Prognozy na rok 2026: trendy w architekturze, zarządzaniu i sztucznej inteligencji, na które musi się przygotować każde przedsiębiorstwo
Rok 2026 oznacza przejście od eksperymentów do orkiestracji analiz — moment, w którym sztuczna inteligencja, dane, infrastruktura i zarządzanie zbiegają się w jeden model operacyjny. Jeśli lata 2024 i 2025 były definiowane przez weryfikacje koncepcji i jednorazowe wdrożenia modeli, 2026 będzie rokiem przełomowym, w którym przedsiębiorstwa zaczną operacjonalizować sztuczną inteligencję na dużą skalę, bezpiecznie i przy mierzalnym zwrocie z inwestycji.
Nasz zespół kierowniczy Cloudera twierdzi, że jest to rok, w którym dane ewoluują od magazynu pasywnego do aktywnej pamięci organizacyjnej. Umożliwia dostęp do danych w każdym miejscu dla AI w każdym miejscu dzięki ujednoliconej chmurze i lokalnym płaszczyznom sterowania. Jest to również rok, w którym agenty AI przechodzą od demonstracji do stawania się częścią grupy cyfrowych pracowników ale tylko wtedy, gdy przedsiębiorstwa stawiają zarządzanie, bezpieczeństwo i praktyki odpowiedzialnej sztucznej inteligencji na równi z priorytetami obliczeniowymi.
Oto, co nasi liderzy przewidują na nadchodzący rok.
Abhas Ricky, dyrektor ds. strategii: fundament danych staje się warstwą analizy
W roku 2026 liderami w wyścigu o wykorzystanie sztucznej inteligencji będą organizacje, które uznają, że wartość danych wynika z tego, jak dobrze można je zrozumieć i na co można je wykorzystać (a nie tylko z tego, ile ich istnieje). Dane muszą funkcjonować jako żywy, semantyczny i zarządzany system pamięci, z którego sztuczna inteligencja może się uczyć i wyciągać wnioski.
Innymi słowy, nie można skalować sztucznej inteligencji, dopóki nie zmieni się architektury danych znajdujących się poniżej niej.
Każdy zbiór danych — ustrukturyzowany, nieustrukturyzowany, w czasie rzeczywistym lub generowany przez model — musi mieć własną semantykę, pochodzenie i limity. Ten osadzony kontekst pozwala nowoczesnej architekturze data lakehouse ewoluować od pasywnego składowania do aktywnej warstwy analiz, która może nadawać kontekst informacjom, egzekwować zasady, poddawać decyzje audytowi i zachowywać identyfikowalność.
Mając tę podstawę, przedsiębiorstwa mogą zacząć konstruować prawdziwie autonomiczne przepływy pracy, które przypominają, dostosowują się i samodzielnie korygują — są to możliwości, które będą definiować zwrot z inwestycji w sztuczną inteligencję w nadchodzących latach.
Manasi Vartak, główny architekt sztucznej inteligencji: agentowa sztuczna inteligencja przechodzi do etapu produkcji, a zarządzanie staje się bezdyskusyjne
Pomimo tego, że w nagłówkach jest przewidywane spowolnienie, zapotrzebowanie przedsiębiorstw na generatywną i agentową sztuczną inteligencję będzie nadal rosło w 2026 r., ale z decydującym przesunięciem w kierunku mierzalnego zwrotu z inwestycji (tj. mniejszej liczby nieuczciwych eksperymentów oraz bardziej przewidywalnych i celowych zastosowań opartych na przypadkach użycia). Znaczna część tej wartości będzie pochodzić z modeli dostosowanych do przedsiębiorstw, stopniowo zmniejszając zależność od modeli publicznych, ponieważ organizacje nadają priorytet rozwiązaniom dostosowanym do ich własnych danych i przepływów pracy.
Ostatnie lata polegały na testowaniu limitów sztucznej inteligencji.
Rok 2026 to czas na skalowanie tego, co działa.
Aby wdrożyć systemy agentowe w produkcji, organizacje będą potrzebować następujących elementów:
Silne ramy zarządzania
Przejrzyste mechanizmy kontroli dostępu do danych
Reguły zabezpieczeń i ramy uprawnień określające, do czego agenty danych mogą uzyskiwać dostęp i jakie działania mogą podejmować
Wgląd w działania agentów i podejmowanie przez nich decyzji
Rejestry agentów i wersjonowanie przepływów pracy w celu śledzenia ewolucji agentów w czasie
To siłą rzeczy poszerza definicję odpowiedzialnej sztucznej inteligencji. Uczciwość i łagodzenie stronniczości pozostają ważne, ale przedsiębiorstwa wymagają teraz kompleksowej odpowiedzialności w potokach danych, zachowaniach systemowych i wyborach dokonywanych przez agentów AI, jeśli chcą bezpiecznie i opłacalnie skalować agentową sztuczną inteligencję.
Sergio Gago, dyrektor ds. technologii: era konwergencji i powstanie jednej płaszczyzny sterowania
Po latach napięć między kontrolą lokalną a elastycznością chmury rok 2026 jest rokiem prawdziwej konwergencji. Infrastruktura hybrydowa nie jest już kompromisem między systemami starszymi a chmurowymi. Zamiast tego stała się podstawą architektury, która umożliwia analizy na dużą skalę.
W całym zespole kierowniczym Cloudera wyróżniał się jeden temat: agenty AI staną się częścią operacyjnego przepływu pracy. Jednak do tej pory ich skuteczność była ograniczona przez pofragmentowany dostęp do danych. Niektóre modele mogły docierać tylko do danych opartych na chmurze, podczas gdy inne łączyły częściowe widoki w różnych środowiskach. Większość uważała, że ujednolicona płaszczyzna sterowania po prostu nie jest możliwa.
To zmienia się w roku 2026.
Hybrydowa architektura Cloudera umożliwia uruchamianie obciążeń (w tym agentów AI) w najbardziej odpowiednim dla nich miejscu, zgodnie z zasadami, zarządzaniem i wydajnością, a nie z lokalizacją pamięci masowej. Dzięki temu możliwe stało się utworzenie nowej generacji inteligentnych, skoordynowanych systemów korporacyjnych.
Implikacje według pionów
Te prognozy nie są jedynie teoretyczne. Mają szansę wywierać wpływ na funkcjonowanie sektora. W szczególności usługi detaliczne i finansowe są gotowe na głęboką transformację, ponieważ wzmacniają się fundamenty danych, agentowa sztuczna inteligencja przechodzi do produkcji, a płaszczyzny sterowania łączą się.
Neelabh Pant, dyrektor działu globalnej sztucznej inteligencji: handel detaliczny — od systemów odizolowanych do połączonej analizy w czasie rzeczywistym
Sprzedawcy detaliczni już teraz obserwują nadprzeciętne zwroty ze sztucznej inteligencji, a wcześni użytkownicy osiągają zwrot z inwestycji nawet do sześciu razy szybciej. W roku 2026 sukces będzie zależał od tych czynników:
Łączenie danych między sklepami, łańcuchami dostaw, interakcjami z klientami i ekosystemami online
Umożliwianie agentom AI podejmowania działań na podstawie informacji w czasie rzeczywistym, od aktualizacji zapasów i zwrotów po preferencje klientów
Umożliwianie zespołom nietechnicznym tworzenia nowych połączeń danych i przepływów pracy bez oczekiwania, aż dział IT zrobi to za nie
Ujednolicona płaszczyzna sterowania oznacza, że agenty AI mogą nawigować po danych i wyciągać wnioski niezależnie od tego, gdzie się znajdują, co odblokowuje personalizację, wydajność operacyjną i szybsze podejmowanie decyzji. Sprzedawcy detaliczni, którzy modernizują swoje architektury danych, będą nadal wyznaczać tempo innowacji.
Adrien Chenailler, starszy dyrektor, rozwiązania branżowe sztucznej inteligencji: usługi finansowe — sztuczna inteligencja staje się warstwą operacyjną, a nie projektową
Instytucje finansowe przez lata modernizowały swoje bazy danych. W roku 2026 ta praca się opłaciła. Banki, ubezpieczyciele i firmy inwestycyjne będą na coraz większą skalę prowadzić codzienne operacje na sztucznej inteligencji, a agenty już obsługują między innymi poniższe aspekty:
Ocena ryzyka kredytowego
Wykrywanie oszustw i zapobieganie im
Dochodzenia w sprawie zgodności
Przygotowywanie not kredytowych
Przepływy pracy związane z obsługą klienta
Ponieważ 91% liderów usług finansowych już uważa hybrydową sztuczną inteligencję za bardzo wartościową, potrzeba eksperymentowania jest dużo niższa — już to zrobiono. Teraz przedsiębiorstwa będą konkurować w kwestii wykonywania. Ujednolicone płaszczyzny sterowania zapewniają bezpieczne, zarządzane środowisko potrzebne sztucznej inteligencji do analizowania danych poufnych w różnych systemach bez uszczerbku dla zgodności lub suwerenności.
Platforma Cloudera została utworzona z myślą o właśnie tej chwili, umożliwiając dostęp do danych w każdym miejscu dla sztucznej inteligencji w każdym miejscu, z zarządzaną analizą obejmującą całe przedsiębiorstwo, niezależnie od tego, czy dane znajdują się w chmurze, w centrach danych czy na krawędzi sieci.
Aby dowiedzieć się, jak organizacja może przygotować się na rok 2026 i poza nim, zapoznaj się z najnowszymi zasobami i analizami firmy Cloudera.