Raportul Anual Nasuni privind Datele Fișierelor Enterprise 2026: Adoptarea Inteligenței Artificiale în Enterprise Depășește Pregătirea Datelor

Nasuni a lansat recent Raportul Anual privind Datele Fișierelor Enterprise 2026, care prezintă o imagine a lumii enterprise care se îndreaptă agresiv către adoptarea inteligenței artificiale, în timp ce descoperă că majoritatea infrastructurilor de date existente nu au fost proiectate pentru scară, complexitate și cerințe operaționale pe care le solicită sistemele moderne de inteligență artificială.

Raportul, bazat pe un sondaj realizat pe 1.000 de decidenți din domeniul achizițiilor de enterprise din Statele Unite, Regatul Unit, Franța, Germania, Austria și Elveția, sugerează că următoarea fază a competiției de inteligență artificială în enterprise poate depinde mai puțin de accesul la modele și mai mult de modul în care organizațiile gestionează datele operaționale nestructurate.

Adoptarea Inteligenței Artificiale În Enterprise Este Mai Rapidă Decât Pregătirea

Rezultatele arată că inteligența artificială a devenit principala prioritate de investiții în tehnologie pentru enterprise în 2026. Cincizeci și nouă de procente dintre respondenți au identificat inițiativele de inteligență artificială ca fiind principala lor zonă de investiții, ceea ce reprezintă o creștere semnificativă față de anul precedent.

În același timp, enterprise-urile recunosc tot mai mult că implementarea inteligenței artificiale nu poate fi separată de eforturile de modernizare a gestionării datelor. Gestionarea datelor în cloud, inteligența datelor, analitica și gestionarea datelor nestructurate au devenit toate priorități majore de investiții. Șaptezeci și șapte de procente dintre respondenți au declarat că intenționează să crească investițiile în capacitățile de inteligență și analitică a datelor, în timp ce 60% au declarat că se așteaptă să crească cheltuielile pentru gestionarea datelor nestructurate în următorii 18 luni.

Raportul sugerează că multe organizații au subestimat cât de mult sistemele de inteligență artificială vor depinde de datele enterprise curate, accesibile și bine guvernate. Aproape jumătate dintre organizații au declarat că inițiativele de inteligență artificială au expus deja lacune în calitatea sau guvernanța datelor. Cu cât o companie a fost mai avansată în ceea ce privește implementarea inteligenței artificiale, cu atât a fost mai probabil să descopere probleme grave de date.

Cercetarea Nasuni indică, de asemenea, că enterprise-urile pot încă să fie în etapele incipiente ale înțelegerii a ceea ce necesită, de fapt, implementarea pe scară largă a agenților de inteligență artificială. Deși 97% dintre organizații raportează un anumit nivel de implementare sau testare a agenților de inteligență artificială, doar 18% au atins implementarea la nivel de enterprise a agenților de inteligență artificială.

Datele Nestructurate Au Devenit Un Blocaj Major Pentru Enterprise

Una dintre cele mai clare teme din raport este importanța tot mai mare a datelor nestructurate. Documente, e-mailuri, imagini, înregistrări, fișiere de proiectare, date de inginerie și active de colaborare reprezintă acum peste 90% din datele organizaționale.

În ciuda rolului critic pe care aceste date îl joacă în operațiunile și fluxurile de lucru de inteligență artificială ale enterprise-ului, 94% dintre organizațiile chestionate au declarat că au dificultăți în a gestiona eficient datele nestructurate. Problemele de securitate s-au clasat pe primul loc ca fiind cea mai mare provocare, urmate de dificultățile de recuperare în caz de dezastru, problemele de colaborare, mediile fragmentate și complexitatea conformității.

Raportul subliniază în mod repetat fragmentarea ca o problemă operațională centrală. Organizațiile se bazează în prezent pe o medie de patru sisteme separate pentru stocare, backup și recuperare în caz de dezastru, în timp ce 22% raportează utilizarea a mai mult de șase furnizori simultan.

Conform rezultatelor, afacerile care utilizează multiple sisteme desconectate au experimentat timpuri de recuperare mai lungi, presiune operațională mai mare și dificultăți mai mari în scalarea inițiativelor de inteligență artificială.

Nasuni a constatat, de asemenea, că doar 21% dintre enterprise-urile actuale operează un mediu de fișiere gestionat centralizat, capabil să ofere performanțe consistente în toate locațiile. Organizațiile rămase se bazează pe diverse combinații de sisteme fragmentate, transferuri manuale, partajare prin e-mail sau infrastructuri centralizate inconsistente.

Această inconsistență pare să aibă consecințe directe asupra productivității. Mai mult de o treime dintre afaceri au declarat că accesul lent sau inconsistent la fișiere afectează semnificativ productivitatea angajaților.

Costurile Infrastructurii de Inteligență Artificială Sunt În Creștere și Reshapează Cheltuielile IT

Raportul sosește și într-o perioadă de creștere rapidă a costurilor infrastructurii legate de expansiunea inteligenței artificiale. Patruzeci și doi de procente dintre organizații se așteaptă la creșteri semnificative ale cheltuielilor pentru instrumentele și platformele de inteligență artificială generativă în următorul an.

Nasuni notează că prețurile componentelor hardware ale infrastructurii sunt, de asemenea, în creștere accentuată, în special memoria și stocarea. Raportul face referire la proiecțiile care arată că prețurile combinate pentru DRAM și SSD ar putea crește cu până la 130% până la sfârșitul anului 2026.

Acest lucru creează tensiuni în bugetele IT ale enterprise-urilor. Patruzeci și șase de procente dintre respondenți au declarat că creșterea datelor face ca cheltuielile pentru infrastructura de stocare să crească, în timp ce 43% au raportat compromisuri directe între infrastructura de stocare și inițiativele de inteligență artificială.

Rezultatele sugerează că multe enterprise-uri încep să realizeze că expansiunea inteligenței artificiale nu este doar o problemă de software. Implementarea pe scară largă a inteligenței artificiale introduce cerințe operaționale majore legate de performanța stocării, guvernanța, securitatea, backup-ul, recuperarea în caz de dezastru și accesul la date în toate locațiile.

Slăbiciunile de Securitate și Recuperare Rămân Semnificative

Securitatea și reziliența operațională au apărut ca o altă preocupare majoră în raport.

Șaptezeci și unu de procente dintre organizații au raportat un atac cibernetic în ultimul an, o creștere față de 69% în sondajul precedent. Cu toate acestea, doar 26% au declarat că au putut detecta, atenua și recupera ușor de la aceste atacuri.

Timpul de recuperare a fost deosebit de îngrijorător. Conform rezultatelor, 70% dintre organizații au necesitat mai mult de o săptămână pentru a se recupera pe deplin de la un atac cibernetic, perioada medie de recuperare fiind de aproximativ patru săptămâni.

Raportul a constatat, de asemenea, că 62% dintre organizații se bazează încă în primul rând pe sisteme de recuperare bazate pe backup, mai degrabă decât pe medii de date continuu protejate sau imutabile. Nasuni susține că aceste abordări mai vechi pot fi mai puțin potrivite pentru mediile de inteligență artificială din ce în ce mai intensive din punct de vedere al datelor, unde întreruperile operaționale și timpul de închidere pot deveni mult mai scumpe.

În mod interesant, organizațiile cu infrastructuri de date centralizate mai mature au părut să se recupereze substanțial mai rapid de la atacurile cibernetice. Companiile care utilizează sisteme de date centralizate sau continuu protejate au fost mai probabil să-și restaureze operațiunile rapid și au tendința să raporteze o maturitate mai avansată a implementării inteligenței artificiale.

Raportul subliniază că firmele de arhitectură, inginerie și construcții sunt printre cele mai afectate sectoare, 82% dintre organizațiile AEC chestionate raportând atacuri cibernetice în ultimul an. Companiile de fabricație și automobile au raportat, de asemenea, rate de atacuri ridicate, ceea ce întărește preocupările că industriile operaționale cu proprietate intelectuală valoroasă și infrastructură critică devin ținte atractive pentru criminalii cibernetici.

În același timp, rezultatele sugerează că multe enterprise-uri pot supraestima capacitățile lor de recuperare. Deși doar 38% dintre organizații au raportat sisteme de date centralizate, imutabile sau continuu protejate, proiectate pentru recuperare rapidă, două treimi dintre respondenți au exprimat încredere în capacitatea lor de a recupera datele critice nestructurate după un incident major.

Guvernanța Inteligenței Artificiale Devine o Problemă a Camerei de Consiliu

Una dintre cele mai notabile schimbări organizaționale identificate în raport implică autoritatea decizională în jurul inițiativelor de inteligență artificială.

Pentru prima dată, camera de consiliu a depășit departamentele IT ca principal decident pentru strategia de inteligență artificială a enterprise-ului. Cincizeci și doi de procente dintre organizații au declarat că deciziile privind inteligența artificială sunt acum conduse în primul rând de executivi, cum ar fi CEO, CTO, CDO și CAIO, comparativ cu doar 26% conduse în primul rând de departamentele IT.

Nasuni sugerează că acest lucru reflectă importanța strategică tot mai mare a inteligenței artificiale, pe măsură ce organizațiile se mută dincolo de experimentare și către implementarea operațională. Inteligența artificială este tot mai legată de eforturile de transformare a afacerii care implică structura forței de muncă, fluxurile de lucru operaționale, strategia de produs și competitivitatea pe termen lung.

Raportul atrage, de asemenea, atenția asupra unei disconectări crescânde între ambițiile executive de inteligență artificială și realitățile infrastructurii cu care se confruntă echipele IT. Deși 70% dintre respondenți cred că infrastructura lor de date fișier poate susține scalarea inteligenței artificiale, raportul subliniază în mod repetat probleme persistente legate de stocare fragmentată, lacune de guvernanță, acces inconsistent și sisteme slabe de recuperare.

Această disconectare poate deveni mai vizibilă pe măsură ce enterprise-urile trec de la unelte de inteligență artificială generativă ușoare către agenți de inteligență artificială mai autonomi, capabili să execute sarcini operaționale în toate sistemele enterprise.

Următoarea Cursă de Inteligență Artificială Ar Putea Fi Despre Infrastructura de Date

Deși o mare parte din conversația publică despre inteligența artificială se concentrează încă pe modelele de bază, benchmark-urile și capacitățile de chatbot, rezultatele Nasuni indică spre o schimbare mai puțin vizibilă, dar posibil mai semnificativă, care are loc în interiorul stivelor tehnologice ale enterprise-ului.

Raportul sugerează că succesul viitor al inteligenței artificiale poate depinde tot mai mult de infrastructura operațională de fișiere, mai degrabă decât de accesul la modele singur. Organizațiile cu sisteme de stocare fragmentate, medii de colaborare inconsistente, lacune de guvernanță și strategii de recuperare învechite pot lupta pentru a implementa inteligența artificială în mod fiabil la scară de enterprise, chiar dacă au acces la cele mai recente modele.

Raportul sugerează, de asemenea, o transformare mai largă a modului în care enterprise-urile gândesc despre datele lor proprii. Datele operaționale de fișiere, inclusiv fișiere de inginerie, documentație internă, înregistrări de colaborare, imagini, înregistrări și artefacte de flux de lucru, sunt tratate tot mai mult ca active strategice capabile să alimenteze sistemele de inteligență artificială cu context și cunoaștere instituțională specifică companiei.

În același timp, raportul avertizează că scalarea inteligenței artificiale fără medii de date centralizate, guvernate și de încredere poate amplifica riscurile de securitate, ineficiențele operaționale și complexitatea organizațională.

Raportul Anual Nasuni privind Datele Fișierelor Enterprise 2026 subliniază, în cele din urmă, adoptarea inteligenței artificiale în enterprise nu ca o revoluție a software-ului standalone, ci ca o tranziție infrastructurală mai profundă care poate cere organizațiilor să reconsidere fundamental modul în care stochează, guvernează, securizează și operaționalizează datele lor.