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.

CIO w całej Europie – mimo presji na budżety i ograniczonego wzrostu zatrudnienia – zamierzają przede wszystkim inwestować w oprogramowanie, aby nadążyć za ekspansją funkcji opartych na sztucznej inteligencji.

Gartner przewiduje, że wydatki użytkowników końcowych na modele GenAI wzrosną w Europie o 78,2% już w 2026 r .

AI i chmura

Rok 2026 ma być przełomowy nie tylko dla samej AI, ale również dla infrastruktury chmurowej. Gartner zwraca uwagę, że inwestycje w chmurę napotkają pewne turbulencje – głównie ze względu na rosnące wymagania w zakresie suwerenności cyfrowej i potrzebę lokalizacji usług bliżej użytkowników .

Prognozowany wzrost wydatków na usługi chmury publicznej (public cloud services) Gartner szacuje na 24% w 2026 r.

To trend widoczny już od kilku lat: polityka, regulacje i bezpieczeństwo narodowe coraz silniej wpływają na decyzje technologiczne. Według Gartnera, do 2027 r. aż 35% krajów będzie korzystać z „regionalnych platform AI”, opartych na lokalnych danych i standardach — to ogromny skok z dzisiejszych 5% . Jeśli ten scenariusz się sprawdzi, dostawcy chmury i AI będą musieli współpracować z lokalnymi graczami, by sprostać rosnącej liczbie wymagań regulacyjnych.

AI napędza popyt na infrastrukturę

Boom na AI nie kończy się na oprogramowaniu. W efekcie rośnie zapotrzebowanie na serwery zoptymalizowane pod kątem obsługi aplikacji AI.

W Europie wydatki na serwery AI mają osiągnąć 46,8 mld dolarów w 2026 r., wobec 39,3 mld w 2025 r., co nadal pozostawia stary kontynent daleko za Ameryką Północną (170 mld) i Chinami (67 mld) .

Jakie są tego powody? Gartner wskazuje m.in. na: presję regulacyjną, rosnącą konkurencję między państwami, napięcia geopolityczne oraz priorytety bezpieczeństwa narodowego. Europa chce być w stanie tworzyć i utrzymywać własne systemy AI, zamiast polegać na zagranicznych dostawcach.

Software i urządzenia w górę, ceny również

W 2026 r. największym priorytetem wydatkowym europejskich CIO pozostanie oprogramowanie, które ma dostarczać bardziej inteligentne, efektywne i spersonalizowane rozwiązania.

Jednocześnie Gartner odnotowuje, że wzrost wydatków na software wynika również z… coraz wyższych cen, podnoszonych niemal we wszystkich kategoriach oprogramowania .

Podobny trend dotyczy urządzeń: producenci dodają funkcje AI, a koszt dodatkowego sprzętu przekłada się na wyższe ceny końcowe.

Co to oznacza dla CIO i firm technologicznych?

• AI przestaje być opcją, a staje się obowiązkiem: Rozwiązania GenAI są wbudowywane w niemal każdy produkt software’owy.
• Czas na przegląd strategii chmurowej: Wymogi suwerenności cyfrowej i lokalizacji danych będą coraz ważniejsze.
• Infrastruktura AI to nowy wyścig zbrojeń: Kraje i firmy będą walczyć o niezależność ekosystemu technologicznego.
• Rosną koszty licencji i urządzeń: Budżety IT muszą uwzględnić inflację cen technologicznych, a nie tylko zwiększone zapotrzebowanie.

(grafika tytułowa utworzona przez ChatGPT)

Artykuł Wydatki IT w Europie wzrosną o 11% w 2026 roku. Top inwestycje: AI, chmura i cyberbezpieczeństwo pochodzi z serwisu IT-Filolog.

Raport Atlassian „State of Teams” ujawnia, że pracownicy w firmach z listy Fortune 500 marnują rocznie 2,4 mld godzin na szukanie potrzebnych danych. Problemem są jednak nie tylko zagubione czy nieposegregowane dokumenty, ale także udostępnianie właściwych informacji w nieodpowiednich miejscach. Rozproszone dane, ukryte w e-mailach, czatach, arkuszach i prywatnych notatkach, utrudniają tzw. obieg pracy. Każdy, kto choć raz bezskutecznie próbował odnaleźć ważny plik, wie, że czasami to nie tylko wymaga czasu, ale jest też źródłem frustracji i czynnikiem obniżającym produktywność.

Dane niegotowe na AI

Z badań rynkowych wynika, że jedynie co 10 firma posiada dane w formie gotowej do wykorzystania przez sztuczną inteligencję. Reszta wciąż zmaga się z problemem chaosu informacyjnego, silosów i braku ustrukturyzowanych zasobów. Z raportu PMR Market Experts dowiadujemy się, że w Polsce aż 2/3 przedsiębiorstw wstrzymało lub zrezygnowało z projektów AI, często właśnie z powodu niewystarczającej jakości danych. Jednocześnie tylko 12% globalnych firm uważa, że ich dane są w pełni gotowe do zastosowania w narzędziach sztucznej inteligencji.

Od silosów do spójności – rola standardów

W praktyce problemem wielu organizacji nie jest brak danych, ale ich rozproszenie i niespójność. Firmy gromadzą informacje w różnych systemach – od CRM i ERP po arkusze Excela – co utrudnia ich integrację i efektywne wykorzystanie.

W odpowiedzi na te wyzwania powstała inicjatywa Open Semantic Interchange (OSI), którą wspólnie rozwijają Snowflake, Salesforce, dbt Labs, RelationalAI oraz BlackRock. Jej celem jest stworzenie uniwersalnych ram semantycznych, pozwalających firmom „porozumiewać się jednym językiem” w zakresie danych. Dzięki temu organizacje mogą szybciej wdrażać narzędzia AI i Business Intelligence, ograniczając ryzyko błędów wynikających z niespójnych definicji czy rozproszonych metadanych.

AI przyspiesza pracę

Badania przeprowadzone przez firmę Algolytics pokazują, że zastosowanie sztucznej inteligencji w procesach analitycznych znacząco zwiększa efektywność pracy zespołów zajmujących się danymi. W testowanych scenariuszach AI skracała czas potrzebny na wykonanie zadań analitycznych średnio o 60–80%, przy jednoczesnym zachowaniu wysokiej jakości wyników.

Algolytics wskazuje, że największe korzyści z wdrożenia AI dotyczą automatyzacji powtarzalnych czynności, takich jak przygotowanie danych, selekcja zmiennych czy testowanie modeli. Dzięki temu analitycy mogą skoncentrować się na interpretacji wyników i rekomendacjach biznesowych, zamiast tracić czas na techniczne aspekty procesu.

Badanie Algolytics jednocześnie potwierdza, że luka między deklaracjami a praktyką jest ogromna. Choć coraz więcej organizacji mówi o wykorzystywaniu danych i AI, to tylko jedna na trzy faktycznie włącza je do codziennych procesów.

AI jako partner decyzyjny

Analitycy Gartnera przewidują, że sztuczna inteligencja będzie odgrywać coraz większą rolę w procesach decyzyjnych i analitycznych w organizacjach. Do 2027 r. połowa decyzji biznesowych ma być wspierana lub całkowicie zautomatyzowana przez agentów AI, co oznacza przełom w sposobie, w jaki firmy wykorzystują dane i analitykę.

Gartner przewiduje, że do 2028 r. 30% projektów GenAI wdrażanych na szeroką skalę będzie tworzonych wewnętrznie, a nie opartych na gotowych rozwiązaniach. Budowanie własnych modeli daje większą kontrolę i elastyczność, ale wymaga jasnych kryteriów decyzyjnych – od kosztów i dostępnych kompetencji po zgodność z regulacjami.

Podsumowując, sztuczna inteligencja nie rozwiąże problemów z analityką danych sama. Aby była skuteczna, potrzebuje wysokiej jakości danych i kompetentnych specjalistów.

Cały artykuł Analityka danych potrzebuje wsparcia AI został opublikowany w listopadowym wydaniu miesięcznika „IT Professional”.

(grafika tytułowa – źr. Pixabay)

Artykuł Analityka danych potrzebuje wsparcia AI pochodzi z serwisu IT-Filolog.