W 2023 roku byliśmy świadkami Wielkiego Wybuchu technologii – roku, w którym sztuczna inteligencja zapoczątkowała nową erę innowacji i transformacji. W 2025 roku generatywna AI weszła do głównego nurtu, a na scenę wkroczyła agentowa sztuczna inteligencja. Najważniejsze jest to, że w dużych przedsiębiorstwach, takich jak Dell Technologies, zaczęły pojawiać się realne zwroty z inwestycji.

W 2026 roku historia sztucznej inteligencji nabiera tempa. AI przeprojektuje całą strukturę przedsiębiorstw i przemysłu. Będzie napędzać nowe sposoby działania, budowania i wprowadzania innowacji na skalę i w tempie wcześniej niewyobrażalnym.

Zrozumienie tych zmian jest niezbędne, ponieważ ci, którzy dziś inwestują w solidne, elastyczne zaplecze technologiczne oraz korzystają z sieci ekosystemów partnerskich, będą gotowi do zarządzania szybkimi zmianami, które nadejdą.

1. Czas na działanie: zasady rządzące dynamicznym ekosystemem

Wraz z przyspieszeniem rozwoju sztucznej inteligencji pojawia się pewien stopień zmienności. Chociaż przewidujemy, że ramy zarządzania ostatecznie ustabilizują ekosystem, dzisiejsza rzeczywistość jest wezwaniem do działania.

Zarządzanie powoduje obecnie największe opóźnienia i to wręcz krytyczny problem, który nie przynosi postępów. Branża pospieszyła się, aby wprowadzić do produkcji cenne narzędzia sztucznej inteligencji, takie jak chatboty i agenci, ale zrobiliśmy to bez wystarczającego zarządzania.

To nie tylko ryzykowne, ale wręcz nie do utrzymania. Do przyszłego roku potrzeba solidnych ram i prywatnych środowisk zapewniających stabilność i kontrolę. Uruchamianie modeli lokalnie, na własnych serwerach lub w kontrolowanych fabrykach sztucznej inteligencji, stanie się normą, aby zapewnić stabilne podstawy i odizolować organizacje od zewnętrznych zakłóceń.

Ale to coś więcej niż prognoza. To pilny apel. Musimy bardziej skupić się na zarządzaniu. Bez tego skończymy z niepewnością, która spowolni wdrażanie praktycznej i wartościowej sztucznej inteligencji dla przedsiębiorstw.

Naszym konkretnym postulatem wobec sektora publicznego i prywatnego jest stworzenie zasad zarządzania rynkiem enterprise we współpracy z realnymi graczami tego rynku – przedsiębiorstwami i dostawcami technologii biznesowych.

Nie możemy zakładać, że zarządzanie publicznymi chatbotami AI lub AGI jest tym samym, co pomaganie przedsiębiorstwom w kształtowaniu rzeczywistego zastosowania sztucznej inteligencji w ich firmach i procesach.

Zarządzanie nie ma na celu spowolnienia innowacji. Chodzi o budowanie ram ochronnych, które pozwolą nam wszystkim przyspieszać w sposób bezpieczny i zrównoważony.

2. Zarządzanie danymi: prawdziwy fundament innowacji w sztucznej inteligencji

Kolejny wielki skok w dziedzinie sztucznej inteligencji nie będzie pochodzł tylko z potężniejszych algorytmów. Będzie wynikał ze sposobu, w jaki zarządzamy, wzbogacamy i wykorzystujemy nasze dane. Ponieważ systemy sztucznej inteligencji stają się coraz bardziej złożone, jakość i dostępność wykorzystywanych przez nie danych są najważniejsze.

W 2026 roku zarządzanie danymi i ich przechowywanie za pomocą AI stanie się niekwestionowanym fundamentem wszystkich innowacji w zakresie sztucznej inteligencji.

Infrastruktura AI różni się od klasycznych systemów IT. Koncentruje się na przyspieszonych obliczeniach, zaawansowanej sieci dostosowanej do sztucznej inteligencji, nowych interfejsach użytkownika oraz, co najważniejsze, nowej warstwie wiedzy z danych, która napędza jej wyniki.

Niezbędne staną się specjalnie zaprojektowane platformy danych AI, przygotowane z myślą o integracji różnych źródeł danych, ochronie nowych artefaktów i zapewnieniu wydajnej pamięci masowej niezbędnej do ich obsługi. Ekosystemy partnerskie mogą pomóc w uwolnieniu potencjału tych specjalnie zaprojektowanych platform, a partnerzy wykorzystują swoją wiedzę ekspercką do integracji i optymalizacji rozwiązań do zarządzania danymi na potrzeby sztucznej inteligencji dla przedsiębiorstw.

Zdolność do efektywnego wprowadzania czystych, uporządkowanych i istotnych danych do modeli sztucznej inteligencji ma kluczowe znaczenie. Jednak w miarę jak wchodzimy w erę agentowego AI, dane te nie będą już wykorzystywane wyłącznie do trenowania dużych modeli. Zamiast tego będą dynamicznym zasobem podczas wnioskowania, umożliwiając generowanie ewoluującej wiedzy i inteligencji w czasie rzeczywistym. Ta podstawowa warstwa danych jest punktem wyjścia dla wszystkiego, co będzie dalej.

3. Agentowa AI: nowy menedżer ds. ciągłości działania

To, co nadchodzi, to agentowa sztuczna inteligencja. Ewolucja, która zmienia sztuczną inteligencję z pomocnego asystenta w integralnego menedżera długotrwałych, złożonych procesów.

W dziedzinach takich jak produkcja i logistyka agenci sztucznej inteligencji nie będą tylko pomagać pracownikom, będą wspierać w koordynacji ich działań. Korzystając z bogatych, dynamicznych strumieni danych, zapewnią ciągłość między zmianami, zoptymalizują przepływy pracy w czasie rzeczywistym i stworzą nowe poziomy wydajności operacyjnej.

Wyobraźmy sobie agenta sztucznej inteligencji, który skaluje możliwości kierowników procesów na hali produkcyjnej, dostosowuje harmonogramy produkcji w oparciu o zakłócenia w łańcuchu dostaw lub prowadzi nowego pracownika przez złożone zadanie. Pozycjonując agentów sztucznej inteligencji jako pośredników między celami zespołu, a jego pracownikami, podnosimy koordynację zespołową we wszystkich sektorach na niespotykany wcześniej poziom.

Ci inteligentni agenci staną się układem nerwowym nowoczesnych operacji, zapewniając odporność i postęp. Podobnie jak każda inna zdolność AI, opierają się na danych przedsiębiorstwa, tworząc unikalne zasoby wiedzy i inteligencji, które muszą być odpowiednio przechowywane i chronione.

4. Fabryki sztucznej inteligencji na nowo definiują odporność i odtwarzanie po awarii

Im bardziej AI integruje się z podstawowymi funkcjami firmy, tym ciągłość działania staje się niepodważalna.

Infrastruktura sztucznej inteligencji będzie ewoluować, aby nadać priorytet odporności operacyjnej, na nowo definiując znaczenie odtwarzania po awarii w świecie opartym na AI. Skupiamy się nie tylko na tworzeniu kopii zapasowych systemów, ale na zapewnieniu funkcjonalności sztucznej inteligencji, nawet jeśli podstawowe systemy przejdą w tryb offline. Obejmuje to ochronę zwektoryzowanych danych i innych unikalnych artefaktów, dzięki czemu inteligencja systemu może przetrwać wszelkie zakłócenia.

Osiągnięcie tego celu wymaga innowacji w całym łańcuchu wartości sztucznej inteligencji, od firm zajmujących się ochroną danych i cyberbezpieczeństwem, po kluczowych dostawców technologii AI. Ekosystemy współpracy obejmują rządy, partnerów i innowatorów sztucznej inteligencji na dużą skalę. Muszą one współpracować, aby zbudować odporne fabryki, które łączą narzędzia i wiedzę specjalistyczną niezbędne do zapewnienia ciągłości i zabezpieczenia krytycznych funkcji w środowiskach chmury hybrydowej.

5. Suwerenna sztuczna inteligencja przyspiesza rozwój krajowej infrastruktury przedsiębiorstwa

Sztuczna inteligencja ma kluczowe znaczenie dla interesów państwowych, co sprawia że obserwujemy szybki rozwój suwerennych ekosystemów sztucznej inteligencji. Kraje nie są już tylko konsumentami technologii sztucznej inteligencji, aktywnie budują własne ramy, aby napędzać lokalne innowacje i utrzymywać autonomię cyfrową.

Zmienia to sposób planowania infrastruktury sztucznej inteligencji, w której obliczenia, przechowywanie danych i zarządzanie nimi odgrywają kluczową rolę w ochronie i lokalizacji poufnych informacji.

Przedsiębiorstwa będą w coraz większym stopniu dostosowywać się do tych ram, skalując swoją działalność w granicach regionalnych. Przechowując dane na miejscu, rządy mogą kształtować usługi publiczne, takie jak opieka zdrowotna, a przedsiębiorstwa mogą korzystać z krajowej infrastruktury, jednocześnie dostosowując cele biznesowe do krajowej polityki przemysłowej.

Tworzy to innowacje o bezpośrednim wpływie na obywateli i gospodarki oraz stanowi fundamentalną zmianę, która przenosi sztuczną inteligencję z koncepcji globalnej do konkretnej, lokalnej rzeczywistości.

Wyznaczanie kursu na 2026 rok

W 2026 roku rewolucja w dziedzinie sztucznej inteligencji nie zwalnia tempa, lecz przyspiesza. To, co zapoczątkował Wielki Wybuch, osiągnęło prędkość światła, a wiodące organizacje rozwijają się i dostosowują do zmian równie szybko.

Aby osiągnąć sukces nie trzeba gonić za każdym przełomem. Lepiej zbudować infrastrukturę, która nadąży za tymi zmianami: odporne fabryki AI, suwerenne ramy, systemy agentów zarządzające złożonymi operacjami oraz ekosystemy współpracy przekształcające innowacje w realny wpływ biznesowy. Narzędzia i informacje są dostępne. To gotowość do działania już teraz odróżnia liderów od reszty.

Przywództwo i konkretne działania zdecydują, kto zgarnie prawdziwe korzyści. Przyszłość pędzi z prędkością światła. Pytanie brzmi: czy jesteśmy gotowi?

Autor: John Roese, globalny dyrektor ds. technologii i sztucznej inteligencji w firmie Dell Technologies