מגמות מרכזיות בערוץ ה-IT ובינה מלאכותית סוכנית

אינפורמטק דיגיטל » Recursos » מגמות מרכזיות בערוץ ה-IT ובינה מלאכותית סוכנית

בהקשר זה, הם מדברים על חוסן סייבר, מערכות אקולוגיות קטנות יותר אך הרבה יותר מיוחדות, עליית מודל MSP, בינה מלאכותית סוכנתית בסביבות עולם אמיתי, Cloud 3.0, GreenOps, ניהול נתונים מאוחד, פלטפורמות מבוססות בינה מלאכותית, תפעול חכמה וחזון של טכנולוגיה כמניע ישיר של תחרותיות וריבונות. מה שמגיע הוא לא עוד מחזור הייפ, אלא הרגע להדגים החזר השקעה וחוסן.

העידן החדש של ערוץ ה-IT: ממכירה חוזרת ועד חוסן סייבר מנוהל

ערוץ ה-IT עובר בחדות לעבר חוסן סייבר כערך מרכזי. כפי שמציינים מנהלי ערוצים מספקי הגנת נתונים ואבטחת סייבר גדולים, שיחות עם לקוחות עברו מעבר ל"אבטחה וגיבוי" המסורתיים לדיונים רחבים יותר על מניעה, גילוי, ניהול זהויות, גיבויים מתוזמרים ושחזור מקיף, במיוחד בסביבות היברידיות, מרובות עננים ו-SaaS.

מורכבות זו פירושה שאף יצרן בודד אינו יכול לכסות את כל הספקטרום לבדו , מה שמניע את הצמיחה של מערכות אקולוגיות של שותפים שיתופי פעולה רבים יותר. תפקידם של אינטגרטור המערכות הגלובלי (GSI), משווק הערך המוסף (VAR), ובמיוחד ספק השירות המנוהל (MSP) צובר חשיבות, כאשר ה-MSP הופך למנוע הצמיחה בנישת חוסן הסייבר. חברות כבר לא מחפשות רק מוצרים; הן רוצות שותף שלוקח אחריות מתמשכת על תנופת האבטחה שלהן.

במקביל, יצרנים הופכים להרבה יותר בררנים בשותפויות שלהם . מספר השותפים הולך ופוחת, בעוד שיתופי הפעולה עם אלו שיכולים להפגין בגרות שירות, יכולת לעצב פתרונות מלאים ואספקה ​​עקבית הולכים ומעמיקים. תוכניות מסחריות, תמריצים ומשאבים עוברים הגדרה מחדש סביב מודל MSP , ומתגמלים את אלו המציעים חוסן סייבר כשירות והדרכה מקצועית בסביבות היברידיות, ענן ציבורי ו-SaaS.

שינוי זה פירושו ששותפים שנותרים תקועים במכירה חוזרת פשוטה עומדים בפני סיכון ממשי להפוך ללא רלוונטיים . ערך נע לכיוון ידע, אינטגרציה וניהול מתמשך. הערוץ המאמץ חוסן סייבר, אוטומציה וממשל כשירות יהיה מרכיב מרכזי באסטרטגיות הטכנולוגיה ארוכות הטווח של לקוחותיו.

בינה מלאכותית סוכנתית: מצ'אטבוטים ועד מערכות הפועלות באופן אוטונומי

מערכת היחסים שלנו עם בינה מלאכותית עומדת להשתנות באופן מהותי . עד כה, ממשקי שיחה היו הסטנדרט: אתה מבקש סיכום, טקסט או תמונה, והמערכת מגיבה. בשנים הקרובות, מודל זה יפנה את מקומו לבינה מלאכותית סוכנתית, שבה מערכות לא רק עונות אלא גם מבצעות באופן אוטונומי משימות מורכבות, תוך אינטראקציה עם יישומים, נתונים ושירותים אחרים.

בפועל, משמעות הדבר היא שמשתמשים יפסיקו לבקש הצעות ויתחילו להאציל משימות . במקום לבקש המלצות טיולים מצ'אטבוט, הם יתנו פקודה לסוכן אשר , עם ההרשאות המתאימות, יקרא את היומן, ישווה אפשרויות טיסה, יזמין, ישלם וישלח אישורים ללא פיקוח מתמיד. קפיצה זו תגדיל את הפרודוקטיביות, אך גם תצמצם את מרווח הטעויות המקובל ותעלה את המודעות בנוגע לאבטחה ואחריות.

השוק כבר מתארגן סביב שתי קטגוריות עיקריות: פלטפורמות ומסגרות ליצירת סוכנים מותאמים אישית , ופתרונות ארוזים על ידי ספקים. שחקנים כמו OpenAI, גוגל, מיקרוסופט, אורקל, אמזון, אנבידיה, סיילספורס, סיסקו ו-SAP מציעים הכל, החל מארכיטקטורות לבניית סוכנים ועד סוכנים שתוכננו במיוחד עבור מכירות, תמיכה, אוטומציה של תהליכים, תצפיות או ניהול סיכונים.

יתר על כן, מערכות אקולוגיות של סוכנים יתחילו לתקשר זו עם זו באמצעות פרוטוקולים כמו A2A (סוכן-לסוכן), מה שיאפשר זרימות עבודה מבוזרות שבהן סוכנים מרובים משתפים פעולה על נתונים משותפים וממשקי API ארגוניים. אוטונומיה זו לא תהיה מוחלטת בהתחלה: לתהליכים קריטיים יהיו מנגנוני פיקוח אנושיים חזקים ומסגרות אחריות מוגדרות בבירור כדי לעמוד בתקנות ובביקורות.

שנת האמת עבור בינה מלאכותית: מפיילוט ועד להשפעה על השורה התחתונה

לאחר מספר שנים של פרויקטים פיילוט ובדיקות הוכחת היתכנות, בינה מלאכותית עומדת בפני מבחן רציני . מנהלי מערכות מידע ומנכ"לים מגבירים את הלחץ: כל יורו המושקע בבינה מלאכותית חייב להוכיח השפעה קונקרטית על הכנסות, הפחתת עלויות, הפחתת סיכונים או מודלים עסקיים חדשים. חזונות עתידניים מפנים את מקומם לשאלות פרוזאיות מאוד: כמה זה עולה, מה זה מציע, ומי אחראי כשהוא נכשל?

חברות ייעוץ ואנליסטים גדולים מסכימים כי המיקוד עובר מניסויים מבודדים ליישומים בקנה מידה ארגוני . המפתח אינו עוד "מקרה שימוש ראוותני", אלא בניית מערך עסקי דיגיטלי מונחה נתונים עם מארג נתונים מאוחד, אינטגרציות חזקות, יכולת תצפית, אבטחה ו"כימיה" אמיתית בין אדם לבינה מלאכותית המטפחת אמון ואימוץ בר-קיימא.

המספרים מתחילים לתמוך במגמה זו: אחוז הולך וגדל של ארגונים כבר מחזיקים ביישומים מוכנים לבינה מלאכותית בייצור , עם שיפורים משמעותיים ביעילות התפעולית וקיצור זמן ההגעה לשוק. אך גם מגבלות ברורות צצות: תופעת ה-FOMO (פחד מהחמצה) הובילה פרויקטים רבים להשקה ללא מקרה עסקי מוצק, ו-2026 תהיה השנה שתקבע אילו יוזמות ישרדו ואילו יינטשו עקב חוסר החזר השקעה (ROI).

יתר על כן, מנכ"לים באזור EMEA דורשים הוכחה מוחשית לערך לפני אישור פרויקטים חדשים של בינה מלאכותית . סדרי העדיפויות עוברים משיפור פרודוקטיביות אישית לחדשנות במודלים עסקיים, חידוש תהליכים וחוסן ארגוני. בינה מלאכותית צפויה להביא יצירתיות, שירותים חדשים ודרכי ניהול שונות, מה שייצור גם חיכוכים במקום העבודה, וסביר להניח, שיהיו גם יותר רה-ארגון ופיטורים בתפקידים מסוימים.

סוכני בינה מלאכותית ימלאו תפקיד מפתח בקפיצה זו . מספר משמעותי של ארגונים גדולים צפוי לשלב סוכנים בפלטפורמות התצפית והאבטחה שלהם כדי להפוך את אכיפת המדיניות לאוטומטית, להפחית הפרות ולשמור על תאימות רגולטורית. אם בינה מלאכותית לא תדגים תוצאות מדידות במחזור זה, ארגונים רבים יאטו את השקעתם ויתמקדו ביוזמות בעלות יתרונות ברורים.

כיצד בינה מלאכותית כותבת מחדש תוכנה, ענן ותפעול

בינה מלאכותית לא רק משפיעה על יישומים עסקיים; היא משנה את פיתוח התוכנה עצמו . תכנות מסורתי המבוסס על כתיבת שורות קוד מפנה את מקומו למודל שבו מפתחים מביעים כוונות ובינה מלאכותית מייצרת ומתחזקת את הרכיבים. זה מקצר את מחזורי האספקה, משפר את האיכות ומשחרר צוותים אנושיים להתמקד בתכנון ארכיטקטורה, אבטחה, ממשל ותיאום סוכנים.

"בנייה מחדש של תוכנה" זו דורשת מסגרות ניהול חדשות, פיקוח אנושי ובקרת איכות כדי למנוע פגיעויות, שגיאות נרחבות ותלות מוגזמת בספקי SaaS. במקביל, היא פותחת את הדלת לבניית מערכות גמישות וריבוניות יותר, תוך הפחתת נעילה והעדפת מוצרים מותאמים אישית על פלטפורמות פתוחות וניתנות להרכבה.

במקביל, הענן נכנס לשלב 3.0 שבו ארכיטקטורות ענן היברידיות, מרובות עננים, פרטיות וענן ריבוניות מתקיימות יחד כנורמה . בינה מלאכותית בקנה מידה גדול אינה יכולה להסתמך אך ורק על הענן הציבורי המסורתי; היא דורשת ארכיטקטורות מבוזרות, השהייה נמוכה מאוד ומחשוב קצה המתואם עם מרכזי נתונים. שיבושים מסיביים ומתחים גיאופוליטיים דוחפים ארגונים לאסטרטגיות מרובות עננים, ריבוניות וגיוון ספקים.

מערכות ארגוניות מתפתחות גם הן ממאגרי רשומות פשוטים למנועי תפעול פעילים וחכמים . הודות לסוכני בינה מלאכותית המוטמעים בתהליכים מרכזיים (כספים, שרשרת אספקה, משאבי אנוש, שירות לקוחות), חברות יכולות לעבור מאוטומציות מבודדות לתזמור שרשראות ערך שלמות, עם ניטור מתמשך, פתרון חריגים ושיפור אדפטיבי מונחה נתונים.

כל זה הוא חלק ממגמה ברורה: טכנולוגיה אינה עוד אוסף של רכיבים עצמאיים אלא "מערכת הפעלה ארגונית " משולבת. יתרון תחרותי לא יגיע עוד מקיום פרויקטים רבים יותר, אלא מהבטחה שבינה מלאכותית, אוטומציה, ממשקי API, מחשוב ענן, אבטחה, יכולת תצפית ונתונים יעבדו יחד כשלם קוהרנטי, המנוהל ומותאם למדדים עסקיים.

ממשל, רגולציה וריבונות טכנולוגית: בינה מלאכותית תחת המיקרוסקופ

הסביבה הרגולטורית הופכת מחמירה יותר ותופסת מקום מרכזי . תקנות כמו חוק הבינה המלאכותית האירופי, NIS2, DORA, CRA, CSRD ותקנות ספציפיות אחרות למגזר יהפכו את נושאי הממשל, הסיכונים והאבטחה מ"שיטות עבודה מומלצות" לתנאי קדם לפעילות. חברות יצטרכו לתעד ביסודיות את הנתונים שהן משתמשות בהם, את המודלים שהן פורסות ואת ההיגיון שמאחורי ההחלטות האוטומטיות שלהן.

ניהול בינה מלאכותית מתפתח לעבר מודלים אדפטיביים המבוססים על TRiSM (ניהול אמון, סיכונים ואבטחה) של בינה מלאכותית , המשלבים מדיניות, בקרות, תהליכים וכלים לניטור הטיות, הזיות, דליפות נתונים, שימוש לרעה וסטיות ביצועים בזמן אמת. באירופה, המתח בין חדשנות לתאימות יהיה עז: נוקשות מוגזמת עלולה לפגוע בתחרותיות בהשוואה לאזורים פחות מוסדרים.

בתרחיש זה, ריבונות טכנולוגית, המובנת כ"תלות הדדית גמישה", מקבלת רלוונטיות . במקום לשאוף לאוטונומיה מוחלטת (לא מציאותי בעולם מחובר-יתר), ממשלות וחברות מתמקדות בשליטה בשכבות קריטיות של שרשרת הערך הדיגיטלית: מוליכים למחצה, נתונים, מודלים של בינה מלאכותית, תשתיות ענן ריבוניות ותקנים פתוחים המאפשרים מעבר חלק בין ספקים.

ניהול נתונים מאוחד הופך להיות מודל לשיתוף מידע בין ארגונים מבלי לוותר על ריבונות נתונים או לרכז פיזית מאגרים. גישה זו, בשילוב עם ארכיטקטורות ניתנות להרכבה וממשקי API מוגדרים היטב, היא המאפשר הטכני החיוני למערכות אקולוגיות של סוכנים המשתפים פעולה על נתונים המופצים בצורה מאובטחת וניתנת לביקורת.

התוצאה הישירה היא שקצב הפריסה הטכנולוגית יואט במקרים רבים , אך בתמורה, הוודאות המשפטית, המעקב והאמון יגדלו. השוק יתחיל להבחין בצורה ברורה יותר בין תוכנה רצינית, ניתנת לביקורת ותואמת לבין פתרונות "עשן ומראות" שאינם יכולים לעמוד בבדיקה רגולטורית קפדנית.

אבטחה, זהויות ופרידה שקטה מסיסמאות

גם אבטחת הסייבר נכנסת לשלב של שינוי עמוק . היקף ההתקפות, המהירות והתחכום שלהן הופכים את זה לבלתי אפשרי לשמור על מודל ריאקטיבי גרידא המבוסס על ניתוח ידני. ההגנה מתחילה לנוע ב"מהירות מכונה", תוך הסתמכות על בינה מלאכותית כדי לזהות אנומליות, לתאם אירועים ולתזמר תגובות אוטומטיות, בעוד שצוותים אנושיים מתמקדים באסטרטגיה, ממשל וניהול אירועים מורכבים.

בשכבת הגישה, זהות הופכת להיקף האבטחה החדש . התפשטות יישומי SaaS, עבודה מבוזרת וקישוריות בכל מקום מחייבים ריכוז הגנה סביב משתמשים, מכשירים ושירותים, במקום רשתות היקפיות. אפס אמון מתפתח לעבר מודלים קונטקסטואליים ופרואקטיביים, שבהם כל גישה מאומתת באופן רציף על סמך התנהגות, מיקום, סיכון ורגישות למשאבים.

אחת התמורות הבולטות ביותר ברמת המשתמש תהיה היעלמותה ההדרגתית של הסיסמה המסורתית . סיסמות, המבוססות על קריפטוגרפיה של מפתח ציבורי, יהפכו לשיטת האימות העיקרית: המפתח הפרטי נשאר במכשיר המשתמש ונפתח באמצעות ביומטריה (טביעת אצבע, זיהוי פנים), בעוד שהשרת מקבל רק הוכחה מתמטית לזהות, מה שהופך את רוב התקפות הפישינג המבוססות על גניבת אישורים ללא יעילות.

התפתחות זו משלימה מודלים מתקדמים הרבה יותר של ניהול זהויות וגישה (IAM) , כמו גם אבטחה משופרת בשרשרת אספקת התוכנה ועם ספקים חיצוניים. פיקוח של צד שלישי, ביקורות מתמשכות והסכמים חוזיים עם ערבויות אבטחת סייבר יהיו קריטיים למניעת פרצות מווקטורים חיצוניים.

ארכיטקטורות מבוססות API, היפר-אוטומציה ו"שירות כתוכנה"

אינטגרציה הופכת לאובססיה אסטרטגית . מגזרים כמו בנקאות, ביטוח, אנרגיה, קמעונאות, שירותי בריאות והמגזר הציבורי מגלים מדי יום כי פיצול טכנולוגי ומערכות מדור קודם מבודדות הן בין המכשולים הגדולים ביותר לחדשנות. התגובה היא אימוץ נרחב של ארכיטקטורות API-first ופלטפורמות אינטגרציה המאפשרות לעסקים לחשוף את יכולותיהם כשירותים לשימוש חוזר.

במקביל, היפר-אוטומציה הופכת למובנית כדרך מעשית להגדלת יעילות מבלי להגדיל את התשתית . על ידי שילוב של בינה מלאכותית, RPA, BPM, ממשקי API, ניתוח ותזמור, ארגונים מתרחקים מבניית בוטים מבודדים לתהליכים שוליים ועוברים לתוכניות מקיפות המבצעות אוטומציה של זרימות עבודה מקצה לקצה, במיוחד במגזרים מוסדרים שבהם שגיאות ידניות הן יקרות.

שינוי זה מלווה במודל צריכת תוכנה חדש שאנו יכולים לכנות "שירות כתוכנה ". מעבר למודל הקלאסי של תשלום לפי רישיון או SaaS לפי משתמש, צצות תוכניות בהן החיוב מבוסס על תוצאות: לפי מסמך מעובד, לפי עסקה שתואמת, לפי משימה שהושלמה, או לפי מקרה תמיכה שנפתר באופן אוטומטי. עבור ערוץ ה-IT, זה פותח הזדמנויות עסקיות המתמקדות בתוצאות מדידות, התואמות את יעדי הלקוח.

יתר על כן, ERP ומערכות ליבה אחרות מתפתחות לגרסאות "אקטיביות" בסיוע בינה מלאכותית סוכנתית . משימות רבות במשרד האחורי (חשבונאות, חיוב, התאמות, ניהול מסמכים) עוברות אוטומציה כמעט מלאה, מה שמשחרר את הצוות להתמקד בניהול חריגים וקבלת החלטות אסטרטגיות. אלה אינן "חברות ללא אדם", אלא ארגונים שבהם הכישרון האנושי מרוכז במקום בו הוא מוסיף את הערך הרב ביותר.

הדמוקרטיזציה של פיתוח עם פלטפורמות low-code וללא-code צוברת תאוצה גם היא , ומאפשרת ליחידות עסקיות לבנות יישומים וזרימות עבודה משלהן תחת ניהול IT. זה מאיץ חדשנות פנימית, אם כי זה דורש מסגרות אבטחה, איכות ותאימות ברורות מאוד כדי למנוע "צל-IT" בלתי נשלט.

תשתיות, אנרגיה ו-GreenOps: מגבלות פיזיות של בינה מלאכותית

עליית הבינה המלאכותית דוחפת את התשתיות לקצה גבול היכולת שלהן . האימון והפריסה המסיביים של מודלים דורשים כוח מחשוב וקיבולת קירור עצומים, ומדגישים משאב שנחשב בעבר כמובן מאליו: אנרגיה. השיח הטכנולוגי מתחיל לעבור מ"כמה פרמטרים יש למודל" ל"כמה וואט הוא צורך לכל יחידת ערך שנוצרת".

ברמת החומרה, ה-NPU הופך למפרט סטנדרטי במחשבים אישיים ובמכשירים ניידים . מחשבים "המופעלים על ידי בינה מלאכותית" לא יהוו עוד הצעה פרימיום אלא דרישה בסיסית, שכן הפעלת סוכנים ומודלים באופן מקומי מפחיתה את ההשהיה, משפרת את הפרטיות ומקלה חלק מהעומס על הענן. בעת שדרוג מחשבים שולחניים או ניידים, יכולות מחשוב בינה מלאכותית יהיו חשובות לא פחות מזיכרון RAM או אחסון.

הביקוש לזיכרון פלאש DRAM ו-NAND בעלי ביצועים גבוהים עבור מרכזי נתונים מבוססי בינה מלאכותית יוצר לחץ על שרשרת האספקה ​​ומעלים את מחירי הרכיבים . יצרנים נותנים עדיפות לקווי ייצור של שרתים על פני מכשירים צרכניים, מה שעלול להוביל למחירים גבוהים יותר או למגבלות מלאי עבור מערכות זיכרון בעלות קיבולת גבוהה עבור משתמשי קצה.

בהקשר זה, גישת GreenOps לניהול ענן ותשתיות צוברת תאוצה . זה כבר לא מספיק רק לייעל את העלויות הפיננסיות; יש לקחת בחשבון גם טביעת רגל פחמנית, שימוש יעיל במשאבים ועמידה ביעדי ESG. קיימות הופכת ל-KPI קריטי עבור מנהל מערכות מידע, ומובילי טכנולוגיה חייבים להצדיק כל קילוואט-שעה שנצרכת, תוך איזון עומסי עבודה בין ענן, קצה ושרתים מקומיים.

לכך מתווספים החידושים בתחום אחסון אנרגיה, כגון סוללות סיליקון-אנודה והיישומים המסחריים הראשונים במצב מוצק לצריכה המונית. צפיפות האנרגיה הגבוהה יותר שלהן תאפשר למכשירים ניידים עם חיי סוללה אמיתיים של יומיים ומכוניות חשמליות קלות יותר עם טווח נסיעה גדול יותר, כמו גם תמיכה בטעינה אולטרה-מהירה עם פחות פירוק, ובכך להקל חלק מחרדת הטווח.

קישוריות מתקדמת: WiFi 7 וכיסוי לווייני ישיר

רשתות עושות גם קפיצת מדרגה איכותית כדי לתמוך בשכבה החדשה הזו של שירותים דיגיטליים . WiFi 7 יהפוך לסטנדרט הדומיננטי עבור נתבים, סמארטפונים ומחשבים ניידים, לא רק בזכות המהירות הגולמית שלו אלא גם בזכות שינויים אדריכליים כמו Multi-Link Operation (MLO), המאפשר שימוש בו זמנית במספר רצועות, מה שמפחית את השהייה ומשפר את היציבות אפילו בבתים רוויים במכשירים.

עם התפתחות זו, חיבורי סיבים אופטיים במהירות 1 ג'יגה-ביט לשנייה לא יוגבלו עוד על ידי רשתות Wi-Fi ישנות יותר . סטרימינג 8K, מציאות משולבת, משחקי ענן וחוויות סוחפות יהיו בת קיימא ללא הפרעות מתמידות, מה שיחזק את התפיסה שהרשת "פשוט עובדת" - חיונית כאשר יותר ויותר פעולות קריטיות תלויות בקישוריות אלחוטית. כדי ללמוד כיצד קישוריות ביתית מתפתחת, מומלץ לעיין במדריך מקיף ל-ADSL וסיבים אופטיים.

במקביל, מתחילה הפריסה המסחרית של שירותי Direct-to-Cell, המאפשרים לטלפונים ניידים להתחבר ישירות ללוויינים הנמצאים במסלול נמוך סביב כדור הארץ . בתחילה התמקדה השירות בהודעות ובתקשורת חירום באזורים ללא כיסוי יבשתי (הרים, ים, אזורים כפריים מרוחקים), אך הוא מסמן את תחילת הסוף עבור אזורי "ללא קליטה" כפי שאנו מכירים אותם כיום.

המודמים החדשים יוכלו לעבור באופן אוטומטי בין אנטנות סלולריות ללוויינים, מה שיבטיח רמת שירות מינימלית גם בתנאים קשים. עבור ערוץ ה-IT, הדבר פותח הזדמנויות בפתרונות IoT מרוחקים, ניטור מבוזר ושירותים קריטיים בזמן אמת במגזרים כמו לוגיסטיקה, אנרגיה, תחבורה ואבטחה.

מקרי ייחוס ומיצוב של שחקני טכנולוגיית מידע ותקשורת מרכזיים

חברות טכנולוגיות מידע ותקשורת (ICT) גדולות נוקטות בצעדים כדי להיערך לתרחיש חדש זה . מפעילי תשתיות משותפות, כגון מנהלי מגדלים ורשתות תקשורת, משקיעים באוטומציה מתקדמת, ניתוח נתונים בזמן אמת ושיתוף פעולה עם ספקי בינה מלאכותית כדי לשפר את עמידות הנכסים שלהם לאירועי מזג אוויר וקפיצות תנועה.

מפעילי תקשורת משולבת מיישמים תוכניות אסטרטגיות רב-שנתיות למודרניזציה של רשתות, הוצאה הדרגתית של טכנולוגיות מדור קודם ומינוף בינה מלאכותית לאוטומציה של פעולות, התאמה אישית של שירותים ושיפור חוויית הלקוח. המטרה היא להפחית באופן דרסטי את עלויות התפעול, להגדיל את הכנסות ה-B2B ולמצב את עצמם כמובילים בתחום אבטחת הסייבר, מחשוב ענן ובינה מלאכותית יישומית.

חברות ייעוץ גלובליות גדולות, מצידן, מציעות מסגרות כמו TechnoVision כדי לסייע לארגונים לקבל החלטות טכנולוגיות על סמך קריטריונים עסקיים . המסר שלהן ברור: יש לשלב בינה מלאכותית גנרטרית ובינה מלאכותית סוכנית בארכיטקטורות גמישות, תוך התמקדות מיוחדת בממשל נתונים, ריבונות טכנולוגית ועיצוב מחדש של תהליכים לקראת פעולות חכמות.

חברות אחרות המתמחות במודרניזציה, יכולת פעולה הדדית והיפר-אוטומציה מתעקשות שהמפתח כבר אינו רק הוספת כלים נוספים, אלא שילוב, ניהול והרחבתם תוך משמעת . ארכיטקטורת ארגון, ממשקי API, יכולת תצפית, FinOps וניהול סיכונים אינם עוד "פרטים טכניים" אלא הפכו לתנאים קריטיים עבור בינה מלאכותית ואוטומציה כדי להימנע מהיתקעות בתוכניות פיילוט אינסופיות.

חברות ייעוץ אזוריות וספקי פתרונות עסקיים מדגישות גם את איחודם של מודלים ספציפיים לתחום של בינה מלאכותית , המסוגלים להפחית אשליות, להסתגל לתקנות המגזר ולמטב את צריכת האנרגיה. מודלים קטנים יותר, המעודנים באמצעות נתונים קנייניים וטרמינולוגיה ספציפית, יתקיימו לצד מודלים גדולים וכלליים כדי לענות ביעילות על צרכים מגוונים.

שנת 2026 מסמנת נקודת מפנה ביחסים בין ערוץ ה-IT, בינה מלאכותית ועסקים : בינה מלאכותית הופכת לעמוד השדרה של ארכיטקטורות ארגוניות, הענן הופך מבוזר וריבוני יותר, האבטחה עוברת לכיוון זהות וזיהוי פרואקטיבי, ארכיטקטורות הופכות ניתנות להרכבה ומונעות על ידי API, ואנרגיה וקיימות הופכות לאילוצי עיצוב. ארגונים שיכולים לתזמר את כל האלמנטים הללו כמערכת אחת, הנתמכת על ידי ערוץ IT בוגר ומכוון שירותים מנוהלים, יהיו אלה שיעשו את ההבדל התחרותי בעשור הבא.