O czym jest ten film
- Na DevDay 2026 OpenAI pokazało ponad dwadzieścia nowości; Greg Isenberg wyłania cztery, jego zdaniem przełomowe dla osób budujących firmy: Dots, Decisions API, Agents API i logowanie przez ChatGPT.
- Dots to platforma osobistych agentów — odpowiedź OpenAI na Muse od Mety i na Instinct — otwierająca dostęp do 1,2 miliarda tygodniowych użytkowników ChatGPT.
- OpenAI wraca do pluginów, tym razem na poważnie: ChatGPT ma się stać ekosystemem aplikacji AI, a plugin to w praktyce mini-aplikacja wybierana przez agenta do konkretnego zlecenia.
- Decisions API to odpowiedź na usługę Jev: deweloper podaje kontekst (tekst lub obrazy) i dostaje gotowe decyzje — do klasyfikacji treści, kierowania zapytań czy wyboru kolejnego kroku agenta.
- Agents API obsługuje teraz computer use i przenosi do aplikacji możliwości Codexa: pracę wielu agentów naraz, wyszukiwanie i wywoływanie narzędzi, kompresję kontekstu — całą infrastrukturę prowadzi OpenAI.
- Logowanie przez ChatGPT pozwala użytkownikom korzystać na zewnętrznych stronach z własnego limitu tokenów; Isenberg porównuje to do „Login with Facebook”, z którego wyrosły miliardowe firmy — przykładem Yelp.
- Nowy model biznesowy: darmowy rdzeń aplikacji i płatne funkcje zaawansowane — sprzedajemy procesy robocze, nie tokeny; niszowe kategorie produktów, dotąd nieopłacalne, zaczynają się spinać finansowo.
- Ramy myślowe czterech kroków: wyzwalacz → decyzja → akcja → informacja zwrotna; najsilniejsze biznesy przejmą wyzwalacz, akcję i feedback, zostawiając decyzję modelowi.
- Dwa pomysły na nowe firmy: API dla świata rzeczywistego (sprawdzeni specjaliści — pozwolenia, odprawy celne — z prowizją od transakcji) oraz warstwa analityki widoczności pluginów, czyli „Profound ery agentów”.
- Poza tym: GPT‑6.1 Soul, szybszy Ultrafast, Private Intelligence i Codex security cloud dla firm dbających o dane oraz Spaces — odpowiednik Slides i Docs znanych z Claude’a.
10 najważniejszych takeaways — z kontekstem zastosowania
1.Pluginy to nowe „sklepy z aplikacjami” — buduj pod jedno konkretne zlecenie
Na czym polega: ChatGPT rozumie, czego potrzebuje użytkownik (np. „załatw mi pozwolenie”), i sam wybiera plugin, który to wykona. Dobra mini-aplikacja dostaje zlecenie, zanim klient pozna nazwę firmy.
Jak stosować: Wybierz wąskie zadanie z jasnym, mierzalnym efektem (złóż wniosek, wyczyść katalog, sprawdź umowę) i zbuduj plugin domykający je od początku do końca. Optymalizuj wszystko pod to, żeby agent chętnie Cię wybierał.
Na co uważać: Plugin, który obiecuje wszystko, nie zostanie wybrany do niczego. Omijaj też zadania, które OpenAI szybko wchłonie do własnych funkcji.
2.Logowanie przez ChatGPT zdejmuje z użytkownika koszt wejścia
Na czym polega: Użytkownik loguje się kontem ChatGPT i zużywa własny limit tokenów, więc nie musi płacić za kolejną subskrypcję AI. Analogia do „Login with Facebook”, na którym wyrosły miliardowe firmy jak Yelp.
Jak stosować: Zrób darmowy rdzeń aplikacji, maksymalnie poszerz lejek wejściowy, a zarabiaj na funkcjach dla zespołów, wersji enterprise, dodatkowych danych czy wsparciu.
Na co uważać: Model działa tylko wtedy, gdy koszt inferencji faktycznie spada na tokeny użytkownika — przeczytaj regulaminy i limity OpenAI, zanim zbudujesz na tym całą firmę.
3.Sprzedawaj procesy robocze, nie tokeny
Na czym polega: Skoro dostęp do modelu jest coraz tańszy i coraz częściej „wliczony”, przewaga przesuwa się w stronę danych na wyłączność, specjalistycznych workflow’ów, dostępu do systemów zewnętrznych, sieci wykonawców i mierzalnego efektu biznesowego.
Jak stosować: Zrób audyt tego, co masz, a czego nie ma OpenAI: dane, marka, relacje, znajomość branży. Wokół tego zbuduj produkt, który kończy całą robotę, a nie tylko generuje tekst.
Na co uważać: Sama „otoczka wokół modelu” bez głębszej wartości zostanie skopiowana w kilka tygodni.
4.Ramy czterech kroków: wyzwalacz → decyzja → akcja → informacja zwrotna
Na czym polega: Nadchodzi termin faktury, kończą się zapasy, zbliża się rozliczenie podatkowe — coś się wydarza, model podejmuje decyzję, aplikacja wykonuje akcję, wraca potwierdzenie wyniku. Decyzję robi ChatGPT; resztę można przejąć.
Jak stosować: Projektując produkt, zajmij wyzwalacz (autonomiczne wykrywanie potrzeby), akcję (realne wykonanie) i informację zwrotną (potwierdzenie, rozliczenie). Celuj w trzy z czterech elementów łańcucha.
Na co uważać: Firma kontrolująca wyłącznie akcję robi się zakładnikiem cudzych wyzwalaczy i cudzych decyzji.
5.Nisze, które dotąd się nie spinały, stają się opłacalne
Na czym polega: Agent czyszczący pliki CAD, badacz pilnujący jednej dziedziny nauki, narzędzie do jednego typu umów franczyzowych — za wąskie na wielką firmę, a dochodowe przy oszczędności na inferencji.
Jak stosować: Wypisz powtarzalne, wąskie zadania ze swojej branży, wybierz najbardziej bolesne i zbuduj mały produkt „jednego workflow’u” z płatnym rozszerzeniem.
Na co uważać: Zweryfikuj realny rozmiar niszy — „za małe dla OpenAI” musi znaczyć „wystarczające dla Ciebie”.
6.API decyzyjne można wykorzystać do podnoszenia konwersji
Na czym polega: Decisions API (podobnie jak Jev) zwraca szybkie, powtarzalne oceny — można nimi testować, która wersja zrzutów ekranu w App Store albo której strony sprzedażowej konwertuje najlepiej.
Jak stosować: Generuj warianty, przepuszczaj je przez API z jasnymi kryteriami wyboru i wdrażaj wygrywające — jak zautomatyzowany system testów A/B.
Na co uważać: Dopóki Decisions API jest w ograniczonej wersji zapoznawczej, nie opieraj na nim procesu produkcyjnego — miej plan awaryjny (np. Jev).
7.Agents API to prowadzona przez OpenAI rama dla agentów — buduj pionowe aplikacje na swojej przewadze
Na czym polega: OpenAI utrzymuje całą infrastrukturę (wielu agentów, narzędzia, kompresja kontekstu, computer use), więc zespół skupia się na produkcie. To zaproszenie do budowy aplikacji natywnie AI w dobrze znanych branżach.
Jak stosować: Masz dobre dane, markę lub znajomość pionu? Sięgnij już dziś po Agents API i wyprototypuj narzędzie, które realnie coś robi w oprogramowaniu klienta.
Na co uważać: Bez własnej przewagi — danych albo dystrybucji — budujesz demo, nie biznes.
8.API dla świata rzeczywistego: łącz agentów z wykonawcami offline
Na czym polega: Część próśb kierowanych do Dots będzie wymagała ludzi: pośredników w załatwianiu pozwoleń, agentów celnych itd. Kto uporządkuje ten ostatni etap transakcji, może brać prowizję.
Jak stosować: Zbierz sieć sprawdzonych specjalistów w jednej niszy i oprogramuj dla nich interfejs, przez który agent złoży zlecenie i potwierdzi jego wykonanie.
Na co uważać: To biznes operacyjny: weryfikacja, jakość i odpowiedzialność prawna ważą się więcej niż sam kod.
9.Analityka widoczności w agentach to nowy Mixpanel
Na czym polega: Tysiące firm będzie walczyć o to, by ich plugin wybierano w Dots, Muse, platformie Google czy Groku. Brakuje narzędzi mierzących, kiedy plugin zostaje wybrany, czy wywołanie kończy się wykonaniem i co psują metadane.
Jak stosować: Zbuduj platformę generującą realistyczne, pośrednie zapytania, mierzącą udział w aktywacjach według intencji użytkownika i testującą każdą aktualizację pluginu.
Na co uważać: Taki biznes zależy od danych udostępnianych przez platformy — model musi przetrwać okres, gdy te dane są skąpe.
10.Prywatność to dźwignia sprzedaży do firm
Na czym polega: Korporacje wstrzymywały się przed najmocniejszymi modelami z obawy o dane. Private Intelligence i Codex security cloud mają zdjąć tę blokadę — a wraz z nią otwierają się budżety na wszystko powyższe.
Jak stosować: Jeśli sprzedajesz firmom, wbuduj te gwarancje w ofertę i komunikuj zgodność z polityką bezpieczeństwa klienta.
Na co uważać: Deklaracje prywatności trzeba poprzeć procedurami i certyfikatami — korporacyjny nabywca to sprawdzi.
Redakcyjne tłumaczenie
Dlaczego w ogóle nagrywam ten odcinek
Powiem szczerze: nie planowałem tego nagrania. Ale właśnie obejrzałem blisko godzinę występu Sama Altmana na scenie, a tam padło kilka ogłoszeń, które moim zdaniem łącznie przyniosą ludziom miliardy dolarów. I to nie przechwałka.
Premier było dziś ponad dwadzieścia, ale trzy–cztery mają taką skalę, że kto pojmie, jak z nich korzystać i jak wziąć dla siebie kawałek miliardów obrotów, jakie potoczą się przez platformę ChatGPT, ten zbuduje naprawdę duże firmy. Musiałem więc nagrać i rozłożyć to wszystko na czynniki pierwsze.
Jeśli trafiacie tu pierwszy raz: jestem Greg Isenberg, prowadzę podcast Startup Ideas. Założyłem i sprzedałem trzy startupy finansowane przez VC, doradzałem też Redditowi i TikTokowi. Nagrywam, bo uważam, że to wyjątkowo dobry moment na wcielanie własnych pomysłów w życie — a w erze AI narzędzia tego pokroju jeszcze mocniej obniżają próg wejścia.
Po tym odcinku będziecie wiedzieć, co najważniejszego pokazał dziś Sam Altman na DevDay 2026. Podam pomysły i ramy myślowe, dzięki którym dojdziecie do własnych — i weźmiecie swój kawałek tortu. Przy tym tnę szum do minimum. Jeśli budujecie biznes albo chcecie zarabiać wokół AI, dobrze trafiliście.
Dots — osobisty agent OpenAI i powrót pluginów na poważnie
Premier było ponad dwadzieścia. Te najważniejsze — moim zdaniem, a pewnie i dla Was — zaczynają się od Dots. Trzeba o nich porozmawiać.
Dots to platforma osobistych agentów: odpowiedź OpenAI na Muse od Mety i na Instinct. (Informacja dodatkowa: Muse to platforma agentów zapowiedziana przez Metę; Instinct to konkurencyjny produkt z tej samej kategorii.) Najciekawsze jest to, że dostajemy wprost wejście do 1,2 miliarda tygodniowych użytkowników — taką liczbę podał dziś Sam Altman.
Ludzie będą korzystać z Dots jak z asystenta: „załatw mi to pozwolenie”, „mam takie zapytanie”, „szukam restauracji, która serwuje to i to”. ChatGPT zrozumie, o jakie zlecenie chodzi, i wybierze do niego plugin — czyli w praktyce mini-aplikację, którą zbudowaliście. Za chwilę powiem, jak zwiększać szanse na taki wybór. Najważniejsza wiadomość: OpenAI zdecydowanie stawia na pluginy. Sam nie powiedział wprost, że wcześniejsza odsłona się nie udała, ale — parafrazując — przyznał, że opinie były mieszane. Teraz idą w to z pełnym impetem. Wierzę, że zrobi z pluginów pełnoprawną rzecz i że ChatGPT ma się stać ekosystemem aplikacji dla AI. Już samo to jest wielką zapowiedzią.
Wasza firma ma więc wejść, załatwić prośbę klienta — na przykład złożyć wniosek o pozwolenie, jeśli prowadzicie biuro do spraw pozwoleń — i zwrócić wynik. To jest nowy ekosystem aplikacji; wbijcie sobie to do głowy. ChatGPT ogarnie zlecenie, Wy musicie trafić we właściwego klienta, zbudować właściwy plugin i faktycznie dostarczyć dobry rezultat. Bo jeśli to potraficie, dostajecie robotę, zanim klient w ogóle pozna Waszą nazwę. Do tego dochodzi dostęp do 1,2 miliarda ludzi tygodniowo i — jak zapowiadałem we wstępie — miliardy dolarów obrotu. A ja tu jestem wręcz ostrożny: nie wydaje mi się szalone, żeby za 10, 15, 20 lat przez platformy osobistych agentów przechodziły biliony. Zostańmy jednak przy konserwatywnym scenariuszu: miliardy.
Decisions API — odpowiedź OpenAI na Jev
Na stronie DevDay widać platformę osobistych agentów. Druga rzecz ogłoszona dziś to Decisions API. Tydzień temu nagrałem odcinek o Jev — to jest odpowiedź OpenAI właśnie na tę usługę. (Informacja dodatkowa: Jev to zewnętrzna usługa typu „decisions API”, którą Isenberg omawiał w osobnym filmie; służy do błyskawicznego podejmowania powtarzalnych decyzji przez model.)
Decisions API pozwala podejmować decyzje w czasie rzeczywistym: skupia inteligencję modelu Luna na wąskim zbiorze pytań zdefiniowanych przez użytkownika, o skończonej liczbie gotowych odpowiedzi. Deweloper przekazuje kontekst w postaci tekstu lub obrazów i dostaje odpowiedzi, na podstawie których może klasyfikować treści, kierować zapytania dalej albo wybierać następny krok agenta. Usługa jest dziś w ograniczonej wersji zapoznawczej — nie mogę się doczekać testów. Jestem zakręcony na punkcie Jeva i widzę mnóstwo zastosowań, o których nikt głośno nie mówi, bo ta kategoria jest mało obsłużona.
Jedno z nich szczególnie mnie kręci: projektowanie interfejsów. Jak za pomocą API decyzyjnego wygenerować najlepiej konwertujące zrzuty ekranu do App Store albo strony i aplikacje sprzedażowe typu direct response? Miejsca jest tu mnóstwo.
Pytanie otwarte: czy Decisions API OpenAI będzie gorsze, równie dobre czy lepsze od Jeva? Przekonamy się bardzo szybko, ale warto to uważnie obserwować.
Agents API z computer use — agenci, którzy sami obsługują programy
Trzecia wielka premiera: Agents API obsługuje teraz computer use, czyli sterowanie przez agenta programami tak, jak robiłby to człowiek przy klawiaturze. Deweloperzy mogą budować agentów wchodzących w interakcje z oprogramowaniem i kończących zadania. Do Waszej aplikacji trafiają też możliwości znane z Codexa: praca wielu agentów naraz, wyszukiwanie narzędzi, ich wywoływanie i kompresja kontekstu. Całą infrastrukturę prowadzi OpenAI, więc zespół skupia się na budowaniu produktu.
Mówiłem już wcześniej o pionowych harnessach — harness to rama, w której działa agent, a tutaj dostajecie gotową, utrzymywaną przez OpenAI ramę opartą na Codexie. Jeśli macie świetne dane, rozpoznawalną markę albo znacie jakąś branżę lepiej niż inni, stoi przed Wami ogromna okazja do budowania aplikacji. Ja już dziś siedziałbym w Agents API i sprawdzał, co da się zbudować oraz jak przenieść swój biznes w ten świat. To po prostu nowy obszar do zagospodarowania — myślenie o aplikacjach natywnie AI. Mało kto się tym teraz zajmuje i właśnie dlatego mnie to cieszy.
Najcichsza, a może największa premiera: logowanie przez ChatGPT
Jest jeszcze jedna, na pierwszy rzut oka niepozorna nowość — tak dyskretna, że chyba nie ma jej nawet na stronie DevDay. Ale jak na nią spojrzałem, coś mi się w głowie przewróciło: od dziś można logować się na zewnętrznych stronach kontem ChatGPT i tam korzystać ze swojego limitu tokenów.
To otworzy tysiące okazji biznesowych — dokładnie tak, jak kiedyś login Facebooka otworzył tysiące okazji i stał u podstaw wielu firm wartych miliardy. Wystarczy wspomnieć Yela. Możecie sprawdzić, jak wyglądał wczesny produkt tej dzisiejszej firmy liczonej w miliardach: w gruncie rzeczy „zaloguj się przez Facebooka i zobacz lokalne recenzje, także te od znajomych”. Sieć powiązań z Facebooka pozwalała wtedy zrobić coś więcej.
Gdzie widzę okazję w logowaniu przez ChatGPT? W możliwości zbudowania darmowej aplikacji. Nie bierzecie od ludzi pieniędzy, więc mocno poszerza się wejście do lejka. Aplikacja podpięta pod konto ChatGPT użytkownika, a dalej sprzedajecie mu kolejne produkty i usługi. To bardzo duża sprawa.
Wielu ludzi patrzy na aplikacje AI z pytaniem: „Czy na pewno chcę płacić 20, 30 dolarów miesięcznie za kolejną?”. Odpowiedź brzmi: nie musisz — zaloguj się przez ChatGPT i korzystaj z planu, który już masz. Sprytny ruch to darmowy rdzeń aplikacji i płatne funkcje zaawansowane: wersja enterprise, współpraca zespołowa, dostęp do większych zasobów danych.
Kiedyś darmowy rdzeń nie wchodził w grę, bo rachunek za inferencję lądował na Was. Teraz możecie skupić się na biznesie: na dystrybucji, marce, budowaniu zbiorów danych i przeciąganiu ludzi z marki do aplikacji. A gdy poczują wartość — przychodzi czas na płatne dodatki.
Kilka pomysłów na start: agent czyszczący architektoniczne pliki CAD; badacz pilnujący jednej, konkretnej dziedziny nauki; aplikacja desktopowa porządkująca katalog na Shopify; narzędzie do produkcji wideo zbudowane wokół jednego powtarzalnego procesu montażowego; program do przeglądu umów — ale tylko jednego typu umowy franczyzowej. O co tu chodzi? O malutkie kategorie produktów AI, które do dziś się nie spinały finansowo, a od dziś się spinają. Budujcie rzeczy zbyt niszowe, żeby stać się dużą funkcją OpenAI, ale mające na tyle liczną publiczność, że da się policzyć płatne rozszerzenia i ten konkretny workflow.
To dla mnie naprawdę duża rzecz — nie mogę przestać o tym myśleć. Wreszcie można sprzedawać procesy robocze, a nie tokeny. Jeśli chcecie budować firmę w erze agentów, zadajcie sobie pytanie: co mam na wyłączność? Specjalistyczny proces? Dostęp do systemów zewnętrznych? Współpracę i automatyczną audytowalność? Sieć wykonawców albo dostawców? Mierzalny efekt biznesowy? Na tym się skupcie — tokeny schodzą na dalszy plan.
Do tego po prostu zdobędziecie więcej użytkowników: dostaniecie ich adresy e-mail, może numery telefonów. Możecie im pisać, a w tych mailach sprzedawać choćby reklamy. Możliwości przybywa z każdej strony.
Ramy myślowe na nowy świat: wyzwalacz, decyzja, akcja, informacja zwrotna
Chciałem się podzielić modelem, jak w tym nowym świecie — z Decisions API, logowaniem przez ChatGPT, Dots i Agents API — myślę o budowaniu firmy. Widzę cztery kroki: wyzwalacz, decyzję, akcję i informację zwrotną.
Najpierw wyzwalacz: nadchodzi termin płatności faktury, kończą się zapasy, zbliża się rozliczenie podatkowe. Coś się dzieje — i albo idę do ChatGPT po pomoc, albo agent działa sam. Potem decyzja: ChatGPT ocenia, co dalej. Następnie akcja: coś zostaje poprawione, wysłane, złożone — aplikacja realnie coś robi. Na końcu informacja zwrotna: zatwierdzone czy odrzucone?
Moim zdaniem najsilniejsze biznesy przejmą trzy z tych czterech elementów: wyzwalacz, akcję i informację zwrotną — decyzję zostawiają modelowi. Kiedy będziecie szukać pomysłu na własny produkt, skupcie się właśnie na tej trójcy.
Dwa pomysły na rozrusznik wyobraźni
Pierwszy: API dla świata rzeczywistego. Skoro miliony ludzi będą prosić Dots o rozmaite rzeczy, część tych próśb będzie czysto cyfrowa, a część okaże się zleceniem wymagającym rąk w realu. Jeśli potraficie zebrać sprawdzonych specjalistów ze świata fizycznego — myślcie o pośrednikach w załatwianiu pozwoleń, agentach celnych — i policzyć sobie prowizję od transakcji, to ogromna okazja. Mnóstwo tej roboty będzie się działo offline, a tłum rzuci się na część cyfrową. Jak zbudować „API pracy w realu” w konkretnych niszach, żeby podłączyć Dots albo ChatGPT do wykonawców domykających ostatni etap transakcji? Wielka sprawa — rzucam to jako pomysł.
Drugi: warstwa analityki i optymalizacji pod widoczność w agentach. Nie ja jeden myślę teraz o pluginach. W tej chwili tysiące firm główkuje, jak zaistnieć w Dots — i nie tylko: w Muse, w platformie Google (chyba zwie się Spark), w Instinct, w Groku. Jedne mają już pluginy, inne jeszcze nie, ale prędzej czy później będą mieli wszystkie. A gdyby zbudować platformę analityczną, która generuje realistyczne, pośrednie zapytania — czyli takie, jakie ludzie wpisują naprawdę, bez wymieniania marki; mierzy, który plugin zostaje wybrany; śledzi udział w aktywacjach według intencji użytkownika; wychwytuje problemy w metadanych i definicjach narzędzi; sprawdza, czy wywołanie kończy się wykonaniem zadania; i testuje każdą aktualizację pluginu? Okazja jest ogromna.
W erze internetu wyrosły na tym całe wielkie firmy: Mixpanel, Amplitude, Google Analytics. To samo widać przy AEO i GEO — Profound, o ile dobrze pamiętam, podniosło finansowanie na wycenie rzędu dwóch miliardów dolarów, może miliarda; w każdym razie jakaś absurdalnie wysoka kwota. Zasłużenie: robią szum, robią przychody i rozwiązują prawdziwy problem. Kto zostanie Profound ery osobistych agentów? Mam nadzieję, że ktoś to podchwyci. (Informacja dodatkowa: AEO/GEO to optymalizacja treści pod odpowiedzi generowane przez asystentów AI; Profound to jeden z najlepiej wycenianych startupów tej młodej kategorii.)
Co jeszcze pokazano na DevDay 2026
Oczywiście ogłosili więcej. Jest GPT‑6.1 Soul — duża rzecz i poważna aktualizacja GPT‑6, ale tej akurat wszyscy się spodziewali. Jest Ultrafast — niesamowity, mówię wam; jak jeszcze nie próbowaliście, koniecznie nadróbcie. Po prostu znacznie szybszy. Zużywa przy tym więcej tokenów, ale że go wypuścili — tego można było się spodziewać.
Jest też Private Intelligence. Wiele firm boi się sięgać po najmocniejsze modele, bo ich dane nie są do końca chronione — nie dziwię się więc ani tej premierze, ani Codex security cloud. Całym odcinkiem chciałem jednak przekazać co innego: kilka kluczowych funkcji — Decisions API, Agents API, logowanie przez ChatGPT i Dots — dla founderów i ludzi, którzy chcą postawić na siebie, będzie miało ogromne znaczenie.
Ogłosili jeszcze Spaces — w praktyce odpowiednik Slides i Docs znanych z Claude’a, przestrzeń, do której można wpuścić agenta do wspólnej pracy. Fajne i zapewne podniesie produktywność, ale dla moich ludzi — nałogowców pomysłów, tych, którzy chcą budować firmy — najciekawsze powinno być to, o czym rozmawialiśmy wyżej. Dajcie znać, czy się przydało: czytam każdy komentarz na YouTube i na sporo z nich odpowiadam. Twórczego dnia — do usłyszenia.