Mga pangunahing uso sa IT channel at agentic AI

Informatec Digital » Kayamanan » Mga pangunahing uso sa IT channel at agentic AI

Sa kontekstong ito, pinag-uusapan nila ang tungkol sa cyber resilience, mas maliit ngunit mas espesyalisadong mga partner ecosystem, ang pag-usbong ng MSP model, agentic AI sa mga totoong kapaligiran, Cloud 3.0, GreenOps, federated data governance, mga AI-native platform, mga intelligent operation, at isang pananaw sa teknolohiya bilang direktang tagapagtaguyod ng competitiveness at sovereignty. Ang darating ay hindi isa na namang hype cycle, kundi ang sandali upang ipakita ang ROI at resilience.

Ang bagong panahon ng IT channel: mula sa muling pagbebenta hanggang sa pinamamahalaang cyber resilience

Ang IT channel ay mabilis na nagbabago patungo sa cyber resilience bilang isang pangunahing value proposition. Gaya ng itinuturo ng mga channel manager mula sa mga pangunahing data protection at cybersecurity provider, ang mga pag-uusap sa mga customer ay lumampas na sa tradisyonal na "seguridad at backup" patungo sa mas malawak na mga talakayan tungkol sa pag-iwas, pagtuklas, pamamahala ng pagkakakilanlan, mga orchestrated backup, at komprehensibong pagbawi, lalo na sa mga hybrid, multicloud, at SaaS na kapaligiran.

Ang pagiging kumplikado nito ay nangangahulugan na walang iisang tagagawa ang kayang sakupin ang buong spectrum nang mag-isa , na nagtutulak sa paglago ng mas maraming collaborative partner ecosystem. Ang papel ng global systems integrator (GSI), ang value-added reseller (VAR), at lalo na ang managed service provider (MSP) ay nagiging mahalaga, kung saan ang MSP ay nagiging makina ng paglago sa loob ng cyber resilience niche. Ang mga kumpanya ay hindi na lamang naghahanap ng mga produkto; gusto nila ng isang kasosyo na patuloy na responsable para sa kanilang seguridad.

Kasabay nito, ang mga tagagawa ay nagiging mas mapili sa kanilang mga pakikipagsosyo . Ang bilang ng mga kasosyo ay bumababa, habang ang mga pakikipagtulungan ay lumalalim sa mga maaaring magpakita ng kapanahunan sa serbisyo, ang kakayahang magdisenyo ng mga kumpletong solusyon, at pare-parehong paghahatid. Ang mga programang pangkomersyo, insentibo, at mga mapagkukunan ay muling binubuo batay sa modelo ng MSP , na nagbibigay-gawad sa mga nag-aalok ng cyber resilience bilang isang serbisyo at gabay ng eksperto sa hybrid, pampublikong cloud, at mga kapaligirang SaaS.

Ang pagbabagong ito ay nangangahulugan na ang mga kasosyong nananatiling nakakulong sa simpleng muling pagbebenta ay nahaharap sa tunay na panganib na maging walang kaugnayan . Ang halaga ay patungo sa kaalaman, integrasyon, at patuloy na pamamahala. Ang channel na yumayakap sa cyber resilience, automation, at pamamahala bilang isang serbisyo ay magiging isang mahalagang bahagi ng mga pangmatagalang estratehiya sa teknolohiya ng mga kliyente nito.

Agentic AI: mula sa mga chatbot hanggang sa mga sistemang kumikilos nang awtonomiya

Ang ating kaugnayan sa artificial intelligence ay malapit nang magbago nang malaki . Hanggang ngayon, ang mga conversational interface ang pamantayan: hihingi ka ng buod, teksto, o imahe, at tutugon ang sistema. Sa mga darating na taon, ang modelong ito ay magbibigay daan sa agentic AI, kung saan ang mga sistema ay hindi lamang sumasagot kundi nagsasagawa rin ng mga kumplikadong gawain nang awtomatiko, nakikipag-ugnayan sa mga aplikasyon, data, at iba pang mga serbisyo.

Sa pagsasagawa, nangangahulugan ito na titigil ang mga gumagamit sa paghingi ng mga mungkahi at magsisimulang magtalaga ng mga gawain . Sa halip na humingi ng mga rekomendasyon sa paglalakbay mula sa isang chatbot, magbibigay sila ng order sa isang ahente na, nang may naaangkop na mga pahintulot, ay magbabasa ng kalendaryo, maghahambing ng mga opsyon sa paglipad, magbu-book, magbabayad, at magpapadala ng mga kumpirmasyon nang walang patuloy na pangangasiwa. Ang hakbang na ito ay magpapataas ng produktibidad, ngunit paliitin din nito ang katanggap-tanggap na margin para sa pagkakamali at magpapataas ng kamalayan tungkol sa seguridad at pananagutan.

Inaayos na ng merkado ang sarili nito sa dalawang pangunahing kategorya: mga platform at framework para sa paglikha ng mga custom agent , at mga solusyon na naka-package para sa vendor. Ang mga manlalaro tulad ng OpenAI, Google, Microsoft, Oracle, Amazon, Nvidia, Salesforce, Cisco, at SAP ay nag-aalok ng lahat mula sa mga arkitektura para sa mga building agent hanggang sa mga ahente na partikular na idinisenyo para sa mga benta, suporta, automation ng proseso, observability, o pamamahala ng peligro.

Bukod pa rito, magsisimulang makipag-ugnayan ang mga agent ecosystem sa isa't isa gamit ang mga protocol tulad ng A2A (agent-to-agent), na magbibigay-daan sa mga distributed workflow kung saan maraming ahente ang nakikipagtulungan sa ibinahaging data at mga enterprise API. Ang awtonomikong ito ay hindi magiging absolute sa simula: ang mga kritikal na proseso ay magkakaroon ng matibay na mekanismo ng pangangasiwa ng tao at malinaw na tinukoy na mga balangkas ng pananagutan upang sumunod sa mga regulasyon at audit.

Ang taon ng katotohanan para sa AI: mula sa pilot hanggang sa epekto sa kita

Matapos ang ilang taon ng mga pilot project at proof-of-concept testing, ang AI ay nahaharap sa seryosong pagsubok nito . Pinapataas ng mga CIO at CEO ang pressure: bawat euro na ipinuhunan sa AI ay dapat magpakita ng konkretong epekto sa kita, pagbawas ng gastos, pagpapagaan ng panganib, o mga bagong modelo ng negosyo. Ang mga futuristic vision ay napapalitan ng mga napaka-prosaic na tanong: magkano ang halaga nito, ano ang inaalok nito, at sino ang mananagot kapag ito ay nabigo?

Sumasang-ayon ang mga pangunahing kompanya ng konsultasyon at analyst na ang pokus ay lumilipat mula sa mga nakahiwalay na eksperimento patungo sa mga implementasyon sa iskala ng negosyo . Ang susi ay hindi na ang pagkakaroon ng "magarbong gamit," kundi ang pagbuo ng isang data-driven digital business stack na may mga federated data fabrics, matatag na integrasyon, kakayahang maobserbahan, seguridad, at tunay na "chemistry" ng tao-AI na nagtataguyod ng tiwala at napapanatiling pag-aampon.

Nagsisimula nang suportahan ng mga numero ang trend na ito: lumalaking porsyento ng mga organisasyon ang mayroon nang mga aplikasyon na handa sa AI sa produksyon , na may mga makabuluhang pagpapabuti sa kahusayan sa operasyon at pinaikling oras-sa-pamilihan. Ngunit lumilitaw din ang mga malinaw na limitasyon: ang penomenong FOMO (takot sa pagkawala ng kakayahan) ay humantong sa paglulunsad ng maraming proyekto nang walang matibay na batayan sa negosyo, at ang 2026 ang magiging taon na magtatakda kung aling mga inisyatibo ang mabubuhay at alin ang iiwan dahil sa kakulangan ng ROI.

Bukod pa rito, hinihingi ng mga CEO sa EMEA ang nasasalat na patunay ng halaga bago aprubahan ang mga bagong proyekto ng AI . Ang mga prayoridad ay lumilipat mula sa simpleng pagpapabuti ng indibidwal na produktibidad patungo sa inobasyon ng modelo ng negosyo, muling pag-imbento ng proseso, at katatagan ng organisasyon. Inaasahang magdadala ang AI ng pagkamalikhain, mga bagong serbisyo, at iba't ibang paraan ng pamamahala, na lilikha rin ng alitan sa lugar ng trabaho at, malamang, mas maraming restructuring at mga tanggalan sa ilang partikular na tungkulin.

Ang mga ahente ng AI ay gaganap ng mahalagang papel sa hakbang na ito . Inaasahang isang malaking bilang ng malalaking negosyo ang magsasama ng mga ahente sa kanilang mga platform ng observability at seguridad upang awtomatiko ang pagpapatupad ng patakaran, mabawasan ang mga paglabag, at mapanatili ang pagsunod sa mga regulasyon. Kung ang AI ay hindi magpapakita ng masusukat na mga resulta sa siklong ito, maraming organisasyon ang magpapabagal sa kanilang pamumuhunan at magtutuon sa mga inisyatibo na may malinaw na mga benepisyo.

Paano muling isinusulat ng AI ang software, ang cloud, at mga operasyon

Hindi lamang nakakaapekto ang AI sa mga aplikasyon sa negosyo; binabago nito ang pagbuo ng software mismo . Ang tradisyonal na programming batay sa pagsulat ng mga linya ng code ay nagbibigay daan sa isang modelo kung saan ang mga developer ay nagpapahayag ng mga layunin at ang AI ay bumubuo at nagpapanatili ng mga bahagi. Pinaikli nito ang mga cycle ng paghahatid, nagpapabuti ng kalidad, at nagpapalaya sa mga pangkat ng tao na tumuon sa disenyo ng arkitektura, seguridad, pamamahala, at koordinasyon ng ahente.

Ang "muling pagtatayo ng software" na ito ay nangangailangan ng mga bagong balangkas ng pamamahala, pangangasiwa ng tao, at kontrol sa kalidad upang maiwasan ang mga kahinaan, laganap na mga pagkakamali, at labis na pagdepende sa mga tagapagbigay ng SaaS. Kasabay nito, binubuksan nito ang pinto sa pagbuo ng mas madaling ibagay at soberanong mga sistema, binabawasan ang lock-in at pinapaboran ang mga customized na produkto sa mga bukas at composable na platform.

Kasabay nito, ang cloud ay pumapasok sa isang 3.0 na yugto kung saan ang hybrid, multicloud, pribado, at sovereign cloud architectures ay magkakasamang umiiral bilang pamantayan . Ang large-scale AI ay hindi maaaring umasa lamang sa tradisyonal na public cloud; hinihingi nito ang mga distributed architecture, napakababang latency, at edge computing na naka-coordinate sa mga data center. Ang malalaking pagkagambala at geopolitical tensions ay nagtutulak sa mga organisasyon patungo sa mga estratehiya ng multicloud, sovereign, at vendor-diversification.

Ang mga sistema ng enterprise ay umuunlad din mula sa mga simpleng repositoryo ng rekord patungo sa mga aktibo at matatalinong operations engine . Dahil sa mga AI agent na naka-embed sa mga pangunahing proseso (pinansya, supply chain, HR, serbisyo sa customer), ang mga kumpanya ay maaaring lumipat mula sa mga nakahiwalay na automation patungo sa pag-oorganisa ng buong value chain, na may patuloy na pagsubaybay, paglutas ng mga eksepsiyon, at pagpapabuti ng adaptasyon na hinihimok ng data.

Ang lahat ng ito ay bahagi ng isang malinaw na kalakaran: ang teknolohiya ay hindi na isang koleksyon ng mga independiyenteng bahagi kundi isang pinagsamang "enterprise operating system ." Ang kalamangan sa kompetisyon ay hindi na magmumula sa pagkakaroon ng mas maraming proyekto, kundi sa pagtiyak na ang AI, automation, API, cloud computing, seguridad, kakayahang maobserbahan, at data ay magkakasamang nagtutulungan bilang isang magkakaugnay na kabuuan, pinamamahalaan at nakahanay sa mga sukatan ng negosyo.

Pamamahala, regulasyon at soberanya sa teknolohiya: AI sa ilalim ng mikroskopyo

Ang kapaligirang pangregulasyon ay nagiging mas mahigpit at nagiging sentro ng atensyon . Ang mga regulasyon tulad ng European AI Act, NIS2, DORA, CRA, CSRD, at iba pang mga regulasyong partikular sa sektor ay magbabago sa pamamahala, panganib, at seguridad mula sa "mga pinakamahuhusay na kasanayan" patungo sa mga kinakailangan para sa pagpapatakbo. Kakailanganin ng mga kumpanya na lubusang idokumento ang datos na kanilang ginagamit, ang mga modelong kanilang inilalapat, at ang lohika sa likod ng kanilang mga awtomatikong desisyon.

Ang pamamahala ng AI ay umuunlad patungo sa mga adaptive na modelo batay sa AI TRiSM (Trust, Risk, and Security Management) , na pinagsasama ang mga patakaran, kontrol, proseso, at mga tool upang masubaybayan ang mga bias, halusinasyon, pagtagas ng data, maling paggamit, at mga paglihis sa pagganap sa totoong oras. Sa Europa, ang tensyon sa pagitan ng inobasyon at pagsunod ay magiging matindi: ang labis na katigasan ay maaaring makahadlang sa kompetisyon kumpara sa mga rehiyon na hindi gaanong regulated.

Sa ganitong sitwasyon, ang soberanya ng teknolohiya, na nauunawaan bilang "matibay na pagtutulungan," ay nagkakaroon ng kaugnayan . Sa halip na maghangad ng ganap na awtonomiya (hindi makatotohanan sa isang mundong may sobrang koneksyon), ang mga pamahalaan at kumpanya ay nakatuon sa pagkontrol sa mga kritikal na patong ng digital value chain: mga semiconductor, data, mga modelo ng AI, mga soberanong imprastraktura ng cloud, at mga bukas na pamantayan na nagbibigay-daan para sa tuluy-tuloy na pagpapalit ng mga provider.

Ang federated data governance ay nagiging matatag na rin bilang isang modelo para sa pagbabahagi ng impormasyon sa pagitan ng mga organisasyon nang hindi isinusuko ang soberanya ng datos o pisikal na isinasa-sentralisa ang mga repositoryo. Ang pamamaraang ito, kasama ng mga composable architecture at mahusay na natukoy na mga API, ay ang mahalagang teknikal na tagapagtaguyod para sa mga ecosystem ng mga ahente na nakikipagtulungan sa ligtas at maayos na naipamahaging datos.

Ang direktang bunga nito ay ang bilis ng pag-deploy ng teknolohiya ay babagal sa maraming pagkakataon , ngunit kapalit nito, tataas ang legal na katiyakan, kakayahang masubaybayan, at tiwala. Magsisimulang mas malinaw na makilala ng merkado ang pagitan ng seryoso, maaaring awditin, at sumusunod sa mga regulasyon at mga solusyong "smoke and mirrors" na hindi kayang tiisin ang mahigpit na pagsusuri ng mga regulasyon.

Seguridad, mga pagkakakilanlan at ang tahimik na pamamaalam sa mga password

Ang cybersecurity ay pumapasok din sa isang yugto ng malalim na pagbabago . Ang laki, bilis, at sopistikasyon ng mga pag-atake ay nagpapahirap sa pagpapanatili ng isang purong reaktibong modelo batay sa manu-manong pagsusuri. Ang depensa ay nagsisimulang kumilos sa "bilis ng makina," umaasa sa AI upang matukoy ang mga anomalya, maiugnay ang mga kaganapan, at maisaayos ang mga awtomatikong tugon, habang ang mga pangkat ng tao ay nakatuon sa estratehiya, pamamahala, at pamamahala ng mga kumplikadong insidente.

Sa access layer, ang pagkakakilanlan ay nagiging bagong perimeter ng seguridad . Ang paglaganap ng mga aplikasyon ng SaaS, distributed work, at ubiquitous connectivity ay nangangailangan ng sentralisadong proteksyon sa paligid ng mga user, device, at serbisyo, sa halip na perimeter network. Ang Zero Trust ay umuunlad patungo sa mga contextual at proactive na modelo, kung saan ang bawat access ay patuloy na pinapatunayan batay sa pag-uugali, lokasyon, panganib, at resource sensitivity.

Isa sa mga pinakakapansin-pansing pagbabago sa antas ng gumagamit ay ang unti-unting paglaho ng tradisyonal na password . Ang mga passkey, batay sa public-key cryptography, ang magiging pangunahing paraan ng pagpapatunay: ang pribadong key ay nananatili sa device ng gumagamit at ina-unlock gamit ang biometrics (fingerprint, facial recognition), habang ang server ay tumatanggap lamang ng mathematical proof ng pagkakakilanlan, na nagiging dahilan upang hindi maging epektibo ang karamihan sa mga phishing attack batay sa pagnanakaw ng kredensyal.

Ang ebolusyong ito ay kinukumpleto ng mas advanced na mga modelo ng identity and access management (IAM) , pati na rin ang pinalakas na seguridad sa supply chain ng software at sa mga panlabas na vendor. Ang pangangasiwa ng ikatlong partido, patuloy na pag-audit, at mga kasunduan sa kontrata na may mga garantiya sa cybersecurity ay magiging mahalaga sa pagpigil sa mga paglabag mula sa mga panlabas na vector.

Mga arkitekturang inuuna ang API, hyperautomation at "serbisyo bilang software"

Ang integrasyon ay nagiging isang estratehikong obsesyon . Ang mga sektor tulad ng pagbabangko, seguro, enerhiya, tingian, pangangalagang pangkalusugan, at pampublikong sektor ay natutuklasan araw-araw na ang teknolohikal na pagkakawatak-watak at nakahiwalay na mga sistemang luma ay kabilang sa mga pinakamalaking balakid sa inobasyon. Ang tugon ay ang malawakang pag-aampon ng mga arkitektura at platform ng integrasyon na unang gumagamit ng API na nagpapahintulot sa mga negosyo na ilantad ang kanilang mga kakayahan bilang mga magagamit muli na serbisyo.

Kasabay nito, ang hyperautomation ay nagiging matatag bilang praktikal na paraan upang mapalawak ang kahusayan nang hindi pinapataas ang imprastraktura . Sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng AI, RPA, BPM, API, analytics, at orchestration, ang mga organisasyon ay lumalayo sa pagbuo ng mga nakahiwalay na bot para sa mga marginal na proseso at patungo sa mga komprehensibong programa na nag-a-automate ng mga end-to-end na daloy ng trabaho, lalo na sa mga regulated na sektor kung saan magastos ang mga manual na error.

Ang pagbabagong ito ay sinasamahan ng isang bagong modelo ng pagkonsumo ng software na maaari nating tawaging "serbisyo bilang software ." Higit pa sa klasikong pay-per-license o per-user SaaS model, umuusbong ang mga iskema kung saan ang pagsingil ay batay sa mga resulta: bawat dokumentong naproseso, bawat transaksyong napagkasunduan, bawat gawaing nakumpleto, o bawat kaso ng suporta na awtomatikong nareresolba. Para sa IT channel, nagbubukas ito ng mga pagkakataon sa negosyo na nakatuon sa masusukat na mga resulta, na naaayon sa mga layunin ng kliyente.

Bukod pa rito, ang ERP at iba pang mga pangunahing sistema ay umuunlad tungo sa mga "aktibong" bersyon na tinutulungan ng agentic AI . Maraming mga gawain sa back-office (accounting, invoicing, reconciliations, pamamahala ng dokumento) ang halos ganap na awtomatiko, na nagbibigay-daan sa mga tauhan na tumuon sa pamamahala ng mga eksepsiyon at madiskarteng paggawa ng desisyon. Hindi ito mga "kumpanya na walang tao," kundi mga organisasyon kung saan ang talento ng tao ay nakapokus kung saan ito nagdaragdag ng pinakamalaking halaga.

Ang demokratisasyon ng pag-unlad gamit ang mga low-code at no-code platform ay nakakakuha rin ng atensyon , na nagpapahintulot sa mga yunit ng negosyo na bumuo ng kanilang sariling mga aplikasyon at daloy ng trabaho sa ilalim ng pamamahala ng IT. Pinapabilis nito ang panloob na inobasyon, bagama't nangangailangan ito ng napakalinaw na mga balangkas ng seguridad, kalidad, at pagsunod upang maiwasan ang hindi makontrol na "shadow IT."

Imprastraktura, enerhiya at GreenOps: mga pisikal na limitasyon ng AI

Ang pag-usbong ng AI ay nagtutulak sa imprastraktura hanggang sa mga limitasyon nito . Ang malawakang pagsasanay at pag-deploy ng mga modelo ay nangangailangan ng napakalaking lakas ng pag-compute at kapasidad sa pagpapalamig, na nagpapakita ng isang mapagkukunan na dating ipinagwawalang-bahala: ang enerhiya. Ang usapang teknolohikal ay nagsisimula nang lumipat mula sa "ilang parameter mayroon ang modelo" patungo sa "ilang watts ang kinokonsumo nito sa bawat yunit ng halagang nalilikha."

Sa antas ng hardware, ang NPU ay nagiging isang karaniwang ispesipikasyon sa mga PC at mobile device . Ang mga computer na "AI-enabled" ay hindi na magiging isang premium na alok kundi isang pangunahing kinakailangan, dahil ang pagpapatakbo ng mga ahente at modelo nang lokal ay nakakabawas ng latency, nagpapabuti ng privacy, at nagpapagaan ng ilan sa bigat ng cloud. Kapag ina-upgrade ang mga desktop o laptop computer, ang mga kakayahan sa AI computing ay magiging kasinghalaga ng RAM o storage.

Ang demand para sa high-performance DRAM at NAND flash memory para sa mga AI data center ay nagpapabigat sa supply chain at nagpapataas ng presyo ng mga component . Mas inuuna ng mga tagagawa ang mga linya ng produksyon ng server kaysa sa mga consumer device, na maaaring magresulta sa mas mataas na presyo o limitasyon sa stock para sa mga high-capacity memory system para sa mga end user.

Sa kontekstong ito, ang pamamaraan ng GreenOps sa pamamahala ng cloud at imprastraktura ay nakakakuha ng momentum . Hindi na sapat ang basta pag-optimize lamang ng mga gastos sa pananalapi; dapat ding isaalang-alang ang carbon footprint, mahusay na paggamit ng mapagkukunan, at pagsunod sa mga layunin ng ESG. Ang pagpapanatili ay nagiging isang kritikal na KPI para sa CIO, at dapat bigyang-katwiran ng mga pinuno ng teknolohiya ang bawat kilowatt-hour na natupok, binabalanse ang mga workload sa pagitan ng cloud, edge, at on-premises.

Dagdag pa rito ang pagdating ng mga inobasyon sa pag-iimbak ng enerhiya, tulad ng mga bateryang silicon-anode at ang mga unang komersyal na aplikasyon ng solid-state para sa malawakang pagkonsumo. Ang kanilang mas mataas na densidad ng enerhiya ay magbibigay-daan sa mga mobile device na may buhay ng baterya na dalawang araw sa totoong mundo at mas magaan na mga electric car na may mas malawak na saklaw, pati na rin ang suporta para sa ultra-fast charging na may mas kaunting pagkasira, kaya nababawasan ang ilan sa range anxiety.

Mas mataas na koneksyon: WiFi 7 at direktang saklaw ng satellite

Gumagawa rin ng malaking hakbang ang mga network upang suportahan ang bagong layer ng mga digital na serbisyo . Ang WiFi 7 ang magiging pangunahing pamantayan para sa mga router, smartphone, at laptop, hindi lamang dahil sa bilis nito kundi pati na rin sa mga pagbabago sa arkitektura tulad ng Multi-Link Operation (MLO), na nagbibigay-daan sa sabay-sabay na paggamit ng maraming band, na binabawasan ang latency at pinapabuti ang stability kahit sa mga tahanang puno ng mga device.

Dahil sa ebolusyong ito, ang mga koneksyon sa fiber na 1 Gbps ay hindi na maaapektuhan ng mga lumang Wi-Fi network . Ang 8K streaming, mixed reality, cloud gaming, at mga immersive na karanasan ay magiging praktikal nang walang patuloy na pagkaantala, na nagpapatibay sa persepsyon na ang network ay "gumagana lamang"—mahalaga kapag parami nang parami ang mga kritikal na operasyon na nakasalalay sa wireless connectivity. Upang malaman kung paano umuunlad ang koneksyon sa bahay, ipinapayong sumangguni sa isang komprehensibong gabay sa ADSL at fiber.

Kasabay nito, nagsisimula ang komersyal na paglulunsad ng mga serbisyong Direct-to-Cell, na nagpapahintulot sa mga mobile phone na direktang kumonekta sa mga satellite na nasa mababang orbit ng Earth . Sa simula ay nakatuon sa pagmemensahe at mga komunikasyong pang-emerhensya sa mga lugar na walang sakop na terrestrial (mga bundok, dagat, mga liblib na rural na lugar), minamarkahan nito ang simula ng katapusan para sa mga "no signal" zone na kilala natin ngayon.

Ang mga bagong modem ay awtomatikong makakapaglipat sa pagitan ng mga cell tower at satellite, na ginagarantiyahan ang isang minimum na antas ng serbisyo kahit sa ilalim ng masamang kondisyon. Para sa IT channel, nagbubukas ito ng mga oportunidad sa mga remote IoT solution, distributed monitoring, at mga kritikal na real-time na serbisyo sa mga sektor tulad ng logistik, enerhiya, transportasyon, at seguridad.

Mga kaso ng sanggunian at posisyon ng mga pangunahing manlalaro sa ICT

Gumagawa ng mga hakbang ang mga pangunahing kompanya ng ICT upang maghanda para sa bagong senaryo na ito . Ang mga operator ng shared infrastructure, tulad ng mga tower at telecommunications network manager, ay namumuhunan sa advanced automation, real-time data analytics, at pakikipagtulungan sa mga AI provider upang mapabuti ang katatagan ng kanilang mga asset sa mga kaganapan sa panahon at pagtaas ng trapiko.

Nagpapatupad ang mga integrated telecommunications operator ng mga multi-year strategic plan upang gawing moderno ang mga network, unti-unting alisin ang mga lumang teknolohiya, at gamitin ang AI upang i-automate ang mga operasyon, gawing hyper-personalize ang mga serbisyo, at pahusayin ang karanasan ng customer. Ang layunin ay lubos na mabawasan ang mga gastos sa pagpapatakbo, mapataas ang kita ng B2B, at iposisyon ang kanilang mga sarili bilang mga nangunguna sa cybersecurity, cloud computing, at applied AI.

Ang malalaking pandaigdigang kompanya ng pagkonsulta, sa kanilang bahagi, ay nagmumungkahi ng mga balangkas tulad ng TechnoVision upang matulungan ang mga organisasyon na gumawa ng mga desisyon sa teknolohiya batay sa pamantayan ng negosyo . Malinaw ang kanilang mensahe: ang generative AI at agentic AI ay dapat na isama sa loob ng mga nababanat na arkitektura, na may espesyal na atensyon sa pamamahala ng datos, soberanya ng teknolohiya, at ang muling pagdisenyo ng mga proseso tungo sa matatalinong operasyon.

Iginiit naman ng ibang mga kumpanyang dalubhasa sa modernisasyon, interoperability, at hyperautomation na ang susi ay hindi na lamang pagdaragdag ng higit pang mga tool, kundi sa halip ay pagsasama, pamamahala, at pagpapalawak ng mga ito nang may disiplina . Ang enterprise architecture, API, observability, FinOps, at risk management ay hindi na "mga teknikal na detalye" kundi naging kritikal na kondisyon para sa AI at automation upang maiwasan ang pagkatigil sa walang katapusang mga pilot program.

Itinatampok din ng mga rehiyonal na kompanya ng pagkonsulta at mga tagapagbigay ng solusyon sa negosyo ang pagsasama-sama ng mga modelo ng AI na partikular sa domain , na may kakayahang bawasan ang mga ilusyon, umangkop sa mga regulasyon ng sektor, at i-optimize ang pagkonsumo ng enerhiya. Ang mas maliliit na modelo, na pino gamit ang pagmamay-ari na datos at mga partikular na terminolohiya, ay magkakasamang mabubuhay kasama ng malalaki at pangkalahatang layunin na mga modelo upang mahusay na matugunan ang magkakaibang pangangailangan.

Ang 2026 ay nagmamarka ng isang mahalagang punto sa ugnayan sa pagitan ng IT channel, AI, at negosyo : ang artificial intelligence ay nagiging gulugod ng mga arkitektura ng enterprise, ang cloud ay nagiging mas ipinamamahagi at soberano, ang seguridad ay lumilipat patungo sa pagkakakilanlan at proactive detection, ang mga arkitektura ay nagiging composable at API-driven, at ang enerhiya at sustainability ay nagiging mga limitasyon sa disenyo. Ang mga organisasyong maaaring mag-orchestrate ng lahat ng elementong ito bilang isang solong sistema, na sinusuportahan ng isang mature, pinamamahalaang-serbisyo-na-oriented na IT channel, ang siyang makakagawa ng pagkakaiba sa kompetisyon sa susunod na dekada.