Кључни трендови у ИТ каналу и агентској вештачкој интелигенцији

Informatec Digital » Ресурси » Кључни трендови у ИТ каналу и вештачкој интелигенцији агената

У овом контексту, они говоре о сајбер отпорности, мањим, али далеко специјализованијим партнерским екосистемима, успону MSP модела, агентској вештачкој интелигенцији у реалним окружењима, Cloud 3.0, GreenOps-у, федеративном управљању подацима, платформама заснованим на вештачкој интелигенцији, интелигентним операцијама и визији технологије као директног покретача конкурентности и суверенитета. Оно што долази није још један циклус хајпа, већ тренутак да се демонстрира повраћај инвестиције и отпорност.

Нова ера ИТ канала: од препродаје до управљане сајбер отпорности

ИТ канал се нагло помера ка сајбер отпорности као основној вредносној понуди. Како истичу менаџери канала из главних добављача заштите података и сајбер безбедности, разговори са купцима су се померили даље од традиционалне „безбедности и резервних копија“ ка ширим дискусијама о превенцији, откривању, управљању идентитетом, оркестрираним резервним копијама и свеобухватном опоравку, посебно у хибридним, мултиклауд и SaaS окружењима.

Ова сложеност значи да ниједан произвођач не може сам да покрије цео спектар , што подстиче раст екосистема партнера који више сарађују. Улога глобалног системског интегратора (GSI), препродавца са додатом вредношћу (VAR), а посебно добављача управљаних услуга (MSP) добија на значају, при чему MSP постаје мотор раста у ниши сајбер отпорности. Компаније више не траже само производе; оне желе партнера који преузима континуирану одговорност за њихову безбедносну позицију.

Паралелно са тим, произвођачи постају много селективнији у својим партнерствима . Број партнера се смањује, док се сарадња продубљује са онима који могу да демонстрирају зрелост услуге, способност дизајнирања комплетних решења и доследну испоруку. Комерцијални програми, подстицаји и ресурси се реконфигуришу око MSP модела , награђујући оне који нуде сајбер отпорност као услугу и стручно вођство у хибридним, јавним облаком и SaaS окружењима.

Ова промена значи да партнери који остају заглављени у једноставној препродаји суочавају се са стварним ризиком да постану небитни . Вредност се помера ка знању, интеграцији и континуираном управљању. Канал који прихвата сајбер отпорност, аутоматизацију и управљање као услугу биће кључна компонента дугорочних технолошких стратегија клијената.

Агентска вештачка интелигенција: од четботова до система који делују аутономно

Наш однос са вештачком интелигенцијом ће се фундаментално променити . До сада су стандард били конверзациони интерфејси: тражите резиме, текст или слику, а систем одговара. У наредним годинама, овај модел ће уступити место агентској вештачкој интелигенцији, где системи не само да одговарају већ и аутономно обављају сложене задатке, интерагујући са апликацијама, подацима и другим услугама.

У пракси, то значи да ће корисници престати да траже предлоге и почети да делегирају задатке . Уместо да траже препоруке за путовања од чет-бота, они ће дати наређење агенту који ће, уз одговарајуће дозволе, читати календар, упоређивати опције летова, резервисати, платити и слати потврде без сталног надзора. Овај скок ће повећати продуктивност, али ће такође смањити прихватљиву маргину за грешке и подићи свест о безбедности и одговорности.

Тржиште се већ организује око две главне категорије: платформе и оквири за креирање прилагођених агената и решења које испоручују произвођачи. Играчи попут OpenAI, Google, Microsoft, Oracle, Amazon, Nvidia, Salesforce, Cisco и SAP нуде све, од архитектура за изградњу агената до агената посебно дизајнираних за продају, подршку, аутоматизацију процеса, видљивост или управљање ризицима.

Штавише, агентски екосистеми ће почети да комуницирају једни са другима користећи протоколе као што је A2A (агент-агент), омогућавајући дистрибуиране токове рада где више агената сарађује на дељеним подацима и пословним API-јима. Ова аутономија неће бити апсолутна у почетку: критични процеси ће имати робусне механизме људског надзора и јасно дефинисане оквире одговорности како би се ускладили са прописима и ревизијама.

Година истине за вештачку интелигенцију: од пилот пројекта до утицаја на профит

Након неколико година пилот пројеката и тестирања концепта, вештачка интелигенција се суочава са озбиљним тестом . Директори информационих технологија и генерални директори повећавају притисак: сваки евро уложен у вештачку интелигенцију мора показати конкретан утицај на приходе, смањење трошкова, ублажавање ризика или нове пословне моделе. Футуристичке визије уступају место веома прозаичним питањима: колико кошта, шта нуди и ко је одговоран када не успе?

Велике консултантске фирме и аналитичари слажу се да се фокус помера са изолованих експеримената на имплементације на нивоу предузећа . Кључ више није у „блиставом случају употребе“, већ у изградњи дигиталног пословног стека вођеног подацима са федералним структурама података, робусним интеграцијама, видљивошћу, безбедношћу и истинском „хемијом“ између људи и вештачке интелигенције која подстиче поверење и одрживо усвајање.

Бројке почињу да подржавају овај тренд: све већи проценат организација већ има апликације спремне за вештачку интелигенцију у продукцији , са значајним побољшањима оперативне ефикасности и смањеним временом до пласмана на тржиште. Али појављују се и јасна ограничења: феномен FOMO (страх од пропуштања) довео је до покретања многих пројеката без чврстог пословног разлога, а 2026. ће бити година која ће одредити које иницијативе опстају, а које ће бити напуштене због недостатка повраћаја инвестиције.

Штавише, генерални директори у региону EMEA захтевају опипљиве доказе вредности пре него што одобре нове пројекте вештачке интелигенције . Приоритети се померају са једноставног побољшања индивидуалне продуктивности на иновације пословних модела, реинвенцију процеса и организациону отпорност. Очекује се да ће вештачка интелигенција донети креативност, нове услуге и различите начине управљања, што ће такође генерисати трење на радном месту и, вероватно, више реструктурирања и отпуштања на одређеним позицијама.

Агенти вештачке интелигенције ће играти кључну улогу у овом скоку . Очекује се да ће значајан број великих предузећа интегрисати агенте у своје платформе за надгледање и безбедност како би аутоматизовали спровођење политика, смањили кршења и одржали усклађеност са прописима. Ако вештачка интелигенција не покаже мерљиве резултате у овом циклусу, многе организације ће успорити своја улагања и фокусирати се на иницијативе са јасним користима.

Како вештачка интелигенција преписује софтвер, облак и операције

Вештачка интелигенција не утиче само на пословне апликације; она трансформише сам развој софтвера . Традиционално програмирање засновано на писању кода уступа место моделу где програмери изражавају намере, а вештачка интелигенција генерише и одржава компоненте. Ово скраћује циклусе испоруке, побољшава квалитет и ослобађа људске тимове да се фокусирају на дизајн архитектуре, безбедност, управљање и координацију агената.

Ова „обнова софтвера“ захтева нове оквире управљања, људски надзор и контролу квалитета како би се спречиле рањивости, широко распрострањене грешке и прекомерна зависност од SaaS добављача. Истовремено, отвара врата изградњи прилагодљивијих и суверенијих система, смањујући везаност и фаворизујући прилагођене производе на отвореним, композибилним платформама.

Паралелно са тим, облак улази у фазу 3.0 где хибридне, вишеоблачне, приватне и суверене облак архитектуре коегзистирају као норма . Вештачка интелигенција великих размера не може се ослањати искључиво на традиционални јавни облак; она захтева дистрибуиране архитектуре, веома ниску латенцију и рачунарство на рубу мреже координисано са центрима података. Масовни поремећаји и геополитичке тензије гурају организације ка вишеоблачним, сувереним и стратегијама диверзификације добављача.

Пословни системи се такође развијају од једноставних складишта записа до активних, интелигентних оперативних система . Захваљујући вештачкој интелигенцији (AI) уграђеним у кључне процесе (финансије, ланац снабдевања, људски ресурси, корисничка служба), компаније могу да пређу са изолованих аутоматизација на оркестрирање читавих ланаца вредности, уз континуирано праћење, решавање изузетака и адаптивно побољшање засновано на подацима.

Све је ово део јасног тренда: технологија више није скуп независних компоненти већ интегрисани „пословни оперативни систем “. Конкурентска предност више неће долазити од већег броја пројеката, већ од осигуравања да вештачка интелигенција, аутоматизација, АПИ-ји, рачунарство у облаку, безбедност, видљивост и подаци раде заједно као кохерентна целина, управљана и усклађена са пословним метрикама.

Управљање, регулација и технолошки суверенитет: вештачка интелигенција под микроскопом

Регулаторно окружење постаје све строже и заузима централно место . Прописи као што су Европски закон о вештачкој интелигенцији, NIS2, DORA, CRA, CSRD и други прописи специфични за сектор трансформисаће управљање, ризик и безбедност из „најбољих пракси“ у предуслове за пословање. Компаније ће морати темељно да документују податке које користе, моделе које примењују и логику која стоји иза њихових аутоматизованих одлука.

Управљање вештачком интелигенцијом еволуира ка адаптивним моделима заснованим на AI TRiSM (Управљање поверењем, ризиком и безбедношћу) , који комбинују политике, контроле, процесе и алате за праћење предрасуда, халуцинација, цурења података, злоупотребе и одступања у перформансама у реалном времену. У Европи, тензија између иновација и усклађености биће интензивна: прекомерна ригидност би могла да омета конкурентност у поређењу са мање регулисаним регионима.

У овом сценарију, технолошки суверенитет, схваћен као „отпорна међузависност“, добија на значају . Уместо тежње ка апсолутној аутономији (нереалној у хиперповезаном свету), владе и компаније се фокусирају на контролу критичних слојева дигиталног ланца вредности: полупроводника, података, модела вештачке интелигенције, суверених облачних инфраструктура и отворених стандарда који омогућавају беспрекорну промену добављача.

Федеративно управљање подацима се такође успоставља као модел за дељење информација између организација без одустајања од суверенитета података или физичке централизације спремишта. Овај приступ, у комбинацији са композибилним архитектурама и добро дефинисаним API-јима, представља суштински технички омогућавач за екосистеме агената који сарађују на безбедно и ревидирано дистрибуираним подацима.

Директна последица је да ће се брзина технолошког увођења успорити у многим случајевима , али ће се заузврат повећати правна сигурност, праћење и поверење. Тржиште ће почети јасније да прави разлику између озбиљног, ревидираног и компатибилног софтвера и „лажних“ решења која не могу да издрже ригорозну регулаторну контролу.

Безбедност, идентитети и тихи опроштај од лозинки

Сајбер безбедност такође улази у фазу дубоких промена . Обим, брзина и софистицираност напада онемогућавају одржавање искључиво реактивног модела заснованог на ручној анализи. Одбрана почиње да се креће „брзином машине“, ослањајући се на вештачку интелигенцију за откривање аномалија, корелацију догађаја и оркестрирање аутоматизованих одговора, док се људски тимови фокусирају на стратегију, управљање и управљање сложеним инцидентима.

На нивоу приступа, идентитет постаје нови безбедносни периметар . Ширење SaaS апликација, дистрибуирани рад и свеприсутна повезаност захтевају централизацију заштите око корисника, уређаја и услуга, уместо периметарских мрежа. Нулто поверење се развија ка контекстуалним и проактивним моделима, где се сваки приступ континуирано валидира на основу понашања, локације, ризика и осетљивости ресурса.

Једна од највидљивијих трансформација на нивоу корисника биће постепени нестанак традиционалне лозинке . Лозинке, засноване на криптографији јавног кључа, постаће примарна метода аутентификације: приватни кључ остаје на уређају корисника и откључава се помоћу биометрије (отисак прста, препознавање лица), док сервер прима само математички доказ идентитета, што већину фишинг напада заснованих на крађи акредитива чини неефикасним.

Ову еволуцију допуњују много напреднији модели управљања идентитетом и приступом (IAM) , као и ојачана безбедност у ланцу снабдевања софтвером и са спољним добављачима. Надзор треће стране, континуиране ревизије и уговорни споразуми са гаранцијама сајбер безбедности биће кључни за спречавање кршења од спољних вектора.

API-прво архитектуре, хипераутоматизација и „услуга као софтвер“

Интеграција постаје стратешка опсесија . Сектори попут банкарства, осигурања, енергетике, малопродаје, здравства и јавног сектора свакодневно откривају да су технолошка фрагментација и изоловани наслеђени системи међу највећим препрекама иновацијама. Одговор је широко усвајање архитектура које прво користе API и интеграционих платформи које омогућавају предузећима да открију своје могућности као услуге за вишекратну употребу.

Паралелно са тим, хипераутоматизација се успоставља као практичан начин за скалирање ефикасности без повећања инфраструктуре . Комбиновањем вештачке интелигенције, RPA, BPM-а, API-ја, аналитике и оркестрације, организације се удаљавају од изградње изолованих ботова за маргиналне процесе и прелазе на свеобухватне програме који аутоматизују токове рада од почетка до краја, посебно у регулисаним секторима где су ручне грешке скупе.

Ову промену прати нови модел потрошње софтвера који бисмо могли назвати „услуга као софтвер “. Поред класичног SaaS модела плаћања по лиценци или по кориснику, појављују се шеме где се наплата заснива на резултатима: по обрађеном документу, по усклађеној трансакцији, по завршеном задатку или по аутоматски решеном захтеву за подршку. За ИТ канал, ово отвара пословне могућности усмерене на мерљиве резултате, усклађене са циљевима клијента.

Штавише, ERP и други основни системи се развијају у „активне“ верзије уз помоћ агентске вештачке интелигенције . Многи задаци у позадини (рачуноводство, фактурисање, помирења, управљање документима) су готово потпуно аутоматизовани, ослобађајући особље да се фокусира на управљање изузецима и стратешко доношење одлука. Ово нису „компаније без људи“, већ организације у којима је људски таленат концентрисан тамо где додаје највећу вредност.

Демократизација развоја са платформама са ниским кодом и без кода такође добија на замаху , омогућавајући пословним јединицама да креирају сопствене апликације и токове рада под ИТ управљањем. Ово убрзава интерне иновације, иако захтева веома јасне оквире безбедности, квалитета и усклађености како би се спречио неконтролисан „тайни ИТ“.

Инфраструктура, енергија и GreenOps: физичке границе вештачке интелигенције

Успон вештачке интелигенције доводи инфраструктуру до њених граница . Масовно обучавање и распоређивање модела захтева огромну рачунарску снагу и капацитет хлађења, истичући ресурс који се раније узимао здраво за готово: енергију. Технолошки разговор почиње да се помера са „колико параметара модел има“ на „колико вати троши по јединици генерисане вредности“.

На нивоу хардвера, НПУ постаје стандардна спецификација у рачунарима и мобилним уређајима . Рачунари „омогућени вештачком интелигенцијом“ више неће бити премиум понуда већ основни захтев, јер локално покретање агената и модела смањује латенцију, побољшава приватност и смањује део оптерећења облака. Приликом надоградње десктоп или лаптоп рачунара, могућности вештачке интелигенције биће једнако важне као и РАМ меморија или складишни простор.

Потражња за високоперформансним DRAM и NAND флеш меморијама за AI дата центре оптерећује ланац снабдевања и повећава цене компоненти . Произвођачи дају предност производним линијама сервера у односу на уређаје за широку потрошњу, што би могло довести до виших цена или ограничења залиха за системе меморије великог капацитета за крајње кориснике.

У овом контексту, GreenOps приступ управљању облаком и инфраструктуром добија на замаху . Више није довољно само оптимизовати финансијске трошкове; морају се узети у обзир и угљенични отисак, ефикасно коришћење ресурса и усклађеност са ESG циљевима. Одрживост постаје кључни KPI за CIO-а, а технолошки лидери морају да оправдају сваки потрошени киловат-сат, балансирајући радна оптерећења између облака, периферије и локалних ресурса.

Овоме се додаје и долазак иновација у складиштењу енергије, као што су силицијум-анодне батерије и прве комерцијалне примене чврстих батерија за масовну потрошњу. Њихова већа густина енергије омогућиће мобилне уређаје са реалним трајањем батерије од два дана и лакше електричне аутомобиле са већим дометом, као и подршку за ултрабрзо пуњење са мањом деградацијом, чиме се ублажава део страха од домета.

Напредна повезаност: WiFi 7 и директна сателитска покривеност

Мреже такође праве квалитативни скок како би подржале овај нови слој дигиталних услуга . WiFi 7 ће постати доминантан стандард за рутере, паметне телефоне и лаптопове, не само због своје брзине већ и због архитектонских промена као што је Multi-Link Operation (MLO), који омогућава истовремену употребу више опсега, смањујући латенцију и побољшавајући стабилност чак и у домовима засићеним уређајима.

Овом еволуцијом, оптичке везе од 1 Gbps више неће бити ограничаване старијим Wi-Fi мрежама . 8K стримовање, мешовита стварност, игре у облаку и импресивна искуства биће одржива без сталних прекида, појачавајући перцепцију да мрежа „једноставно ради“ – што је неопходно када све више критичних операција зависи од бежичне повезаности. Да бисте сазнали како се кућна повезаност развија, препоручљиво је да консултујете свеобухватни водич за ADSL и оптичке везе.

Паралелно са тим, почиње комерцијално увођење услуга директног повезивања са ћелијом (Direct-to-Cell), омогућавајући мобилним телефонима да се директно повежу са сателитима у ниској Земљиној орбити . У почетку фокусирана на слање порука и комуникацију у хитним случајевима у подручјима без земаљског покривања (планине, море, удаљена рурална подручја), она означава почетак краја зона „без сигнала“ какве данас познајемо.

Нови модеми ће моћи аутоматски да прелазе између базних станица ћелије и сателита, гарантујући минимални ниво услуге чак и под неповољним условима. За ИТ канал, ово отвара могућности у даљинским IoT решењима, дистрибуираном праћењу и критичним услугама у реалном времену у секторима као што су логистика, енергетика, транспорт и безбедност.

Референтни случајеви и позиционирање главних ИКТ играча

Велике ИКТ компаније предузимају кораке како би се припремиле за овај нови сценарио . Оператори заједничке инфраструктуре, као што су менаџери торњева и телекомуникационих мрежа, улажу у напредну аутоматизацију, анализу података у реалном времену и сарадњу са добављачима вештачке интелигенције како би побољшали отпорност своје имовине на временске прилике и скокове у саобраћају.

Интегрисани телекомуникациони оператери спроводе вишегодишње стратешке планове за модернизацију мрежа, постепено укидање застарелих технологија и коришћење вештачке интелигенције за аутоматизацију операција, хиперперсонализацију услуга и побољшање корисничког искуства. Циљ је драстично смањење оперативних трошкова, повећање прихода од предузећа (B2B) и позиционирање као лидери у сајбер безбедности, рачунарству у облаку и примењеној вештачкој интелигенцији.

Велике глобалне консултантске фирме, са своје стране, предлажу оквире попут TechnoVision-а како би помогле организацијама да доносе технолошке одлуке на основу пословних критеријума . Њихова порука је јасна: генеративна вештачка интелигенција и агентска вештачка интелигенција морају бити интегрисане у отпорне архитектуре, са посебном пажњом на управљање подацима, технолошки суверенитет и редизајн процеса ка интелигентним операцијама.

Друге фирме специјализоване за модернизацију, интероперабилност и хипераутоматизацију инсистирају на томе да кључ више није само додавање алата, већ њихова интеграција, управљање и скалирање уз дисциплину . Архитектура предузећа, API-ји, видљивост, FinOps и управљање ризицима више нису „технички детаљи“, већ су постали кључни услови за вештачку интелигенцију и аутоматизацију како би се избегло заглављивање у бескрајним пилот програмима.

Регионалне консултантске фирме и добављачи пословних решења такође истичу консолидацију модела вештачке интелигенције специфичних за домен , способних да смање илузије, прилагоде се секторским прописима и оптимизују потрошњу енергије. Мањи модели, усавршени коришћењем власничких података и специфичне терминологије, коегзистираће са великим моделима опште намене како би ефикасно задовољили различите потребе.

2026. година означава прекретницу у односу између ИТ канала, вештачке интелигенције и пословања : вештачка интелигенција постаје окосница пословних архитектура, облак постаје све дистрибуиранији и суверенији, безбедност се помера ка идентитету и проактивном откривању, архитектуре постају композибилне и вођене АПИ-јем, а енергија и одрживост постају ограничења дизајна. Организације које могу да оркестрирају све ове елементе као јединствени систем, уз подршку зрелог, ИТ канала оријентисаног на управљане услуге, биће оне које ће направити конкурентску разлику у наредној деценији.