- Agentowa sztuczna inteligencja, aktywne systemy ERP i inteligentne operacje przenoszą automatyzację poza chatboty i klasyczne RPA.
- Chmura 3.0, przetwarzanie brzegowe i przetwarzanie lokalne z wykorzystaniem jednostek NPU obsługują coraz bardziej wymagające modele sztucznej inteligencji przy rygorystycznych ograniczeniach energetycznych.
- Zrównoważony rozwój, predykcyjne bezpieczeństwo i zarządzanie danymi stają się strategicznymi filarami pewnego wdrażania sztucznej inteligencji.
- Zaawansowana łączność, fizyczna sztuczna inteligencja i nowe, składane architektury zmieniają przemysł, dom i rolę dyrektora ds. informatyki w biznesie.
Do 2026 roku technologia przestanie być błyszczącą zabawką, a stanie się krytyczną infrastrukturą mierzoną wydajnością, kosztami i ryzykiem . Wiele obietnic najnowszej fali innowacji – zwłaszcza w dziedzinie sztucznej inteligencji, przetwarzania w chmurze i łączności – w końcu wychodzi z fazy eksperymentalnej i staje się częścią codziennej działalności firm, przemysłu i gospodarstw domowych, czego dowodem jest sztuczna inteligencja jako dźwignia przekrojowa i strategiczna.
Organizacje będą zmuszone podejmować znacznie bardziej dojrzałe decyzje: jaką sztuczną inteligencję wdrożyć, gdzie uruchamiać obciążenia, jak chronić dane, ile energii zużywać i kto przejmuje odpowiedzialność, gdy autonomiczny system podejmie złą decyzję . Rok 2026 nie będzie „kolejnym rokiem szumu medialnego”, ale raczej momentem, w którym połączą się agentowa sztuczna inteligencja, hiperautomatyzacja, predykcyjne cyberbezpieczeństwo, rygorystyczne regulacje i nowe infrastruktury (od Wi-Fi 7 po bezpośrednią łączność satelitarną).
Agentyczna sztuczna inteligencja i agenci AI: od komunikowania się z maszynami po delegowanie im zadań
Relacja ze sztuczną inteligencją (AI) ulega fundamentalnej zmianie: odchodzimy od modelu „zapytaj chatbota” i powierzamy kompletne zadania autonomicznym agentom, którzy planują i działają . Systemy te nie tylko generują tekst czy obrazy; łączą się z kalendarzami, systemami CRM, systemami ERP, bramkami płatności i systemami logistycznymi, aby realizować kompleksowe przepływy pracy – ewolucję tę analizujemy w różnicach między Claude, ChatGPT i Gemini.
W sektorze korporacyjnym wyspecjalizowani agenci będą zarządzać zapasami, monitorować zużycie energii, koordynować kampanie marketingowe i dostosowywać trasy logistyczne. Ich autonomia będzie definiowana przez reguły biznesowe, szczegółowe uprawnienia oraz mechanizmy nadzoru z udziałem człowieka, które ograniczają ryzyko w procesach krytycznych, ale dają im swobodę w zadaniach powtarzalnych lub o niskim wpływie na środowisko. Dla zapewnienia płynnej integracji, agenci łączą się z kalendarzami, systemami CRM, systemami ERP i innymi systemami cyfrowymi.
Na poziomie osobistym agenci będą pełnić rolę asystentów, podejmując za nas decyzje: od rezerwacji podróży, przez zmianę harmonogramu w przypadku nieoczekiwanych zdarzeń, po negocjowanie zmian terminów spotkań z innymi agentami. Użytkownicy nie będą już „czatować” ze sztuczną inteligencją, aby wyznaczać cele i przyznawać uprawnienia do aplikacji i danych – zmiana ta jest podobna do dostosowywania ChatGPT do konkretnych zadań . Otwiera to ogromne możliwości produktywności, ale także nowe zagrożenia operacyjne, prawne i związane z prywatnością.
Kluczem do 2026 roku będzie standaryzacja tej agentowej sztucznej inteligencji w bardzo specyficznych obszarach: finansach, wsparciu, logistyce, zużyciu energii i utrzymaniu ruchu . Nie zobaczymy jeszcze agentów ogólnego przeznaczenia zdolnych do zarządzania całym biznesem, lecz raczej konstelację agentów ekspertów, skoordynowanych ze sobą za pomocą nowych standardów komunikacji między agentami (A2A) i specyficznych architektur, znanych już jako „Agentlake”.
Architektury te opierają się na federacyjnym zarządzaniu danymi: dane nie są skoncentrowane w jednym scentralizowanym jeziorze, lecz są współdzielone w kontrolowany sposób w wielu domenach i organizacjach, bez utraty suwerenności danych . W ten sposób różni agenci – od różnych dostawców i w oparciu o różne modele – mogą skoordynować pracę nad rozproszonymi informacjami, redukując silosy i unikając nadmiernej zależności od jednego dostawcy. To podejście i związane z nim wyzwania omówiono w raportach dotyczących świata oprogramowania.
Aktywny ERP i inteligentne operacje: od pasywnego zapisu do silnika decyzyjnego
Tradycyjne systemy planowania zasobów przedsiębiorstwa (ERP) nie są już „czarnymi skrzynkami”, w których rejestrowane są jedynie transakcje. Stare, pasywne systemy ERP przekształcają się w aktywne systemy ERP, czyli inteligentne systemy operacyjne, sterowane przez agentów AI zintegrowanych z kluczowymi procesami . Nie chodzi już o wprowadzanie danych w celu generowania raportów, ale o to, aby sam system wykrywał odchylenia i podejmował działania.
Do 2026 roku te aktywne systemy ERP będą w stanie identyfikować braki magazynowe, anomalie w fakturowaniu, opóźnienia w łańcuchu dostaw i rozbieżności cenowe, a następnie, w oparciu o predefiniowane reguły, automatycznie proponować lub wdrażać działania naprawcze : generować zamówienia, zmieniać harmonogramy dostaw, korygować ceny lub eskalować problemy. Pracownicy skupią się na zarządzaniu wyjątkami i strategii, a nie na powtarzalnych zadaniach.
Ta zmiana jest zgodna z rozwojem „inteligentnych operacji”, jak opisują je duże firmy konsultingowe: procesy, a nie aplikacje, stają się rdzeniem systemu. Agenci AI są włączani do całego łańcucha wartości – finansów, HR, obsługi klienta, logistyki – w celu monitorowania, optymalizacji i koordynowania kompletnych przepływów pracy. Automatyzacja nie jest już lokalną łatką, ale warstwą międzyfunkcyjną, która stale ewoluuje. Więcej kontekstu i analiz można znaleźć w profesjonalnych wiadomościach technologicznych.
Konsekwencje organizacyjne są głębokie: rozwój oprogramowania również się zmienia. Sztuczna inteligencja przejmuje kontrolę nad cyklem życia oprogramowania, automatyzując wszystko – od generowania kodu, przez testowanie, wdrażanie, po utrzymanie. Programiści przechodzą od pisania linijka po linijce do wyrażania wymagań i monitorowania wyników modeli , kładąc coraz większy nacisk na architekturę, koordynację agentów, zarządzanie i jakość.
Superkomputery, chmura 3.0 i brzeg sieci: moc obliczeniowa wszędzie
Rozwój sztucznej inteligencji (AI) wykorzystuje do granic możliwości tradycyjną infrastrukturę opartą na procesorach. Organizacje odkrywają, że ich starsze systemy nie są w stanie obsługiwać coraz bardziej złożonych modeli AI, co przyspiesza przejście na architektury hybrydowe z procesorami graficznymi (GPU), układami NPU i chipami specjalizującymi się w obciążeniach AI.
Niewiele firm zbuduje własny superkomputer, ale praktycznie wszystkie będą musiały korzystać z ogromnych usług przetwarzania w chmurze . To oznacza początek fazy, którą wielu nazywa Chmurą 3.0: środowiska, w którym chmura publiczna, chmury prywatne, multicloud, suwerenna infrastruktura i przetwarzanie brzegowe współistnieją, zorganizowane tak, jakby stanowiły jedną inteligentną platformę.
Na tym etapie obciążenia AI są dystrybuowane zgodnie z wymaganiami dotyczącymi opóźnień, suwerenności i kosztów. Modele wymagające natychmiastowej reakcji lub maksymalnej prywatności są wdrażane bliżej krawędzi lub na urządzeniu , podczas gdy intensywne szkolenia i złożone symulacje są przeprowadzane w wyspecjalizowanych centrach danych. Rezultatem jest bardziej odporny, ale znacznie bardziej złożony technicznie krajobraz do zarządzania.
Równocześnie, przetwarzanie brzegowe zyskuje na znaczeniu. Logika biznesowa nie jest już ograniczona do monolitycznego zaplecza, lecz rozproszona w lekkich funkcjach, które działają blisko użytkownika, na bramach, urządzeniach IoT lub węzłach regionalnych. To znacznie zwiększa wydajność i zmniejsza zależność od pojedynczego punktu awarii , ale wymaga od zespołów programistycznych zrozumienia rozproszonych baz danych, spójności końcowej oraz funkcji bezserwerowych z bardzo ścisłymi ograniczeniami czasowymi i pamięciowymi.
Cała ta moc obliczeniowa ma jednak swoją wadę: zużycie energii. Centra danych AI zbliżają się do granic zrównoważonego rozwoju, a do 2026 roku nacisk zostanie przesunięty na „sprawność na wat”. Wąskim gardłem nie będzie już sam układ scalony, ale także wydajność sieci elektroenergetycznej i systemów chłodzenia , co wymusi ponowne przemyślenie architektur, algorytmów i strategii wdrażania. Związek między wdrażaniem AI a łańcuchem energetycznym jest omawiany w analizach łańcucha energetycznego w środowiskach przemysłowych.
GreenOps, Green AI i zrównoważony rozwój jako kluczowe wskaźniki efektywności CIO
Zrównoważony rozwój nie jest już tylko ładną prezentacją w programie PowerPoint; staje się twardym, operacyjnym wskaźnikiem dla liderów technologicznych . Europejskie przepisy, takie jak CSRD, wymagają szczegółowych raportów o oddziaływaniu na środowisko, a gwałtowny rozwój sztucznej inteligencji (AI) uwypuklił prawdziwy koszt szkolenia ogromnych modeli i utrzymywania infrastruktury wymagającej dużej mocy obliczeniowej.
Koncepcja GreenOps zyskuje na popularności: to podejście łączące zarządzanie finansami w chmurze (FinOps) z optymalizacją wpływu na środowisko. Polega ono na wyborze regionów, typów instancji, akceleratorów i wzorców użytkowania, które minimalizują zarówno koszty energii, jak i ślad węglowy , a także uwzględniają wskaźniki efektywności energetycznej w samym projektowaniu aplikacji.
Równocześnie, zielona sztuczna inteligencja zyskuje na popularności. Zamiast ciągle wybierać coraz większe modele, organizacje zaczynają cenić mniejsze, bardziej wydajne modele (SLM), selektywne szkolenia i zoptymalizowane techniki wnioskowania . Cel jest jasny: osiągnięcie porównywalnych lub lepszych rezultatów przy znacznie niższym zużyciu zasobów, zarówno pod względem kosztów, jak i społecznej odpowiedzialności biznesu.
W tym scenariuszu brak optymalizacji przestaje być zwykłą złą praktyką, a staje się przeszkodą dla rozwoju. Firmy, które nie są w stanie uzasadnić każdego zużytego wata lub każdego przesłanego gigabajta, będą miały ograniczone możliwości skalowania , zarówno ze względu na presję regulacyjną, jak i czystą ekonomię rynkową.
Dane syntetyczne, zarządzanie federacyjne i regulacje dotyczące sztucznej inteligencji
Wielkoskalowe generatywne AI już „pochłonęły” znaczną część publicznie dostępnych, użytecznych treści, a jednocześnie jakość internetu pogarsza się z powodu rosnącej ilości spamu, dezinformacji i treści generowanych przez inne AI. W tym kontekście dalsze trenowanie modeli wyłącznie na podstawie rzeczywistych danych internetowych wiąże się ze zmniejszającą się opłacalnością i rosnącym ryzykiem prawnym.
Odpowiedź leży w intensywnym wykorzystaniu danych syntetycznych: sztucznie tworzonych zestawów informacji, mających na celu symulowanie wzorców występujących w świecie rzeczywistym, bez bezpośredniego opierania się na danych osobowych. Mogą to być teksty, obrazy, nagrania audio, historie chorób lub transakcje finansowe generowane w sposób kontrolowany , z mniejszym ryzykiem naruszenia prywatności i możliwością modelowania sytuacji trudnych do zaobserwowania w świecie rzeczywistym.
Wyzwanie ma charakter nie tyle techniczny, co epistemologiczny: jeśli syntetyczne dane jedynie powielają przeszłość, sztuczna inteligencja pozostaje uwięziona w swego rodzaju cyfrowym echu; jeśli zostanie zaprojektowana z wystarczającą różnorodnością i dokładnością statystyczną, może otworzyć drzwi zachowaniom, hipotezom i rozwiązaniom, które nie były wyraźnie obecne w oryginalnych danych . Rok 2026 będzie kluczowy dla sprawdzenia granic tej granicy.
Wszystko to dzieje się pod czujnym okiem coraz bardziej wymagających regulatorów. Dzięki ramom prawnym, takim jak europejska ustawa o sztucznej inteligencji (AI Act) oraz nowym przepisom o ochronie danych i własności intelektualnej, organizacje będą musiały precyzyjnie dokumentować, jakie dane wykorzystują, jak trenują swoje modele i jak audytują zautomatyzowane decyzje . Zarządzanie sztuczną inteligencją (AI TRiSM: Trust, Risk, and Security Management) staje się „bramą” dla każdego poważnego projektu.
To przesunięcie w stronę regulacji pociąga za sobą więcej biurokracji i wolniejsze procesy zatwierdzania, ale jednocześnie filtruje szum informacyjny i wymusza rozróżnienie między profesjonalnym oprogramowaniem a rozwiązaniami prowizorycznymi . W perspektywie średnioterminowej zaufanie i możliwość audytu będą równie kluczowe, jak dokładność czy wydajność techniczna modelu.
Zapobiegawcze cyberbezpieczeństwo, zaufanie cyfrowe i koniec haseł
Wraz z wykładniczym wzrostem powierzchni ataku – coraz więcej sztucznej inteligencji, coraz więcej Internetu Rzeczy, coraz więcej hybrydowej chmury – cyberbezpieczeństwo nie może już sobie pozwolić na reaktywność. Zautomatyzowane ataki, samonaprawiające się złośliwe oprogramowanie i multimodalne kampanie socjotechniczne uniemożliwiają zespołom ludzkim ręczne zarządzanie wszystkimi alertami.
Zdecydowanym trendem na rok 2026 jest obrona predykcyjna: platformy, które dzięki modelom sztucznej inteligencji trenowanym na ogromnych wolumenach ruchu, logów i wzorców ataków, wykrywają anomalie, zanim staną się one rzeczywistymi włamaniami . Po otrzymaniu podejrzanego sygnału systemy izolują usługi, blokują tożsamości lub dostosowują polityki dostępu w czasie rzeczywistym, bez przerywania operacji.
Równocześnie, poufne przetwarzanie rozszerza ochronę danych nawet w trakcie przetwarzania. Dzięki sprzętowo obsługiwanym bezpiecznym enklawom, informacje pozostają zaszyfrowane podczas korzystania z nich przez aplikację , co drastycznie zmniejsza powierzchnię ataku. Projektowanie aplikacji dla środowisk zero-trust staje się obowiązkowe: interfejsy API działające na zaszyfrowanych danych, ścisłe rozdzielenie uprawnień i ciągłe monitorowanie zachowań.
Z perspektywy użytkownika końcowego jesteśmy świadkami historycznej zmiany: hasła zaczynają schodzić na dalszy plan. Klucze dostępu, oparte na kryptografii klucza publicznego przechowywanej na urządzeniu, stają się preferowaną metodą uwierzytelniania . Klucz prywatny nigdy nie opuszcza telefonu komórkowego ani komputera i jest odblokowywany za pomocą biometrii; serwer otrzymuje jedynie dowód matematyczny, co sprawia, że phishing staje się bezcelowy: nie ma hasła do kradzieży.
Ten pakiet zmian przekształca cyberbezpieczeństwo w kluczowy element odporności biznesowej. Chodzi nie tylko o zapobieganie naruszeniom, ale także o zapewnienie ciągłości działania, reputacji i zgodności z przepisami w środowisku, w którym każdy incydent bezpieczeństwa może mieć konsekwencje systemowe.
Architektury kompozycyjne, hiperautomatyzacja i usługa jako oprogramowanie
Aby agenci AI mogli koordynować złożone procesy, technologia bazowa musi być elastyczna. Architektura kompozycyjna zyskuje na popularności: systemy są budowane jako zestawy pakietów funkcji biznesowych , połączonych ze sobą niczym klocki LEGO za pomocą standardowych interfejsów API.
Takie podejście pozwala na wymianę, aktualizację lub rekonfigurację modułów bez wpływu na resztę systemu, zapewniając szybkość zmian idealnie dopasowaną do potrzeb agentowej sztucznej inteligencji. Agenci potrzebują szczegółowego dostępu do danych i funkcji ; sztywna, monolityczna architektura utrudnia tę orkiestrację.
To fundament, na którym hiperautomatyzacja eksploduje. Nie mówimy tu tylko o klasycznym RPA, ale o połączeniu sztucznej inteligencji (AI), koordynatorów procesów, agentów i usług chmurowych, które obsługują zadania o wysokiej wartości, takie jak przegląd dokumentów, generowanie lub refaktoryzacja kodu, selekcja incydentów, ocena ryzyka i złożona obsługa klienta. Firmy zaczynają płacić nie za użytkownika, ale za wynik automatyzacji – zmianę, którą niektórzy definiują jako „usługę jako oprogramowanie”.
Zamiast po prostu wynająć aplikację, organizacje wynajmują w pełni zautomatyzowane usługi: „ile umów przeglądanych miesięcznie”, „ile godzin audytowanego kodu”, „ile roszczeń przetworzonych”. Oprogramowanie staje się cyfrową linią montażową, gdzie ludzie monitorują i dostrajają, a maszyny wykonują.
Ta ewolucja wymaga przedefiniowania zadań, wskaźników i modeli kosztów, ale jednocześnie uwalnia ludzkie talenty do pełnienia bardziej analitycznych, kreatywnych i strategicznych ról. Dyrektorzy ds. informatyki i liderzy biznesowi muszą działać jak architekci tego nowego połączenia ludzi, procesów i algorytmów.
Fizyka sztucznej inteligencji, robotyka kolaboracyjna i roje robotów
Sztuczna inteligencja definitywnie opuszcza ekrany, by zasiedlić świat fizyczny. Drony, roboty mobilne, autonomiczne systemy przemysłowe i urządzenia gospodarstwa domowego łączą czujniki, siłowniki i modele sztucznej inteligencji (AI), aby postrzegać, podejmować decyzje i działać w czasie rzeczywistym . To właśnie to, co wielu nazywa „fizyczną AI”. Aby lepiej zrozumieć profile osób projektujących i integrujących te systemy, zobacz, czym zajmuje się inżynier robotyki i systemów cyfrowych.
W przemyśle zobaczymy roboty poruszające się wśród ludzi w magazynach, zakładach produkcyjnych i centrach logistycznych, wykonujące powtarzalne, niebezpieczne lub nocne zadania. Tradycyjne „coboty” pozostają najskuteczniejszym rozwiązaniem w wielu fabrykach, ale roboty humanoidalne zaczynają pojawiać się w bardzo ograniczonych komercyjnych programach pilotażowych, zwłaszcza tam, gdzie środowisko jest zaprojektowane dla ludzi, a przeprojektowanie całej infrastruktury nie miałoby sensu.
Te roboty, wciąż drogie i stosunkowo delikatne, z roku na rok poprawiają swoje umiejętności motoryczne, manipulacyjne i równowagę. Prawdziwa rewolucja nastąpi jednak wraz z ich integracją z SI: robotami zdolnymi do odbierania celów wysokiego szczebla, planowania podzadań, korzystania z narzędzi i koordynacji z innymi systemami , przy znacznie mniejszym nadzorze ze strony człowieka.
Poza pojedynczymi robotami, badania nad rojami robotów otwierają drogę do rozproszonych systemów z inteligencją kolektywną : wielu prostych robotów współpracujących przy zadaniach takich jak inspekcja, konserwacja, logistyka czy eksploracja. Szkolenie i koordynacja tych rojów będzie kluczowym wyzwaniem w sektorach takich jak energetyka, budownictwo i rolnictwo precyzyjne.
Rzeczywistość immersyjna, lekkie obliczenia przestrzenne i wirtualne światy
Technologie rzeczywistości rozszerzonej i wirtualnej, które przez lata wydawały się zarezerwowane wyłącznie dla rozrywki, wkraczają obecnie do masowych zastosowań w edukacji, szkoleniach, projektowaniu, symulacjach i handlu. Lżejsze, bardziej dostępne i zintegrowane doświadczenia immersyjne zaczynają zdobywać popularność w firmach i sektorach profesjonalnych.
Podczas gdy zestawy słuchawkowe wysokiej klasy stale ewoluują, coraz bardziej powszechne stają się również rozwiązania z zakresu „lekkiego przetwarzania przestrzennego”: dyskretne okulary z projekcją na siatkówkę lub dźwiękiem kierunkowym, nieinwazyjne urządzenia neuronowe (bransoletki, pierścionki, rękawiczki) oraz urządzenia umożliwiające wyświetlanie informacji kontekstowych bez zasłaniania widoku rzeczywistego świata . Pierwsi użytkownicy będą bardzo wczesnymi użytkownikami, ale to oni zapoczątkują relację z technologią, która jest mniej zależna od ekranu telefonu komórkowego.
Równocześnie mnożą się trwałe światy wirtualne, w których symulowane sztuczne inteligencje wchodzą w interakcje ze sobą i z ludźmi , ucząc się, rozwijając i testując strategie, które następnie są przenoszone do świata fizycznego. Ma to wpływ na wszystko, od projektowania produktów i usług, przez budowanie zespołu, planowanie urbanistyczne, po badania naukowe.
Połączenie rzeczywistości fizycznej, przemysłowych metaświatów, trwałej sztucznej inteligencji i robotyki kognitywnej kształtuje nowy ekosystem, w którym granice między rzeczywistością a cyfrą zacierają się . Rok 2026 oznacza punkt zwrotny, w którym elementy te przestają być odizolowanymi wersjami demonstracyjnymi, a zaczynają być integrowane z procesami produkcyjnymi.
Zaawansowana łączność: WiFi 7, Matter i Direct-to-Cell
Cała ta infrastruktura technologiczna wymaga sieci, które będą w stanie nadążyć. W domu standard Wi-Fi 7 staje się nowym minimalnym wymogiem. Dzięki takim technikom jak MLO (Multi-Link Operation), urządzenia korzystają z wielu pasm jednocześnie, aby zmniejszyć opóźnienia i zwiększyć stabilność , umożliwiając strumieniowanie 8K, korzystanie z rzeczywistości mieszanej i granie w chmurze bez wąskich gardeł w środowiskach pełnych urządzeń. Aby uzyskać wskazówki dotyczące łączności domowej, zapoznaj się z przewodnikiem po usługach ADSL, światłowodowych i telefonii domowej.
Jednocześnie protokół Matter staje się „wspólnym językiem” inteligentnego domu. Żarówki, zamki, czujniki, termostaty i urządzenia, niezależnie od marki, można zintegrować w tej samej sieci lokalnej bez konieczności stosowania zastrzeżonych bramek sieciowych czy aplikacji producenta . Inteligentny dom nie jest już układanką, lecz spójną infrastrukturą; związek między urządzeniami a efektywnością miejską jest omawiany w artykułach poświęconych inteligentnym budynkom.
Poza domem, łączność satelitarna bezpośrednio z komórkami (Direct-to-Cell) rozpoczyna komercyjną ekspansję. Telefony komórkowe łączą się bezpośrednio z satelitami na niskiej orbicie okołoziemskiej, gdy zasięg naziemny jest niedostępny – początkowo w celu wysyłania wiadomości alarmowych i SMS-ów, a stopniowo w celu przesyłania podstawowych danych. „Puste obszary” na mapie kurczą się, co ma istotne implikacje dla działań o znaczeniu krytycznym, logistyki, turystyki i obrony cywilnej.
Sprzęt niedalekiej przyszłości: jednostki NPU, pamięć i nowe baterie
Uzależnienie wyłącznie od chmury jest ograniczane przez masowe pojawianie się jednostek przetwarzania neuronowego (NPU) w laptopach, komputerach stacjonarnych i smartfonach. Lokalne uruchamianie modeli AI zmniejsza opóźnienia, poprawia prywatność i odciąża centra danych . Do 2026 roku akceleracja AI na urządzeniu będzie równie istotna, jak wystarczająca ilość pamięci RAM lub pamięci masowej.
Pamięć staje się kolejnym gorącym tematem. Zapotrzebowanie na wysokowydajne pamięci DRAM i NAND do serwerów AI obciąża łańcuch dostaw, co skutkuje wzrostem cen i mniejszą dostępnością urządzeń konsumenckich o dużej pojemności . Prawo popytu i podaży zaczyna bezpośrednio wpływać na portfele konsumentów.
Tymczasem baterie z anodą krzemową i pierwsze komercyjne implementacje półprzewodnikowe w urządzeniach high-end trafiają na rynek konsumencki. Technologie te oferują znacznie wyższą gęstość energii , umożliwiając telefonom tej samej wielkości wytrzymywanie dwóch dni w warunkach rzeczywistych, a lżejszym samochodom elektrycznym o większym zasięgu.
Co więcej, obsługują one ultraszybkie ładowanie i powodują mniejszą degradację niż obecnie stosowane substancje chemiczne, zmniejszając tym samym „obawy o baterię” i umożliwiając intensywniejsze modele użytkowania urządzeń podłączonych do sieci, robotów mobilnych lub rozproszonych czujników.
Suwerenność technologiczna, zgodność z przepisami i strategiczna rola dyrektora ds. informatyki
W niestabilnym kontekście geopolitycznym suwerenność technologiczna nie jest już abstrakcyjną koncepcją, lecz strategicznym priorytetem dla krajów, regionów i dużych korporacji . Nikt nie może być całkowicie samowystarczalny, ale możliwe jest zaprojektowanie „odpornej współzależności”: dywersyfikacja kluczowych dostawców, inwestowanie w suwerenne chmury obliczeniowe, lokalne modele sztucznej inteligencji, alternatywne układy scalone i ramy interoperacyjności, które umożliwiają płynną zmianę dostawców.
Dążenie do kontroli idzie w parze z rosnącymi wymaganiami regulacyjnymi dotyczącymi prywatności, tożsamości cyfrowej, usług zaufania i własności intelektualnej. Sektory takie jak administracja publiczna, finanse i opieka zdrowotna muszą zapewnić zgodność tożsamości elektronicznej, podpisów cyfrowych i możliwości śledzenia zautomatyzowanych decyzji z rygorystycznymi standardami , opierając się na urzędach certyfikacji i zaawansowanych usługach zaufania.
W tym scenariuszu CIO przestaje być jedynie menedżerem systemów, a staje się architektem cyfrowego zaufania, odporności operacyjnej i zrównoważonego rozwoju . Jego decyzje dotyczące inwestycji w sztuczną inteligencję, infrastrukturę hybrydową, talenty, etykę danych i zarządzanie będą decydować o zdolności organizacji do konkurowania na rynku, gdzie technologia nie jest już „dodatkiem”, lecz podstawą działalności.
Krajobraz, który rozwinie się w roku 2026, łączy w sobie dojrzałość i zawrót głowy: sztuczna inteligencja przestaje być eksperymentem, a zaczyna wykonywać prawdziwą pracę, infrastruktura rozwija się od chmury do brzegu sieci i satelity, organy regulacyjne przyspieszają, a energia staje się twardą walutą. Ci, którzy potrafią łączyć agentów sztucznej inteligencji, komponowalną architekturę, inteligentne operacje, predykcyjne zabezpieczenia i zrównoważony rozwój, zdobędą przewagę konkurencyjną, którą trudno będzie wyrównać, podczas gdy reszta odkryje, że improwizacja w zakresie technologii nie jest już tania.
