Radar AI #17 - Claude Opus 4.7 GA – nowy benchmark coding, agentów i vision

Anthropic wypuścił do GA Claude Opus 4.7 – najmocniejszy frontier model w swojej rodzinie – z zestawem wyników, które przesuwają granicę tego, co modele potrafią w pracy programistycznej i agentowej.

Kluczowe liczby i nowości:

• SWE-bench Verified: 87,6%
• GPQA Diamond: 94,2%
• Okno kontekstu rozszerzone do 1 mln tokenów
• 3,3× wyższa rozdzielczość vision (skany faktur, tabele, dashboardy są wreszcie czytelne dla modelu)
• Nowy poziom "xhigh effort" – tryb metodycznego, długiego rozumowania kosztem czasu i tokenów

Co to znaczy dla poszczególnych person:

• DEV: model, na którym realnie opłaca się prowadzić długie sesje Claude Code i autonomiczne agenty (1M kontekstu = cały monorepo w jednym run'ie)
• MŚP: tańsze warianty Sonnet/Haiku będą podciągane do poziomu, na którym poprzedni Opus był rok temu – użyteczność w codziennej robocie skacze
• FREE/ADEPT: Opus 4.7 dostępny w Claude.ai (Pro/Max), API i u większości providerów, ale cena za token wciąż wymaga rozsądnego routingu zadań

W praktyce: jeśli prowadzisz cokolwiek dłuższego z AI (code review, research, multi-step agent), to jest model, który w tym tygodniu warto przetestować.

Na Cloud Next 2026 Google podał liczbę, która powinna trafić do każdej prezentacji o adopcji AI: 75% nowego kodu w firmie jest generowane przez AI (z obowiązkowym human review).

Dynamika zmiany:

• Jesień 2025: 50% kodu generowanego przez AI
• Wiosna 2026: 75% – wzrost o 25 punktów procentowych w ~6 miesięcy
• To nie PR-owa przesada – Google potwierdza przesunięcie ciężaru z "AI asystuje programiście" na "programista weryfikuje AI"

Implikacje dla person:

• DEV: umiejętność krytycznego review kodu AI (czytanie diff-a, rozumienie intencji, wyłapywanie subtelnych błędów) staje się ważniejsza od umiejętności pisania od zera
• MŚP: argument do rozmowy z zespołem IT/agencją – jeśli największa firma tech świata tak pracuje, oczekiwania wobec tempa i kosztu projektów się zmieniają
• ADEPT: jasny kierunek rozwoju kariery – nauka współpracy z Claude Code / Cursor / Copilot to dziś ta sama kompetencja, co znajomość IDE 10 lat temu

Liczba 75% to jednocześnie sufit i dolna granica – za 6 miesięcy zobaczymy pewnie 85%+, więc inwestycja w ten skill ma sens.

PARP ogłosił, że w 2026 AI staje się priorytetem agencji – dedykowany budżet ~1,3 mld zł pójdzie na wdrożenia sztucznej inteligencji w polskich MŚP. To największa pojedyncza pula na AI skierowana bezpośrednio do małych i średnich firm w Polsce – kontekstowo odpowiedź na alarmujące wskaźniki adopcji, które od lat plasują Polskę na końcu rankingów UE.

Co dotacja może pokryć:

• Audyt procesów
• Wdrożenie rozwiązań AI
• Szkolenia zespołu
• Integracje z istniejącymi systemami IT

Dla właścicieli MŚP to prosta implikacja: 2026 to moment, żeby przestać traktować AI jako "ciekawostkę" i zacząć przygotowywać konkretne wnioski. W praktyce oznacza to też konkurencyjną przewagę – firmy, które wejdą w pierwsze rundy konkursów, zbudują kompetencje i procesy 6-12 miesięcy przed resztą rynku.

Warto już teraz zrobić wewnętrzny mini-audyt:

• Które procesy realnie bolą
• Które dane są dostępne
• Gdzie ROI będzie mierzalny

Wnioski PARP wymagają konkretów, nie mglistych "wdrożymy AI". Zestawiając to z raportem EY (51% polskich firm już raportuje korzyści z AI) – benchmarki i case study do wniosków istnieją.