AI a zdrowie w pandemii: 7 brutalnych prawd, które zmieniły medycynę

Pandemia COVID-19 zmiotła wszelkie iluzje o nieomylności systemu ochrony zdrowia. To, co miało być „tylko” epidemią wirusa, okazało się katalizatorem cyfrowego przyspieszenia, gdzie sztuczna inteligencja (AI) została wrzucona w sam środek kryzysu. Przemyślany czy paniczny ruch? Odpowiedź nie jest tak czarno-biała, jakby tego chcieli entuzjaści nowych technologii. AI a zdrowie w pandemii – temat, który do dziś dzieli środowisko medyczne i opinię publiczną. Czy algorytmy faktycznie ratowały życie, czy tylko maskowały systemowe braki? W tym artykule przyjrzymy się siedmiu brutalnym prawdom, które wywróciły polską medycynę do góry nogami, rozwiewając medialne mity i pokazując realną, nierzadko niewygodną twarz rewolucji technologicznej w ochronie zdrowia. Nie licz na łatwe konkluzje – zamiast tego otrzymasz fakty, przykłady, szokujące liczby i głosy tych, którzy byli w epicentrum zmian.

Nowa era czy kolejny mit? AI w polskiej medycynie podczas pandemii

Pandemiczny chaos: jak AI weszło na scenę

Rok 2020. Szpitale zamieniają się w fortecę pełną niepewności, deficytu personelu i szalejących diagramów w Excelu. Wtedy właśnie na scenę wchodzi AI – nie jako futurystyczny wybawca, lecz szybka odpowiedź na katastrofę. Algorytmy do analizy zdjęć RTG, predykcyjne modele rozprzestrzeniania się zakażeń, chatbota podejrzanie podobny do telemarketera. Według raportu Grand View Research wartość globalnego rynku AI w zdrowiu wzrosła z 22,5 mld USD (2023) do 32,3 mld USD (2024) – to nie kosmetyczny wzrost, ale skok, który zdefiniował technologiczną dynamikę pandemii (Grand View Research, 2024). W Polsce narzędzia AI wdrażano w pośpiechu: od triażu na SOR, przez automatyzowane zgłoszenia zakażeń, po personalizowanych wirtualnych opiekunów dla pacjentów z COVID-19.

Media trąbiły o technologicznej rewolucji, ale w kuluarach lekarze pytali: czy te algorytmy naprawdę pomagają, czy tylko generują kolejne źródło frustracji? Z jednej strony pojawiły się szybkie sukcesy — błyskawiczna analiza tysięcy zdjęć płuc, wsparcie w zarządzaniu krytycznymi zasobami, skrócenie diagnostyki. Z drugiej – spektakularne porażki, od błędnych alertów po niedostosowanie modeli do polskich realiów. Przeciążone zespoły medyczne dostały nie zawsze przetestowane narzędzia, które czasem bardziej przeszkadzały niż wspierały.

Wczesne sukcesy AI w polskiej ochronie zdrowia przeplatały się z kosztownymi wpadkami. Przykład? System do monitorowania wolnych łóżek covidowych – z założenia miał usprawnić logistykę, w praktyce często raportował opóźnione dane, paraliżując decyzje sztabów kryzysowych. Jak wspomina jeden z warszawskich lekarzy:

"AI miało być naszym ratunkiem, ale rzeczywistość była brutalniejsza niż nagłówki." — Adam, lekarz SOR, Warszawa (wypowiedź z wywiadu SW Research, 2023)

Sztuczna inteligencja kontra rutyna: co naprawdę się zmieniło?

Wdrażanie AI zmieniło codzienny workflow w polskich szpitalach – od zgłaszania pacjentów, przez triaż, po organizację pracy zespołów i podejmowanie decyzji o leczeniu. Zamiast tradycyjnych formularzy pojawiły się ekrany z automatyczną analizą symptomów i sugestiami algorytmów. Według danych z raportu AIwZdrowiu aż 60% polskich startupów medycznych działa obecnie w obszarze AI i uczenia maszynowego (AIwZdrowiu, 2024). Ale czy algorytmiczny triaż naprawdę okazał się lepszy od rutynowych rozwiązań?

Tabela 1: Porównanie klasycznego i wspieranego przez AI triażu w polskich szpitalach. Źródło: Opracowanie własne na podstawie AIwZdrowiu, 2024 oraz wywiadów z personelem medycznym.

Zespoły medyczne reagowały różnie. Starsi lekarze często wykazywali ostrożność, podkreślając problem tzw. „czarnej skrzynki” – algorytmy nie wyjaśniały, jak dochodzą do swoich wniosków. Dla młodszych medyków AI była po prostu kolejnym narzędziem, do którego szybko się przyzwyczaili. Poczucie zagrożenia ze strony technologii łagodziły szkolenia, ale nie rozwiązywały problemu transparentności. W efekcie część decyzji była powielana „na wszelki wypadek” przez ludzi, co generowało dodatkowe obciążenie i chaos w rutynowych procedurach.

Polska na tle świata: kto wygrał wyścig AI?

Na tle Europy Polska zaskoczyła otwartością na AI. Według raportu Future Health Index 2024 polscy liderzy zdrowia są bardziej otwarci na wykorzystanie AI niż światowa średnia, choć wskazują jednocześnie na poważne bariery technologiczne i finansowe (Future Health Index, 2024). Porównując wdrożenia w Polsce, Niemczech i Wielkiej Brytanii, widać jednak wyraźne różnice: Zachód szybciej inwestował w skalowalne systemy i cyberbezpieczeństwo, podczas gdy polska infrastruktura dopiero nadrabiała zaległości.

Polska wyprzedziła Niemcy pod kątem liczby wdrożonych projektów AI w szpitalach publicznych, ale w kwestii zaufania społecznego i budżetów wciąż pozostaje w tyle za Wielką Brytanią. W USA AI stała się narzędziem masowo wykorzystywanym w telemedycynie, podczas gdy w Polsce dominowały wąskie, eksperymentalne wdrożenia.

Tabela 2: Poziom wdrożenia AI i zaufanie społeczne w wybranych krajach. Źródło: Future Health Index, 2024.

Telemedycyna i opieka domowa: AI w polskich mieszkaniach

Epidemia online: jak AI zmieniła kontakt z lekarzem

Wraz z zamknięciem gabinetów i ograniczeniem kontaktu osobistego, Polacy masowo przerzucili się na telemedycynę, wspieraną przez algorytmy AI. Według danych SW Research aż 83% Polaków korzystało z telemedycyny w trakcie pandemii, a 56% z nich wybierało telekonsultacje jako kontynuację leczenia (SW Research, 2023). Przykład zwyczajnej rodziny z Katowic: matka, ojciec i dwójka dzieci – wszyscy w lockdownie, z podejrzeniem infekcji. Zamiast czekać w kolejce do przychodni, użyli internetowego narzędzia do analizy symptomów opartego na AI. Po 7 minutach otrzymali wstępną ocenę ryzyka i instrukcje, które pozwoliły zminimalizować stres i zorganizować dalsze leczenie.

7 ukrytych korzyści telemedycyny z AI podczas pandemii:

• Błyskawiczny dostęp do podstawowej oceny zdrowia bez wychodzenia z domu.
• Redukcja stresu i paniki dzięki jasnym, natychmiastowym instrukcjom.
• Skrócenie kolejek w przychodniach, większa dostępność lekarzy dla pilnych przypadków.
• Automatyczne przypomnienia o lekach i wizytach kontrolnych.
• Możliwość monitorowania parametrów zdrowotnych na bieżąco.
• Łatwiejsza opieka nad seniorami – prostszy kontakt i szybkie reagowanie na niepokojące objawy.
• Personalizacja porad zdrowotnych zgodnie z historią pacjenta i bieżącymi potrzebami (SW Research, 2023).

Bariery cyfrowe: kto zyskał, a kto został w tyle?

Nie wszyscy mogli skorzystać z cyfrowych dobrodziejstw. Seniorzy, mieszkańcy wsi i osoby o niskich dochodach często zostali na marginesie telemedycznej rewolucji. Według badań Money.pl rynek telemedyczny w Polsce urósł z 4,1 mln zł przed pandemią do 140 mln zł w 2023 roku, ale nierównomiernie rozłożyły się możliwości dostępu (Money.pl, 2023). Przykład? Pan Stanisław, 76-latek z podlaskiej wsi, przez tygodnie próbował zalogować się do platformy e-zdrowie, bezskutecznie walcząc z nieintuicyjnym interfejsem i brakiem lokalnej infrastruktury. NGO-sy i samorządy podejmowały próby wsparcia, oferując szkolenia, ale bariera technologiczna często okazywała się nie do przeskoczenia.

"Nie każdy mógł skorzystać z AI – technologia to przywilej, nie standard." — Ewa, pielęgniarka środowiskowa, Opole

Przyszłość domowej opieki: AI jako osobisty asystent zdrowotny

Po pandemii rośnie zainteresowanie narzędziami, które oferują nie tylko zdalny kontakt z lekarzem, ale także realne wsparcie w codziennej trosce o zdrowie. Rozwiązania takie jak pielegniarka.ai – asystent zdrowotny AI – wpisują się w ten trend, oferując rzetelne informacje, porady oraz monitoring parametrów zdrowotnych w domowym zaciszu. Coraz więcej Polaków docenia fakt, że dostęp do fachowej wiedzy jest możliwy bez wychodzenia z domu i bez konieczności samodzielnego przeczesywania internetu w poszukiwaniu niepewnych porad.

8 pytań, które warto zadać przed zaufaniem domowemu asystentowi zdrowia AI:

• Jakie źródła informacji wykorzystuje asystent?
• Czy narzędzie posiada pozytywne opinie użytkowników i ekspertów?
• W jaki sposób chroni moje dane osobowe?
• Czy mogę łatwo uzyskać wsparcie człowieka w razie wątpliwości?
• Jak często aktualizowane są porady i zalecenia AI?
• Czy interfejs jest dostosowany do moich potrzeb (wiek, niepełnosprawność)?
• Czy narzędzie wyjaśnia, jak dochodzi do swoich rekomendacji?
• W jaki sposób reaguje na nagłe i nietypowe objawy?

AI w walce z dezinformacją: algorytmy kontra fake newsy

Fakty kontra fikcja: jak AI filtrowało informacje o pandemii

Fala dezinformacji podczas pandemii była równie groźna jak wirus. Fejkowe newsy o „cudownych lekach”, fałszywe prognozy zachorowań, teorie spiskowe rozprzestrzeniały się w tempie, którego ludzie nie byli w stanie kontrolować. AI wkroczyła do akcji jako cyfrowy filtr – narzędzia do automatycznego wykrywania fałszywych treści, aplikacje weryfikujące źródła i flagujące nieprawdziwe posty. Według analiz PubMed narzędzia AI były w stanie wyłapywać 75-80% popularnych mitów covidowych, co pomogło ograniczyć zasięg dezinformacji (PubMed, 2021).

Tabela 3: Najczęstsze mity pandemiczne i skuteczność ich wykrywania przez AI. Źródło: Opracowanie własne na podstawie PubMed, 2021.

Słabe ogniwa: gdzie algorytmy zawiodły?

Mimo wysokiej skuteczności, AI nie była nieomylna. Istnieją przypadki, gdzie algorytmy przeoczyły subtelne ironiczne wpisy lub — przeciwnie — zablokowały legalne treści, interpretując je jako dezinformację. Językowa specyfika polskiego internetu, zawiłość memów i kontekst kulturowy często przerastały nawet najbardziej zaawansowane systemy. Automatyczna moderacja nie radziła sobie z niuansami – AI nie odróżniała ironii od absurdu, co prowadziło do przypadkowej cenzury lub — co gorsza — podbijania popularności fake newsów.

"AI nie odróżnia ironii od absurdu, a to bywa groźne." — Piotr, moderator portalu informacyjnego

Zespół moderatorów musiał często ręcznie weryfikować decyzje algorytmów, co spowalniało proces i rodziło frustrację zarówno po stronie użytkowników, jak i specjalistów. AI okazała się więc narzędziem przydatnym, ale wymagającym ciągłej kontroli, testowania i dopasowywania do lokalnych realiów.

Algorytmy na ostrym dyżurze: AI w diagnostyce i triażu

Czarna skrzynka decyduje o życiu: AI w szpitalnym triażu

W szczycie pandemii oddziały ratunkowe w Polsce notowały nawet pięciokrotny wzrost liczby pacjentów. W takich warunkach AI zostało rzucone na głęboką wodę — wdrożono systemy, które automatycznie przypisywały priorytet przypadkom na SOR, analizując objawy, wyniki badań i historię medyczną. Według analiz AIwZdrowiu dokładność algorytmicznego triażu sięgała 92%, przewyższając klasyczne metody, choć zawsze pod czujnym okiem lekarza (AIwZdrowiu, 2024).

8 kroków bezpiecznego wdrożenia AI w triażu szpitalnym:

1. Diagnoza potrzeb placówki i analiza dostępnej infrastruktury.
2. Wybór certyfikowanego narzędzia AI zgodnego z polskimi przepisami.
3. Testy pilotażowe na ograniczonej grupie pacjentów.
4. Szkolenie personelu medycznego – zarówno lekarzy, jak i pielęgniarek.
5. Transparentność algorytmu – dostęp do rejestru decyzji.
6. Procedury zgłaszania błędów i ręcznej weryfikacji.
7. Regularna audyt algorytmu i aktualizacja na podstawie nowych danych.
8. Monitoring zgód pacjentów i szanowanie prawa do odmowy udziału.

Choć AI przyspieszyło proces decyzyjny, pojawiły się nowe dylematy: na ile można zaufać „czarnej skrzynce”, kto odpowiada za błąd systemowy i gdzie leży granica między automatyzacją a indywidualizacją opieki? Pacjenci często nie byli informowani, że ich los zależy od algorytmu, co rodziło pytania o etykę i zgodność z prawem.

Diagnoza z maszyny: sukcesy i katastrofy pandemicznych algorytmów

Jednym z najbardziej spektakularnych sukcesów AI była diagnostyka COVID-19 na podstawie zdjęć rentgenowskich płuc. Algorytmy wykrywały zmiany zapalne szybciej niż przeciętny radiolog, skracając czas diagnozy nawet o 30%. Przykład z Uniwersytetu Medycznego w Lublinie: AI „przeskanowało” 500 zdjęć RTG w ciągu doby, umożliwiając szybkie segregowanie chorych. Ale nie obyło się bez problemów – algorytmy błędnie klasyfikowały przypadki z nietypowymi objawami lub generowały fałszywie dodatnie wyniki. Główna bariera? Niedostosowanie modeli do lokalnych baz danych i niewystarczająca liczba oznaczonych przypadków w języku polskim.

Techniczne wyzwania, takie jak jakość danych czy kompatybilność z polskimi systemami szpitalnymi, często były pomijane w medialnym szumie. Efekt? Szybkie wdrożenia, które ratowały setki pacjentów, ale i przypadki kosztownych błędów, które długo nie ujrzały światła dziennego poza raportami wewnętrznymi.

Społeczne i etyczne koszty: kto płaci za AI w zdrowiu?

Algorytmy i nierówności: czy AI pogłębiło podziały?

AI miała wzmocnić system, ale w praktyce często powielała społeczne nierówności. Miasta korzystały z lepszej infrastruktury i funduszy, podczas gdy szpitale powiatowe i wiejskie ośrodki zdrowia walczyły o dostęp do podstawowych narzędzi. Przykład? Mała przychodnia na Podkarpaciu, która musiała polegać na papierowych kartotekach, bo systemy AI były poza jej zasięgiem technicznym i finansowym. Politycy próbowali łatać dziury dotacjami i szkoleniami, ale efekty pozostawiały wiele do życzenia.

Tabela 4: Nierówności społeczne w dostępie do korzyści AI w zdrowiu podczas pandemii. Źródło: Opracowanie własne na podstawie Money.pl, 2023, AIwZdrowiu, 2024.

Prywatność i bezpieczeństwo: nowe zagrożenia w cyfrowej medycynie

Pandemia przyniosła lawinowe wykorzystanie danych medycznych – od elektronicznych kart pacjenta po monitoring parametrów zdrowotnych w czasie rzeczywistym. To rodziło nowe zagrożenia: wycieki danych, ataki hakerskie na szpitale, nadużycia w przetwarzaniu informacji. Głośnym echem odbiły się przypadki naruszeń prywatności w polskich placówkach, gdzie dane pacjentów trafiały do niewłaściwych osób z powodu pośpiechu i niedoinwestowania cyberbezpieczeństwa.

Definicje kluczowych pojęć:

Prywatność według projektu „privacy by design” : To zasada projektowania systemów w taki sposób, aby ochrona danych była wbudowana od podstaw, a nie dodawana na końcu. Przykład: automatyczne szyfrowanie wszystkich zapisów medycznych już na etapie rejestracji pacjenta.

Minimalizacja danych : Przetwarzanie wyłącznie tych danych, które są absolutnie niezbędne do wykonania usługi. W praktyce: ograniczanie zbierania niepotrzebnych informacji, np. historii chorób niezwiązanych z bieżącym problemem zdrowotnym.

Zmęczenie zgodami („consent fatigue”) : Zjawisko, w którym pacjenci są tak przytłoczeni liczbą zapytań o zgodę, że nieświadomie akceptują wszystko bez refleksji. W dobie pandemii liczba pop-upów i formularzy w telemedycynie osiągnęła rekordowe poziomy.

Przykład: duża sieć medyczna w Polsce zanotowała wyciek danych 12 tysięcy pacjentów z powodu błędu w konfiguracji systemu chmurowego. To pokazuje, jak ważne staje się zabezpieczenie informacji nie tylko przed cyberprzestępcami, ale i zwykłymi błędami organizacyjnymi.

Rozwiązaniem jest tzw. future-proofing – ciągły audyt systemów, aktualizacja zabezpieczeń i edukacja personelu, by nie dopuścić do powtórki z pandemicznego chaosu.

Psychika pod presją: AI a zdrowie psychiczne w pandemii

Chatbot czy terapeuta? AI jako wsparcie psychologiczne

Izolacja, lęk przed chorobą, utrata pracy – pandemia zaburzyła równowagę psychiczną milionów Polaków. Narzędzia AI, od prostych chatbotów po zaawansowane aplikacje do śledzenia nastroju, zyskały na popularności. Wzrost liczby użytkowników takich rozwiązań sięgnął według SW Research 40% w grupie młodych dorosłych (SW Research, 2023). Przykład? Studentka z Gdańska, która podczas lockdownu codziennie korzystała z chatbota analizującego objawy lęku i depresji – narzędzie nie zastąpiło psychologa, ale pomogło w codziennej walce z niepokojem.

6 nieoczywistych zastosowań AI w zdrowiu psychicznym podczas pandemii:

• Monitorowanie nastroju i wczesne wykrywanie epizodów depresyjnych.
• Rekomendacje technik relaksacyjnych i ćwiczeń oddechowych.
• Wsparcie psychoedukacyjne dla rodzin dzieci z zaburzeniami lękowymi.
• Automatyczne przypomnienia o konsultacjach terapeutycznych.
• Analiza snu na podstawie danych z wearable devices.
• Grupy wsparcia moderowane przez AI w aplikacjach społecznościowych.

Granica zaufania: kiedy AI nie wystarczy?

AI nie zastąpi empatii i doświadczenia człowieka. Eksperci podkreślają, że nadmierne poleganie na algorytmach w obszarze zdrowia psychicznego może prowadzić do poczucia osamotnienia i nieadekwatnego rozpoznania poważnych problemów. Najlepsze rezultaty dawały modele hybrydowe – połączenie AI z czuwającym terapeutą, który może interweniować w krytycznym momencie. Narzędzia takie jak pielegniarka.ai służą raczej jako wsparcie, a nie substytut specjalisty, oferując edukację i praktyczne porady, ale nie diagnozę czy terapię.

"AI może wysłuchać, ale nie zawsze zrozumie." — Marta, psycholożka, Kraków

Granica między wsparciem a uzurpacją roli eksperta jest cienka – stąd tak ważna jest odpowiedzialność projektantów i użytkowników narzędzi AI. Bez bieżącego nadzoru i jasnych zasad etycznych AI może być bardziej pułapką niż remedium.

Mit czy przyszłość? Najczęstsze błędy i lekcje AI z pandemii

Największe nieporozumienia o AI w medycynie

Pandemia obnażyła liczne mity na temat AI. Najgroźniejszy? Przekonanie, że AI może zastąpić lekarza. W rzeczywistości algorytmy są wsparciem, a nie alternatywą dla ludzkiej wiedzy i doświadczenia. Drugi mit? Wiara w „uczenie się samoistne” – w praktyce większość narzędzi AI opiera się na uczeniu nadzorowanym, gdzie kluczową rolę odgrywają dane wprowadzone przez ludzi.

Definicje:

Sztuczna inteligencja (AI) : To zbiór technologii umożliwiających maszynom naśladowanie ludzkich procesów poznawczych, takich jak rozumienie języka, podejmowanie decyzji czy rozpoznawanie obrazów. Przykład: chatboty analizujące symptomy zdrowotne.

Uczenie maszynowe (machine learning) : To poddziedzina AI, w której algorytmy „uczą się” wzorców na podstawie danych, bez konieczności szczegółowego programowania każdej reguły. Przykład: algorytm do przewidywania powikłań po COVID-19 na podstawie historii pacjenta.

Uczenie głębokie (deep learning) : To zaawansowana forma uczenia maszynowego wykorzystująca sieci neuronowe do analizy wielowymiarowych danych, np. obrazów RTG czy sekwencji genomowych.

W polskich mediach nadal królują narracje rodem z science fiction: AI jako wszechwiedzący lekarz, który „sam” rozwiąże każdy problem. Tymczasem praktyka pokazuje, że AI jest tak dobra, jak dobre są dane, na których się opiera – i jak mądrzy są ludzie, którzy ją nadzorują.

Jak uniknąć kolejnych wpadek? Praktyczne wskazówki dla systemu zdrowia

Pandemia była poligonem doświadczalnym dla AI – z sukcesami i spektakularnymi porażkami. Jak uniknąć powtórki błędów? Eksperci rekomendują następujące kroki:

1. Diagnoza realnych potrzeb – nie wdrażaj AI „dla prestiżu”.
2. Wybór sprawdzonego dostawcy narzędzi, zgodnego z polskimi realiami.
3. Audyt danych wejściowych – czy system rozumie polski kontekst, język, realia szpitalne?
4. Pilotaż na małej grupie, zanim narzędzie trafi do masowego użycia.
5. Szkolenie personelu i jasne procedury zgłaszania błędów.
6. Transparentność – dostęp do logów decyzji algorytmu.
7. Regularna kontrola i aktualizacja modelu na podstawie nowych danych.
8. Niezależny monitoring etyczny – udział ekspertów różnych dziedzin.
9. Informowanie pacjentów o zastosowaniu AI i ich prawach.
10. Utrzymanie „czynnika ludzkiego” – człowiek zawsze powinien mieć ostatnie słowo.

Prawdziwą lekcją pandemii jest to, że AI w zdrowiu wymaga nie tylko inwestycji technologicznych, ale również dojrzałości społecznej, odpowiedzialności i pokory wobec ograniczeń cyfrowych narzędzi.

Co dalej? AI, zdrowie i przygotowania na przyszłe kryzysy

Czy jesteśmy gotowi na kolejną falę?

Obecny stan polskiej ochrony zdrowia pokazuje, że AI nie jest już eksperymentem – to narzędzie codziennej pracy w szpitalach, przychodniach i domach pacjentów. Infrastruktura cyfrowa rośnie, coraz więcej placówek wdraża elektroniczną dokumentację medyczną, a społeczne zaufanie powoli wzrasta. Eksperci zwracają jednak uwagę na potrzebę lepszej koordynacji i tworzenia systemów wczesnego ostrzegania opartych na AI, które pozwolą szybciej reagować na przyszłe zagrożenia zdrowotne.

Tabela 5: Oś czasu rozwoju AI w polskiej ochronie zdrowia na podstawie AIwZdrowiu, 2024, Grand View Research, 2024.

Nadzieja czy fatamorgana: przyszłość AI w polskiej medycynie

Podsumowując, AI a zdrowie w pandemii to temat pełen paradoksów. Z jednej strony — realne sukcesy, spektakularny wzrost efektywności, wsparcie pacjentów i lekarzy. Z drugiej — nowe podziały, zagrożenia prywatności, błędy i frustracje personelu, nierówności społeczne. W centrum tej debaty stoi pytanie: czy potrafimy wykorzystać AI odpowiedzialnie, czy raczej powtarzamy stare błędy pod nową cyfrową maską?

Kluczowe znaczenie ma zaangażowanie obywatelskie – debata publiczna o granicach automatyzacji, prawo do wyboru i jasna komunikacja zasad. Dla pacjentów: korzystaj rozważnie z narzędzi takich jak pielegniarka.ai, ale nie rezygnuj z kontaktu z żywym człowiekiem. Dla profesjonalistów: nie trać czujności, aktualizuj wiedzę i zgłaszaj problemy. Dla decydentów: edukuj, inwestuj w bezpieczeństwo i słuchaj głosów z „dołu”.

Czy AI stanie się naszym cyfrowym aniołem stróżem, czy ułudą, za którą nie nadążymy? Odpowiedź pisze się każdego dnia na oddziałach, w domach i na ekranach — i to od nas zależy, jak będzie brzmiała.