Ključni trendovi u IT kanalu i agentskoj umjetnoj inteligenciji

Informatec Digital » Resursi » Ključni trendovi u IT kanalu i agentskoj umjetnoj inteligenciji

U tom kontekstu, govore o sajber otpornosti, manjim, ali daleko specijalizovanijim partnerskim ekosistemima, usponu MSP modela, agentnoj vještačkoj inteligenciji u stvarnim okruženjima, Cloudu 3.0, GreenOps-u, federiranom upravljanju podacima, platformama zasnovanim na vještačkoj inteligenciji, inteligentnim operacijama i viziji tehnologije kao direktnog pokretača konkurentnosti i suvereniteta. Ono što dolazi nije još jedan ciklus pompe, već trenutak za demonstraciju povrata investicije i otpornosti.

Nova era IT kanala: od preprodaje do upravljane sajber otpornosti

IT kanal se naglo pomjera ka kibernetičkoj otpornosti kao osnovnoj vrijednosnoj ponudi. Kao što ističu menadžeri kanala iz velikih pružatelja usluga zaštite podataka i kibernetičke sigurnosti, razgovori s klijentima su se proširili izvan tradicionalne "sigurnosti i sigurnosne kopije" na šire diskusije o prevenciji, detekciji, upravljanju identitetom, orkestriranim sigurnosnim kopijama i sveobuhvatnom oporavku, posebno u hibridnim, višeoblačnim i SaaS okruženjima.

Ova složenost znači da nijedan proizvođač ne može sam pokriti cijeli spektar , što potiče rast ekosistema partnera koji sarađuju. Uloga globalnog integratora sistema (GSI), preprodavača s dodanom vrijednošću (VAR), a posebno pružatelja upravljanih usluga (MSP) dobija na značaju, pri čemu MSP postaje motor rasta unutar niše kibernetičke otpornosti. Kompanije više ne traže samo proizvode; žele partnera koji preuzima kontinuiranu odgovornost za njihovu sigurnosnu poziciju.

Paralelno s tim, proizvođači postaju mnogo selektivniji u svojim partnerstvima . Broj partnera se smanjuje, dok se saradnja produbljuje s onima koji mogu demonstrirati zrelost usluge, sposobnost dizajniranja kompletnih rješenja i dosljednu isporuku. Komercijalni programi, poticaji i resursi se rekonfiguriraju oko MSP modela , nagrađujući one koji nude kibernetičku otpornost kao uslugu i stručno vodstvo u hibridnim, javnim oblakom i SaaS okruženjima.

Ova promjena znači da se partneri koji ostaju zaglavljeni u jednostavnoj preprodaji suočavaju sa stvarnim rizikom da postanu nebitni . Vrijednost se pomiče prema znanju, integraciji i kontinuiranom upravljanju. Kanal koji prihvata sajber otpornost, automatizaciju i upravljanje kao uslugu bit će ključna komponenta dugoročnih tehnoloških strategija svojih klijenata.

Agentska umjetna inteligencija: od chatbotova do sistema koji djeluju autonomno

Naš odnos s umjetnom inteligencijom uskoro će se fundamentalno promijeniti . Do sada su standard bili konverzacijski interfejsi: tražite sažetak, tekst ili sliku, a sistem odgovara. U narednim godinama, ovaj model će ustupiti mjesto agentnoj umjetnoj inteligenciji, gdje sistemi ne samo da odgovaraju, već i autonomno obavljaju složene zadatke, komunicirajući s aplikacijama, podacima i drugim uslugama.

U praksi, to znači da će korisnici prestati tražiti prijedloge i početi delegirati zadatke . Umjesto da traže preporuke za putovanja od chatbota, oni će dati narudžbu agentu koji će, uz odgovarajuća dopuštenja, čitati kalendar, upoređivati ​​opcije letova, rezervirati, plaćati i slati potvrde bez stalnog nadzora. Ovaj skok će povećati produktivnost, ali će također suziti prihvatljivu marginu za greške i podići svijest o sigurnosti i odgovornosti.

Tržište se već organizira oko dvije glavne kategorije: platforme i okviri za kreiranje prilagođenih agenata i rješenja koje nude dobavljači. Igrači poput OpenAI-a, Googlea, Microsofta, Oraclea, Amazona, Nvidije, Salesforcea, Cisca i SAP-a nude sve, od arhitektura za izgradnju agenata do agenata posebno dizajniranih za prodaju, podršku, automatizaciju procesa, vidljivost ili upravljanje rizicima.

Nadalje, agentski ekosistemi će početi međusobno komunicirati koristeći protokole kao što je A2A (agent-to-agent), omogućavajući distribuirane tokove rada gdje više agenata sarađuje na zajedničkim podacima i poslovnim API-jima. Ova autonomija u početku neće biti apsolutna: kritični procesi će imati robusne mehanizme ljudskog nadzora i jasno definirane okvire odgovornosti kako bi se uskladili s propisima i revizijama.

Godina istine za vještačku inteligenciju: od pilot projekta do utjecaja na profitabilnost

Nakon nekoliko godina pilot projekata i testiranja koncepta, vještačka inteligencija se suočava sa ozbiljnim testom . CIO-i i generalni direktori povećavaju pritisak: svaki euro uložen u vještačku inteligenciju mora pokazati konkretan uticaj na prihode, smanjenje troškova, ublažavanje rizika ili nove poslovne modele. Futurističke vizije ustupaju mjesto vrlo prozaičnim pitanjima: koliko košta, šta nudi i ko je odgovoran kada ne uspije?

Velike konsultantske firme i analitičari slažu se da se fokus pomjera sa izolovanih eksperimenata na implementacije na nivou preduzeća . Ključ više nije u "blještavom slučaju upotrebe", već u izgradnji digitalnog poslovnog paketa vođenog podacima sa federiranim strukturama podataka, robusnim integracijama, mogućnošću posmatranja, sigurnošću i istinskom "hemijom" između ljudi i vještačke inteligencije koja podstiče povjerenje i održivo usvajanje.

Brojke počinju podržavati ovaj pokret: sve veći postotak organizacija već ima aplikacije spremne za umjetnu inteligenciju u produkciji , uz značajna poboljšanja operativne efikasnosti i skraćeno vrijeme izlaska na tržište. Ali pojavljuju se i jasna ograničenja: fenomen FOMO (strah od propuštanja) doveo je do pokretanja mnogih projekata bez čvrstog poslovnog plana, a 2026. će biti godina koja će odrediti koje će inicijative opstati, a koje će biti napuštene zbog nedostatka povrata ulaganja.

Nadalje, generalni direktori u EMEA regiji zahtijevaju opipljiv dokaz vrijednosti prije nego što odobre nove AI projekte . Prioriteti se prebacuju sa jednostavnog poboljšanja individualne produktivnosti na inovacije poslovnih modela, reinvenciju procesa i organizacijsku otpornost. Očekuje se da će AI donijeti kreativnost, nove usluge i drugačije načine upravljanja, što će također generirati trenje na radnom mjestu i, vjerovatno, više restrukturiranja i otpuštanja na određenim pozicijama.

Agenti umjetne inteligencije će igrati ključnu ulogu u ovom skoku . Očekuje se da će značajan broj velikih preduzeća integrirati agente u svoje platforme za nadzor i sigurnost kako bi automatizirali provođenje politika, smanjili kršenja i održali usklađenost s propisima. Ako umjetna inteligencija ne pokaže mjerljive rezultate u ovom ciklusu, mnoge organizacije će usporiti svoja ulaganja i fokusirati se na inicijative s jasnim koristima.

Kako umjetna inteligencija prepisuje softver, oblak i operacije

Vještačka inteligencija ne utiče samo na poslovne aplikacije; ona transformiše sam razvoj softvera . Tradicionalno programiranje zasnovano na pisanju linija koda ustupa mjesto modelu u kojem programeri izražavaju namjere, a vještačka inteligencija generiše i održava komponente. Ovo skraćuje cikluse isporuke, poboljšava kvalitet i oslobađa ljudske timove da se fokusiraju na dizajn arhitekture, sigurnost, upravljanje i koordinaciju agenata.

Ova „obnova softvera“ zahtijeva nove okvire upravljanja, ljudski nadzor i kontrolu kvalitete kako bi se spriječile ranjivosti, široko rasprostranjene greške i prekomjerna ovisnost o SaaS provajderima. Istovremeno, otvara vrata izgradnji prilagodljivijih i suverenijih sistema, smanjujući vezanost i favorizirajući prilagođene proizvode na otvorenim, kompozibilnim platformama.

Paralelno s tim, oblak ulazi u fazu 3.0 u kojoj hibridne, višeoblačne, privatne i suverene oblačne arhitekture koegzistiraju kao norma . Velika umjetna inteligencija ne može se oslanjati isključivo na tradicionalni javni oblak; ona zahtijeva distribuirane arhitekture, vrlo nisku latenciju i računarstvo na rubu mreže koordinirano s podatkovnim centrima. Masovni poremećaji i geopolitičke tenzije guraju organizacije ka strategijama višeoblačnog poslovanja, suverenog poslovanja i diverzifikacije dobavljača.

Poslovni sistemi se također razvijaju od jednostavnih repozitorija zapisa do aktivnih, inteligentnih operativnih mehanizama . Zahvaljujući AI agentima ugrađenim u ključne procese (finansije, lanac snabdijevanja, ljudski resursi, korisnička podrška), kompanije mogu preći sa izolovanih automatizacija na orkestriranje cijelih lanaca vrijednosti, uz kontinuirano praćenje, rješavanje izuzetaka i adaptivno poboljšanje zasnovano na podacima.

Sve je ovo dio jasnog trenda: tehnologija više nije skup nezavisnih komponenti, već integrirani „operativni sistem preduzeća “. Konkurentska prednost više neće dolaziti od većeg broja projekata, već od osiguravanja da umjetna inteligencija, automatizacija, API-ji, računarstvo u oblaku, sigurnost, vidljivost i podaci rade zajedno kao koherentna cjelina, upravljana i usklađena s poslovnim metrikama.

Upravljanje, regulacija i tehnološki suverenitet: umjetna inteligencija pod mikroskopom

Regulatorno okruženje postaje sve strože i zauzima centralno mjesto . Propisi poput Evropskog zakona o umjetnoj inteligenciji, NIS2, DORA, CRA, CSRD i drugih sektorskih propisa transformirat će upravljanje, rizik i sigurnost iz "najboljih praksi" u preduvjete za poslovanje. Kompanije će morati temeljito dokumentirati podatke koje koriste, modele koje primjenjuju i logiku koja stoji iza njihovih automatiziranih odluka.

Upravljanje umjetnom inteligencijom razvija se prema adaptivnim modelima zasnovanim na AI TRiSM-u (Upravljanje povjerenjem, rizikom i sigurnošću) , koji kombiniraju politike, kontrole, procese i alate za praćenje pristranosti, halucinacija, curenja podataka, zloupotrebe i odstupanja u performansama u stvarnom vremenu. U Evropi će napetost između inovacija i usklađenosti biti intenzivna: pretjerana rigidnost mogla bi ometati konkurentnost u usporedbi s manje reguliranim regijama.

U ovom scenariju, tehnološki suverenitet, shvaćen kao "otporna međuzavisnost", dobija na značaju . Umjesto težnje ka apsolutnoj autonomiji (što je nerealno u hiperpovezanom svijetu), vlade i kompanije se fokusiraju na kontrolu kritičnih slojeva digitalnog lanca vrijednosti: poluprovodnika, podataka, modela umjetne inteligencije, suverenih cloud infrastruktura i otvorenih standarda koji omogućavaju nesmetanu promjenu dobavljača.

Federirano upravljanje podacima također se uspostavlja kao model za dijeljenje informacija između organizacija bez odricanja od suvereniteta podataka ili fizičke centralizacije repozitorija. Ovaj pristup, u kombinaciji sa kompozibilnim arhitekturama i dobro definiranim API-jima, predstavlja ključni tehnički faktor za ekosisteme agenata koji sarađuju na sigurno i auditibilno distribuiranim podacima.

Direktna posljedica je da će se brzina tehnološkog uvođenja u mnogim slučajevima usporiti , ali će se zauzvrat povećati pravna sigurnost, sljedivost i povjerenje. Tržište će početi jasnije razlikovati ozbiljan, provjerljiv i usklađen softver od "dimnih i ogledalskih" rješenja koja ne mogu izdržati rigoroznu regulatornu kontrolu.

Sigurnost, identiteti i tihi oproštaj od lozinki

Kibernetička sigurnost također ulazi u fazu dubokih promjena . Obim, brzina i sofisticiranost napada onemogućavaju održavanje isključivo reaktivnog modela zasnovanog na ručnoj analizi. Odbrana počinje da se kreće "brzinom mašine", oslanjajući se na vještačku inteligenciju za otkrivanje anomalija, korelaciju događaja i orkestriranje automatizovanih odgovora, dok se ljudski timovi fokusiraju na strategiju, upravljanje i upravljanje složenim incidentima.

Na sloju pristupa, identitet postaje novi sigurnosni perimetar . Širenje SaaS aplikacija, distribuirani rad i sveprisutna povezanost zahtijevaju centralizaciju zaštite oko korisnika, uređaja i usluga, umjesto perimetarskih mreža. Zero Trust se razvija prema kontekstualnim i proaktivnim modelima, gdje se svaki pristup kontinuirano potvrđuje na osnovu ponašanja, lokacije, rizika i osjetljivosti resursa.

Jedna od najvidljivijih transformacija na nivou korisnika bit će postepeni nestanak tradicionalne lozinke . Lozinke, zasnovane na kriptografiji javnog ključa, postat će primarna metoda autentifikacije: privatni ključ ostaje na korisnikovom uređaju i otključava se pomoću biometrije (otisak prsta, prepoznavanje lica), dok server prima samo matematički dokaz identiteta, što većinu phishing napada zasnovanih na krađi akreditiva čini neefikasnim.

Ovu evoluciju dopunjuju mnogo napredniji modeli upravljanja identitetom i pristupom (IAM) , kao i pojačana sigurnost u lancu snabdijevanja softverom i kod vanjskih dobavljača. Nadzor trećih strana, kontinuirane revizije i ugovorni sporazumi s garancijama kibernetičke sigurnosti bit će ključni za sprječavanje kršenja od strane vanjskih vektora.

Arhitekture koje prvo koriste API, hiperautomatizacija i „usluga kao softver“

Integracija postaje strateška opsesija . Sektori poput bankarstva, osiguranja, energetike, maloprodaje, zdravstva i javnog sektora svakodnevno otkrivaju da su tehnološka fragmentacija i izolirani naslijeđeni sistemi među najvećim preprekama inovacijama. Odgovor je široko rasprostranjeno usvajanje arhitektura koje se prvenstveno temelje na API-ju i platformi za integraciju koje omogućavaju preduzećima da svoje mogućnosti predstave kao usluge za višekratnu upotrebu.

Paralelno s tim, hiperautomatizacija se uspostavlja kao praktičan način skaliranja efikasnosti bez povećanja infrastrukture . Kombiniranjem umjetne inteligencije, RPA, BPM-a, API-ja, analitike i orkestracije, organizacije se udaljavaju od izgradnje izoliranih botova za marginalne procese i prelaze na sveobuhvatne programe koji automatiziraju tokove rada od početka do kraja, posebno u reguliranim sektorima gdje su ručne greške skupe.

Ovu promjenu prati novi model potrošnje softvera koji bismo mogli nazvati "usluga kao softver ". Pored klasičnog SaaS modela plaćanja po licenci ili po korisniku, pojavljuju se sheme gdje se naplata zasniva na rezultatima: po obrađenom dokumentu, po usklađenoj transakciji, po završenom zadatku ili po automatski riješenom slučaju podrške. Za IT kanal, ovo otvara poslovne mogućnosti usmjerene na mjerljive rezultate, usklađene s ciljevima klijenta.

Nadalje, ERP i drugi osnovni sistemi se razvijaju u "aktivne" verzije uz pomoć agentske umjetne inteligencije . Mnogi administrativni zadaci (računovodstvo, fakturiranje, usklađivanje, upravljanje dokumentima) se gotovo u potpunosti automatiziraju, oslobađajući osoblje da se fokusira na upravljanje izuzecima i strateško donošenje odluka. Ovo nisu "kompanije bez ljudi", već organizacije u kojima je ljudski talenat koncentriran tamo gdje dodaje najveću vrijednost.

Demokratizacija razvoja s platformama s niskim kodom i bez koda također dobiva na zamahu , omogućavajući poslovnim jedinicama da izrađuju vlastite aplikacije i tokove rada pod IT upravljanjem. Ovo ubrzava interne inovacije, iako zahtijeva vrlo jasne okvire sigurnosti, kvalitete i usklađenosti kako bi se spriječio nekontrolirani "sjenoviti IT".

Infrastruktura, energija i GreenOps: fizičke granice umjetne inteligencije

Uspon umjetne inteligencije dovodi infrastrukturu do njenih granica . Masovna obuka i implementacija modela zahtijevaju ogromnu računarsku snagu i kapacitet hlađenja, ističući resurs koji se ranije uzimao zdravo za gotovo: energiju. Tehnološki razgovor počinje se pomjerati sa "koliko parametara model ima" na "koliko vati troši po jedinici generirane vrijednosti".

Na hardverskom nivou, NPU postaje standardna specifikacija u računarima i mobilnim uređajima . Računari "omogućeni umjetnom inteligencijom" više neće biti premium ponuda već osnovni zahtjev, jer lokalno pokretanje agenata i modela smanjuje latenciju, poboljšava privatnost i smanjuje dio opterećenja oblaka. Prilikom nadogradnje desktop ili laptop računara, mogućnosti umjetne inteligencije bit će jednako važne kao i RAM ili pohrana.

Potražnja za visokoperformansnom DRAM i NAND fleš memorijom za AI podatkovne centre opterećuje lanac snabdijevanja i povećava cijene komponenti . Proizvođači daju prioritet proizvodnim linijama servera u odnosu na potrošačke uređaje, što bi moglo rezultirati višim cijenama ili ograničenjima zaliha memorijskih sistema velikog kapaciteta za krajnje korisnike.

U tom kontekstu, GreenOps pristup upravljanju cloudom i infrastrukturom dobija na zamahu . Više nije dovoljno samo optimizirati finansijske troškove; ugljični otisak, efikasno korištenje resursa i usklađenost s ESG ciljevima također se moraju uzeti u obzir. Održivost postaje ključni KPI za CIO-a, a tehnološki lideri moraju opravdati svaki potrošeni kilovat-sat, balansirajući radna opterećenja između clouda, edge-a i lokalnih rješenja.

Ovome se dodaje i dolazak inovacija u skladištenju energije, kao što su silicijum-anodne baterije i prve komercijalne primjene čvrstih baterija za masovnu potrošnju. Njihova veća gustina energije omogućit će mobilne uređaje sa stvarnim trajanjem baterije od dva dana i lakše električne automobile sa većim dometom, kao i podršku za ultrabrzo punjenje sa manjom degradacijom, čime se ublažava dio straha od dometa.

Napredna povezivost: WiFi 7 i direktna satelitska pokrivenost

Mreže također prave kvalitativni skok kako bi podržale ovaj novi sloj digitalnih usluga . WiFi 7 će postati dominantan standard za rutere, pametne telefone i laptope, ne samo zbog svoje sirove brzine, već i zbog arhitektonskih promjena kao što je Multi-Link Operation (MLO), koji omogućava istovremenu upotrebu više opsega, smanjujući latenciju i poboljšavajući stabilnost čak i u domovima zasićenim uređajima.

S ovom evolucijom, optičke veze od 1 Gbps više neće biti ograničavane starijim Wi-Fi mrežama . 8K streaming, mješovita stvarnost, igranje u oblaku i impresivna iskustva bit će održiva bez stalnih prekida, pojačavajući percepciju da mreža "jednostavno radi" - što je neophodno kada sve više kritičnih operacija ovisi o bežičnoj povezivosti. Da biste saznali kako se kućna povezivost razvija, preporučljivo je konsultovati sveobuhvatni vodič za ADSL i optička vlakna.

Paralelno s tim, počinje komercijalno uvođenje usluga direktnog povezivanja (Direct-to-Cell), omogućavajući mobilnim telefonima da se direktno povežu sa satelitima u niskoj Zemljinoj orbiti . U početku fokusirana na slanje poruka i komunikaciju u hitnim slučajevima u područjima bez zemaljske pokrivenosti (planine, more, udaljena ruralna područja), ona označava početak kraja zona "bez signala" kakve danas poznajemo.

Novi modemi će moći automatski da se prebacuju između bazne stanice i satelita, garantujući minimalni nivo usluge čak i u nepovoljnim uslovima. Za IT kanal, ovo otvara mogućnosti u udaljenim IoT rješenjima, distribuiranom nadzoru i kritičnim uslugama u realnom vremenu u sektorima kao što su logistika, energetika, transport i sigurnost.

Referentni slučajevi i pozicioniranje glavnih IKT igrača

Velike ICT kompanije poduzimaju korake kako bi se pripremile za ovaj novi scenario . Operateri zajedničke infrastrukture, kao što su upravitelji tornjeva i telekomunikacijskih mreža, ulažu u naprednu automatizaciju, analizu podataka u stvarnom vremenu i saradnju s dobavljačima umjetne inteligencije kako bi poboljšali otpornost svoje imovine na vremenske događaje i skokove u prometu.

Integrisani telekomunikacijski operateri implementiraju višegodišnje strateške planove za modernizaciju mreža, postepeno ukidanje naslijeđenih tehnologija i korištenje umjetne inteligencije za automatizaciju operacija, hiperpersonalizaciju usluga i poboljšanje korisničkog iskustva. Cilj je drastično smanjenje operativnih troškova, povećanje B2B prihoda i pozicioniranje kao lideri u sajber sigurnosti, računarstvu u oblaku i primijenjenoj umjetnoj inteligenciji.

Velike globalne konsultantske firme, sa svoje strane, predlažu okvire poput TechnoVisiona kako bi pomogle organizacijama da donose tehnološke odluke na osnovu poslovnih kriterija . Njihova poruka je jasna: generativna umjetna inteligencija i agentska umjetna inteligencija moraju biti integrirane unutar otpornih arhitektura, s posebnom pažnjom na upravljanje podacima, tehnološki suverenitet i redizajn procesa prema inteligentnim operacijama.

Druge firme specijalizirane za modernizaciju, interoperabilnost i hiperautomatizaciju insistiraju na tome da ključ više nije samo dodavanje više alata, već njihova integracija, upravljanje i skaliranje disciplinom . Arhitektura preduzeća, API-ji, uočljivost, FinOps i upravljanje rizicima više nisu "tehnički detalji", već su postali ključni uslovi za vještačku inteligenciju i automatizaciju kako bi se izbjeglo zaglavljivanje u beskrajnim pilot programima.

Regionalne konsultantske firme i pružaoci poslovnih rješenja također ističu konsolidaciju AI modela specifičnih za domen , sposobnih za smanjenje iluzija, prilagođavanje sektorskim propisima i optimizaciju potrošnje energije. Manji modeli, usavršeni korištenjem vlasničkih podataka i specifične terminologije, koegzistirat će s velikim, modelima opće namjene kako bi efikasno zadovoljili različite potrebe.

2026. godina označava prekretnicu u odnosu između IT kanala, umjetne inteligencije i poslovanja : umjetna inteligencija postaje okosnica poslovnih arhitektura, oblak postaje sve distribuiraniji i suvereniji, sigurnost se pomiče prema identitetu i proaktivnom otkrivanju, arhitekture postaju kompozibilne i vođene API-jem, a energija i održivost postaju dizajnerska ograničenja. Organizacije koje mogu orkestrirati sve ove elemente kao jedinstveni sistem, podržan zrelim IT kanalom orijentiranim na upravljane usluge, bit će one koje će napraviti konkurentsku razliku u sljedećoj deceniji.