Prentis i zakład o to, że „AI do klikania” przebije „AI do kodu”
Według informacji podanych przez TechCrunch AI, nowe laboratorium AI o nazwie Prentis prowadzi rozmowy dotyczące pozyskania finansowania na poziomie 100 mln dolarów. Sam news jest jednak ciekawy nie tylko przez skalę rozmów, ale przede wszystkim przez tezę stojącą za projektem. Prentis zakłada, że automatyzacja rutynowych zadań wykonywanych na komputerze wkrótce wyprzedzi programowanie jako najważniejsze zastosowanie AI.
To istotne przesunięcie akcentu. Przez ostatni okres to właśnie generowanie i wspieranie pisania kodu było przedstawiane jako jeden z najmocniejszych, najbardziej namacalnych obszarów użycia modeli. W tym przypadku punkt ciężkości przesuwa się z tworzenia oprogramowania na wykonywanie powtarzalnych czynności w środowisku cyfrowym – takich, które dziś nadal wymagają ręcznej obsługi przez człowieka.
Sam fakt, że nowy podmiot buduje swoją strategię wokół takiej hipotezy, pokazuje, jak szybko zmienia się sposób myślenia o praktycznej wartości modeli AI. Nie chodzi już wyłącznie o to, by model dobrze odpowiadał, pisał kod czy streszczał tekst, ale by realnie przejmował sekwencje działań wykonywanych na komputerze.
Nasz komentarz: Naszym zdaniem to jeden z wyraźniejszych sygnałów, że rynek AI przesuwa uwagę z „modelu, który pomaga” w stronę „modelu, który wykonuje zadanie od początku do końca”.
Dlaczego automatyzacja rutynowych zadań może stać się większym rynkiem niż coding
W naszej ocenie sedno tego newsa nie leży w samym finansowaniu, tylko w zmianie definicji najbardziej wartościowego zastosowania AI. Jeśli Prentis ma rację, to kolejnym etapem rozwoju modeli nie będzie przede wszystkim lepsze generowanie treści czy kodu, ale skuteczniejsze działanie w interfejsach, aplikacjach i procesach, które do tej pory były „zbyt drobne”, by je automatyzować klasycznym oprogramowaniem.
To ważne, bo coding assistants działają głównie na rzecz jednej grupy użytkowników – osób tworzących oprogramowanie. Automatyzacja rutynowych zadań przy komputerze ma potencjalnie znacznie szerszy zasięg. Tego typu systemy mogą być przydatne wszędzie tam, gdzie praca polega na powtarzalnym przechodzeniu między oknami, formularzami, dokumentami i narzędziami.
Naszym zdaniem to także kolejny dowód na rosnące znaczenie agentowego podejścia do AI. Nie wystarczy już model, który dobrze rozumie polecenie. Coraz większą wartość będzie miał model, który potrafi przełożyć intencję użytkownika na serię konkretnych działań i doprowadzić proces do końca bez ciągłego nadzoru.
Można z tego wyciągnąć kilka konkretnych obserwacji:
- Nowy punkt ciężkości – rynek coraz wyraźniej testuje, czy większą wartość daje wspieranie pracy specjalistów, czy przejmowanie rutynowych czynności wykonywanych przez znacznie szerszą grupę użytkowników.
- Liczy się nie tylko inteligencja modelu, ale sprawczość – przewagę mogą zdobywać rozwiązania, które nie tylko „wiedzą”, ale też skutecznie działają w praktycznym środowisku pracy.
- AI wchodzi głębiej w operacje cyfrowe – jeśli ten kierunek się potwierdzi, rozwój modeli będzie coraz mocniej oceniany przez pryzmat niezawodności wykonywania zadań, a nie tylko jakości odpowiedzi.
Uważamy, że to właśnie jest najciekawsze w tym newsie – nie sam rozgłos wokół nowego laboratorium, lecz teza, że największy rynek AI może powstać nie wokół tworzenia, tylko wokół wykonywania.
W skrócie
- Prentis prowadzi rozmowy o pozyskaniu 100 mln dolarów i buduje projekt wokół tezy o dominacji automatyzacji rutynowych zadań komputerowych.
- Sednem newsa jest przesunięcie uwagi z AI do pisania kodu na AI, które samodzielnie realizuje powtarzalne działania.
- Naszym zdaniem to mocny sygnał, że przyszła konkurencja w AI będzie dotyczyć nie tylko jakości modeli, ale ich realnej sprawczości w pracy cyfrowej.
Opracowanie redakcyjne na podstawie artykułu TechCrunch AI: https://techcrunch.com/2026/07/24/prentis-new-ai-lab-co-founded-by-reid-hoffman-mark-pincus-in-talks-to-raise-100m/