Technologia

"Rewolucja w dobie AI: Jak sztuczna inteligencja zmienia świat?"

2025-06-07

Autor: Magdalena

Jarosław Królewski, wizjonerski twórca i prezes Synerise, wskazuje na nieuchronną rewolucję wywołaną przez rozwój sztucznej inteligencji. Dzięki automatycznemu wyciąganiu wniosków z danych, zyskujemy niespotykaną dotąd moc analizy informacji, co stało się kluczowe w zrozumieniu współczesnego świata.

Finanse w erze algorytmów

Rynki finansowe przeżywają prawdziwą transformację – znacząca część transakcji odbywa się bez udziału ludzi, za pośrednictwem skomplikowanych algorytmów. Królewski zauważa, że chociaż dostępnych jest wiele raportów na ten temat, finansiści rzadko ujawniają swoje tajemnice techniczne. Co więcej, algorytmy AI są już prawdziwymi graczami na rynku, które napotykają na różnorodne wyzwania.

Przyszłość dochodów i edukacji

Czy w erze masowego zastosowania sztucznej inteligencji uda nam się wprowadzić powszechny dochód podstawowy? Królewski podkreśla, że zmiany są nieuniknione i mogą wpłynąć na to, jak postrzegamy zatrudnienie oraz podział majątku. Kluczowym elementem stanie się dostęp do technologii oraz umiejętności ich używania.

Zmiany w społeczeństwie

Wygląda na to, że przyszłość nie dla wszystkich będzie jednakowa. Coraz bardziej wyraźne staną się różnice pomiędzy społecznymi warstwami. Ci, którzy posiadają wiedzę i umiejętności w dziedzinach związanych z technologią, zyskają przewagę.

AI w energetyce – wyzwanie przyszłości

Jednak rozwój AI niesie ze sobą także poważne problemy, szczególnie w dziedzinie energetyki. Przewiduje się, że do 2025 roku zapotrzebowanie na energię dla centrów danych wzrośnie, co rodzi pytania o zrównoważony rozwój.

Jak zmieni się praca człowieka?

Królewski wskazuje też na konieczność przystosowania się pracowników do nowej rzeczywistości. Sztuczna inteligencja przejmie proste, monotonnie powtarzalne zadania, a człowiek zyska szansę na kreatywną, wymagającą pracę.

Przyszłość pracy staje się inspirująca; to czas, w którym człowiek skupi się na rozwiązywaniu bardziej złożonych zagadnień, pozostawiając maszyny do obsługi rutynowych zadań. Gdy maszyny będą lepiej zrozumieć dane, my będziemy mogli rozszerzać granice naszej kreatywności.