O czym jest ten film
- Autor oddał asystentowi Muse od Mety najbardziej nudne zadanie, jakie miał — przegląd subskrypcji. Muse wykryła 5350 dolarów rocznie wydawanych na subskrypcje i już anulowała opłaty warte 1285 dolarów.
- Muse trafiła do użytkowników 8 września i w niecałe dwa tygodnie stała się najczęściej pobieraną aplikacją na iPhone’a w Stanach Zjednoczonych — na tym etapie przyjmuje się szybciej niż ChatGPT.
- W sieci krążą konkretne relacje: odzyskany rok opłat za zapomnianą subskrypcję książkową, ponad trzy godziny zaoszczędzonych rozmów z operatorami, 1156 dolarów rocznie mniej na ubezpieczeniu.
- Amazon zablokował Muse w swoim sklepie. Oficjalne powody to brak identyfikacji, wejście bez zgody i przechwytywanie danych logowania — ale zdaniem autora naprawdę chodzi o ochronę biznesu reklamowego (68,6 mld dolarów przychodu w 2025 roku).
- Walmart i Shopify przeszły na stronę Mety: nowy punkt startowy zakupów to dla nich szansa, nie zagrożenie. Stripe podłączył płatności Link z wirtualną kartą ograniczoną do zatwierdzonych zakupów.
- Badanie z „American Economic Review” (2025) pokazuje, że sama nieuwaga subskrybentów podnosi przychody firm średnio o 87% — asystenty takie jak Muse burzą ten model, bo skracają drogę od „wiem, że przepłacam” do „anulowane”.
- Główna teza: nie wygra firma z najmądrzejszym modelem, lecz ta, której asystent najlepiej zna kontekst użytkownika. Pamięć Muse powstała m.in. na wzorcach zapożyczonych z OpenClaw.
- Za Muse stoi drogi zakup tempa: Alexander Wang (umowa ze Scale AI warta 14,3 mld dolarów), Nat Friedman (były szef GitHuba) i Sheng Xiao. Premiera podniosła kapitalizację Mety o około 200 mld dolarów.
- Meta buduje niezależność od Apple, pamiętając cios z 2021 roku (App Tracking Transparency): w grudniu zadebiutuje urządzenie Muse Charm, a Muse trafi też na okulary AI.
- Najważniejsza myśl autora: bohaterem tej historii jest zwykły użytkownik — AI po raz pierwszy realnie pomaga ludziom, którzy wcale nie interesują się AI.
10 najważniejszych takeaways — z kontekstem zastosowania
1.Nudna administracja to najszybszy zwrot z AI
Na czym polega: największe oszczędności nie kryją się w efektownych projektach, tylko w czynnościach odkładanych od miesięcy: subskrypcje, rachunki, niedopięte zwroty. Muse wykryła u autora 5350 dolarów rocznie i anulowała opłaty warte 1285 dolarów — pieniądze, które domyślnie wydałby na rzeczy, z których nie korzysta.
Jak stosować: zacznij od jednego zadania z mierzalną kwotą, np. przeglądu wszystkich płatności kartą z ostatnich dwunastu miesięcy i podziału na kategorie „używam / nie używam / do negocjacji”. Efekt widać od razu, a to buduje nawyk korzystania z asystenta.
Na co uważać: asystent znajdzie opłatę, ale nie zawsze wie, czy jest zbędna — na przykład gdy z abonamentu korzysta ktoś z rodziny. Decyzję o anulowaniu zostaw sobie i każdorazowo potwierdzaj.
2.Równoległość to przewaga: deleguj infolinie
Na czym polega: jeden z użytkowników odzyskał ponad trzy godziny, gdy Muse przez 98 minut rozmawiała z AT&T, przechodząc kolejne przełączenia między działami, a równocześnie porównywała oferty Verizona i T-Mobile. Człowiek ustawia się w kolejkach po kolei — agent dzwoni wszędzie naraz.
Jak stosować: zlecaj zadania „telefoniczne”: zmiana operatora, reklamacja, negocjacja składki ubezpieczeniowej. Mają wyraźne kryterium sukcesu, więc łatwo ocenić, czy asystent sobie poradził.
Na co uważać: według Reutera Meta testowała podmianę agenta na ludzkich kontraktorów i wycofała eksperyment po wątpliwościach co do jawności. Dopytaj, kto naprawdę działa w Twoim imieniu, i nie przekazuj danych więcej, niż wymaga zadanie.
3.Anulowanie to dopiero połowa roboty — dopnij zwrot
Na czym polega: w relacji Chrisa Abrahama Muse nie tylko anulowała zapomnianą subskrypcję książkową, ale też sprawdziła regulamin zwrotów i odzyskała opłaty za cały rok. Większość z nas uznaje, że walka o stare, niechciane opłaty „nie jest warta zachodu” — asystent nie ma takich oporów.
Jak stosować: przy każdej rezygnacji z usługi poproś asystenta o wyszukanie w regulaminie podstaw do zwrotu za okres wstecz i o przygotowanie stosownego wezwania.
Na co uważać: asystent bywa zbyt optymistyczny co do szans zwrotu — jego obietnice traktuj jako hipotezę do sprawdzenia, nie pewnik.
4.Prostota sprzedaje AI: jeden czat, awatar, czytelne statusy
Na czym polega: Muse to lekcja projektowania dla każdego, kto buduje narzędzia. Jedna ciągła rozmowa z nazwanym kompanem, awatar, który „pracuje” na oczach użytkownika, i statusy zrozumiałe bez czytania — człowiek bez zaplecza technicznego od razu odróżnia działanie zaproponowane od wykonanego.
Jak stosować: jeśli tworzysz produkty, także wewnętrzne narzędzia firmowe, projektuj komunikację stanu zadań tak, by była czytelna bez instrukcji, i pozwól wracać do jednej rozmowy zamiast wymuszać strukturę projektów i wątków.
Na co uważać: uroczy awatar nie zastępuje przejrzystości — nie pozwól, żeby sympatyczna oprawa zatuszowała pytania o dane i prywatność.
5.Zaufanie buduj etapami — wzór „najpierw numer telefonu”
Na czym polega: start z Muse zaczyna się od samego numeru telefonu; konta jak Gmail czy kalendarz podłącza się dopiero wtedy, gdy ma to sens w rozmowie. Asystent z założenia „nie węszy” — zapisuje tylko to, czym sam się podzielisz.
Jak stosować: niezależnie od narzędzia wprowadzaj AI etapami: najpierw zadania niskiego ryzyka, potem dostęp do poczty, na końcu płatności. Każdy etap powinien przynieść wymierny zysk, zanim oddasz kolejny poziom dostępu.
Na co uważać: deklaracje to jedno, praktyka drugie — na wczesnym etapie Meta nie zawsze jasno mówiła, kiedy w działanie angażują się ludzie. Regularnie sprawdzaj ustawienia prywatności.
6.„Darmowy” asystent żyje z prowizji
Na czym polega: Zuckerberg zapowiedział, że Meta może pobierać niewielką prowizję od transakcji, płaconą przez firmy. To tłumaczy, dlaczego produkt konsumencki bywa darmowy — ale też oznacza, że asystent polecający zakupy ma wbudowany konflikt interesów.
Jak stosować: rekomendacje asystenta traktuj jak poradę sprzedawcy: przy większych zakupach porównaj oferty poza jego ekosystemem.
Na co uważać: jeśli asystent zarabia na transakcjach, oferta „najlepsza” i „najwygodniejsza” mogą się rozjechać. Pytaj wprost o kryteria wyboru.
7.Wirtualna karta z limitem to rozsądny sposób na płatności agenta
Na czym polega: Stripe podłączył pod Muse płatności Link z kartą wirtualną ograniczoną do zakupów, które wcześniej zatwierdzisz. Od pomysłu do zamówienia prowadzi krótka droga — autor przetestował to przy planowaniu wieczoru we dwoje.
Jak stosować: jeśli oddajesz asystentowi cokolwiek związanego z pieniędzmi, używaj wirtualnej karty z limitem kwoty i akceptacji odbiorców, a finalną autoryzację zawsze zostawiaj sobie.
Na co uważać: im sprawniej „robi się samo”, tym łatwiej przeoczyć zbędne wydatki — przeglądaj, co agent zamówił w Twoim imieniu.
8.Platformy bronią punktu styku z klientem — spodziewaj się oporu
Na czym polega: Amazon zablokował Muse, oficjalnie z powodów technicznych, ale stawką jest chroniony reklamowy moment decyzyjny zakupowej — 68,6 mld dolarów przychodu w 2025 roku. Walmart, gracz atakujący pozycję Amazona, przyjął Muse Connect z otwartymi ramionami.
Jak stosować: nie wiąż całej organizacji (ani całego życia) z jednym kanałem, którego dostępnością zarządza ktoś inny. Jeśli prowadzisz firmę, testuj kilka kanałów agentowych równolegle.
Na co uważać: konwersja zakupów dokańczanych w rozmowie bywa niższa niż na stronie sklepu — doświadczenie Walmartu z ChatGPT to około jedna trzecia spodziewanej wartości, choć przypływ nowych klientów był dwukrotnie skuteczniejszy niż z wyszukiwarek. Nie zakładaj automatycznie zysków.
9.Ekonomia nieuwagi się kończy — wykorzystuj „moment odnowienia”
Na czym polega: badanie opublikowane w 2025 roku w „American Economic Review” oszacowało, że to, iż ludzie nie przyglądają się subskrypcjom, podnosiło przychody z bazy abonentów średnio o 87% (od 14% do ponad 200%). Asystenty skracają drogę od „przepłacam” do „anulowane”, więc firmy będą musiały przebudować oferty.
Jak stosować: wiąż audyt subskrypcji z momentami, które i tak zmuszają Cię do decyzji: wymiana karty, odnowienie umowy, początek roku. Wtedy koszt podjęcia decyzji jest najniższy.
Na co uważać: firmy odpowiedzą nowymi haczykami — karami umownymi, trudniejszą procedurą rezygnacji. Po zmianie oferty sprawdź, czy anulowanie nadal jest tak samo proste.
10.Wybieraj asystenta po pamięci i kontekście, nie po benchmarkach
Na czym polega: kluczowa teza autora: gdy próg sprawności jest już przekroczony (a w 2026 roku nie jest to poziom najpotężniejszych modeli), o przewadze decyduje znajomość Twoich spraw — co jest duplikatem, którą subskrypcję zostawiasz dla rodziny, co już próbowałeś. Pamięć Muse powstała m.in. na wzorcach plików zapożyczonych z OpenClaw.
Jak stosować: przy wyborze asystenta testuj nie odpowiedzi na trudne pytania, lecz to, czy pamięta kontekst między sesjami, pyta, gdy nie wie, i wykorzystuje to przy następnym zadaniu.
Na co uważać: dobra pamięć to także zebrany profil — im więcej asystent wie, tym jesteś cenniejszy dla dostawcy. Waż wygodę z ilością powierzanych danych.
Redakcyjne tłumaczenie
Pieniądze, które wyciekają z portfela
Prawdopodobnie i ty masz subskrypcję, którą zamierzałeś anulować, rachunek, o którym podejrzewasz, że jest za wysoki, albo zwrot, na który nigdy nie znalazłeś czasu. Wiesz, że tam siedzą pieniądze. Tylko że ich odzyskanie oznacza odnalezienie konta, przeczytanie regulaminu i może spędzenie przerwy obiadowej z obsługą klienta. Więc mija kolejny miesiąc, a pieniądze wciąż wyciekają z portfela.
Miałem ten sam problem — i od dałem go nowemu asystentowi Mety, Muse. Znalazła 5350 dolarów rocznie, które wydaję na subskrypcje. Jak dotąd anulowała opłaty warte 1285 dolarów, czyli pieniądze, które w przyszłości wydałbym domyślnie na rzeczy, z których nie korzystam. Miło je mieć z powrotem.
A czego się nie spodziewałem: ta właśnie nudna robota, którą przed chwilą opisałem, to dokładnie powód, dla którego Amazon zablokował asystenta w swoim sklepie. Amazon ma swoje oficjalne uzasadnienia i do nich wrócę, ale nie wierzę, że jedna z największych firm świata blokuje asystenta AI przez papierkowe formalności. Blokuje asystenta, który zmienia miejsce, w którym koncentruje się uwaga klienta.
Meta wydała Muse 8 września. W niecałe dwa tygodnie aplikacja stała się numerem jeden na iPhone’ach w Ameryce — przyjmuje się szybciej, niż na tym etapie robił to ChatGPT. Ten materiał opowiada o dwóch rzeczach. Po pierwsze: jak to jest oddać asystentowi prawdziwe, życiowe zadanie, które oszczędza pieniądze — i czy faktycznie oszczędza czas, który sam bym na nie poświęcił. Po drugie: dlaczego ta mała, prywatna robota zwróciła uwagę jednego z największych detalistów świata.
Co ludzie już zlecają Musie
Popatrzcie na zadania, które ludzie już oddali. Chris Abraham pisze, że Muse znalazła subskrypcję książkową, o której jego rodzina zapomniała, anulowała ją, przejrzała regulamin zwrotów i odzyskała rok opłat. Nie podaje kwoty, ale wiadomo, że to nie grosze. Najciekawsze, że Muse sama ruszyła po ten zwrot. Jak często anulujesz coś i uznajesz, że spór o stare, niechciane opłaty to za dużo wysiłku?
Inny wczesny użytkownik, Brad (wszystkie te relacje znalazłem w sieci, są publicznie dostępne), opisuje, jak Muse spędziła 98 minut na telefonie z AT&T, przechodząc przez kolejne przełączenia między działami, a równolegle kontaktowała się z Verizonem i T-Mobile, żeby porównać oferty. Jego zdaniem oszczędziła mu ponad trzy godziny rozmów. Tego typu odzyskanego czasu nie da się wycenić. A teraz pomnóż to przez sto milionów ludzi.
Te historie o rozmowach są jeszcze świeże. Reuters doniósł, że Meta testowała zlecanie części rozmów Muse ludzkim kontraktorom — wewnętrznie, na pracownikach — i wycofała eksperyment po wątpliwościach dotyczących informowania o tym fakcie i prywatności. Trzeba więc pamiętać: Meta nie mówi jasno, kiedy Twoje dane trafią do drugiego człowieka, który zadziała w Twoim imieniu. Na razie Muse komunikuje, że rozmowy prowadzi samodzielnie, ale przejrzystości jest tu mniej, niż bym chciał. Traktuję to jako chorobę wieku dziecięcego — do kwestii telefonów jeszcze wrócę. Może Meta już wdrożyła automatyczne rozmowy na tyle dobrze w wielu przypadkach i po prostu opowiada o tym mniej wyraźnie, niż byśmy chcieli. Ważniejsza jest skala zaoszczędzonej pracy.
Bo rachunki i subskrypcje to problemy starsze niż modele AI. Jak długo patrzyłeś na stos papierów ze słowami „nie dam rady tego wszystkiego”? Na wyciągi ze słowami „nie mam czasu tego sprawdzać”? Może rachunek medyczny, któremu nie ufasz, i do którego nigdy nie zdążyłeś zadzwonić? Gdy ludzie widzą w tym realną wartość, widać też, czemu sprawa roznosi się jak wirus — i czemu Muse jest dziś najczęściej pobieraną aplikacją w App Store.
Kolejne relacje lubię szczególnie, bo pokazują konkretną wartość z AI — w przeciwieństwie do wielu opowieści z Doliny Krzemowej. Joe Devoy raportował tysiące dolarów rocznej oszczędności na ubezpieczeniu auta dzięki pracy z Musą. Jason Longo zobaczył taki wpis i zlecił podobne zadanie… na siłowni: 1156 dolarów rocznie mniej na ubezpieczeniu. On ćwiczył, Muse ogarniała formalności. Zabawne w tych historiach jest to, że ludzie odkrywają, iż to w ogóle jest możliwe. Z telefonem czy bez — Muse może Cię postawić na plus. I dzielą się tym nawzajem, a Muse pomaga każdemu poukładać sprawy pod niego, w takim zakresie danych, jaki mu odpowiada. Powstaje ten wirusowy moment: „Hej, Muse mi pomogła oszczędzić”. I dobrze, bo każdemu z nas przydałyby się dolary z powrotem w kieszeni.
To wychodzi też poza pieniądze. Rodzic opisuje, jak Muse scaliła harmonogramy czwórki dzieci trenujących cztery różne sporty, rozrzucone po czterech komunikatorach, w jedną codzienną notyfikację. Mam dzieci — ta koordynacja trafia do mnie prosto w serce. Wiedzieć, gdzie leżą informacje, to za mało. Ktoś musi je zebrać, pogodzić ze sobą i pamiętać, co ważne wydarzy się dziś. To był jeden z pierwszych zastosowań OpenClaw. (Informacja dodatkowa: OpenClaw — projekt osobistego asystenta, którego pamięć opiera się na plikach tekstowych.) Tyle że teraz jest to gotowy, wiralowy pakiet z sympatycznym awatarem, który po prostu ogarnia to za Ciebie.
Codzienna robota, którą wszyscy znamy
Taką robotę Amerykanie nazywają „adulting” — dorosłe życie w wersji administracyjnej. My nazywamy ją rodzicielstwem. To praca, którą wielu z nas po prostu zaakceptowało jako część życia. Może to ty jesteś osobą, która w rodzinie łączy kalendarz z mailem, ze stroną szkoły i z telefonem do pielęgniarki — i możliwość realnej pomocy w tym zakresie jest dla mnie znacznie cenniejsza niż dostęp do najpotężniejszego modelu świata. To konkretna wartość dla Ciebie. Noszenie tego wszystkiego w głowie to ogromna odpowiedzialność. Muse jest stworzona właśnie do takich rzeczy.
To zwykła korzyść, którą branża AI — mówiąc szczerze — fatalnie umie sprzedać. Słyszymy o centrach danych, o kolejnym przełomie w inteligencji, o sporach o przyszłość pracy. Te obawy są realne. Ale osoba ogarniająca rodzinę potrzebuje odpowiedzi na pytanie, co ta technologia zrobi dla niej dziś i czy jest użyteczna. Realna pomoc przy jej priorytetach daje jej powód, by w ogóle wejść w temat — i nam wszystkim daje. Wszyscy mamy rodziny. Sami decydujemy, co jest wystarczająco ważne, by prosić o pomoc. Muse daje narzędzie, które faktycznie pomaga i jest dostępne dla każdego — technicznego czy nie.
Lekcja designu: Marvin, awatar i statusy
Dużą część tego kanału poświęcam nauce posługiwania się narzędziami AI, bo same w sobie nie są oczywiste. Muse jest znacznie bardziej oczywista. Dostajesz jedną główną rozmowę z kompanem, którego możesz nazwać. Mój nazywa się Marvin, bo lubię Douglasa Adamsa. (Informacja dodatkowa: Marvin to ponury robot z „Autostopem przez Galaktykę” Adamsa.) Możesz otwierać rozmowy boczne, wyznaczać cele, dokarmiać go informacjami — ale możesz też po prostu wrócić i zadać następne pytanie. Zmienić temat. Nie musisz zaczynać od nowa od decyzji, do którego projektu czy wątku należy ta część Twojego życia.
A awatar daje poczucie relacji ze znaną twarzą — i myślę, że właśnie tego ludzie chcą. Pamiętamy tamagotchi z lat 90. Coś, z kim czujemy się swobodnie rozmawiać, co zapamiętuje nas na tyle, by być użyteczne, co jest pod ręką, gdy potrzebujemy pomocy. Logo firmy w nowym oknie rozmowy nie wywoła tego uczucia. Ale postać — taki milutki miś — ułatwia wyobrażenie sobie, że wrócisz i poprosisz o wsparcie.
Kolejny detal: sposób komunikowania stanu pracy do nietechnicznej publiczności. Gdy obserwowałem, jak Marvin przeszukuje źródła albo sprawdza strony, dostawałem drobną emoji i krótki opis tego, co robi — a sam Marvin, bo to awatar 3D, siadał do laptopa i zaczynał stukać w klawisze. Od razu było wiadomo, że pracuje. To bardzo intuicyjne i pozwala bez czytania, bez zastanawiania się odróżnić działanie zaproponowane od wykonanego, w toku od skończonego. Przy procesie anulowania subskrypcji błyskawicznie widziałem, kiedy Marvin pracuje i co właśnie robi. Dobry asystent musi pokazywać te etapy tak, żeby nie trzeba było o nich myśleć — cała ta machma ma po prostu znikać.
Pierwsze uruchomienie idzie w zgodzie z tą samą logiką prostoty. W Muse na początku podajesz tylko numer telefonu i wszystko rozgałęzia się od niego. Konto — Gmail, kalendarz — podłączasz wtedy, kiedy ma to sens w rozmowie, jako świadomy wybór. Możesz opowiadać o sobie stopniowo. Kiedy zapytałem Marvina, skąd wie o mnie różne rzeczy, odpowiedział bardzo jasno — to zresztą wprost z instrukcji projektu od zespołu Muse — że nie węszy po informacjach. Przyjmie to, czym sam się podzielę, i będzie to pamiętał, ale nie naciska. W kontekście firmy, która ma góry Twoich danych, taki подход buduje zaufanie.
Te detale da się skopiować. Awatar — do skopiowania. Wskaźnik statusu — do skopiowania. Ciągła rozmowa — do skopiowania. Nawet wtedy Muse pozostaje dla mnie mistrzowską lekcją produktową: jak zrobić użyteczną funkcję AI przystępną. Poszczególne decyzje nie muszą być przełomowe. Muszą spójnie współgrać na tyle dobrze, żeby ktoś, kto nigdy nie interesował się AI, potrafił z tego korzystać. I właśnie dlatego zacząłem od pojedynczych ludzkich historii — bo właśnie to się teraz dzieje. W tym tkwi wyjątkowość Muse.
Darmowa dla zwykłego użytkownika
Zwykłe korzystanie jest darmowe i myślę, że w tę stronę pójdzie konsumenckie AI. Meta oferuje płatne plany dla tych, którzy potrzebują więcej, ale deklarowany kierunek jest taki, by większość tego, co ludzie chcą robić, była za darmo. Zuckerberg przy premierze zapowiedział spory darmowy limit. Żeby podejmować decyzje, nie musisz rozumieć ani liczyć tokenów. Nie wpadłem na żadne limity. Meta chce, by bardzo duża liczba ludzi nie tylko spróbowała, ale korzystała regularnie bez kosztów — a to zmienia, do kogo produkt może trafić. Wdrożenie międzynarodowe jest jeszcze ograniczone, ale zainteresowanie ogromne; spodziewam się globalnej ekspansji, gdy tylko Meta upora się z kwestiami regulacyjnymi.
Nawyk, który przesuwa zakupy
Co dalej? Mamy aplikację numer jeden w sklepie. Jak sprawić, by ludzie uznali ją za użyteczną także z czasem? Zacząłem od tego, że Muse pomogła mi odzyskać około 1200 dolarów w przyszłym roku. Jak zacznę teraz ufać Muse z większymi sprawami?
Popatrz na nawyk, który wypracowujesz przy pracy z AI. Poprosiłeś asystenta o przegląd wydatków. Potem potrzebujesz nowego sprzętu do kuchni. Potem rezerwujesz hotel. Potem lepszego planu telefonicznego. Wracasz do awatara, który już zna Twoje preferencje i zrobił dla Ciebie kawał dobrej roboty — czy idziesz gdzie indziej? W świecie, w którym żyjemy, firma sprzedająca produkt — hotel, lot, AGD — może wejść do rozmowy dopiero wtedy, gdy ty i agent już zaczęliście współpracę. I dlatego tyle firm, w tym Walmart i Shopify, ustawiło się w kolejce do wczesnych umów z Muse: chcą mieć pewność, że asystent nie wytnie ich z relacji z klientem. Tak rodzi się platforma. Biznesy muszą pomyśleć, jak obsługiwać Cię tam, gdzie już po pomoc przychodzisz.
Dlaczego Amazon zablokował Muse
Reakcja Amazonu pokazuje stawki tej gry z całą ostrością. Sam kiedyś w Amazonie pracowałem i praktycznie od razu wiedziałem, co zrobią. Gdy szukasz produktu na Amazonie, firma ma szansę wpłynąć na to, co kupisz. Sprzedawcy płacą za sponsorowane miejsca w wynikach i na kartach produktów — płacą za dotarcie do Ciebie w chwili, gdy stoisz na tej stronie i myślisz o zakupie. Posiadanie tej chwili to bardzo dochodowy interes. Amazon zaraportował 68,6 mld dolarów przychodu reklamowego w 2025 roku. Mało kto wie, że zysk z reklam nie jest raportowany osobno, więc dokładnej marży nie znamy, ale branża reklamowa bywa skrajnie rentowna — i całościowo przyczynia się do wyniku bardziej niż sam handel detaliczny. Mało kto wie i o tym: wszyscy myślą, że Amazon zarabia krocie na sprzedaży. Nie zarabia. Reklama w dużej mierze utrzymuje handel na plusie.
Teraz wyobraź sobie, że prosisz Muse o znalezienie sprzętu, który zmieści się w Twojej przestrzeni i budżecie i dotrze we właściwym terminie. Asystent porównuje opcje i przynosi rekomendację. Jeśli akceptujesz, sprzedawca dostaje zakup od osoby, której decyzja zapadła gdzie indziej — a szansa na sprzedaż widoczności temu klientowi przemieściła się. Czy sprzedajesz już agentowi? Dlatego decyzja Amazonu to walka o platformę — i dlatego w ogóle mnie nie zaskoczyła.
Amazon twierdzi, że Muse nie przedstawiła się należycie, weszła do sklepu bez zgody i najwyraźniej przechwytywała oraz przechowywała dane logowania klientów. To jego oficjalne powody i słusznie je przywołać. Ale szerszego motywu komercyjnego nikt publicznie nie wypowie, bo w gruncie rzeczy nie chodzi o to, że Meta trzyma dane logowania w chronionym magazynie (choć trzyma). Chodzi o to, kto posiada relację z klientem. To nie spór o techniczne zasady. Mój odczyt: Amazon chroni możliwość kształtowania ścieżki zakupowej i pilnuje, by biznes reklamowy był bezpieczny.
Zuckerberg zasygnalizował już, jak Meta mogłaby tu zarabiać: docelowo niewielka prowizja od transakcji, potencjalnie płacona przez firmy. To bardzo czytelnie tłumaczy, dlaczego produkt konsumencki może być darmowy. Jeśli Muse stanie się źródłem klientów, biznesy mają powód płacić za handel, który Muse pomaga tworzyć. Część infrastruktury już powstaje. Shopify dodał Metę jako kanał AI dla swoich sprzedawców. Stripe podłączył pod Muse płatności Link, w tym kartę wirtualną ograniczoną do zakupów, które zatwierdzisz. Już to u siebie ustawiłem. Takie połączenia sprawiają, że dobry pomysł potrafi stać się zamówieniem, które realizuje się samo. Korzystałem z tego przy planowaniu wieczoru we dwoje — poszło zaskakująco gładko. Dla firm to szansa obsłużenia klienta, który zaczyna i kończy podróż, nie dotykając ani razu strony sklepu.
Te podłączenia zaczynają się sumować. Jeśli asystent ogarnia coraz więcej firm, z którymi współpracujesz — jako konsument albo właściciel biznesu — zostaje coraz mniej spraw, które musisz dokańczać gdzie indziej. Każdy kolejny biznes podłączony do Muse ułatwia kolejnemu klientowi start z Muse. Tak dystrybucja i dobre wykonanie nakładają się na siebie, z typowymi efektami sieciowymi. W bardzo długim horyzoncie widzę w tym natarcie na wartość ekonomiczną, którą Amazon i Google czerpią z uwagi — obie firmy przez reklamy. Meta może pobierać opłaty transakcyjne za wpływ na zakup, czyli wejść w biznes, którym zajmują się Google i Amazon. Najcenniejsza jest relacja z osobą, która decyduje, gdzie wydaje — i jej posiadanie. To okazja, którą Zuckerberg wyraźnie widzi.
Walmart liczy inaczej
Pouczające jest tu porównanie Amazonu i Walmartu. Meta wymieniła Walmart wśród detalistów przystępujących do programu Muse Connect. Walmart konkurowuje z Amazonem w sieci i ma powód przywitać nową drogę znajdowania produktów. Jeśli asystent przyprowadza klienta, który inaczej zacząłby na Amazonie — dla Walmartu to świetna okazja. Walmart też ma biznes reklamowy, ale mniejszy: 6,4 mld dolarów w ostatnim roku obrotowym. Ma więc co chronić, ale jego przychody reklamowe są na ten moment mniej więcej dziesięć razy mniejsze od amazonowskich. Różnica leży w pozycji konkurencyjnej: nowy punkt startowy zakupów wygląda kusząco dla gracza rzucającego wyzwanie — a groźnie dla firmy, czyli Amazonu, która broni istniejącego nawyku. Inni detaliści i sprzedawcy na Shopify mają własne powody; w gruncie rzeczy chodzi o związanie się z tym, co uważają za przyszłego zwycięzcę, co zresztą zwiększa szanse, że nim się stanie.
Jest tu jeszcze jeden pożyteczny niuans. Walmart powiedział magazynowi Wired, że finalizacja zakupu wewnątrz ChatGPT konwertowała słabo — przy produktach wymagających przejścia na stronę sklepu uzyskiwali około jednej trzeciej spodziewanej konwersji — i Walmart z OpenAI ostatecznie wymienili ten proces. Za to ChatGPT przyprowadzał nowych klientów mniej więcej dwukrotnie skuteczniej niż wyszukiwarki. To, co działo się przy ChatGPT, może się powtórzyć przy Muse — albo nie. Warto jednak odnotować, że część marek ma już za sobą doświadczenia z AI i przychodzi do Muse z gotowymi wnioskami. To działa na korzyść Muse: partner instytucjonalny, który już przeżył pierwsze podejście, wnosi tę wiedzę do nowego sojuszu. W najbliższym okresie będę szukał u partnerów handlowych Muse dowodów, że asystent przyprowadza klientów kończących zakupy. Same zapowiedzi partnerstw nie wystarczą — trzeba zobaczyć, że zespoły w stylu Walmartu wykorzystują lekcje z wcześniejszych umów i realnie przynoszą przychód. Jestem optymistą, ale to wczesny etap. Nikt tego jeszcze nie udowodnił.
Presja na biznesy subskrypcyjne
Nawet gdyby pominąć wpływ na zakupy, trzeba powiedzieć o zdolności Muse do wywierania presji na firmy, którym zależy na Twojej bezczynności. Firmy subskrypcyjne — choćby operatorzy telefonii — zawsze miały klientów, którzy przestali czerpać wartość na długo przedtem, nim przestali płacić. Asystent pomagający przeglądać opłaty zestawia ze sobą te dwie decyzje. Ekonomiści badający dziesięć różnych usług subskrypcyjnych na danych z kart płatniczych z lat 2017–2021 zauważyli, że wymiana karty tworzyła moment, w którym trzeba było subskrypcję świadomie odnowić — i liczba anulowań rosła. To logiczne. Istnieje model tzw. nieuwagi, który szacuje, jak ludzie przestają zastanawiać się nad subskrypcjami i jak to przekłada się na przychody z istniejącej bazy abonentów. Badanie ukazało się w 2025 roku w prestiżowym „American Economic Review”. Otóż samo to, że ludzie nie przyglądają się subskrypcjom, podnosiło przychody z danej bazy — pomyśl o swoim operatorze — średnio o 87%. W zależności od usługi wzrost wynosił od 14% do ponad 200%. Bezwład bywa więc bardzo dochodowy — na przykład dla telewizji kablowej. Firmy będą musiały przebudować oferty, bo weszliśmy w świat, w którym nawet nietechniczny użytkownik jednym tchem zleci Muse agresywny przegląd subskrypcji i zatrzyma pieniądze, których nie zamierzał wydawać, a których nigdy nie miał głowy anulować.
Nie wygrywa najmądrzejszy model — wygrywa ten, który Cię zna
I tu, moim zdaniem, źle rozumieliśmy konkurencję. Latami zakładaliśmy, że firma z najinteligentniejszym modelem z automatu zdobędzie najważniejsze miejsce w życiu ludzi. Nie wierzę w to. Tak, lepsza inteligencja się liczy — nie chcesz asystenta, który źle anuluje subskrypcję albo zarezerwuje niewłaściwy termin. Trzeba być dość sprawnym, żeby zadanie wykonać. Ale skoro ten próg jest już osiągnięty — a w 2026 roku nie jest to poziom „frontier”, czyli najpotężniejszych modeli świata — następnym ulepszeniem, które się liczy, jest znajomość Ciebie i Twoich okoliczności. Która subskrypcja jest duplikatem? Sam się z tym mierzyłem. Którą zostawiasz, bo korzysta z niej ktoś z rodziny? Też mnie to dotyczyło. O którą podróż chodzi? Co już próbowałeś? Bardzo zdolny model, który zaczyna każdą rozmowę bez tej wiedzy, i tak zmusi Cię do odwalania całej roboty od nowa. Dostęp do informacji to jedno, ale asystent musi jeszcze rozumieć, co one znaczą dla decyzji. Sporadyczna opłata może być pieniędzmi w błoto — albo finansować coś, z czego korzystasz dwa razy w roku. Może to ważne, a może nie. Chcesz, żeby AI — żeby Muse — pamiętało tę różnicę, pytało, gdy nie wie, i używało tego, co mu powiedziałeś, następnym razem. Tak kontekst osobisty przekłada się na rozsądek.
Co ciekawe, do tego Muse mocno wykorzystała fundament OpenClaw. Była o tym publiczna rozmowa na X między Peterem Steinbergerem, twórcą OpenClaw, a Natem Friedmanem, jednym z budowniczych Muse. Omawiali, że Muse zdecydowanie zapożyczyła wzorce plików tekstowych, na których opierała się pamięć OpenClaw — ale zbudowała to po swojemu.
Zespół, który to zbudował
Zostawmy architekturę i wróćmy do strategii. Meta ma tu potencjalnie ogromną przewagę. Miliardy z nas korzystają już z usług Mety. Firma ma lata doświadczenia w produktach, do których ludzie wracają, w rozumieniu relacji między ludźmi i w wprowadzaniu nowości publiczności dużo szerszej niż ta, która śledzi wiadomości o AI. Muse pozwala dodatkowo podłączyć usługi pełne informacji o Twoim życiu, co wzbogaca ten zbiór danych. Nie znaczy to, że Muse automatycznie dziedziczy wszystko, co Meta o Tobie wie. Co może pobrać, na co wyrażasz zgodę i czy z tego korzysta — to wszystko będzie miało ogromne znaczenie. Przejrzystości mogłoby być więcej i jest wczesny etap. Produkt ma zdobywać kolejne poziomy zaufania, będąc po prostu użyteczny — i taki widzę w praktyce mechanizm: im bardziej pomocna, tym więcej połączeń jej powierzasz. To zdrowy schemat. Podobnie z dystrybucją: Meta potrafi pokazać produkt ogromnej rzeszy ludzi, ale zaufanie w codziennym życiu musi zdobyć wykonaniem. Pierwsze miejsce w App Store znaczy coś tylko wtedy, gdy ludzie w aplikacji zostają.
I tu ogromną rolę odgrywa zespół, który Zuckerberg zebrał do tego zadania. Meta miała pieniądze. Miała dystrybucję. Miała relacje z konsumentami. Ale to, co się zmieniło, to zdolność przełożenia tych atutów na spójnego osobistego agenta. Był w tym jakiś tajny składnik. Alexander Wang, Nat Friedman i zbudowany przez nich zespół wcielają w życie długo pielęgnowane ambicje — w produkt, z którego ludzie realnie korzystają.
Jak do tego doszło? Zacznijmy od transakcji ze Scale. Scale było startupem od etykietowania danych. Wszyscy kręcili nosem, gdy Zuckerberg postanowił ściągnąć Alexandra Wanga na szefa wszystkich swoich wysiłków AI po umowie opiewającej na 14,3 mld dolarów za 49 procent udziałów — z Wangiem w pakiecie. Jego pakiet wynagrodzenia ma podobno oscylować w okolicach 5 mld dolarów; dziś pewnie jest wart więcej, bo akcje Mety podrożały o 200 mld dolarów dzięki premierze Muse. Świat zakładał: to gość od etykietowania danych, co on będzie robił na czele AI? Decyzję powszechnie krytykowano. Yann LeCun odszedł (Informacja dodatkowa: Yann LeCun, wieloletni szef badań nad AI w Metcie.), od jakiegoś czasu to Wang dyryguje — a zespół wziął się po prostu do roboty i wydał produkt. I ściągnął Nata Friedmana, kolejny kluczowy element tej historii. Friedman prowadził GitHub i budował produkty dla programistów — to też nie wygląda jak klasyczne przygotowanie do produktów konsumenckich. Fascynujące, jak ten zespół się złożył. Przypomina mi, że ludzie z bardzo różnych środowisk potrafią zbudować świetny produkt, jeśli trafią na właściwe warunki. Kluczową częścią zespołu był też Sheng Xiao, który wniósł kierowanie badaniami nad modelem — nad tym, jak działa wywoływanie narzędzi i cała techniczna strona. I najważniejsze: ta techniczna robota znikła. Cała praca genialnych ludzi musiała rozpłynąć się w słodkim awatarze, z którego skorzystają ludzie bez zaplecza technicznego. Wciąż do tego wracam, bo to właśnie czyni tę aplikację numerem jeden. AI przynosi wartość dopiero wtedy, gdy przestaje dawać poczucie, że masz do czynienia z AI.
Patrząc na te nominacje łącznie: moim zdaniem Zuckerberg rozpoznał u siebie problem wykonawczy w AI i zapłacił fortunę, by zmienić tempo. O cenie można dyskutować, ale właśnie to miały umożliwić te zatrudnienia: model, produkt i otaczający je serwis, które działają razem, bez szwów. Zwrot pokaże się w akcjach, jeśli zrobią to dobrze — i już widać, że rynek nagradza Metę za premierę Muse.
Droga do niezależności od Apple
Dziś to telefon organizuje dostęp do większości Twojego życia. Dla wielu z nas iPhone, dla niektórych Android. Otwierasz aplikację, przerabiasz jej opcje, przechodzisz do następnej, sam pilnujesz, co się z czym łączy. Na iPhonie to Apple kontroluje warstwę systemu i zasady, na których te biznesy do Ciebie docierają. Zuckerberg doskonale wie, co znaczy taka zależność. Zmiana Apple z 2021 roku — App Tracking Transparency, czyli ograniczenie śledzenia użytkowników — mocno ścięła skrzydła reklamowemu biznesowi Mety. Facebooka nie usunięto z telefonu, ale inna firma potrafiła jednym ruchem zmienić zasady w sposób, który realnie uderzył w Metę. Posiadanie świetnej aplikacji nie dało Markowi kontroli nad platformą pod spodem.
Z Muse prosisz o rezultat, a asystent koordynuje działanie między aplikacjami. Tak, Apple wciąż posiada urządzenie i system; dla wielu z nas ma dominującą pozycję w ekosystemie. Ale Meta może zdobyć wpływ nad innym — i potencjalnie ważniejszym — fragmentem doświadczenia: rozumieniem, czego chcesz, i załatwianiem tego w poprzek całego Twojego życia. Taką pozycję, moim zdaniem, Mark buduje na najbliższe dwadzieścia lat. ChatGPT toczy tę samą walkę o punkt startowy, o pierwszą uwagę. OpenAI zbudowało ogromny konsumencki nawyk proszenia asystenta o pomoc. Ma agentów, ma narzędzia. Pytanie brzmi: któremu serwisowi powierzysz bieżącą odpowiedzialność? Który zna Twoje życie na tyle, by następne zadanie było łatwiejsze? Przewaga w inteligencji modelu sama tego nie rozstrzygnie. Google ma dziś przewagę w danych: Gmail, kalendarze, wyszukiwarka, Android — kontekst i dystrybucję. Muse pokazuje, jak wiele zależy od spięcia wszystkich atutów w całość i świetnego wykonania przez zespół, który zbuduje coś, czego ludzie chcą używać. Konkurencja obejmie dobre modele, ale też działające połączenia, użyteczną pamięć, rozsądne zarządzanie przerwaniem — całą drobnicę, która czyni aplikację świetną. Taka jest poprzeczka.
To tłumaczy także tamto urządzenie w stylu tamagotchi, które Zuckerberg pokazał na konferencji Connect. (Informacja dodatkowa: Connect — doroczna konferencja Mety.) Muse Charm to mały sprzęt z ekranem, zbudowany wokół rozmowy z asystentem i obcowania z jego postacią. Został zapowiedziany, wejdzie do sprzedaży w grudniu. Meta zapowiedziała też Muse na nowych okularach AI. To wszystko elementy większej opowieści: Meta buduje kolejne sposoby łączenia Cię ze swoim oprogramowaniem bez zaczynania za każdym razem od cudzego interfejsu — od cudzego telefonu, często telefonu Apple.
Bohaterem tej historii jesteś ty
Ostatecznie uważam, że ta premiera jest ważna dlatego, że ludzie potrafią rozpoznać w AI rozwiązanie swoich problemów — nie zdając sobie sprawy, że to AI, i nie interesując się branżą. Po prostu znajdują rozwiązania. Od lat prosiliśmy zwykłych ludzi, żeby byli pod wrażeniem tego, co potrafią modele. Muse daje nam wszystkim powód, by zapytać, co asystent mógłby dla nas zrobić. A to znacznie ważniejsze pytanie.
Zuckerberg od dawna chce mieć platformę — nigdy nie robił z tego tajemnicy. Dane i dystrybucja dały mu atuty, ale momentem, do którego będziemy wracać, jest sposób, w jaki złożył ten zespół. Zespół zdaje się dać mu przyrost tempa właśnie wtedy, kiedy w AI desperacko go potrzebował. Sądząc po wszystkim, Muse ma szansę stać się tą platformą, którą Mark jako założyciel zawsze chciał zbudować. Zauważ, że dokonał tego bez modelu klasy frontier. Modele Marka nie są czołówką świata — i może to nie ma znaczenia.
A najfascynująniejsze w tym wszystkim jest to, że możesz rozprawiać o strategii Marka, ale bohaterem tej historii jesteś ty i ja. Ta czułość na konsumenta czuć w samej aplikacji. Dlatego jest numerem jeden: ludzie czują realną pomoc. Ten mały awatar, ten milutki miś, sprawia wrażenie, jakby mu na Tobie zależało. Sam poczułem więź — choć jestem zgorzkniałym wyjadaczem produktowym z latami w branży — i to przemawia do czegoś głęboko podskórnego. Zrobili to naprawdę dobrze.
Dla nas liczy się to, o czym wciąż mówię: pieniądze w kieszeni, konkretna pomoc. Zacząłem od 1200 dolarów odzyskanych w przyszłym roku — takich historii jest mnóstwo. Sam zresztą zleciłem Muse ten przegląd, bo przeczytałem relacje, które Wam przytoczyłem. Tym, co czyni Muse potężną, jest to, że to my jesteśmy bohaterami opowieści o AI. Nat Friedman i Alexander Wang zrobili z tym świetną robotę: w tej historii AI nie jest bohaterem. AI to tylko magiczny mechanizm za kulisami, dzięki któremu Twój Marvin — Twoja Muse, jakkolwiek ją nazwiesz — pozwala Ci więcej ogarnąć. To ekscytujące. Zdecydowanie ułatwi mi opowiadanie o AI przy rodzinnym stole w Święto Dziękczynienia i przesuwa rozmowę w naprawdę użyteczną stronę. Przecież po to to wszystko budujemy — żeby pomagać ludziom. Po to jest ten kanał. Produkty takie jak Muse ułatwiają tę pomoc.
Wiadomo, że znajdą się tacy, którzy powiedzą: dane to dla mnie problem, już teraz daję Zuckerbergowi za dużo, po prostu nie ufam Muse. Rozumiem. To decyzja, którą masz prawo podjąć. Ale mnóstwo ludzi — na to, co widać dotąd — decyduje się zaufać i pozwolić Muse sobie pomóc. I tak czy inaczej mniej ważne od Twojej osobistej decyzji jest uznanie, co ten moment znaczy dla branży: w końcu budujemy AI, które ludziom realnie pomaga. A to się liczy. Napiszcie więc w komentarzach, ile u was wyszło, co robicie z Musą — albo dlaczego z niej nie korzystacie. Chętnie o tym pogadamy.