Brandsit

Kategoria: Świat

  • UNDP: AI powinna wspierać, nie wypierać ludzi. Co to oznacza dla rynku pracy?

    UNDP: AI powinna wspierać, nie wypierać ludzi. Co to oznacza dla rynku pracy?

    Tempo globalnego rozwoju społecznego wyraźnie słabnie. Najnowszy raport UNDP pokazuje, że świat nie tylko nie wrócił do przedpandemicznego trendu wzrostu wskaźnika HDI, ale również po raz pierwszy od dekad pogłębiają się różnice między krajami rozwiniętymi i rozwijającymi się. W tej sytuacji pojawia się pytanie: czy sztuczna inteligencja może stać się impulsem do zmiany paradygmatu rozwoju społeczno-gospodarczego?

    Według UNDP – tak, ale pod warunkiem, że nie pójdziemy drogą automatyzacji za wszelką cenę. Zamiast tego organizacja postuluje rozwój „gospodarki komplementarności”, w której AI wspiera człowieka, a nie go zastępuje. To koncepcja, która może odegrać kluczową rolę zwłaszcza w krajach z deficytem wysoko wykwalifikowanych kadr – takich jak Polska, ale też wiele rynków wschodzących.

    AI jako partner, nie konkurent

    Z danych OECD wynika, że nawet 27% miejsc pracy w krajach rozwiniętych może zostać w dużym stopniu zautomatyzowanych. Obawy o utratę zatrudnienia są uzasadnione, szczególnie tam, gdzie przeważają stanowiska niskopłatne i rutynowe. Jednak równie prawdopodobny jest inny scenariusz – taki, w którym AI pełni rolę narzędzia wzmacniającego kompetencje pracowników.

    Dotyczy to chociażby sektorów takich jak opieka zdrowotna, edukacja, logistyka czy administracja, gdzie AI może usprawniać procesy, ale wciąż potrzebny będzie człowiek – do interpretacji, empatii i podejmowania decyzji w złożonych kontekstach. Kluczem będzie odpowiednia polityka publiczna, która nie tylko chroni pracowników, ale też aktywnie wspiera ich w przekształcaniu kompetencji.

    Innowacje z intencją społeczną

    Drugi filar propozycji UNDP to redefinicja tego, co dziś nazywamy „sukcesem technologicznym”. Dotychczas AI była głównie kojarzona z optymalizacją procesów biznesowych i maksymalizacją efektywności. Tymczasem nowe podejście zakłada ocenę projektów także przez pryzmat ich realnego wpływu na jakość życia, sprawczość jednostek i redukcję nierówności.

    To oznacza konieczność tworzenia standardów, które uwzględniają nie tylko jakość kodu i stabilność modeli, ale również czynniki społeczne i etyczne – takie jak transparentność, zrozumiałość decyzji podejmowanych przez algorytmy czy dostępność technologii dla mniej zasobnych użytkowników.

    W tym kontekście coraz większą rolę może odgrywać otwarte oprogramowanie oraz modele AI rozwijane w modelu open source. Dają one szansę na demokratyzację dostępu do technologii i umożliwiają lokalne dostosowanie narzędzi – zarówno w sektorze publicznym, jak i prywatnym.

    Edukacja dla epoki współpracy z maszynami

    Jednym z największych wyzwań dla inkluzywnego rozwoju AI pozostaje edukacja. Polska nie jest tu wyjątkiem – dane GUS pokazują, że niemal 40% uczniów szkół średnich deklaruje niewystarczające przygotowanie cyfrowe do rynku pracy. Tymczasem AI wymaga nie tylko podstawowych umiejętności cyfrowych, ale też kompetencji miękkich: krytycznego myślenia, kreatywności i umiejętności współpracy.

    To wymusza zmianę w podejściu do kształcenia. Zamiast skupiać się na wiedzy encyklopedycznej, konieczne będzie rozwijanie elastyczności intelektualnej i gotowości do pracy z technologią jako partnerem. W tym kontekście AI może wspierać indywidualizację ścieżek edukacyjnych, ale – jak podkreśla UNDP – nie powinna być traktowana jako substytut nauczyciela.

    W praktyce oznacza to rozwój rozwiązań hybrydowych: nauczyciel jako mentor, a AI jako asystent dydaktyczny – z dostępem do danych o postępach ucznia, ale bez przejmowania pełnej kontroli nad procesem nauczania.

    Technologia jako wyzwanie geopolityczne

    Wreszcie, rozwój AI w wymiarze globalnym to także kwestia dostępu – do infrastruktury, danych i know-how. Bez transferu wiedzy i otwartości technologicznej, kraje rozwijające się pozostaną odbiorcami gotowych rozwiązań zamiast aktywnymi uczestnikami cyfrowej rewolucji. To zaś grozi pogłębieniem już istniejących nierówności strukturalnych.

    Dlatego jednym z zaleceń UNDP jest wsparcie dla programów rozwoju AI w modelu partnerskim – z udziałem sektora publicznego, startupów, instytucji badawczych i organizacji społecznych. Inkluzyjność w praktyce oznacza nie tylko dostęp do gotowych narzędzi, ale też możliwość ich współtworzenia.

    Nowy paradygmat: AI dla dobra wspólnego

    Współczesna gospodarka potrzebuje aktualizacji nie tylko technologicznej, ale też etycznej. AI może być siłą napędową wzrostu społecznego, ale nie stanie się nią automatycznie. Potrzebujemy nowej umowy społecznej wokół technologii – opartej na współpracy między człowiekiem a maszyną, między państwami, ale też między celami komercyjnymi a społecznymi.

    Jeśli AI ma służyć wyrównywaniu szans, musi zostać zaprojektowana z myślą o wszystkich – nie tylko o tych, którzy już dziś są cyfrowo uprzywilejowani.

  • Od VR do cyfrowych bliźniaków: jak technologie immersyjne zmieniają krajobraz IT

    Od VR do cyfrowych bliźniaków: jak technologie immersyjne zmieniają krajobraz IT

    Wkraczamy w erę fundamentalnej zmiany interakcji człowieka z technologią cyfrową. Spatial Computing, czyli przetwarzanie przestrzenne, przekształca otaczającą nas przestrzeń w interaktywny interfejs, łącząc świat fizyczny z cyfrowym. Technologie takie jak Augmented Reality (AR), Mixed Reality (MR) i Virtual Reality (VR) umożliwiają komputerom naturalną integrację z rzeczywistością: AR nakłada dane na świat rzeczywisty, MR pozwala na interakcję z cyfrowymi obiektami w fizycznym otoczeniu, a VR całkowicie zanurza użytkownika w wirtualnym środowisku.

    To nie tylko ewolucja urządzeń – to zmiana w sposobie postrzegania i wykorzystania informacji. Tradycyjne interfejsy 2D wymagają mentalnej translacji, podczas gdy Spatial Computing osadza dane bezpośrednio w przestrzeni użytkownika, oferując bardziej intuicyjne i mniej obciążające poznawczo interakcje. Dla biznesu oznacza to szybsze szkolenie pracowników, mniej błędów i bardziej płynne procesy.

    Rozwój Spatial Computing napędzają kluczowe technologie: edge i cloud computing zapewniają moc obliczeniową blisko użytkownika, AI i ML interpretują dane z sensorów i wspierają naturalne interakcje (np. śledzenie dłoni), a systemy world capture tworzą trójwymiarowe mapy otoczenia. Współdziałanie tych rozwiązań umożliwia transformację procesów biznesowych, projektowania i obsługi klienta, oferując doświadczenia o niespotykanej dotąd głębi.

    Stan rynku AR/VR: specjalistyczna nisza z dużym potencjałem wzrostu

    Rynek AR/VR, będący fundamentem Spatial Computing, dynamicznie rośnie, choć wciąż znajduje się na wczesnym etapie rozwoju. W 2024 roku jego wartość szacowano na 22,12 mld USD, z prognozowanym wzrostem do 96,32 mld USD w 2029 roku (CAGR 34,2%). Inne prognozy mówią o wzroście globalnym do 38% rocznie, a w regionie EMEA – ok. 16%. Segment AR rozwija się szybciej (CAGR 40,7%) niż VR (26,3%).

    Pomimo wysokiego tempa wzrostu, rynek pozostaje relatywnie niewielki w porównaniu z dojrzałymi sektorami IT. Wysoki CAGR jest typowy dla rynków wschodzących – wskazuje na potencjał, ale też zmienność i ryzyko. Inwestorzy muszą liczyć się z koniecznością długofalowego podejścia.

    AR/VR to wciąż specjalistyczna nisza – silnie zależna od B+R i technologicznych przełomów. Jak pokazuje branżowa konferencja AWE, sektor XR nadal jest mały, a firmy szukające finansowania muszą wykazywać się silną pozycją w swojej kategorii. Wdrożenia korporacyjne mają często charakter pilotażowy.

    Postęp technologiczny znajduje odzwierciedlenie w rosnącej liczbie patentów – od zaawansowanego sprzętu (HMD, interfejsy, wyświetlacze), przez oprogramowanie (środowiska wirtualne, interakcje), po integrację z AI i mobilne aplikacje AR. Krajobraz patentowy ujawnia kierunki inwestycji gigantów takich jak Meta, Apple czy Sony, co może sygnalizować zmiany w łańcuchu wartości i ryzyka związane z własnością intelektualną – istotne także dla mniejszych firm i kanału IT.

    Rynek dzieli się na segment konsumencki (dominujący wolumenowo) oraz biznesowy. W tym drugim prognozuje się największy wzrost, szczególnie w MR i XR – w kontekście szkoleń, zdalnej współpracy czy immersyjnych doświadczeń w przemyśle, medycynie i handlu. Na tych zastosowaniach koncentruje się dalsza część artykułu.

    Dlaczego AR/VR to rynek dla odważnych? Kluczowe kompetencje i wyzwania technologiczne

    Sukces na rynku Spatial Computing wymaga nie tylko odwagi inwestycyjnej, lecz przede wszystkim specjalistycznych kompetencji technicznych. Złożoność tej dziedziny wynika z jej interdyscyplinarnego charakteru, łączącego grafikę 3D, inżynierię oprogramowania oraz projektowanie doświadczeń użytkownika. Tworzenie realistycznych środowisk wirtualnych wymaga zaawansowanego modelowania oraz znajomości silników takich jak Unity czy Unreal Engine, które stały się podstawą budowania interaktywnych aplikacji. Projektowanie przestrzennych interfejsów wymaga natomiast podejścia uwzględniającego ergonomię, naturalność gestów i unikanie dyskomfortu. W zastosowaniach biznesowych niezbędna jest również umiejętność integracji z istniejącą infrastrukturą – systemami ERP, MES, PLM czy platformami IoT – a także z cyfrowymi bliźniakami.

    Połączenie tych kompetencji w jednym zespole jest trudne, co tworzy barierę wejścia dla wielu firm. Jednocześnie stanowi to szansę dla wyspecjalizowanych integratorów i deweloperów, którzy mogą oferować te umiejętności jako usługę. Firmy, które zbudują interdyscyplinarne zespoły, zyskają przewagę w dostarczaniu rozwiązań trudnych do samodzielnego wdrożenia przez klientów, co wzmacnia pozycję tzw. „pierwszego na rynku”.

    Mimo szybkiego rozwoju, adopcja AR/VR w przedsiębiorstwach napotyka liczne wyzwania. Koszty sprzętu, oprogramowania i tworzenia treści są wysokie, a zwrot z inwestycji trudny do oszacowania. Zaawansowane headsety pozostają drogie, a ograniczenia sprzętowe – takie jak krótki czas pracy na baterii czy niewygoda użytkowania – nadal stanowią barierę. Problematyczna bywa także integracja z istniejącą infrastrukturą IT i OT, co często wiąże się z dodatkowymi kosztami i złożonością techniczną.

    Równolegle, rynek cierpi na deficyt wartościowych, branżowych treści, które mogłyby jednoznacznie wykazać korzyści wdrożenia. Tworzenie takich aplikacji jest kosztowne i czasochłonne, co zniechęca deweloperów – zwłaszcza przy niewielkiej bazie użytkowników. Dodatkowo, użytkownicy nadal zmagają się z problemami komfortu, takimi jak zmęczenie oczu czy cybersickness, co utrudnia długotrwałe korzystanie z urządzeń. Istotne są też kwestie prywatności i bezpieczeństwa – AR/VR generuje ogromne ilości danych o użytkownikach i ich otoczeniu, co budzi uzasadnione obawy.

    Rynek pozostaje silnie zfragmentowany – różnorodność sprzętu, systemów operacyjnych i narzędzi deweloperskich utrudnia tworzenie przenośnych, skalowalnych rozwiązań, zwiększając koszty rozwoju. Powstaje swoiste błędne koło: wysokie koszty i bariery techniczne ograniczają inwestycje, co zmniejsza bazę użytkowników i zniechęca twórców treści. Z kolei brak atrakcyjnych aplikacji nie uzasadnia zakupu drogiego sprzętu. Przełamanie tego impasu wymaga albo znacznego postępu technologicznego i obniżenia kosztów, albo pojawienia się przełomowej aplikacji o tak dużej wartości, że usprawiedliwiona inwestycję mimo początkowych barier.

    Zastosowania biznesowe i przemysłowe AR/VR: gdzie już dziś tworzy się wartość

    Mimo wyzwań technologicznych i rynkowych, technologie AR/VR już teraz przynoszą wymierne korzyści w wielu branżach. Ich sukces najczęściej wynika z rozwiązywania konkretnych problemów operacyjnych – od poprawy efektywności i jakości, po zwiększenie bezpieczeństwa i lepszy transfer wiedzy.

    W sektorze przemysłowym AR/VR znalazło zastosowanie m.in. w zdalnym wsparciu technicznym i konserwacji. Pracownik wyposażony w okulary AR może uzyskać w czasie rzeczywistym wskazówki od eksperta, co pozwala szybciej diagnozować awarie i ograniczać przestoje. Równie skuteczne okazują się szkolenia w VR, które umożliwiają symulację pracy w niebezpiecznych warunkach bez ryzyka dla ludzi i sprzętu. Technologie te wspierają także montaż i kontrolę jakości – w Boeingu i Lockheed Martin użycie AR przyspieszyło realizację zadań i zmniejszyło liczbę błędów. W połączeniu z cyfrowymi bliźniakami i wizualizacją danych, AR/VR wspiera również optymalizację procesów i lepsze zarządzanie produkcją. Przykład DHL pokazuje, że wdrożenie „vision picking” z użyciem AR może zwiększyć produktywność kompletacji nawet o 25% i znacząco skrócić czas wdrożenia nowych pracowników.

    W opiece zdrowotnej AR/VR wspiera planowanie zabiegów chirurgicznych, umożliwiając lekarzom analizę modeli anatomicznych stworzonych na podstawie obrazowania CT lub MRI. Technologie te zmieniają też sposób szkolenia medyków – np. FundamentalVR odnotował 44% poprawy precyzji zabiegów dzięki treningowi z użyciem HapticVR®. VR jest również wykorzystywane w rehabilitacji, leczeniu fobii i bólu, a także w edukacji pacjentów – lekarze mogą w przystępny sposób prezentować stan zdrowia i plan leczenia, co zwiększa zaufanie i zaangażowanie.

    Poza przemysłem i medycyną AR/VR zyskuje znaczenie w edukacji. Immersyjne treści pozwalają tworzyć wirtualne laboratoria, interaktywne lekcje i trójwymiarowe wizualizacje zjawisk, co zwiększa efektywność nauczania. Badania pokazują, że wykorzystanie VR może poprawić retencję wiedzy o 75%, skrócić czas nauki o 40% i zwiększyć zaangażowanie uczniów.

    W handlu i architekturze AR/VR zmieniają sposób prezentacji produktów i projektów. Architekci wykorzystują VR do spacerów po wirtualnych budynkach, co ułatwia podejmowanie decyzji inwestycyjnych. Klienci detaliczni mogą natomiast „przymierzać” ubrania czy meble w AR, co zwiększa satysfakcję i ogranicza liczbę zwrotów. Wirtualne wizyty w nieruchomościach zyskują na popularności, a rynek detaliczny notuje jeden z najszybszych wzrostów, z przewidywanym CAGR na poziomie 46% do 2025 roku.

    Według danych IDC, do 2025 roku ponad połowa rynku AR/VR w regionie EMEA przypadnie na branże takie jak inżynieria, opieka zdrowotna, produkcja i handel detaliczny. Coraz większy udział mają również rozwiązania korporacyjne – w szczególności w zakresie szkoleń i zdalnej współpracy – które wyprzedzają już segment konsumencki.

    Wdrożenie AR/VR często inicjuje głębszą transformację cyfrową. Aby wyświetlać np. dane serwisowe maszyny bezpośrednio w polu widzenia technika, systemy immersyjne muszą być zintegrowane z backendem firmy – ERP, PLM czy platformami IoT. Z tego względu AR/VR staje się nie tylko nowym interfejsem, lecz również katalizatorem porządkowania danych, poprawy interoperacyjności i modernizacji IT. Dla partnerów technologicznych oznacza to dostęp do większych, bardziej strategicznych projektów, obejmujących integrację systemów, zarządzanie danymi i rozwój infrastruktury.

    Cykl życia technologii AR/VR: kiedy nastąpi masowa adopcja?

    Umiejscowienie technologii AR/VR na krzywej Gartner Hype Cycle pozwala lepiej zrozumieć jej obecny poziom dojrzałości i przewidywany czas do osiągnięcia masowej adopcji. Choć rynek jako całość wciąż określany jest jako wczesny, innowacyjny i badawczy, pojawiają się już rentowne nisze. AR/VR nie zajmuje jednej, precyzyjnej pozycji na wykresie – różne segmenty tej technologii znajdują się na różnych etapach cyklu.

    Przykładowo, metaverse jako narzędzie edukacyjne był w 2023 roku umieszczany na etapie „Innovation Trigger”. Industrial Metaverse i pokrewne technologie, takie jak symulacje AI w produkcji, pojawiły się w Hype Cycle dla Zaawansowanych Technologii w Produkcji na 2024 rok, co również wskazuje na wczesną fazę rozwoju. Gartner prognozował, że do 2026 roku jedna czwarta ludzi będzie spędzać co najmniej godzinę dziennie w metaverse, choć zaznaczał, że jego dojrzałość wciąż pozostaje odległa.

    Podstawowe zastosowania VR w grach czy prostych szkoleniach mogły już przejść przez fazę zawyżonych oczekiwań i znajdować się w okresie rozczarowania lub wchodzić w etap stopniowego dojrzewania. Z kolei bardziej złożone wizje, jak pełna integracja Spatial Computing jako interfejsu biznesowego, nadal mieszczą się w fazie wczesnych zapowiedzi lub osiągają dopiero szczyt oczekiwań.

    Wizualizacja AR/VR na wykresie Hype Cycle powinna odzwierciedlać tę niejednorodność – zaznaczając zarówno segmenty bliższe dojrzałości, jak i te wciąż na etapie eksperymentów. Przewidywany czas dojścia do etapu masowej produktywności może wynosić od 5 do 10 lat dla prostszych zastosowań, natomiast dla bardziej zaawansowanych – ponad dekadę.

    Tempo przechodzenia przez kolejne fazy cyklu zależy od wielu czynników. Kluczowe będą spadek cen sprzętu, jego miniaturyzacja, poprawa komfortu użytkowania i rozwój angażujących treści. Znaczenie ma również standaryzacja platform, udowodniony zwrot z inwestycji w środowiskach biznesowych oraz integracja z technologiami wspierającymi – takimi jak 5G i przyszłe 6G, które zapewnią niezbędną przepustowość i niskie opóźnienia dla bardziej złożonych doświadczeń immersyjnych.

    Krajobraz technologiczny: platformy deweloperskie i sprzętowe

    Rynek Spatial Computing rozwija się dynamicznie, a zrozumienie dostępnych urządzeń i narzędzi programistycznych staje się kluczowe dla firm IT planujących wejście w ten obszar. Ekosystem ten kształtowany jest zarówno przez ewolucję sprzętu, jak i przez rozwój oprogramowania.

    Na rynku dostępna jest szeroka gama urządzeń AR/VR, zróżnicowanych pod względem jakości, funkcji i zastosowań. Meta Quest 3 to popularny headset oferujący zarówno VR, jak i rozwinięte funkcje Mixed Reality. Apple Vision Pro definiowany jest jako komputer przestrzenny, oferując najwyższą jakość obrazu i zaawansowane śledzenie ruchów w środowisku MR. HoloLens 2, rozwijany przez Microsoft, uznawany jest za lidera wśród urządzeń MR dla biznesu, dzięki integracji z rozwiązaniami Dynamics 365. Fińskie Varjo dostarcza sprzęt o ultrawysokiej rozdzielczości, przeznaczony do symulacji i projektowania przemysłowego, natomiast lżejsze okulary AR, takie jak XREAL Light czy Ray-Ban Meta, sprawdzają się w zastosowaniach terenowych, gdzie ważna jest świadomość otoczenia i mobilność.

    Sprzęt zmierza w stronę większej lekkości, lepszej jakości wyświetlania, szerszego pola widzenia i dłuższego czasu pracy na baterii. Analitycy przewidują też stopniowe przejście od rozwiązań VR do bardziej uniwersalnych headsetów MR i ER, łączących wiele funkcji w jednym urządzeniu.

    Wybór odpowiedniej platformy deweloperskiej znacząco wpływa na czas, koszt i efektywność tworzenia aplikacji immersyjnych. Unity cieszy się dużą popularnością dzięki wszechstronności i dostępowi do gotowych komponentów, co ułatwia budowanie aplikacji dla urządzeń mobilnych i prototypów. Unreal Engine wyróżnia się możliwością generowania grafiki fotorealistycznej i jest preferowany w symulacjach, architekturze i produkcji filmowej. Oba silniki oferują narzędzia przyjazne projektantom, także tym bez głębokiej wiedzy programistycznej.

    Równolegle rozwijane są SDK powiązane z konkretnymi platformami. Apple visionOS oferuje pełną integrację z ekosystemem Apple, umożliwiając tworzenie zaawansowanych aplikacji przestrzennych z naciskiem na bezpieczeństwo i zarządzanie. Microsoft wspiera rozwój aplikacji dla HoloLens poprzez Mixed Reality Toolkit (MRTK), które ułatwia pracę z komponentami interfejsu i śledzeniem ruchu. Otwartym standardem rozwijanym przez Khronos Group pozostaje OpenXR, mający na celu ujednolicenie tworzenia aplikacji AR/VR niezależnie od platformy sprzętowej. Chociaż OpenXR ogranicza fragmentację, najbardziej innowacyjne funkcje nadal pojawiają się najpierw w natywnych SDK producentów, co sprawia, że pełna interoperacyjność pozostaje wyzwaniem.

    Dla dostawców rozwiązań IT oznacza to konieczność podejmowania decyzji strategicznych – czy postawić na uniwersalność i kompatybilność, czy specjalizować się w konkretnych platformach, aby mieć dostęp do najbardziej zaawansowanych funkcji. Rywalizacja o deweloperów stała się centralnym elementem strategii takich firm jak Apple, Microsoft czy Meta, które inwestują w rozwój własnych SDK, dokumentacji i narzędzi, dążąc do kształtowania rynku i zwiększania wartości swoich ekosystemów. Kontrola nad środowiskiem deweloperskim to dziś kluczowy element przewagi technologicznej.

    Strategia dla kanału IT: jak wykorzystać przewagę pioniera na rynku AR/VR

    Spatial Computing, mimo wczesnego etapu rozwoju, otwiera przed partnerami IT realne możliwości zdobycia przewagi rynkowej. Kluczem jest nie sprzedaż sprzętu, lecz budowa kompetencji i kompleksowych rozwiązań, które z czasem mogą przekształcić wczesnych graczy w liderów, gdy technologia dojrzeje i stanie się powszechnie wdrażana.

    Aby osiągnąć tę pozycję, firmy muszą inwestować w rozwój własnych laboratoriów i centrów kompetencyjnych. Takie miejsca pozwalają testować technologie, prowadzić prace badawczo-rozwojowe, szkolić zespoły i prezentować rozwiązania klientom w praktyce. Równolegle konieczny jest rozwój specjalistycznych kompetencji – od grafiki 3D, przez projektowanie przestrzennych interfejsów, po integrację z systemami przemysłowymi. Znajomość silników gier, jak Unity czy Unreal Engine, oraz umiejętność łączenia AR/VR z ERP, CRM, MES czy IoT stają się fundamentem tworzenia realnej wartości.

    Partnerzy IT mogą odegrać kluczową rolę jako integratorzy, łącząc nowe technologie z istniejącą infrastrukturą klienta i budując dedykowane rozwiązania branżowe. Oferowanie usług doradczych i strategicznego wsparcia we wdrażaniu AR/VR – od oceny ROI po zarządzanie projektem – staje się równie ważne, jak sama realizacja techniczna. Dodatkową szansą, zwłaszcza dla operatorów i dostawców usług sieciowych, jest rodzący się internet przestrzenny, gdzie możliwa będzie monetyzacja kontekstowych danych poprzez otwarte API.

    Wejście na ten rynek wiąże się jednak z wyzwaniami. Wysokie koszty początkowe, niepewność co do skali adopcji, brak wystarczającej edukacji klientów i deficyt wykwalifikowanych specjalistów to realne bariery. Dodatkowo, fragmentacja technologiczna i zróżnicowanie platform wymagają umiejętnego poruszania się w dynamicznym i niejednorodnym środowisku.

    Sukces będzie wymagał przesunięcia roli partnera IT z dystrybutora w kierunku twórcy zintegrowanych rozwiązań. Wartość leży nie w samym sprzęcie, lecz w umiejętnym połączeniu technologii – od headsetów, przez oprogramowanie, po systemy backendowe i sztuczną inteligencję – w spójne środowisko biznesowe. Partnerzy, którzy opanują ten proces, mogą stać się centralnym ogniwem ekosystemu, tworząc własne rozwiązania branżowe i budując reputację zaufanych doradców.

    Edukacja rynku stanie się przy tym nieodłączną częścią strategii. Wiele firm nadal postrzega AR/VR jako futurystyczną koncepcję, a nie dostępne narzędzie biznesowe. Partnerzy muszą więc aktywnie promować wiedzę – poprzez warsztaty, demonstracje, studia przypadku i doświadczenia immersyjne. Jak zauważono na konferencji AWE, to właśnie praktyczne prezentacje w VR – a nie slajdy – najlepiej przekonują decydentów. Inwestycja w laboratoria powinna służyć nie tylko rozwojowi kompetencji, ale też jako centrum edukacyjne, które przełamuje bariery i przyspiesza decyzje zakupowe.

    Przyszłość Spatial Computing

    Spatial Computing ewoluuje dynamicznie, napędzany przez integrację nowych technologii i rosnące oczekiwania wobec cyfrowych, immersyjnych doświadczeń. Dla firm IT zrozumienie kierunków rozwoju jest kluczowe, by skutecznie poruszać się w tym zmieniającym się krajobrazie.

    Coraz większą rolę w tym obszarze odgrywa sztuczna inteligencja, która wspiera tworzenie spersonalizowanych i kontekstowych doświadczeń. Generatywne AI znacząco przyspiesza produkcję treści, automatyzuje procesy i poprawia wydajność urządzeń. Równolegle rozwija się WebXR, umożliwiając dostęp do treści AR/VR bezpośrednio z poziomu przeglądarki, co obniża bariery wejścia.

    Postęp w optyce, wyświetlaczach i interfejsach użytkownika pozwala tworzyć lżejsze, bardziej komfortowe i realistyczne urządzenia. Technologie takie jak soczewki typu „pancake”, falowody czy zaawansowana haptyka zwiększają immersję i wygodę. Przewiduje się, że sam rynek optyki XR osiągnie wartość 5,1 mld USD do 2034 roku.

    Kolejnym etapem rozwoju będzie połączenie Spatial Computing z IoT i cyfrowymi bliźniakami, co umożliwi tworzenie dynamicznych, interaktywnych reprezentacji rzeczywistego świata. Wspierać to będą technologie sieciowe nowej generacji – wdrożenia 5G i przyszłe 6G, które zapewnią wymaganą przepustowość i niskie opóźnienia. Branża równocześnie będzie dążyć do większej interoperacyjności, czemu sprzyja rozwój otwartych standardów, takich jak OpenXR.

    Narzędzia no-code, rozwiązania low-code i AI umożliwią szerszemu gronu użytkowników tworzenie własnych aplikacji XR. Ta demokratyzacja treści przypomina rewolucję WWW – prowadzi do eksplozji kreatywności i innowacji, zwłaszcza w biznesie i edukacji.

    W dłuższej perspektywie Spatial Computing może stać się podstawowym interfejsem w pracy, nauce, komunikacji i rozrywce. Wraz z jego upowszechnieniem wzrośnie znaczenie etyki, prywatności i odpowiedzialności technologicznej. Firmy, które zadbają o zaufanie i dobrostan użytkowników, zyskają przewagę konkurencyjną.

    Aby wykorzystać potencjał tego rynku, partnerzy IT powinni działać strategicznie. Najlepiej zacząć od pilotażowych projektów w wyspecjalizowanych niszach. Pozwoli to budować kompetencje, ograniczając ryzyko. Kluczowe będą inwestycje w wiedzę, zwłaszcza w obszarach powiązanych z konkretnymi branżami i technologiami immersyjnymi.

    Równolegle należy rozwijać relacje z producentami sprzętu, deweloperami oprogramowania i innymi partnerami technologicznymi. Tworzenie silnego ekosystemu ułatwia dostarczanie kompleksowych rozwiązań i przyspiesza wdrożenia.

    Edukacja rynku pozostaje istotnym elementem strategii. Warto organizować warsztaty, tworzyć studia przypadków i pokazy na żywo, które pomogą klientom dostrzec realną wartość biznesową tych rozwiązań. Technologie AR/VR powinny rozwiązywać konkretne problemy – poprawiać efektywność, zwiększać bezpieczeństwo lub redukować koszty – a nie być celem samym w sobie.

    Utrzymanie konkurencyjności wymaga stałej obserwacji trendów i gotowości do adaptacji. Rynek rozwija się szybko, a jego krajobraz technologiczny nieustannie się zmienia. Wreszcie, odpowiedzialne podejście do projektowania i wdrażania rozwiązań, z uwzględnieniem aspektów etycznych i ochrony danych, będzie coraz ważniejsze dla klientów i regulatorów.

    Spatial Computing to młody, ale obiecujący obszar, który oferuje firmom IT unikalną szansę na ugruntowanie pozycji lidera. Ci, którzy już dziś inwestują w wiedzę, budują specjalizacje i edukują rynek, mogą zyskać przewagę trudną do odrobienia w przyszłości.

  • Ciklum przejmuje GoSolve Group

    Ciklum przejmuje GoSolve Group

    Ciklum skupia ponad 4000 wysoko wykwalifikowanych inżynierów, doświadczonych projektantów i konsultantów na całym świecie. Wspólnie pomagają firmom przeanalizować ich rozwiązania technologiczne i wprowadzić je na wyższy poziom. Ciklum tworzy produkty cyfrowe i zapewnia wyjątkowe doświadczenia klientom ponad 250 firm, od uznanych światowych marek po innowacyjne start-upy. Firma cieszy się dobrą reputacją dzięki pracy nad produktami nowej generacji i rozwojowi rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji.

    GoSolve Group — firma z główną siedzibą w Polsce, obecna w wielu miastach kraju, a także w Pune w Indiach. Zatrudnia ponad 150 specjalistów zajmujących się pełnym cyklem rozwoju w Go: inżynierią, testowaniem, zarządzaniem produktami i wsparciem. Głównymi klientami firmy są przedsiębiorstwa z branży opieki zdrowotnej i handlu detalicznego — dwóch strategicznie ważnych sektorów, w których Ciklum ma już głęboką wiedzę specjalistyczną.

    Dzięki tej umowie Ciklum rozszerza ofertę rozwiązań w zakresie kreowania wyjątkowych doświadczeń konsumenckich, łącząc dogłębną wiedzę techniczną z globalną obecnością, aby lepiej odpowiadać na potrzeby klientów w różnych regionach. Obie firmy mają wspólne wartości — orientację na wyniki, proaktywność i skuteczność — co stanowi solidną podstawę do integracji zespołów i dalszego rozwoju na kluczowych rynkach.

    „Wiemy, że nasi klienci oczekują pełnych, kompleksowych rozwiązań w zakresie Experience Engineering [inżynierii doświadczeń] w połączeniu z wysokowydajnymi obliczeniami, a wprowadzenie GoSolve do Ciklum usprawni tę dostawę” – powiedział Raj Radhakrishnan, CEO Ciklum. „Dogłębna wiedza GoSolve w zakresie Go i wysokowydajnych systemów pozwala nam tworzyć rozwiązania AI nowej generacji, skalować rozwój i osiągać większą wydajność dzięki zoptymalizowanemu kodowi. Jesteśmy dumni z wschodnioeuropejskich korzeni Ciklum i cieszymy się, że do naszego zespołu dołączają specjaliści z tego regionu, którzy podzielają naszą wizję przyszłości. Razem będziemy mogli zaoferować naszym klientom jeszcze więcej innowacji”.

    „Od dawna podziwiamy sukcesy Ciklum w Polsce i na arenie międzynarodowej” — powiedział Marcin Wudarczyk, CEO GoSolve. „Cieszymy się, że możemy stać się częścią globalnego zespołu Ciklum i wykorzystać potencjał Go do realizacji wielkich projektów i innowacyjnych start-upów na całym świecie”.

     

  • Przyszłość automatyzacji w Polsce: jak Low-Code, RPA i AI zmieniają firmy w czasach wysokich kosztów pracy

    Przyszłość automatyzacji w Polsce: jak Low-Code, RPA i AI zmieniają firmy w czasach wysokich kosztów pracy

    Polskie przedsiębiorstwa stają w obliczu złożonych wyzwań: rosnących kosztów pracy, utrzymującej się luki kompetencyjnej oraz nieustannej presji na transformację cyfrową w celu zachowania konkurencyjności. W tym kontekście technologie automatyzacyjne jawią się jako strategiczna odpowiedź, umożliwiając firmom nie tylko zwiększenie wydajności, ale także odblokowanie nowych ścieżek rozwoju. Pandemia COVID-19 zadziałała jak katalizator, przyspieszając procesy cyfryzacyjne o kilka lat, a dynamika ta nie słabnie. Automatyzacja jest obecnie postrzegana nie tylko jako narzędzie do redukcji kosztów, ale przede wszystkim jako fundament zwinności biznesowej i innowacyjności. Potwierdzają to dane: już 84% firm w Polsce traktuje transformację cyfrową priorytetowo, co stanowi znaczący wzrost z 38% w 2020 roku. W sercu tej transformacji znajdują się trzy kluczowe filary technologiczne: platformy Low-Code/No-Code (LC/NC), umożliwiające błyskawiczne tworzenie aplikacji przy minimalnym udziale tradycyjnego kodowania ; Zrobotyzowana Automatyzacja Procesów (RPA), wykorzystująca boty programowe do naśladowania ludzkich działań w powtarzalnych zadaniach ; oraz Platformy Integracyjne jako Usługa (iPaaS), które niczym cyfrowe spoiwo łączą rozproszone systemy i dane.

    Polski rynek automatyzacji

    Dynamiczny wzrost charakteryzuje polski rynek IT, którego wartość w 2023 roku wyniosła 66,3 mld zł, z prognozą osiągnięcia 74 mld zł do 2025 roku. Segment oprogramowania i usług, wyceniany na 30,5 mld zł w 2023 roku, ma wzrosnąć do 34 mld zł w ciągu dwóch lat. Prognozy na 2024 rok wskazują na 14,8% wzrost sprzedaży oprogramowania, a rynek chmury, wart 2 mld USD w 2023 roku, ma rosnąć w tempie 25% rocznie. Wśród kluczowych trendów technologicznych wymienianych przez firmy znajdują się automatyzacja i RPA (15% wskazań) oraz Low-Code (10%). Choć Polska wciąż nadrabia zaległości w gęstości robotyzacji przemysłowej w porównaniu ze średnią europejską (78 robotów na 10 000 pracowników wobec ok. 430), otwiera to szerokie pole do popisu dla automatyzacji opartej na oprogramowaniu.   

    Głównymi motorami napędowymi adopcji tych technologii są przede wszystkim dążenie do optymalizacji kosztów – RPA może przynieść ich redukcję nawet o 30-40%  – oraz odpowiedź na wyzwania rynku pracy, takie jak rosnące płace  i niedobory kadrowe. Nie bez znaczenia są również strategiczne inicjatywy transformacji cyfrowej podejmowane przez przedsiębiorstwa  oraz chęć poprawy doświadczeń klientów. Obserwujemy kilka wyraźnych trendów kształtujących polski rynek automatyzacji. Należą do nich: hiperautomatyzacja, czyli zintegrowane wykorzystanie wielu technologii ; rosnące znaczenie sztucznej inteligencji (AI), z której korzysta już 52% polskich firm ; demokratyzacja rozwoju oprogramowania dzięki platformom Low-Code i zaangażowaniu tzw. „citizen developerów” ; oraz rosnąca preferencja dla rozwiązań chmurowych.   

    Platformy Low-Code/No-Code (LC/NC)

    Platformy Low-Code/No-Code rewolucjonizują proces tworzenia oprogramowania, oferując wizualne podejście, które minimalizuje lub eliminuje potrzebę tradycyjnego kodowania. Ich główną zaletą jest drastyczne skrócenie czasu potrzebnego na wdrożenie aplikacji – nawet o 90%  – oraz znacząca redukcja kosztów deweloperskich, sięgająca 60-80%. Co więcej, LC/NC demokratyzują proces tworzenia, umożliwiając tzw. „citizen developerom”, czyli pracownikom bez formalnego wykształcenia programistycznego, budowanie własnych rozwiązań. Platformy te idealnie sprawdzają się w tworzeniu niestandardowych aplikacji biznesowych, automatyzacji przepływów pracy czy budowie portali klienckich. Na polskim rynku swoją obecność zaznaczyli globalni liderzy, tacy jak Mendix, często poprzez lokalnych partnerów (np. LCSE, Nexio Management ), Microsoft z PowerApps  oraz Creatio, współpracujące z eVolpe.   

    Zrobotyzowana automatyzacja procesów (RPA)

    Zrobotyzowana Automatyzacja Procesów (RPA) polega na wykorzystaniu robotów programowych (botów) do emulacji ludzkich interakcji z systemami cyfrowymi, co pozwala na automatyzację powtarzalnych, opartych na regułach zadań. Kluczowe korzyści płynące z RPA to przede wszystkim znaczące oszczędności kosztów, mogące sięgać nawet 80% redukcji kosztów przetwarzania , oraz szybki zwrot z inwestycji. Technologia ta prowadzi również do wzrostu wydajności, poprawy dokładności i zgodności z regulacjami. Istotną zaletą RPA jest jej nieinwazyjność i możliwość szybkiego wdrożenia, nawet w środowiskach ze starszymi systemami. Szacuje się, że w Polsce aż 49% czasu pracy może zostać zautomatyzowane dzięki RPA. Wśród wiodących dostawców na polskim rynku znajdują się UiPath, z którego rozwiązań korzystają m.in. Krajowa Administracja Skarbowa, PKO Bank Polski czy InPost , oraz Microsoft z platformą Power Automate. Warto również odnotować rosnącą rolę polskich firm tworzących własne, konkurencyjne cenowo narzędzia RPA.   

    Platformy integracyjne jako usługa (iPaaS)

    Platformy Integracyjne jako Usługa (iPaaS) to rozwiązania chmurowe, które pełnią rolę centralnego huba, łączącego rozproszone aplikacje, źródła danych i procesy biznesowe, efektywnie przełamując silosy informacyjne. Umożliwiają one płynną integrację w modelach chmura-chmura, chmura-on-premise, aplikacja-do-aplikacji (A2A) oraz business-to-business (B2B). Główne korzyści płynące z zastosowania iPaaS to przede wszystkim ujednolicony widok danych biznesowych, przyspieszenie innowacji i transformacji cyfrowej, poprawa wydajności operacyjnej oraz zwiększona skalowalność i bezpieczeństwo. Globalny rynek iPaaS rośnie w imponującym tempie około 21% rocznie. Na polskim rynku obecni są kluczowi globalni dostawcy, tacy jak SAP z Integration Suite (wspierany przez partnerów takich jak All for One Poland czy Sii Poland ), Microsoft z Azure Logic Apps , a także platformy Workato, Boomi czy MuleSoft.   

    Warto podkreślić, że wszystkie trzy omawiane kategorie technologii – Low-Code/No-Code, RPA oraz iPaaS – są coraz intensywniej wzbogacane o możliwości sztucznej inteligencji (AI). AI rozszerza ich funkcjonalność, umożliwiając automatyzację bardziej złożonych zadań, inteligentne przetwarzanie danych czy podejmowanie decyzji w oparciu o zaawansowane analizy.   

    Efektywny wybór narzędzia automatyzacyjnego wymaga dogłębnego zrozumienia specyfiki każdej z technologii. Platformy Low-Code/No-Code są stworzone przede wszystkim z myślą o szybkim tworzeniu nowych aplikacji i rozszerzaniu istniejących funkcjonalności systemowych, angażując w ten proces zarówno profesjonalnych programistów, jak i użytkowników biznesowych, tzw. „citizen developerów”. Ich główną siłą jest błyskawiczne tempo dostarczania gotowych rozwiązań. Z kolei RPA koncentruje się na automatyzacji istniejących, często manualnych i powtarzalnych zadań, które ludzie wykonują, interagując z interfejsami użytkownika różnych systemów, w tym starszych, pozbawionych API. Celem RPA jest precyzyjne naśladowanie ludzkich działań w celu osiągnięcia radykalnego wzrostu efektywności. Natomiast iPaaS pełni rolę fundamentalnego spoiwa integracyjnego, łącząc rozproszone systemy, aplikacje i źródła danych, zarządzając przepływem informacji oraz interfejsami API.   

    Pomimo tych wyraźnych różnic, wszystkie trzy technologie współdzielą wspólny cel: poprawę efektywności biznesowej i przyspieszenie transformacji cyfrowej. Co więcej, obserwujemy postępującą konwergencję – platformy RPA i iPaaS coraz częściej zawierają elementy „low-code” w swoich interfejsach, a wszystkie intensywnie korzystają z API. W praktyce, platformy Low-Code są idealnym wyborem, gdy istnieje potrzeba szybkiego stworzenia niestandardowych narzędzi wewnętrznych, aplikacji mobilnych dla pracowników terenowych czy portali dla klientów. RPA najlepiej sprawdza się w automatyzacji zadań takich jak masowe wprowadzanie danych, przetwarzanie faktur czy generowanie standardowych raportów. iPaaS jest natomiast niezbędny, gdy priorytetem jest integracja wielu rozproszonych systemów, na przykład połączenie systemu CRM z ERP, platformy e-commerce z systemem magazynowym, czy zapewnienie synchronizacji danych w czasie rzeczywistym. Często jednak najbardziej optymalne i kompleksowe rozwiązanie problemu biznesowego wymaga synergicznego połączenia tych technologii.

    Siła synergii: narodziny hiperautomatyzacji

    Hiperautomatyzacja reprezentuje strategiczne i zdyscyplinowane podejście biznesowe, które dąży do szybkiej identyfikacji, weryfikacji i automatyzacji możliwie jak największej liczby procesów biznesowych i IT. Kluczem jest tu zorkiestrowane wykorzystanie wielu technologii, takich jak RPA, platformy aplikacyjne Low-Code (LCAP), iPaaS, sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML), a także narzędzia do eksploracji procesów (process mining) czy zarządzania procesami biznesowymi (BPM). W ramach tej synergii, RPA odpowiada za precyzyjne wykonywanie zadań, często poprzez interakcję z interfejsami użytkownika, zwłaszcza w przypadku starszych systemów. iPaaS działa jako centralna „tkanka łączna”, zapewniając płynną i bezpieczną wymianę danych pomiędzy zautomatyzowanymi aplikacjami oraz orkiestrując szersze przepływy pracy. Z kolei platformy Low-Code umożliwiają szybkie tworzenie przyjaznych dla użytkownika interfejsów dla zautomatyzowanych procesów, budowanie niestandardowych aplikacji uzupełniających istniejące luki funkcjonalne, lub pozwalają „citizen developerom” na tworzenie komponentów włączanych w większe, zautomatyzowane przepływy.   

    Sztuczna inteligencja (AI) odgrywa rolę katalizatora w tej synergii, znacząco rozszerzając możliwości każdej z technologii. W przypadku RPA, AI umożliwia obsługę danych nieustrukturyzowanych (np. inteligentne przetwarzanie dokumentów), podejmowanie bardziej złożonych decyzji czy rozumienie języka naturalnego. W świecie Low-Code, AI wspiera proces deweloperski i pozwala na osadzanie zaawansowanych modeli AI bezpośrednio w tworzonych aplikacjach. Dla iPaaS, AI może optymalizować przepływy danych, sugerować mapowania czy przewidywać problemy integracyjne. Ta konwergencja technologii, wzmocniona przez AI, jest fundamentem prawdziwie transformacyjnej hiperautomatyzacji. 

    Nawigacja po polskim rynku

    Skuteczne poruszanie się po polskim rynku automatyzacji wymaga od integratorów i firm doradczych nie tylko głębokiej znajomości poszczególnych technologii, ale także umiejętności identyfikowania konkretnych problemów i potrzeb u klientów. Należy poszukiwać obszarów charakteryzujących się manualnymi, powtarzalnymi zadaniami, silosami danych, nieefektywnymi procesami czy potrzebą szybszego wprowadzania nowych produktów i usług cyfrowych. Warto kierować swoje działania do sektorów wykazujących już pewien stopień adopcji automatyzacji, takich jak finanse, bankowość , sektor publiczny, logistyka  czy energetyka , nie zapominając o ogromnym potencjale polskich Małych i Średnich Przedsiębiorstw (MŚP), dla których dostępne są również środki wsparcia, np. z Krajowego Planu Odbudowy.   

    Integratorzy muszą być przygotowani na szereg wyzwań. Jednym z kluczowych jest luka kompetencyjna – brakuje wyspecjalizowanych programistów, a jednocześnie rośnie rola „citizen developerów”, którzy często potrzebują wsparcia i odpowiednich ram zarządczych. Istotne jest również transparentne zarządzanie całkowitym kosztem posiadania (TCO), uwzględniające nie tylko licencje, ale także często niedoceniane koszty utrzymania, zwłaszcza botów RPA, które mogą stanowić od 5% do nawet 50% kosztów ich wytworzenia rocznie. Nie można ignorować potencjalnego oporu ze strony działów IT, które mogą obawiać się zjawiska „shadow IT”, utraty kontroli czy problemów z bezpieczeństwem, szczególnie w kontekście platform LC/NC. Kwestie bezpieczeństwa danych, zgodności z RODO oraz suwerenności danych są absolutnie krytyczne dla wszystkich rozwiązań, zwłaszcza tych opartych na chmurze. Wreszcie, wyzwaniem mogą być integracje z istniejącymi systemami, szczególnie z popularnymi w Polsce systemami ERP, takimi jak Comarch, których API mogą generować specyficzne problemy.   

    Przyszłość automatyzacji w Polsce

    Perspektywy dla automatyzacji w Polsce są obiecujące, kształtowane przez dynamiczny postęp technologiczny, ewoluujące ramy regulacyjne oraz krajowe inicjatywy cyfryzacyjne. Kluczowym czynnikiem transformującym będzie bez wątpienia generatywna sztuczna inteligencja (GenAI), która już teraz zaczyna być integrowana z narzędziami automatyzacyjnymi, czyniąc je bardziej intuicyjnymi i potężnymi. Przewiduje się, że GenAI znacząco wpłynie na rynek pracy – w Polsce może zautomatyzować około 4,1% miejsc pracy, a kolejne 13,7% poddać augmentacji, czyli wzbogaceniu o nowe możliwości.

    Istotny wpływ na rynek będą miały również regulacje, takie jak unijny Akt o Sztucznej Inteligencji (EU AI Act), który wprowadzi rygorystyczne wymogi dla systemów AI wysokiego ryzyka, dotyczące m.in. przejrzystości, zarządzania danymi i nadzoru ludzkiego. RODO pozostanie fundamentalnym zbiorem zasad przy przetwarzaniu danych , a inicjatywy takie jak Krajowy System e-Faktur (KSeF) będą dodatkowym motorem napędowym cyfryzacji i automatyzacji procesów fakturowania. Polskie firmy mogą również liczyć na wsparcie finansowe w ramach Krajowego Planu Odbudowy (KPO), który przeznacza znaczne środki na transformację cyfrową przedsiębiorstw. W tym dynamicznym środowisku rola integratorów i konsultantów ewoluuje – muszą oni stać się strategicznymi partnerami, koncentrującymi się na wynikach biznesowych, reinżynierii procesów i zarządzaniu zmianą, a także rozwijającymi kompetencje w zakresie AI, analizy danych i cyberbezpieczeństwa. 

    Polski rynek automatyzacji znajduje się w fazie intensywnego wzrostu, stymulowanego przez presję ekonomiczną, dążenie do cyfrowej doskonałości oraz rosnącą dostępność zaawansowanych technologii. Platformy Low-Code/No-Code, RPA oraz iPaaS, coraz częściej wzbogacane o AI i konwergujące w kierunku rozwiązań hiperautomatyzacji, oferują polskim przedsiębiorstwom bezprecedensowe możliwości transformacji.

    Dla integratorów systemów i firm doradczych, ten dynamiczny krajobraz rysuje zarówno wyzwania, jak i ogromne szanse. Aby skutecznie nawigować po tym rynku, niezbędne jest przyjęcie strategicznego podejścia, które obejmuje kilka kluczowych imperatywów. Po pierwsze, rozwijanie holistycznej ekspertyzy, pozwalającej rozumieć synergię między LC/NC, RPA, iPaaS i AI. Po drugie, koncentracja na dostarczaniu wymiernej wartości biznesowej dla klientów. Po trzecie, kluczowe jest adresowanie lokalnych specyfik, takich jak integracja z popularnymi polskimi systemami ERP czy zrozumienie krajowych regulacji i programów wsparcia. Po czwarte, istotne jest promowanie zarządzanej innowacji, w tym wspieranie rozwoju przez „citizen developerów” i odpowiedzialnego wdrażania AI. Po piąte, integratorzy powinni aspirować do roli strategicznych partnerów, oferując doradztwo wykraczające poza techniczną implementację. Wreszcie, niezbędne jest ciągłe podnoszenie kompetencji, zwłaszcza w obszarze dynamicznie rozwijającej się sztucznej inteligencji i zmieniającego się otoczenia regulacyjnego.

    Polski rynek automatyzacji jest pełen możliwości dla tych, którzy potrafią połączyć głęboką wiedzę techniczną ze strategicznym zmysłem biznesowym i dogłębnym zrozumieniem lokalnego kontekstu. To oni będą najlepiej przygotowani do wspierania polskiej gospodarki w jej cyfrowej podróży.

  • Prognozy Broadcom rozczarowują, mimo boomu na AI

    Prognozy Broadcom rozczarowują, mimo boomu na AI

    Boom na sztuczną inteligencję nie wystarczył, by utrzymać euforię inwestorów wokół Broadcom. Mimo że firma z Doliny Krzemowej prognozuje solidne 15,8 mld dol. przychodu w trzecim kwartale – nieco powyżej rynkowego konsensusu – jej akcje spadły o ponad 3% po publikacji wyników. Problem? Oczekiwania były jeszcze wyższe.

    Broadcom to jeden z kluczowych graczy w ekosystemie AI. Dostarcza chipy sieciowe, które obsługują przesył gigantycznych ilości danych między serwerami w centrach danych. Współpracuje z Apple i Samsungiem, ale także z dużymi operatorami chmurowymi, dla których projektuje niestandardowe procesory AI – stanowiąc alternatywę dla drogich układów Nvidii.

    Choć w teorii to idealna pozycja do czerpania korzyści z rewolucji AI, w praktyce rynek patrzy szerzej. Inwestorzy oczekują nie tylko stabilnego wzrostu, ale także przyspieszenia przychodów i ekspansji udziałów w rynku. Tymczasem analitycy ostrzegają, że choć Broadcom zyskuje nowych klientów, skala tego wzrostu nie jest jeszcze imponująca.

    W tle pozostają też ryzyka geopolityczne. Broadcom, jak i inni producenci półprzewodników, musi dostosować się do ograniczeń eksportowych nakładanych przez USA w odpowiedzi na chińskie ambicje technologiczne. W dłuższej perspektywie to może ograniczyć rozwój sprzedaży na kluczowych rynkach.

    Dla porównania, Marvell Technology – konkurent Broadcom – pozytywnie zaskoczył rynek prognozą przychodów, co pokazuje, że inwestorzy wyraźnie faworyzują firmy, które wykazują szybki wzrost w segmentach AI.

    Warto również spojrzeć na wyceny. Wskaźnik forward P/E Broadcom wynosi obecnie 35,36 – znacznie powyżej 20,63 w przypadku Marvella. Rynek wycenia Broadcom jak firmę wzrostową, co oznacza, że każda rozbieżność między oczekiwaniami a realiami będzie powodować reakcję na kursie akcji.

    Podsumowując, Broadcom pozostaje solidnym filarem infrastruktury AI, ale jego wycena sugeruje, że rynek oczekuje więcej niż tylko solidności. W czasach, gdy Nvidia i Marvell rozbudzają wyobraźnię inwestorów, Broadcom musi udowodnić, że potrafi nadążyć za tempem rewolucji AI – nie tylko technologicznie, ale i finansowo.

  • AI w CV podnosi pensję. Nawet o 56% więcej

    AI w CV podnosi pensję. Nawet o 56% więcej

    Na rynku pracy obserwujemy rosnące znaczenie kompetencji związanych ze sztuczną inteligencją. Jak wynika z raportu „2025 Global AI Jobs Barometer” firmy PwC, w 2024 roku udział ogłoszeń o pracę wymagających umiejętności korzystania z AI wzrósł do 2,5% – to najwyższy poziom od 2018 roku. Choć bezwzględna liczba takich ofert spadła względem rekordowego 2022 roku (z 56 tys. do 52 tys.), to wyraźny wzrost ich udziału wskazuje na rosnącą specjalizację rynku pracy.

    Z danych PwC wynika, że największy wzrost zapotrzebowania na kompetencje AI występuje w sektorach ICT oraz usług profesjonalnych. W przypadku pierwszego udział ogłoszeń o pracę z wymaganiami AI sięgnął w 2024 roku 9,6% – to niemal pięciokrotny wzrost względem 2018. Zmiany są widoczne także w dynamice zatrudnienia: stanowiska mające intensywny kontakt z narzędziami AI zwiększyły się od 2019 roku średnio o 235%, podczas gdy pozostałe – o 76%.

    Wbrew wcześniejszym obawom, AI nie wypiera miejsc pracy, ale je przekształca. Kluczowe okazuje się rozróżnienie między stanowiskami wspomaganymi przez AI a tymi, które są całkowicie zautomatyzowane. Te pierwsze rosną znacznie szybciej – średnio o 195% – i generują większy wzrost przychodów na pracownika. To właśnie tam koncentrują się dziś inwestycje i rozwój kompetencji.

    Najlepiej zarabiają ci, którzy opanowali narzędzia AI. Według PwC, globalnie ich wynagrodzenia były w 2024 roku średnio o 56% wyższe niż pracowników bez takich umiejętności. To jasny sygnał dla rynku pracy – zarówno pracodawców, jak i kandydatów: AI to już nie tylko technologia przyszłości, ale umiejętność kluczowa dla kariery zawodowej.

    Dla Polski oznacza to kolejne przetasowania. Usługi profesjonalne i ICT stają się coraz ważniejsze, wypierając stopniowo sektor przemysłowy. AI nie tylko nie zredukuje liczby ofert pracy, ale zmusi pracowników do szybkiego przyswajania nowych technologii. Wyzwanie? Z pewnością. Ale też szansa, której nie warto przegapić.

  • FCA i Nvidia uruchamiają piaskownicę AI dla sektora finansowego

    FCA i Nvidia uruchamiają piaskownicę AI dla sektora finansowego

    Brytyjski nadzór finansowy stawia na przyspieszenie innowacji w sektorze finansowym, uruchamiając specjalną „Supercharged Sandbox” – kontrolowane środowisko testowe dla narzędzi opartych na sztucznej inteligencji. Program, wspierany przez Financial Conduct Authority (FCA) i amerykańskiego giganta technologicznego Nvidię, rusza jeszcze w 2025 roku i wpisuje się w szerszą strategię rządu Wielkiej Brytanii na rzecz wzrostu gospodarczego.

    Nowa „piaskownica” to coś więcej niż tylko przestrzeń do eksperymentów – to próba stworzenia infrastruktury wspierającej firmy, które chcą wykorzystać AI, ale nie dysponują odpowiednimi zasobami. Partnerstwo z Nvidią daje uczestnikom dostęp do zaawansowanej mocy obliczeniowej i specjalistycznego oprogramowania, co istotnie obniża barierę wejścia dla mniejszych graczy. Jednocześnie FCA oferuje wsparcie regulacyjne i dostęp do lepszych zbiorów danych, zwiększając bezpieczeństwo i przejrzystość testów.

    Brytyjski rząd wyraźnie sygnalizuje, że innowacje technologiczne w finansach są jednym z jego priorytetów. Nowa minister finansów, Rachel Reeves, wskazuje na potrzebę eliminacji barier dla wzrostu i zmniejszenia biurokracji. W tym kontekście „Supercharged Sandbox” staje się narzędziem nie tylko dla innowatorów, ale i dla regulatorów – testując AI w praktyce, instytucje zyskują szansę na bardziej świadome kształtowanie przepisów.

    Dla Nvidii to kolejny krok w umacnianiu swojej pozycji w europejskim sektorze finansowym. Firma intensywnie rozwija ofertę dla rynku AI w usługach finansowych, który według danych IDC już dziś odpowiada za miliardowe inwestycje w technologie automatyzacji, analityki predykcyjnej i zarządzania ryzykiem. Wspólna inicjatywa z FCA może stać się wzorem dla innych państw – zarówno pod względem współpracy publiczno-prywatnej, jak i sposobu wdrażania AI w środowisku regulowanym.

    Choć „piaskownica” nie rozwiąże wszystkich problemów transformacji cyfrowej sektora finansowego, to daje firmom unikalną szansę na eksperymentowanie bez kosztownych konsekwencji. Dla rynku brytyjskiego może to oznaczać zwiększenie konkurencyjności i napływ innowacji, które wcześniej były hamowane przez brak dostępu do technologii lub regulacyjne niepewności.

  • Vectra sprzedaje połowę sieci. Czas na nową fazę rywalizacji o klienta

    Vectra sprzedaje połowę sieci. Czas na nową fazę rywalizacji o klienta

    W ślad za największymi graczami na rynku, Vectra zdecydowała się na strategiczne rozdzielenie działalności detalicznej od infrastrukturalnej. Operator podpisał przedwstępną umowę sprzedaży 100 proc. udziałów w spółce Elsat — właścicielu części lokalnej sieci szerokopasmowej — do Polskiego Światłowodu Otwartego (PŚO). Transakcja obejmuje sieć docierającą do 2,3 mln gospodarstw domowych i stanowi około połowy zasięgu infrastrukturalnego grupy.

    To największa reorganizacja zasobów Vectry od czasu przejęcia Multimedia Polska. Operator deklaruje, że środki z transakcji zostaną przeznaczone na rozwój własnej infrastruktury, rozbudowę sieci szkieletowej (obecnie 10 tys. km) oraz kolejne akwizycje. Część operacyjna pozostanie w rękach Vectry i będzie nadal obsługiwać klientów końcowych, również na sprzedanej infrastrukturze – na zasadach hurtowego dostępu.

    Model, który właśnie wdraża Vectra, nie jest nowy. W ostatnich latach podobne ruchy wykonały Play, Orange i Cyfrowy Polsat. Wspólnym mianownikiem tych działań jest uwolnienie kapitału z infrastruktury i zwiększenie efektywności operacyjnej. PŚO, do którego trafi część sieci Vectry, już dziś obsługuje ponad 4,1 mln gospodarstw domowych, a jego celem do 2028 roku jest osiągnięcie 6 mln. Sieć modernizowana jest do standardu FTTH z technologią XGS-PON, co umożliwia oferowanie łączy nawet do 5 Gb/s.

    Dla Vectry to również krok w stronę większej elastyczności – operator zyskuje dostęp do szerokiego katalogu sieci otwartych (m.in. Fiberhost, Nexera, Orange, Tauron), co pozwala mu skalować ofertę bez potrzeby inwestycji w fizyczną infrastrukturę. W praktyce to droga do konkurowania z dużymi graczami nie tyle zasięgiem, co jakością oferty i customer experience.

    Choć nie ujawniono wartości transakcji, rynek może ją szacować na poziomie kilkuset milionów złotych, biorąc pod uwagę wcześniejsze wyceny: 2,7 mld zł za 50 proc. udziałów Światłowodu Inwestycje czy 1,8 mld zł za połowę udziałów PŚO. Dla inwestorów to sygnał: polski rynek telekomunikacyjny dojrzewa do modelu współdzielonych zasobów, a przyszła rywalizacja przesunie się z poziomu kabli — na poziom usług i relacji z klientem.

  • Qualcomm wzmacnia portfolio AI. Przejęcie Alphawave to ukłon w stronę centrów danych

    Qualcomm wzmacnia portfolio AI. Przejęcie Alphawave to ukłon w stronę centrów danych

    Qualcomm kontynuuje ofensywę w kierunku sztucznej inteligencji, tym razem stawiając na technologię fundamentów – łączenia danych wewnątrz chipów. Amerykański gigant ogłosił, że przejmie brytyjską firmę półprzewodnikową Alphawave za ok. 2,4 mld dolarów. Oferta gotówkowa oznacza niemal 96% premię względem kursu akcji przed ujawnieniem udziału Qualcomma w spółce.

    Dla Qualcommu to nie tylko poszerzenie portfolio – to ruch strategiczny w kierunku dominacji w segmencie wysokowydajnych interkonektów, kluczowych dla centrów danych i infrastruktury AI. Alphawave specjalizuje się w technologii SerDes (serializer/deserializer), odpowiadającej za szybki transfer danych między komponentami chipów. To technologia, na której opierają się dziś rozwiązania takich firm jak Broadcom czy Marvell.

    Inwestorzy pozytywnie zareagowali na wiadomość – akcje Alphawave wzrosły o ponad 20% w pierwszych godzinach notowań na londyńskiej giełdzie, choć pozostały nieco poniżej ceny oferty.

    Przejęcie wpisuje się w szerszy trend: amerykańskie firmy technologiczne coraz chętniej sięgają po brytyjskie aktywa, korzystając z niższych wycen i spowolnienia lokalnego rynku. Przypadek Alphawave to również przykład technologicznego „wyścigu zbrojeń” – według wcześniejszych doniesień, zainteresowanie spółką wyraziła także firma Arm, kontrolowana przez SoftBank. Ostatecznie jednak to Qualcomm złożył wiążącą ofertę.

    Brytyjski producent zdążył też zakończyć sprzedaż udziałów w joint venture z chińskim inwestorem, co upraszcza sytuację regulacyjną i zmniejsza ryzyko polityczne związane z transakcją.

    Z perspektywy rynku półprzewodników oznacza to kolejną konsolidację zasobów w rękach globalnych graczy. Qualcomm, który dotychczas koncentrował się na chipach mobilnych, coraz wyraźniej zaznacza swoją obecność w centrach danych i infrastrukturze AI. Przejęcie Alphawave może mu w tym istotnie pomóc – zwłaszcza w kontekście rosnącej konkurencji ze strony Nvidii, Intela i AMD.

  • IT Security w czasach transformacji: zagrożenia, których firmy wciąż nie widzą

    IT Security w czasach transformacji: zagrożenia, których firmy wciąż nie widzą

    W klasycznym podejściu do cyberbezpieczeństwa priorytety są jasno zdefiniowane: phishing, ransomware, przestarzałe oprogramowanie. Jednak coraz więcej firm dostrzega, że prawdziwe ryzyka pojawiają się tam, gdzie organizacja się zmienia. A zmienia się coraz szybciej – przez wdrażanie nowych systemów, konsolidacje firm czy niekontrolowany rozwój sztucznej inteligencji.

    Tymczasem strategie bezpieczeństwa nadal koncentrują się na statycznym świecie. Efekt? Luki powstają nie tylko w systemach, ale przede wszystkim w procesach decyzyjnych.

    Cicha luka w migracjach technologicznych

    Dobrym przykładem są trwające migracje z Windows 10 do Windows 11. Formalnie to „tylko” aktualizacja systemu operacyjnego. W rzeczywistości jednak, od października 2025 roku, brak wsparcia dla Windows 10 oznaczać będzie otwarte drzwi dla cyberataków i poważne ryzyko niezgodności z regulacjami branżowymi.

    Kluczowy problem? Brak pełnej widoczności środowiska IT. W wielu organizacjach nie wiadomo dokładnie, jakie urządzenia są używane, w jakich wersjach systemów operacyjnych i jak wykorzystywane są aplikacje. To sprawia, że decyzje migracyjne podejmowane są w oparciu o przypuszczenia, nie dane.

    W odpowiedzi na ten problem firmy coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy Digital Employee Experience (DEX), które umożliwiają monitorowanie rzeczywistego wykorzystania systemów i aplikacji. Takie podejście pozwala nie tylko lepiej planować migracje, ale również wcześnie identyfikować zagrożenia bezpieczeństwa – zanim przerodzą się w realne incydenty.

    Integracja po fuzji = integracja zagrożeń

    Kolejny niedoszacowany obszar to bezpieczeństwo w scenariuszach fuzji i przejęć. Połączenia firm zazwyczaj koncentrują się na aspektach prawnych, operacyjnych i finansowych. IT często traktowane jest jako infrastrukturalny dodatek, który „zadziała sam”.

    W praktyce zderzenie dwóch środowisk IT oznacza chaos: niekompatybilne systemy, różne polityki dostępu, niespójne wersje oprogramowania. Każda z tych różnic to potencjalna luka bezpieczeństwa – tym groźniejsza, im mniej zauważalna.

    Bez pełnej mapy obu środowisk cyfrowych – obejmującej urządzenia, aplikacje, dostęp i sposób ich użycia – ryzyko eskaluje. Firmy nie są w stanie świadomie decydować, które systemy zachować, które wyłączyć, a które zintegrować. W efekcie pozostają z rozproszonym, trudnym do zabezpieczenia krajobrazem IT.

    Shadow AI – największe zagrożenie z dobrej woli

    Trzeci obszar to zastosowanie sztucznej inteligencji. Choć AI daje firmom ogromne możliwości automatyzacji i optymalizacji, w praktyce szybko wymyka się spod kontroli. Problemem nie są wyłącznie duże modele wdrażane przez działy IT. Znacznie poważniejsze ryzyko wiąże się z tzw. „Shadow AI” – czyli narzędziami AI wykorzystywanymi oddolnie przez pracowników, bez wiedzy i zgody działu IT.

    Według danych McKinsey, wykorzystanie nieautoryzowanych narzędzi AI w firmach wzrosło o ponad 250% w ciągu ostatnich miesięcy. Pracownicy – często z najlepszymi intencjami – używają AI do pisania raportów, przetwarzania danych czy automatyzacji zadań. Problem w tym, że te dane często trafiają do niecertyfikowanych modeli, co oznacza naruszenie zasad RODO, ryzyko wycieku informacji i brak kontroli nad tym, co dzieje się z wrażliwymi treściami.

    Kluczowym krokiem, podobnie jak w przypadku migracji i fuzji, jest odzyskanie widoczności. Tylko pełne zrozumienie tego, jakie aplikacje AI są faktycznie używane i do jakich danych mają dostęp, pozwala realnie zarządzać ryzykiem.

    Bez widoczności nie ma ochrony

    Wspólnym mianownikiem dla wszystkich trzech scenariuszy – migracji, fuzji i AI – jest jedno: brak przejrzystości. To, czego firmy nie widzą w swoim cyfrowym ekosystemie, po prostu nie mogą skutecznie chronić. A to coraz poważniejszy problem – zwłaszcza że cyberbezpieczeństwo nie jest już domeną wyłącznie działu IT. Obejmuje dziś cały model operacyjny firmy.

    Dla organizacji oznacza to konieczność przedefiniowania podejścia do bezpieczeństwa. Nie wystarczy reagować na znane zagrożenia. Trzeba aktywnie poszukiwać tych ukrytych – często pojawiających się w momentach transformacji i zmian. Bez tego nawet najlepsza infrastruktura IT okaże się zbyt krucha, by ochronić wartość biznesową firmy.

  • AI jako katalizator popytu: jak sztuczna inteligencja zmienia strukturę zakupów IT?

    AI jako katalizator popytu: jak sztuczna inteligencja zmienia strukturę zakupów IT?

    Sztuczna inteligencja (AI), szczególnie generatywna (GenAI), stała się kluczowym motorem zmian w globalnym IT, wpływając na infrastrukturę, oprogramowanie i usługi oraz redefiniując priorytety inwestycyjne. AI nie tylko zwiększa popyt na IT, ale fundamentalnie zmienia jego strukturę, kierując inwestycje w specjalistyczne rozwiązania i wymuszając ewolucję modeli zakupowych.

    Globalne wydatki na IT, napędzane przez AI, mają wzrosnąć o 9,3% w 2025 roku, osiągając 5,74 biliona USD, głównie dzięki przejściu GenAI z fazy PoC do wdrożeń produkcyjnych. S&P Global Ratings prognozuje 9% wzrost globalnych wydatków IT w 2025 roku. Wydatki na samą GenAI mają wzrosnąć o 76% r/r, do 644 mld USD w 2025 roku. Rynek przechodzi od początkowego entuzjazmu do pragmatycznego podejścia, z bardziej ugruntowanymi oczekiwaniami co do ROI. Obecnie rynek AI jest silnie kształtowany przez dostawców technologii (hiperskalerów i producentów oprogramowania), którzy masowo inwestują w infrastrukturę, co stawia przedsiębiorstwa w roli konsumentów gotowych rozwiązań.

    Główne motory popytu: gdzie AI generuje największe inwestycje?

    Infrastruktura w centrum uwagi

    Wdrażanie AI stawia ogromne wymagania infrastrukturze. Wydatki na systemy dla centrów danych wzrosły o prawie 35% w 2024 roku, a na 2025 rok przewiduje się dalszy wzrost o niemal 50 mld USD. Sprzedaż serwerów ma wzrosnąć z ponad 134 mld USD w 2023 roku do ponad 257 mld USD w 2025 roku i 332 mld USD do 2028 roku. Giganci technologiczni jak Microsoft, Alphabet i Meta zwiększają nakłady na centra danych związane z AI do blisko 160 mld USD w 2024 roku. McKinsey prognozuje, że do 2030 roku na centra danych AI potrzeba będzie 5,2 biliona USD.

    Rośnie zapotrzebowanie na specjalizowane układy AI (GPU, ASIC, NPU) napędzane przez „AI reasoning”. Firmy inwestują w niestandardowe architektury centrów danych i „custom silicon”. Rozwijają się układy neuromorficzne, jak Intel Loihi, dla edge AI.

    Rynek AI-Enhanced HPC ma wzrosnąć z 3,12 mld USD w 2024 roku do 7,5 mld USD do 2034 roku (CAGR 9,10%), z dominującym segmentem sprzętu. Rynek nowoczesnej infrastruktury AI wyceniono na 26,38 mld USD w 2024 roku, z prognozą 55,43 mld USD w 2025 roku (CAGR 7,2% do 2033). Dostępność i koszt infrastruktury stają się kluczowymi czynnikami, a ograniczenia produkcyjne i kontrole eksportu stanowią wyzwania.

    Oprogramowanie i usługi IT napędzane przez AI

    Wydatki na oprogramowanie mają wzrosnąć o 14% w 2025 roku do 1,23 biliona USD, w dużej mierze na projekty AI. Oprogramowanie stanowi ponad 60% wydatków na AI, z czego 44% to platformy AI (CAGR 33,5% w latach 2024-2028). CIO rezerwują średnio 9% budżetu IT na wzrost cen istniejących usług z dodanymi funkcjami GenAI.

    Segment usług IT ma wzrosnąć o 9,4% do 1,73 biliona USD w 2025 roku. W Europie usługi AI rosną w tempie 27,2% CAGR.

    Rynek MLOps wyceniono na ok. 2,19 mld USD w 2024 roku (CAGR 40,5% w latach 2025-2030). Rynek AIaaS jest napędzany przez adopcję aplikacji AI w chmurze, z liderami takimi jak AWS, Azure i GCP. Usługi AIaaS i platformy MLOps obniżają barierę wejścia, ale dominacja dużych dostawców chmury stwarza ryzyko vendor lock-in. Dostawcy oprogramowania często wykorzystują AI do podnoszenia cen i zmiany modeli licencjonowania na oparte na zużyciu, co wymusza wnikliwą ocenę wartości dodanej.

    Cyberbezpieczeństwo – zwiększone inwestycje

    Przewiduje się 15% wzrost wydatków na cyberbezpieczeństwo w 2025 roku, do 212 mld USD. Wzrost napędzany jest koniecznością zabezpieczania systemów AI i danych, a także wykorzystaniem AI do wzmacniania obrony.

    Transformacja struktur zakupowych – nowe modele i wyzwania

    AI fundamentalnie zmienia sposób, w jaki organizacje podchodzą do zakupów IT.

    • Zmiana paradygmatu cenowego: Obserwujemy odejście od cen za użytkownika na rzecz opłat opartych na zużyciu, szczególnie dla oprogramowania z AI. Dostawcy często używają AI jako uzasadnienia podwyżek, a średnia długość kontraktów wzrosła do 14,2 miesiąca.
    • Konieczność rewizji strategii zakupowych: Działy zakupów muszą przyjąć nowe metryki (np. „wydatki na oprogramowanie na pracownika”) i usprawnić negocjacje, w tym benchmarking i klauzule chroniące przed wzrostem cen. Firmy dążą do konsolidacji stosów technologicznych.
    • Strategie „Build vs. Buy” i Analiza TCO: Budowa niestandardowego rozwiązania AI to inwestycja rzędu 100-500 tys. USD, subskrypcja gotowej platformy od 200-400 USD/miesiąc. Należy uwzględnić ukryte koszty utrzymania (10-20% rocznego budżetu AI), wsparcia i aktualizacji, a także koszty zgodności (10-100 tys. USD rocznie). Analiza TCO musi obejmować koszty operacyjne, prawne i kadrowe, w tym ponowne trenowanie modeli.
    • Wyzwania w zakupach AI: Złożoność kalkulacji ROI (mniej niż 10% firm raportuje ROI >25% , choć 74% zaawansowanych inicjatyw GenAI osiąga lub przekracza oczekiwania ROI ), wysokie koszty wdrożenia (nawet 15x droższe niż zakładano ), niska jakość danych (66% firm napotyka błędy ) oraz luki kompetencyjne i koszty szkoleń (brak budżetu na szkolenia u 35% liderów ).
    • Wpływ regulacji (np. EU AI Act): EU AI Act zmienia zakupy AI w proces prawno-etyczny. Wymaga inwentaryzacji systemów AI, klasyfikacji ryzyka, weryfikacji dostawców i specyficznych klauzul w kontraktach.

    Kluczowe zmiany w procesie zakupowym pod wpływem EU AI Act

    KrokOpis działania
    1. Inwentaryzacja i klasyfikacja AIStworzenie kompleksowego spisu wszystkich systemów AI. Klasyfikacja systemów według ram ryzyka EU AI Act.
    2. Integracja zarządzania ryzykiem AIWłączenie ocen ryzyka specyficznych dla AI do procesów sourcingu, wyboru dostawców i zarządzania kontraktami.
    3. Rygorystyczne Due Diligence dostawców AIWeryfikacja dostawców pod kątem zgodności z EU AI Act: żądanie informacji o systemach AI, ich klasyfikacji ryzyka, środkach zgodności.
    4. Klauzule zgodności AI w kontraktachWprowadzenie do umów klauzul definiujących odpowiedzialność dostawcy za zgodność AI, obowiązek informowania o zmianach, prawa do audytu.
    5. Praktyki transparentności i dokumentacjiUstanowienie procesów prowadzenia rejestrów systemów AI: dokumentowanie klasyfikacji ryzyka, środków zgodności, specyfikacji.
    6. Ciągłe monitorowanie i audytUstanowienie mechanizmów ciągłego monitorowania używanych systemów AI oraz regularnych audytów zgodności dostawców.

    AI w ekosystemie IT – szanse i wyzwania dla kanału partnerskiego

    • Nowe modele biznesowe dla resellerów i MSP: Ponad 92% MSP planuje inwestycje w AI, głównie w automatyzację, cyberbezpieczeństwo i analitykę predykcyjną. Zaleca się wewnętrzne wdrożenie AI przed oferowaniem usług klientom. Platformy jak Hatz AI czy ConnectWise Asio umożliwiają MSP budowanie i odsprzedaż aplikacji AI.
    • Zarządzanie ryzykiem vendor Lock-in: Sztywne licencje i roadmapy dostawców ograniczają elastyczność. Strategie mitygacji to analiza kontraktów, podejście hybrydowe, multi-vendor i krytyczne podejście do aktualizacji. Należy negocjować klauzule dotyczące odpowiedzialności, praw do danych i zgodności z regulacjami.
    • Rola działów IT i CIO w transformacji AI: CIO muszą inicjować wdrożenia AI, koncentrować się na wartości biznesowej i przeprojektowywać procesy. Konieczne są inwestycje w zarządzanie zmianą, upskilling i budowanie wewnętrznych zespołów AI. Efektywny model operacyjny AI definiuje role, zarządzanie i procesy decyzyjne.

    Wielu MSP (nawet 87%) brakuje kompetencji AI, co stwarza szansę i wyzwanie. Muszą inwestować we własne kompetencje, by stać się doradcami i integratorami. Rosnąca zależność od dużych dostawców zwiększa ryzyko vendor lock-in, a kontrakty AI są często mniej korzystne dla klientów. Wdrożenie AI to fundamentalna zmiana działania IT i organizacji, wymagająca od CIO przywództwa w transformacji.

    Perspektywa Polska: AI na krajowym rynku IT

    • Prognozy wydatków na IT w Polsce i rola AI: Wartość rynku IT w Polsce w 2025 roku ma wzrosnąć do 74 mld PLN (wzrost 5,7% r/r). Segment usług i oprogramowania ma osiągnąć 34 mld PLN. 3/4 firm w Polsce inwestuje w AI tylko przy konkretnym ROI, co jest podejściem ostrożniejszym niż średnia globalna.

    • Poziom adopcji AI w polskich firmach, nacisk na ROI: W 2024 roku 5,9% firm korzystało z AI (wzrost z 3,7% w 2023). W dużych firmach co dziesiąta. Badanie EY (koniec 2024) potwierdza gotowość do dalszych wdrożeń (89%) i priorytetyzację (59%). 25% firm zakończyło wdrożenia, ponad połowa planuje zwiększyć wydatki, a 78% wdrożyвших AI potwierdza korzyści. Bariery to trudności procesowe, bezpieczeństwo danych i niepewność regulacyjna. Polscy użytkownicy GenAI najczęściej korzystają z darmowych narzędzi (ok. 50%).



    • Kluczowe sektory wdrażające AI w Polsce: Handel (90% deklaruje korzyści, lider w redukcji kosztów i wzroście efektywności), Produkcja (poprawa jakości usług, wzrost skali i przychodów, lider w ukończonych wdrożeniach), Usługi (AI w obsłudze klienta, marketingu, finansach), FinTech (ocena ryzyka, scoring, automatyzacja roszczeń, wsparcie KNF Innovation Hub).



    • Rynek pracy dla specjalistów AI w Polsce: Zarobki specjalistów AI: Junior 12-16 tys. PLN, Mid 17-25 tys. PLN, Senior 26-50 tys. PLN brutto miesięcznie. Data Scientist (B2B): Mid ok. 16 tys. PLN, Senior ok. 30 tys. PLN. Podwyżki w 2025 prawdopodobnie mniejsze niż w poprzednich latach (większość <10%). Liczba ogłoszeń o pracę z AI wzrosła o 80% r/r w I kw. 2025.


    Polski nacisk na ROI  odzwierciedla globalne trudności w wykazaniu korzyści finansowych z AI , sugerując wolniejsze, ale bardziej przemyślane tempo adopcji. Gwałtowny wzrost popytu na kompetencje AI  i wysokie wynagrodzenia  zaostrzają „wojnę o talenty” i presję na inwestycje w reskilling. Sektory produkcji, handlu i FinTech  mogą stać się poligonem dla zaawansowanych zastosowań AI, przyspieszając adopcję w innych branżach.

    Prognozy wzrostu wydatków na IT w Polsce i udział AI

    WskaźnikPrognoza/Dane
    Wartość rynku IT w Polsce (2023)66,3 mld PLN
    Prognozowana wartość rynku IT w Polsce (2025)74 mld PLN (wzrost 5,7% r/r)
    Prognozowana wartość rynku usług i oprogramowania (2025)34 mld PLN (wzrost 5,6% r/r)
    Podejście firm w PL do inwestycji w AI3/4 firm inwestuje tylko przy konkretnym ROI (więcej niż średnia globalna)
    Dynamika PKB Polski (prognoza 2025)3,70%
    Średnioroczna inflacja CPI (prognoza 2025)4,1% – 4,5%
    Wzrost adopcji AI w CEE (Microsoft)Wykorzystanie GenAI wzrosło z 55% w 2023 do 75% w 2024; ROI $3.70 za każdego $1 zainwestowanego
    Oczekiwania liderów biznesu w CEE (Microsoft)82% oczekuje wykorzystania rozwiązań AI w ciągu 12-18 miesięcy

    Przyszłość zakupów IT w cieniu AI – trendy i rekomendacje

    • Dalszy rozwój specjalizowanego sprzętu: Zapotrzebowanie na moc obliczeniową będzie napędzać innowacje w sprzęcie. Trend w kierunku „custom silicon” (ASIC) dla „AI reasoning” będzie się nasilał. Rozwój układów neuromorficznych (np. Intel Loihi) dla edge AI  oraz sprzętu dla AI multimodalnego (MPU). Nowe architektury modeli (Mixture of Experts, Liquid Neural Networks) będą miały specyficzne wymagania sprzętowe.
    • Zrównoważone AI (Green AI): Rosnące zużycie energii przez centra danych AI (możliwe podwojenie do 2026 ) zwiększa presję na zrównoważone praktyki. Wytyczne dotyczące zamówień coraz częściej obejmują wskaźniki PUE, WUE i efektywność energetyczną. Green AI koncentruje się na redukcji wpływu AI na środowisko w całym cyklu życia.
    • Rosnące znaczenie AI Governance i Trustworthy AI: Rynek rozwiązań AI Governance ma wzrosnąć z 12 mld USD w 2024 roku do 36 mld USD do 2034 roku (CAGR 12%). Motorem są wymogi regulacyjne, potrzeba etycznego wdrażania i zarządzania ryzykiem. Organizacje z zaawansowanym ładem AI częściej wdrażają AI i odnotowują wyższy wzrost przychodów.
    • Rekomendacje dla firm: Strategiczne podejście do zakupów AI (ocena potrzeb, potencjału automatyzacji, integracji, zgodności). Rozwój kompetencji (szkolenia, upskilling). Adaptacja procesów zakupowych (nowe metryki, strategie negocjacyjne, klauzule umowne). Zarządzanie ryzykiem (bezpieczeństwo danych, zgodność, stronniczość algorytmów, vendor lock-in). Koncentracja na wartości biznesowej i ROI.

    Rosnąca złożoność modeli AI napędza potrzebę specjalizowanego sprzętu (ASIC, NPU, MPU), co może skracać cykle odświeżania infrastruktury i zwiększać koszty. Green AI i AI Governance stają się krytycznymi wymaganiami biznesowymi, wpływając na wybór dostawców. Przyszłość zakupów AI to balansowanie między standaryzacją a personalizacją, efektywnością kosztową a strategiczną wartością unikalnych rozwiązań.   

    AI nieodwracalny katalizator zmian w IT

    AI jest głównym motorem wzrostu i transformacji IT. Struktura popytu zmienia się w kierunku infrastruktury i oprogramowania dla AI. Tradycyjne modele zakupowe muszą ewoluować. Dla kanału partnerskiego AI otwiera nowe możliwości, ale wymaga inwestycji w kompetencje. Polski rynek aktywnie uczestniczy w transformacji AI, z naciskiem na ROI.

    Dalsza specjalizacja rozwiązań AI, wzrost znaczenia Green AI i AI Governance. Strategie zakupowe będą musiały być bardziej elastyczne. AI pozostanie kluczowym tematem na styku biznesu i technologii.

    Szybkość ewolucji AI oznacza, że strategie zakupowe muszą być dynamiczne. Działy procurementu i CIO muszą być gotowi na ciągłe uczenie się i adaptację. Wkraczamy w „nową normalność” w zakupach IT, gdzie zarządzanie niepewnością i złożonością jest kluczowe.

  • Zimna rewolucja – czy obliczenia kriogeniczne staną się odpowiedzią na energetyczny kryzys data center?

    Zimna rewolucja – czy obliczenia kriogeniczne staną się odpowiedzią na energetyczny kryzys data center?

    Gdy sztuczna inteligencja staje się fundamentem cyfrowej gospodarki, a data center pochłaniają coraz więcej energii, branża IT zaczyna szukać sposobów na przebudowanie podstaw swojej efektywności. Jednym z najbardziej zaskakujących kierunków tej transformacji może być… głęboki chłód. Dosłownie.

    Zespół naukowców z Forschungszentrum Jülich, RWTH Aachen, EPFL, TSMC i japońskich uczelni sugeruje, że znane od dziesięcioleci układy CMOS, napędzające praktycznie każdą elektronikę, mogą działać znacznie efektywniej w bardzo niskich temperaturach. Przy zastosowaniu odpowiednich materiałów i architektur, możliwe są – według badaczy – oszczędności energetyczne nawet do 80%.

    To podejście, choć brzmi futurystycznie, wpisuje się w coraz bardziej palącą potrzebę radykalnego zwiększenia wydajności energetycznej w centrach danych.

    Od ciepła do chłodu – zmiana paradygmatu

    Współczesne chipy projektowane są z myślą o pracy w temperaturze pokojowej. Generują one znaczne ilości ciepła, które trzeba skutecznie odprowadzać – co samo w sobie wymaga ogromnych nakładów energii. Według Międzynarodowej Agencji Energetycznej (IEA), zapotrzebowanie data center na energię elektryczną może podwoić się do 2030 roku, głównie za sprawą rozwoju AI i chmury.

    Ale co, jeśli zamiast zarządzać ciepłem, należałoby go po prostu unikać? Obliczenia kriogeniczne, czyli prowadzone w temperaturach bliskich zera absolutnego, mogą umożliwić znaczące zmniejszenie napięcia potrzebnego do przełączania tranzystorów. A niższe napięcie to mniej strat, mniej ciepła i więcej wydajności.

    W teorii, im niższa temperatura, tym bardziej „zdyscyplinowane” zachowanie elektronów i mniejsze napięcie progowe potrzebne do przełączania. W praktyce – przy temperaturze -196°C (77 K, osiąganej przy pomocy ciekłego azotu) można osiągnąć oszczędności rzędu 70%. W skrajnych przypadkach, przy chłodzeniu helem do poziomu 4 K, zyski energetyczne sięgają 80%.

    Fizyczne ograniczenia i materiałowa rewolucja

    Sęk w tym, że tradycyjne układy CMOS nie są zoptymalizowane do pracy w tak niskich temperaturach. Wchodzą tu w grę zjawiska fizyczne, które są pomijalne w warunkach „ciepłych”, ale dominują w chłodzie. Mowa o efektach opasmowego ogona, defektach materiałowych i zjawiskach kwantowych, takich jak tunelowanie elektronów.

    Aby osiągnąć deklarowaną efektywność, konieczna jest więc zmiana nie tylko warunków pracy układów, ale i ich samej budowy. Zespół badawczy wskazuje na konkretne kierunki: wykorzystanie nanoprzewodów, struktur SOI, dielektryków o wysokiej przenikalności elektrycznej czy materiałów z wąską przerwą energetyczną. Wszystko po to, by stworzyć coś, co naukowcy nazywają „supertranzystorem dla zimna”.

    To już nie tylko korekta architektury. To potencjalne otwarcie nowego rozdziału w projektowaniu elektroniki – dostosowanej nie do biurka inżyniera, lecz do wnętrza kriostatu.

    Od komputerów kwantowych po hyperscale

    Choć obliczenia kriogeniczne kojarzą się głównie z komputerami kwantowymi, ich potencjalne zastosowania są znacznie szersze. Chipy zoptymalizowane do pracy w niskich temperaturach mogą znaleźć zastosowanie w obrazowaniu medycznym, misjach kosmicznych i – co najważniejsze – w klasycznych data center. Tam, gdzie instaluje się tysiące procesorów i zużywa megawaty mocy, każda oszczędność energii przekłada się na konkretne miliony dolarów rocznie.

    Warto przy tym podkreślić, że technologia nie jest w fazie czysto akademickiej. W badaniu bierze udział TSMC – największy producent chipów na świecie, dostarczający układy m.in. Apple, AMD i Nvidii. To sygnał, że temat nie jest już tylko naukową ciekawostką, ale realnym kierunkiem rozwoju branży półprzewodników.

    Co to oznacza dla rynku IT?

    Zimne chipy nie trafią jutro na rynek, ale długofalowo mogą okazać się odpowiedzią na kilka jednoczesnych wyzwań: ograniczenia prawa Moore’a, energetyczne potrzeby AI i rosnące koszty operacyjne centrów danych. Ich wdrożenie będzie wymagało nie tylko rewolucji materiałowej, ale i zmiany w projektowaniu infrastruktury IT – od chłodzenia po integrację elektroniki niskotemperaturowej.

    Jednak warto obserwować ten kierunek z bliska. Bo jeśli obecne tempo wzrostu zapotrzebowania na moc obliczeniową się utrzyma, sektor IT będzie musiał sięgnąć po każde dostępne narzędzie, by ograniczyć swoją energochłonność – nawet jeśli oznacza to zejście do temperatur znanych dotąd głównie z laboratoriów fizyki kwantowej.

  • Google walczy o status quo. Stawką jest dominacja w erze AI

    Google walczy o status quo. Stawką jest dominacja w erze AI

    Alphabet, właściciel Google, zapowiedział apelację od decyzji amerykańskiego sądu federalnego w sprawie domniemanych praktyk monopolistycznych w segmencie wyszukiwania i reklamy online. To kolejna odsłona trwającego od lat starcia z Departamentem Sprawiedliwości, który chce wymusić głębsze zmiany strukturalne w imperium Google – włącznie z potencjalną sprzedażą kluczowych aktywów reklamowych, takich jak Google Ad Manager.

    Na pierwszy rzut oka może się wydawać, że to kolejny „duży proces” w sektorze technologicznym, ale stawką jest nie tylko układ sił na rynku reklamy cyfrowej. W tle toczy się bowiem fundamentalna walka o to, kto będzie kontrolować dane i interfejsy użytkownika w erze sztucznej inteligencji.

    Departament Sprawiedliwości wskazuje, że dominacja Google w wyszukiwaniu – napędzana m.in. wielomiliardowymi umowami z Apple i producentami smartfonów – daje firmie nieproporcjonalną przewagę w rozwijaniu i wdrażaniu narzędzi AI, takich jak Gemini. Jeśli to właśnie Google ma nadal być domyślną bramą do internetu, to każdy system AI oparty na tych danych będzie siłą rzeczy „googlopodobny”.

    Sędzia Mehta nie przychylił się jednak w pełni do postulatów regulatorów, sugerując łagodniejsze środki naprawcze niż postulowane przez rząd 10-letnie ograniczenia. To z kolei nie satysfakcjonuje Departamentu Sprawiedliwości, który obawia się, że bez twardych działań rynek nie odzyska konkurencyjności.

    Dla Google to nie tylko kwestia reputacji czy kary finansowej – ale także długoterminowej kontroli nad kanałami dystrybucji AI. Firma już teraz rezygnuje z niektórych umów wyłączności, próbując przekonać sąd, że rynek się zmienia, a użytkownicy i producenci mają większą swobodę niż kiedykolwiek.

    Ale czy rzeczywiście mają? Skala przewagi infrastrukturalnej Google – od danych, przez urządzenia, po modele AI – sprawia, że nawet formalna konkurencja ma trudności, by realnie zagrozić dominacji wyszukiwarkowego giganta.

    Wniosek? Spór o monopol Google to nie tylko dogrywka z ery desktopu i mobilnego internetu. To bitwa o to, kto ustawi reguły gry w gospodarce danych i sztucznej inteligencji – i kto będzie miał prawo do bycia domyślnym głosem przyszłości.

  • Anthropic przyspiesza: 3 miliardy dolarów rocznego przychodu i własna ścieżka w wyścigu AI

    Anthropic przyspiesza: 3 miliardy dolarów rocznego przychodu i własna ścieżka w wyścigu AI

    Anthropic, jeden z głównych graczy na rynku generatywnej sztucznej inteligencji, wszedł w nowy etap wzrostu. Według źródeł zbliżonych do firmy, startup osiągnął roczną wartość sprzedaży na poziomie 3 miliardów dolarów — trzykrotnie więcej niż jeszcze w grudniu 2024 r. Tempo, w jakim przychody rosły w pierwszej połowie 2025 roku (1 → 2 → 3 mld USD w ciągu pięciu miesięcy), może budzić zazdrość nawet wśród firm SaaS notowanych na giełdzie.

    To, co wyróżnia Anthropic, to profil klientów i źródła przychodów. W przeciwieństwie do OpenAI, które nadal opiera się w dużej mierze na segmencie konsumenckim (subskrypcje ChatGPT), Anthropic dynamicznie rośnie dzięki sprzedaży usług AI firmom. Kluczową dźwignią okazuje się tu code generation – przestrzeń, która dziś, bardziej niż chatboty, przekłada się na realne oszczędności i wydajność w organizacjach.

    Modele Anthropic są coraz częściej wykorzystywane do automatyzacji kodowania, a to przekłada się na zainteresowanie ze strony korporacyjnych klientów i integratorów. W tym sensie firma wpisuje się w potrzeby rynku, który szuka dziś bardziej produktywności niż błyskotek. Wśród inwestorów pojawiają się nawet głosy, że Anthropic może być najszybciej rosnącym startupem SaaS w historii.

    Nie oznacza to jednak, że Anthropic zagraża bezpośrednio OpenAI. Obie firmy coraz wyraźniej działają na osobnych „torach pływackich”. OpenAI przyciąga konsumentów, a Anthropic – klientów B2B. Ten rozdział strategii może paradoksalnie pomóc obu graczom ugruntować pozycje bez potrzeby kosztownej konfrontacji.

    W tle rośnie również presja inwestorów. Anthropic zebrało 3,5 mld USD od gigantów takich jak Google i Amazon, co przekłada się na wycenę na poziomie 61,4 mld USD. OpenAI pozostaje jednak bezapelacyjnym liderem, wycenianym nawet na 300 mld USD. Dystans jest znaczący, ale różnica w strategii może sprawić, że obie firmy zyskają własną dominującą pozycję w innych segmentach rynku AI.

    Dla branży to jasny sygnał: AI jako usługa przestaje być eksperymentem, a staje się realnym silnikiem przychodów – i to w zawrotnym tempie.

  • Chmura 2029 – dlaczego kolejne cztery lata oddzielą hype od wartości

    Chmura 2029 – dlaczego kolejne cztery lata oddzielą hype od wartości

    Na naszych oczach chmura obliczeniowa przestaje być jedynie technologiczną infrastrukturą wspierającą innowacje. Przechodzi ewolucję w kierunku strategicznego katalizatora zmian – narzędzia, które decyduje o zdolności firm do konkurowania, skalowania, a nawet przetrwania w świecie cyfrowych turbulencji. To już nie kwestia „czy” korzystać z chmury, ale „jak”, „z kim” i „po co”.

    Według prognoz Gartnera, sześć trendów zdefiniuje kształt rynku chmurowego do 2029 roku – każdy z nich niesie ze sobą konkretne ryzyka, ale też szanse dla CIO i dostawców technologii.

    1. Niezadowolenie z chmury? Rosnące oczekiwania kontra rzeczywistość wdrożeń

    Choć adopcja chmury nadal rośnie dwucyfrowo, rośnie też skala rozczarowania. Gartner szacuje, że aż 25% firm doświadczy „wyjątkowego niezadowolenia” z wdrożeń chmurowych do 2028 roku. Główne przyczyny to nierealistyczne oczekiwania, niska jakość implementacji oraz brak kontroli nad kosztami.

    To ostrzeżenie szczególnie istotne dla polskiego rynku, gdzie migracje do chmury często są napędzane przez czynniki operacyjne lub compliance, a nie jasną strategię biznesową. Firmy, które do 2029 roku zdołają zbudować dojrzałą strategię chmurową, unikną spirali niezadowolenia – a nawet uzyskają przewagę nad konkurencją.

    2. AI jako dominujący konsument chmury

    Zaledwie 10% zasobów chmurowych dziś służy do przetwarzania AI. W ciągu czterech lat ta liczba wzrośnie pięciokrotnie. W 2029 roku połowa zasobów obliczeniowych w chmurze będzie obsługiwać zadania związane z AI i ML – od przetwarzania danych po trenowanie modeli.

    To oznacza rewolucję w projektowaniu infrastruktury IT – nie tylko dla hyperskalerów, ale i dla klientów końcowych. W praktyce: firmy będą musiały odpowiedzieć sobie na pytanie, czy ich centra danych, architektury chmurowe i umowy z dostawcami są gotowe na skokowy wzrost obciążeń AI.

    3. Multicloud to mit? Praktyka rozmija się z teorią

    Idea „multicloud” – czyli równoległego korzystania z usług wielu dostawców chmury – od lat funkcjonuje jako panaceum na vendor lock-in. Problem w tym, że praktyka odbiega od tej teorii. Gartner prognozuje, że ponad połowa organizacji do 2029 roku nie osiągnie zakładanych korzyści z architektury wielochmurowej.

    Przyczyną jest złożoność integracji między platformami oraz brak interoperacyjności. Dla firm to oznacza konieczność redefinicji strategii: mniej nacisku na sam fakt korzystania z wielu chmur, więcej – na realne przypadki użycia, które uzasadniają ten model.

    4. Sektorowe chmury: koniec uniwersalnych platform

    Zamiast budować wszystko od zera, firmy coraz częściej sięgają po gotowe, sektorowe platformy chmurowe – dostosowane do potrzeb np. sektora zdrowia, finansów czy przemysłu. To trend, który przyspieszy w nadchodzących latach: według Gartnera w 2029 roku połowa firm będzie z nich korzystać.

    Nie chodzi jednak o zastąpienie klasycznych systemów – ale o włączenie sektorowych rozwiązań jako elementów strategii IT. Dla integratorów i partnerów chmurowych to szansa na budowę pionowych rozwiązań wysokiej wartości – i nowy wymiar konkurowania o klienta.

    5. Cyfrowa suwerenność jako wymóg strategiczny

    W erze AI i napięć geopolitycznych, temat suwerenności cyfrowej wychodzi poza ramy compliance i staje się jednym z kluczowych kryteriów wyboru dostawcy chmury. Gartner szacuje, że do 2029 roku połowa korporacji międzynarodowych wdroży strategie cyfrowej suwerenności – dziś ma je zaledwie 10%.

    Dotyczy to również Polski, gdzie rosnące wymagania regulacyjne (np. DORA, NIS2) wymuszają lokalność danych, przejrzystość procesów i kontrolę nad infrastrukturą. Pojawiają się nowe modele – jak chmury partnerskie, strefy suwerenne czy lokalne regiony danych – które będą nie tylko dodatkiem, ale warunkiem dalszego rozwoju usług chmurowych.

    6. Zrównoważona chmura: więcej niż PR

    Presja na raportowanie wpływu środowiskowego i rosnące zużycie energii przez obciążenia AI sprawiają, że zrównoważony rozwój przestaje być dodatkiem, a staje się integralną częścią strategii chmurowych. Gartner prognozuje, że do 2029 roku ponad połowa firm traktować będzie sustainability jako jeden z głównych mierników sukcesu technologii.

    To oznacza, że wybór dostawcy chmury będzie zależeć nie tylko od SLA i ceny, ale też od efektywności energetycznej, strategii redukcji emisji oraz transparentności operacyjnej. Powstaje nowy ekosystem: „zielone” regiony chmurowe, raporty ESG-as-a-service i optymalizacja architektury pod kątem śladu węglowego.

    Chmura po nowemu: co to oznacza dla rynku IT?

    Wszystkie te sześć osi transformacji prowadzą do jednego wniosku: chmura przestaje być technologiczną decyzją operacyjną, a staje się narzędziem zarządzania ryzykiem, kosztami, innowacją i odpowiedzialnością społeczną.

    Dla dostawców IT – integratorów, partnerów hyperskalerów i firm doradczych – oznacza to konieczność poszerzenia kompetencji o nowe obszary: AI, sektorowe modele chmurowe, compliance, ESG. Zamiast „migracji do chmury” klienci będą oczekiwać „transformacji z wykorzystaniem chmury”.

    Dla odbiorców końcowych – od korporacji po średni biznes – to czas redefinicji strategii chmurowej. Nie wystarczy mieć infrastrukturę „w chmurze”. Trzeba mieć odpowiedzi na pytania: Po co? Jak? Z kim? I jak to zmierzyć?

    Rok 2029 nie wydaje się dziś odległy. Ale w świecie chmury cztery lata to cała epoka.w

  • Rynek HaaS rośnie dynamicznie. Co napędza popyt, a co budzi obawy?

    Rynek HaaS rośnie dynamicznie. Co napędza popyt, a co budzi obawy?

    Rynek HaaS dynamicznie rośnie, napędzany potrzebą elastyczności finansowej, szybkiego dostępu do nowoczesnych technologii i uproszczonego zarządzania infrastrukturą IT. Wraz z jego rozwojem pojawiają się jednak pytania o realne korzyści, ukryte koszty oraz granicę między usługą a klasycznym leasingiem.

    Firmy nieustannie poszukują modeli, które zapewnią im większą elastyczność, niższe koszty i dostęp do nowoczesnych technologii. Jednym z takich rozwiązań, które w ostatnim czasie zyskało na popularności, a jednocześnie wywołuje sporo dyskusji, jest Hardware-as-a-Service (HaaS). Czy to rzeczywista zmiana paradygmatu, czy tylko nowe opakowanie dla znanych już koncepcji?

    Czym właściwie jest HaaS? To więcej niż leasing

    Hardware-as-a-Service to model oparty na subskrypcji, w którym firmy płacą stałą opłatę za korzystanie ze sprzętu – komputerów, serwerów czy urządzeń sieciowych – zamiast inwestować w ich zakup. Kluczowa różnica między HaaS a klasycznym leasingiem tkwi w elemencie usługowym. W ramach oferty dostawcy często zapewniają instalację, bieżące utrzymanie, aktualizacje oraz wsparcie techniczne. Całością cyklu życia sprzętu zarządza dostawca HaaS, najczęściej Managed Service Provider (MSP).

    Zakres tego modelu jest bardzo szeroki – od podstawowego wyposażenia biurowego, przez sprzęt medyczny, aż po drony. Warto jednak podkreślić, że definicja HaaS nie jest jednoznaczna. Niektóre oferty przypominają raczej klasyczny leasing (tzw. „HaaS-lite”), podczas gdy bardziej zaawansowane modele – takie jak Device-as-a-Service (DaaS) czy PC-as-a-Service (PCaaS) – obejmują kompleksowe zarządzanie całym środowiskiem sprzętowym. To właśnie ta różnorodność sprawia, że HaaS budzi tyle pytań o swoją realną wartość.

    HaaS w liczbach

    Rynek Hardware-as-a-Service rozwija się w imponującym tempie, choć dane z różnych źródeł bywają rozbieżne – często z powodu odmiennych definicji i metodologii badawczych.

    Business Research Insights szacuje wartość rynku HaaS na 153,7 mld USD w 2024 roku, prognozując wzrost do 214,4 mld USD do 2033 roku. Wskaźnik CAGR w tym przypadku to około 39,5%, choć inne dane tej samej firmy sugerują raczej 15%. Z kolei Introspective Market Research ocenia rynek na 90,02 mld USD w 2023 roku, z prognozą wzrostu do 890,49 mld USD do 2032 roku (CAGR 29,00%). Global Growth Insights podaje wartość 82,58 mld USD w 2024 roku i prognozuje 261,20 mld USD do 2033 roku (CAGR 13,65%). Według Verified Market Research, rynek wart jest 52 mld USD w 2024 roku i osiągnie 122 mld USD do 2032 roku, co przekłada się na CAGR rzędu 14,5%.

    Pomimo różnic w liczbach, wszystkie raporty są zgodne co do jednego: rynek HaaS rośnie dynamicznie.

    Najczęściej oferowane w tym modelu są komputery, serwery, urządzenia sieciowe i systemy przechowywania danych. Kluczowe branże to IT i telekomunikacja, sektor bankowo-finansowy (BFSI), opieka zdrowotna oraz edukacja. Choć obecnie dominuje Ameryka Północna, najszybszy wzrost notuje region Azji i Pacyfiku – sygnalizując coraz szerszy dostęp do technologii, szczególnie wśród małych i średnich przedsiębiorstw.

    Obietnice HaaS

    Model Hardware-as-a-Service przyciąga przedsiębiorstwa szeregiem konkretnych korzyści. Jedną z najważniejszych jest możliwość przekształcenia wydatków inwestycyjnych (CAPEX) w operacyjne (OPEX), co zwiększa elastyczność finansową. Zamiast ponosić wysokie koszty zakupu sprzętu, firmy płacą stałą opłatę subskrypcyjną, co znacząco poprawia ich płynność. Nie dziwi więc, że aż 66% organizacji preferuje modele finansowania oparte właśnie na OPEX.

    Kolejną zaletą jest skalowalność oraz dostęp do najnowszych technologii. Przedsiębiorstwa mogą elastycznie zwiększać lub zmniejszać liczbę urządzeń w zależności od aktualnych potrzeb, a dostawcy HaaS dbają o regularne odświeżanie sprzętu. Dzięki temu firmy minimalizują ryzyko pracy na przestarzałych rozwiązaniach.

    HaaS upraszcza także zarządzanie infrastrukturą IT. Obowiązki związane z instalacją, konserwacją, naprawami czy aktualizacjami przejmuje dostawca, co znacząco odciąża wewnętrzne zespoły techniczne.

    Nie bez znaczenia jest również wpływ tego modelu na bezpieczeństwo i zgodność z regulacjami. Regularnie aktualizowany, zarządzany sprzęt pozwala lepiej chronić dane i wspiera spełnianie wymogów prawnych.

    Na koniec warto wspomnieć o aspekcie zrównoważonego rozwoju. Dostawcy HaaS coraz częściej biorą odpowiedzialność za recykling lub ponowne wykorzystanie sprzętu, wspierając tym samym idee gospodarki cyrkularnej.

    Druga strona medalu: ryzyka i wyzwania

    Choć model HaaS oferuje wiele korzyści, wiąże się również z istotnymi ryzykami, które firmy powinny uwzględnić przed podjęciem decyzji o jego wdrożeniu.

    Jednym z kluczowych wyzwań jest całkowity koszt posiadania (TCO). Choć miesięczne opłaty subskrypcyjne mogą wydawać się korzystne, w dłuższej perspektywie korzystanie z HaaS może okazać się droższe niż tradycyjny zakup sprzętu, zwłaszcza jeśli urządzenia są wykorzystywane przez wiele lat. Dlatego niezbędna jest szczegółowa analiza TCO, uwzględniająca wszystkie opłaty i warunki finansowe.

    Kolejnym problemem mogą być pułapki kontraktowe. Długoterminowe umowy mogą prowadzić do silnego uzależnienia od dostawcy, czyli tzw. vendor lock-in. Koszty wcześniejszego zerwania kontraktu bywają wysokie, a w zapisach umowy mogą się kryć niekorzystne klauzule, które ujawniają się dopiero w praktyce.

    Istotne są również kwestie związane z bezpieczeństwem danych i prywatnością. Przekazanie infrastruktury oraz danych zewnętrznemu dostawcy zawsze rodzi pytania o poziom zabezpieczeń i zgodność z regulacjami, takimi jak RODO. Kluczowe jest zatem zrozumienie, jakie środki ochrony stosuje dostawca i w jaki sposób dba o zgodność z przepisami.

    Model HaaS może też oznaczać pewne ograniczenia w zakresie personalizacji i kontroli. Standardowe konfiguracje oferowane przez dostawców nie zawsze odpowiadają indywidualnym potrzebom firm, co może utrudniać dostosowanie sprzętu do specyfiki działania organizacji.

    Ostatecznie skuteczność wdrożenia HaaS zależy od dojrzałości samego dostawcy oraz jakości zawartej umowy. Wybór nieodpowiedniego partnera lub zbyt powierzchowna analiza kontraktu mogą prowadzić do kosztownych problemów i rozczarowań.

    HaaS w praktyce: więcej niż leasing?

    Wiodący producenci, tacy jak Dell (APEX PCaaS), HP (DaaS) czy Lenovo (TruScale DaaS), oferują dziś zaawansowane rozwiązania, które łączą sprzęt z pełnym zarządzaniem cyklem życia, wsparciem technicznym i komponentem analitycznym. Takie dojrzałe modele DaaS i PCaaS wykraczają daleko poza klasyczny leasing – ich istotą jest zintegrowane podejście, w którym usługa jest równie ważna jak sam sprzęt.

    Model HaaS znajduje zastosowanie w wielu branżach. W sektorze IT i telekomunikacji pomaga w optymalizacji infrastruktury, w ochronie zdrowia umożliwia dostęp do nowoczesnego sprzętu medycznego, a w edukacji wspiera cyfrowe narzędzia nauczania. W przemyśle wykorzystywany jest w inteligentnych fabrykach, natomiast w handlu detalicznym sprawdza się jako baza dla systemów POS.

    Doświadczenia firm korzystających z HaaS są jednak zróżnicowane. Wiele z nich wskazuje na wymierne korzyści – oszczędności, lepsze zarządzanie zasobami IT czy uproszczenie operacji. Zdarzają się jednak także negatywne opinie. Część klientów sygnalizuje poczucie „uwięzienia” w sztywnych kontraktach, niejasne warunki umów, rozczarowanie ograniczonym zakresem usług – szczególnie tam, gdzie HaaS okazuje się być jedynie klasycznym leasingiem w nowym opakowaniu – oraz problemy z wydajnością dostarczanego sprzętu.

    Wpływ nowych technologii

    Model Hardware-as-a-Service nieustannie ewoluuje pod wpływem dynamicznego rozwoju takich technologii jak Internet Rzeczy (IoT), Edge Computing czy sztuczna inteligencja (AI).

    Rozwiązania IoT generują rosnące zapotrzebowanie na różnorodne urządzenia, a HaaS pozwala firmom elastycznie wdrażać ten sprzęt bez konieczności dużych inwestycji początkowych. W przypadku Edge Computingu kluczowa staje się niezawodna infrastruktura brzegowa, którą HaaS może dostarczać w sposób skalowalny i szybki. Z kolei rozwój AI nie tylko zwiększa popyt na wysokowydajny sprzęt, ale też może zrewolucjonizować sam model HaaS – na przykład poprzez zastosowanie predykcyjnego utrzymania sprzętu czy personalizację ofert w oparciu o analizę danych.

    Dzięki temu HaaS staje się jednym z filarów cyfrowej transformacji. Ułatwia firmom pracę w modelach zdalnym i hybrydowym, umożliwia sprawną integrację z chmurą i zapewnia dostęp do nowoczesnych rozwiązań przy zachowaniu elastyczności finansowej.

    Globalny trend czy marketingowa etykieta?

    Za tym, że HaaS jest realnym trendem rynkowym, przemawia kilka istotnych argumentów: mocne dane o wzroście rynku, widoczne zaangażowanie globalnych producentów, ewolucja samego modelu oraz rosnąca popularność subskrypcyjnego podejścia do pozyskiwania technologii. Model ten odpowiada na rzeczywiste potrzeby biznesu – szczególnie w zakresie elastyczności, szybkości wdrożeń i odciążenia działów IT.

    Z drugiej strony nie brakuje wątpliwości. Wśród zastrzeżeń pojawiają się obawy o wyższy całkowity koszt posiadania (TCO) w dłuższym okresie, ryzyko pułapek kontraktowych i vendor lock-in, kwestie bezpieczeństwa danych czy ograniczenia w zakresie personalizacji. Często też okazuje się, że pod hasłem HaaS kryje się niewiele więcej niż klasyczny leasing w nowym opakowaniu.

    Rzeczywiście wartościowy HaaS – zazwyczaj funkcjonujący jako Device-as-a-Service (DaaS) lub PC-as-a-Service (PCaaS) – obejmuje znacznie więcej niż samo udostępnienie sprzętu. To m.in. zarządzanie pełnym cyklem życia urządzeń, proaktywne wsparcie techniczne, analityka użytkowania i automatyzacja procesów. To właśnie te elementy sprawiają, że HaaS staje się rozwiązaniem transformacyjnym, a nie tylko finansową alternatywą.

    Model HaaS może być świetnym wyborem dla firm, które chcą uniknąć wysokich kosztów początkowych, potrzebują skalowalności i szybkiego dostępu do nowoczesnych technologii, a także dążą do odciążenia wewnętrznych zasobów IT. Z kolei w przypadku stabilnych potrzeb sprzętowych, długiego cyklu życia urządzeń lub konieczności pełnej kontroli, bardziej opłacalny może okazać się zakup lub tradycyjny leasing.

    Podsumowując, Hardware-as-a-Service to realny trend, który – szczególnie w swoich dojrzałych formach – może skutecznie wspierać cyfrową transformację firm. Jednak sukces jego wdrożenia zależy przede wszystkim od świadomej analizy potrzeb, jakości oferty oraz doboru odpowiedniego partnera. Im bardziej kompleksowy zakres usług, tym większa szansa, że HaaS rzeczywiście stanie się narzędziem rozwoju, a nie źródłem problemów.

  • I straszno, i śmieszno. Kłótnia Elona Muska z Donaldem Trumpem pokazuje, że Internet wyprzedza dyplomację

    I straszno, i śmieszno. Kłótnia Elona Muska z Donaldem Trumpem pokazuje, że Internet wyprzedza dyplomację

     Publiczna kłótnia Elona Muska z Donaldem Trumpem to nie tylko medialny spektakl, ale też sygnał, jak bardzo media społecznościowe zmieniły reguły gry w polityce i gospodarce. Gdy jeden tweet potrafi wywołać rynkową panikę, realną władzę coraz częściej mają ci, którzy potrafią ją skondensować do 280 znaków.

    Ostatni konflikt na linii Trump–Musk nie jest więc tylko osobistą potyczką dwóch wpływowych mężczyzn. To znak czasów – i przestroga. Gdy emocjonalne reakcje wąskiej grupy opiniotwórczych osób są amplifikowane przez media społecznościowe, konsekwencje dla rynków i geopolityki mogą być natychmiastowe, a często trudne do odwrócenia.

    Polityka w czasach X

    Social media nie tylko przyspieszyły obieg informacji – one całkowicie przedefiniowały relacje między polityką, mediami a społeczeństwem. To, co kiedyś było wewnętrzną rozgrywką elit, dziś jest przedmiotem publicznej debaty, memów, sond i viralowych komentarzy. Elon Musk – właściciel platformy X i jednocześnie kluczowy gracz sektora kosmicznego, motoryzacyjnego i energetycznego – posiada dziś zasięg porównywalny do największych mediów, a przy tym nie podlega ich regułom.

    To, że jego jedno zdanie potrafi obniżyć wycenę Tesli o 14%, mówi wiele nie tylko o sile jego marki osobistej, ale też o kruchości współczesnych rynków. Jeszcze ważniejsze: pokazuje, jak łatwo emocje i osobiste urazy mogą dziś wpływać na decyzje gospodarcze i polityczne.

    Gdy emocje rządzą rynkiem

    Przypadek Muska i Trumpa to także przypomnienie, że – jak mówi stare porzekadło – jeśli nie wiadomo o co chodzi, to zwykle chodzi o pieniądze. Krytyka „wielkiej, pięknej ustawy” budżetowej przez Muska mogła mieć źródło w realnych obawach o finanse państwa, ale równolegle godziła w interesy Tesli, która traci preferencje podatkowe. Odpowiedź Trumpa była równie polityczna, co osobista – bo jak wiadomo, każdy, kto podważa jego decyzje, staje się automatycznie zagrożeniem.

    Obie strony mają tu wiele do stracenia. Muskowi zależy na utrzymaniu kontraktów federalnych dla SpaceX i dalszym wpływie na politykę technologiczną USA. Trumpowi zależy na budowie wizerunku lidera, który panuje nad wszystkim – nawet nad byłymi sojusznikami. Z tej gry nie zniknie ani ideologia, ani ekonomia – ale nie sposób nie zauważyć, że to właśnie pieniądze stanowią tu wspólny mianownik.

    Polityk to też człowiek (i nie zawsze najlepszy szef HR)

    Cała sytuacja ujawnia jeszcze jedną, mniej oczywistą prawdę: politycy – niezależnie od skali wpływów – nie są nieomylni w dobieraniu współpracowników. Musk był niegdyś bliskim doradcą w administracji Trumpa, odpowiadał za cięcie wydatków i reformę agend rządowych. Dziś, zaledwie kilka tygodni po odejściu, publicznie podważa sens reform, które współtworzył.

    To stawia pytania nie tylko o lojalność czy motywacje, ale też o kompetencje w zakresie przywództwa i zarządzania relacjami. Społeczeństwo – coraz bardziej świadome, coraz lepiej poinformowane – ma prawo oczekiwać, że liderzy będą nie tylko skuteczni, ale też odporni emocjonalnie i odpowiedzialni. I że będą otaczać się ludźmi, którzy w trudnych chwilach nie będą działać impulsywnie.

    Nowy porządek ilnformacji

    Nie wszystko w tej historii jest negatywne. Era mediów społecznościowych niesie też istotną korzyść: trudniej dziś coś ukryć, zmanipulować lub zamieść pod dywan. Nawet jeśli Elon Musk nie zawsze formułuje swoje wypowiedzi w sposób wyważony, to jego działania i słowa stają się natychmiastowym przedmiotem debaty publicznej. To z kolei wymusza większą przejrzystość – zarówno po stronie biznesu, jak i polityki.

    Jednak z drugiej strony, świat reagujący na emocjonalne wpisy miliarderów w czasie rzeczywistym to świat nieprzewidywalny. Ustawy o miliardowych skutkach gospodarczych, kontrakty kosmiczne czy stosunki międzynarodowe nie powinny zależeć od impulsu, z jakim ktoś naciska „Opublikuj”. I choć Musk wycofał się z groźby uziemienia kapsuły Dragon, a Trump próbował załagodzić spór, rysa na zaufaniu – i wartościach rynkowych – pozostała.?

    Potrzebujemy nowego języka i nowej dojrzałości w komunikacji publicznej. Bo choć media społecznościowe otworzyły obywatelom dostęp do informacji i skróciły dystans do władzy, to równocześnie zatarły granicę między decyzją państwową a osobistą urazą. A to niebezpieczne.

  • Czy sztuczna inteligencja powinna mieć zakaz udawania człowieka?

    Czy sztuczna inteligencja powinna mieć zakaz udawania człowieka?

    Sztuczna inteligencja coraz częściej udaje człowieka — i robi to z rosnącą skutecznością. Od deepfake’ów po głosy podszywające się pod bliskich, generatywne systemy AI zacierają granice między prawdą a fikcją. W obliczu tych wyzwań wraca pytanie, które zadał Isaac Asimov ponad 80 lat temu: jakie prawa powinny obowiązywać maszyny, zanim będzie za późno?

    Od fizycznego bezpieczeństwa do ochrony prawdy

    Asimov wprowadził swoje prawa w epoce, gdy roboty były czystą spekulacją, a zagrożenia miały głównie charakter fizyczny: maszyna nie mogła skrzywdzić człowieka. Dziś sztuczna inteligencja raczej nie grozi nam mechanicznym ramieniem, ale może — i coraz częściej to robi — oszukiwać nas słowem, obrazem i dźwiękiem. Złośliwe wykorzystanie generatywnej AI staje się jednym z największych wyzwań społecznych, ekonomicznych i politycznych.

    W samym tylko 2023 roku cyberprzestępstwa oparte na manipulacji cyfrowej kosztowały ofiary 10,3 miliarda dolarów – wynika z danych FBI. Rosnąca dostępność narzędzi GenAI spowodowała gwałtowny wzrost jakości i skali deepfake’ów, fałszywych głosów, generowanych awatarów i zmanipulowanych filmów. Te zjawiska były szczególnie niebezpieczne w roku 2024, gdy ponad 4 miliardy ludzi na świecie brały udział w wyborach. Deepfake’i nie muszą być doskonałe — wystarczy, że wzbudzają wątpliwość. A w sferze politycznej to wystarczy, by zasiać chaos.

    Czwarte prawo: nie udawaj człowieka

    W reakcji na rosnące zagrożenia pojawiła się nowa propozycja rozszerzenia praw robotyki o czwarte prawo: AI nie może udawać człowieka. To zasada, która uderza w samo sedno problemu — czyli w nieprzejrzystość i manipulację. W czasach Asimova robot miał być fizyczną maszyną — dziś może być niewidzialnym botem, który dzwoni do naszej babci i podszywa się pod wnuczka proszącego o szybki przelew.

    To właśnie zacieranie granic między człowiekiem a maszyną stanowi największe ryzyko — nie tylko w sferze bezpieczeństwa, ale przede wszystkim dla zaufania społecznego. Bo jeśli nie możemy już wierzyć temu, co widzimy i słyszymy — to komu lub czemu będziemy ufać?

    Od science fiction do realnej polityki

    Unia Europejska, przyjmując ustawę o sztucznej inteligencji, zrobiła pierwszy krok w stronę formalizacji zasad, o których Asimov mógł tylko pisać w opowiadaniach. Przepisy wymagają, by systemy AI były transparentne, a treści generowane automatycznie — jasno oznaczane. W praktyce oznacza to, że jeśli rozmawiamy z chatbotem, powinniśmy o tym wiedzieć. Jeśli widzimy wideo wygenerowane przez AI — powinno być oznaczone.

    Ale prawdziwe wyzwanie leży gdzie indziej: w egzekwowaniu tych zasad na skalę globalną i technologiczną. Potrzebne są standardy techniczne (np. znakowanie cyfrowe czy „wodoodporne” watermarki treści AI), ale także kampanie edukacyjne, które zwiększą świadomość użytkowników, jak odróżniać treści prawdziwe od zmanipulowanych.

    AI bez etyki to nie robotyka — to anarchia

    Nie brakuje głosów, że świat zareagował zbyt wolno. List otwarty podpisany przez ponad tysiąc ekspertów i liderów branży technologicznej, wzywający do wstrzymania rozwoju największych modeli AI, pozostał bez realnego echa. AI rozwija się szybciej, niż jesteśmy w stanie regulować jej użycie. Przestępcy, dezinformatorzy i oszuści już dziś wykorzystują możliwości technologii, która jeszcze kilka lat temu była w fazie eksperymentalnej. Co więcej — to tanie, łatwo dostępne narzędzia, których użycie nie wymaga już zaawansowanej wiedzy.

    W tym sensie czwarte prawo robotyki staje się nie tylko moralnym postulatem, ale koniecznością operacyjną. Tak jak nie pozwalamy produktom spożywczym udawać lekarstw, tak nie powinniśmy pozwalać AI udawać ludzi.

    Nowe granice współpracy człowieka z maszyną

    Paradoks współczesnej sztucznej inteligencji polega na tym, że jej potencjał do pomocy człowiekowi jest równie ogromny jak potencjał do szkodzenia. AI może wspierać edukację, zdrowie publiczne, efektywność energetyczną czy walkę z chorobami. Ale tylko wtedy, gdy działa w sposób przejrzysty i kontrolowalny.

    Wchodzimy w epokę, w której „człowiek czy AI?” stanie się jednym z najważniejszych pytań XXI wieku — nie tylko dla programistów, ale dla prawników, dziennikarzy, nauczycieli i wyborców. To pytanie będzie wymagało systemowych odpowiedzi: regulacji, standardów, etyki i, być może, nowej wersji praw robotyki — dostosowanej nie do fizycznych robotów, ale do cyfrowych bytów, które dziś kształtują naszą rzeczywistość.

    Ostatecznie, nie chodzi już tylko o to, by robot nie skrzywdził człowieka. Chodzi o to, by nie oszukał go tak skutecznie, że człowiek nawet nie zorientuje się, że miał do czynienia z maszyną.

  • Między chmurą a serwerownią. Firmy IT szukają równowagi

    Między chmurą a serwerownią. Firmy IT szukają równowagi

    Po latach entuzjastycznej migracji do chmury, zespoły IT coraz częściej stają przed koniecznością weryfikacji swoich strategii. Model „cloud-first” nie przyniósł wszystkim oczekiwanych oszczędności czy uproszczeń. Zamiast przewidywanych benefitów, część firm boryka się dziś z rosnącymi kosztami, większą złożonością zarządzania i problemami z integracją systemów. Jednocześnie rośnie znaczenie suwerenności cyfrowej – szczególnie w kontekście niestabilności geopolitycznej.

    To prowadzi do trendu, który jeszcze niedawno byłby nie do pomyślenia: repatriacji danych i usług IT z chmury do środowisk lokalnych. Według badań Citrix, już jedna czwarta firm w Wielkiej Brytanii korzysta dziś z lokalnych systemów do obsługi ponad połowy swoich obciążeń. Aż 93% menedżerów IT deklaruje udział w projektach repatriacyjnych w ostatnich trzech latach.

    Powody są wielowymiarowe. Poza kosztami, firmy wskazują na zbyt duży wysiłek potrzebny do integracji, problemy z kontrolą nad danymi oraz konieczność dostosowania się do rygorystycznych przepisów dotyczących lokalizacji danych. Do tego dochodzą względy polityczne – firmy coraz ostrożniej podchodzą do zależności od amerykańskich dostawców chmurowych, szczególnie w kontekście napięć handlowych i nowych regulacji transatlantyckich.

    Jednak nie oznacza to powrotu do starego, lokalnego IT. Wręcz przeciwnie – dominującym modelem staje się dziś środowisko hybrydowe. Badania Cisco wskazują, że aż 82% zespołów IT wdrożyło model hybrydowy, a większość korzysta z co najmniej dwóch dostawców publicznych usług IaaS. Firmy nie tyle odwracają się od chmury, co uczą się korzystać z niej selektywnie – tam, gdzie rzeczywiście przynosi wartość.

    W tym kontekście kluczowa staje się przejrzystość całej architektury IT. Zrozumienie, które obciążenia warto przenieść z powrotem do infrastruktury lokalnej, a które zostawić w chmurze, wymaga dokładnej analizy zależności i kosztów. Pomocne stają się tu nowe narzędzia do zarządzania środowiskami hybrydowymi – z funkcjami planowania, monitorowania i integracji, które pozwalają utrzymać kontrolę przy minimalnym wzroście złożoności.

    Warto też zauważyć, że repatriacja to nie tylko reakcja defensywna. To często przemyślany krok strategiczny – sposób na odzyskanie kontroli, spełnienie wymogów zgodności i zabezpieczenie się przed ryzykiem politycznym lub prawnym. Dotyczy to zwłaszcza firm z branż regulowanych, takich jak finanse, zdrowie czy sektor publiczny.

    Chmura przestała być uniwersalnym rozwiązaniem na wszystkie problemy IT. To wciąż potężne narzędzie, ale wymaga dojrzałego, kontekstowego podejścia. W erze cyfrowej transformacji prawdziwym wyzwaniem nie jest już migracja do chmury – lecz umiejętne balansowanie między wydajnością, elastycznością, zgodnością i niezależnością. Firmy, które opanują tę sztukę, zyskają nie tylko technologiczną przewagę, ale też większą odporność na zawirowania, których – jak pokazują ostatnie lata – będzie coraz więcej.

  • Dell – ostrożny optymizm w cieniu boomu na infrastrukturę AI

    Dell – ostrożny optymizm w cieniu boomu na infrastrukturę AI

    Dell Technologies znajduje się w paradoksalnym położeniu. Z jednej strony – rekordowe zamówienia na serwery AI warte 14,4 mld dolarów, wzrost przychodów w segmencie serwerów i sieci o 16%, oraz partnerstwo z Nvidią. Z drugiej – komunikaty pełne ostrożności i zastrzeżeń. Firma nie daje się porwać entuzjazmowi rynku i tonuje nastroje inwestorów.

    To wyważenie nie jest przypadkowe. Dell zdaje sobie sprawę, że popyt na AI nie ma jeszcze stabilnych podstaw. Projekty są duże, kosztowne i logistycznie złożone. Ich realizacja często zależy od infrastruktury, która dopiero powstaje – w tym chłodzenia cieczą czy dostępności energii. To nie są wyzwania na jeden kwartał.

    Co istotne, maj przyniósł stagnację sprzedaży, najpewniej związaną z wcześniejszymi przyspieszonymi zakupami klientów w obawie przed cłami. To sygnał, że nawet w czasach boomu technologia nie ucieka od cykliczności i kaprysów geopolityki.

    Dell prognozuje roczne przychody do 105 mld dolarów, ale zamiast sprzedawać wizję nieograniczonego wzrostu, przypomina: infrastruktura AI to maraton, nie sprint. W świecie, gdzie Nvidia dominuje narrację, Dell przyjmuje rolę pragmatycznego budowniczego zaplecza.

    Branża AI może być gorąca, ale fundamenty chłodzą emocje. Dell nie idzie na skróty, a jego ostrożność może się opłacić w dłuższej perspektywie – zwłaszcza gdy rynkowa euforia zetknie się z fizycznymi ograniczeniami centrów danych.

  • Broadcom porządkuje program partnerski VMware. Registered do likwidacji

    Broadcom porządkuje program partnerski VMware. Registered do likwidacji

    VMware, należący obecnie do Broadcomu, zredukował liczbę poziomów w swoim programie partnerskim z czterech do trzech. Najniższy – „Registered” – został usunięty globalnie, z wyjątkiem Europy, gdzie pozostaje tymczasowo. Zmiana wpisuje się w szerszą strategię Broadcomu, która zakłada radykalne uproszczenie i zaostrzenie zasad współpracy z partnerami.

    Program partnerski VMware opiera się teraz wyłącznie na poziomach: Select, Premier i Pinnacle. Kryteria awansu są bardziej wymagające niż dotychczas – od partnerów oczekuje się nie tylko kompetencji technicznych i sprzedażowych, ale także realnego zaangażowania w działania VMware, w tym planowania wspólnej strategii biznesowej. Rewizja partnerstwa wpisuje się w dążenie Broadcomu do tworzenia zwartego, silnego ekosystemu wspierającego m.in. inicjatywy chmurowe, AI i bezpieczeństwo.

    Dla kanału partnerskiego to sygnał, że era masowej afiliacji do programów klasy „registered” dobiega końca. Broadcom stawia na jakość, nie ilość. Ale to także ruch, który wyklucza mniejszych integratorów, dla których spełnienie nowych wymogów może być nieosiągalne.

    Warto zauważyć, że Europa – jako jedyny wyjątek – nadal utrzymuje poziom „Registered”. Może to świadczyć o większej wrażliwości Broadcomu na lokalne uwarunkowania rynku, silną bazę małych partnerów lub po prostu obawę przed odpływem klientów w newralgicznym regionie, który i tak głośno krytykuje politykę firmy.

    Dla branży IT to kolejne potwierdzenie, że Broadcom zamierza ściśle kontrolować partnerstwa, nawet kosztem liczby współpracujących firm.