2026: Rok, w którym koszty sztucznej inteligencji zmuszą każdą firmę do przemyślenia swojej strategii

W ciągu ostatnich kilku lat miałem okazję zaobserwować, jak szybko zmienia się krajobraz danych i sztucznej inteligencji, zwłaszcza gdy przedsiębiorstwa starają się zmodernizować złożone architektury, jednocześnie zapewniając niezawodną wydajność na skalę globalną. Presja na liderów rośnie, ponieważ oczekiwania dotyczące sztucznej inteligencji przyspieszają, a różnica między tym, co organizacje chcą osiągnąć, a tym, co ich infrastruktura może realistycznie wspierać, się powiększa. To napięcie zmienia priorytety branży i stwarza podstawę dla tego, co nastąpi. Na podstawie mojej wiedzy branżowej i doświadczenia w prowadzeniu Teradata przez wiele transformacji, oto moje trzy prognozy dotyczące tego, czego możemy się spodziewać w 2026 roku.

1. Przełom w produkcji agentic AI

2026 rok będzie oznaczał moment, w którym przedsiębiorstwa w końcu przekroczą granicę od testów do produkcji na dużą skalę agentic AI. Podczas gdy w 2025 roku mieliśmy do czynienia z paradoksem AI, gdy 92% przedsiębiorstw zwiększyło inwestycje w AI, ale tylko 1% osiągnęło dojrzałość, 2026 rok będzie oddzielał zwycięzców od przegranych. Wąskie gardło produkcji AI nie było nigdy spowodowane budowaniem modeli lub generowaniem pomysłów; chodziło o wdrożenie AI na skalę przedsiębiorstwa z zaufaniem, kontekstem i efektywnością ekonomiczną.

W następnym roku zobaczymy, jak interakcje między agentami staną się powszechne w co najmniej jednej dużej branży B2B, czy to w zakresie zaopatrzenia, łańcucha dostaw czy obsługi klienta. Organizacje, które przygotują się do ogromnych wymagań obliczeniowych agentic AI, wyprzedzą konkurentów o tyle, że będą niemal niemożliwe do dogonienia. W przeciwieństwie do tradycyjnych aplikacji, które wykonują kilka zapytań na minutę, systemy agentic AI z możliwością zapytań 24/7 generują 25 razy więcej żądań do bazy danych i zużywają 50 do 100 razy więcej zasobów obliczeniowych, gdy rozwiązują problemy, gromadzą kontekst i wykonują zadania.

To nie są tylko większe liczby; reprezentują one fundamentalną zmianę w tym, jak infrastruktura przedsiębiorstwa musi działać. Wyzwanie infrastrukturalne jest ogromne i wymaga architektur przetwarzania równoległego – podejścia obliczeniowego, które wykorzystuje wiele procesorów do wykonywania obliczeń jednocześnie na różnych częściach dużego zbioru danych – które mogą obsłużyć mieszane obciążenia na dużą skalę. Gdy przedsiębiorstwa wdrożą potencjalnie tysiące tych agentów, oceniających miliony relacji na tysiącach tabel, aby podjąć jedną decyzję, milisekundy zaczną mieć znaczenie. Nie mówimy już o izolowanych asystentach AI; mówimy o całych ekosystemach specjalistycznych agentów pracujących razem, każdy z nich wysyłający zapytania do danych, rozwiązujący problemy i koordynujący z innymi agentami w czasie rzeczywistym. Firmy, które rozwiążą, jak obsłużyć ten wolumen wydajnie z przewidywalnymi kosztami, będą dominować, podczas gdy te, które zostaną zaskoczone przez spiralę kosztów infrastruktury, będą się trudzić.

Przewiduję, że do końca 2026 roku zobaczymy opowieści o zwrocie z inwestycji, które będą mierzone setkami milionów, a nie tylko pełne nadziei prognozy. Wczesne wdrożenia produkcyjne pokażą konkretną wartość biznesową, która wykracza poza zyski wydajności i zmienia się w prawdziwą transformację biznesu. Nie będą to proste czaty ani podsumowania 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 AI są tak inteligentni, jak ich infrastruktura danych jest szybka. Gdy system agentic wykonuje 10 000 zapytań, aby odpowiedzieć na jedno pytanie klienta, różnica między czasem odpowiedzi 100 ms a 10 ms nie jest tylko doświadczeniem użytkownika; to różnica między miesięcznym rachunkiem za infrastrukturę w wysokości 50 000 dolarów a 5 milionów dolarów.

Branża wspiera ten trend. IDC’s FutureScape 2026 przewiduje, że do 2028 roku 45% interakcji produktów i usług IT będzie wykorzystywać agenci jako podstawowy interfejs dla bieżących operacji. McKinsey’s state of AI w 2025 ujawnił, że tam, gdzie potencjał penetracji AI jest wysoki, systemy agentic szybko zmieniają sposób, w jaki organizacje korzystają z technologii. Wczesne wdrożenia produkcyjne pokazują, że przepływy pracy agentic generują 25-krotnie więcej zapytań do bazy danych niż tradycyjne aplikacje. Jedna interakcja obsługi klienta, która wcześniej wymagała trzech wywołań API, teraz wyzwala tysiące kontekstowych zapytań, gdy agent rozważa opcje, waliduje informacje i syntetyzuje odpowiedzi.

Tradycyjne chmury magazynów danych zoptymalizowane pod kątem analiz wsadowych nie będą w stanie sprostać tym wymaganiom agentic w czasie rzeczywistym. Zawsze-włączone właściwości platform agentic fundamentalnie kolidują z dynamicznymi środowiskami obliczeniowymi zaprojektowanymi do uruchamiania dla zaplanowanych obciążeń i wyłączania w celu oszczędności kosztów. Inicjatywa NANDA MIT stwierdziła, że 95% pilotowych programów AI nie jest w stanie dostarczyć wymiernego wpływu na zysk, nie z powodu jakości modelu, ale z powodu “luki edukacyjnej”, w której systemy nie mogą dostosować się wystarczająco szybko do przepływów pracy przedsiębiorstwa. Gdy opóźnienia infrastruktury powiększają tę lukę, nawet najbardziej zaawansowani agenci stają się nieskuteczni. Organizacje zrozumieją, że optymalizacja zapytań – wcześniej uważana za rozwiązany problem przypisany administratorom bazy danych – stała się krytycznym wąskim gardłem w ROI AI.

To jest moment, w którym platformy zbudowane na architekturze przetwarzania równoległego spotykają się z przyszłością AI. Systemy zbudowane od podstaw do obsługi mieszanego obciążenia (obsługi zapytań operacyjnych i obciążeń analitycznych jednocześnie bez degradacji wydajności) oddzielą zwycięzców od tych, którzy pozostaną w tyle. Gdy każda milisekunda wydajności zapytań ma bezpośredni wpływ na inteligencję agenta, jakość odpowiedzi i wyniki biznesowe, decyzje dotyczące infrastruktury stają się strategicznymi imperatywami.

Już teraz widzimy to u klientów, którzy uruchamiają agenci AI w produkcji. Są zaskoczeni, gdy odkrywają, że ich “nowoczesny” magazyn chmury dodaje 2-3 sekundy do każdej interakcji agenta, sprawiając, że AI wydaje się ospałe i nieodpowiednie. Pomnóż to opóźnienie przez tysiące codziennych interakcji, a doświadczenie użytkownika staje się niewykonalne. Do końca 2026 roku wydajność zapytań stanie się podstawowym kryterium oceny decyzji dotyczących infrastruktury AI, wypierając koszty magazynowania i skalowalność jako główne problemy.

Dynamiczna siła zmienia się dramatycznie, gdy firmy mogą wdrożyć AI bezpośrednio na zoptymalizowanej infrastrukturze danych z dziesięcioleciami doświadczenia analitycznego. Zamiast być ograniczonymi przez architektury dostawców, które nie mogą obsłużyć objętości zapytań agentic, mają one elastyczność, aby innowować w tempie AI, dostarczać responsywne doświadczenia agentów i unikać koszmarów wydajności, które pochodzą z niezgodności infrastruktury z obciążeniem.

Ta zmiana zmusi do rozliczenia się na całym krajobrazie platform danych. Dostawcy, którzy przetrwają, będą tymi, którzy będą w stanie udowodnić, że ich architektury zostały zbudowane na ten moment: gdy czasy odpowiedzi zapytań poniżej jednej sekundy na dużą skalę nie są funkcją, ale podstawą automatyzacji inteligentnej.

3. Renesans hybrydowy: Suwerenność danych staje się strategiczna

Wahadło zwraca się w kierunku środowisk hybrydowych, gdy przedsiębiorstwa zdają sobie sprawę, że nie chodzi już tylko o wybór między chmurą a środowiskiem lokalnym. Chodzi o skuteczne działanie w obu, aby spełnić różne potrzeby biznesowe. W 2026 roku suwerenność danych okaże się nie tylko kwestią zgodności, ale strategiczną przewagą konkurencyjną i coraz częściej kwestią przetrwania ekonomicznego.

Ekonomiczne dane są niepodważalne: gdy AI agentic napędza objętość zapytań wykładniczo, koszty chmury mają szansę wzrosnąć. Gartner przewiduje, że do 2030 roku firmy, które nie zoptymalizują podstawowego środowiska obliczeniowego AI, zapłacą o ponad 50% więcej niż te, które to zrobią, podczas gdy 50% zasobów obliczeniowych chmury będzie poświęconych obciążeniom AI do 2029 roku, w porównaniu z mniej niż 10% obecnie – pięciokrotny wzrost obciążeń związanych z AI. Organizacje odkrywają, że hybrydowe nie są już reliktem przeszłości; jest to pragmatyczna ścieżka do przodu. Widzimy odrodzenie się wdrożeń hybrydowych, które odzwierciedla rosnące zrozumienie, jak przedsiębiorstwa mogą zoptymalizować koszty, wykorzystując strategicznie zarówno możliwości lokalne, jak i chmurowe.

Matematyka jest przekonywująca. Gdy uruchamiasz tysiące agentów AI, które wykonują miliony zapytań dziennie, różnica między kosztami chmury a kosztami lokalnymi staje się oszałamiająca. Inteligentne organizacje już modelują te scenariusze i zdają sobie sprawę, że strategiczne wdrożenie hybrydowe nie jest już tylko miłym dodatkiem; jest niezbędne do zrównoważonych operacji AI. Gdy AI staje się różnicą, organizacje zrozumieją, że ich strategie danych i wiedza branżowa są zbyt cenne, aby całkowicie przekazać je dostawcom chmury publicznej. Będą chciały kontrolować i posiadać swoje dane, wiedzieć, gdzie się znajdują geograficznie, i zarządzać ekonomią AI na dużą skalę.

Będziemy widzieć ten trend najbardziej wyraźnie na arenie międzynarodowej i w regulowanych branżach, takich jak usługi finansowe i opieka zdrowotna, ale imperatyw kosztowy będzie napędzał przyjęcie we wszystkich sektorach. Firmy, które oferują prawdziwą elastyczność wdrożeniową, z konzystentnymi danymi, obliczeniami, modelami, obciążeniami, wynikami i doświadczeniami w środowiskach hybrydowych, wygrają. Organizacje będą wymagać możliwości uruchamiania najnowocześniejszych możliwości AI, w tym modeli językowych i przetwarzania wektorowego, za własnymi firewalami, jednocześnie utrzymując taką samą prędkość innowacji jak konkurenci rodzimi w chmurze, bez zwiększania kosztów.

Przyszłość należy do platform, które umożliwiają prędkość i skalę AI, niezależnie od tego, gdzie znajdują się dane, czy to w chmurze publicznej, lokalnie czy w chmurze prywatnej, pozwalając organizacjom na podejmowanie ekonomicznie racjonalnych decyzji o umieszczaniu obciążeń, gdy AI agentic zmienia struktury kosztów. To nie jest powrót do starych sposobów myślenia; jest to 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 AI agentic przechodzi od słowa buzz do rzeczywistości operacyjnej, fundamentalnie zmieniając, jak przedsiębiorstwa konkurują, budują oprogramowanie i zarządzają infrastrukturą. Firmy, które opanują wdrożenie na dużą skalę, utrzymają kontrolę nad danymi i kontekstem, oraz zaprojektują hybrydową elastyczność, ustanowią przewagi, które staną się niemal niemożliwe do pokonania, w racjonalnej rzeczywistości, która zmienia w jaki sposób przedsiębiorstwa konkurują, budują oprogramowanie i zarządzają infrastrukturą.