To, co szczególnie zwraca uwagę, to źródło obecnego wzrostu. Dotychczas największym motorem inwestycji były firmy technologiczne i hiperskalerzy rozwijający infrastrukturę potrzebną do obsługi rosnącego zapotrzebowania na modele AI. Gartner przewiduje jednak, że rok 2026 może stać się momentem przełomowym – przedsiębiorstwa dopiero zaczynają wykorzystywać pełny potencjał inwestycyjny.

Infrastruktura AI pochłania największe środki

Rosnące wykorzystanie modeli generatywnych i systemów agentowych wymaga coraz większej mocy obliczeniowej. Dlatego największą część rynku będą stanowiły wydatki związane z infrastrukturą AI.

Mowa tu nie tylko o usługach chmurowych zoptymalizowanych pod sztuczną inteligencję, ale również o specjalizowanych serwerach, układach przetwarzających AI, sieciach oraz platformach wspierających zaawansowane obciążenia. Gartner szacuje, że segment infrastruktury będzie odpowiadał za ponad 45% całkowitych wydatków związanych z AI.

Szczególną rolę odegrają serwery zoptymalizowane pod sztuczną inteligencję. Według prognoz ich znaczenie będzie szybko rosło, a wydatki w tym obszarze mają potroić się w ciągu najbliższych pięciu lat.

Agenci AI i automatyzacja zmieniają sposób wykorzystania modeli

Coraz wyraźniej widać także zmianę w samym sposobie wdrażania sztucznej inteligencji. Organizacje nie ograniczają się już wyłącznie do korzystania z pojedynczych modeli GenAI. AI staje się elementem większych procesów biznesowych.

Coraz częściej modele są integrowane z rozbudowanymi pakietami narzędzi, a agenci AI przejmują kolejne zadania w ramach wieloetapowych procesów. Gartner wskazuje, że krótkoterminowe prognozy wzrostu dla rynku modeli AI zostały zwiększone do 110% w 2026 r.

To pokazuje, że organizacje zaczynają dostrzegać wartość automatyzacji agentowej, która może wykraczać poza prostą optymalizację pojedynczych zadań.

Firmy nadal podchodzą do AI ostrożnie

Mimo dynamicznych prognoz przedsiębiorstwa pozostają ostrożne. Wiele organizacji nadal wybiera niewielkie, taktyczne projekty AI zamiast dużych programów transformacyjnych. Dominują inicjatywy skupione na poprawie produktywności i zwiększeniu efektywności operacyjnej.

To z kolei stawia nowe wyzwania przed CIO. Coraz trudniej uzasadniać duże inwestycje wyłącznie technologicznym potencjałem. Kluczowe staje się wykazanie konkretnych efektów biznesowych oraz powiązanie projektów AI z celami strategicznymi organizacji.

Od eksperymentów do skali

Prognoza Gartnera pokazuje, że rynek AI dojrzewa. Po fazie eksperymentów następuje etap budowania trwałej infrastruktury i integracji sztucznej inteligencji z codziennymi procesami biznesowymi.

Rok 2026 może okazać się momentem, w którym firmy przestaną traktować AI jako technologiczną ciekawostkę lub pojedynczy projekt innowacyjny. Zamiast tego sztuczna inteligencja staje się pełnoprawnym elementem strategii rozwoju przedsiębiorstw.

(grafika tytułowa wygenerowana przez AI, źr. Pixabay)

Artykuł Biliony na AI, ale firmy nadal szukają realnej wartości biznesowej pochodzi z serwisu IT-Filolog.

Badanie przeprowadzone przez GlobalData wskazuje, że ponad 32% przedstawicieli branży uważa precyzyjne szacowanie ryzyka za największe wyzwanie związane z oferowaniem polis cybernetycznych. To wynik znacząco wyższy niż inne problemy, takie jak zarządzanie ryzykiem zbiorowym wynikającym z masowych ataków obejmujących wielu klientów jednocześnie.

Dlaczego cyberubezpieczenia są tak trudne do wyceny?

W przypadku tradycyjnych ubezpieczeń – komunikacyjnych, majątkowych czy zdrowotnych – firmy korzystają z ogromnych zbiorów danych historycznych. Dzięki nim można przewidywać prawdopodobieństwo wystąpienia określonych zdarzeń oraz oszacować potencjalne koszty.

Cyberprzestrzeń funkcjonuje jednak według innych zasad. Krajobraz zagrożeń zmienia się praktycznie każdego dnia. Pojawiają się nowe typy ataków, techniki wykorzystywane przez cyberprzestępców ewoluują, a organizacje stale wdrażają kolejne technologie i usługi cyfrowe. W efekcie historyczne dane szybko tracą aktualność.

Eksperci GlobalData podkreślają, że dodatkowym utrudnieniem staje się rosnąca rola sztucznej inteligencji wykorzystywanej przez cyberprzestępców. AI zaczyna wspierać bardziej zaawansowane i dynamiczne formy ataków, co jeszcze bardziej komplikuje proces oceny ryzyka. W odpowiedzi część firm ubezpieczeniowych zaczyna wprowadzać specjalne wyłączenia dotyczące zagrożeń związanych ze sztuczną inteligencją.

Rosną problemy związane z ryzykiem masowych incydentów

Jednym z najtrudniejszych scenariuszy dla ubezpieczycieli pozostają tzw. zdarzenia skumulowane. W przeciwieństwie do pojedynczych incydentów cyberatak może jednocześnie dotknąć setki, a nawet tysiące organizacji.

Ataki na popularne usługi chmurowe, dostawców oprogramowania lub kluczową infrastrukturę mogą wywołać efekt domina. W takim przypadku jedna luka bezpieczeństwa przekłada się na ogromną liczbę roszczeń wypłacanych równocześnie. Według danych GlobalData zarządzanie tego typu ekspozycją jest drugim najczęściej wskazywanym wyzwaniem przez branżę.

To właśnie dlatego firmy oferujące cyberubezpieczenia stosują często wysokie stawki bazowe. W ten sposób próbują zabezpieczyć swoją rentowność i ograniczyć skutki potencjalnych dużych wypłat odszkodowań.

Adaptacja zamiast przewidywania

Eksperci zwracają uwagę, że w obecnych realiach tradycyjne podejście do modelowania ryzyka przestaje wystarczać. Znacznie ważniejsze staje się ciągłe monitorowanie zagrożeń i szybka reakcja na pojawiające się trendy.

Firmy ubezpieczeniowe muszą stale aktualizować modele oceny ryzyka, analizować nowe techniki ataków i śledzić rozwój technologii. Kluczowa staje się elastyczność oraz zdolność do szybkiego dostosowania oferty do zmieniających się warunków.

To może jednak oznaczać rosnącą przewagę największych graczy. Mniejsze podmioty nie zawsze dysponują odpowiednimi zasobami analitycznymi i technologicznymi, aby skutecznie oceniać dynamicznie zmieniające się cyberzagrożenia.

Cyberubezpieczenia wchodzą w nową fazę

Rynek cyberubezpieczeń dojrzewa, ale jednocześnie staje się coraz bardziej złożony. W najbliższych latach skuteczna ocena ryzyka cyberbezpieczeństwa może stać się jednym z kluczowych czynników decydujących o przewadze konkurencyjnej ubezpieczycieli.

W erze AI i stale ewoluujących zagrożeń sukces nie będzie zależał wyłącznie od wysokości składek czy zakresu ochrony. Coraz większe znaczenie zyska zdolność do szybkiego rozpoznawania nowych ryzyk i reagowania zanim staną się one kosztownym problemem.

(grafika tytułowa wygenerowana przez ChatGPT)

Artykuł Cyberubezpieczenia: jak ocenić cyfrowe ryzyko? pochodzi z serwisu IT-Filolog.

W centrum tej zmiany znajduje się sztuczna inteligencja. To właśnie ona redefiniuje priorytety budżetowe organizacji i przesuwa ciężar inwestycji w stronę infrastruktury zdolnej obsługiwać coraz bardziej wymagające obciążenia obliczeniowe.

Infrastruktura AI

Najbardziej spektakularny wzrost widoczny jest w obszarze centrów danych. Wydatki na ten segment rosną w tempie niespotykanym w ostatnich latach, co jest bezpośrednią konsekwencją rozwoju systemów AI. Modele generatywne oraz zaawansowane analizy danych wymagają ogromnych zasobów – zarówno pod względem mocy obliczeniowej, jak i przepustowości pamięci.

To prowadzi do intensyfikacji inwestycji w serwery, akceleratory oraz wyspecjalizowane układy scalone. Jednocześnie rosnące zapotrzebowanie, przy ograniczonej podaży, wywiera presję na ceny – szczególnie w segmencie pamięci o wysokiej przepustowości HBM (High Bandwidth Memory). W efekcie infrastruktura AI staje się nie tylko kluczowym, ale i najbardziej konkurencyjnym obszarem rynku IT.

Usługi IT

Choć infrastruktura przyciąga najwięcej uwagi, to usługi IT pozostają największym segmentem pod względem wartości. Ich rola ewoluuje – z tradycyjnego wsparcia operacyjnego w kierunku partnerstwa w transformacji technologicznej.

Firmy coraz częściej potrzebują nie tylko narzędzi, ale także kompetencji, które pozwolą je efektywnie wdrożyć i utrzymać. Wdrażanie systemów opartych na AI, migracje do chmury czy zarządzanie złożoną infrastrukturą wymagają specjalistycznej wiedzy, której często brakuje wewnątrz organizacji. To właśnie dlatego usługi IT rosną stabilnie i pozostają kluczowym elementem całego ekosystemu.

Generatywna AI zmienia oprogramowanie

Równolegle obserwujemy dynamiczną transformację rynku oprogramowania. Generatywna AI przestaje być eksperymentalnym dodatkiem, a staje się jednym z głównych kierunków rozwoju produktów cyfrowych.

Firmy inwestują w rozwój modeli, integrację AI z istniejącymi systemami oraz tworzenie zupełnie nowych rozwiązań opartych na automatyzacji i generowaniu treści. Tempo wzrostu w tym segmencie wyraźnie przewyższa inne obszary rynku, co pokazuje, jak duże znaczenie przypisuje się dziś AI jako narzędziu budowania przewagi konkurencyjnej.

Nierównomierny rozwój rynku ICT

Nie wszystkie segmenty rynku rozwijają się jednak w tym samym tempie. Wydatki na urządzenia nadal rosną, ale ich dynamika jest ograniczana przez rosnące koszty komponentów. W praktyce oznacza to wydłużenie cykli wymiany sprzętu i większą ostrożność zakupową, szczególnie w mniej rentownych segmentach.

W efekcie rynek ICT staje się coraz bardziej zróżnicowany. Z jednej strony mamy obszary napędzane przez AI, które rosną bardzo dynamicznie, z drugiej – segmenty bardziej wrażliwe na koszty i presję cenową. Takie zróżnicowanie prędkości rozwoju wymusza na firmach bardziej selektywne podejście do inwestycji.

AI jako centrum strategii IT

Prognozy Gartnera na 2026 rok nie pozostawiają wątpliwości – sztuczna inteligencja staje się centralnym punktem strategii technologicznych. To wokół niej budowane są nowe architektury IT, modele biznesowe i plany inwestycyjne.

Dla organizacji oznacza to konieczność przemyślenia nie tylko wydatków, ale także kompetencji i sposobu zarządzania technologią. W świecie, w którym AI napędza większość wzrostu, zdolność do jej efektywnego wykorzystania staje się jednym z kluczowych czynników sukcesu.

(grafika tytułowa wygenerowana przez ChatGPT)

Artykuł Rynek ICT w 2026 roku rośnie dzięki AI pochodzi z serwisu IT-Filolog.