Gościem specjalnym TLT Summit 2026 był Aleksander Kwaśniewski, który wystąpił w ścieżce poświęconej liderom, gdzie dzielił się własną perspektywą zarządzania państwem w momentach historycznych przełomów oraz podejmowania decyzji w warunkach skrajnej niepewności. Choć podczas wystąpienia byłego prezydenta RP sala pękała w szwach, to nie on był głównym bohaterem “przedstawienia”, które odbywało się w gdyńskim Teatrze Muzycznym. Głównym bohaterem TLT Summit 2026 była sztuczna inteligencja. Prelegenci opowiadali o sukcesach i bolesnych porażkach wdrożeniowych, bezmyślnym przepalaniu tokenów oraz realnych zagrożeniach, jakie niesie ze sobą ta technologia.

Automatyzacja chaosu, czyli storytelling na nowo

Kamil Kozieł, konsultant komunikacji biznesowej, w swoim wystąpieniu pod hasłem „Storytelling AI”, zwrócił uwagę na groźne zjawisko: automatyzację błędów. W jego opinii AI nie naprawi złych nawyków. 

– Ludzie od zawsze fatalnie przygotowywali się do spotkań i prezentacji. Teraz po prostu to zautomatyzowali – punktował Kamil Kozieł.

W tym kontekście radził, aby zamiast bezmyślnego generowania powtarzalnych tekstów, zacząć traktować AI jako partnera do budowania głębszych, bardziej angażujących narracji. Przemyślany storytelling wspierany technologią pozwala uzyskać gigantyczny skok jakościowy, gigantyczną oszczędność czasu i, co równie ważne, czystą satysfakcję z pracy. Zdaniem Kamila Kozieła sztuczna inteligencja już niebawem stanie się tym, czym dzisiaj jest pakiet Microsoft Office. Dla pracowników oznacza to prosty wybór: albo nauczą się obsługi narzędzi AI, albo mogą zapomnieć o pracy przy biurku. 

Z kolei Szymon Buksak, Head of AI Polska w BSH (Global Digital Services), bezlitośnie rozprawił się z mitami wokół opłacalności wdrożeń. Tłumaczył, kiedy AI ma sens biznesowy oraz jakie zmiany organizacyjne są niezbędne, by przełożyć technologiczny potencjał na twarde wyniki finansowe.

– Jeśli dany projekt lub proces jest fundamentalnie słaby, dorzucenie do niego AI nie naprawi błędów. Sprawi jedynie, że stanie się on zdecydowanie droższy, choć zautomatyzowany – przekonywał Szymon Buksak. 

Jako jeden z głównych grzechów zespołów deweloperskich wskazał ignorowanie procedur bezpieczeństwa. Przytoczył przykład programisty, który podczas pracy zapomniał przełączyć licencję narzędzia z prywatnej na firmową. Efekt? W ciągu zaledwie jednego dnia wygenerował rachunek za zużycie tokenów na kwotę 9 tys. dol. (!). Plagą w organizacjach okazuje się również dublowanie wysiłków, a więc sytuacje, w których różne zespoły wewnątrz jednej firmy niezależnie pracują nad tym samym problemem. Skutkuje to wysypem dziesiątek identycznych chatbotów, a osobnym wyzwaniem jest komunikacja z zarządem, gdzie wciąż pokutuje rzucone rzekomo od niechcenia hasło prezesa: „Zróbmy coś z tym AI”. 

Szymon Buksak ma dla działów IT trzy proste rady, jak okiełznać takich decydentów. Należy pokazać im pełen obraz sytuacji, uświadamiając im faktyczną skalę oraz złożoność projektów AI. Poza tym trzeba koniecznie prześwietlić koszty: jasno określić budżet i czas potrzebny na realne wdrożenie. Wreszcie stworzyć Hub AI: powołać jednostkę, która pozwoli zachować pełną kontrolę nad projektami, odrzuci te nieefektywne i zatrzyma marnowanie zasobów na powielanie tej samej pracy.

Koniec ery „tokenmaxxingu”

Kiedy na rynku debiutowała pierwsza wersja ChatGPT, mało kto rozumiał, czym w ogóle jest token. Dziś to słowo odmieniane jest przez wszystkie przypadki, a w kuluarach głośno mówi się o zjawisku tokenmaxxingu. To trend polegający na sztucznym pompowaniu liczby tokenów przez modele językowe tylko po to, by stworzyć iluzję wyższej produktywności lub zamaskować brak realnych efektów intensywnym korzystaniem z narzędzi. Eksperci patrzący na rynek chłodnym okiem ostrzegają: traktowanie liczby zużytych tokenów jako wskaźnika efektywności to prosta droga do marnowania zasobów i gigantycznych rachunków.

– Branża IT przechodzi obecnie przez cykl bardzo podobny do początków adopcji chmury obliczeniowej. Pierwszy zachwyt technologią cloud computing został szybko zweryfikowany przez faktury, co zmusiło rynek do stworzenia i wdrożenia praktyk FinOps. Dokładnie w tym samym miejscu jesteśmy dziś z AI i tzw. tokenmaksymalizacją – podkreślała Aleksandra Tutaj, Senior Engineering Director w InPost Group.

Kiedy sztuczna inteligencja przestaje być jedynie zabawką działu IT, a staje się stałą pozycją w budżecie operacyjnym, do gry wkracza dyrektor finansowy (CFO), który oczekuje twardego zwrotu z inwestycji (ROI). Zdaniem Aleksandry Tutaj sukces komercyjny osiągną tylko te organizacje, które zadadzą sobie kluczowe pytanie: „Gdzie mamy realne wąskie gardło w biznesie i jak musimy zmienić proces, aby AI przyniosło wartość?”. Zamiast dokładać kolejne skomplikowane warstwy technologiczne, firmy powinny skupić się na eliminowaniu zbędnej pracy ludzkiej tam, gdzie maszyny radzą sobie po prostu lepiej i taniej. 

Biorąc pod uwagę powyższe, właściwym krokiem jest wprowadzenie elastycznych, ale ściśle kontrolowanych limitów budżetowych dla poszczególnych działów. Pracownicy muszą najpierw odciążyć się z codziennej, powtarzalnej rutyny, takiej jak skracanie spotkań czy błyskawiczne podsumowywanie raportów, aby zyskać czas i przestrzeń na projektowanie głębokiej automatyzacji całych procesów biznesowych.