjna #TożsamośćNarodowa

https://www.europesays.com/pl/497428/ Płacą 26 tysięcy miesięcznie… netto! Pracę dają od ręki. Ani matura, ani studia nie są potrzebne #Biznes #Business #fachowcy #PL #Poland #Polish #Polska #Polski #RynekPracy #stawki #wynagrodzenie

https://www.europesays.com/pl/?p=493407 Pracę dają od ręki. Płacą 19 tysięcy miesięcznie! Nie są potrzebne ani matura, ani studia #Biznes #Business #fachowcy #PL #Poland #Polish #Polska #Polski #RynekPracy #stawki #wynagrodzenie

https://www.europesays.com/pl/482068/ UOKiK tropi zmowę na rynku pracy. Przeszukania w pięciu spółkach #BaderPolska #Biznes #Business #DolnyŚląsk #dorzeczy #Ekonomia #GerresheimerBolesławiec #HoerbigerAutomotive #konkurencja #kraj #pieniądze #PL #płace #podejrzenie #Poland #Polish #Polska #Polski #postepowanie #pracownicy #przestepstwo #RynekPracy #slask #spółki #ToyotaBoshokuEurope #ToyotaBoshokuPoland #uokik #zmowa

https://www.europesays.com/pl/469007/ UOKiK stawia zarzuty Dino, jego menadżerom i czterem firmom przewozowym #DamianCygan #Dino #DinoPolska #dorzeczy #Ekonomia #kraj #PL #Poland #Polish #Polska #Polski #RynekPracy #uokik #zmowa

https://www.europesays.com/pl/445532/ Dino i dyskonty to za mało. Gigantyczne zadłużenie mieszkańców wsi i małych miasteczek #Dino #DinoPolska #KrajowyRejestrDługów #KredytyKonsumenckie #PL #Poland #Polish #Polska #Polski #RynekPracy #ZadłużeniePolaków

Szybszy od nauczyciela. System SAIL sprawi, że roboty w końcu przestaną się ślamazarzyć

Jeśli kiedykolwiek widzieliście robota składającego ręczniki lub parzącego kawę, prawdopodobnie uderzyła was jedna rzecz: bolesna powolność.

Dotychczasowy standard nauki maszyn – tzw. Imitation Learning (uczenie przez naśladownictwo) – miał bowiem twardy szklany sufit. Robot mógł być co najwyżej tak szybki, jak człowiek, który pokazywał mu daną czynność.

Naukowcy z Georgia Tech właśnie rozbili ten sufit systemem SAIL (Speed Adaptation for Imitation Learning). Efekt? Robot, który uczy się od ciebie, ale wykonuje zadanie nawet 3-4 razy szybciej.

Przełamanie bariery demonstracji

Tradycyjne klonowanie zachowań jako metoda uczenia robotów polega na tym, że człowiek (za pomocą sensorów lub kamer) pokazuje robotowi, jak np. układać owoce na talerzu. Problem w tym, że przy próbie przyspieszenia tego ruchu, roboty zazwyczaj traciły koordynację, wpadały w wibracje lub po prostu psuły otoczenie. Fizyka przy wyższych prędkościach działa inaczej, a standardowe AI nie potrafiło „przeskalować” dynamiki ruchu.

System SAIL rozwiązuje to modułowo:

• Wygładzanie ruchu: algorytm dba o to, by przy dużych prędkościach ramiona robota nie szarpały.
• Harmonogramowanie akcji: system kompensuje opóźnienia sprzętowe (latency), wiedząc, że sygnał musi dotrzeć do serwomechanizmu z wyprzedzeniem.
• Dynamiczna adaptacja: robot „wie”, kiedy może docisnąć gaz, a kiedy – jak przy wycieraniu tablicy – musi zwolnić, by zachować kontakt z powierzchnią i wymaganą skuteczność działania.

Wyniki, które robią wrażenie

W testach laboratoryjnych system SAIL pozwolił ramionom robotycznym na wykonanie zadań w świecie rzeczywistym 3,2 raza szybciej niż ich ludzkim instruktorom. W symulacjach ten wynik skakał nawet do 4-krotnego przebicia.

Co ważne, roboty nie traciły przy tym na precyzji. Składały ubrania, pakowały żywność i układały kubki z wystarczającą dokładnością, ale w tempie, którego żaden człowiek nie byłby w stanie utrzymać przez ośmiogodzinną zmianę, a robot zmian nie potrzebuje.

Terminator? Nie, raczej „Ręcznikator”

Tu pojawia się druga strona medalu, którą Malcolm Azania z New Atlas nazywa wprost „robotyczną apokalipsą miejsc pracy”. Według prognoz McKinsey, do 2030 roku automatyzacja może pochłonąć od 400 do 800 milionów etatów.

Twórca Roomby chce, żebyś pokochał robota. Poznaj „Familiara” – futrzastego towarzysza z AI

System SAIL sprawia, że roboty przestają być „ciekawostką z laboratorium”, a stają się realną alternatywą dla pracowników w szpitalach, domach opieki czy restauracjach. Jeśli robot potrafi składać prześcieradła cztery razy szybciej od personelu i nie potrzebuje przerwy na kawę, rachunek ekonomiczny dla właściciela placówki staje się brutalnie prosty. Z drugiej strony patrząc na poniższe wideo opublikowane przez twórców systemu SAIL, wydaje nam się, że od laboratoryjnych osiągnięć do sukcesu komercyjnego (i zastąpienia ludzi) jeszcze trochę brakuje, sami zobaczcie:

Szybszy od nauczyciela. System SAIL sprawi, że roboty w końcu przestaną się ślamazarzyć

Jeśli kiedykolwiek widzieliście robota składającego ręczniki lub parzącego kawę, prawdopodobnie uderzyła was jedna rzecz: bolesna powolność.

Dotychczasowy standard nauki maszyn – tzw. Imitation Learning (uczenie przez naśladownictwo) – miał bowiem twardy szklany sufit. Robot mógł być co najwyżej tak szybki, jak człowiek, który pokazywał mu daną czynność.

Naukowcy z Georgia Tech właśnie rozbili ten sufit systemem SAIL (Speed Adaptation for Imitation Learning). Efekt? Robot, który uczy się od ciebie, ale wykonuje zadanie nawet 3-4 razy szybciej.

Przełamanie bariery demonstracji

Tradycyjne klonowanie zachowań jako metoda uczenia robotów polega na tym, że człowiek (za pomocą sensorów lub kamer) pokazuje robotowi, jak np. układać owoce na talerzu. Problem w tym, że przy próbie przyspieszenia tego ruchu, roboty zazwyczaj traciły koordynację, wpadały w wibracje lub po prostu psuły otoczenie. Fizyka przy wyższych prędkościach działa inaczej, a standardowe AI nie potrafiło „przeskalować” dynamiki ruchu.

System SAIL rozwiązuje to modułowo:

• Wygładzanie ruchu: algorytm dba o to, by przy dużych prędkościach ramiona robota nie szarpały.
• Harmonogramowanie akcji: system kompensuje opóźnienia sprzętowe (latency), wiedząc, że sygnał musi dotrzeć do serwomechanizmu z wyprzedzeniem.
• Dynamiczna adaptacja: robot „wie”, kiedy może docisnąć gaz, a kiedy – jak przy wycieraniu tablicy – musi zwolnić, by zachować kontakt z powierzchnią i wymaganą skuteczność działania.

Wyniki, które robią wrażenie

W testach laboratoryjnych system SAIL pozwolił ramionom robotycznym na wykonanie zadań w świecie rzeczywistym 3,2 raza szybciej niż ich ludzkim instruktorom. W symulacjach ten wynik skakał nawet do 4-krotnego przebicia.

Co ważne, roboty nie traciły przy tym na precyzji. Składały ubrania, pakowały żywność i układały kubki z wystarczającą dokładnością, ale w tempie, którego żaden człowiek nie byłby w stanie utrzymać przez ośmiogodzinną zmianę, a robot zmian nie potrzebuje.

Terminator? Nie, raczej „Ręcznikator”

Tu pojawia się druga strona medalu, którą Malcolm Azania z New Atlas nazywa wprost „robotyczną apokalipsą miejsc pracy”. Według prognoz McKinsey, do 2030 roku automatyzacja może pochłonąć od 400 do 800 milionów etatów.

Twórca Roomby chce, żebyś pokochał robota. Poznaj „Familiara” – futrzastego towarzysza z AI

System SAIL sprawia, że roboty przestają być „ciekawostką z laboratorium”, a stają się realną alternatywą dla pracowników w szpitalach, domach opieki czy restauracjach. Jeśli robot potrafi składać prześcieradła cztery razy szybciej od personelu i nie potrzebuje przerwy na kawę, rachunek ekonomiczny dla właściciela placówki staje się brutalnie prosty. Z drugiej strony patrząc na poniższe wideo opublikowane przez twórców systemu SAIL, wydaje nam się, że od laboratoryjnych osiągnięć do sukcesu komercyjnego (i zastąpienia ludzi) jeszcze trochę brakuje, sami zobaczcie:

Szybszy od nauczyciela. System SAIL sprawi, że roboty w końcu przestaną się ślamazarzyć

Jeśli kiedykolwiek widzieliście robota składającego ręczniki lub parzącego kawę, prawdopodobnie uderzyła was jedna rzecz: bolesna powolność.

Dotychczasowy standard nauki maszyn – tzw. Imitation Learning (uczenie przez naśladownictwo) – miał bowiem twardy szklany sufit. Robot mógł być co najwyżej tak szybki, jak człowiek, który pokazywał mu daną czynność.

Naukowcy z Georgia Tech właśnie rozbili ten sufit systemem SAIL (Speed Adaptation for Imitation Learning). Efekt? Robot, który uczy się od ciebie, ale wykonuje zadanie nawet 3-4 razy szybciej.

Przełamanie bariery demonstracji

Tradycyjne klonowanie zachowań jako metoda uczenia robotów polega na tym, że człowiek (za pomocą sensorów lub kamer) pokazuje robotowi, jak np. układać owoce na talerzu. Problem w tym, że przy próbie przyspieszenia tego ruchu, roboty zazwyczaj traciły koordynację, wpadały w wibracje lub po prostu psuły otoczenie. Fizyka przy wyższych prędkościach działa inaczej, a standardowe AI nie potrafiło „przeskalować” dynamiki ruchu.

System SAIL rozwiązuje to modułowo:

• Wygładzanie ruchu: algorytm dba o to, by przy dużych prędkościach ramiona robota nie szarpały.
• Harmonogramowanie akcji: system kompensuje opóźnienia sprzętowe (latency), wiedząc, że sygnał musi dotrzeć do serwomechanizmu z wyprzedzeniem.
• Dynamiczna adaptacja: robot „wie”, kiedy może docisnąć gaz, a kiedy – jak przy wycieraniu tablicy – musi zwolnić, by zachować kontakt z powierzchnią i wymaganą skuteczność działania.

Wyniki, które robią wrażenie

W testach laboratoryjnych system SAIL pozwolił ramionom robotycznym na wykonanie zadań w świecie rzeczywistym 3,2 raza szybciej niż ich ludzkim instruktorom. W symulacjach ten wynik skakał nawet do 4-krotnego przebicia.

Co ważne, roboty nie traciły przy tym na precyzji. Składały ubrania, pakowały żywność i układały kubki z wystarczającą dokładnością, ale w tempie, którego żaden człowiek nie byłby w stanie utrzymać przez ośmiogodzinną zmianę, a robot zmian nie potrzebuje.

Terminator? Nie, raczej „Ręcznikator”

Tu pojawia się druga strona medalu, którą Malcolm Azania z New Atlas nazywa wprost „robotyczną apokalipsą miejsc pracy”. Według prognoz McKinsey, do 2030 roku automatyzacja może pochłonąć od 400 do 800 milionów etatów.

Twórca Roomby chce, żebyś pokochał robota. Poznaj „Familiara” – futrzastego towarzysza z AI

System SAIL sprawia, że roboty przestają być „ciekawostką z laboratorium”, a stają się realną alternatywą dla pracowników w szpitalach, domach opieki czy restauracjach. Jeśli robot potrafi składać prześcieradła cztery razy szybciej od personelu i nie potrzebuje przerwy na kawę, rachunek ekonomiczny dla właściciela placówki staje się brutalnie prosty. Z drugiej strony patrząc na poniższe wideo opublikowane przez twórców systemu SAIL, wydaje nam się, że od laboratoryjnych osiągnięć do sukcesu komercyjnego (i zastąpienia ludzi) jeszcze trochę brakuje, sami zobaczcie:

Szybszy od nauczyciela. System SAIL sprawi, że roboty w końcu przestaną się ślamazarzyć

Jeśli kiedykolwiek widzieliście robota składającego ręczniki lub parzącego kawę, prawdopodobnie uderzyła was jedna rzecz: bolesna powolność.

Dotychczasowy standard nauki maszyn – tzw. Imitation Learning (uczenie przez naśladownictwo) – miał bowiem twardy szklany sufit. Robot mógł być co najwyżej tak szybki, jak człowiek, który pokazywał mu daną czynność.

Naukowcy z Georgia Tech właśnie rozbili ten sufit systemem SAIL (Speed Adaptation for Imitation Learning). Efekt? Robot, który uczy się od ciebie, ale wykonuje zadanie nawet 3-4 razy szybciej.

Przełamanie bariery demonstracji

Tradycyjne klonowanie zachowań jako metoda uczenia robotów polega na tym, że człowiek (za pomocą sensorów lub kamer) pokazuje robotowi, jak np. układać owoce na talerzu. Problem w tym, że przy próbie przyspieszenia tego ruchu, roboty zazwyczaj traciły koordynację, wpadały w wibracje lub po prostu psuły otoczenie. Fizyka przy wyższych prędkościach działa inaczej, a standardowe AI nie potrafiło „przeskalować” dynamiki ruchu.

System SAIL rozwiązuje to modułowo:

• Wygładzanie ruchu: algorytm dba o to, by przy dużych prędkościach ramiona robota nie szarpały.
• Harmonogramowanie akcji: system kompensuje opóźnienia sprzętowe (latency), wiedząc, że sygnał musi dotrzeć do serwomechanizmu z wyprzedzeniem.
• Dynamiczna adaptacja: robot „wie”, kiedy może docisnąć gaz, a kiedy – jak przy wycieraniu tablicy – musi zwolnić, by zachować kontakt z powierzchnią i wymaganą skuteczność działania.

Wyniki, które robią wrażenie

W testach laboratoryjnych system SAIL pozwolił ramionom robotycznym na wykonanie zadań w świecie rzeczywistym 3,2 raza szybciej niż ich ludzkim instruktorom. W symulacjach ten wynik skakał nawet do 4-krotnego przebicia.

Co ważne, roboty nie traciły przy tym na precyzji. Składały ubrania, pakowały żywność i układały kubki z wystarczającą dokładnością, ale w tempie, którego żaden człowiek nie byłby w stanie utrzymać przez ośmiogodzinną zmianę, a robot zmian nie potrzebuje.

Terminator? Nie, raczej „Ręcznikator”

Tu pojawia się druga strona medalu, którą Malcolm Azania z New Atlas nazywa wprost „robotyczną apokalipsą miejsc pracy”. Według prognoz McKinsey, do 2030 roku automatyzacja może pochłonąć od 400 do 800 milionów etatów.

Twórca Roomby chce, żebyś pokochał robota. Poznaj „Familiara” – futrzastego towarzysza z AI

System SAIL sprawia, że roboty przestają być „ciekawostką z laboratorium”, a stają się realną alternatywą dla pracowników w szpitalach, domach opieki czy restauracjach. Jeśli robot potrafi składać prześcieradła cztery razy szybciej od personelu i nie potrzebuje przerwy na kawę, rachunek ekonomiczny dla właściciela placówki staje się brutalnie prosty. Z drugiej strony patrząc na poniższe wideo opublikowane przez twórców systemu SAIL, wydaje nam się, że od laboratoryjnych osiągnięć do sukcesu komercyjnego (i zastąpienia ludzi) jeszcze trochę brakuje, sami zobaczcie:

Szybszy od nauczyciela. System SAIL sprawi, że roboty w końcu przestaną się ślamazarzyć

Jeśli kiedykolwiek widzieliście robota składającego ręczniki lub parzącego kawę, prawdopodobnie uderzyła was jedna rzecz: bolesna powolność.

Dotychczasowy standard nauki maszyn – tzw. Imitation Learning (uczenie przez naśladownictwo) – miał bowiem twardy szklany sufit. Robot mógł być co najwyżej tak szybki, jak człowiek, który pokazywał mu daną czynność.

Naukowcy z Georgia Tech właśnie rozbili ten sufit systemem SAIL (Speed Adaptation for Imitation Learning). Efekt? Robot, który uczy się od ciebie, ale wykonuje zadanie nawet 3-4 razy szybciej.

Przełamanie bariery demonstracji

Tradycyjne klonowanie zachowań jako metoda uczenia robotów polega na tym, że człowiek (za pomocą sensorów lub kamer) pokazuje robotowi, jak np. układać owoce na talerzu. Problem w tym, że przy próbie przyspieszenia tego ruchu, roboty zazwyczaj traciły koordynację, wpadały w wibracje lub po prostu psuły otoczenie. Fizyka przy wyższych prędkościach działa inaczej, a standardowe AI nie potrafiło „przeskalować” dynamiki ruchu.

System SAIL rozwiązuje to modułowo:

• Wygładzanie ruchu: algorytm dba o to, by przy dużych prędkościach ramiona robota nie szarpały.
• Harmonogramowanie akcji: system kompensuje opóźnienia sprzętowe (latency), wiedząc, że sygnał musi dotrzeć do serwomechanizmu z wyprzedzeniem.
• Dynamiczna adaptacja: robot „wie”, kiedy może docisnąć gaz, a kiedy – jak przy wycieraniu tablicy – musi zwolnić, by zachować kontakt z powierzchnią i wymaganą skuteczność działania.

Wyniki, które robią wrażenie

W testach laboratoryjnych system SAIL pozwolił ramionom robotycznym na wykonanie zadań w świecie rzeczywistym 3,2 raza szybciej niż ich ludzkim instruktorom. W symulacjach ten wynik skakał nawet do 4-krotnego przebicia.

Co ważne, roboty nie traciły przy tym na precyzji. Składały ubrania, pakowały żywność i układały kubki z wystarczającą dokładnością, ale w tempie, którego żaden człowiek nie byłby w stanie utrzymać przez ośmiogodzinną zmianę, a robot zmian nie potrzebuje.

Terminator? Nie, raczej „Ręcznikator”

Tu pojawia się druga strona medalu, którą Malcolm Azania z New Atlas nazywa wprost „robotyczną apokalipsą miejsc pracy”. Według prognoz McKinsey, do 2030 roku automatyzacja może pochłonąć od 400 do 800 milionów etatów.

Twórca Roomby chce, żebyś pokochał robota. Poznaj „Familiara” – futrzastego towarzysza z AI

System SAIL sprawia, że roboty przestają być „ciekawostką z laboratorium”, a stają się realną alternatywą dla pracowników w szpitalach, domach opieki czy restauracjach. Jeśli robot potrafi składać prześcieradła cztery razy szybciej od personelu i nie potrzebuje przerwy na kawę, rachunek ekonomiczny dla właściciela placówki staje się brutalnie prosty. Z drugiej strony patrząc na poniższe wideo opublikowane przez twórców systemu SAIL, wydaje nam się, że od laboratoryjnych osiągnięć do sukcesu komercyjnego (i zastąpienia ludzi) jeszcze trochę brakuje, sami zobaczcie:

Paradoks na rynku pracy. Wakatów ubywa, ale sztuczna inteligencja staje się w MŚP warunkiem zatrudnienia

Małe i średnie przedsiębiorstwa stanowią fundament polskiego rynku pracy. Z najnowszych danych wynika, że choć firmy z tego sektora rekrutują nieco ostrożniej, to ich oczekiwania wobec kandydatów uległy drastycznej zmianie.

Jak pokazuje wspólny raport Google i Pracuj.pl, sztuczna inteligencja przestała być technologiczną ciekawostką, a stała się twardym wymogiem operacyjnym. Zapotrzebowanie na kompetencje związane z AI wzrosło niemal dwukrotnie w ciągu zaledwie roku.

Sektor MŚP wciąż odpowiada za ponad połowę (56%) wszystkich ogłoszeń o pracę w Polsce. Porównując rok 2024 z 2025, analitycy odnotowali lekki spadek ogólnej liczby wakatów (o 2,7%, z 440 do 428 tysięcy). Jednak pod powierzchnią tych drobnych spadków kryje się potężna transformacja jakościowa, którą autorzy raportu określają mianem „paradoksu rynku pracy”.

Miliardy na infrastrukturę. Google zainwestuje do 40 miliardów dolarów w Anthropic

Udział ogłoszeń wymagających od kandydatów znajomości narzędzi opartych na sztucznej inteligencji skoczył o blisko 86% (z 0,72% do 1,34%). W liczbach bezwzględnych oznacza to wzrost z 3,2 tysiąca do ponad 5,7 tysiąca ofert. Komunikat płynący z rynku jest jasny: firmy szukają mniejszej liczby pracowników, ale oczekują od nich znacznie wyższej, napędzanej cyfrowo wydajności.

Konkretne umiejętności zamiast ogólników

W 2026 roku wpisanie w CV „znajomości AI” przestało być traktowane jako modny dodatek. Pracodawcy przeszli od fazy fascynacji do fazy wdrożeń i oczekują konkretnych umiejętności praktycznych. Obejmują one zdolność do pracy z generatorami treści, sprawną analizę danych oraz, co równie ważne, krytyczną ocenę wyników wypluwanych przez algorytmy (weryfikacja tzw. halucynacji).

Najszybsza adaptacja narzędzi AI następuje w czterech kluczowych pionach biznesowych:

• IT i administracja: automatyzacja powtarzalnych procesów i wsparcie przy pisaniu kodu.
• Marketing i e-commerce: głęboka personalizacja ofert i analiza dużych zbiorów danych o klientach.
• Sprzedaż: automatyczny scoring leadów sprzedażowych i wstępna obsługa zapytań.
• Kreacja: wykorzystanie narzędzi generatywnych do tworzenia grafik, tekstów i koncepcji.

Cyfrowy mur i metoda małych kroków

Mimo wyraźnego trendu, raport diagnozuje również poważny problem strukturalny. Aż co trzecia firma z sektora MŚP uderza w tzw. „cyfrowy mur”, mierząc się z istotnymi brakami kompetencyjnymi we własnych strukturach. Rosnąca przepaść między pędzącą technologią a realnym przygotowaniem organizacji może wkrótce decydować o być albo nie być wielu biznesów.

Eksperci wskazują, że kluczem do przeskoczenia tego muru wcale nie są wielomilionowe inwestycje we własne, dedykowane modele językowe. Najlepsze efekty w mniejszych firmach przynosi model „AI as a Service” (korzystanie z gotowych, chmurowych ekosystemów) oraz wdrożenie kultury Test & Learn. Wyasygnowanie pracownikom zaledwie 1-2 godzin tygodniowo na bezpieczne eksperymentowanie z nowymi narzędziami w ich codziennych zadaniach przynosi szybszy zwrot z inwestycji niż narzucane odgórnie, skomplikowane systemy.

Paradoks na rynku pracy. Wakatów ubywa, ale sztuczna inteligencja staje się w MŚP warunkiem zatrudnienia

Małe i średnie przedsiębiorstwa stanowią fundament polskiego rynku pracy. Z najnowszych danych wynika, że choć firmy z tego sektora rekrutują nieco ostrożniej, to ich oczekiwania wobec kandydatów uległy drastycznej zmianie.

Jak pokazuje wspólny raport Google i Pracuj.pl, sztuczna inteligencja przestała być technologiczną ciekawostką, a stała się twardym wymogiem operacyjnym. Zapotrzebowanie na kompetencje związane z AI wzrosło niemal dwukrotnie w ciągu zaledwie roku.

Sektor MŚP wciąż odpowiada za ponad połowę (56%) wszystkich ogłoszeń o pracę w Polsce. Porównując rok 2024 z 2025, analitycy odnotowali lekki spadek ogólnej liczby wakatów (o 2,7%, z 440 do 428 tysięcy). Jednak pod powierzchnią tych drobnych spadków kryje się potężna transformacja jakościowa, którą autorzy raportu określają mianem „paradoksu rynku pracy”.

Miliardy na infrastrukturę. Google zainwestuje do 40 miliardów dolarów w Anthropic

Udział ogłoszeń wymagających od kandydatów znajomości narzędzi opartych na sztucznej inteligencji skoczył o blisko 86% (z 0,72% do 1,34%). W liczbach bezwzględnych oznacza to wzrost z 3,2 tysiąca do ponad 5,7 tysiąca ofert. Komunikat płynący z rynku jest jasny: firmy szukają mniejszej liczby pracowników, ale oczekują od nich znacznie wyższej, napędzanej cyfrowo wydajności.

Konkretne umiejętności zamiast ogólników

W 2026 roku wpisanie w CV „znajomości AI” przestało być traktowane jako modny dodatek. Pracodawcy przeszli od fazy fascynacji do fazy wdrożeń i oczekują konkretnych umiejętności praktycznych. Obejmują one zdolność do pracy z generatorami treści, sprawną analizę danych oraz, co równie ważne, krytyczną ocenę wyników wypluwanych przez algorytmy (weryfikacja tzw. halucynacji).

Najszybsza adaptacja narzędzi AI następuje w czterech kluczowych pionach biznesowych:

• IT i administracja: automatyzacja powtarzalnych procesów i wsparcie przy pisaniu kodu.
• Marketing i e-commerce: głęboka personalizacja ofert i analiza dużych zbiorów danych o klientach.
• Sprzedaż: automatyczny scoring leadów sprzedażowych i wstępna obsługa zapytań.
• Kreacja: wykorzystanie narzędzi generatywnych do tworzenia grafik, tekstów i koncepcji.

Cyfrowy mur i metoda małych kroków

Mimo wyraźnego trendu, raport diagnozuje również poważny problem strukturalny. Aż co trzecia firma z sektora MŚP uderza w tzw. „cyfrowy mur”, mierząc się z istotnymi brakami kompetencyjnymi we własnych strukturach. Rosnąca przepaść między pędzącą technologią a realnym przygotowaniem organizacji może wkrótce decydować o być albo nie być wielu biznesów.

Eksperci wskazują, że kluczem do przeskoczenia tego muru wcale nie są wielomilionowe inwestycje we własne, dedykowane modele językowe. Najlepsze efekty w mniejszych firmach przynosi model „AI as a Service” (korzystanie z gotowych, chmurowych ekosystemów) oraz wdrożenie kultury Test & Learn. Wyasygnowanie pracownikom zaledwie 1-2 godzin tygodniowo na bezpieczne eksperymentowanie z nowymi narzędziami w ich codziennych zadaniach przynosi szybszy zwrot z inwestycji niż narzucane odgórnie, skomplikowane systemy.

Paradoks na rynku pracy. Wakatów ubywa, ale sztuczna inteligencja staje się w MŚP warunkiem zatrudnienia

Małe i średnie przedsiębiorstwa stanowią fundament polskiego rynku pracy. Z najnowszych danych wynika, że choć firmy z tego sektora rekrutują nieco ostrożniej, to ich oczekiwania wobec kandydatów uległy drastycznej zmianie.

Jak pokazuje wspólny raport Google i Pracuj.pl, sztuczna inteligencja przestała być technologiczną ciekawostką, a stała się twardym wymogiem operacyjnym. Zapotrzebowanie na kompetencje związane z AI wzrosło niemal dwukrotnie w ciągu zaledwie roku.

Sektor MŚP wciąż odpowiada za ponad połowę (56%) wszystkich ogłoszeń o pracę w Polsce. Porównując rok 2024 z 2025, analitycy odnotowali lekki spadek ogólnej liczby wakatów (o 2,7%, z 440 do 428 tysięcy). Jednak pod powierzchnią tych drobnych spadków kryje się potężna transformacja jakościowa, którą autorzy raportu określają mianem „paradoksu rynku pracy”.

Miliardy na infrastrukturę. Google zainwestuje do 40 miliardów dolarów w Anthropic

Udział ogłoszeń wymagających od kandydatów znajomości narzędzi opartych na sztucznej inteligencji skoczył o blisko 86% (z 0,72% do 1,34%). W liczbach bezwzględnych oznacza to wzrost z 3,2 tysiąca do ponad 5,7 tysiąca ofert. Komunikat płynący z rynku jest jasny: firmy szukają mniejszej liczby pracowników, ale oczekują od nich znacznie wyższej, napędzanej cyfrowo wydajności.

Konkretne umiejętności zamiast ogólników

W 2026 roku wpisanie w CV „znajomości AI” przestało być traktowane jako modny dodatek. Pracodawcy przeszli od fazy fascynacji do fazy wdrożeń i oczekują konkretnych umiejętności praktycznych. Obejmują one zdolność do pracy z generatorami treści, sprawną analizę danych oraz, co równie ważne, krytyczną ocenę wyników wypluwanych przez algorytmy (weryfikacja tzw. halucynacji).

Najszybsza adaptacja narzędzi AI następuje w czterech kluczowych pionach biznesowych:

• IT i administracja: automatyzacja powtarzalnych procesów i wsparcie przy pisaniu kodu.
• Marketing i e-commerce: głęboka personalizacja ofert i analiza dużych zbiorów danych o klientach.
• Sprzedaż: automatyczny scoring leadów sprzedażowych i wstępna obsługa zapytań.
• Kreacja: wykorzystanie narzędzi generatywnych do tworzenia grafik, tekstów i koncepcji.

Cyfrowy mur i metoda małych kroków

Mimo wyraźnego trendu, raport diagnozuje również poważny problem strukturalny. Aż co trzecia firma z sektora MŚP uderza w tzw. „cyfrowy mur”, mierząc się z istotnymi brakami kompetencyjnymi we własnych strukturach. Rosnąca przepaść między pędzącą technologią a realnym przygotowaniem organizacji może wkrótce decydować o być albo nie być wielu biznesów.

Eksperci wskazują, że kluczem do przeskoczenia tego muru wcale nie są wielomilionowe inwestycje we własne, dedykowane modele językowe. Najlepsze efekty w mniejszych firmach przynosi model „AI as a Service” (korzystanie z gotowych, chmurowych ekosystemów) oraz wdrożenie kultury Test & Learn. Wyasygnowanie pracownikom zaledwie 1-2 godzin tygodniowo na bezpieczne eksperymentowanie z nowymi narzędziami w ich codziennych zadaniach przynosi szybszy zwrot z inwestycji niż narzucane odgórnie, skomplikowane systemy.

Paradoks na rynku pracy. Wakatów ubywa, ale sztuczna inteligencja staje się w MŚP warunkiem zatrudnienia

Małe i średnie przedsiębiorstwa stanowią fundament polskiego rynku pracy. Z najnowszych danych wynika, że choć firmy z tego sektora rekrutują nieco ostrożniej, to ich oczekiwania wobec kandydatów uległy drastycznej zmianie.

Jak pokazuje wspólny raport Google i Pracuj.pl, sztuczna inteligencja przestała być technologiczną ciekawostką, a stała się twardym wymogiem operacyjnym. Zapotrzebowanie na kompetencje związane z AI wzrosło niemal dwukrotnie w ciągu zaledwie roku.

Sektor MŚP wciąż odpowiada za ponad połowę (56%) wszystkich ogłoszeń o pracę w Polsce. Porównując rok 2024 z 2025, analitycy odnotowali lekki spadek ogólnej liczby wakatów (o 2,7%, z 440 do 428 tysięcy). Jednak pod powierzchnią tych drobnych spadków kryje się potężna transformacja jakościowa, którą autorzy raportu określają mianem „paradoksu rynku pracy”.

Miliardy na infrastrukturę. Google zainwestuje do 40 miliardów dolarów w Anthropic

Udział ogłoszeń wymagających od kandydatów znajomości narzędzi opartych na sztucznej inteligencji skoczył o blisko 86% (z 0,72% do 1,34%). W liczbach bezwzględnych oznacza to wzrost z 3,2 tysiąca do ponad 5,7 tysiąca ofert. Komunikat płynący z rynku jest jasny: firmy szukają mniejszej liczby pracowników, ale oczekują od nich znacznie wyższej, napędzanej cyfrowo wydajności.

Konkretne umiejętności zamiast ogólników

W 2026 roku wpisanie w CV „znajomości AI” przestało być traktowane jako modny dodatek. Pracodawcy przeszli od fazy fascynacji do fazy wdrożeń i oczekują konkretnych umiejętności praktycznych. Obejmują one zdolność do pracy z generatorami treści, sprawną analizę danych oraz, co równie ważne, krytyczną ocenę wyników wypluwanych przez algorytmy (weryfikacja tzw. halucynacji).

Najszybsza adaptacja narzędzi AI następuje w czterech kluczowych pionach biznesowych:

• IT i administracja: automatyzacja powtarzalnych procesów i wsparcie przy pisaniu kodu.
• Marketing i e-commerce: głęboka personalizacja ofert i analiza dużych zbiorów danych o klientach.
• Sprzedaż: automatyczny scoring leadów sprzedażowych i wstępna obsługa zapytań.
• Kreacja: wykorzystanie narzędzi generatywnych do tworzenia grafik, tekstów i koncepcji.

Cyfrowy mur i metoda małych kroków

Mimo wyraźnego trendu, raport diagnozuje również poważny problem strukturalny. Aż co trzecia firma z sektora MŚP uderza w tzw. „cyfrowy mur”, mierząc się z istotnymi brakami kompetencyjnymi we własnych strukturach. Rosnąca przepaść między pędzącą technologią a realnym przygotowaniem organizacji może wkrótce decydować o być albo nie być wielu biznesów.

Eksperci wskazują, że kluczem do przeskoczenia tego muru wcale nie są wielomilionowe inwestycje we własne, dedykowane modele językowe. Najlepsze efekty w mniejszych firmach przynosi model „AI as a Service” (korzystanie z gotowych, chmurowych ekosystemów) oraz wdrożenie kultury Test & Learn. Wyasygnowanie pracownikom zaledwie 1-2 godzin tygodniowo na bezpieczne eksperymentowanie z nowymi narzędziami w ich codziennych zadaniach przynosi szybszy zwrot z inwestycji niż narzucane odgórnie, skomplikowane systemy.

Paradoks na rynku pracy. Wakatów ubywa, ale sztuczna inteligencja staje się w MŚP warunkiem zatrudnienia

Małe i średnie przedsiębiorstwa stanowią fundament polskiego rynku pracy. Z najnowszych danych wynika, że choć firmy z tego sektora rekrutują nieco ostrożniej, to ich oczekiwania wobec kandydatów uległy drastycznej zmianie.

Jak pokazuje wspólny raport Google i Pracuj.pl, sztuczna inteligencja przestała być technologiczną ciekawostką, a stała się twardym wymogiem operacyjnym. Zapotrzebowanie na kompetencje związane z AI wzrosło niemal dwukrotnie w ciągu zaledwie roku.

Sektor MŚP wciąż odpowiada za ponad połowę (56%) wszystkich ogłoszeń o pracę w Polsce. Porównując rok 2024 z 2025, analitycy odnotowali lekki spadek ogólnej liczby wakatów (o 2,7%, z 440 do 428 tysięcy). Jednak pod powierzchnią tych drobnych spadków kryje się potężna transformacja jakościowa, którą autorzy raportu określają mianem „paradoksu rynku pracy”.

Miliardy na infrastrukturę. Google zainwestuje do 40 miliardów dolarów w Anthropic

Udział ogłoszeń wymagających od kandydatów znajomości narzędzi opartych na sztucznej inteligencji skoczył o blisko 86% (z 0,72% do 1,34%). W liczbach bezwzględnych oznacza to wzrost z 3,2 tysiąca do ponad 5,7 tysiąca ofert. Komunikat płynący z rynku jest jasny: firmy szukają mniejszej liczby pracowników, ale oczekują od nich znacznie wyższej, napędzanej cyfrowo wydajności.

Konkretne umiejętności zamiast ogólników

W 2026 roku wpisanie w CV „znajomości AI” przestało być traktowane jako modny dodatek. Pracodawcy przeszli od fazy fascynacji do fazy wdrożeń i oczekują konkretnych umiejętności praktycznych. Obejmują one zdolność do pracy z generatorami treści, sprawną analizę danych oraz, co równie ważne, krytyczną ocenę wyników wypluwanych przez algorytmy (weryfikacja tzw. halucynacji).

Najszybsza adaptacja narzędzi AI następuje w czterech kluczowych pionach biznesowych:

• IT i administracja: automatyzacja powtarzalnych procesów i wsparcie przy pisaniu kodu.
• Marketing i e-commerce: głęboka personalizacja ofert i analiza dużych zbiorów danych o klientach.
• Sprzedaż: automatyczny scoring leadów sprzedażowych i wstępna obsługa zapytań.
• Kreacja: wykorzystanie narzędzi generatywnych do tworzenia grafik, tekstów i koncepcji.

Cyfrowy mur i metoda małych kroków

Mimo wyraźnego trendu, raport diagnozuje również poważny problem strukturalny. Aż co trzecia firma z sektora MŚP uderza w tzw. „cyfrowy mur”, mierząc się z istotnymi brakami kompetencyjnymi we własnych strukturach. Rosnąca przepaść między pędzącą technologią a realnym przygotowaniem organizacji może wkrótce decydować o być albo nie być wielu biznesów.

Eksperci wskazują, że kluczem do przeskoczenia tego muru wcale nie są wielomilionowe inwestycje we własne, dedykowane modele językowe. Najlepsze efekty w mniejszych firmach przynosi model „AI as a Service” (korzystanie z gotowych, chmurowych ekosystemów) oraz wdrożenie kultury Test & Learn. Wyasygnowanie pracownikom zaledwie 1-2 godzin tygodniowo na bezpieczne eksperymentowanie z nowymi narzędziami w ich codziennych zadaniach przynosi szybszy zwrot z inwestycji niż narzucane odgórnie, skomplikowane systemy.

https://www.europesays.com/pl/383885/ Polska w czołówce UE. Koszty zatrudnienia wyższe niż na Zachodzie – eGospodarka.pl #KosztyPracy #KosztyProwadzeniaDziałalności #KosztyZatrudnienia #PL #Poland #Polish #Polska #Polski #PracaHybrydowa #PracaTymczasowa #RynekPracy #TendencjeNaRynkuPracy

Asystent zamiast nowinki. Jak Polacy wykorzystują AI w nauce i pracy według nowych danych Google

Sztuczna inteligencja przestała być w Polsce wyłącznie technologiczną ciekawostką, a stała się po prostu narzędziem użytkowym.

Z najnowszych danych opublikowanych na blogu Google Polska wynika, że wchodzimy w fazę pragmatyzmu – użytkownicy wiedzą już, z czym mają do czynienia, i szukają konkretnych sposobów na zagonienie algorytmów do pracy.

Według danych wyszukiwarki Google, marzec 2026 roku był w Polsce rekordowym momentem pod względem ogólnego zainteresowania sztuczną inteligencją. Najciekawsze nie są jednak same wzrosty, ale to, czego dokładnie szukamy. Użytkownicy przestali pytać o definicje technologii, skupiając się na jej praktycznym wykorzystaniu do szybszej nauki i budowania kariery.

Edukacja: AI odrabia lekcje z programowania i matematyki

Największe przetasowania widać w sektorze edukacji. Zainteresowanie wykorzystaniem sztucznej inteligencji na uczelniach wyższych urosło rok do roku aż o 1190 punktów procentowych. Studenci i uczniowie traktują dziś algorytmy jak całodobowych korepetytorów.

Dane pokazują, że AI jest najchętniej wykorzystywana do pomocy w trzech kluczowych dziedzinach:

• Nauka języków obcych i gramatyki (wzrost wyszukiwań o ponad 200 p.p.).
• Programowanie (wzrost o 200 p.p.).
• Matematyka (wzrost o 120 p.p.).

Na uwagę zasługuje też rosnąca popularność narzędzia NotebookLM, które dla wielu stało się podstawowym sposobem na błyskawiczne podsumowywanie notatek i porządkowanie rozproszonej wiedzy z wielu różnych źródeł.

Praca i prawdziwy hit: Agenty Autonomiczne

W kontekście rynku pracy, połączenie haseł „AI i umiejętności” notuje obecnie rekordowe wyniki, rosnąc o 320 p.p. w ujęciu rocznym. Polacy szukają wsparcia sztucznej inteligencji przede wszystkim w obszarze twardych kompetencji, takich jak inżynieria, design oraz marketing. Oprócz tego rośnie zainteresowanie nowymi formami zatrudnienia – wyszukiwania dotyczące freelancingu i staży są największe w historii.Prawdziwą rewolucję widać jednak w innym miejscu. Zainteresowanie hasłem „AI Agent” (agenty autonomiczne) wystrzeliło w górę o ponad 165 tysięcy punktów procentowych. To jednoznaczny sygnał, że rynek dojrzewa. Użytkownicy zaczynają odchodzić od prostych chatbotów na rzecz inteligentnych programów, którym można delegować złożone, wieloetapowe zadania do samodzielnego wykonania.

Zjawisko „Micro-Mastery”

Technologia obniżyła też barierę wejścia w nowe dziedziny życia prywatnego. Google odnotowuje na początku 2026 roku silny trend nazwany „Micro-Mastery” – chęć szybkiego i efektywnego opanowywania nowych, pobocznych umiejętności. Polacy wykorzystują narzędzia AI do nauki języków obcych (od angielskiego po włoski), a także do zdobywania wiedzy z zakresu zarządzania własnymi finansami czy inwestowania.

Raport Google dobitnie pokazuje, że etap obaw przed tym, czy algorytmy zabiorą nam pracę, powoli ustępuje miejsca czystemu pragmatyzmowi. Dziś wygrywają ci, którzy potrafią zintegrować inteligentne narzędzia ze swoim codziennym cyklem pracy i nauki.

Stop bezmyślnemu scrollowaniu. YouTube pozwala całkowicie zablokować Shorts

Asystent zamiast nowinki. Jak Polacy wykorzystują AI w nauce i pracy według nowych danych Google

Sztuczna inteligencja przestała być w Polsce wyłącznie technologiczną ciekawostką, a stała się po prostu narzędziem użytkowym.

Z najnowszych danych opublikowanych na blogu Google Polska wynika, że wchodzimy w fazę pragmatyzmu – użytkownicy wiedzą już, z czym mają do czynienia, i szukają konkretnych sposobów na zagonienie algorytmów do pracy.

Według danych wyszukiwarki Google, marzec 2026 roku był w Polsce rekordowym momentem pod względem ogólnego zainteresowania sztuczną inteligencją. Najciekawsze nie są jednak same wzrosty, ale to, czego dokładnie szukamy. Użytkownicy przestali pytać o definicje technologii, skupiając się na jej praktycznym wykorzystaniu do szybszej nauki i budowania kariery.

Edukacja: AI odrabia lekcje z programowania i matematyki

Największe przetasowania widać w sektorze edukacji. Zainteresowanie wykorzystaniem sztucznej inteligencji na uczelniach wyższych urosło rok do roku aż o 1190 punktów procentowych. Studenci i uczniowie traktują dziś algorytmy jak całodobowych korepetytorów.

Dane pokazują, że AI jest najchętniej wykorzystywana do pomocy w trzech kluczowych dziedzinach:

• Nauka języków obcych i gramatyki (wzrost wyszukiwań o ponad 200 p.p.).
• Programowanie (wzrost o 200 p.p.).
• Matematyka (wzrost o 120 p.p.).

Na uwagę zasługuje też rosnąca popularność narzędzia NotebookLM, które dla wielu stało się podstawowym sposobem na błyskawiczne podsumowywanie notatek i porządkowanie rozproszonej wiedzy z wielu różnych źródeł.

Praca i prawdziwy hit: Agenty Autonomiczne

W kontekście rynku pracy, połączenie haseł „AI i umiejętności” notuje obecnie rekordowe wyniki, rosnąc o 320 p.p. w ujęciu rocznym. Polacy szukają wsparcia sztucznej inteligencji przede wszystkim w obszarze twardych kompetencji, takich jak inżynieria, design oraz marketing. Oprócz tego rośnie zainteresowanie nowymi formami zatrudnienia – wyszukiwania dotyczące freelancingu i staży są największe w historii.Prawdziwą rewolucję widać jednak w innym miejscu. Zainteresowanie hasłem „AI Agent” (agenty autonomiczne) wystrzeliło w górę o ponad 165 tysięcy punktów procentowych. To jednoznaczny sygnał, że rynek dojrzewa. Użytkownicy zaczynają odchodzić od prostych chatbotów na rzecz inteligentnych programów, którym można delegować złożone, wieloetapowe zadania do samodzielnego wykonania.

Zjawisko „Micro-Mastery”

Technologia obniżyła też barierę wejścia w nowe dziedziny życia prywatnego. Google odnotowuje na początku 2026 roku silny trend nazwany „Micro-Mastery” – chęć szybkiego i efektywnego opanowywania nowych, pobocznych umiejętności. Polacy wykorzystują narzędzia AI do nauki języków obcych (od angielskiego po włoski), a także do zdobywania wiedzy z zakresu zarządzania własnymi finansami czy inwestowania.

Raport Google dobitnie pokazuje, że etap obaw przed tym, czy algorytmy zabiorą nam pracę, powoli ustępuje miejsca czystemu pragmatyzmowi. Dziś wygrywają ci, którzy potrafią zintegrować inteligentne narzędzia ze swoim codziennym cyklem pracy i nauki.

Stop bezmyślnemu scrollowaniu. YouTube pozwala całkowicie zablokować Shorts

Asystent zamiast nowinki. Jak Polacy wykorzystują AI w nauce i pracy według nowych danych Google

Sztuczna inteligencja przestała być w Polsce wyłącznie technologiczną ciekawostką, a stała się po prostu narzędziem użytkowym.

Z najnowszych danych opublikowanych na blogu Google Polska wynika, że wchodzimy w fazę pragmatyzmu – użytkownicy wiedzą już, z czym mają do czynienia, i szukają konkretnych sposobów na zagonienie algorytmów do pracy.

Według danych wyszukiwarki Google, marzec 2026 roku był w Polsce rekordowym momentem pod względem ogólnego zainteresowania sztuczną inteligencją. Najciekawsze nie są jednak same wzrosty, ale to, czego dokładnie szukamy. Użytkownicy przestali pytać o definicje technologii, skupiając się na jej praktycznym wykorzystaniu do szybszej nauki i budowania kariery.

Edukacja: AI odrabia lekcje z programowania i matematyki

Największe przetasowania widać w sektorze edukacji. Zainteresowanie wykorzystaniem sztucznej inteligencji na uczelniach wyższych urosło rok do roku aż o 1190 punktów procentowych. Studenci i uczniowie traktują dziś algorytmy jak całodobowych korepetytorów.

Dane pokazują, że AI jest najchętniej wykorzystywana do pomocy w trzech kluczowych dziedzinach:

• Nauka języków obcych i gramatyki (wzrost wyszukiwań o ponad 200 p.p.).
• Programowanie (wzrost o 200 p.p.).
• Matematyka (wzrost o 120 p.p.).

Na uwagę zasługuje też rosnąca popularność narzędzia NotebookLM, które dla wielu stało się podstawowym sposobem na błyskawiczne podsumowywanie notatek i porządkowanie rozproszonej wiedzy z wielu różnych źródeł.

Praca i prawdziwy hit: Agenty Autonomiczne

W kontekście rynku pracy, połączenie haseł „AI i umiejętności” notuje obecnie rekordowe wyniki, rosnąc o 320 p.p. w ujęciu rocznym. Polacy szukają wsparcia sztucznej inteligencji przede wszystkim w obszarze twardych kompetencji, takich jak inżynieria, design oraz marketing. Oprócz tego rośnie zainteresowanie nowymi formami zatrudnienia – wyszukiwania dotyczące freelancingu i staży są największe w historii.Prawdziwą rewolucję widać jednak w innym miejscu. Zainteresowanie hasłem „AI Agent” (agenty autonomiczne) wystrzeliło w górę o ponad 165 tysięcy punktów procentowych. To jednoznaczny sygnał, że rynek dojrzewa. Użytkownicy zaczynają odchodzić od prostych chatbotów na rzecz inteligentnych programów, którym można delegować złożone, wieloetapowe zadania do samodzielnego wykonania.

Zjawisko „Micro-Mastery”

Technologia obniżyła też barierę wejścia w nowe dziedziny życia prywatnego. Google odnotowuje na początku 2026 roku silny trend nazwany „Micro-Mastery” – chęć szybkiego i efektywnego opanowywania nowych, pobocznych umiejętności. Polacy wykorzystują narzędzia AI do nauki języków obcych (od angielskiego po włoski), a także do zdobywania wiedzy z zakresu zarządzania własnymi finansami czy inwestowania.

Raport Google dobitnie pokazuje, że etap obaw przed tym, czy algorytmy zabiorą nam pracę, powoli ustępuje miejsca czystemu pragmatyzmowi. Dziś wygrywają ci, którzy potrafią zintegrować inteligentne narzędzia ze swoim codziennym cyklem pracy i nauki.

Stop bezmyślnemu scrollowaniu. YouTube pozwala całkowicie zablokować Shorts

Asystent zamiast nowinki. Jak Polacy wykorzystują AI w nauce i pracy według nowych danych Google

Sztuczna inteligencja przestała być w Polsce wyłącznie technologiczną ciekawostką, a stała się po prostu narzędziem użytkowym.

Z najnowszych danych opublikowanych na blogu Google Polska wynika, że wchodzimy w fazę pragmatyzmu – użytkownicy wiedzą już, z czym mają do czynienia, i szukają konkretnych sposobów na zagonienie algorytmów do pracy.

Według danych wyszukiwarki Google, marzec 2026 roku był w Polsce rekordowym momentem pod względem ogólnego zainteresowania sztuczną inteligencją. Najciekawsze nie są jednak same wzrosty, ale to, czego dokładnie szukamy. Użytkownicy przestali pytać o definicje technologii, skupiając się na jej praktycznym wykorzystaniu do szybszej nauki i budowania kariery.

Edukacja: AI odrabia lekcje z programowania i matematyki

Największe przetasowania widać w sektorze edukacji. Zainteresowanie wykorzystaniem sztucznej inteligencji na uczelniach wyższych urosło rok do roku aż o 1190 punktów procentowych. Studenci i uczniowie traktują dziś algorytmy jak całodobowych korepetytorów.

Dane pokazują, że AI jest najchętniej wykorzystywana do pomocy w trzech kluczowych dziedzinach:

• Nauka języków obcych i gramatyki (wzrost wyszukiwań o ponad 200 p.p.).
• Programowanie (wzrost o 200 p.p.).
• Matematyka (wzrost o 120 p.p.).

Na uwagę zasługuje też rosnąca popularność narzędzia NotebookLM, które dla wielu stało się podstawowym sposobem na błyskawiczne podsumowywanie notatek i porządkowanie rozproszonej wiedzy z wielu różnych źródeł.

Praca i prawdziwy hit: Agenty Autonomiczne

W kontekście rynku pracy, połączenie haseł „AI i umiejętności” notuje obecnie rekordowe wyniki, rosnąc o 320 p.p. w ujęciu rocznym. Polacy szukają wsparcia sztucznej inteligencji przede wszystkim w obszarze twardych kompetencji, takich jak inżynieria, design oraz marketing. Oprócz tego rośnie zainteresowanie nowymi formami zatrudnienia – wyszukiwania dotyczące freelancingu i staży są największe w historii.Prawdziwą rewolucję widać jednak w innym miejscu. Zainteresowanie hasłem „AI Agent” (agenty autonomiczne) wystrzeliło w górę o ponad 165 tysięcy punktów procentowych. To jednoznaczny sygnał, że rynek dojrzewa. Użytkownicy zaczynają odchodzić od prostych chatbotów na rzecz inteligentnych programów, którym można delegować złożone, wieloetapowe zadania do samodzielnego wykonania.

Zjawisko „Micro-Mastery”

Technologia obniżyła też barierę wejścia w nowe dziedziny życia prywatnego. Google odnotowuje na początku 2026 roku silny trend nazwany „Micro-Mastery” – chęć szybkiego i efektywnego opanowywania nowych, pobocznych umiejętności. Polacy wykorzystują narzędzia AI do nauki języków obcych (od angielskiego po włoski), a także do zdobywania wiedzy z zakresu zarządzania własnymi finansami czy inwestowania.

Raport Google dobitnie pokazuje, że etap obaw przed tym, czy algorytmy zabiorą nam pracę, powoli ustępuje miejsca czystemu pragmatyzmowi. Dziś wygrywają ci, którzy potrafią zintegrować inteligentne narzędzia ze swoim codziennym cyklem pracy i nauki.

Stop bezmyślnemu scrollowaniu. YouTube pozwala całkowicie zablokować Shorts

Asystent zamiast nowinki. Jak Polacy wykorzystują AI w nauce i pracy według nowych danych Google

Sztuczna inteligencja przestała być w Polsce wyłącznie technologiczną ciekawostką, a stała się po prostu narzędziem użytkowym.

Z najnowszych danych opublikowanych na blogu Google Polska wynika, że wchodzimy w fazę pragmatyzmu – użytkownicy wiedzą już, z czym mają do czynienia, i szukają konkretnych sposobów na zagonienie algorytmów do pracy.

Według danych wyszukiwarki Google, marzec 2026 roku był w Polsce rekordowym momentem pod względem ogólnego zainteresowania sztuczną inteligencją. Najciekawsze nie są jednak same wzrosty, ale to, czego dokładnie szukamy. Użytkownicy przestali pytać o definicje technologii, skupiając się na jej praktycznym wykorzystaniu do szybszej nauki i budowania kariery.

Edukacja: AI odrabia lekcje z programowania i matematyki

Największe przetasowania widać w sektorze edukacji. Zainteresowanie wykorzystaniem sztucznej inteligencji na uczelniach wyższych urosło rok do roku aż o 1190 punktów procentowych. Studenci i uczniowie traktują dziś algorytmy jak całodobowych korepetytorów.

Dane pokazują, że AI jest najchętniej wykorzystywana do pomocy w trzech kluczowych dziedzinach:

• Nauka języków obcych i gramatyki (wzrost wyszukiwań o ponad 200 p.p.).
• Programowanie (wzrost o 200 p.p.).
• Matematyka (wzrost o 120 p.p.).

Na uwagę zasługuje też rosnąca popularność narzędzia NotebookLM, które dla wielu stało się podstawowym sposobem na błyskawiczne podsumowywanie notatek i porządkowanie rozproszonej wiedzy z wielu różnych źródeł.

Praca i prawdziwy hit: Agenty Autonomiczne

W kontekście rynku pracy, połączenie haseł „AI i umiejętności” notuje obecnie rekordowe wyniki, rosnąc o 320 p.p. w ujęciu rocznym. Polacy szukają wsparcia sztucznej inteligencji przede wszystkim w obszarze twardych kompetencji, takich jak inżynieria, design oraz marketing. Oprócz tego rośnie zainteresowanie nowymi formami zatrudnienia – wyszukiwania dotyczące freelancingu i staży są największe w historii.Prawdziwą rewolucję widać jednak w innym miejscu. Zainteresowanie hasłem „AI Agent” (agenty autonomiczne) wystrzeliło w górę o ponad 165 tysięcy punktów procentowych. To jednoznaczny sygnał, że rynek dojrzewa. Użytkownicy zaczynają odchodzić od prostych chatbotów na rzecz inteligentnych programów, którym można delegować złożone, wieloetapowe zadania do samodzielnego wykonania.

Zjawisko „Micro-Mastery”

Technologia obniżyła też barierę wejścia w nowe dziedziny życia prywatnego. Google odnotowuje na początku 2026 roku silny trend nazwany „Micro-Mastery” – chęć szybkiego i efektywnego opanowywania nowych, pobocznych umiejętności. Polacy wykorzystują narzędzia AI do nauki języków obcych (od angielskiego po włoski), a także do zdobywania wiedzy z zakresu zarządzania własnymi finansami czy inwestowania.

Raport Google dobitnie pokazuje, że etap obaw przed tym, czy algorytmy zabiorą nam pracę, powoli ustępuje miejsca czystemu pragmatyzmowi. Dziś wygrywają ci, którzy potrafią zintegrować inteligentne narzędzia ze swoim codziennym cyklem pracy i nauki.

Stop bezmyślnemu scrollowaniu. YouTube pozwala całkowicie zablokować Shorts

Twoje „cyfrowe ja” idzie do pracy. Problem w tym, że może już nie być twoje

Wyobraź sobie, że idziesz na urlop, ale Twoja cyfrowa wersja nadal odpowiada na maile, analizuje raporty i doradza klientom.

Brzmi jak opis fabuły serialu „Severance” (Rozdzielenie), gdzie świadomość pracowników jest dzielona na biurową i prywatną? Dla brytyjskiej firmy Bloor Research to już nie serialowa fikcja, a codzienność. I nie chodzi o wiercenie dziur w czaszkach pracowników.

Korporacje zaczynają klonować swoich ekspertów, tworząc ich cyfrowe odpowiedniki. Za obietnicą niespotykanej produktywności kryje się jednak fundamentalny spór: do kogo należy Twoje „cyfrowe ja”?

Cyfrowy umysł, dla którego nie istnieją nadgodziny

Wszystko zaczęło się od Richarda Skelletta, głównego analityka we wspomnianej firmie, który przez trzy lata trenował swój własny model językowy. Sztuczna inteligencja przeanalizowała tysiące jego maili, notatek ze spotkań i prezentacji, ucząc się nie tylko faktów, ale przede wszystkim specyficznego sposobu rozwiązywania problemów. Tak powstał „Cyfrowy Richard” – cyfrowy odpowiednik, dla którego pojęcie zmęczenia czy limitu czasu po prostu nie istnieje.

Eksperyment okazał się na tyle skuteczny, że firma wdrożyła go dla całego 50-osobowego zespołu. Zamiast zatrudniać kogoś na zastępstwo za pracowniczkę odchodzącą na urlop macierzyński, część jej obowiązków przejął jej cyfrowy bliźniak. W innym przypadku AI pozwoliła starszemu analitykowi na płynne przechodzenie na emeryturę, odciążając go z bieżących zadań. Algorytm potrafi załatwić status projektu czy odpowiedzieć na branżowe pytania w środku nocy, podczas gdy jego biologiczny pierwowzór spędza czas z rodziną.

Kto jest właścicielem Twojego doświadczenia?

Josh Bersin, znany analityk rynku pracy, nazywa takich pracowników „superludźmi”. Argumentuje, że skoro cyfrowy klon znacząco podnosi efektywność, firma może wypłacać pracownikowi wyższe premie z wypracowanych zysków. Jednak w tym miejscu pojawia się wątek rodem z najgorszych dystopii: czyje to właściwie jest?

W serialu „Severance” biurowa wersja pracownika („Innie”) była własnością korporacji Lumon. W prawdziwym świecie spór jest niemal identyczny. Skellett uważa, że cyfrowy klon powinien stanowić prywatną własność pracownika, a firma powinna płacić za licencję na dostęp do niego. Z kolei Bersin wskazuje brutalną rzeczywistość prawną: w większości umów o pracę wszelka własność intelektualna wytworzona w czasie zatrudnienia należy do pracodawcy.

Waży 7 kg i nie ma klawisza „Escape”. Fani oszaleli na punkcie klawiatury z piekła Lumon Industries

Prawne trzęsienie ziemi: czy można zwolnić algorytm?

To zderzenie technologii z prawem wywołuje ogromny ból głowy u prawników. Jak zauważa Anjali Malik z kancelarii Bellevue Law, wytrenowanie AI na prywatnych mailach i stylu myślenia pracownika dotyka samego rdzenia relacji zatrudnienia. Otwiera to puszkę Pandory: kto ponosi odpowiedzialność, jeśli cyfrowy klon popełni rażący błąd? Czy można „ukarać” algorytm, czy też konsekwencje poniesie człowiek, który dostarczył dane do jego treningu?

Prawnicy są zgodni, że brakuje tu jakichkolwiek regulacji, a zasady będą wykuwać się w bólach podczas pierwszych spraw przed trybunałami pracy. Obserwujemy moment, w którym nasza wiedza i styl myślenia odrywają się od czasu, który fizycznie spędzamy w pracy. Pytanie tylko, czy ostatecznie staniemy się dzięki temu „superpracownikami”, czy raczej ryzykujemy oddanie korporacjom tego, co dotychczas było naszą największą wartością – unikalnej tożsamości zawodowej.

Twoje „cyfrowe ja” idzie do pracy. Problem w tym, że może już nie być twoje

Wyobraź sobie, że idziesz na urlop, ale Twoja cyfrowa wersja nadal odpowiada na maile, analizuje raporty i doradza klientom.

Brzmi jak opis fabuły serialu „Severance” (Rozdzielenie), gdzie świadomość pracowników jest dzielona na biurową i prywatną? Dla brytyjskiej firmy Bloor Research to już nie serialowa fikcja, a codzienność. I nie chodzi o wiercenie dziur w czaszkach pracowników.

Korporacje zaczynają klonować swoich ekspertów, tworząc ich cyfrowe odpowiedniki. Za obietnicą niespotykanej produktywności kryje się jednak fundamentalny spór: do kogo należy Twoje „cyfrowe ja”?

Cyfrowy umysł, dla którego nie istnieją nadgodziny

Wszystko zaczęło się od Richarda Skelletta, głównego analityka we wspomnianej firmie, który przez trzy lata trenował swój własny model językowy. Sztuczna inteligencja przeanalizowała tysiące jego maili, notatek ze spotkań i prezentacji, ucząc się nie tylko faktów, ale przede wszystkim specyficznego sposobu rozwiązywania problemów. Tak powstał „Cyfrowy Richard” – cyfrowy odpowiednik, dla którego pojęcie zmęczenia czy limitu czasu po prostu nie istnieje.

Eksperyment okazał się na tyle skuteczny, że firma wdrożyła go dla całego 50-osobowego zespołu. Zamiast zatrudniać kogoś na zastępstwo za pracowniczkę odchodzącą na urlop macierzyński, część jej obowiązków przejął jej cyfrowy bliźniak. W innym przypadku AI pozwoliła starszemu analitykowi na płynne przechodzenie na emeryturę, odciążając go z bieżących zadań. Algorytm potrafi załatwić status projektu czy odpowiedzieć na branżowe pytania w środku nocy, podczas gdy jego biologiczny pierwowzór spędza czas z rodziną.

Kto jest właścicielem Twojego doświadczenia?

Josh Bersin, znany analityk rynku pracy, nazywa takich pracowników „superludźmi”. Argumentuje, że skoro cyfrowy klon znacząco podnosi efektywność, firma może wypłacać pracownikowi wyższe premie z wypracowanych zysków. Jednak w tym miejscu pojawia się wątek rodem z najgorszych dystopii: czyje to właściwie jest?

W serialu „Severance” biurowa wersja pracownika („Innie”) była własnością korporacji Lumon. W prawdziwym świecie spór jest niemal identyczny. Skellett uważa, że cyfrowy klon powinien stanowić prywatną własność pracownika, a firma powinna płacić za licencję na dostęp do niego. Z kolei Bersin wskazuje brutalną rzeczywistość prawną: w większości umów o pracę wszelka własność intelektualna wytworzona w czasie zatrudnienia należy do pracodawcy.

Waży 7 kg i nie ma klawisza „Escape”. Fani oszaleli na punkcie klawiatury z piekła Lumon Industries

Prawne trzęsienie ziemi: czy można zwolnić algorytm?

To zderzenie technologii z prawem wywołuje ogromny ból głowy u prawników. Jak zauważa Anjali Malik z kancelarii Bellevue Law, wytrenowanie AI na prywatnych mailach i stylu myślenia pracownika dotyka samego rdzenia relacji zatrudnienia. Otwiera to puszkę Pandory: kto ponosi odpowiedzialność, jeśli cyfrowy klon popełni rażący błąd? Czy można „ukarać” algorytm, czy też konsekwencje poniesie człowiek, który dostarczył dane do jego treningu?

Prawnicy są zgodni, że brakuje tu jakichkolwiek regulacji, a zasady będą wykuwać się w bólach podczas pierwszych spraw przed trybunałami pracy. Obserwujemy moment, w którym nasza wiedza i styl myślenia odrywają się od czasu, który fizycznie spędzamy w pracy. Pytanie tylko, czy ostatecznie staniemy się dzięki temu „superpracownikami”, czy raczej ryzykujemy oddanie korporacjom tego, co dotychczas było naszą największą wartością – unikalnej tożsamości zawodowej.

https://www.europesays.com/pl/352336/ Nowa klasa dronowa powstanie w szkole średniej w Gdyni – Nauka #dron #edukacja #gdańsk #gdynia #kierunek #klasa #ListIntencyjny #PL #Poland #Polish #Polska #Polski #profil #RynekPracy #specjalizacja #system #szkola #TechnikElektronik #technologia #ZespółSzkółChłodniczychIElektronicznych

https://www.europesays.com/pl/269664/ Duży spadek zatrudnienia w styczniu. Najgorsze dane od lat #bezrobocie #Biznes #Business #dorzeczy #Ekonomia #kraj #PL #Poland #Polish #Polska #Polski #przyspieszenie #RynekPracy #tusk

https://www.europesays.com/pl/259223/ Rekrutacyjna odwilż w służbie zdrowia, zastój w prawie i marketingu #Biznes #Business #PL #Poland #Polish #Polska #Polski #rekrutacja #RynekPracy

https://www.europesays.com/pl/?p=254387 Dziwne zjawisko na rynku pracy. Bezrobocie w górę, a pracowników brakuje. Prezes tłumaczy ten fenomen #bezrobocie #Biznes #Business #Opinie #PL #Poland #Polish #Polska #Polski #RynekPracy

https://www.europesays.com/pl/251264/ Bezrobocie w Polsce wzrosło w styczniu. Dramat na rynku pracy #bezrobocie #Biznes #Business #dorzeczy #Ekonomia #kraj #MRPiPS #PL #Poland #Polish #Polska #Polski #praca #RynekPracy #StopaBezrobocia

Pojawiają się nowe trendy w organizacji czasu pracy. Już nie "work-life balance" tylko "work-life blending" czyli elastyczne dopasowanie rytmu pracy do rytmu życia.

#WorkLifeBlending #praca #CzasPracy #GodzinyPracy #PracaAŻycie #RynekPracy #RynekPracownika

https://erecruiter.pl/blog/work-life-blending-czy-granica-miedzy-praca-a-zyciem-prywatnym-wciaz-istnieje/

Pojawiają się nowe trendy w organizacji czasu pracy. Już nie "work-life balance" tylko "work-life blending" czyli elastyczne dopasowanie rytmu pracy do rytmu życia.

#WorkLifeBlending #praca #CzasPracy #GodzinyPracy #PracaAŻycie #RynekPracy #RynekPracownika

https://erecruiter.pl/blog/work-life-blending-czy-granica-miedzy-praca-a-zyciem-prywatnym-wciaz-istnieje/

Pojawiają się nowe trendy w organizacji czasu pracy. Już nie "work-life balance" tylko "work-life blending" czyli elastyczne dopasowanie rytmu pracy do rytmu życia.

#WorkLifeBlending #praca #CzasPracy #GodzinyPracy #PracaAŻycie #RynekPracy #RynekPracownika

https://erecruiter.pl/blog/work-life-blending-czy-granica-miedzy-praca-a-zyciem-prywatnym-wciaz-istnieje/

Pojawiają się nowe trendy w organizacji czasu pracy. Już nie "work-life balance" tylko "work-life blending" czyli elastyczne dopasowanie rytmu pracy do rytmu życia.

#WorkLifeBlending #praca #CzasPracy #GodzinyPracy #PracaAŻycie #RynekPracy #RynekPracownika

https://erecruiter.pl/blog/work-life-blending-czy-granica-miedzy-praca-a-zyciem-prywatnym-wciaz-istnieje/

Pojawiają się nowe trendy w organizacji czasu pracy. Już nie "work-life balance" tylko "work-life blending" czyli elastyczne dopasowanie rytmu pracy do rytmu życia.

#WorkLifeBlending #praca #CzasPracy #GodzinyPracy #PracaAŻycie #RynekPracy #RynekPracownika

https://erecruiter.pl/blog/work-life-blending-czy-granica-miedzy-praca-a-zyciem-prywatnym-wciaz-istnieje/

https://www.europesays.com/pl/241833/ Mamy najnowsze wskaźniki bezrobocia. Jak wypada Mielec? – Hej Mielec #bezrobocie #Biznes #Business #HejMielec #mielec #PL #Poland #Polish #Polska #Polski #praca #RynekPracy #StopaBezrobociaWMielcu #WMielcu

Czy bezwarunkowy dochód podstawowy powinien zostać wprowadzony w odpowiedzi na postępującą automatyzację i rozwój sztucznej inteligencji?
🤖👷
Bezwarunkowy dochód podstawowy to wypłata stałej kwoty pieniężnej każdemu obywatelowi, niezależnie od jego sytuacji materialnej. Według analiz Goldman Sachs automatyzacja oparta na sztucznej inteligencji może wpłynąć na 6-7% pracowników, szczególnie w zawodach takich jak programiści, asystenci prawni, redaktorzy czy księgowi.
#miniankiety #AI #automatyzacja #dochódPodstawowy #rynekPracy

AI wystawiło rachunek. Europejskie banki szykują się na zwolnienie 200 tysięcy pracowników

Podczas gdy my cieszymy się z generowania obrazków w Midjourney czy innym Nano banana, sektor finansowy kończy liczyć potencjalne oszczędności. Wnioski są brutalne: algorytmy radzą sobie z Excelem i pewnymi klasami analizy ryzyka lepiej niż ludzie. Do 2030 roku pracę w europejskich bankach może stracić nawet 200 tysięcy osób.

Według najnowszego raportu Morgan Stanley, cytowanego m.in. przez Financial Times, europejski sektor bankowy stoi u progu największej rewolucji kadrowej od lat. Analitycy przewidują, że w ciągu najbliższych 5 lat zniknie około 10% miejsc pracy w 35 największych bankach na starym kontynencie.

Pomóż nam rozwijać iMagazine – ruszyło badanie czytelnictwa 2026

Kto jest zagrożony?

Do tej pory automatyzacja kojarzyła się głównie z zamykaniem fizycznych oddziałów i zastępowaniem kasjerów bankomatami. Teraz AI wchodzi głębiej – do tzw. back-office. Zagrożone są działy, które do tej pory uchodziły za bezpieczne przystanie dla „białych kołnierzyków”:

• Compliance (zgodność z przepisami).
• Zarządzanie ryzykiem.
• Analiza danych i raportowanie.

Okazuje się, że modele językowe i algorytmy potrafią „przekopywać się” przez tysiące arkuszy i regulacji o 30% efektywniej niż człowiek. Banki, widząc te cyfry, już ostrzą topory. Holenderski ABN Amro planuje zwolnić jedną piątą załogi do 2028 roku, a CEO Société Générale stwierdził wprost, że w poszukiwaniu oszczędności „nie ma świętości”.

Problem „juniora”, który nic nie umie

W tym technokratycznym pędzie pojawia się jednak głos rozsądku i ostrzeżenie. Przedstawiciele JPMorgan Chase zwracają uwagę na pułapkę, w którą może wpaść branża. Jeśli AI przejmie całą „czarną robotę”, którą tradycyjnie wykonywali młodsi bankierzy (Junior Bankers) – czyli żmudną analizę, wklepywanie danych i proste raporty – to w jaki sposób nauczą się oni podstaw fachu? Istnieje ryzyko, że za 10 lat obudzimy się w świecie, w którym seniorzy odeszli na emeryturę, a nowe pokolenie nie rozumie fundamentów, bo „AI zawsze robiło to za nich”.

Z drugiej strony – to argument, który ma jedną słabość: nikt dziś nie wie, co AI będzie potrafić za 10 lat. W każdym razie obecne trendy to sygnał, że rewolucja AI w korporacjach nie będzie bezkrwawa. Goldman Sachs w USA już ogłosił program „OneGS 3.0”, który zakłada mrożenie zatrudnienia i cięcia w ramach wdrażania sztucznej inteligencji.

Nano Banana. Krótki poradnik dla niecierpliwych

https://www.europesays.com/pl/180881/ Te zawody stracą ważność szybciej, niż myślimy. AI już je wykonuje #ai #Biznes #Business #PL #Poland #Polish #Polska #Polski #RynekPracy #SztucznaInteligencja #ZawodyPrzyszłości

Czy zmiany w prawie doprowadzą więc do jeszcze większego chaosu? wyborcza.biz/biznes/7,147... #wyborcza #biznes #B2B #rynekpracy

Chaos prawny przy zamianie B2B...

Czy zmiany w prawie doprowadzą więc do jeszcze większego chaosu? wyborcza.biz/biznes/7,147... #wyborcza #biznes #B2B #rynekpracy

Chaos prawny przy zamianie B2B...

Czy zmiany w prawie doprowadzą więc do jeszcze większego chaosu? wyborcza.biz/biznes/7,147... #wyborcza #biznes #B2B #rynekpracy

Chaos prawny przy zamianie B2B...

https://www.europesays.com/pl/160658/ 2026 wywróci rynek pracy. Nadchodzi rok wielkich zmian #Biznes #Business #firmy #HR #PL #Poland #Polish #Polska #Polski #praca #RynekPracy #Zmiany2026

Europa w tyle za Indiami i Brazylią. Cisco i OECD punktują przepaść w adopcji AI

Mit o technologicznej dominacji Zachodu chwieje się w posadach, przynajmniej w obszarze sztucznej inteligencji.

Najnowsze badania przeprowadzone wspólnie przez Cisco oraz OECD wykazują, że to gospodarki wschodzące, a nie bogate kraje europejskie, są globalnymi liderami w wykorzystaniu generatywnej AI. Raport ujawnia również głębokie pęknięcie pokoleniowe w podejściu do nowych technologii.

Dane zebrane na początku 2025 roku w 14 krajach pokazują zaskakujące odwrócenie trendów. Użytkownicy z Indii, Brazylii, Meksyku i RPA wykazują największą aktywność, zaufanie i chęć szkolenia się w zakresie sztucznej inteligencji. Tymczasem Europa pozostaje w tyle – respondenci ze Starego Kontynentu deklarują znacznie większą ostrożność i niepewność wobec narzędzi opartych na AI. Jest to wyraźna zmiana w stosunku do historycznych schematów, w których to gospodarki rozwinięte były pionierami cyfrowych wdrożeń.

„Generacja AI” kontra cyfrowi sceptycy

Raport definiuje nową linię podziału demograficznego. Osoby poniżej 35. roku życia nie tylko intensywnie korzystają z AI (robi to ponad połowa badanych w tej grupie), ale także postrzegają ją jako narzędzie użyteczne. W przedziale wiekowym 26–35 lat niemal 50 proc. osób ukończyło już szkolenia z tego zakresu. Dla kontrastu, wśród osób po 45. roku życia dominującą postawą jest sceptycyzm lub całkowity brak korzystania z tych rozwiązań, co często wynika z braku wiedzy, a nie świadomego wyboru.

Ciemna strona bycia online

Wysoka adopcja technologii w krajach rozwijających się ma jednak swoją cenę. Badanie wykazało korelację między czasem spędzanym przed ekranem a dobrostanem psychicznym. Spędzanie ponad pięciu godzin dziennie na cyfrowej rozrywce wiąże się z niższym poczuciem satysfakcji z życia. Zjawisko to jest szczególnie widoczne w Indiach czy Meksyku, gdzie odnotowano większe uzależnienie od relacji online oraz gwałtowniejsze wahania emocjonalne związane z technologią.

Guy Diedrich z Cisco podkreśla, że kluczem do wyrównania tych szans nie jest samo wdrażanie technologii, lecz edukacja. „Różnice pokoleniowe w korzystaniu z technologii nie są nieuchronne” – zauważa, wskazując na konieczność podnoszenia kompetencji cyfrowych niezależnie od wieku.

#adopcjaSztucznejInteligencji #Cisco #DigitalWellBeingHub #generatywnaAI #news #OECD #raportAI #rynekPracy #wykluczenieCyfrowe

Szef Nvidii: „AI nie zabierze ci pracy. Sprawi, że będziesz pracował jeszcze ciężej”

Boisz się, że sztuczna inteligencja zabierze ci etat i zostawi na lodzie? Jensen Huang, CEO Nvidii, ma inną teorię, która dla wielu może brzmieć jeszcze gorzej.

Według niego AI nie wyśle nas na bezrobocie, ale wkręci w tryby jeszcze intensywniejszej pracy, bo nasza produktywność przestanie mieć granice.

Podczas forum inwestycyjnego US-Saudi Investment Forum w Waszyngtonie doszło do ciekawego zderzenia dwóch wizji przyszłości. Z jednej strony Elon Musk, w swoim stylu, roztaczał wizję świata, w którym praca stanie się opcjonalna – czymś w rodzaju hobby, jak „uprawianie warzyw w ogródku”, bo AI i roboty zajmą się resztą.

Z drugiej strony Jensen Huang, człowiek, który sprzedaje łopaty w tej gorączce złota (czyli czipy AI), wylał kubeł zimnej wody na te utopijne marzenia.

Pułapka produktywności

Zdaniem Huanga, AI sprawi, że trudne zadania staną się proste. Ale zamiast skończyć pracę wcześniej i iść do domu, wykorzystamy zaoszczędzony czas na realizację kolejnych pomysłów, których wcześniej nie byliśmy w stanie wdrożyć.

„Jeśli twoje życie stanie się bardziej produktywne […], to bardzo prawdopodobne, że będziesz mieć tak wiele pomysłów, że będziesz potrzebować więcej czasu na ich realizację” – argumentował szef Nvidii.

Jako przykład podał radiologów. Dzięki AI są oni dziś bardziej wydajni niż kiedykolwiek. Czy to oznacza, że pracują krócej? Nie. Po prostu analizują znacznie więcej skanów w tym samym czasie, bo zapotrzebowanie na usługi medyczne jest nieskończone.

Wyścig szczurów na sterydach

Wizja Huanga zakłada, że AI zmieni charakter pracy („jobs will be different”), ale nie jej ilość. Zamiast ery relaksu, czeka nas era hiper-produktywności, w której bariera wejścia dla nowych pomysłów biznesowych spadnie do zera, co tylko nakręci konkurencję i tempo życia.

„Zgadywałbym, że Elon będzie bardziej zajęty z powodu AI. Ja też będę bardziej zajęty” – skwitował Huang, odnosząc się do słów szefa Tesli.

Pytanie, która wizja jest bliższa prawdy: ta o pracy jako hobby dla chętnych, czy ta o niekończącej się liście zadań generowanych przez nasze własne, wspomagane przez AI ambicje? A może przyszłość szykuje dla nas zupełnie odmienny scenariusz?

Pierwszy bilioner Ziemi i armia robotów pilnująca więźniów. Akcjonariusze Tesli dali Muskowi wolną rękę

#AI #ElonMusk #JensenHuang #news #nvidia #produktywność #przyszłośćPracy #rynekPracy #sztucznaInteligencja

Szef Nvidii: „AI nie zabierze ci pracy. Sprawi, że będziesz pracował jeszcze ciężej”

Boisz się, że sztuczna inteligencja zabierze ci etat i zostawi na lodzie? Jensen Huang, CEO Nvidii, ma inną teorię, która dla wielu może brzmieć jeszcze gorzej.

Według niego AI nie wyśle nas na bezrobocie, ale wkręci w tryby jeszcze intensywniejszej pracy, bo nasza produktywność przestanie mieć granice.

Podczas forum inwestycyjnego US-Saudi Investment Forum w Waszyngtonie doszło do ciekawego zderzenia dwóch wizji przyszłości. Z jednej strony Elon Musk, w swoim stylu, roztaczał wizję świata, w którym praca stanie się opcjonalna – czymś w rodzaju hobby, jak „uprawianie warzyw w ogródku”, bo AI i roboty zajmą się resztą.

Z drugiej strony Jensen Huang, człowiek, który sprzedaje łopaty w tej gorączce złota (czyli czipy AI), wylał kubeł zimnej wody na te utopijne marzenia.

Pułapka produktywności

Zdaniem Huanga, AI sprawi, że trudne zadania staną się proste. Ale zamiast skończyć pracę wcześniej i iść do domu, wykorzystamy zaoszczędzony czas na realizację kolejnych pomysłów, których wcześniej nie byliśmy w stanie wdrożyć.

„Jeśli twoje życie stanie się bardziej produktywne […], to bardzo prawdopodobne, że będziesz mieć tak wiele pomysłów, że będziesz potrzebować więcej czasu na ich realizację” – argumentował szef Nvidii.

Jako przykład podał radiologów. Dzięki AI są oni dziś bardziej wydajni niż kiedykolwiek. Czy to oznacza, że pracują krócej? Nie. Po prostu analizują znacznie więcej skanów w tym samym czasie, bo zapotrzebowanie na usługi medyczne jest nieskończone.

Wyścig szczurów na sterydach

Wizja Huanga zakłada, że AI zmieni charakter pracy („jobs will be different”), ale nie jej ilość. Zamiast ery relaksu, czeka nas era hiper-produktywności, w której bariera wejścia dla nowych pomysłów biznesowych spadnie do zera, co tylko nakręci konkurencję i tempo życia.

„Zgadywałbym, że Elon będzie bardziej zajęty z powodu AI. Ja też będę bardziej zajęty” – skwitował Huang, odnosząc się do słów szefa Tesli.

Pytanie, która wizja jest bliższa prawdy: ta o pracy jako hobby dla chętnych, czy ta o niekończącej się liście zadań generowanych przez nasze własne, wspomagane przez AI ambicje? A może przyszłość szykuje dla nas zupełnie odmienny scenariusz?

Pierwszy bilioner Ziemi i armia robotów pilnująca więźniów. Akcjonariusze Tesli dali Muskowi wolną rękę

#AI #ElonMusk #JensenHuang #news #nvidia #produktywność #przyszłośćPracy #rynekPracy #sztucznaInteligencja

Amazon rezygnuje z ludzi? Wyciekły tajne plany giganta: 160 tysięcy mniej pracowników do 2027 roku

Kiedy Jeff Bezos ustępował ze stanowiska prezesa, obiecywał, że Amazon stanie się „najbezpieczniejszym miejscem pracy na Ziemi”. Nie mógł się bardziej mylić.

Cztery lata później wizja ta ewoluowała w kierunku, który może zaniepokoić miliony pracowników fizycznych na całym świecie. Według wewnętrznych dokumentów, do których dotarł The New York Times, największy sklep świata realizuje strategię, która ma jeden główny cel: uniezależnienie się od czynnika ludzkiego.

Najbardziej uderzająca w ujawnionych planach jest skala przedsięwzięcia. Amazon nie mówi o drobnych usprawnieniach, lecz o fundamentalnej zmianie modelu operacyjnego. Strategia zakłada, że dzięki forsownej robotyzacji firma uniknie zatrudnienia aż 160 tysięcy osób do 2027 roku. W dłuższej perspektywie, sięgającej roku 2033, gigant chce, aby maszyny przejęły realizację 75 proc. wszystkich operacji magazynowych. W korporacyjnej nowomowie proces ten nazywany jest „wypłaszczaniem krzywej zatrudnienia” (flattening the hiring curve). W praktyce oznacza to, że firma chce rosnąć i zwiększać sprzedaż, jednocześnie zamrażając lub redukując liczbę etatów.

Motywacją są oczywiście pieniądze, ale nie tylko. Wyliczenia Amazona wskazują, że zastąpienie człowieka maszyną pozwala zaoszczędzić średnio 30 centów na każdej wysłanej paczce. Przy miliardach przesyłek rocznie daje to astronomiczne oszczędności. Jednak równie istotnym czynnikiem jest problem rotacji kadr. Amazon od lat zmaga się ze zjawiskiem „wypalania” zasobów ludzkich – wskaźnik rotacji w magazynach sięgał w niektórych okresach 150 proc. rocznie. Roboty rozwiązują ten problem definitywnie: nie męczą się, nie żądają podwyżek i nie odchodzą do konkurencji.

Eksperci biją na alarm, ostrzegając przed efektem domina. Amazon, jako lider innowacji w logistyce, wyznacza standardy dla całej branży. Jeśli strategia pełnej automatyzacji okaże się sukcesem finansowym, konkurenci – od Walmartu po lokalnych operatorów logistycznych – będą zmuszeni podążyć tą samą ścieżką, by utrzymać rentowność. To może trwale zmienić strukturę zatrudnienia w sektorze, który przez ostatnie dekady był bezpieczną przystanią dla pracowników o niższych kwalifikacjach. Wewnętrzne instrukcje Amazona sugerują, by menedżerowie unikali słowa „roboty”, zastępując je łagodniejszymi terminami jak „zaawansowana technologia”, jednak semantyka nie zmieni faktu, że globalny rynek pracy stoi u progu największej rewolucji od czasów taśmy produkcyjnej Forda.

Rekordowe zyski i 14 000 zwolnień w Amazon. CEO: „To nie wina AI, to nasza kultura”

#aiWBiznesie #amazon #automatyzacja #jeffBezos #logistyka #news #roboty #rynekPracy #zwolnieniaGrupowe

https://www.europesays.com/pl/121494/ Nie programiści są w największym niebezpieczeństwie. MIT ujawnia, kto naprawdę straci pracę przez sztuczną inteligencję #administracja #ai #automatyzacja #Biznes #Business #finanse #IcebergIndex #MIT #OakRidgeNationalLaboratory #PL #Poland #Polish #Polska #Polski #PrawoIGospodarka #RynekPracy #SymulacjaKomputerowa #SztucznaInteligencja

https://www.europesays.com/pl/119087/ Nawet 50 tys. zł kary i kontrole w środku nocy. Służby nie będą mieć litości #BreakingNews #BreakingNews #FeaturedNews #FeaturedNews #Headlines #kary #LatestNews #LatestNews #Nagłówki #NajważniejszeArtykuły #News #obcokrajowcy #PL #Poland #Polish #Polska #Polski #PracaCudzoziemcy #RynekPracy #TopStories #TopStories #Wiadomości

https://www.europesays.com/pl/116538/ Płaca minimalna ma wynieść 3062 zł brutto miesięcznie. Będzie dotyczyła dużej grupy osób w Polsce #Biznes #Business #PL #PłacaMinimalnaDlaStażystów #Poland #Polish #Polska #Polski #RynekPracy #staże

https://www.europesays.com/pl/88828/ 160 pracowników na bruk. Fabryka Henkel znika z Raciborza #Biznes #Business #dorzeczy #Ekonomia #fabryka #henkel #kraj #odprawy #PL #Poland #Polish #Polska #Polski #pracownik #raciborz #RynekPracy #ZakładProdukcyjny #zwolnienia

https://www.europesays.com/pl/78550/ Złe wieści z rynku pracy. Polska zaczyna odczuwać skutki demograficznej zapaści #Biznes #Business #demografia #PL #Poland #Polish #Polska #Polski #RynekPracy