Galvenās tendences IT kanālā un aģentu mākslīgajā intelektā

Informatec Digital » Resursi » Galvenās tendences IT kanālā un aģentu mākslīgajā intelektā

Šajā kontekstā viņi runā par kibernoturību, mazākām, bet daudz specializētākām partneru ekosistēmām, MSP modeļa pieaugumu, aģentūru mākslīgo intelektu reālās pasaules vidē, Cloud 3.0, GreenOps, federētu datu pārvaldību, mākslīgā intelekta platformām, intelektiskām darbībām un tehnoloģiju vīziju kā tiešu konkurētspējas un suverenitātes virzītājspēku. Tas, kas tuvojas, nav vēl viens ažiotāžas cikls, bet gan brīdis, lai demonstrētu ieguldījumu atdevi un noturību.

IT kanālu jaunā ēra: no tālākpārdošanas līdz pārvaldītai kibernoturībai

IT kanāls strauji virzās uz kibernoturību kā galveno vērtības piedāvājumu. Kā norāda kanālu vadītāji no lielākajiem datu aizsardzības un kiberdrošības pakalpojumu sniedzējiem, sarunas ar klientiem ir pārsniegušas tradicionālo "drošību un dublēšanu" uz plašākām diskusijām par profilaksi, atklāšanu, identitātes pārvaldību, organizētām dublējumkopijām un visaptverošu atkopšanu, īpaši hibrīdvidē, daudzmākoņu un SaaS vidē.

Šī sarežģītība nozīmē, ka neviens ražotājs viens pats nevar aptvert visu spektru , veicinot sadarbīgāku partneru ekosistēmu izaugsmi. Globālo sistēmu integratoru (GSI), pievienotās vērtības tālākpārdevēju (VAR) un jo īpaši pārvaldīto pakalpojumu sniedzēju (MSP) loma kļūst arvien svarīgāka, un MSP kļūst par izaugsmes dzinējspēku kibernoturības nišā. Uzņēmumi vairs nemeklē tikai produktus; tie vēlas partneri, kas uzņemas pastāvīgu atbildību par viņu drošības stāvokli.

Vienlaikus ražotāji kļūst daudz izvēlīgāki attiecībā uz savām partnerībām . Partneru skaits samazinās, savukārt sadarbība padziļinās ar tiem, kas var pierādīt pakalpojumu briedumu, spēju izstrādāt pilnīgus risinājumus un konsekventu piegādi. Komerciālās programmas, stimulēšanas programmas un resursi tiek pārstrukturēti ap MSP modeli , atalgojot tos, kas piedāvā kibernoturību kā pakalpojumu un ekspertu konsultācijas hibrīdvidē, publiskajā mākonī un SaaS vidē.

Šī maiņa nozīmē, ka partneri, kas joprojām iestrēgst vienkāršā tālākpārdošanā, saskaras ar reālu risku kļūt nenozīmīgi . Vērtība virzās uz zināšanām, integrāciju un nepārtrauktu pārvaldību. Kanāls, kas aptver kibernoturību, automatizāciju un pārvaldību kā pakalpojumu, būs galvenā klientu ilgtermiņa tehnoloģiju stratēģiju sastāvdaļa.

Aģentu mākslīgais intelekts: no tērzēšanas robotiem līdz sistēmām, kas darbojas autonomi

Mūsu attiecības ar mākslīgo intelektu drīzumā fundamentāli mainīsies . Līdz šim standarts bija sarunvalodas saskarnes: jūs pieprasāt kopsavilkumu, tekstu vai attēlu, un sistēma atbild. Turpmākajos gados šo modeli nomainīs aģentūru mākslīgais intelekts, kur sistēmas ne tikai atbild, bet arī autonomi veic sarežģītus uzdevumus, mijiedarbojoties ar lietojumprogrammām, datiem un citiem pakalpojumiem.

Praksē tas nozīmē, ka lietotāji pārtrauks lūgt ieteikumus un sāks deleģēt uzdevumus . Tā vietā, lai pieprasītu ceļojumu ieteikumus no tērzēšanas robota, viņi dos rīkojumu aģentam , kurš ar atbilstošām atļaujām lasīs kalendāru, salīdzinās lidojumu iespējas, rezervēs, apmaksās un nosūtīs apstiprinājumus bez pastāvīgas uzraudzības. Šis lēciens palielinās produktivitāti, bet arī samazinās pieņemamo kļūdu robežu un palielinās izpratni par drošību un atbildību.

Tirgus jau organizējas ap divām galvenajām kategorijām: platformas un ietvari pielāgotu aģentu izveidei un pārdevēju piedāvāti risinājumi. Tādi spēlētāji kā OpenAI, Google, Microsoft, Oracle, Amazon, Nvidia, Salesforce, Cisco un SAP piedāvā visu, sākot no arhitektūrām aģentu izveidei līdz aģentiem, kas īpaši izstrādāti pārdošanai, atbalstam, procesu automatizācijai, novērojamībai vai risku pārvaldībai.

Turklāt aģentu ekosistēmas sāks sazināties savā starpā, izmantojot tādus protokolus kā A2A (aģents-aģents), nodrošinot izkliedētas darbplūsmas, kurās vairāki aģenti sadarbojas, strādājot ar koplietotiem datiem un uzņēmuma API. Šī autonomija sākumā nebūs absolūta: kritiski svarīgiem procesiem būs spēcīgi cilvēku uzraudzības mehānismi un skaidri definētas atbildības sistēmas, lai nodrošinātu atbilstību noteikumiem un auditiem.

Mākslīgā intelekta patiesības gads: no pilotprojekta līdz ietekmei uz peļņu

Pēc vairāku gadu pilotprojektiem un koncepcijas testēšanas mākslīgais intelekts saskaras ar nopietnu pārbaudījumu . CIO un izpilddirektori palielina spiedienu: katram mākslīgajā intelektā ieguldītajam eiro ir jāpierāda konkrēta ietekme uz ieņēmumiem, izmaksu samazināšanu, risku mazināšanu vai jauniem biznesa modeļiem. Futūristiskas vīzijas dod ceļu ļoti prozaiskiem jautājumiem: cik tas maksā, ko tas piedāvā un kurš ir atbildīgs, ja tas neizdodas?

Lielākie konsultāciju uzņēmumi un analītiķi ir vienisprātis, ka uzmanības centrā vairs nav atsevišķi eksperimenti, bet gan uzņēmuma mēroga ieviešana . Galvenais vairs nav "uzkrītošs lietošanas gadījums", bet gan uz datiem balstīta digitālā biznesa steka izveide ar apvienotiem datu tīkliem, stabilām integrācijām, novērojamību, drošību un patiesu cilvēka un mākslīgā intelekta "ķīmiju", kas veicina uzticēšanos un ilgtspējīgu ieviešanu.

Skaitļi sāk apstiprināt šo tendenci: arvien lielākam organizāciju skaitam jau ir mākslīgajam intelektam gatavas lietojumprogrammas ražošanas procesā , ievērojami uzlabojot darbības efektivitāti un samazinot laiku līdz nonākšanai tirgū. Taču parādās arī skaidri ierobežojumi: FOMO (bailes no kaut kā nokavēšanas) fenomens ir novedis pie daudzu projektu uzsākšanas bez pamatota biznesa pamatojuma, un 2026. gads būs gads, kas noteiks, kuras iniciatīvas izdzīvos un kuras tiks atmestas nepietiekamas ieguldījumu atdeves dēļ.

Turklāt Eiropas, Tuvo Austrumu un Āfrikas reģiona izpilddirektori pieprasa taustāmus vērtības pierādījumus, pirms apstiprina jaunus mākslīgā intelekta projektus . Prioritātes mainās no vienkāršas individuālās produktivitātes uzlabošanas uz biznesa modeļu inovācijām, procesu pārveidošanu un organizācijas noturību. Paredzams, ka mākslīgais intelekts radīs radošumu, jaunus pakalpojumus un dažādus vadības veidus, kas radīs arī spriedzi darba vietā un, visticamāk, lielāku pārstrukturēšanu un atlaišanu noteiktās lomās.

Šajā lēcienā galveno lomu spēlēs mākslīgā intelekta aģenti . Paredzams, ka ievērojams skaits lielu uzņēmumu integrēs aģentus savās novērošanas un drošības platformās, lai automatizētu politikas ieviešanu, samazinātu pārkāpumus un uzturētu atbilstību normatīvajiem aktiem. Ja mākslīgais intelekts šajā ciklā neuzrādīs izmērāmus rezultātus, daudzas organizācijas palēninās savas investīcijas un koncentrēsies uz iniciatīvām, kas sniedz skaidrus ieguvumus.

Kā mākslīgais intelekts pārraksta programmatūru, mākoņpakalpojumus un darbības

Mākslīgais intelekts ietekmē ne tikai biznesa lietojumprogrammas, bet arī pārveido pašu programmatūras izstrādi . Tradicionālā programmēšana, kuras pamatā ir koda rindiņu rakstīšana, dod ceļu modelim, kurā izstrādātāji izsaka nodomus, bet mākslīgais intelekts ģenerē un uztur komponentus. Tas saīsina piegādes ciklus, uzlabo kvalitāti un atbrīvo cilvēku komandas, lai tās varētu koncentrēties uz arhitektūras dizainu, drošību, pārvaldību un aģentu koordināciju.

Šī “programmatūras pārbūve” prasa jaunus pārvaldības ietvarus, cilvēku uzraudzību un kvalitātes kontroli , lai novērstu ievainojamības, plaši izplatītas kļūdas un pārmērīgu atkarību no SaaS pakalpojumu sniedzējiem. Vienlaikus tā paver durvis pielāgojamāku un suverēnāku sistēmu veidošanai, samazinot atkarību no konkrētām sistēmām un dodot priekšroku pielāgotiem produktiem atvērtās, saliekamās platformās.

Paralēli mākonis ieiet 3.0 fāzē, kurā hibrīda, daudzmākoņa, privātā un suverēnā mākoņarhitektūra pastāv līdzās kā norma . Liela mēroga mākslīgais intelekts nevar paļauties tikai uz tradicionālo publisko mākoni; tam ir nepieciešamas izkliedētas arhitektūras, ļoti zema latentuma un perifērijas skaitļošana, kas ir koordinēta ar datu centriem. Milzīgi traucējumi un ģeopolitiskā spriedze mudina organizācijas izvēlēties daudzmākoņa, suverēnas un piegādātāju diversifikācijas stratēģijas.

Uzņēmumu sistēmas arī attīstās no vienkāršām ierakstu krātuvēm uz aktīvām, intelektiskām darbību sistēmām . Pateicoties mākslīgā intelekta aģentiem, kas iestrādāti galvenajos procesos (finansēs, piegādes ķēdē, personāla vadībā, klientu apkalpošanā), uzņēmumi var pāriet no izolētām automatizācijām uz visu vērtību ķēžu vadīšanu ar nepārtrauktu uzraudzību, izņēmumu risināšanu un uz datiem balstītiem adaptīviem uzlabojumiem.

Tas viss ir daļa no skaidras tendences: tehnoloģija vairs nav neatkarīgu komponentu kopums, bet gan integrēta “uzņēmuma operētājsistēma ”. Konkurences priekšrocības vairs neradīsies no lielāka projektu skaita, bet gan no tā, ka tiks nodrošināts, ka mākslīgais intelekts, automatizācija, API, mākoņdatošana, drošība, novērojamība un dati darbojas kopā kā saskaņots veselums, kas tiek pārvaldīts un saskaņots ar biznesa rādītājiem.

Pārvaldība, regulējums un tehnoloģiskā suverenitāte: mākslīgais intelekts mikroskopā

Normatīvā vide kļūst stingrāka un ieņem centrālo vietu . Tādi noteikumi kā Eiropas Mākslīgā intelekta likums, NIS2, DORA, CRA, CSRD un citi nozarei specifiski noteikumi pārveidos pārvaldību, risku un drošību no "labākās prakses" par darbības priekšnoteikumiem. Uzņēmumiem būs rūpīgi jādokumentē dati, ko tie izmanto, modeļi, ko tie izmanto, un automatizēto lēmumu loģika.

Mākslīgā intelekta pārvaldība attīstās adaptīvu modeļu virzienā, kuru pamatā ir mākslīgā intelekta TRiSM (uzticības, riska un drošības pārvaldība) , kas apvieno politikas, kontroles, procesus un rīkus, lai reāllaikā uzraudzītu neobjektivitāti, halucinācijas, datu noplūdes, ļaunprātīgu izmantošanu un veiktspējas novirzes. Eiropā spriedze starp inovācijām un atbilstību būs intensīva: pārmērīga stingrība varētu kavēt konkurētspēju salīdzinājumā ar mazāk regulētiem reģioniem.

Šajā scenārijā tehnoloģiskā suverenitāte, kas tiek saprasta kā “noturīga savstarpēja atkarība”, iegūst nozīmi . Tā vietā, lai tiektos pēc absolūtas autonomijas (kas ir nereāli hipersavienotā pasaulē), valdības un uzņēmumi koncentrējas uz kritisko digitālās vērtības ķēdes slāņu kontroli: pusvadītājiem, datiem, mākslīgā intelekta modeļiem, suverēnām mākoņinfrastruktūrām un atvērtiem standartiem, kas ļauj nemanāmi mainīt pakalpojumu sniedzējus.

Federēta datu pārvaldība kļūst arī par modeli informācijas apmaiņai starp organizācijām, neatsakoties no datu suverenitātes vai fiziski necentralizējot krātuves. Šī pieeja apvienojumā ar saliekamām arhitektūrām un precīzi definētām API ir būtisks tehniskais nodrošinātājs aģentu ekosistēmām, kas sadarbojas, droši un auditējami izplatītos datos.

Tiešās sekas ir tādas, ka daudzos gadījumos tehnoloģiju ieviešanas temps palēnināsies , bet pretī palielināsies juridiskā noteiktība, izsekojamība un uzticēšanās. Tirgus sāks skaidrāk nošķirt nopietnu, auditējamu un atbilstošu programmatūru no "dūmu un spoguļu" risinājumiem, kas neiztur stingru regulatīvo pārbaudi.

Drošība, identitātes un klusā atvadīšanās no parolēm

Arī kiberdrošība nonāk dziļu pārmaiņu fāzē . Uzbrukumu mērogs, ātrums un sarežģītība neļauj uzturēt tikai reaktīvu modeli, kas balstīts uz manuālu analīzi. Aizsardzība sāk darboties "mašīnas ātrumā", paļaujoties uz mākslīgo intelektu (AI), lai atklātu anomālijas, korelētu notikumus un organizētu automatizētas atbildes, kamēr cilvēku komandas koncentrējas uz stratēģiju, pārvaldību un sarežģītu incidentu pārvaldību.

Piekļuves līmenī identitāte kļūst par jauno drošības perimetru . SaaS lietojumprogrammu izplatība, izkliedētais darbs un visuresošā savienojamība rada nepieciešamību centralizēt aizsardzību ap lietotājiem, ierīcēm un pakalpojumiem, nevis perimetra tīkliem. Nulles uzticēšanās attīstās uz kontekstuāliem un proaktīviem modeļiem, kur katra piekļuve tiek nepārtraukti pārbaudīta, pamatojoties uz uzvedību, atrašanās vietu, risku un resursu jutīgumu.

Viena no redzamākajām pārmaiņām lietotāja līmenī būs pakāpeniska tradicionālās paroles izzušana . Paroles, kuru pamatā ir publiskās atslēgas kriptogrāfija, kļūs par galveno autentifikācijas metodi: privātā atslēga paliek lietotāja ierīcē un tiek atbloķēta, izmantojot biometriskos datus (pirkstu nospiedumus, sejas atpazīšanu), savukārt serveris saņem tikai matemātisku identitātes apliecinājumu, padarot lielāko daļu pikšķerēšanas uzbrukumu, kuru pamatā ir akreditācijas datu zādzība, neefektīvus.

Šo evolūciju papildina daudz attīstītāki identitātes un piekļuves pārvaldības (IAM) modeļi , kā arī pastiprināta drošība programmatūras piegādes ķēdē un attiecībās ar ārējiem piegādātājiem. Trešo pušu uzraudzība, nepārtrauktas revīzijas un līgumiskas vienošanās ar kiberdrošības garantijām būs izšķirošas, lai novērstu pārkāpumus no ārējiem vektoriem.

API pirmās arhitektūras, hiperautomatizācija un “pakalpojums kā programmatūra”

Integrācija kļūst par stratēģisku apsēstību . Tādas nozares kā banku darbība, apdrošināšana, enerģētika, mazumtirdzniecība, veselības aprūpe un publiskais sektors ik dienas secina, ka tehnoloģiskā sadrumstalotība un izolētas mantotas sistēmas ir vieni no lielākajiem šķēršļiem inovācijām. Atbilde uz to ir plaša API-primāru arhitektūru un integrācijas platformu ieviešana, kas ļauj uzņēmumiem savas iespējas izmantot kā atkārtoti izmantojamus pakalpojumus.

Vienlaikus hiperautomatizācija kļūst par praktisku veidu, kā palielināt efektivitāti, nepalielinot infrastruktūru . Apvienojot mākslīgo intelektu, RPA, BPM, API, analītiku un orķestrēšanu, organizācijas pāriet no atsevišķu robotprogrammatūru veidošanas margināliem procesiem un virzās uz visaptverošām programmām, kas automatizē pilnīgas darbplūsmas, īpaši regulētās nozarēs, kur manuālas kļūdas ir dārgas.

Šīs pārmaiņas pavada jauns programmatūras patēriņa modelis, ko varētu saukt par "pakalpojumu kā programmatūru ". Papildus klasiskajam maksas par licenci vai SaaS modelim par katru lietotāju parādās shēmas, kurās norēķini tiek veikti, pamatojoties uz rezultātiem: par apstrādāto dokumentu, par saskaņoto darījumu, par pabeigto uzdevumu vai par automātiski atrisinātu atbalsta gadījumu. IT kanālam tas paver biznesa iespējas, kas vērstas uz izmērāmiem rezultātiem, kas atbilst klienta mērķiem.

Turklāt ERP un citas pamatsistēmas attīstās par "aktīvām" versijām, kurām palīdz aģentūru mākslīgais intelekts . Daudzi administratīvās funkcijas (grāmatvedība, rēķinu izrakstīšana, saskaņošana, dokumentu pārvaldība) tiek gandrīz pilnībā automatizētas, atbrīvojot darbiniekus, lai viņi varētu koncentrēties uz izņēmumu pārvaldību un stratēģisku lēmumu pieņemšanu. Tie nav "uzņēmumi bez cilvēkiem", bet gan organizācijas, kurās cilvēku talants ir koncentrēts tur, kur tas sniedz vislielāko vērtību.

Arvien vairāk popularitāti gūst arī izstrādes demokratizācija, izmantojot platformas ar zemu koda un bez koda , ļaujot biznesa vienībām veidot savas lietojumprogrammas un darbplūsmas IT pārvaldībā. Tas paātrina iekšējo inovāciju, lai gan tam ir nepieciešamas ļoti skaidras drošības, kvalitātes un atbilstības sistēmas, lai novērstu nekontrolējamu "ēnu IT".

Infrastruktūra, enerģija un GreenOps: mākslīgā intelekta fiziskās robežas

Mākslīgā intelekta uzplaukums noved pie infrastruktūras robežām . Modeļu masveida apmācība un izvietošana prasa milzīgu skaitļošanas jaudu un dzesēšanas jaudu, izceļot resursu, kas iepriekš tika uzskatīts par pašsaprotamu: enerģiju. Tehnoloģiju saruna sāk pāriet no "cik parametru ir modelim" uz "cik vatu tas patērē uz vienu ģenerēto vērtības vienību".

Aparatūras līmenī neironu procesors (NPU) kļūst par standarta specifikāciju datoros un mobilajās ierīcēs . Ar mākslīgo intelektu (AI) aprīkoti datori vairs nebūs augstākās klases piedāvājums, bet gan pamatprasība, jo aģentu un modeļu lokāla palaišana samazina latentumu, uzlabo privātumu un daļēji atvieglo mākoņa slodzi. Jauninot galddatorus vai klēpjdatorus, AI skaitļošanas iespējas būs tikpat svarīgas kā RAM vai krātuve.

Pieprasījums pēc augstas veiktspējas DRAM un NAND zibatmiņas mākslīgā intelekta datu centriem rada sasprindzinājumu piegādes ķēdē un paaugstina komponentu cenas . Ražotāji prioritāti piešķir serveru ražošanas līnijām, nevis patērētāju ierīcēm, kas gala lietotājiem varētu izraisīt augstākas cenas vai krājumu ierobežojumus lielas ietilpības atmiņas sistēmām.

Šajā kontekstā GreenOps pieeja mākoņpakalpojumu un infrastruktūras pārvaldībai uzņem apgriezienus . Vairs nepietiek tikai ar finanšu izmaksu optimizāciju; jāņem vērā arī oglekļa pēdas nospiedums, efektīva resursu izmantošana un atbilstība ESG mērķiem. Ilgtspējība kļūst par kritisku CIO galveno darbības rādītāju (KPI), un tehnoloģiju līderiem ir jāpamato katra patērētā kilovatstunda, līdzsvarojot darba slodzi starp mākoņpakalpojumiem, perifērijas risinājumiem un lokālajām sistēmām.

Tam klāt nāk inovācijas enerģijas uzkrāšanā, piemēram, silīcija anoda baterijas un pirmās komerciālās cietvielu lietojumprogrammas masveida patēriņam. To augstākais enerģijas blīvums ļaus mobilajām ierīcēm ar divu dienu akumulatora darbības laiku reālā vidē un vieglākām elektroautomobiļiem ar lielāku nobraucamo attālumu, kā arī atbalstīs īpaši ātru uzlādi ar mazāku degradāciju, tādējādi mazinot bažas par nobraucamo attālumu.

Uzlabota savienojamība: WiFi 7 un tiešs satelīta pārklājums

Tīkli arī veic kvalitatīvu lēcienu, lai atbalstītu šo jauno digitālo pakalpojumu slāni . WiFi 7 kļūs par dominējošo standartu maršrutētājiem, viedtālruņiem un klēpjdatoriem ne tikai tā tiešā ātruma, bet arī arhitektūras izmaiņu, piemēram, Multi-Link Operation (MLO), dēļ, kas ļauj vienlaikus izmantot vairākas joslas, samazinot latentumu un uzlabojot stabilitāti pat mājās, kas ir pārsātinātas ar ierīcēm.

Līdz ar šo attīstību 1 Gb/s optiskās šķiedras savienojumus vairs neierobežos vecāki Wi-Fi tīkli . 8K straumēšana, jauktā realitāte, mākoņspēles un ieskaujoša pieredze būs pieejama bez pastāvīgiem pārtraukumiem, pastiprinot priekšstatu, ka tīkls "vienkārši darbojas" — tas ir būtiski, jo arvien vairāk kritisku darbību ir atkarīgas no bezvadu savienojuma. Lai uzzinātu, kā attīstās mājas savienojamība, ieteicams iepazīties ar visaptverošu ADSL un optiskās šķiedras savienojumu rokasgrāmatu.

Paralēli sākas tiešās saziņas ar mobilo sakaru pakalpojumu komerciāla ieviešana, kas ļauj mobilajiem tālruņiem tieši izveidot savienojumu ar zemās Zemes orbītas satelītiem . Sākotnēji uzmanības centrā bija ziņojumapmaiņa un ārkārtas saziņa apgabalos bez zemes pārklājuma (kalnos, jūrā, attālos lauku apvidos), taču tas iezīmē mūsdienās pazīstamo "bez signāla" zonu beigu sākumu.

Jaunie modemi spēs automātiski pārslēgties starp mobilo sakaru torņiem un satelītiem, garantējot minimālo pakalpojumu līmeni pat nelabvēlīgos apstākļos. IT kanālam tas paver iespējas attālinātos lietu interneta risinājumos, izkliedētā uzraudzībā un kritiski svarīgos reāllaika pakalpojumos tādās nozarēs kā loģistika, enerģētika, transports un drošība.

Atsauces gadījumi un galveno IKT dalībnieku pozicionēšana

Lieli IKT uzņēmumi veic pasākumus, lai sagatavotos šim jaunajam scenārijam . Koplietotās infrastruktūras operatori, piemēram, torņu un telekomunikāciju tīklu pārvaldnieki, iegulda līdzekļus progresīvā automatizācijā, reāllaika datu analītikā un sadarbībā ar mākslīgā intelekta pakalpojumu sniedzējiem, lai uzlabotu savu aktīvu noturību pret laikapstākļiem un satiksmes palielināšanos.

Integrētie telekomunikāciju operatori īsteno daudzgadu stratēģiskos plānus tīklu modernizācijai, pakāpeniskai atteikšanās no mantotajām tehnoloģijām un mākslīgā intelekta izmantošanai darbību automatizēšanai, pakalpojumu hiperpersonalizēšanai un klientu pieredzes uzlabošanai. Mērķis ir ievērojami samazināt darbības izmaksas, palielināt B2B ieņēmumus un pozicionēt sevi kā līderus kiberdrošības, mākoņdatošanas un lietišķā mākslīgā intelekta jomā.

Lieli globāli konsultāciju uzņēmumi savukārt piedāvā tādus ietvarus kā TechnoVision, lai palīdzētu organizācijām pieņemt tehnoloģiju lēmumus, pamatojoties uz biznesa kritērijiem . Viņu vēstījums ir skaidrs: ģeneratīvajam mākslīgajam intelektam un aģentīvajam mākslīgajam intelektam jābūt integrētiem noturīgās arhitektūrās, īpašu uzmanību pievēršot datu pārvaldībai, tehnoloģiskajai suverenitātei un procesu pārveidošanai, lai nodrošinātu intelektiskas darbības.

Citi uzņēmumi, kas specializējas modernizācijā, sadarbspējā un hiperautomatizācijā, uzstāj, ka galvenais vairs nav vienkārši pievienot vairāk rīku, bet gan integrēt, pārvaldīt un mērogot tos ar disciplīnu . Uzņēmuma arhitektūra, API, novērojamība, finanšu operācijas un risku pārvaldība vairs nav "tehniskas detaļas", bet gan ir kļuvušas par kritiskiem nosacījumiem mākslīgajam intelektam un automatizācijai, lai izvairītos no iestrēgšanas bezgalīgās pilotprogrammās.

Reģionālie konsultāciju uzņēmumi un biznesa risinājumu sniedzēji uzsver arī konkrētai jomai paredzētu mākslīgā intelekta modeļu konsolidāciju , kas spēj mazināt ilūzijas, pielāgoties nozares noteikumiem un optimizēt enerģijas patēriņu. Mazāki modeļi, kas pilnveidoti, izmantojot patentētus datus un specifisku terminoloģiju, pastāvēs līdzās lieliem, vispārējas nozīmes modeļiem, lai efektīvi apmierinātu dažādas vajadzības.

2026. gads iezīmē pagrieziena punktu IT kanāla, mākslīgā intelekta un biznesa attiecībās : mākslīgais intelekts kļūst par uzņēmumu arhitektūru mugurkaulu, mākonis kļūst izkliedētāks un suverēnāks, drošība virzās uz identitātes un proaktīvu noteikšanu, arhitektūras kļūst saliktas un API vadītas, un enerģija un ilgtspējība kļūst par dizaina ierobežojumiem. Organizācijas, kas var apvienot visus šos elementus vienotā sistēmā, ko atbalsta nobriedis, uz pārvaldītiem pakalpojumiem orientēts IT kanāls, būs tās, kas radīs konkurētspēju nākamajā desmitgadē.