05 sie 2025·8 min
Marc Andreessen o oprogramowaniu, AI i co dalej
Praktyczny przewodnik po kluczowych ideach Marca Andreessena o oprogramowaniu i AI — co znaczą dla produktów, startupów, pracy, regulacji i dokąd może zmierzać technologia.
Praktyczny przewodnik po kluczowych ideach Marca Andreessena o oprogramowaniu i AI — co znaczą dla produktów, startupów, pracy, regulacji i dokąd może zmierzać technologia.
Marc Andreessen to przedsiębiorca i inwestor z Doliny Krzemowej, najbardziej znany ze współtworzenia Netscape (jednej z pierwszych powszechnie używanych przeglądarek) i późniejszego współzałożenia firmy inwestycyjnej Andreessen Horowitz. Ludzie obserwują jego poglądy, ponieważ widział z bliska kilka fal technologicznych — budował produkty, finansował firmy i publicznie dyskutował o kierunku rynków.
Ten rozdział nie jest biografią ani aprobatą. Chodzi o coś prostszego: idee Andreessena są sygnałem. Założyciele, menedżerowie i decydenci często reagują na nie — albo przyjmując jego ramy, albo próbując je obalić. Tak czy inaczej jego tezy zazwyczaj wpływają na to, co jest budowane, finansowane i regulowane.
Przeczytaj ten artykuł jako zestaw praktycznych soczewek do podejmowania decyzji:
Jeśli stawiasz zakłady produktowe, ustalasz strategię lub przydzielasz budżet, te soczewki pomogą zadać lepsze pytania: Co stanie się tańsze? Co stanie się rzadkie? Jakie pojawią się nowe ograniczenia?
Zaczniemy od oryginalnej tezy „software eats the world” i dlaczego nadal tłumaczy wiele zmian biznesowych. Potem przejdziemy do AI jako nowej zmiany platformowej — co umożliwia, co niszczy i jak zmienia dynamikę startupów.
Na końcu przyjrzymy się skutkom dla ludzi i instytucji: praca i zatrudnienie, otwarte kontra zamknięte systemy AI oraz napięcie między regulacją, bezpieczeństwem i innowacją. Celem jest pozostawić cię z jaśniejszym myśleniem — nie sloganami — o tym, co może nadejść.
Teza Marca Andreessena „software eats the world” to proste stwierdzenie: coraz większa część gospodarki jest zarządzana, ulepszana i zaburzana przez oprogramowanie. Nie tylko „aplikacje”, ale kod jako warstwa decyzyjna i koordynacyjna, która mówi biznesom, co robić — komu służyć, ile pobierać, jak dostarczać i jak zarządzać ryzykiem.
„Zjadanie” branży przez oprogramowanie nie wymaga, by branża stała się całkowicie cyfrowa. Oznacza raczej, że najcenniejsza przewaga przesuwa się z aktywów fizycznych (sklepy, fabryki, floty) na systemy, które je kontrolują (dane, algorytmy, przepływy pracy i dystrybucja przez kanały cyfrowe).
W praktyce oprogramowanie zamienia produkty w usługi, automatyzuje koordynację i sprawia, że wydajność jest mierzalna — a potem dająca się optymalizować.
Kilka znanych przypadków pokazuje ten wzorzec:
Nowoczesny biznes działa dzięki oprogramowaniu nie tylko w „IT”, lecz w operacjach rdzeniowych: CRM do zarządzania przychodami, analityka do ustalania priorytetów, automatyzacja skracająca cykle i platformy do docierania do klientów. Nawet firmy z materialnymi produktami konkurują tym, jak dobrze instrumentują swoje operacje i uczą się z danych.
Dlatego firmy programistyczne mogą rozszerzać się na nowe kategorie: jeśli kontrolujesz warstwę kontrolną (przepływ pracy i dane), dodawanie sąsiednich produktów staje się łatwiejsze.
Teza nie mówi, że „wszystko natychmiast staje się firmą software'ową”. Wiele rynków pozostaje zakotwiczonych w ograniczeniach fizycznych — zdolnościach produkcyjnych, łańcuchach dostaw, nieruchomościach, energii i pracy ludzkiej.
Przewaga z oprogramowania może też być tymczasowa: funkcje szybko się kopiują, platformy zmieniają reguły, a zaufanie klientów można stracić szybciej niż je zdobyć. Oprogramowanie przesuwa siły — ale nie likwiduje fundamentów jak struktura kosztów, dystrybucja i regulacje.
AI najłatwiej zrozumieć praktycznie: to zestaw wytrenowanych modeli (często „modele bazowe”) zapakowanych w narzędzia, które potrafią generować treści, automatyzować kroki w przepływach pracy i wspierać decyzje. Zamiast ręcznego kodowania każdej reguły, opisujesz cel w języku naturalnym, a model wypełnia brakującą pracę — pisząc, klasyfikując, podsumowując, planując lub odpowiadając.
Przesunięcie platformowe występuje, gdy nowa warstwa obliczeniowa staje się domyślnym sposobem budowania i używania oprogramowania — jak PC, web, mobile czy chmura. Wiele osób zalicza AI do tej kategorii, bo zmienia interfejs (można „porozmawiać” z oprogramowaniem), bloki konstrukcyjne (modele stają się możliwościami do wpięcia) i ekonomię (nowe funkcje wypuszcza się bez lat pracy zespołów data science).
Tradycyjne oprogramowanie jest deterministyczne: te same dane wejściowe dają ten sam wynik. AI dokłada:
To rozszerza „oprogramowanie” poza ekrany i przyciski, w stronę asystenta wbudowanego w każdy produkt.
Użyteczne teraz: tworzenie i redakcja treści, triage obsługi klienta, wyszukiwanie wiedzy w dokumentach wewnętrznych, asysta przy kodowaniu, podsumowywanie spotkań i automatyzacja przepływów z przeglądem.
Wciąż przereklamowane: w pełni autonomiczne agentury zastępujące zespoły, idealna dokładność faktograficzna i jeden model, który bezpiecznie robi wszystko. Najbliżsi zwycięzcy traktują AI jako nową warstwę produktu — potężną, ale zarządzaną, mierzoną i ograniczoną.
AI przesuwa strategię produktu z wysyłania zamkniętych funkcji na dostarczanie możliwości, które adaptują się do nieuporządkowanych, realnych danych. Najlepsze zespoły przestają pytać „Jaki nowy ekran dodać?” i zaczynają pytać „Jaki wynik możemy niezawodnie dostarczyć i jakie zabezpieczenia uczynią go bezpiecznym?”
Większość funkcji AI buduje się z małego zestawu komponentów:
Strategia produktu ignorująca którekolwiek z tych elementów (zwłaszcza UX i prawa do danych) zwykle utknie.
Słabszy model w produkcie, na którym użytkownicy już polegają, może zwyciężyć, ponieważ dystrybucja (istniejące przepływy, integracje, domyślne ustawienia) obniża tarcie adopcji. A zaufanie się kumuluje: użytkownicy zaakceptują okazjonalne niedoskonałości, jeśli system jest przejrzysty, przewidywalny i szanuje ich dane.
Zaufanie buduje przewidywalne zachowanie, wskazywanie źródeł gdy to możliwe, wzorce „przegląd przed wysłaniem” i jasne granice między „asystuje” a „działa”.
Najczęstsze powody, dla których funkcje AI nie przyjmują się:
Użyj tego zanim zaczniesz budować:
AI przechyla grę startupową w dwóch kierunkach jednocześnie: przyspiesza budowanie i osłabia przewagę wynikającą z samej umiejętności „zbudować to”. Jeśli „software zjada świat” opisywał, jak kod skaluje biznes, AI sugeruje, że zespoły też mogą skalować — bo praca, która dawniej wymagała wielu osób, może być skompresowana do narzędzi i przepływów.
Dzięki asyście AI przy kodowaniu, projekcie, badaniach i wsparciu, szczupły zespół może wypuścić prototypy w dniach, szybko testować przekazy i iterować na podstawie realnego feedbacku zamiast długich cykli planowania. Efekt kumulacyjny ma znaczenie: szybsze pętle oznaczają, że szybciej odkrywasz właściwy kształt produktu i tracisz mniej czasu na dopracowywanie niewłaściwych rozwiązań.
W praktyce właśnie tu zaczynają mieć znaczenie platformy typu „vibe-coding”: dla wielu narzędzi wewnętrznych i produktów we wczesnej fazie, wąskim gardłem nie jest już pisanie każdej linii, lecz szybkie przekształcenie przepływu pracy w użyteczną aplikację, bezpiecznie.
AI zmienia też wygląd procesu budowania. Pojawiają się nowe role:
Te role nie są tylko techniczne; polegają na tłumaczeniu brudnych, realnych potrzeb na systemy, które zachowują się spójnie.
Gdy każdy może szybko wypuścić funkcję, różnicowanie przesuwa się do fokusu, szybkości i specyfiki.
Buduj dla wąskiego klienta z pilnym problemem. Owładnij całościowym przepływem pracy. Ucz się szybciej niż konkurencja. Twoją przewagą staje się wgląd branżowy, dystrybucja i zaufanie — nie demo, które można skopiować.
Startupy AI‑first są kruche. Silna zależność od jednego dostawcy modelu może przynieść szoki cenowe, ryzyko polityki czy nagłe zmiany jakości. Wiele funkcji AI łatwo skopiować, co prowadzi do komodytyzacji i cieńszych fos.
Rozwiązanie to nie „unikać AI”, lecz parować zdolności AI z czymś trudniejszym do skopiowania: dostępem do danych, głęboką integracją w przepływach lub marką, na której klienci polegają, gdy wyniki muszą być poprawne.
Optymistyczna rama Andreessena często zaczyna się prostym obserwacją: nowe oprogramowanie zwykle zmienia co ludzie robią, zanim zmieni czy są potrzebni. W przypadku AI w krótkim terminie w wielu rolach następuje rekonstrukcja zadań — więcej czasu na ocenę, kontekst klienta i podejmowanie decyzji, mniej na powtarzalne tworzenie, wyszukiwanie i podsumowywanie.
Większość stanowisk to zestawy zadań. AI wstawia się w części, które są ciężkie językowo, wzorcowe lub regułowe.
Przykłady zadań podatnych na asystę:
Efekt to często większa przepustowość i krótsze czasy cykli — bez natychmiastowego usunięcia roli.
Adopcja działa najlepiej, gdy traktuje się ją jak projektowanie procesu, a nie swobodny dodatek:
Niektóre role i zadania się skurczą, szczególnie tam, gdzie praca już jest sformalizowana. To czyni reskilling rzeczywistym priorytetem: przesuwaj ludzi w stronę pracy o wyższym kontekście (relacje z klientem, opieka nad systemami, kontrola jakości) i inwestuj w szkolenia wcześnie, zanim presja stanie się pilna.
Dyskusja o otwartości AI stała się pośrednim polem walki o to, kto zbuduje przyszłość — i na jakich zasadach. W praktyce to debata o dostępie (kto może używać potężnych modeli), kontroli (kto je zmienia) i ryzyku (kto ponosi odpowiedzialność, gdy coś idzie nie tak).
Zamknięte AI to zwykle modele i narzędzia własnościowe: dostęp przez API, z ograniczoną widocznością danych treningowych, wag modelu czy wewnętrznych metod bezpieczeństwa.
Otwarte AI może oznaczać kilka rzeczy: otwarte wagi, open‑source kod uruchamiania czy fine‑tuning modeli albo otwarte narzędzia (frameworki, ewaluacje, stacki serwujące). Wiele ofert jest „częściowo otwartych”, więc warto pytać dokładnie, co jest, a co nie jest udostępnione.
Zamknięte opcje zwykle wygrywają wygodą i przewidywalną wydajnością. Dostajesz zarządzaną infrastrukturę, dokumentację, uptime i aktualizacje. Wadą jest zależność: ceny i warunki mogą się zmieniać, a możliwości personalizacji i zgodności bywać ograniczone.
Otwarte opcje błyszczą, gdy potrzebujesz elastyczności: uruchomienie własnego modelu (lub wyspecjalizowanego modelu open) może zmniejszyć koszty jednostkowe przy dużej skali, umożliwić głębszą personalizację i dać większą kontrolę nad prywatnością i wdrożeniem. Kosztem jest ciężar operacyjny: hosting, monitorowanie, testy bezpieczeństwa i aktualizacje modeli.
Bezpieczeństwo ma niuanse po obu stronach. Dostawcy zamknięci często domyślnie mają silniejsze zabezpieczenia, ale nie zawsze można je przejrzeć. Otwarte modele dają przejrzystość i audytowalność, ale też ułatwiają złym aktorom wykorzystanie możliwości.
Otwarte wagi i narzędzia obniżają koszt eksperymentów. Zespoły szybciej prototypują, dostrajają do niszowych domen i dzielą metody ewaluacji — innowacja rozprzestrzenia się szybciej, a różnicowanie przesuwa się z „kto ma dostęp” na „kto buduje lepszy produkt”. To z kolei naciska dostawców zamkniętych, by poprawiali ceny, jasność polityk i funkcje.
Zacznij od ograniczeń:
Praktyczne podejście: prototypuj z zamkniętymi modelami, potem migruj wybrane obciążenia do otwartych/self‑hosted, gdy profil kosztów i produkt się wyklarują.
AI wznowiła znany spór w tech: jak ustalać zasady, nie hamując postępu. Pogląd pro‑innowacyjny (często kojarzony z optymizmem w stylu Andreessena) twierdzi, że ciężkie, przedwczesne regulacje mają tendencję do utrwalania przewagi obecnych graczy, podnoszenia kosztów zgodności dla startupów i przesuwania eksperymentów do jurysdykcji o mniejszych ograniczeniach.
Obawa nie dotyczy „braku zasad”, lecz zasad napisanych zbyt wcześnie — zanim rozróżnimy, które zastosowania naprawdę szkodzą, a które po prostu są nowe.
Dyskusje polityczne skupiają się zwykle wokół kilku obszarów ryzyka:
Dobrą drogą po środku jest regulacja oparta na ryzyku: lżejsze wymagania dla zastosowań niskiego ryzyka (materiały marketingowe), surowszy nadzór dla dziedzin wysokiego ryzyka (zdrowie, finanse, infrastruktura krytyczna). Dopasuj to do jasnej rozliczalności: określ, kto jest odpowiedzialny — dostawca, wdrażający czy obie strony — i wymagaj audytowalnych kontroli (testy, raportowanie incydentów, progi przeglądu ludzkiego).
Wdrażaj „gotowość do zgodności” od początku: dokumentuj źródła danych, przeprowadzaj red‑team testy, loguj wersje modeli i prompty dla wrażliwych przepływów, i trzymaj wyłącznik awaryjny na zachowania szkodliwe.
Najważniejsze: oddziel eksplorację od produkcji. Zachęcaj do szybkiego prototypowania w piaskownicach, a następnie blokuj wydania produkcyjne check‑listami, monitoringiem i przypisaniem właściciela. To utrzymuje tempo innowacji, a jednocześnie czyni bezpieczeństwo i regulacje warunkiem projektu — nie improwizacją na ostatnią chwilę.
„Fosa” to powód, dla którego klienci nadal wybierają Ciebie, nawet gdy są alternatywy. To miks kosztów zmiany, zaufania i przewagi, który sprawia, że Twój produkt staje się domyślnym wyborem — nie tylko ładnym demo.
AI sprawia, że tworzenie funkcji jest tańsze i szybsze, co oznacza, że wiele produktów będzie podobnych w ciągu miesięcy. Fosy, które się obronią, dotyczą mniej wymyślnych funkcji, a bardziej tego, gdzie siedzisz w codziennej pracy klienta.
Jeśli twoim atutem jest „dodaliśmy chatbota” lub zestaw promptów, które każdy może skopiować, zakładaj, że konkurenci (i incumbenci) szybko to zrówna.
Zadaj sobie cztery pytania:
Główna myśl Andreessena nadal obowiązuje: przewagi programowe się kumulują. W AI kumulacja pochodzi często z adopcji, zaufania i osadzenia — nie z nowości.
Najbardziej bezpośredni efekt ekonomiczny AI jest prosty: więcej outputu na godzinę. Mniej oczywisty efekt to zmiana kosztów produkcji, co przeprojektowuje wyceny, konkurencję i w końcu popyt.
Jeśli zespół może tworzyć teksty, generować warianty UI, streszczać rozmowy z klientami i triageować zgłoszenia z pomocą AI, ta sama liczba osób może dostarczyć więcej. Większa zmiana to struktura kosztów: część pracy przechodzi z „płacenia za godzinę” na „płacenie za żądanie”, a część kosztów przesuwa się z pracy na obliczenia.
W prawdopodobnych scenariuszach to może:
Gdy koszty spadają, ceny często spadają — przynajmniej na konkurencyjnych rynkach. Niższe ceny mogą rozszerzyć rynek, ale też podnoszą oczekiwania. Jeśli klienci przyzwyczają się do natychmiastowych odpowiedzi, spersonalizowanych doświadczeń i „zawsze dostępnego” wsparcia, wcześniej premium funkcje stają się standardem.
W tym miejscu teza „software zjada świat” dostaje nowe oblicze: AI może uczynić pewne usługi powszechnymi, co przesuwa wartość na to, co pozostaje rzadkie — zaufanie, różnicowanie i relacje z klientem.
AI nie tylko obniża koszty; może też uczynić produkty dostępnymi dla większej liczby osób i sytuacji. Kilka wiarygodnych przykładów:
To nie jest gwarantowane. Zwycięzcy to zespoły, które traktują AI jako sposób redesignu modelu biznesowego — nie tylko przyspieszenie istniejących przepływów.
Strategia AI staje się jaśniejsza, gdy zamienisz ją w zestaw pytań, na które odpowiesz dowodami — nie odczuciami. Użyj poniższych punktów na spotkaniu kierowniczym lub przeglądzie produktu, by zdecydować, gdzie postawić zakłady, co pilotażować i czego unikać.
Zadaj pytania:
Zadaj pytania:
Zadaj pytania:
Zadaj pytania:
Wybierz jeden przepływ o wysokim wolumenie i jasnym pomiarze (triage wsparcia, szkice e‑maili sprzedażowych, podsumowania dokumentów). Przeprowadź 4‑tygodniowy pilotaż:
Metryki sukcesu: czas cyklu, ocena jakości (oceniana przez ludzi), koszt na wynik i adopcja użytkowników.
Jeśli eksperymentujesz z wewnętrznymi narzędziami lub lekkimi aplikacjami klienta w ramach pilotów, platformy takie jak Koder.ai mogą pomóc przejść od opisu przepływu w czacie do działającego prototypu webowego lub backendowego szybciej — z zachowaniem możliwości eksportu kodu źródłowego, gdy nadejdzie czas produkcji.
Jeśli potrzebujesz pomocy przy wyborze odpowiedniego poziomu lub modelu zużycia, zobacz /pricing. Dla praktycznych playbooków sprawdź /blog.
Wątek przewodni Andreessena jest prosty: traktuj technologię jako dźwignię. Najpierw było oprogramowanie jako uniwersalne narzędzie skalowania pomysłów; teraz AI dodaje nową warstwę — systemy, które nie tylko wykonują instrukcje, lecz pomagają generować, podsumowywać, decydować i tworzyć.
„AI zmienia wszystko” to nie strategia. Jasne myślenie zaczyna się od konkretnego problemu, użytkownika i wyniku, który możesz zmierzyć: czas zaoszczędzony, obniżony wskaźnik błędów, przychód na klienta, odrzucone zgłoszenia wsparcia, spadek churnu. Gdy praca z AI jest zakotwiczona w metrykach, łatwiej uniknąć błyszczących demo, które nie trafiają do produkcji.
Postęp AI wymusza wybory, które nie rozwiązują się same:
Chodzi nie o wybór „właściwej” strony na zawsze — lecz o jawne określenie kompromisu i jego okresowe przeglądy, gdy zmieniają się możliwości i ryzyka.
Wypisz jedno przepływ, w którym zespół traci tygodniowo godziny. Zrób prototyp wspierany AI w dniach, nie miesiącach. Zdecyduj, co znaczy „dobrze”, przetestuj na małej grupie i zachowaj to, co realnie przesuwa metrykę.
Jeśli chcesz więcej ram i przykładów, sprawdź /blog. Jeśli oceniasz rozwiązania i koszty, zacznij od /pricing.
Marc Andreessen był blisko wielu przełomów platformowych (web, oprogramowanie w erze chmury, a teraz AI jako nowa warstwa). Nawet jeśli nie zgadzasz się z jego wnioskami, jego sposób narracji często wpływa na to, co budują założyciele, jakie spółki dostają finansowanie i jakie pomysły rozważają decydenci — warto więc traktować jego poglądy jako sygnał, na który można reagować z lepszymi pytaniami i strategią.
Chodzi o to, że przewaga konkurencyjna w wielu branżach przesuwa się z posiadania aktywów fizycznych na posiadanie warstwy kontrolnej: dane, przepływy pracy w oprogramowaniu, dystrybucję przez kanały cyfrowe oraz zdolność do pomiaru i optymalizacji wyników.
Sprzedawca może pozostać „fizyczny”, ale wycena, inwentaryzacja, logistyka i pozyskiwanie klientów coraz częściej stają się problemami programistycznymi.
Nie. Artykuł podkreśla, że oprogramowanie zmienia sposób działania i konkurowania firm, ale fundamenty nadal się liczą.
Wciąż istnieją ograniczenia fizyczne (produkcja, energia, łańcuch dostaw, praca), a przewaga wynikająca z oprogramowania może być tymczasowa, gdy:
Przemiana platformowa oznacza, że nowa warstwa obliczeniowa staje się domyślnym sposobem budowania i używania oprogramowania (jak PC, web, mobile, chmura). AI zmienia:
W praktyce zespoły mogą dostarczać „możliwości” zamiast sztywnych ekranów i reguł.
Praktyczne dziś przypadki użycia to praca z człowiekiem w pętli tam, gdzie liczy się szybkość i zakres, a błędy są możliwe do zarządzania. Przykłady:
Schemat: AI , ludzie (zwłaszcza na początku).
Ponieważ tworzenie funkcji staje się coraz bardziej skomodytyzowane, trwałą przewagę zdobywa się przez:
Jeśli Twoją przewagą jest „dodaliśmy chatbota”, zakładaj, że konkurencja szybko wyrówna poziom.
Prosta lista kontrolna przed budową:
Typowe przeszkody to cztery obszary:
Skuteczne złagodzenie: zawęź zakres, wymagaj przeglądu ludzkiego, loguj błędy i iteruj względem „gold set” prawdziwych przykładów.
Zwykle zamknięte rozwiązania wygrywają wygodą i przewidywalnością: zarządzana infrastruktura, dokumentacja, SLA i regularne aktualizacje. Kosztem jest zależność: ceny mogą się zmieniać, warunki się zaostrzać, a możliwości personalizacji, zgodności czy opóźnienia mogą być ograniczone.
Otwarte opcje dają elastyczność: niższy koszt przy dużym wolumenie, głębszą personalizację i większą kontrolę prywatności. Kosztem jest jednak ciężar operacyjny: hosting, monitorowanie, testy bezpieczeństwa i aktualizacje modeli.
Praktyczne podejście często jest hybrydowe: prototypuj na zamkniętych API, a potem przenoś wybrane obciążenia do otwartych/hostowanych rozwiązań, gdy model produktowy i koszty się jawią.
Traktuj wdrożenie AI jak projektowanie procesu, a nie porzucenie zasad:
Jeśli chcesz lekkiego startu, przeprowadź 4-tygodniowy pilotaż na jednym obiegu o dużym wolumenie i oceń wyniki przed skalowaniem. Dla dodatkowych playbooków sprawdź /blog; jeśli porównujesz koszty, zobacz /pricing.