Longevity as a Service – o nowym standardzie dystrybucji NextTech

Z jednej strony, technologia pełni funkcję narzędzia, które pozwala personalizować i optymalizować każdy aspekt życia; niczym inteligentny asystent dopasowuje się do naszych najgłębszych potrzeb. Z drugiej strony, staje się ona niewidzialną, wszechobecną siecią, w której nasze cyfrowe ślady (dążenia, wybory, pragnienia) są przetwarzane, wzmacniając technosystem, który z kolei zaczyna nas kształtować.

W ciągu zaledwie pięciu lat rynek technologii prozdrowotnych przeszedł fundamentalną zmianę: od monitorowania aktywności do precyzyjnego modelowania biologicznego użytkowników. Według najnowszego raportu firmy analitycznej ResearchAndMarkets.com, globalny rynek technologii ubieralnych (ang. wearables) ma wzrosnąć z 82 mld USD w 2024 roku do ponad 230 mld USD w 2033 roku¹. Dynamiczny wzrost tego rynku jest efektem rosnącej świadomości zdrowotnej i postępu technologicznego w precyzji pomiarowej oraz integracji z systemami analityki biomarkerów. Równolegle rynek żywności funkcjonalnej oraz produktów o deklarowanym „efekcie metabolicznym” przekroczył w 2024 roku 364,18 mld USD, a do roku 2032 ma osiągnąć wartość 793,6 mld USD².

Wszystkie te sektory tworzą infrastrukturalne fundamenty dla zjawiska o znacznie większej skali: powstania systemu, w którym zdrowie staje się mierzalnym zasobem — podatnym na modelowanie, optymalizację oraz transakcyjne „doładowywanie”. Ten kierunek rozwoju, określany jako Longevity-as-a-Service (L-aa-S), przestaje być futurystyczną wizją. Staje się racjonalną konsekwencją konwergencji danych biologicznych, zaawansowanej analityki i rosnącej ekonomii impaktu zdrowotnego.

W tym kontekście pojawia się kluczowe pytanie strategiczne: czy model pre-paidowego „doładowania zdrowia” stanie się nowym standardem dystrybucji w gospodarce NextTech oraz nową jednostką wartości konsumpcyjnej?

ZDROWIE JAKO ZASÓB MIERZALNY: FUNDAMENT NOWEGO STANDARDU
Rozwój biosensoryki doprowadził do sytuacji, w której biomarkery, takie jak HRV (Heart Rate Variability – zmienność częstości rytmu serca), glikemia, rytmy dobowe czy parametry stanu mikrozapalnego można monitorować w sposób ciągły, a ich zmiany da się powiązać z konkretnymi interwencjami. Badania przeprowadzone przez naukowców z Uniwersytetu Stanforda w latach 2022–2024³ pokazują, że odpowiedź organizmu na żywność ma dużą zmienność międzyosobniczą– ten sam produkt może zarówno podwyższać, jak i obniżać poziom glukozy w zależności od przyjmującej go osoby. Opisana zmienność tworzy naturalną przewagę dla systemów personalizacji opartych na AI. W 2024 roku ponad 40% osób stosujących analogi GLP-1 (leki wspomagające kontrolę masy ciała) deklarowało równoległe korzystanie z aplikacji metabolicznych w celu monitorowania wpływu posiłków na glikemię (McKinsey Health). Badania nad użytkownikami wearables wskazują, że rosnące znaczenie ma nie samo monitorowanie parametrów, lecz dostarczanie konkretnych zaleceń prozdrowotnych⁴. W badaniu przeprowadzonym na rynku chińskim użytkownicy jako jeden z głównych problemów wskazywali brak spersonalizowanych wskazówek zdrowotnych wynikających z analizy danych⁵. Oczekiwania przesuwają się więc z funkcji „powiedz mi, co się dzieje” w stronę „powiedz mi, co mam zrobić”, co wyraźnie wskazuje na potrzebę rozwoju systemów doradczych i automatyzacji decyzji zdrowotnych. Liczne ankiety potwierdzają, że brak takich rekomendacji jest jedną z najczęstszych przyczyn zaprzestawania korzystania z urządzeń⁶. Konsument nie kupuje już wyłącznie produktu technologicznego — zaczyna kupować efekt biologiczny, realną poprawę stanu zdrowia. To fundamentalna przesłanka dla powstania modeli pre-paidowego zdrowia, w których wartość dostarczana jest poprzez infrastrukturę danych, wnioskowanie i personalizowane interwencje, a nie sam sensor jako urządzenie.

W filmie In Time (2011) w reżyserii Andrew Niccola czas życia staje się dosłownie walutą – jednostką, którą można płacić za usługi i towary. Zamożność polega tam na możliwości nieustannego „doładowywania” własnego biologicznego licznika. Choć to wizja futurystyczna, analogia okazuje się zaskakująco trafna w kontekście współczesnych trendów. W realnej gospodarce coraz wyraźniej kształtuje się model Longevity-as-a-Service, który może stać się nowym megatrendem, przekształcającym architekturę wielu branż równie głęboko, jak dziś czyni to sztuczna inteligencja.

Globalna gospodarka wkracza w erę, w której tradycyjne metryki wartości oparte na kapitale finansowym uzupełniane są o nową jednostkę wartości – lata życia w zdrowiu (ang. years in good health). To strategiczne przesunięcie inspirowane jest koncepcjami, w których czas to dosłownie waluta i redefiniuje relację między konsumentem a produktem. Konsumpcja przestaje być transakcją pieniężną, a staje się transakcją biologiczną.

W modelu L-aa-S zdrowie przestaje być statycznym stanem, a staje się zasobem, który można mierzyć, porównywać, a co najważniejsze „doładowywać”. Wraz z technologią wearables kondycja psychofizyczna staje się wymiernym, monitorowanym w skali dnia zasobem. W tym kontekście użyteczność produktu mierzy się nie przez jego cenę, lecz przez zdolność do regeneracji, wspierania równowagi metabolicznej i odległego wpływu na wskaźniki długowieczności. Oznacza to, że jednostką wartości staje się efekt biologiczny, a nie obietnica marketingowa.

NEXTTECH A TRANSFORMACJA KONDYCJI LUDZKIEJ
Współczesna era przełomu, w której konsumpcja staje się soczewką społeczeństw, skupiającą pragnienia i marzenia, jest głęboko przekształcana przez technologie jutra (NextTech). NextTech – obejmujące sztuczną inteligencję, AR, VR, IoT, Blockchain i biotechnologię – radykalnie zmieniają naszą rzeczywistość oraz wpływają na nawyki i zachowania. To sprawia, że patrzenie na człowieka/konsumenta wymaga nowej perspektywy, znacznie wykraczającej poza tradycyjne ujęcia akademickie.

Potrzeby ludzkie mają w istocie trzy źródła: biologię organizmu, psychikę oraz otoczenie społeczne. To trzy zwarte, współgrające ze sobą systemy: biosystem, psychosystem i socjosystem. Tylko i aż tyle. Jednak dzięki rewolucyjnemu postępowi technologii na naszych oczach powstaje nowy, ważny technosystem potrzeb, który nie tylko wpisuje się w istniejące biosystem, psychosystem i socjosystem, lecz także istotnie je przekształca. Po pierwsze, modyfikuje najbardziej podstawowe potrzeby człowieka, np. potrzeby pokarmowe mogą być regulowane przez algorytmy rekomendujące spersonalizowane diety. Cyfrowy wymiar życia zmienił również funkcjonowanie rodzin, procesy socjalizacji i sposób spędzania czasu. Potrzeby społeczne, takie jak przynależność czy łączność z innymi, nie istnieją dziś bez swojego lateralnego odpowiednika w świecie NextTech. Zjawiska FOLO (Fear of Living Offline) czy FOMO (Fear of Missing Out) pokazują, że uczestnictwo w życiu realnym jest obecnie splecione z obecnością w świecie wirtualnym. NextTech tworzy nowe wspólnoty – od grup hobbystycznych po memiczne – które stają się nowym technologicznym socjosystemem.

Technosystem redefiniuje także koncepcje funkcjonowania człowieka poprzez personalizację interakcji z technologią czy mechanizmy wzmocnienia (systemy punktacji, rekomendacje), które motywują określone zachowania. Technologie monitorujące aktywność użytkowników, np. w mediach społecznościowych, pomagają odkrywać nieświadome motywacje, ale jednocześnie tworzą przestrzeń do manipulacji i ryzyk etycznych. Aplikacje mobilne i gry terapeutyczne wspierają samopoznanie i rozwój, monitorując sen czy stres, a algorytmy uczenia maszynowego symulują procesy myślenia i wpływają na podejmowane decyzje. NextTech umożliwia również samorealizację i rozwój, oferując narzędzia do tworzenia treści, wyrażania talentów i budowania relacji niezależnie od ograniczeń geograficznych.

„Czegoż płaczesz? – staremu mówił czyżyk młody –
Masz teraz lepsze w klatce niż w polu wygody.
Tyś w niej zrodzon – rzekł stary – przeto ci wybaczę;
Jam był wolny, dziś w klatce – i dlatego płaczę”.
Ignacy Krasicki, Ptaszki w klatce

Należy podkreślić, że relacja między człowiekiem a NextTech tworzy złożoną sieć zależności, którą trzeba analizować przez pryzmat synergii, komplementarności i — w ostateczności — substytucji. U podstaw tej relacji leży synergia prowadząca do innowacji, efektywności i postępu. To, co wnosi człowiek — kreatywność, intuicja, myślenie abstrakcyjne, empatia — uzupełnia to, co daje NextTech: moc obliczeniową, precyzję, szybkość i zdolność przetwarzania ogromnych zbiorów danych.

Technologia pełni tu dwie fundamentalne role:

1. Rola służebna i instrumentalna – technologia optymalizuje działania człowieka, automatyzując procesy poznawcze i wykonawcze. To przestrzeń komplementarności, w której człowiek skupia się na zadaniach wymagających inteligencji emocjonalnej, a technologie wykonują czynności rutynowe, powtarzalne i obliczeniowo wymagające.
2. Rola generatywna i katalizująca – NextTech stymuluje kreatywność, otwierając nowe paradygmaty w sztuce, nauce i gospodarce. Kreuje nowe potrzeby konsumenckie, redefiniuje komfort i efektywność, a także staje się nowym kodem statusowym — nie tylko przez posiadanie technologii, lecz przede wszystkim przez umiejętność jej zrozumienia i wykorzystania.

MODEL „PRE-PAID LONGEVITY”: ARCHITEKTURA DYSTRYBUCJI NEXTTECH
W telekomunikacji i usługach sieciowych model pre-paid opiera się na prostym mechanizmie: z góry opłacamy dostęp do zasobu, którego wartość jest rozliczana w jednostkach użycia. W przypadku zdrowia jednostką rozliczeniową staje się zmiana biomarkera.

Takie podejście, choć z pozoru abstrakcyjne, nabiera coraz większej racjonalności biznesowej:

1. Rynek żywności funkcjonalnej rośnie szybciej niż tradycyjny FMCG (Fast-moving Consumer Goods, tj. produkty szybkozbywalne) przy prognozowanym tempie wzrostu (CAGR) na poziomie 10,33% w okresie 2025–2032 (Fortune Business Insights)⁷ ponieważ konsumenci poszukują produktów o „mierzalnym efekcie”.
2. Raporty MarketsandMarkets szacują wartość rynku precision nutrition na 6,1 mld USD w 2024 roku i 12,9 mld USD w 2029 roku⁸.

Jeżeli konsument kupuje produkt po to, aby osiągnąć określony wynik biologiczny, naturalnym rozszerzeniem jest system, w którym płaci za efekt, a nie za sam produkt. Logika ta przypomina raczej energetykę (gdzie płacimy za kWh) niż tradycyjne FMCG. W takim ujęciu pre-paid zdrowia może działać jak waluta, którą użytkownik „wydaje”, wybierając produkty wpływające na stan zapalny, sen czy glikemię.

W celu umożliwienia handlu tą nową biologiczną walutą konieczna jest infrastruktura pomiarowa. Tę rolę pełni opisany wcześniej technosystem, który już teraz umożliwia generowanie spersonalizowanych danych i przekształcanie ich w model — nazwijmy go roboczo Health Impact Layer. To nowa, abstrakcyjna warstwa informatyczna i ekonomiczna, działająca jak globalny protokół służący do mierzenia „wartości użytkowej” dla zdrowia.

Przełom polega na zastąpieniu subiektywnych, deklaratywnych ocen produktów (gwiazdki, recenzje) obiektywnymi wskaźnikami biometrycznymi. Protokół opiera się na ciągłej akwizycji danych (ang. biosensing) oraz AI generującej standaryzowany Health Impact Score. Wskaźnik ten integruje dane z czujników (tętno, HRV, poziom glukozy, jakość snu) oraz wyniki badań laboratoryjnych.

Kluczowa jest tu zdolność do interwencji predykcyjnej: dzięki AI analizującej skład posiłku ze zdjęcia system potrafi ocenić i przewidzieć jego wpływ metaboliczny jeszcze przed spożyciem. Zamiast statycznego indeksu otrzymujemy dynamiczny, spersonalizowany wskaźnik, który opisuje indywidualny wpływ posiłku na użytkownika w czasie rzeczywistym.

Przeniesienie modeli transakcyjnych znanych z systemów cyfrowych (pre-paid/top-up, pay-as-you-go) do świata biologii tworzy radykalnie nowy model biznesowy: Pre-paid Longevity. Konsument nie kupuje produktu, lecz jednostki zdrowia, a platforma dobiera produkty optymalnie pod jego biomarkery.

To czysta inżynieria systemowa:

• zamiast kupić produkt → kupujesz jednostki zdrowia (np. punkty regeneracji),
• zamiast wybrać markę → wybierasz efektywność metaboliczną,
• zamiast wierzyć etykietom → widzisz wynik w biomarkerach w czasie rzeczywistym.

Model ten realizowany jest poprzez L-aa-S, działający w cyklu zamkniętym: produkt → pomiar → wynik → optymalizacja. To infrastruktura metaboliczna, a nie tradycyjny rynek produktów.

W tym kontekście nowo opracowane standardy, takie jak certyfikacja jakości żywienia, stają się kluczowym narzędziem konkurencyjności dla firm oferujących spersonalizowane rozwiązania żywieniowe. Tworzy to fundament pod nową klasyfikację żywności i usług gastronomicznych, dostosowaną do marketingu opartego na mierzalnym wpływie.

NOWA WALUTA KONSUMPCJI: BIOMETRIA I LONGEVITY
Po regulacjach środowiskowych ESG nadchodzi etap bardziej precyzyjnej Taksonomii zdrowotnej. W 2024 roku Komisja Europejska rozpoczęła prace koncepcyjne nad integracją danych zdrowotnych z regulacjami rynku żywności. Analizy WHO i innych organizacji pokazują, że dobrze zaprojektowane interwencje metaboliczne (dieta, aktywność fizyczna, wczesna prewencja) mogą istotnie obniżać występowanie chorób przewlekłych i związane z nimi koszty. To sprawia, że systemy raportowania wpływu zdrowotnego produktów staną się nie opcją, lecz koniecznością – podobnie jak obowiązek raportowania emisji CO₂ w branżach wysokoemisyjnych.

Model Pre-paid Longevity to naturalny etap transformacji cyfrowej. Nie tworzymy nowej kategorii produktów, lecz nową warstwę wartości, w której jednostką jest mierzalny efekt zdrowotny. Ten standard ma potencjał zmienić relację między konsumentem a produktem równie głęboko, jak protokoły sieciowe czy modele subskrypcyjne. Dla menedżerów oznacza to, że w 2026 roku sukces będzie prawdopodobnie zależał od zdolności integracji biosygnałów z modelem biznesowym. Jeśli firma nie potrafi mierzyć i certyfikować wpływu swojego produktu na wydłużenie czasu życia w zdrowiu, jej oferta ryzykuje utratę wartości.

Transformacja w kierunku L-aa-S tworzy nową geografię korzyści, w której wartość rynkowa rośnie tam, gdzie dane biologiczne mogą zostać przekształcone w realny efekt zdrowotny. Zamiast listy branż mamy raczej spójną, przenikającą się architekturę sektorów działających według schematu: pomiar → predykcja → efekt → wartość.

Warto zwrócić uwagę na kilka sektorów:

• FoodTech – certyfikacja żywności – tak jak digitalizacja zmieniła rynek poprzez platformy typu Uber Eats czy Glovo, tak model L-aa-S może przekształcić sektor żywności, przesuwając wartość z produktów na mierzalny efekt metaboliczny i jego rozliczalność.
• AgeTech – technologie dla starzejących się populacji tworzą jeden z najszybciej rosnących segmentów rynku, napędzany trwałymi trendami demograficznymi. Do 2050 roku co szósta osoba na świecie będzie miała ponad 65 lat, a średnia długość życia wyniesie 77,2 roku, co oznacza wzrost o ponad trzy dekady w ciągu jednego stulecia. Między 2015 a 2050 rokiem odsetek osób powyżej 60. roku życia niemal się podwoi (z 12 do 22%)⁹.
• Precision Wellness Platforms – firmy łączące dane z wearables i AI zanotowały wzrost przychodów o 35–70% rok do roku (np. Whoop, Oura, InsideTracker).
• Benefity pracownicze – przedsiębiorstwa coraz częściej wprowadzają rozwiązania typu „doładowania zdrowia”, traktując kondycję metaboliczną i dobrostan pracowników jako bezpośredni czynnik produktywności. Przykładem jest pilotażowy projekt badawczy Medicover „Zdrowa OdWaga”, który pokazuje, że integracja zdrowia psychicznego i fizycznego z platformami benefitowymi generuje wymierne korzyści: dłuższe życie w zdrowiu dla pracowników oraz wyższą efektywność operacyjną dla organizacji.

Wspólnym mianownikiem wyżej wymienionych sektorów jest zdolność do przekładania danych biologicznych na rekomendacje zakupowe, co stanowi warunek powstania systemu, w którym zdrowie można „doładować”. Dla rynków komercyjnych staje się to innowacyjnym narzędziem marketingowym, które pozwala budować przewagę konkurencyjną poprzez inwestowanie w wartość biologiczną konsumenta — mierzoną Health Impact Score — jako nowy, kluczowy wyróżnik ofert i usług.

Aby model stał się standardem, a nie jedynie trendem, musi spełnić trzy kryteria biznesowe: infrastrukturalność, przewidywalność efektu oraz masowe skalowanie.

1. Po stronie infrastrukturalnej jesteśmy już blisko: sensory biologiczne mają odpowiednią precyzję, AI potrafi modelować odpowiedzi metaboliczne, a rynek żywności funkcjonalnej jest gotowy do indeksowania produktów na podstawie ich wpływu na zdrowie.
2. Po stronie konsumenckiej dane są jednoznaczne: użytkownik wearables oczekuje „natychmiastowego przełożenia danych na rekomendacje zakupowe” (PwC 2025)¹⁰, a ponad 60% konsumentów produktów premium deklaruje gotowość płacenia więcej za żywność z gwarantowanym efektem biologicznym¹¹.
3. Po stronie biznesowej model prepaid jest atrakcyjny, ponieważ łączy wysoką przewidywalność przychodów, możliwość budowania platformy oraz naturalne efekty sieciowe.

W rezultacie nie jest przesadą stwierdzenie, że prepaid zdrowia może stać się nowym standardem dystrybucji w świecie NextTech, tak jak chmura stała się standardem dla oprogramowania, a kWh dla energetyki. Wzrost rynku wearables, rozwój FoodTech, precyzyjna analityka metaboliczna oraz rosnące koszty związane z leczeniem chorób cywilizacyjnych tworzą bowiem jeden z kluczowych megatrendów nadchodzącej dekady: ekonomię zdrowia opartą na danych.

Model prepaidowego „doładowania zdrowia” przestaje być ekstrawagancją, a staje się naturalną odpowiedzią na potrzeby technologiczne, konsumenckie i regulacyjne. Jeśli zdrowie można mierzyć, prognozować i optymalizować, można je zatem traktować jako zasób transakcyjny, a tam, gdzie pojawia się zasób, powstają również modele jego dystrybucji. Coraz więcej wskazuje na to, że w gospodarce NextTech takim modelem stanie się Longevity-as-a-Service, ustanawiając nowe standardy konsumpcji i relacji między człowiekiem a technologią.

PODSUMOWANIE
Technologie projektowane jako wsparcie w podejmowaniu spersonalizowanych decyzji coraz częściej generują złudne poczucie zaopiekowania. Algorytmy przejmują część decyzyjności, a komfort cyfrowej troski bywa okupiony przeciążeniem poznawczym i nieustanną presją do samodoskonalenia. W rezultacie technosystem, który miał dawać wolność, zaczyna zamykać nas w swoich predykcyjnych modelach.

W tym świetle szczególnie wyraziście wybrzmiewa bajka Krasickiego Ptaszki w klatce. Młody czyżyk nie dostrzega ograniczeń, bo urodził się w zamknięciu; stary płacze, pamiętając przestrzeń, w której mógł decydować o własnym losie. Podobnie dziś: ci, którzy dorastają w poczuciu pełnego zaopiekowania przez algorytmy AI, mogą nie widzieć „cyfrowej klatki”, natomiast osoby pamiętające „analogową” wolność czują jej ciężar coraz wyraźniej.

To właśnie między wygodą a wolnością ujawnia się główne napięcie epoki NextTech. Bajka staje się dziś niepokojąco trafną metaforą algorytmicznej pętli. Jednocześnie nie jest to obraz całkowicie katastroficzny — paradoksalnie, w modelach L-aa-S te same algorytmy, które dziś ograniczają naszą autonomię, mogą zostać wykorzystane w naszym interesie, ponieważ mierząc reakcje organizmu na technologię, pozwolą korygować jej działanie tak, aby realnie wzmacniała zdrowie zamiast je obciążać. 

¹ [https://www.researchandmarkets.com/reports/5124989/wearable-
technology-market-size-share-and-trends?srsltid=AfmBOoqGuSqXf3FvJCfDEl3kqgQEpJp1vWLecpExKXpgM4wD5OWv3y1X].
² [https://www.fortunebusinessinsights.com/functional-foods-market-102269].
³ [https://med.stanford.edu/news/all-news/2025/06/carb-sugar-spikes.html#:…%
20in%20blood%20sugar,MD%2C%20FACS%20Professor%20in%20Genetics https://
www.pharmacytimes.com/view/study-how-individual-carbohydrate-responses-…-
health-and-potential-biomarkers#:~:text=Key%20Takeaways,are%20both%20signs%20of%20diabetes].
⁴ [https://www.ahajournals.org/doi/10.1161/JAHA.123.032126].
⁵ [https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0169260716308732].
⁶ [https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9330198/].
⁷ [https://www.fortunebusinessinsights.com/functional-foods-market-102269].
⁸ [https://www.marketsandmarkets.com/PressReleases/precision-nutrition.asp].
⁹ [https://www.weforum.org/stories/2025/05/agetech-longevity-economy/#:~:t…,
So%20why%20the%20disconnect].
¹⁰ [https://www.pwc.com/lv/en/news/voice-of-the-consumer-2025.html#:~:text=…%
20lifestyle%20shift,meal%20planning%20and%20dietary%20management].
¹¹ [https://www.pwc.com/gx/en/issues/c-suite-insights/voice-of-the-consumer…%
20over%20ultra%2Dprocessed%20foods,changes%20resulting%20from%20their%20use].
 

PROF. DR HAB. MAŁGORZATA BOMBOL, dyrektorka Instytutu Zarządzania Wartością, Kolegium Nauk o Przedsiębiorstwie SGH, prodziekan Szkoły Doktorskiej SGH. Doradca i ekspert w firmach konsultingowych, badań rynku oraz członek komitetów inwestycyjnych. Specjalizuje się w badaniach klientów indywidualnych i instytucjonalnych. W działalności eksperckiej zajmuje się m.in. badaniami potencjału rynkowego firm stratup, projektowaniem, nadzorowaniem przebiegu oraz analizą wyników badań rynkowych. Tematyka zajęć i badań naukowych koncentruje się wokół teorii zachowań konsumenckich, budowania relacji rynkowych oraz profesjonalnej obsługi klienta. Autorka ponad 150 publikacji naukowych, m.in. na temat zachowań klientów, stylów życia polskiej klasy średniej i wyższej, marketingu doświadczeń, digitalizacji konsumpcji oraz marketingu imersyjnego.  Współautorka książki NEXT TECH – w poszukiwaniu nowych wartości dla firm i konsumentów (SGH, 2025). Popularyzatorka nauki – prelegentka konferencji i komentatorka dla mediów tradycyjnych i cyfrowych. Wykładowca uniwersytetów w Genui, Monachium, Porto i Lizbonie.

DR WOJCIECH KUROWSKI, adiunkt w Zakładzie Aksjologii i Pomiaru Wartości, Instytut Zarządzania Wartością, Kolegium Nauk o Przedsiębiorstwie SGH. Członek komitetów inwestycyjnych funduszy venture capital. W przeszłości pracował m.in. w Komisji Papierów Wartościowych i Giełd (Departament Nadzoru Rynku) oraz pełnił funkcję członka zarządu w spółce informatycznej. Jest także współtwórcą kilku startupów technologicznych zajmujących się m.in. automatyzacją w ochronie zdrowia i komercjalizacją Big Data. Obecnie rozwija systemy wykorzystujące algorytmy AI w Medtech. Na stanowisku adiunkta zajmuje się badaniami naukowymi dotyczącymi AI, Blockchain, Web 3.0. i cyberbezpieczeństwa (autor książki Mafia 2.0. Jak organizacje przestępcze kreują wartość w erze cyfrowej). W SGH prowadzi wykłady z Big Data, Blockchain oraz startupu technologicznego. Sprawuje opiekę naukową nad takimi organizacjami akademickimi SGH, jak Data Science Management, Blockchain Society oraz Klub Turystyczny Ekonomistów „TRAMP”. Promotor ponad stu prac dyplomowych.