Sztuczna inteligencja uczy się mówić, widzieć i słyszeć jednocześnie. Multimodalne modele AI stają się jednym z najszybciej rosnących trendów technologicznych 2025 roku oraz fundamentem nowych aplikacji i systemów korporacyjnych
Multimodalne modele AI potrafią analizować i generować dane z różnych źródeł jednocześnie. To połączenie zdolności przetwarzania tekstu, obrazu, dźwięku, a coraz częściej także wideo czy sygnałów sensorycznych. W praktyce oznacza to, że system potrafi np. obejrzeć zdjęcie, wysłuchać pytania użytkownika i odpowiedzieć pełnym zdaniem, wzbogaconym o analizę wizualną.
Gwałtowny wzrost
Według prognoz Gartnera, do 2030 roku osiem na dziesięć aplikacji korporacyjnych będzie wykorzystywać przynajmniej dwie modalności danych. To gwałtowny wzrost w porównaniu z mniej niż 10% w 2024 roku.
Rynek komercyjnych rozwiązań rośnie w podobnymtempie. Według danych Precedence Research, globalna wartość rynku multimodalnego AI ma sięgnąć 2,5 mld dolarów w 2025 roku, ponad 3,4 mld dolarów w roku przyszłym i przekroczyć 40 mld do 2034 r., a więc rosnąć w średniorocznym tempie 37%. Rozwój rynku sztucznej inteligencji multimodalnej mają napędzić implementacje w takich obszarach, jak opieka zdrowotna, auto-moto i handel detaliczny. Multimodalność to zarazem kolejny etap poszukiwania wartości z wdrażania AI. Dziś jest ona problematyczna; np. według tegorocznego raportu Boston Consulting Group “The Widening AI Value Gap” tylko 5% z ankietowanych ponad 1,2 tys. na świecie deklarowało, że uzyskuje wartość ze swoich wdrożeń. Firmy dopiero odkrywają, jak duży potencjał drzemie w łączeniu danych wizualnych i tekstowych. Wiele organizacji jednak wciąż nie potrafi skutecznie przełożyć tego na wartość biznesową.
Nowe wyzwania
Raport Deloitte zwraca uwagę, że w 2025 roku jedna czwarta firm korzystających z generatywnej AI wdraża już agentów zdolnych do przetwarzania różnych modalności. Jednak tylko niewielki odsetek potrafi robić to efektywnie. Dlatego potrzebne są nowe kompetencje, takie jak inżynierowie danych multimodalnych, specjaliści od etyki AI i architekci systemów łączących różne typy danych. potrzebne jest także przygotowanie nowych platform danych, procesów zarządzania modelem i polityk bezpieczeństwa obejmujących obraz, dźwięk i tekst.
Firmy zainteresowane multimodalnością powinny rozpocząć od mapowania potencjalnych przypadków użycia, w których można uzyskać mierzalny zwrot z inwestycji. Następnie – uruchomić pilotaże oparte na gotowych modelach API, z równoległym budowaniem pipeline’ów danych.
Można przypuszczać, że kluczem do sukcesu będzie łączenie eksperymentowania z jasno zdefiniowanymi celami biznesowymi. Multimodalność nie jest jedynie nowinką technologiczną, ale stanowi kolejny etap dojrzewania sztucznej inteligencji i sposobu, w jaki firmy komunikują się z danymi oraz klientami.
Wyścig gigantów
Czołowe multimodalne modele AI w 2025 roku to GPT-5, Claude 3, Google Gemini 2.0, Gemma 3, Kosmos-2, LLaMA 3.2. Każdy z tych modeli reprezentuje inne podejście do multimodalności. Na przykład OpenAI z GPT-4o (gdzie „o” oznacza „omni”) stawia na płynną komunikację głosową. Z kolei Google Gemini 2.0 wyróżnia się pod względem rozumienia wideo, natomiast Anthropic Claude 3 specjalizuje się w analizie dokumentów i rozumowaniu wizualnym.
W październiku 2025 roku Meta przedstawiła swoje modele Llama 4 Scout i Llama 4 Maverick, które mogą z kolei przetwarzać i tłumaczyć szeroki zakres formatów danych, w tym tekst, wideo, obrazy i dźwięk
Jak różnią się modele multimodalne?
Choć wszystkie modele multimodalne łączą różne typy danych, różnice między nimi są fundamentalne i wynikają z kilku kluczowych czynników. Najważniejszym z nich jest architektura przetwarzania informacji. Starsze modele działają jak robotnicy na taśmie produkcyjnej, gdzie każdy analizuje osobno tekst, obraz lub dźwięk, a dopiero na końcu ktoś łączy wyniki w całość.
Najnowsze rozwiązania, takie jak GPT-4o czy Gemini 2.0, używają natywnej multimodalności, przetwarzając wszystkie dane jednocześnie. Tak więc o ile stary model widzi obraz kota i słowo „kot” jako dwie oddzielne informacje, które dopiero później łączy, to model natywnie multimodalny rozumie tę relację od samego początku, tak jak ludzki mózg naturalnie kojarzy to, co widzi, z tym, co słyszy.
Kolejnym wyróżnikiem jest zakres obsługiwanych modalności. Podczas gdy starsze, bimodalne systemy potrafią łączyć jedynie tekst z obrazem, nowsze, trimodalne rozwiązania dodają do tego audio, a najbardziej zaawansowane modele przetwarzają kompletny zestaw danych obejmujący tekst, obraz, dźwięk, wideo, a na wet dane z dodatkowych sensorów. To przekłada się bezpośrednio na ich możliwości praktyczne. Im więcej “zmysłów” posiada AI, tym lepiej rozumie kontekst i tym precyzyjniejsze może być jego działanie.
CZYTAJ TEŻ: Halucynacje AI – niebezpieczne lustro technologicznej wygody
CZYTAJ TEŻ: Wpływ AI na modele decyzyjne i zarządzanie ryzykiem w organizacjach
Wreszcie, kluczowe znaczenie ma kwestia specjalizacji. Modele uniwersalne, takie jak GPT-4o czy Gemini, projektowane są jako szwajcarski scyzoryk. Z kolei modele wyspecjalizowane skupiają się na konkretnych branżach: medycynie, motoryzacji czy finansach, oferując w swoich niszach znacznie lepsze wyniki niż ich uniwersalni konkurenci. Wybór między tymi podejściami zależy od konkretnego zastosowania i oczekiwań użytkownika.
Nie wszystko będzie multimodalne
Nie każde zadanie wymaga zaawansowanego modelu łączącego tekst, obraz i dźwięk. Proste chatboty tekstowe nadal świetnie sprawdzają się w podstawowej obsłudze klienta, a analiza arkuszy kalkulacyjnych czy danych finansowych rzadko potrzebuje wsparcia wizualnego czy audio. Co więcej, specjalistyczne modele tekstowe często przewyższają uniwersalne rozwiązania multimodalne w swoich niszach.
Modele multimodalne są ponadto znacznie droższe w trenowaniu i uruchamianiu, wymagają potężnych zasobów obliczeniowych, a ich wdrożenie może przekraczać budżety i możliwości techniczne wielu firm.
Do tego dochodzą wyzwania związane z integracją danych z różnych źródeł, problemami skalowalności, brakiem lub zniekształceniem danych treningowych, a także kwestiami prywatności i bezpieczeństwa. Najbardziej prawdopodobna przyszłość to koegzystencja. Modele multimodalne staną się standardem w interfejsach użytkownika, aplikacjach konsumenckich, robotyce i systemach wymagających bogatej interakcji człowiek-maszyna. Z kolei modele unimodalne znajdą swoje miejsce jako specjalistyczne narzędzia dla konkretnych zadań, tańsze alternatywy dla prostych operacji, komponenty większych systemów multimo dalnych oraz rozwiązania dla urządzeń IoT z ograniczoną mocą obliczeniową.
*Tekst pochodzi z najnowszego Raportu TOP AI Driven Companies 2025