Ključni trendovi u IT kanalu i agentskoj umjetnoj inteligenciji

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

U tom kontekstu, govore o kibernetičkoj otpornosti, manjim, ali daleko specijaliziranijim partnerskim ekosustavima, usponu MSP modela, agentnoj umjetnoj inteligenciji u stvarnim okruženjima, Cloudu 3.0, GreenOpsu, federiranom upravljanju podacima, platformama s umjetnom inteligencijom, inteligentnim operacijama i viziji tehnologije kao izravnog pokretača konkurentnosti i suvereniteta. Ono što dolazi nije još jedan ciklus pompe, već trenutak za demonstraciju povrata ulaganja i otpornosti.

Novo doba IT kanala: od preprodaje do upravljane kibernetičke otpornosti

IT kanal se naglo pomiče prema kibernetičkoj otpornosti kao ključnoj vrijednosnoj ponudi. Kao što ističu voditelji kanala iz velikih pružatelja usluga zaštite podataka i kibernetičke sigurnosti, razgovori s kupcima pomaknuli su se dalje od tradicionalne "sigurnosti i sigurnosne kopije" do širih rasprava o prevenciji, otkrivanju, 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 ekosustava partnera koji surađuju. Uloga globalnog integratora sustava (GSI), preprodavača s dodanom vrijednošću (VAR), a posebno pružatelja upravljanih usluga (MSP) dobiva na važnosti, pri čemu MSP postaje motor rasta unutar niše kibernetičke otpornosti. Tvrtke 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 suradnja produbljuje s onima koji mogu pokazati zrelost usluge, sposobnost dizajniranja cjelovitih rješenja i dosljednu isporuku. Komercijalni programi, poticaji i resursi rekonfiguriraju se oko MSP modela , nagrađujući one koji nude kibernetičku otpornost kao uslugu i stručno vodstvo u hibridnim, javnim oblačnim i SaaS okruženjima.

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

Agentska umjetna inteligencija: od chatbotova do sustava koji djeluju autonomno

Naš odnos s umjetnom inteligencijom uskoro će se temeljito promijeniti . Do sada su standard bila konverzacijska sučelja: tražite sažetak, tekst ili sliku, a sustav odgovara. U nadolazećim godinama ovaj će model ustupiti mjesto agentskoj umjetnoj inteligenciji, gdje sustavi 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, dat će narudžbu agentu koji će, s odgovarajućim dopuštenjima, čitati kalendar, uspoređivati ​​opcije letova, rezervirati, plaćati i slati potvrde bez stalnog nadzora. Ovaj skok povećat će produktivnost, ali će također suziti prihvatljivu marginu za pogreške i podići svijest o sigurnosti i odgovornosti.

Tržište se već organizira oko dvije glavne kategorije: platforme i okviri za izradu 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 izradu agenata do agenata posebno dizajniranih za prodaju, podršku, automatizaciju procesa, promatranje ili upravljanje rizicima.

Nadalje, agentski ekosustavi počet će međusobno komunicirati pomoću protokola kao što je A2A (agent-to-agent), omogućujući distribuirane tijekove rada u kojima više agenata surađuje na dijeljenim podacima i poslovnim API-jima. Ova autonomija u početku neće biti apsolutna: kritični procesi imat će robusne mehanizme ljudskog nadzora i jasno definirane okvire odgovornosti kako bi se uskladili s propisima i revizijama.

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

Nakon nekoliko godina pilot projekata i testiranja koncepta, umjetna inteligencija suočava se s ozbiljnim testom . CIO-i i izvršni direktori povećavaju pritisak: svaki euro uložen u umjetnu inteligenciju mora pokazati konkretan utjecaj na prihode, smanjenje troškova, ublažavanje rizika ili nove poslovne modele. Futurističke vizije ustupaju mjesto vrlo prozaičnim pitanjima: koliko košta, što nudi i tko je odgovoran kada ne uspije?

Velike konzultantske tvrtke i analitičari slažu se da se fokus prebacuje s izoliranih eksperimenata na implementacije na razini poduzeća . Ključ više nije u "blještavom slučaju upotrebe", već u izgradnji digitalnog poslovnog paketa vođenog podacima s federiranim podatkovnim mrežama, robusnim integracijama, mogućnošću promatranja, sigurnošću i istinskom "kemijom" između čovjeka i umjetne inteligencije koja potiče povjerenje i održivo usvajanje.

Brojke počinju podržavati ovaj trend: sve veći postotak organizacija već ima aplikacije spremne za umjetnu inteligenciju u produkciji , uz značajna poboljšanja operativne učinkovitosti i skraćeno vrijeme izlaska na tržište. No, pojavljuju se i jasna ograničenja: fenomen FOMO-a (strah od propuštanja) doveo je do pokretanja mnogih projekata bez čvrstog poslovnog slučaja, a 2026. će biti godina koja će odrediti koje će inicijative preživjeti, a koje će biti napuštene zbog nedostatka povrata ulaganja.

Nadalje, izvršni direktori u regiji EMEA zahtijevaju opipljiv dokaz vrijednosti prije odobrenja novih projekata umjetne inteligencije . Prioriteti se prebacuju s jednostavnog poboljšanja individualne produktivnosti na inovacije poslovnih modela, reinvenciju procesa i organizacijsku otpornost. Očekuje se da će umjetna inteligencija donijeti kreativnost, nove usluge i drugačije načine upravljanja, što će također generirati trenje na radnom mjestu i vjerojatno više restrukturiranja i otpuštanja na određenim pozicijama.

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

Kako umjetna inteligencija prepisuje softver, oblak i operacije

Umjetna inteligencija ne utječe samo na poslovne aplikacije; ona transformira sam razvoj softvera . Tradicionalno programiranje temeljeno na pisanju linija koda ustupa mjesto modelu u kojem programeri izražavaju namjere, a umjetna inteligencija generira i održava komponente. To skraćuje cikluse isporuke, poboljšava kvalitetu i oslobađa ljudske timove da se usredotoče 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, raširene pogreške i pretjerana ovisnost o SaaS pružateljima usluga. Istovremeno, otvara vrata izgradnji prilagodljivijih i suverenijih sustava, 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; zahtijeva distribuirane arhitekture, vrlo nisku latenciju i rubno računalstvo koordinirano s podatkovnim centrima. Masovni poremećaji i geopolitičke napetosti guraju organizacije prema strategijama višeoblačnog poslovanja, suverenog poslovanja i diverzifikacije dobavljača.

Poslovni sustavi također se razvijaju od jednostavnih spremišta zapisa do aktivnih, inteligentnih operacijskih mehanizama . Zahvaljujući AI agentima ugrađenim u ključne procese (financije, lanac opskrbe, ljudski resursi, korisnička služba), tvrtke mogu prijeći s izoliranih automatizacija na orkestriranje cijelih lanaca vrijednosti, uz kontinuirano praćenje, rješavanje iznimaka i adaptivno poboljšanje temeljeno na podacima.

Sve je to dio jasnog trenda: tehnologija više nije skup neovisnih komponenti, već integrirani „operativni sustav poduzeća “. Konkurentska prednost više neće dolaziti od većeg broja projekata, već od osiguravanja da umjetna inteligencija, automatizacija, API-ji, računarstvo u oblaku, sigurnost, mogućnost promatranja 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 središnje mjesto . Propisi poput Europskog 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. Tvrtke 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 temeljenim na AI TRiSM-u (Upravljanje povjerenjem, rizikom i sigurnošću) , koji kombiniraju politike, kontrole, procese i alate za praćenje pristranosti, halucinacija, curenja podataka, zlouporabe i odstupanja u performansama u stvarnom vremenu. U Europi 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 međuovisnost", dobiva na važnosti . Umjesto težnje za apsolutnom autonomijom (nerealnom u hiperpovezanom svijetu), vlade i tvrtke usredotočuju se na kontrolu kritičnih slojeva digitalnog lanca vrijednosti: poluvodiča, podataka, modela umjetne inteligencije, suverenih infrastruktura u oblaku i otvorenih standarda koji omogućuju besprijekornu promjenu pružatelja usluga.

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 s kompozibilnim arhitekturama i dobro definiranim API-jima, ključni je tehnički omogućivač za ekosustave agenata koji surađuju na sigurno i auditibilno distribuiranim podacima.

Izravna 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, revizijski i usklađen softver od rješenja koja se temelje na "dimnim i ogledalskim" rješenjima i ne mogu izdržati rigoroznu regulatornu kontrolu.

Sigurnost, identiteti i tihi oproštaj od lozinki

Kibernetička sigurnost također ulazi u fazu dubokih promjena . Razmjeri, brzina i sofisticiranost napada onemogućuju održavanje isključivo reaktivnog modela temeljenog na ručnoj analizi. Obrana se počinje kretati "brzinom stroja", oslanjajući se na umjetnu inteligenciju za otkrivanje anomalija, korelaciju događaja i orkestriranje automatiziranih odgovora, dok se ljudski timovi usredotočuju na strategiju, upravljanje i upravljanje složenim incidentima.

Na sloju pristupa, identitet postaje novi sigurnosni perimetar . Širenje SaaS aplikacija, distribuirani rad i sveprisutna povezivost zahtijevaju centralizaciju zaštite oko korisnika, uređaja i usluga, a ne perimetralnih mreža. Zero Trust se razvija prema kontekstualnim i proaktivnim modelima, gdje se svaki pristup kontinuirano provjerava na temelju ponašanja, lokacije, rizika i osjetljivosti resursa.

Jedna od najvidljivijih transformacija na razini korisnika bit će postupni nestanak tradicionalne lozinke . Lozinke, temeljene 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 poslužitelj prima samo matematički dokaz identiteta, što većinu phishing napada temeljenih na krađi vjerodajnica čini neučinkovitima.

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

API-prvenstvene arhitekture, 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 sustavi među najvećim preprekama inovacijama. Odgovor je široko prihvaćanje arhitektura koje se temelje na API-ju i integracijskih platformi koje omogućuju tvrtkama da svoje mogućnosti predstave kao usluge za višekratnu upotrebu.

Paralelno s tim, hiperautomatizacija se uspostavlja kao praktičan način skaliranja učinkovitosti 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 tijekove rada od početka do kraja, posebno u reguliranim sektorima gdje su ručne pogreške skupe.

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

Nadalje, ERP i drugi temeljni sustavi razvijaju se u "aktivne" verzije uz pomoć agentske umjetne inteligencije . Mnogi pozadinski zadaci (računovodstvo, fakturiranje, usklađivanje, upravljanje dokumentima) gotovo se u potpunosti automatiziraju, oslobađajući osoblje da se usredotoči na upravljanje iznimkama i strateško donošenje odluka. Ovo nisu "tvrtke bez ljudi", već organizacije u kojima je ljudski talent koncentriran tamo gdje dodaje najveću vrijednost.

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

Infrastruktura, energija i GreenOps: fizičke granice umjetne inteligencije

Uspon umjetne inteligencije dovodi infrastrukturu do njezinih granica . Masovna obuka i implementacija modela zahtijeva ogromnu računalnu snagu i kapacitet hlađenja, ističući resurs koji se prije uzimao zdravo za gotovo: energiju. Tehnološki razgovor počinje se pomicati s "koliko parametara model ima" na "koliko vata troši po jedinici generirane vrijednosti".

Na razini hardvera, NPU postaje standardna specifikacija u osobnim računalima i mobilnim uređajima . Računala s "AI" omogućenim sustavom 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 stolnih ili prijenosnih računala, mogućnosti računanja umjetne inteligencije bit će jednako važne kao i RAM ili pohrana.

Potražnja za visokoučinkovitom DRAM i NAND flash memorijom za podatkovne centre umjetne inteligencije opterećuje lanac opskrbe i povećava cijene komponenti . Proizvođači daju prioritet proizvodnim linijama poslužitelja u odnosu na potrošačke uređaje, što bi moglo rezultirati višim cijenama ili ograničenjima zaliha memorijskih sustava velikog kapaciteta za krajnje korisnike.

U tom kontekstu, GreenOps pristup upravljanju oblakom i infrastrukturom dobiva na zamahu . Više nije dovoljno samo optimizirati financijske troškove; ugljični otisak, učinkovito 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 oblaka, ruba mreže i lokalne infrastrukture.

Tome se pridodaje i dolazak inovacija u pohranjivanju energije, poput silicijsko-anodnih baterija i prvih komercijalnih primjena u čvrstom stanju za masovnu potrošnju. Njihova veća gustoća energije omogućit će mobilne uređaje s trajanjem baterije od dva dana u stvarnom svijetu i lakše električne automobile s većim dometom, kao i podršku za ultrabrzo punjenje s manjom degradacijom, čime se ublažava dio straha od dometa.

Napredna povezivost: WiFi 7 i izravna satelitska pokrivenost

Mreže također čine kvalitativni skok kako bi podržale ovaj novi sloj digitalnih usluga . WiFi 7 postat će dominantan standard za usmjerivače, pametne telefone i prijenosna računala, ne samo zbog svoje sirove brzine već i zbog arhitektonskih promjena poput Multi-Link Operation (MLO), koji omogućuje istovremeno korištenje više frekvencijskih pojaseva, 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 dojam da mreža "jednostavno radi" - što je ključno kada sve više kritičnih operacija ovisi o bežičnoj povezivosti. Da biste saznali kako se kućna povezivost razvija, preporučljivo je konzultirati sveobuhvatni vodič za ADSL i optička vlakna.

Paralelno s tim, počinje komercijalno uvođenje usluga izravnog povezivanja s mobilnim telefonima, omogućujući im izravno povezivanje sa satelitima u niskoj Zemljinoj orbiti . U početku usmjerene na slanje poruka i hitnu komunikaciju u područjima bez zemaljske pokrivenosti (planine, more, udaljena ruralna područja), to označava početak kraja zona "bez signala" kakve danas poznajemo.

Novi modemi moći će se automatski prebacivati ​​između tornjeva mobilne telefonije i satelita, jamčeći minimalnu razinu usluge čak i u nepovoljnim uvjetima. Za IT kanal to otvara mogućnosti u udaljenim IoT rješenjima, distribuiranom nadzoru i kritičnim uslugama u stvarnom vremenu u sektorima kao što su logistika, energetika, promet i sigurnost.

Referentni slučajevi i pozicioniranje glavnih ICT igrača

Velike ICT tvrtke poduzimaju korake kako bi se pripremile za ovaj novi scenarij . Operateri zajedničke infrastrukture, poput upravitelja tornjeva i telekomunikacijskih mreža, ulažu u naprednu automatizaciju, analizu podataka u stvarnom vremenu i suradnju s pružateljima umjetne inteligencije kako bi poboljšali otpornost svoje imovine na vremenske događaje i skokove u prometu.

Integrirani telekomunikacijski operateri provode višegodišnje strateške planove za modernizaciju mreža, postupno ukidanje naslijeđenih tehnologija i korištenje umjetne inteligencije za automatizaciju poslovanja, hiperpersonalizaciju usluga i poboljšanje korisničkog iskustva. Cilj je drastično smanjiti operativne troškove, povećati B2B prihode i pozicionirati se kao lideri u kibernetičkoj sigurnosti, računarstvu u oblaku i primijenjenoj umjetnoj inteligenciji.

Velike globalne konzultantske tvrtke, sa svoje strane, predlažu okvire poput TechnoVisiona kako bi pomogle organizacijama u donošenju tehnoloških odluka na temelju poslovnih kriterija . Njihova poruka je jasna: generativna umjetna inteligencija i agentska umjetna inteligencija moraju se integrirati unutar otpornih arhitektura, s posebnom pažnjom na upravljanje podacima, tehnološki suverenitet i redizajn procesa prema inteligentnim operacijama.

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

Regionalne konzultantske tvrtke i pružatelji poslovnih rješenja također ističu konsolidaciju modela umjetne inteligencije specifičnih za određenu domenu , sposobnih za smanjenje iluzija, prilagodbu sektorskim propisima i optimizaciju potrošnje energije. Manji modeli, poboljšani korištenjem vlasničkih podataka i specifične terminologije, koegzistirat će s velikim modelima opće namjene kako bi učinkovito zadovoljili različite potrebe.

2026. godina označava prekretnicu u odnosu između IT kanala, umjetne inteligencije i poslovanja : umjetna inteligencija postaje okosnica poslovnih arhitektura, oblak postaje 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 te elemente kao jedinstveni sustav, podržan zrelim IT kanalom orijentiranim na upravljane usluge, bit će one koje će napraviti konkurentsku razliku u sljedećem desetljeću.