Rozwój algorytmów uczenia maszynowego i sieci neuronowych przestał być domeną teoretyków matematyki, stając się fundamentem nowoczesnej gospodarki. Systemy sztucznej inteligencji (AI) przestały reagować jedynie na proste komendy, przechodząc w fazę generatywną, w której potrafią syntetyzować dane, tworzyć kod programistyczny czy przeprowadzać zaawansowaną diagnostykę medyczną. To narzędzie o dualistycznej naturze: oferuje skok wydajnościowy, o jakim marzyły poprzednie pokolenia inżynierów, ale jednocześnie wprowadza wektory ryzyka, których nie sposób zignorować w kontekście bezpieczeństwa cybernetycznego i stabilności rynków pracy.