AI bez lukru #32: AI kocha pieniądze

Chcesz ogarnąć ze mną niezbędne umiejętności dotyczące AI w 2026 roku i tym samym nie zostać w tyle? 24 kwietnia startuje kolejna edycja szkolenia ze mną, Tomkiem Turbą – Narzędziownik AI 2.0 Reloaded! To najbardziej kompletne szkolenie z AI w Polsce. Składa się z aż czternastu sesji, trwających po dwie godziny każda. Szkolenie na żywo, z dostępem do nagrania na zawsze. Skorzystaj z linku i zamów z 70-procentową zniżką. Zapisuję się (sklep.securitum.pl/narzedziownik-ai-reloaded/nai70sekurak).

Pełna lista odcinków: tutaj

AI nie ma portfela. Nie ma konta w banku. Nie ma ambicji finansowych. A jednak, jeśli spojrzysz na to, jak działa świat technologii, można odnieść wrażenie, że sztuczna inteligencja kocha pieniądze bardziej niż niejedna korporacja. Nie dlatego, że chce je mieć. Dlatego, że została wytrenowana, by maksymalizować to, co ludzie uznali za sukces. A w świecie biznesu sukces bardzo często oznacza: wzrost, przychód, zaangażowanie, konwersję. Algorytmy rekomendacyjne nie są złe. One są skuteczne. Jeśli ich celem jest zwiększenie czasu spędzonego w aplikacji, zrobią wszystko, byś został dłużej. Jeśli celem jest sprzedaż, zoptymalizują przekaz tak, byś kliknął „kup teraz”. AI nie kocha pieniędzy. Ale doskonale optymalizuje pod pieniądze. To subtelna, ale fundamentalna różnica. Wyobraź sobie system tradingowy, który analizuje rynki szybciej niż człowiek. Nie ma emocji. Nie ma strachu. Nie panikuje. Reaguje na wzorce. Jeśli w danych jest sygnał zysku – wykona transakcję. Jeśli celem jest maksymalizacja ROI, to jedyną „moralnością” jest matematyka. A teraz przenieś to na poziom platform społecznościowych. Model językowy generuje treści. Algorytm rekomendacji decyduje, co zobaczysz. System reklamowy ustala, co przyniesie największy przychód.

Nagle okazuje się, że AI może stać się idealnym sprzedawcą. Nie dlatego, że jest pazerny. Dlatego, że został ustawiony na wskaźniki finansowe. Tu zaczyna się niewygodna refleksja. Jeśli karmimy modele danymi rynkowymi, metrykami wzrostu i KPI, to uczymy je świata, w którym wartość mierzy się w pieniądzu. Jeśli sukces to wzrost wyceny, to AI będzie wspierać działania prowadzące do wzrostu wyceny. Nie ma w tym chciwości. Znowu jest optymalizacja. Problem zaczyna się wtedy, gdy algorytmy zaczynają wpływać na decyzje ludzi w skali masowej. Personalizowane oferty, dynamiczne ceny, mikrotargetowanie reklam. AI może przewidzieć, kiedy jesteś bardziej podatny na zakup. Może dostosować komunikat do Twojego nastroju. Może wyliczyć, ile maksymalnie jesteś w stanie zapłacić. Wtedy pytanie przestaje brzmieć: „Czy AI kocha pieniądze?” Zaczyna brzmieć: „Czy my nie uczymy jej kochać pieniędzy za nas?” Bo AI działa w ramach celu, który jej wyznaczymy. Jeśli celem jest zysk, będzie wspierać zysk. Jeśli celem jest dobro społeczne, będzie wspierać dobro społeczne. Problem w tym, że najczęściej to inwestorzy definiują metryki, a inwestorzy lubią liczby.

Historia technologii pokazuje, że innowacje często zaczynają się od idei zmiany świata, a kończą na modelu subskrypcyjnym. AI nie jest wyjątkiem. Model, który miał pomagać w edukacji, może zostać przeprojektowany pod monetyzację. System, który miał wspierać twórców, może zacząć premiować treści generujące większy przychód reklamowy. To nie jest spisek. To ekonomia. Modele już prezentują reklamy. I tu dochodzimy do sedna. AI nie ma motywacji finansowej. Ale jest wpięta w system, który ją ma. Jest narzędziem w ekosystemie, w którym pieniądz jest główną metryką sukcesu. Jeśli więc czasem masz wrażenie, że algorytmy „pchają” Cię w stronę zakupów, subskrypcji i kolejnych upgrade’ów, to nie dlatego, że maszyna jest chciwa. To dlatego, że ktoś ustawił jej cel.

AI nie kocha pieniędzy. Ona kocha cel, który jej wyznaczysz. A jeśli tym celem jest przychód, to trudno się dziwić, że świat zaczyna wyglądać jak jeden wielki funnel sprzedażowy.

Ciekawe czy potrafimy zbudować modele, które będą optymalizować coś więcej niż tylko zysk?

~Tomek Turba