- Aģentu mākslīgais intelekts, aktīvas ERP sistēmas un inteliģentas darbības paceļ automatizāciju tālāk par tērzēšanas robotiem un klasisko RPA.
- Mākonis 3.0, perifērijas skaitļošana un lokālā skaitļošana ar neironu procesoriem atbalsta arvien prasīgākus mākslīgā intelekta modeļus ar stingriem enerģijas ierobežojumiem.
- Ilgtspējība, paredzamā drošība un datu pārvaldība kļūst par stratēģiskiem pīlāriem mākslīgā intelekta ieviešanai ar pārliecību.
- Uzlabota savienojamība, fiziskā mākslīgā intelekta tehnoloģijas un jaunas, saliekamas arhitektūras pārveido rūpniecību, mājas un CIO lomu uzņēmējdarbībā.
Līdz 2026. gadam tehnoloģijas vairs nebūs spīdīga rotaļlieta un kļūs par kritisku infrastruktūru, ko mērīs pēc veiktspējas, izmaksām un riska . Daudzi no jaunākā inovāciju viļņa solījumiem, īpaši mākslīgā intelekta, mākoņdatošanas un savienojamības jomā, beidzot pamet eksperimentālo fāzi un kļūst par uzņēmumu, rūpniecības un mājsaimniecību ikdienas darbības sastāvdaļu, ko apliecina mākslīgais intelekts kā starpnozaru un stratēģiska svira.
Organizācijām būs jāpieņem daudz nobriedušāki lēmumi: kādu mākslīgo intelektu izvietot, kur vadīt darba slodzes, kā aizsargāt datus, cik daudz enerģijas patērēt un kurš uzņemas atbildību, ja autonoma sistēma pieņem sliktu lēmumu . 2026. gads nebūs "tikai vēl viens ažiotāžas gads", bet gan brīdis, kad apvienosies aģentūru mākslīgais intelekts, hiperautomatizācija, paredzošā kiberdrošība, stingri noteikumi un jaunas infrastruktūras (no WiFi 7 līdz tiešam satelītu savienojumam).
Aģentu mākslīgais intelekts un mākslīgā intelekta aģenti: no sarunas ar mašīnām līdz darba deleģēšanai tām
Attiecības ar mākslīgo intelektu fundamentāli mainās: mēs virzāmies tālāk par modeli "jautā tērzēšanas robotam" un uzticam pilnīgus uzdevumus autonomiem aģentiem, kas plāno un rīkojas . Šīs sistēmas vairs ne tikai ģenerē tekstu vai attēlus; tās izveido savienojumu ar kalendāriem, CRM, ERP, maksājumu vārtejām un loģistikas sistēmām, lai veiktu pilna cikla darbplūsmas — šī evolūcija tiek analizēta, aplūkojot atšķirības starp Claude, ChatGPT un Gemini.
Korporatīvajā sektorā mēs redzēsim specializētus aģentus, kas pārvalda krājumus, uzrauga enerģijas patēriņu, koordinē mārketinga kampaņas un pielāgo loģistikas maršrutus. Viņu autonomiju noteiks biznesa noteikumi, detalizētas atļaujas un cilvēka vadīti uzraudzības mehānismi, kas ierobežo risku kritiski svarīgos procesos, bet ļauj viņiem brīvību atkārtotos vai mazas ietekmes uzdevumos. Lai nodrošinātu nemanāmu integrāciju, viņi izveido savienojumu ar kalendāriem, klientu attiecību pārvaldības (CRM), uzņēmumu pārvaldības (ERP) sistēmām un citām digitālajām sistēmām.
Personīgā līmenī aģenti darbosies kā asistenti, pieņemot lēmumus mūsu vietā: sākot ar ceļojumu rezervēšanu un beidzot ar grafiku pārkārtošanu negaidītu notikumu gadījumā vai tikšanās laiku izmaiņu apspriešanu ar citiem aģentiem. Lietotāji vairs "nerunās" ar mākslīgo intelektu, lai noteiktu mērķus un piešķirtu atļaujas lietotnēm un datiem — līdzīga pāreja kā ChatGPT pielāgošana konkrētiem uzdevumiem . Tas paver milzīgas produktivitātes iespējas, bet rada arī jaunus operacionālus, juridiskus un privātuma riskus.
2026. gadā galvenais uzdevums būs šī aģentu mākslīgā intelekta standartizācija ļoti specifiskās jomās: finansēs, atbalstā, loģistikā, enerģijas patēriņā un apkopē . Mēs vēl neredzēsim vispārējas nozīmes aģentus, kas spēj pārvaldīt visu uzņēmumu, bet gan ekspertu aģentu konstelāciju, kas savstarpēji koordinēsies, izmantojot jaunus aģentu savstarpējās komunikācijas standartus (A2A) un specifiskas arhitektūras, kas jau pazīstamas kā "Agentlakes".
Šīs arhitektūras balstās uz federētu datu pārvaldību: dati netiek koncentrēti vienā centralizētā krātuvē, bet gan tiek kontrolēti koplietoti vairākās jomās un organizācijās, nezaudējot datu suverenitāti . Tādā veidā dažādi aģenti — no dažādiem piegādātājiem un modeļiem — var koordinēti strādāt ar izkliedētu informāciju, samazinot izolētus datus un izvairoties no pārmērīgas atkarības no viena piegādātāja. Šī pieeja un tās izaicinājumi ir aplūkoti ziņojumos par programmatūras pasauli.
Aktīva ERP un inteliģentas darbības: no pasīva ieraksta līdz lēmumu pieņemšanas mehānismam
Tradicionālās uzņēmumu resursu plānošanas (ERP) sistēmas vairs nav "melnās kastes", kurās tiek reģistrēti tikai darījumi. Vecā pasīvā ERP sistēma pārtop par aktīvu ERP jeb inteliģentu operāciju sistēmu, ko vada galvenajos procesos integrēti mākslīgā intelekta aģenti . Vairs nav runa par datu ievadīšanu pārskatu ģenerēšanai, bet gan par pašas sistēmas noviržu noteikšanu un darbību veikšanu.
Līdz 2026. gadam šīs aktīvās ERP sistēmas spēs identificēt krājumu trūkumu, rēķinu izrakstīšanas anomālijas, piegādes ķēdes kavējumus un izmaksu neatbilstības, un, pamatojoties uz iepriekš definētiem noteikumiem, automātiski ierosināt vai veikt korektīvas darbības : ģenerēt pasūtījumus, pārplānot piegādes, koriģēt cenas vai eskalēt problēmas. Cilvēkresursu personāls savu uzmanību pievērsīs izņēmumu pārvaldībai un stratēģijai, nevis atkārtotiem uzdevumiem.
Šīs pārmaiņas saskan ar "viedās darbības" pieaugumu, kā to apraksta lielie konsultāciju uzņēmumi: par sistēmas kodolu kļūst procesi, nevis lietojumprogrammas. Mākslīgā intelekta aģenti tiek integrēti visā vērtību ķēdē — finansēs, personāla vadībā, klientu apkalpošanā, loģistikā —, lai uzraudzītu, optimizētu un vadītu pilnīgas darbplūsmas. Automatizācija vairs nav lokalizēts ielāps, bet gan starpfunkcionāls slānis, kas pastāvīgi attīstās. Plašāku kontekstu un analīzi var atrast profesionālajās tehnoloģiju ziņās.
Organizatoriskās sekas ir dziļas: arī programmatūras izstrāde mainās. Mākslīgais intelekts pārņem programmatūras dzīves ciklu, automatizējot visu, sākot no koda ģenerēšanas līdz testēšanai, ieviešanai un uzturēšanai. Izstrādātāji pāriet no rakstīšanas pa rindām uz prasību izteikšanu un modeļu ģenerētā uzraudzīšanu , arvien lielāku uzmanību pievēršot arhitektūrai, aģentu koordinācijai, pārvaldībai un kvalitātei.
Superdatori, Mākonis 3.0 un perifērijas tehnoloģijas: skaitļošanas jauda visur
Mākslīgā intelekta (MI) paplašināšanās noved pie tradicionālās uz centrālajiem procesoriem balstītās infrastruktūras robežām. Organizācijas secina, ka to mantotās sistēmas vairs nevar atbalstīt arvien sarežģītākus MI modeļus, paātrinot pāreju uz hibrīdarhitektūrām ar GPU, NPU un mikroshēmām, kas specializējas MI darba slodzēm.
Ļoti nedaudzi uzņēmumi būvēs savu superdatoru, taču praktiski visiem būs jāpiekļūst milzīgiem mākoņdatošanas pakalpojumiem . Tas iezīmē fāzes sākumu, ko daudzi dēvē par Mākoni 3.0: vidi, kurā līdzās pastāv publiskais mākonis, privātie mākoņi, daudzmākoņi, suverēna infrastruktūra un perifērijas skaitļošana, kas viss ir organizēts tā, it kā tā būtu viena intelektuāla platforma.
Šajā posmā mākslīgā intelekta darba slodzes tiek sadalītas atbilstoši latentuma, suverenitātes un izmaksu prasībām. Modeļi, kas prasa tūlītēju reaģēšanu vai maksimālu privātumu, tiek izvietoti tuvāk perifērijai vai ierīcē , savukārt apjomīga apmācība un sarežģītas simulācijas tiek veiktas specializētos datu centros. Rezultāts ir noturīgāka, bet daudz sarežģītāka tehniskā vide, ko pārvaldīt.
Paralēli tam arvien lielāku nozīmi iegūst perifērijas skaitļošana. Biznesa loģika vairs nav ierobežota ar monolītu aizmugursistēmu, bet gan ir sadalīta starp vieglām funkcijām, kas darbojas tuvu lietotājam, vārtejās, lietu interneta ierīcēs vai reģionālos mezglos. Tas ievērojami palielina veiktspēju un samazina atkarību no viena kļūmes punkta , taču tas prasa izstrādes komandām izprast izkliedētās datubāzes, iespējamo konsekvenci un bezserveru funkcijas ar ļoti stingriem laika un atmiņas ierobežojumiem.
Tomēr visai šai skaitļošanas jaudai ir arī negatīvs aspekts: enerģijas patēriņš. Mākslīgā intelekta datu centri tuvojas ilgtspējības robežām, un līdz 2026. gadam uzmanības centrā nonāks "efektivitāte uz vatu". Vājš posms vairs nebūs tikai mikroshēma, bet arī elektrotīkla un dzesēšanas sistēmu jauda , liekot pārskatīt arhitektūras, algoritmus un izvietošanas stratēģijas. Saistība starp mākslīgā intelekta izvietošanu un enerģijas ķēdi tiek aplūkota enerģijas ķēdes analīzēs rūpnieciskā vidē.
GreenOps, zaļais mākslīgais intelekts un ilgtspējība kā CIO KPI
Ilgtspējība vairs nav tikai skaista PowerPoint prezentācija; tā kļūst par stingru, operacionālu rādītāju tehnoloģiju līderiem . Eiropas noteikumi, piemēram, CSRD, pieprasa detalizētus ietekmes uz vidi ziņojumus, un mākslīgā intelekta eksplozija ir izcēlusi patiesās izmaksas, kas saistītas ar masīvu modeļu apmācību un skaitļošanas ziņā ietilpīgu infrastruktūru uzturēšanu.
Arvien populārāka kļūst GreenOps koncepcija: pieeja, kas apvieno mākoņdatošanas finanšu pārvaldību (FinOps) ar ietekmes uz vidi optimizāciju. Tā ietver reģionu, instanču veidu, akseleratoru un lietošanas modeļu izvēli, kas samazina gan enerģijas izmaksas, gan oglekļa pēdas nospiedumu , iekļaujot energoefektivitātes rādītājus pašā lietojumprogrammas dizainā.
Paralēli tam arvien vairāk popularitāti gūst zaļā mākslīgā intelekta (AI) izmantošana. Tā vietā, lai vienmēr izvēlētos arvien lielākus modeļus, organizācijas sāk novērtēt mazākus, efektīvākus modeļus (SLM), selektīvu apmācību un optimizētas secināšanas metodes . Mērķis ir skaidrs: sasniegt salīdzināmus vai labākus rezultātus ar ievērojami zemāku resursu patēriņu gan izmaksu, gan korporatīvās atbildības ziņā.
Šādā scenārijā nespēja optimizēt darbību pārstāj būt vienkārši slikta prakse un kļūst par šķērsli izaugsmei. Uzņēmumi, kas nespēj attaisnot katru patērēto vatu vai katru pārsūtīto gigabaitu, redzēs, ka to mērogošanas iespējas ir ierobežotas gan regulatīvā spiediena, gan tīras tirgus ekonomikas dēļ.
Sintētiskie dati, federālā pārvaldība un mākslīgā intelekta regulējums
Liela mēroga ģeneratīvās mākslīgās intelektas (MI) jau ir "aprijušas" ievērojamu daļu publiski pieejama noderīga satura, un vienlaikus tīmekļa kvalitāte pasliktinās surogātpasta, dezinformācijas un citu MI ģenerēta satura pieauguma dēļ. Šajā kontekstā modeļu apmācības turpināšana tikai ar reāliem interneta datiem samazina atdevi un palielina juridiskos riskus.
Atbilde slēpjas sintētisko datu intensīvā izmantošanā: mākslīgi radīti informācijas kopumi, kas paredzēti, lai simulētu reālās pasaules modeļus, tieši nepaļaujoties uz personas datiem. Tie var ietvert tekstus, attēlus, audio, slimības vēstures vai finanšu darījumus, kas ģenerēti kontrolētā veidā , ar mazākiem privātuma riskiem un spēju modelēt situācijas, kuras reālajā pasaulē ir grūti novērot.
Izaicinājums nav tik daudz tehnisks, cik epistemoloģisks: ja sintētiskie dati tikai atkārto pagātni, mākslīgais intelekts paliek iesprostots sava veida digitālā atbalsī; ja tas ir izstrādāts ar pietiekamu daudzveidību un statistisko precizitāti, tas var pavērt durvis uzvedībai , hipotēzēm un risinājumiem, kas nebija skaidri redzami sākotnējos datos . 2026. gads būs izšķirošs gads, lai pārbaudītu šīs robežas.
Tas viss notiek arvien prasīgāku regulatoru uzraudzībā. Ar tādiem regulējumiem kā Eiropas Mākslīgā intelekta likums un jaunajiem datu aizsardzības un intelektuālā īpašuma noteikumiem organizācijām būs precīzi jādokumentē, kādus datus tās izmanto, kā tās apmāca savus modeļus un kā tās auditē automatizētus lēmumus . Mākslīgā intelekta pārvaldība (AI TRiSM: uzticības, riska un drošības pārvaldība) kļūst par "vārtiem" jebkuram nopietnam projektam.
Šī pāreja uz regulējumu ietver lielāku birokrātiju un lēnākus apstiprināšanas procesus, taču tā arī filtrē troksni un liek nošķirt profesionālu programmatūru no pagaidu risinājumiem . Vidējā termiņā uzticēšanās un auditējamība būs tikpat svarīga kā modeļa precizitāte vai tehniskā veiktspēja.
Preventīva kiberdrošība, digitālā uzticēšanās un paroļu beigas
Līdz ar uzbrukumu virsmas eksponenciālo pieaugumu — vairāk mākslīgā intelekta, vairāk lietu interneta, vairāk hibrīdmākoņa — kiberdrošība vairs nevar atļauties būt reaktīva. Automatizēti uzbrukumi, pašatjaunojoša ļaunprogrammatūra un multimodālas sociālās inženierijas kampaņas neļauj cilvēku komandām manuāli pārvaldīt visus brīdinājumus.
2026. gada noteicošā tendence ir paredzošā aizsardzība: platformas, kas, pateicoties mākslīgā intelekta modeļiem, kas apmācīti ar milzīgu datplūsmas apjomu, žurnāliem un uzbrukumu modeļiem, atklāj anomālijas, pirms tās kļūst par faktiskiem ielaušanās gadījumiem . Saņemot aizdomīgu signālu, sistēmas izolē pakalpojumus, bloķē identitātes vai pielāgo piekļuves politikas reāllaikā, nepārtraucot darbību.
Vienlaikus konfidenciāla skaitļošana paplašina datu aizsardzību pat apstrādes laikā. Pateicoties aparatūras atbalstītām drošām enklāvām, informācija paliek šifrēta, kamēr lietojumprogramma to izmanto , ievērojami samazinot uzbrukuma virsmu. Lietojumprogrammu izstrāde nulles uzticēšanās vidēm kļūst obligāta: API, kas darbojas ar šifrētiem datiem, stingra privilēģiju atdalīšana un nepārtraukta uzvedības uzraudzība.
No gala lietotāja viedokļa mēs piedzīvojam vēsturiskas pārmaiņas: paroles sāk izzust otrajā plānā. Paroles, kuru pamatā ir ierīcē saglabāta publiskās atslēgas kriptogrāfija, kļūst par vēlamo autentifikācijas metodi . Privātā atslēga nekad neatstāj mobilo tālruni vai datoru un tiek atbloķēta, izmantojot biometriju; serveris saņem tikai matemātisku pierādījumu, padarot pikšķerēšanu bezjēdzīgu: nav paroles, ko nozagt.
Šī izmaiņu pakete pārveido kiberdrošību par uzņēmējdarbības noturības pamatelementu. Runa nav tikai par pārkāpumu novēršanu, bet gan par uzņēmējdarbības nepārtrauktības, reputācijas un atbilstības normatīvajiem aktiem nodrošināšanu vidē, kur katram drošības incidentam var būt sistēmiskas sekas.
Saliekamās arhitektūras, hiperautomatizācija un pakalpojums kā programmatūra
Lai mākslīgā intelekta aģenti varētu vadīt sarežģītus procesus, pamatā esošajai tehnoloģijai ir jābūt elastīgai. Arvien vairāk tiek izmantota saliekamā arhitektūra: sistēmas tiek veidotas kā iepakotu biznesa iespēju kopas , kas savienotas kopā kā LEGO klucīši, izmantojot standarta API.
Šī pieeja ļauj nomainīt, atjaunināt vai pārkonfigurēt moduļus, neietekmējot pārējo sistēmu, nodrošinot izmaiņu ātrumu, kas pilnībā atbilst aģentu mākslīgā intelekta vajadzībām. Aģentiem ir nepieciešama detalizēta piekļuve datiem un funkcijām ; stingra, monolīta arhitektūra kavē šo sakārtošanu.
Šis ir pamats, uz kura strauji attīstās hiperautomatizācija. Mēs nerunājam tikai par klasisko RPA, bet gan par mākslīgā intelekta, procesu orķestrētāju, aģentu un mākoņpakalpojumu kombināciju, kas apstrādā augstas vērtības uzdevumus, piemēram, dokumentu pārskatīšanu, koda ģenerēšanu vai pārveidošanu, incidentu triāžu, riska vērtēšanu un sarežģītu klientu apkalpošanu. Uzņēmumi sāk maksāt nevis par katru lietotāju, bet gan par katru automatizētu rezultātu — pāreju, ko daži definē kā "pakalpojumu kā programmatūru".
Tā vietā, lai vienkārši nolīgtu lietojumprogrammu, organizācijas nolīgst pilnībā automatizētus pakalpojumus: “tik daudz līgumu tiek pārskatīti mēnesī”, “tik daudz koda stundu audita”, “tik daudz apstrādātu prasību”. Programmatūra kļūst par digitālu montāžas līniju, kur cilvēki uzrauga un precizē, bet mašīnas izpilda.
Šī evolūcija prasa pārdefinēt darba pienākumus, rādītājus un izmaksu modeļus, taču tā arī atbrīvo cilvēku talantus analītiskākām, radošākām un stratēģiskākām lomām. CIO un uzņēmumu vadītājiem ir jādarbojas kā šī jaunā cilvēku, procesu un algoritmu sajaukuma arhitektiem.
Mākslīgā intelekta fizika, sadarbīgā robotika un robotu bari
Mākslīgais intelekts noteikti pamet ekrānus, lai apdzīvotu fizisko pasauli. Droni, mobilie roboti, autonomās rūpnieciskās sistēmas un mājsaimniecības ierīces apvieno sensorus, izpildmehānismus un mākslīgā intelekta modeļus, lai uztvertu, pieņemtu lēmumus un rīkotos reāllaikā . To daudzi jau sauc par "fizisko mākslīgo intelektu". Lai labāk izprastu to cilvēku profilus, kuri projektē un integrē šīs sistēmas, uzziniet, ko dara robotikas un digitālo sistēmu inženieris.
Rūpniecībā mēs redzēsim robotus pārvietojamies starp cilvēkiem noliktavās, ražotnēs un loģistikas centros, veicot atkārtotus, bīstamus vai nakts uzdevumus. Tradicionālie "koboti" joprojām ir visizturīgākā iespēja daudzās rūpnīcās, taču humanoīdie roboti sāk parādīties ļoti ierobežotās komerciālās izmēģinājuma programmās, īpaši tur, kur vide ir paredzēta cilvēkiem un visas infrastruktūras pārveidošana nebūtu jēgpilna.
Šie roboti, kas joprojām ir dārgi un relatīvi trausli, katru gadu uzlabojas motoriskajās prasmēs, manipulācijās un līdzsvarā. Tomēr īstā revolūcija radīsies no to integrācijas ar aģentūru mākslīgo intelektu: robotiem, kas spēj saņemt augsta līmeņa mērķus, plānot apakšuzdevumus, izmantot rīkus un koordinēt darbību ar citām sistēmām , izmantojot daudz mazāk detalizētu cilvēka uzraudzību.
Papildus individuāliem robotiem, pētījumi par robotu bariem paver durvis uz izkliedētām sistēmām ar kolektīvu intelektu : daudzi vienkārši roboti sadarbojas tādos uzdevumos kā pārbaude, apkope, loģistika vai izpēte. Šo baru apmācība un koordinēšana būs galvenais izaicinājums tādās nozarēs kā enerģētika, būvniecība un precīzā lauksaimniecība.
Iegremdējošā realitāte, viegls telpiskais skaitļošanas aprīkojums un virtuālās pasaules
Paplašinātās un virtuālās realitātes tehnoloģijas, kas gadiem ilgi šķita nolemtas tikai izklaidei, tagad veic lēcienu uz masveida pielietojumu izglītībā, apmācībā, dizainā, simulācijā un tirdzniecībā. Vieglākas, pieejamākas un savienotākas ieskaujošas pieredzes sāk iegūt noslieci uz uzņēmumiem un profesionālajām nozarēm.
Kamēr augstas klases austiņas turpina attīstīties, arvien plašāk izplatās arī "vieglās telpiskās skaitļošanas" risinājumi: diskrētas brilles ar tīklenes projekciju vai virziena audio, neinvazīvas neironu valkājamas ierīces (rokassprādzes, gredzeni, cimdi) un ierīces, kas spēj attēlot kontekstuālu informāciju, neaizsedzot skatu uz reālo pasauli . Pirmie lietotāji būs ļoti agrīni lietotāji, taču tie iezīmē attiecību sākumu ar tehnoloģiju, kas ir mazāk atkarīga no mobilā tālruņa ekrāna.
Paralēli izplatās pastāvīgas virtuālās pasaules, kur simulēti mākslīgie intelekti mijiedarbojas savā starpā un ar cilvēkiem , mācās, attīstās un testē stratēģijas, kas pēc tam tiek pārnestas uz fizisko pasauli. Tas ietekmē visu, sākot no produktu un pakalpojumu dizaina līdz komandas veidošanai, pilsētplānošanai un zinātniskajai pētniecībai.
Fiziskās realitātes, industriālo metaversu, noturīgā mākslīgā intelekta un kognitīvās robotikas saplūšana veido jaunu ekosistēmu, kurā robežas starp reālo un digitālo izplūst . 2026. gads iezīmē pagrieziena punktu, kad šie elementi vairs nav izolētas demonstrācijas un sāk tikt integrēti ražošanas procesos.
Uzlabota savienojamība: WiFi 7, Matter un Direct-to-Cell
Visai šai tehnoloģiskajai infrastruktūrai ir nepieciešami tīkli, kas spēj tikt līdzi. Mājās WiFi 7 standarts kļūst par jauno minimālo prasību. Pateicoties tādām metodēm kā MLO (Multi-Link Operation), ierīces vienlaikus izmanto vairākas joslas, lai samazinātu latentumu un palielinātu stabilitāti , nodrošinot 8K straumēšanu, jaukto realitāti un mākoņspēles bez sastrēgumiem vidē, kas ir pilna ar ierīcēm. Lai iegūtu norādījumus par mājas savienojamību, skatiet ADSL, optiskās šķiedras un mājas telefona pakalpojumu rokasgrāmatu.
Vienlaikus Matter protokols kļūst par savienoto māju "kopīgo valodu". Spuldzes, slēdzenes, sensorus, termostatus un ierīces neatkarīgi no zīmola var integrēt vienā lokālajā tīklā bez patentētām vārtejām vai ražotāja specifiskām lietotnēm . Viedā māja vairs nav mīkla, bet gan saskaņota infrastruktūra; saistība starp ierīcēm un pilsētu efektivitāti tiek apspriesta rakstos par viedajām ēkām.
Ārpus mājas sāk komerciāli ieviest tiešus satelītu savienojumus ar mobilo sakaru operatoriem. Mobilie tālruņi tieši izveido savienojumu ar zemās Zemes orbītas satelītiem, kad zemes pārklājums nav pieejams , sākotnēji ārkārtas ziņojumu un īsziņu sūtīšanai un pakāpeniski pamata datu pārraidei. Kartes "tukšās zonas" sarūk, un tam ir būtiska ietekme uz kritiski svarīgām darbībām, loģistiku, tūrismu un civilo aizsardzību.
Tuvākās nākotnes aparatūra: NPU, atmiņa un jaunas baterijas
Ekskluzīvo atkarību no mākoņpakalpojumiem mazina masveida neironu procesoru (NPU) ienākšana klēpjdatoros, galddatoros un viedtālruņos. Mākslīgā intelekta modeļu lokāla darbība samazina latentumu, uzlabo privātumu un atbrīvo datu centrus no darba slodzes . Līdz 2026. gadam mākslīgā intelekta paātrinājums ierīcē būs tikpat svarīgs kā pietiekama RAM vai krātuves apjoms.
Atmiņa kļūst par vēl vienu aktuālu problēmu. Pieprasījums pēc augstas veiktspējas DRAM un NAND mākslīgā intelekta serveriem rada spriedzi piegādes ķēdei, kā rezultātā pieaug cenas un samazinās lielas ietilpības patērētāju ierīču pieejamība . Piegādes un pieprasījuma likums sāk tieši ietekmēt patērētāju maciņus.
Tikmēr patērētāju tirgu sasniedz silīcija anoda baterijas un pirmās komerciālās cietvielu tehnoloģijas augstas klases ierīcēs. Šīs tehnoloģijas piedāvā ievērojami lielāku enerģijas blīvumu , ļaujot tāda paša izmēra tālruņiem darboties divas dienas reālā vidē vai vieglākām elektroautomašīnām ar lielāku nobraucamo attālumu.
Turklāt tie atbalsta īpaši ātru uzlādi ar mazāku degradāciju nekā pašreizējās ķīmiskās vielas, samazinot "akumulatora trauksmi" un veicinot intensīvākus savienoto ierīču, mobilo robotu vai izkliedēto sensoru lietošanas modeļus.
Tehnoloģiskā suverenitāte, atbilstība normatīvajiem aktiem un CIO stratēģiskā loma
Nestabilā ģeopolitiskā kontekstā tehnoloģiskā suverenitāte vairs nav abstrakts jēdziens, bet gan stratēģiska prioritāte valstīm, reģioniem un lieliem uzņēmumiem . Neviens nevar būt pilnībā pašpietiekams, taču ir iespējams izveidot "izturīgu savstarpējo atkarību": dažādojot kritiski svarīgos piegādātājus, ieguldot suverēnos mākoņos, vietējos mākslīgā intelekta modeļos, alternatīvās mikroshēmās un sadarbspējas sistēmās, kas ļauj netraucēti mainīt piegādātājus.
Šie kontroles centieni ir apvienoti ar pieaugošajām normatīvajām prasībām attiecībā uz privātumu, digitālo identitāti, uzticamības pakalpojumiem un intelektuālo īpašumu. Tādām nozarēm kā valsts pārvalde, finanses un veselības aprūpe ir jānodrošina, lai elektroniskā identitāte, digitālie paraksti un automatizētu lēmumu izsekojamība atbilstu stingriem standartiem , paļaujoties uz sertifikācijas iestādēm un uzlabotiem uzticamības pakalpojumiem.
Šādā scenārijā CIO vairs nav tikai sistēmu vadītājs un kļūst par digitālās uzticēšanās, darbības noturības un ilgtspējības arhitektu . Viņa lēmumi par ieguldījumiem mākslīgajā intelektā, hibrīdinfrastruktūrā, talantos, datu ētikā un pārvaldībā noteiks organizācijas spēju konkurēt tirgū, kur tehnoloģijas vairs nav "papildinājums", bet gan pats uzņēmuma mugurkauls.
2026. gada ainava apvieno briedumu un reiboni: mākslīgais intelekts pārstāj būt eksperiments un sāk veikt reālu darbu, infrastruktūra paplašinās no mākoņa līdz perifērijas un satelītiem, regulatori uzņem tempu, un enerģija kļūst par cietu valūtu; tiem, kas zina, kā apvienot mākslīgā intelekta aģentus, saliekamu arhitektūru, inteliģentas darbības, paredzamo drošību un ilgtspējību, būs konkurences priekšrocības, ar kurām būs grūti sacensties, savukārt pārējie atklās, ka improvizācija ar tehnoloģijām vairs nav lēta.
