2026: Rok, w którym koszty SI zmuszą każdą firmę do przemyślenia strategii

W ciągu ostatnich kilku lat na własne oczy widziałem, jak szybko zmienia się krajobraz danych i sztucznej inteligencji, szczególnie gdy przedsiębiorstwa pracują nad modernizacją złożonych architektur, jednocześnie zapewniając niezawodną wydajność w skali globalnej. Presja na liderów rośnie w miarę jak rosną oczekiwania wobec SI, a przepaść między tym, co organizacje chcą osiągnąć, a tym, co ich infrastruktura może realnie obsłużyć, się powiększa. To napięcie kształtuje na nowo priorytety branży i przygotowuje grunt pod to, co nastąpi. Bazując na mojej wiedzy branżowej i doświadczeniu w prowadzeniu firmy Teradata przez wiele transformacji, oto moje trzy przewidywania na rok 2026.

1. Przełom w produkcyjnym wdrażaniu agentowej SI

2026 będzie rokiem, w którym przedsiębiorstwa w końcu pokonają przepaść między pilotami a produkcyjnym wdrażaniem agentowej SI w skali. Podczas gdy 2025 przyniósł paradoks SI, gdzie 92% przedsiębiorstw zwiększyło inwestycje w SI, ale tylko 1% osiągnęło dojrzałość, rok 2026 oddzieli zwycięzców od przegranych. Wąskie gardło w produkcji SI nigdy nie dotyczyło budowania modeli czy generowania pomysłów; chodziło o wdrożenie SI w skali przedsiębiorstwa z zaufaniem, kontekstem i efektywnością ekonomiczną.

W przyszłym roku zobaczymy, jak interakcje agent-agent staną się mainstreamem w co najmniej jednej dużej branży B2B, czy to w zamówieniach, łańcuchu dostaw, czy obsłudze klienta. Organizacje, które przygotują się na ogromne wymagania obliczeniowe agentowej SI, tak bardzo się wyprzedzą, że konkurenci będą mieli niemal niemożliwe zadanie, by je dogonić. W przeciwieństwie do tradycyjnych aplikacji, które wykonują kilka zapytań na minutę, systemy agentowej SI z potencjałem ciągłego, 24/7 zapytań generują 25 razy więcej żądań do bazy danych i zużywają od 50 do 100 razy więcej zasobów obliczeniowych, gdy rozumują problemy, gromadzą kontekst i wykonują zadania.

To nie są tylko większe liczby; reprezentują one fundamentalną zmianę w sposobie działania infrastruktury przedsiębiorstwa. Wyzwanie infrastrukturalne jest głębokie i wymaga architektur masowo równoległego przetwarzania – podejścia obliczeniowego, które wykorzystuje liczne procesory do jednoczesnego wykonywania obliczeń na różnych częściach dużego zbioru danych – które mogą obsłużyć mieszane obciążenia w skali. Gdy przedsiębiorstwa wdrożą potencjalnie tysiące takich agentów oceniających miliony relacji w tysiącach tabel, aby podjąć jedną decyzję, milisekundy zaczną mieć znaczenie. Nie mówimy już o odizolowanych asystentach SI; mówimy o całych ekosystemach wyspecjalizowanych agentów współpracujących ze sobą, z których każdy wysyła zapytania do danych, rozumuje opcje i koordynuje się z innymi agentami w czasie rzeczywistym. Firmy, które wymyślą, jak efektywnie obsłużyć tę objętość przy przewidywalnych kosztach, zdominują rynek, podczas gdy te zaskoczone spiralą kosztów infrastruktury będą borykać się z problemami.

Pod koniec 2026 roku spodziewam się mierzalnych historii zwrotu z inwestycji liczonymi w setki milionów, a nie tylko pełnych nadziei prognoz. Wczesne wdrożenia produkcyjne pokażą konkretną wartość biznesową, która wykracza poza wzrost produktywności w kierunku prawdziwej transformacji biznesowej. Nie będą to proste chatboty czy narzędzia do podsumowywania dokumentów; będą to inteligentne systemy, które fundamentalnie zmieniają sposób wykonywania pracy w całych organizacjach.

2. Wojny platform wiedzy: Gdy milisekundy stają się milionami

W 2026 roku przedsiębiorstwa odkryją, że ich agenci SI są tak inteligentni, jak szybka jest ich infrastruktura danych. Gdy system agentowy wykonuje 10 000 zapytań, aby odpowiedzieć na jedno pytanie klienta, różnica między czasem odpowiedzi na zapytanie wynoszącym 100 ms a 10 ms to nie tylko kwestia doświadczenia użytkownika: to różnica między miesięcznym rachunkiem za infrastrukturę w wysokości 50 000 dolarów a 5 milionów dolarów.

Dane branżowe potwierdzają tę zmianę. IDC FutureScape 2026 przewiduje, że do 2028 roku 45% interakcji z produktami i usługami IT będzie wykorzystywać agentów jako główny interfejs do bieżących operacji. Badanie McKinsey dotyczące stanu SI w 2025 roku ujawniło, że tam, gdzie potencjał penetracji SI jest wysoki, systemy agentowe szybko przekształcają sposób, w jaki organizacje konsumują technologię. Wczesne wdrożenia produkcyjne pokazują, że przepływy pracy agentowe generują 25 razy więcej zapytań do bazy danych niż tradycyjne aplikacje. Pojedyncza interakcja z obsługą klienta napędzana SI, która wcześniej wymagała trzech wywołań API, teraz wyzwala tysiące zapytań kontekstowych, gdy agent rozumuje opcje, weryfikuje informacje i syntetyzuje odpowiedzi.

Tradycyjne chmurowe hurtownie danych zoptymalizowane pod kątem analiz wsadowych ugną się pod tymi wymaganiami agentowymi w czasie rzeczywistym. Ciągła dostępność platform agentowych jest fundamentalnie sprzeczna z dynamicznymi środowiskami obliczeniowymi zaprojektowanymi do uruchamiania się dla zaplanowanych obciążeń i wyłączania w celu oszczędzania kosztów. Inicjatywa NANDA MIT wykazała, że 95% programów pilotażowych SI nie przynosi mierzalnego wpływu na wynik finansowy, nie z powodu jakości modelu, ale z powodu „luki w uczeniu”, w której systemy nie mogą dostosować się wystarczająco szybko do przepływów pracy przedsiębiorstwa. Gdy opóźnienia infrastruktury pogłębiają tę lukę, nawet najbardziej zaawansowani agenci stają się nieskuteczni. Organizacje zrozumieją, że optymalizacja zapytań – niegdyś uważana za rozwiązany problem zarezerwowany dla administratorów baz danych – stała się krytycznym wąskim gardłem w zwrocie z inwestycji w SI.

W tym miejscu platformy zbudowane na architekturze masowo równoległego przetwarzania spotykają się z przyszłością SI. Systemy zbudowane od podstaw pod kątem mieszanych obciążeń (obsługujące jednocześnie zapytania operacyjne i obciążenia analityczne bez pogorszenia wydajności) oddzielą zwycięzców od tych, którzy pozostaną w tyle. Gdy każda milisekunda wydajności zapytań bezpośrednio wpływa na inteligencję agenta, jakość odpowiedzi i wyniki biznesowe, decyzje infrastrukturalne stają się strategicznym imperatywem.

Widzimy to już u klientów uruchamiających produkcyjnych agentów SI. Są zszokowani odkryciem, że ich „nowoczesna” chmurowa hurtownia dodaje 2-3 sekundy do każdej interakcji z agentem, przez co SI wydaje się ociężała i nie odpowiada. Pomnóż to opóźnienie przez tysiące codziennych interakcji, a doświadczenie użytkownika staje się nie do utrzymania. Do końca 2026 roku wydajność zapytań stanie się głównym kryterium oceny przy decyzjach dotyczących infrastruktury SI, wypierając koszty przechowywania i skalowalność z pozycji największych obaw.

Dynamika sił dramatycznie się zmienia, gdy firmy mogą wdrażać SI bezpośrednio na zoptymalizowanej infrastrukturze danych z wbudowanym wieloletnim doświadczeniem w analizie decyzji. Zamiast być ograniczonym przez architektury dostawców, które nie radzą sobie z wolumenem zapytań agentowych, mają elastyczność, by innowować z prędkością SI, dostarczać responsywne doświadczenia agentowe i unikać koszmarów wydajnościowych wynikających z niedopasowania infrastruktury do obciążenia.

Ta zmiana wymusi rozliczenie w całym krajobrazie platform danych. Dostawcy, którzy przetrwają, będą tymi, którzy udowodnią, że ich architektury zostały zbudowane na ten moment: gdzie subsekundowe czasy odpowiedzi na zapytania w masowej skali nie są funkcją, ale fundamentem inteligentnej automatyzacji.

3. Renesans hybrydowy: Suwerenność danych staje się strategiczna

Wahadło wychyli się z powrotem w kierunku środowisk hybrydowych, gdy przedsiębiorstwa zrozumieją, że nie chodzi już tylko o wybór między chmurą a infrastrukturą lokalną. Chodzi o efektywne działanie w obu, aby sprostać różnorodnym potrzebom biznesowym. W 2026 roku suwerenność danych okaże się dotyczyć nie tylko zgodności, ale strategicznej przewagi konkurencyjnej i, coraz częściej, ekonomicznego przetrwania.

Ekonomia jest niepodważalna: w miarę jak agentowa SI napędza wykładniczy wzrost wolumenu zapytań, koszty chmury mają gwałtownie wzrosnąć. Gartner przewiduje, że do 2030 roku firmy, które nie zoptymalizują podstawowego środowiska obliczeniowego SI, zapłacą o ponad 50% więcej niż te, które to zrobią, podczas gdy 50% zasobów obliczeniowych chmury będzie poświęconych obciążeniom SI do 2029 roku, w porównaniu z mniej niż 10% obecnie – pięciokrotny wzrost obciążeń chmurowych związanych z SI. Organizacje odkrywają, że hybryda nie jest reliktem przeszłości; to pragmatyczna ścieżka naprzód. Obserwujemy odrodzenie wdrożeń hybrydowych, które odzwierciedla rosnące zrozumienie, jak przedsiębiorstwa mogą optymalizować koszty, strategicznie wykorzystując zarówno możliwości lokalne, jak i chmurowe.

Rachunek jest przekonujący. Gdy uruchamiasz tysiące agentów SI wykonujących miliony zapytań dziennie, różnica między kosztami chmury a infrastruktury lokalnej staje się oszałamiająca. Inteligentne organizacje już modelują te scenariusze i zdają sobie sprawę, że strategiczne wdrożenie hybrydowe nie jest tylko miłym dodatkiem; jest niezbędne dla zrównoważonych operacji SI. W miarę jak SI staje się czynnikiem różnicującym, organizacje zrozumieją, że ich strategie danych i wiedza branżowa są zbyt cenne, aby całkowicie przekazać je publicznym dostawcom chmury. Będą chciały kontrolować i posiadać swoje dane, wiedzieć, gdzie się one znajdują geograficznie, oraz zarządzać ekonomią SI w skali.

Zobaczymy ten trend najbardziej wyraźnie na arenie międzynarodowej oraz w regulowanych branżach, takich jak usługi finansowe i opieka zdrowotna, ale imperatyw kosztowy napędzi adopcję we wszystkich sektorach. Wygrywać będą firmy, które oferują prawdziwą elastyczność wdrożeniową, ze spójnymi danymi, obliczeniami, modelami, obciążeniami, wynikami i doświadczeniami w środowiskach hybrydowych. Organizacje będą domagać się możliwości uruchamiania najnowocześniejszych możliwości SI, w tym modeli językowych i przetwarzania wektorowego, za własnymi zaporami ogniowymi, przy jednoczesnym utrzymaniu tej samej prędkości innowacji co konkurenci natywnie chmurowi, bez bankructwa.

Przyszłość należy do platform, które umożliwiają prędkość i skalę SI tam, gdzie dane się znajdują, czy to w chmurze publicznej, lokalnie czy w chmurze prywatnej, pozwalając organizacjom podejmować ekonomicznie racjonalne decyzje dotyczące umiejscowienia obciążeń, gdy agentowa SI przekształca struktury kosztów. Nie chodzi o powrót do starych sposobów myślenia; chodzi o przyjęcie bardziej wyrafinowanego podejścia, które traktuje infrastrukturę jako strategiczny portfel, w którym różne obciążenia są uruchamiane w najbardziej odpowiednim środowisku w oparciu o wymagania dotyczące wydajności, kosztów, bezpieczeństwa i zgodności.

2026 to rok, w którym agentowa SI przejdzie z modnego słowa w sali zarządu do rzeczywistości operacyjnej, fundamentalnie przekształcając sposób, w jaki przedsiębiorstwa konkurują, budują oprogramowanie i zarządzają swoją infrastrukturą. Firmy, które opanują wdrażanie w skali produkcyjnej, zachowają kontrolę nad swoimi danymi i kontekstem oraz zaprojektują architekturę pod kątem elastyczności hybrydowej, stworzą przewagi, które staną się niemal niemożliwe do przezwyciężenia.