- Agent AI i usługi zarządzane na nowo definiują kanał IT w kierunku modeli cyberodporności i mierzalnej wartości.
- Chmura 3.0, architektura oparta na API i hiperautomatyzacja przekształcają technologię w zintegrowany system operacyjny przedsiębiorstwa.
- Wdrażanie sztucznej inteligencji, danych i rozwiązań chmurowych jest uwarunkowane ładem korporacyjnym, regulacjami i suwerennością technologiczną, przy czym nacisk kładzie się na ryzyko i zgodność z przepisami.
- Presja związana z energią i zrównoważonym rozwojem napędza rozwój GreenOps, lokalnego przetwarzania danych z wykorzystaniem jednostek NPU i optymalizacji infrastruktury.
W tym kontekście mowa jest o cyberodporności, mniejszych, ale znacznie bardziej wyspecjalizowanych ekosystemach partnerskich, wzroście popularności modelu MSP, agentowej sztucznej inteligencji w środowiskach rzeczywistych, chmurze 3.0, GreenOps, federacyjnym zarządzaniu danymi, platformach natywnych dla sztucznej inteligencji, inteligentnych operacjach oraz wizji technologii jako bezpośredniego czynnika napędzającego konkurencyjność i suwerenność. Nadchodzi nie kolejny cykl szumu medialnego, ale moment na zademonstrowanie zwrotu z inwestycji i odporności.
Nowa era kanału IT: od odsprzedaży do zarządzanej cyberodporności
Kanał IT gwałtownie przesuwa się w kierunku cyberodporności jako podstawowej propozycji wartości. Jak wskazują menedżerowie kanałów wiodących dostawców usług ochrony danych i cyberbezpieczeństwa, rozmowy z klientami wykraczają poza tradycyjne „bezpieczeństwo i tworzenie kopii zapasowych”, obejmując szersze dyskusje na temat zapobiegania, wykrywania, zarządzania tożsamościami, skoordynowanego tworzenia kopii zapasowych i kompleksowego odzyskiwania danych, szczególnie w środowiskach hybrydowych, wielochmurowych i SaaS.
Ta złożoność oznacza, że żaden producent nie jest w stanie samodzielnie objąć całego spektrum , co napędza rozwój ekosystemów partnerskich opartych na większej współpracy. Rola globalnego integratora systemów (GSI), dystrybutora z wartością dodaną (VAR), a zwłaszcza dostawcy usług zarządzanych (MSP) zyskuje na znaczeniu, a MSP staje się motorem napędowym wzrostu w niszy cyberodporności. Firmy nie szukają już tylko produktów; chcą partnera, który bierze na siebie stałą odpowiedzialność za ich bezpieczeństwo.
Jednocześnie producenci stają się coraz bardziej selektywni w doborze partnerów . Liczba partnerów maleje, a jednocześnie pogłębia się współpraca z tymi, którzy mogą wykazać się dojrzałością usług, umiejętnością projektowania kompletnych rozwiązań i spójnością dostaw. Programy komercyjne, zachęty i zasoby są dostosowywane do modelu MSP , nagradzając tych, którzy oferują cyberodporność jako usługę oraz fachowe doradztwo w środowiskach hybrydowych, chmurowych i SaaS.
Ta zmiana oznacza, że partnerzy, którzy tkwią w prostym resellerstwie, narażeni są na realne ryzyko utraty znaczenia . Wartość przesuwa się w kierunku wiedzy, integracji i ciągłego zarządzania. Kanał, który oferuje cyberodporność, automatyzację i zarządzanie jako usługę, będzie kluczowym elementem długoterminowych strategii technologicznych swoich klientów.
Agentyczna sztuczna inteligencja: od chatbotów do systemów działających autonomicznie
Nasza relacja ze sztuczną inteligencją wkrótce ulegnie fundamentalnej zmianie . Do tej pory standardem były interfejsy konwersacyjne: prosisz o podsumowanie, tekst lub obraz, a system odpowiada. W nadchodzących latach model ten ustąpi miejsca sztucznej inteligencji opartej na agentach, w której systemy nie tylko odpowiadają, ale także autonomicznie wykonują złożone zadania, wchodząc w interakcje z aplikacjami, danymi i innymi usługami.
W praktyce oznacza to, że użytkownicy przestaną prosić o sugestie, a zaczną delegować zadania . Zamiast prosić chatbota o rekomendacje podróży, będą wydawać polecenia agentowi , który – z odpowiednimi uprawnieniami – odczyta kalendarz, porówna opcje lotów, zarezerwuje, zapłaci i wyśle potwierdzenia bez stałego nadzoru. Ten krok naprzód zwiększy produktywność, ale także zmniejszy dopuszczalny margines błędu i podniesie świadomość w zakresie bezpieczeństwa i odpowiedzialności.
Rynek już teraz organizuje się wokół dwóch głównych kategorii: platform i frameworków do tworzenia niestandardowych agentów oraz rozwiązań dostarczanych przez dostawców. Gracze tacy jak OpenAI, Google, Microsoft, Oracle, Amazon, Nvidia, Salesforce, Cisco i SAP oferują wszystko, od architektur do tworzenia agentów po agentów zaprojektowanych specjalnie do sprzedaży, wsparcia, automatyzacji procesów, obserwowalności czy zarządzania ryzykiem.
Co więcej, ekosystemy agentów zaczną komunikować się ze sobą za pomocą protokołów takich jak A2A (agent-do-agenta), umożliwiając rozproszone przepływy pracy, w których wielu agentów współpracuje w oparciu o współdzielone dane i korporacyjne interfejsy API. Ta autonomia nie będzie początkowo absolutna: kluczowe procesy będą podlegać solidnym mechanizmom nadzoru ludzkiego i jasno zdefiniowanym ramom odpowiedzialności, aby zapewnić zgodność z przepisami i audytami.
Rok prawdy dla sztucznej inteligencji: od pilota do wpływu na wynik finansowy
Po kilku latach projektów pilotażowych i testów koncepcyjnych, sztuczna inteligencja stoi przed poważnym wyzwaniem . Dyrektorzy ds. informatyki i prezesi firm wywierają coraz większą presję: każde euro zainwestowane w sztuczną inteligencję musi wykazać konkretny wpływ na przychody, redukcję kosztów, ograniczenie ryzyka lub nowe modele biznesowe. Futurystyczne wizje ustępują miejsca bardzo prozaicznym pytaniom: ile to kosztuje, co oferuje i kto ponosi odpowiedzialność, gdy zawiedzie?
Duże firmy konsultingowe i analitycy zgadzają się, że nacisk przesuwa się z izolowanych eksperymentów na wdrożenia na skalę korporacyjną . Kluczem nie jest już „efektowny przypadek użycia”, ale zbudowanie opartego na danych cyfrowego stosu biznesowego ze zintegrowanymi strukturami danych, solidnymi integracjami, możliwością obserwacji, bezpieczeństwem i autentyczną „chemią” między człowiekiem a sztuczną inteligencją, która sprzyja zaufaniu i zrównoważonej adopcji.
Liczby zaczynają potwierdzać ten trend: rosnący odsetek organizacji posiada już w produkcji aplikacje gotowe na AI , co przekłada się na znaczną poprawę efektywności operacyjnej i skrócenie czasu wprowadzania produktów na rynek. Pojawiają się jednak również wyraźne ograniczenia: zjawisko FOMO (strachu przed pominięciem) doprowadziło do uruchomienia wielu projektów bez solidnego uzasadnienia biznesowego, a rok 2026 będzie rokiem, w którym zadecyduje, które inicjatywy przetrwają, a które zostaną porzucone z powodu braku zwrotu z inwestycji (ROI).
Co więcej, prezesi w regionie EMEA domagają się namacalnych dowodów wartości przed zatwierdzeniem nowych projektów AI . Priorytety przesuwają się z prostej poprawy produktywności jednostek na innowacje w modelach biznesowych, transformację procesów i odporność organizacji. Oczekuje się, że AI wniesie kreatywność, nowe usługi i nowe sposoby zarządzania, co również będzie generować napięcia w miejscu pracy i prawdopodobnie więcej restrukturyzacji i zwolnień na niektórych stanowiskach.
Agenci AI odegrają kluczową rolę w tym przełomie . Oczekuje się, że znaczna liczba dużych przedsiębiorstw zintegruje agentów ze swoimi platformami obserwowalności i bezpieczeństwa, aby zautomatyzować egzekwowanie zasad, ograniczyć naruszenia i utrzymać zgodność z przepisami. Jeśli sztuczna inteligencja nie przyniesie wymiernych rezultatów w tym cyklu, wiele organizacji ograniczy inwestycje i skupi się na inicjatywach przynoszących wyraźne korzyści.
Jak sztuczna inteligencja zmienia oprogramowanie, chmurę i operacje
Sztuczna inteligencja wpływa nie tylko na aplikacje biznesowe, ale także transformuje sam proces tworzenia oprogramowania . Tradycyjne programowanie oparte na pisaniu linijek kodu ustępuje miejsca modelowi, w którym programiści wyrażają intencje, a sztuczna inteligencja generuje i utrzymuje komponenty. Skraca to cykle dostaw, poprawia jakość i pozwala zespołom ludzkim skupić się na projektowaniu architektury, bezpieczeństwie, zarządzaniu i koordynacji agentów.
Ta „przebudowa oprogramowania” wymaga nowych ram zarządzania, nadzoru ludzkiego i kontroli jakości , aby zapobiec podatnościom na ataki, powszechnym błędom i nadmiernemu uzależnieniu od dostawców SaaS. Jednocześnie otwiera to drogę do budowania bardziej elastycznych i suwerennych systemów, zmniejszając uzależnienie od jednego dostawcy i faworyzując produkty dostosowane do indywidualnych potrzeb na otwartych, komponowalnych platformach.
Równocześnie chmura wkracza w fazę 3.0, w której hybrydowe, wielochmurowe, prywatne i suwerenne architektury chmurowe współistnieją jako norma . Sztuczna inteligencja na dużą skalę nie może opierać się wyłącznie na tradycyjnej chmurze publicznej; wymaga rozproszonych architektur, bardzo niskich opóźnień i przetwarzania brzegowego skoordynowanego z centrami danych. Ogromne zakłócenia i napięcia geopolityczne popychają organizacje w kierunku strategii wielochmurowych, suwerennych i dywersyfikacji dostawców.
Systemy korporacyjne ewoluują również od prostych repozytoriów danych do aktywnych, inteligentnych silników operacyjnych . Dzięki agentom AI wbudowanym w kluczowe procesy (finanse, łańcuch dostaw, HR, obsługa klienta), firmy mogą przejść od izolowanych automatyzacji do koordynacji całych łańcuchów wartości, z ciągłym monitorowaniem, rozwiązywaniem wyjątków i adaptacyjnym doskonaleniem opartym na danych.
Wszystko to wpisuje się w wyraźny trend: technologia nie jest już zbiorem niezależnych komponentów, lecz zintegrowanym „systemem operacyjnym przedsiębiorstwa ”. Przewaga konkurencyjna nie będzie już wynikać z większej liczby projektów, ale z zapewnienia, że sztuczna inteligencja, automatyzacja, interfejsy API, przetwarzanie w chmurze, bezpieczeństwo, obserwowalność i dane będą ze sobą współdziałać jako spójna całość, zarządzana i dostosowana do wskaźników biznesowych.
Zarządzanie, regulacja i suwerenność technologiczna: sztuczna inteligencja pod lupą
Otoczenie regulacyjne staje się coraz bardziej rygorystyczne i zyskuje na znaczeniu . Przepisy takie jak europejska ustawa o sztucznej inteligencji (AI Act), NIS2, DORA, CRA, CSRD i inne regulacje sektorowe przekształcą zarządzanie, ryzyko i bezpieczeństwo z „najlepszych praktyk” w warunki niezbędne do prowadzenia działalności. Firmy będą musiały dokładnie dokumentować wykorzystywane dane, wdrażane modele oraz logikę stojącą za zautomatyzowanymi decyzjami.
Zarządzanie sztuczną inteligencją ewoluuje w kierunku adaptacyjnych modeli opartych na AI TRiSM (zarządzanie zaufaniem, ryzykiem i bezpieczeństwem) , które łączą polityki, mechanizmy kontroli, procesy i narzędzia do monitorowania w czasie rzeczywistym uprzedzeń, halucynacji, wycieków danych, nadużyć i odchyleń od wydajności. W Europie napięcie między innowacją a zgodnością będzie ogromne: nadmierna sztywność może utrudniać konkurencyjność w porównaniu z regionami o mniejszej regulacji.
W tym scenariuszu suwerenność technologiczna, rozumiana jako „odporna współzależność”, zyskuje na znaczeniu . Zamiast dążyć do absolutnej autonomii (nierealnej w hiperpołączonym świecie), rządy i firmy koncentrują się na kontrolowaniu kluczowych warstw cyfrowego łańcucha wartości: półprzewodników, danych, modeli sztucznej inteligencji, suwerennych infrastruktur chmurowych i otwartych standardów, które umożliwiają bezproblemową zmianę dostawców.
Federacyjne zarządzanie danymi staje się również modelem udostępniania informacji między organizacjami bez utraty suwerenności danych i fizycznej centralizacji repozytoriów. To podejście, w połączeniu z komponowalnymi architekturami i dobrze zdefiniowanymi interfejsami API, stanowi niezbędny element techniczny dla ekosystemów agentów, które współpracują w oparciu o bezpiecznie i audytowo rozproszone dane.
Bezpośrednią konsekwencją tego będzie spowolnienie tempa wdrażania technologii w wielu przypadkach , ale w zamian wzrośnie pewność prawna, identyfikowalność i zaufanie. Rynek zacznie wyraźniej rozróżniać poważne, audytowalne i zgodne z przepisami oprogramowanie od rozwiązań pozornych, które nie wytrzymują rygorystycznej kontroli regulacyjnej.
Bezpieczeństwo, tożsamości i ciche pożegnanie z hasłami
Cyberbezpieczeństwo również wkracza w fazę głębokich zmian . Skala, szybkość i wyrafinowanie ataków uniemożliwiają utrzymanie modelu czysto reaktywnego opartego na ręcznej analizie. Obrona zaczyna działać z „prędkością maszynową”, wykorzystując sztuczną inteligencję do wykrywania anomalii, korelowania zdarzeń i organizowania zautomatyzowanych reakcji, podczas gdy zespoły ludzkie koncentrują się na strategii, zarządzaniu i zarządzaniu złożonymi incydentami.
W warstwie dostępu tożsamość staje się nowym perymetrem bezpieczeństwa . Rozpowszechnienie aplikacji SaaS, praca rozproszona i wszechobecna łączność wymuszają centralizację ochrony wokół użytkowników, urządzeń i usług, a nie sieci perymetrycznych. Zero Trust ewoluuje w kierunku modeli kontekstowych i proaktywnych, w których każde wejście jest stale weryfikowane na podstawie zachowania, lokalizacji, ryzyka i wrażliwości zasobów.
Jedną z najbardziej widocznych zmian na poziomie użytkownika będzie stopniowy zanik tradycyjnych haseł . Klucze dostępu, oparte na kryptografii klucza publicznego, staną się podstawową metodą uwierzytelniania: klucz prywatny pozostaje na urządzeniu użytkownika i jest odblokowywany za pomocą biometrii (odcisk palca, rozpoznawanie twarzy), podczas gdy serwer otrzymuje jedynie matematyczny dowód tożsamości, co sprawi, że większość ataków phishingowych opartych na kradzieży danych uwierzytelniających stanie się nieskuteczna.
Tę ewolucję uzupełniają znacznie bardziej zaawansowane modele zarządzania tożsamością i dostępem (IAM) , a także wzmocnione zabezpieczenia w łańcuchu dostaw oprogramowania i u zewnętrznych dostawców. Nadzór zewnętrzy, ciągłe audyty oraz umowy z gwarancjami cyberbezpieczeństwa będą miały kluczowe znaczenie dla zapobiegania naruszeniom wynikającym z czynników zewnętrznych.
Architektury API-first, hiperautomatyzacja i „usługa jako oprogramowanie”
Integracja staje się strategiczną obsesją . Sektory takie jak bankowość, ubezpieczenia, energetyka, handel detaliczny, opieka zdrowotna i sektor publiczny codziennie przekonują się, że fragmentacja technologiczna i odizolowane systemy starszej generacji należą do największych przeszkód dla innowacji. Odpowiedzią na to jest powszechne wdrażanie architektur API-first i platform integracyjnych, które pozwalają firmom udostępniać swoje możliwości jako usługi wielokrotnego użytku.
Jednocześnie hiperautomatyzacja zyskuje na popularności jako praktyczny sposób skalowania wydajności bez konieczności rozbudowy infrastruktury . Łącząc sztuczną inteligencję, automatyzację procesów biznesowych (RPA), procesy biznesowe (BPM), interfejsy API, analitykę i orkiestrację, organizacje odchodzą od tworzenia odizolowanych botów dla marginalnych procesów na rzecz kompleksowych programów automatyzujących kompleksowe przepływy pracy, szczególnie w regulowanych sektorach, w których błędy manualne są kosztowne.
Tej zmianie towarzyszy nowy model konsumpcji oprogramowania, który moglibyśmy nazwać „usługą jako oprogramowaniem ”. Poza klasycznym modelem SaaS „płać za licencję” lub „za użytkownika”, pojawiają się schematy, w których rozliczenia oparte są na wynikach: za przetworzony dokument, za uzgodnioną transakcję, za wykonane zadanie lub za automatycznie rozwiązane zgłoszenie serwisowe. Dla kanału IT otwiera to możliwości biznesowe skoncentrowane na mierzalnych rezultatach, zgodnych z celami klienta.
Co więcej, systemy ERP i inne systemy bazowe ewoluują w kierunku wersji „aktywnych”, wspomaganych przez sztuczną inteligencję opartą na agentach . Wiele zadań back-office (księgowość, fakturowanie, uzgadnianie, zarządzanie dokumentacją) jest niemal całkowicie zautomatyzowanych, co pozwala pracownikom skupić się na zarządzaniu wyjątkami i podejmowaniu strategicznych decyzji. Nie są to „firmy bez ludzi”, lecz organizacje, w których ludzki talent koncentruje się tam, gdzie przynosi największą wartość.
Demokratyzacja rozwoju z wykorzystaniem platform low-code i no-code również zyskuje na popularności , umożliwiając jednostkom biznesowym tworzenie własnych aplikacji i przepływów pracy pod nadzorem IT. Przyspiesza to wewnętrzne innowacje, choć wymaga bardzo jasnych ram bezpieczeństwa, jakości i zgodności, aby zapobiec niekontrolowanemu „shadow IT”.
Infrastruktura, energia i GreenOps: fizyczne ograniczenia sztucznej inteligencji
Rozwój sztucznej inteligencji (AI) wykorzystuje infrastrukturę do granic możliwości . Masowe szkolenie i wdrażanie modeli wymaga ogromnej mocy obliczeniowej i wydajności chłodzenia, co uwypukla zasób, który wcześniej był uważany za oczywisty: energię. Dyskusja technologiczna zaczyna przesuwać się z pytania „ile parametrów ma model” na pytanie „ile watów zużywa na jednostkę wygenerowanej wartości”.
Na poziomie sprzętowym, NPU staje się standardem w komputerach PC i urządzeniach mobilnych . Komputery z obsługą sztucznej inteligencji (AI) nie będą już produktem premium, lecz podstawowym wymogiem, ponieważ lokalne uruchamianie agentów i modeli zmniejsza opóźnienia, poprawia prywatność i odciąża chmurę. Podczas modernizacji komputerów stacjonarnych lub laptopów, możliwości obliczeniowe AI będą równie ważne, jak pamięć RAM czy dysk.
Zapotrzebowanie na wysokowydajną pamięć DRAM i NAND flash dla centrów danych AI obciąża łańcuch dostaw i podnosi ceny komponentów . Producenci priorytetowo traktują linie produkcyjne serwerów nad urządzeniami konsumenckimi, co może skutkować wyższymi cenami lub ograniczeniami zapasów systemów pamięci o dużej pojemności dla użytkowników końcowych.
W tym kontekście podejście GreenOps do zarządzania chmurą i infrastrukturą zyskuje na popularności . Nie wystarczy już sama optymalizacja kosztów finansowych; należy również uwzględnić ślad węglowy, efektywne wykorzystanie zasobów i zgodność z celami ESG. Zrównoważony rozwój staje się kluczowym wskaźnikiem efektywności (KPI) dla dyrektorów ds. informatyki (CIO), a liderzy technologiczni muszą uzasadniać każdą zużytą kilowatogodzinę, równoważąc obciążenia między chmurą, brzegiem sieci i lokalnie.
Do tego dochodzą innowacje w dziedzinie magazynowania energii, takie jak baterie z anodą krzemową i pierwsze komercyjne zastosowania półprzewodnikowe do użytku masowego. Ich wyższa gęstość energetyczna umożliwi produkcję urządzeń mobilnych o realnym czasie pracy baterii wynoszącym dwa dni oraz lżejszych samochodów elektrycznych o większym zasięgu, a także obsługę ultraszybkiego ładowania z mniejszą degradacją, co złagodzi obawy dotyczące zasięgu.
Zaawansowana łączność: WiFi 7 i bezpośredni zasięg satelitarny
Sieci również dokonują jakościowego skoku, aby obsługiwać tę nową warstwę usług cyfrowych . Wi-Fi 7 stanie się dominującym standardem dla routerów, smartfonów i laptopów, nie tylko ze względu na swoją prędkość, ale także ze względu na zmiany architektoniczne, takie jak Multi-Link Operation (MLO), która umożliwia jednoczesne korzystanie z wielu pasm, redukując opóźnienia i poprawiając stabilność nawet w domach nasyconych urządzeniami.
Dzięki tej ewolucji, połączenia światłowodowe 1 Gb/s nie będą już ograniczane przez starsze sieci Wi-Fi . Streaming 8K, rzeczywistość mieszana, gry w chmurze i immersyjne doświadczenia będą dostępne bez ciągłych przerw, co wzmocni przekonanie, że sieć „po prostu działa” – co jest niezbędne, gdy coraz więcej krytycznych operacji zależy od łączności bezprzewodowej. Aby dowiedzieć się, jak ewoluuje łączność domowa, warto zapoznać się z kompleksowym przewodnikiem po ADSL i światłowodach.
Równocześnie rozpoczyna się komercyjne wdrażanie usług Direct-to-Cell, umożliwiających telefonom komórkowym bezpośrednie łączenie się z satelitami na niskiej orbicie okołoziemskiej . Początkowo usługi te koncentrowały się na przesyłaniu wiadomości i komunikacji alarmowej na obszarach bez zasięgu naziemnego (góry, morze, odległe obszary wiejskie), ale obecnie oznaczają one początek końca stref „bez sygnału” w ich dzisiejszym rozumieniu.
Nowe modemy będą mogły automatycznie przełączać się między wieżami komórkowymi a satelitami, gwarantując minimalny poziom usług nawet w niesprzyjających warunkach. Dla branży IT otwiera to nowe możliwości w zakresie zdalnych rozwiązań IoT, rozproszonego monitoringu oraz kluczowych usług w czasie rzeczywistym w sektorach takich jak logistyka, energetyka, transport i bezpieczeństwo.
Przykłady zastosowań i pozycjonowanie głównych graczy ICT
Duże firmy z branży ICT podejmują kroki, aby przygotować się na ten nowy scenariusz . Operatorzy infrastruktury współdzielonej, tacy jak zarządcy wież i sieci telekomunikacyjnych, inwestują w zaawansowaną automatyzację, analizę danych w czasie rzeczywistym oraz współpracę z dostawcami sztucznej inteligencji, aby zwiększyć odporność swoich zasobów na warunki pogodowe i skoki natężenia ruchu.
Zintegrowani operatorzy telekomunikacyjni wdrażają wieloletnie plany strategiczne mające na celu modernizację sieci, wycofywanie przestarzałych technologii i wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI) do automatyzacji operacji, hiperpersonalizacji usług i poprawy jakości obsługi klienta. Celem jest radykalne obniżenie kosztów operacyjnych, zwiększenie przychodów B2B i umocnienie pozycji lidera w dziedzinie cyberbezpieczeństwa, przetwarzania w chmurze i sztucznej inteligencji stosowanej.
Duże globalne firmy konsultingowe proponują z kolei rozwiązania takie jak TechnoVision, które pomagają organizacjom podejmować decyzje technologiczne w oparciu o kryteria biznesowe . Ich przesłanie jest jasne: generatywna i agentowa sztuczna inteligencja muszą być zintegrowane w ramach odpornych architektur, ze szczególnym uwzględnieniem zarządzania danymi, suwerenności technologicznej oraz przeprojektowania procesów w kierunku inteligentnych operacji.
Inne firmy specjalizujące się w modernizacji, interoperacyjności i hiperautomatyzacji twierdzą, że kluczem nie jest już samo dodawanie kolejnych narzędzi, ale ich integracja, zarządzanie i skalowanie z zachowaniem dyscypliny . Architektura przedsiębiorstwa, interfejsy API, obserwowalność, FinOps i zarządzanie ryzykiem nie są już „szczegółami technicznymi”, lecz stały się kluczowymi warunkami dla sztucznej inteligencji i automatyzacji, pozwalającymi uniknąć utknięcia w niekończących się programach pilotażowych.
Regionalne firmy konsultingowe i dostawcy rozwiązań biznesowych podkreślają również konsolidację modeli sztucznej inteligencji (AI) dedykowanych konkretnym dziedzinom , które pozwalają na redukcję iluzji, adaptację do regulacji sektorowych i optymalizację zużycia energii. Mniejsze modele, udoskonalane z wykorzystaniem zastrzeżonych danych i specjalistycznej terminologii, będą współistnieć z dużymi modelami ogólnego przeznaczenia, aby skutecznie zaspokajać zróżnicowane potrzeby.
Rok 2026 to punkt zwrotny w relacjach między kanałem IT, sztuczną inteligencją a biznesem : sztuczna inteligencja staje się podstawą architektury korporacyjnej, chmura staje się coraz bardziej rozproszona i suwerenna, bezpieczeństwo ewoluuje w kierunku tożsamości i proaktywnego wykrywania, architektury stają się komponowalne i oparte na API, a energia i zrównoważony rozwój stają się ograniczeniami projektowymi. Organizacje, które potrafią połączyć wszystkie te elementy w jeden system, wspierany przez dojrzały kanał IT zorientowany na usługi zarządzane, będą tymi, które zdominują konkurencję w następnej dekadzie.
