Gartner prognozuje, że już do końca 2026 roku aż 40 proc. aplikacji enterprise będzie wyposażonych w wyspecjalizowanych agentów AI. To ogromny przeskok wobec mniej niż 5 proc. w 2025 roku. Rosnąca autonomizacja systemów AI zaczyna jednak rodzić nowe pytania dotyczące suwerenności cyfrowej, bezpieczeństwa danych oraz uzależnienia firm od globalnych dostawców technologii.
AI przestaje być asystentem. Zaczyna wykonywać pracę
Jeszcze do niedawna sztuczna inteligencja w firmach była postrzegana głównie jako narzędzie wspierające pracowników. Gartner wskazuje jednak, że rynek wchodzi właśnie w nową fazę rozwoju agentów opartych na sztucznej inteligencji. Według prognoz do końca 2026 roku 40 proc. aplikacji enterprise będzie wyposażonych w task-specific AI agents, czyli autonomiczne systemy zdolne do wykonywania określonych procesów biznesowych end-to-end. Rok wcześniej odsetek ten ma wynosić mniej niż 5 proc.
Oznacza to fundamentalną zmianę modelu działania oprogramowania biznesowego. AI przestaje być jedynie interfejsem wspierającym użytkownika, a zaczyna samodzielnie wykonywać zadania, analizować dane, podejmować decyzje operacyjne i realizować procesy.
– Wchodzimy w etap, w którym AI nie będzie już dodatkiem do aplikacji biznesowych, ale stanie się ich warstwą operacyjną. Coraz więcej procesów będzie realizowanych autonomicznie przez agentów AI, a rola człowieka przesunie się w kierunku nadzoru, kontroli i podejmowania decyzji strategicznych – mówi Adam Pastuszka, Business Development Manager z Polcom.
Agentic AI może zmienić cały rynek software’u enterprise
Zdaniem Gartnera agentic AI może stać się największą transformacją rynku enterprise software od czasu upowszechnienia cloud computingu. Firma prognozuje, że do 2035 roku rozwiązania agentic AI mogą odpowiadać już za ok. 30 proc. rynku enterprise software oraz generować ponad 450 mld USD przychodów. Zmiana ma dotyczyć nie tylko samego oprogramowania, ale również sposobu pracy organizacji. Dotychczas użytkownik obsługiwał system IT. W nowym modelu to AI ma wykonywać zadania za użytkownika.
Coraz większa autonomizacja AI będzie dotyczyć także działów IT. Gartner prognozuje, że do 2030 roku 75 proc. pracy IT będzie wykonywane przez ludzi wspieranych AI, natomiast 25 proc. procesów będzie realizowanych całkowicie autonomicznie przez systemy sztucznej inteligencji.
– Stąd też rosną wymagania wobec infrastruktury. Według prognoz McKinsey zapotrzebowanie na AI-ready data center capacity będzie rosło średnio o 33 proc. rocznie do 2030 roku. Powód jest prosty – autonomiczne systemy AI potrzebują ogromnej mocy obliczeniowej, szybkiego dostępu do danych i infrastruktury zdolnej do pracy praktycznie w czasie rzeczywistym – wskazuje ekspert Polcom.
Pytania o suwerenność
Wraz ze wzrostem znaczenia AI rośnie również znaczenie danych. Coraz więcej organizacji zaczyna analizować nie tylko możliwości technologiczne systemów AI, ale także miejsce przetwarzania i przechowywania danych.
To szczególnie istotne w sektorach regulowanych, administracji publicznej, finansach czy przemyśle.
– W przypadku agentic AI firmy coraz częściej pytają już nie tylko o wydajność modeli czy możliwości automatyzacji, ale również o to, gdzie fizycznie znajdują się dane oraz kto ma nad nimi kontrolę. Suwerenność cyfrowa staje się jednym z najważniejszych tematów strategicznych dla biznesu — podkreśla Adam Pastuszka z Polcom.
W polskich realiach oznacza to rosnące zainteresowanie infrastrukturą utrzymywaną na terenie kraju oraz usługami świadczonymi przez lokalnych operatorów data center i chmury. Coraz więcej organizacji analizuje, czy strategiczne dane wykorzystywane przez systemy AI powinny pozostawać w Polsce lub przynajmniej w granicach Unii Europejskiej.
Ekspert Polcom zwraca również wagę, że rozwój autonomicznych systemów AI zwiększa znaczenie zgodności z regulacjami UE, cyberbezpieczeństwa oraz kontroli nad przepływem danych. Dla wielu firm ograniczenie ryzyka transferu wrażliwych informacji poza kraj zaczyna być równie ważne jak sama wydajność modeli AI.
Chmura prywatna wraca do gry
Rosnąca skala wykorzystania AI powoduje również zmianę podejścia do architektury środowisk IT. Po latach dominacji chmury publicz coraz większego znaczenia zaczynają nabierać modele private cloud oraz środowiska hybrydowe. Powodem jest nie tylko bezpieczeństwo danych, ale również przewidywalność kosztów oraz większa kontrola nad infrastrukturą.
– Jeszcze kilka lat temu wiele organizacji zakładało, że public cloud będzie naturalnym kierunkiem dla większości systemów biznesowych. Rozwój AI powoduje jednak, że firmy ponownie zaczynają inwestować w chmurę prywatną i modele hybrydowe, szczególnie tam, gdzie kluczowe są wydajność, bezpieczeństwo oraz pełna kontrola nad danymi – ocenia Adam Pastuszka.
Vendor lock-in wraca jako jedno z największych ryzyk
Wraz z rozwojem agentic AI coraz częściej pojawia się także temat vendor lock-in, czyli uzależnienia organizacji od jednego dostawcy chmury, modeli AI lub infrastruktury. W przypadku autonomicznych systemów AI problem może być znacznie większy niż w klasycznym cloud computingu. Firmy zaczynają bowiem uzależniać od konkretnych platform nie tylko dane czy aplikacje, ale całe procesy biznesowe.
To dlatego coraz większego znaczenia nabierają dziś architektury multicloud i środowiska hybrydowe, które pozwalają firmom zachować większą elastyczność technologiczną. Rosną także inwestycje w lokalne centra danych oraz rozwiązania umożliwiające swobodne przenoszenie workloadów między platformami. Dla wielu organizacji staje się to kluczowym elementem ograniczania ryzyka vendor lock-in i utrzymania kontroli nad strategicznymi procesami biznesowymi.
Zdaniem eksperta Polcom rozwój agentic AI może stać się jednym z największych impulsów dla rodzimego rynku data center i usług chmurowych w ostatnich latach. Polska dysponuje rozwijającą się infrastrukturą centrów danych, rosnącą liczbą inwestycji hyperscalerów oraz coraz większym znaczeniem regionalnym w Europie Środkowo-Wschodniej. Jednocześnie lokalne firmy coraz częściej szukają modeli pozwalających łączyć rozwój AI z większą kontrolą nad danymi i infrastrukturą. To właśnie połączenie AI, chmury prywatnej, lokalnych data center oraz cyfrowej suwerenności może w najbliższych latach stać się jednym z najważniejszych kierunków rozwoju polskiego rynku IT.
