Spadek akcji CrowdStrike o 5,7% po publikacji wyników finansowych to nie tylko reakcja rynku na prognozy poniżej oczekiwań. To także sygnał, że nawet najbardziej odporne sektory technologiczne – jak cyberbezpieczeństwo – zaczynają odczuwać skutki zaciskania pasa po obu stronach Atlantyku.
Przychody CrowdStrike w I kwartale sięgnęły 1,10 mld dol., zgodnie z oczekiwaniami analityków. Jednak prognozy na kolejny kwartał (1,14–1,15 mld dol.) nieznacznie rozminęły się z konsensusem (1,16 mld dol.), co inwestorzy odebrali jako zapowiedź spowolnienia. Spółka wskazuje m.in. na osłabiony popyt ze strony administracji publicznej – sektor, który dotąd często służył jako stabilizator w niepewnych czasach.
Presja kosztowa – od stóp procentowych po inflację – zmusza organizacje do przesuwania priorytetów budżetowych. Równocześnie konkurencja na rynku cyberbezpieczeństwa staje się coraz ostrzejsza. Palo Alto Networks czy Fortinet nie tylko zwiększają presję cenową, ale także poszerzają portfolio rozwiązań, często szybciej niż rywale.
W tle pojawia się także aspekt bardziej symboliczny: planowany skup akcji własnych za 1 mld dol. może być próbą utrzymania zaufania inwestorów, ale nie zmienia fundamentalnego pytania o tempo wzrostu sektora. Mimo że liczba ataków rośnie, nie przekłada się to wprost na wzrost wydatków – przynajmniej w krótkim terminie.
Wniosek? Rynek cyberbezpieczeństwa nadal rośnie, ale nie jest już odporny na cykle koniunkturalne. Rok 2025 może być sprawdzianem, które firmy rzeczywiście zbudowały trwały model biznesowy, a które jedynie korzystały z pandemicznej fali inwestycji.
Google zgodziło się przeznaczyć 500 mln dolarów na modernizację swojej struktury zgodności z przepisami – to efekt ugody kończącej spór z akcjonariuszami, którzy oskarżyli kierownictwo spółki o dopuszczenie do naruszeń prawa antymonopolowego. Choć firma z Mountain View nie przyznaje się do winy, nowe zobowiązania sugerują, że w Alphabet zachodzi głęboka zmiana kultury korporacyjnej.
Na mocy ugody powstaną trzy nowe ciała nadzoru: niezależny komitet zarządu ds. ryzyka, komitet regulacyjny podległy bezpośrednio Sundarowi Pichaiowi oraz wewnętrzna rada ds. zgodności złożona z szefów zespołów produktowych. To rzadki przypadek, by pozew pochodny – wnoszony przez akcjonariuszy w imieniu spółki – skutkował tak głęboką restrukturyzacją systemu compliance.
Choć sama kwota ugody rozłożona na 10 lat nie stanowi dużego obciążenia finansowego dla giganta, symbolicznie pokazuje ona rosnący koszt reputacyjny i regulacyjny dominacji rynkowej. Tym bardziej, że zmiany te ujawniono w dniu, w którym sąd federalny kończył przesłuchania w sprawie głównego procesu antymonopolowego przeciwko Google.
Wniosek? Alphabet, który przez lata skutecznie odpierał zarzuty o monopol, teraz zmienia strategię: zamiast frontalnej obrony – prewencyjne umacnianie struktur zgodności. To sygnał dla całego sektora Big Tech: era „lepiej prosić o wybaczenie niż o pozwolenie” dobiegła końca. Compliance staje się kluczowym narzędziem zarządzania ryzykiem – także w Dolinie Krzemowej.
Xiaomi, znane głównie z telefonów i elektroniki użytkowej, stawia na elektryczną motoryzację z ambicją zysków już w drugiej połowie 2025 roku. Po premierze modelu SU7, firma szykuje kolejny krok – debiut nowego samochodu YU7 zapowiedziany na lipiec.
Na razie biznes automotive pozostaje kosztownym eksperymentem – w pierwszym kwartale br. segment EV, AI i innych nowych inicjatyw przyniósł Xiaomi stratę 0,5 mld juanów (ok. 69,5 mln USD). Jednocześnie sprzedaż samochodów wygenerowała aż 18,1 mld juanów, co oznacza, że projekt SU7 trafił w rynek z dużą siłą – szczególnie jak na nowicjusza w branży.
Kluczowe pytanie: czy Xiaomi będzie w stanie szybko przejść z fazy inwestycji do fazy rentowności? Dotychczasowy sukces przypomina strategię Tesli z jej początków – agresywne wejście, duże nakłady, ale też szybki wzrost rozpoznawalności i skali.
W tle pozostaje jednak presja cenowa na chińskim rynku EV i rosnąca konkurencja ze strony takich graczy jak BYD czy Nio. Xiaomi musi zbudować nie tylko markę, ale i łańcuch dostaw, serwis oraz lojalność klientów – zupełnie nową grę w porównaniu do sprzedaży smartfonów.
Jeśli jednak prognoza Lei Juna się sprawdzi, Xiaomi może w kilka kwartałów awansować z outsidera do pełnoprawnego gracza rynku motoryzacyjnego – i udowodnić, że sprzętowy gigant potrafi myśleć o mobilności równie poważnie, co o smartfonach.
Dwa lata po debiucie ChatGPT tylko nieliczne segmenty generatywnej sztucznej inteligencji zaczynają przynosić wymierne rezultaty. Jednym z najbardziej obiecujących jest kodowanie wspomagane przez AI – obszar, który przyciąga ogromne inwestycje, spektakularne wyceny i zainteresowanie gigantów technologicznych. Jednak pod powierzchnią entuzjazmu kryje się niepewny model biznesowy i wyścig z czasem.
Startupy takie jak Cursor czy Windsurf – twórca Codeium – osiągnęły imponujące tempo wzrostu. Ten pierwszy pozyskał 900 mln dol. przy wycenie 10 mld dol., drugi może zostać przejęty przez OpenAI za 3 mld dol. Oba generują dziesiątki milionów dolarów przychodów rocznie, mimo że powstały zaledwie kilkanaście miesięcy temu. Przykład Cursor, który w dwa lata osiągnął 100 mln dol. przychodów rocznych, jest modelowy dla „gorączki złota” na rynku AI dla developerów.
Ale rentowność pozostaje nieuchwytna. Większość startupów opiera się na modelach AI dostarczanych przez OpenAI, Anthropic czy DeepSeek, a koszt pojedynczego zapytania rośnie wraz z jakością modelu. Źródła zbliżone do inwestorów potwierdzają, że mimo przychodów, startupy takie jak Cursor czy Windsurf działają z ujemną marżą brutto – oznacza to, że każda nowa linijka wygenerowanego kodu generuje stratę.
Presja rośnie nie tylko ze strony inwestorów, ale i dużych graczy. Microsoft, Amazon i Google już wdrażają rozwiązania do automatycznego generowania kodu na ogromną skalę. GitHub Copilot – według szacunków – wygenerował w 2024 roku ponad 500 mln dol. przychodu i ma 15 mln użytkowników. Jednocześnie AI odpowiada już za 20–30% kodu tworzonego w Microsoft i Google, a Amazon chwali się oszczędnością „4500 lat pracy programisty”.
Oznacza to nie tylko transformację procesu tworzenia oprogramowania, ale i realne zagrożenie dla stanowisk entry-level w IT. Dane Signalfire pokazują, że liczba zatrudnionych w technologii z mniej niż rocznym doświadczeniem spadła o 24% w ciągu roku.
Inwestorzy liczą, że startupy AI do kodowania zdobędą szybciej wystarczającą liczbę użytkowników, by ustawić się w roli standardu. Ale ich zależność od zewnętrznych dostawców modeli i wysokie koszty infrastruktury – zwłaszcza przy próbie trenowania własnych LLM-ów – sprawiają, że ta strategia jest ryzykowna. Niektóre, jak Poolside czy Magic Dev, zebrały setki milionów dolarów, ale wciąż nie wypuściły finalnych produktów.
Kodowanie wspomagane przez AI to zatem nie tylko pole walki startupów z gigantami, ale też test odporności ich modeli biznesowych. Prawdziwe pytanie nie brzmi: „czy AI będzie pisać kod?”, ale: „kto na tym zarobi i kto przetrwa pierwszą korektę na rynku?”. Dziś to jeszcze nie jest wyścig o najlepszy algorytm. To wyścig o czas.
Sztuczna inteligencja przestała być jedynie technologiczną ciekawostką, a stała się fundamentalnym elementem strategii IT, dynamicznie przechodząc od fazy eksperymentalnej i pilotażowej do szerokiej, operacyjnej implementacji w organizacjach. Ten gwałtowny rozwój i rosnące znaczenie AI potwierdzają analizy rynkowe. Przykładowo, McKinsey podkreśla, że sztuczna inteligencja posiada potencjał transformacyjny porównywalny z rewolucją przemysłową, prognozując możliwość wygenerowania dodatkowych 4,4 biliona dolarów amerykańskich rocznie dzięki wzrostowi produktywności wynikającemu z zastosowań korporacyjnych AI. Przejście AI od statusu „nice-to-have” do „must-have” nie jest już tylko kwestią technologiczną, ale strategicznym imperatywem, decydującym o zdolności przedsiębiorstw do przetrwania i utrzymania konkurencyjności w dynamicznie zmieniającym się otoczeniu biznesowym. Organizacje, które nie zintegrują AI jako centralnego elementu swojej strategii IT, ryzykują utratę rynkowego znaczenia.
AI jako fundament nowoczesnej strategii IT
Inwestycje w sztuczną inteligencję dynamicznie rosną – według raportu DLR 2025, odsetek organizacji z wdrożeniami AI na dużą skalę wzrósł z 10% w 2023 r. do 19%, a 57% deklaruje przynajmniej inicjalne wdrożenia. McKinsey podaje, że 92% firm planuje zwiększyć inwestycje w AI w ciągu trzech lat, mimo niepewności co do krótkoterminowego zwrotu. Microsoft szacuje średni ROI z generatywnej AI na 3,70 USD za każdy zainwestowany dolar.
AI coraz częściej przynosi mierzalny ROI – według DLR 2025, 33% firm go raportuje, zwłaszcza w telekomunikacji i technologiach, gdzie AI optymalizuje operacje i poprawia CX. Ponad połowa organizacji z budżetami IT >500 mln USD wskazuje na konkretne zwroty, co wiąże się z ich skalą i podejściem do innowacji.
Największą barierą pozostaje przekonanie zarządów do biznesowej wartości AI (49% wskazań), mimo że brak wsparcia kierownictwa jest rzadko wskazywaną przeszkodą (16%). Liderzy IT muszą więc lepiej komunikować konkretne efekty AI. Inne wyzwania to brak odpowiednich narzędzi (36%), specjalistów (35%) i ograniczone budżety (31%).
AI odgrywa kluczową rolę w cyfrowej transformacji – aż 49% „wyjątkowo efektywnych” firm (11% ogółu) wdrożyło AI/ML na dużą skalę, przy globalnej średniej 19%. To dowód, że AI przyspiesza rozwój cyfrowych liderów i zwiększa dystans do reszty rynku – nie tylko nadrabia się zaległości, lecz zdobywa przewagę.
Jednak dane pozostają wyzwaniem – tylko 29% liderów uważa, że ich organizacje skutecznie wykorzystują dane do generowania przychodów. Rosnące inwestycje w AI uwypukliły problem jakości danych. Kluczowe stają się grafowe bazy danych, które wspierają integrację i eliminują błędy danych. AI wymaga solidnych fundamentów danych – bez nich grozi efekt „garbage in, garbage out”. McKinsey podkreśla też rosnącą wartość unikalnych, własnościowych danych, które w dobie powszechnie dostępnych narzędzi AI stają się kluczowym źródłem przewagi konkurencyjnej.
Sztuczna inteligencja redefiniuje modele operacyjne IT
AI radykalnie przekształca operacje IT, wprowadzając automatyzację, nowe modele zarządzania i świadczenia usług. Kluczową rolę odgrywa AIOps, czyli wykorzystanie AI w operacjach IT. Gartner prognozuje, że do 2025 r. ponad 50% firm wdroży AIOps, a Forrester podaje, że 68% już w nie inwestuje. AIOps staje się standardem, a nie opcją – zwiększa niezawodność, redukuje koszty i przyspiesza transformację cyfrową. Przykłady: GrokStream przyniósł MSP 80% mniej incydentów i 1,2 mln USD oszczędności rocznie, Fortune 500 – 72% mniej incydentów i 1,08 mln USD oszczędności.
Zastosowania AI wykraczają poza AIOps. W programowaniu 31% organizacji wdrożyło AI, co zwiększa efektywność o 20%. GitHub Copilot wspiera dokumentację i refaktoryzację. W helpdeskach (35%) AI skraca czas reakcji – np. AT&T używa Azure OpenAI do automatyzacji IT i HR. W sprzedaży (41%) AI poprawia generowanie leadów i komunikację, zmniejszając churn o 15%. W marketingu (33%) pomaga w generowaniu treści, choć kreatywność nadal wymaga ludzi. W finansach (57%) automatyzuje rozliczenia i raportowanie. W compliance (55%) wspiera analizę umów i wykrywanie oszustw – jak COIN w JP Morgan. W rekrutacji (56%) selekcjonuje CV i wspiera rozmowy, choć pojawiają się obawy o stronniczość. IDC podkreśla oszczędność czasu i kosztów. AI staje się narzędziem dostępnym w całej organizacji, nie tylko dla zespołów data science.
AI wpływa też na strukturę organizacyjną – Gartner prognozuje, że do 2026 r. 20% firm spłaszczy hierarchię dzięki AI, eliminując połowę stanowisk kierowniczych średniego szczebla. AI przejmie raportowanie i monitorowanie, a menedżerowie skupią się na strategii. To zmienia sposób myślenia o efektywności, zarządzaniu i podejmowaniu decyzji.
W obszarze FinOps AI umożliwia dokładniejsze prognozy, wykrywa anomalie kosztowe i optymalizuje zasoby chmurowe. McKinsey szacuje, że zasady FinOps mogą obniżyć koszty chmurowe o 20–30%. Integracja FinOps i AI jest kluczowa w kontekście rosnących wydatków na AI.
Integracja AI z systemami legacy to poważne wyzwanie – problemy obejmują architekturę, silosy danych, niską jakość informacji, ograniczoną moc obliczeniową i opór pracowników. Skuteczne wdrożenie wymaga audytu, middleware, etapowego podejścia, porządkowania danych, szkoleń oraz dbałości o bezpieczeństwo i zgodność.
W modelach Agile AI wspiera zarządzanie ryzykiem (dokładność 94%) i zasobami (+25%), co przekłada się na 18% wzrost terminowości sprintów. AI działa jako silnik insightów, wzmacniając zwinność i efektywność zespołów.
Nowe oblicze zespołów IT: potrzeby kadrowe w erze AI
AI głęboko zmienia rynek pracy IT – według DLR 2025, zapotrzebowanie na tradycyjne role technologiczne może spaść o 18% w ciągu dwóch lat. Jednocześnie 18% obecnych zadań może zostać zautomatyzowanych w ciągu pięciu lat. To nie tylko redukcja, ale przesunięcie – AI zmniejsza popyt na standardowe umiejętności, zwiększając go na nowe, wyspecjalizowane kompetencje.
Firmy z wdrożeniami AI na dużą skalę są o 24% bardziej skłonne zwiększać zatrudnienie w IT, głównie w rolach związanych z AI i analizą danych. WEF przewiduje, że AI stworzy 19 mln nowych miejsc pracy, eliminując 9 mln. Jednak część firm – jak Microsoft czy IBM – już redukuje etaty w działach HR i inżynierii.
Brakuje specjalistów AI – 51% liderów wskazuje deficyt (wzrost z 28% w 2023 r., +82%). To największy niedobór kompetencji w 16-letniej historii badań DLR. IDC szacuje, że globalna luka kompetencyjna w IT będzie kosztować firmy 5,5 bln USD do 2026 r., a 45% respondentów wskazuje AI jako najtrudniejsze do obsadzenia kompetencje. Niedobór inżynierów oprogramowania zmniejszył się o 26%, m.in. dzięki automatyzacji AI.
Zmieniają się też priorytety rekrutacyjne – 65% liderów IT woli zatrudnić młodego programistę z kompetencjami AI niż doświadczonego bez nich. Wzrasta znaczenie umiejętności adaptacji i pracy z AI, co premiuje elastyczne talenty i wyzwala presję na przekwalifikowanie starszych pracowników.
Powstają nowe role: AI/ML Engineer, AI Product Manager, AI Ethics Officer, Human-AI Collaboration Expert, MLOps Engineer. Gartner prognozuje, że do 2025 r. AI stworzy 4,2 mln miejsc pracy, likwidując 2,3 mln. Rosnące znaczenie AI wymaga specjalistów łączących wiedzę techniczną z humanistyczną i etyczną.
Jednak 47% firm nie wdrożyło jeszcze programów szkoleniowych z AI, mimo obaw o niewłaściwe użycie GenAI. The Conference Board wskazuje, że tylko 7% liderów HR pracuje nad strategią reskillingu. McKinsey rekomenduje priorytetyzację rozwoju talentów, a WEF podaje, że 77% pracodawców planuje inwestować w reskilling do 2030 r.
AI zmienia także zarządzanie talentami – inteligentne systemy wspierają automatyczną selekcję kandydatów, personalizację programów L&D i planowanie kariery. Narzędzia, jak TalentGuard czy wewnętrzny AI-asystent w IBM, pomagają diagnozować luki kompetencyjne i wspierają mobilność wewnętrzną, zwiększając retencję i efektywność rozwoju pracowników.
Kluczowe wyzwania i rozważania etyczne we wdrażaniu AI
Wdrażanie AI wiąże się z istotnymi wyzwaniami technicznymi, organizacyjnymi i etycznymi. Kluczowe znaczenie ma jakość i dostępność danych – AI wymaga ustrukturyzowanych, wiarygodnych informacji. Problemy z ich spójnością, stronniczością (bias) czy silosami danych, typowymi dla systemów legacy, mogą prowadzić do błędnych decyzji. Choć GenAI demokratyzuje dostęp do analiz, rośnie znaczenie unikalnych, własnościowych zbiorów danych jako źródła przewagi konkurencyjnej. Zarządzanie danymi musi łączyć aspekty techniczne i etyczne.
Etyka AI staje się centralnym tematem – obawy dotyczą prywatności, przejrzystości algorytmów, odpowiedzialności za decyzje i ryzyka nadużyć. Stronnicze dane mogą utrwalać dyskryminację, np. w rekrutacji czy finansach. Gartner wskazuje też na nowe wyzwania, jak cyfrowe persony pracowników, wymagające uregulowań prawnych. Firmy, jak IBM, tworzą kodeksy etyki AI, podkreślając przejrzystość i wspieranie ludzkiej inteligencji. Brak jasnych zasad może podważać zaufanie i spowalniać adopcję AI. Etyka musi być elementem strategii, nie dodatkiem.
Równie ważne jest zarządzanie zmianą organizacyjną. Wdrożenie AI wymaga kulturowej transformacji, szkoleń i aktywnego zarządzania oporem. Skuteczne strategie to pilotaże, angażowanie interesariuszy, promowanie liderów zmian, governance i ocena gotowości. Model ADKAR (Awareness, Desire, Knowledge, Ability, Reinforcement) pomaga wprowadzać AI w sposób uporządkowany. Brak zarządzania zmianą grozi niską adopcją i niewykorzystanym potencjałem.
Wraz z rosnącym wpływem AI na codzienną pracę, organizacje muszą jasno zdefiniować granice między kompetencjami człowieka a wynikami wspieranymi przez AI. Dotyczy to zarówno oceny wydajności, jak i zapobiegania nadużyciom. Konieczne są klarowne wytyczne zapewniające uczciwe i odpowiedzialne wykorzystanie narzędzi AI w miejscu pracy.
Przyszłość AI w strategii IT i operacjach
Rola AI w strategiach IT i modelach operacyjnych dynamicznie rośnie. Gartner prognozuje głębokie zmiany w strukturach organizacyjnych, powstanie cyfrowych person pracowników oraz nowe wyzwania związane z cyfrowym dobrostanem. Do 2029 r. 10% zarządów korporacji będzie korzystać z AI do analizowania decyzji kierownictwa. McKinsey ocenia AI jako przełom techniczny większy niż dotychczasowe innowacje, z potencjałem zwiększenia globalnej produktywności o 4,4 bln USD rocznie.
Eksperci zgodnie wskazują, że pełna autonomia AI w zarządzaniu firmami to perspektywa odległa, ale w ciągu 5–15 lat AI przejmie wiele zadań analitycznych, predykcyjnych i operacyjnych. Kluczowa będzie współpraca człowiek–AI, która ma wzmacniać, a nie zastępować ludzkie zdolności. Strategy Institute akcentuje rosnącą rolę AI w personalizacji CX, analizach predykcyjnych i efektywności operacyjnej.
AI nie tylko optymalizuje, ale też redefiniuje procesy biznesowe. Microsoft podkreśla, że może zmienić każdy obszar – od marketingu i sprzedaży po finanse i HR. Coraz większe znaczenie ma również rola AI w zrównoważonym IT. AI wspiera optymalizację zużycia energii, zarządzanie chłodzeniem centrów danych, integrację OZE i rozwój smart cities. Jednocześnie rozwój modeli AI generuje znaczący ślad węglowy, co wymaga świadomych strategii równoważących bilans ekologiczny.
Gartner wskazuje, że przyszłość relacji człowiek–AI to proces wieloetapowy: od budowania zaufania (0–5 lat), przez adaptację do zmian ról (5–10 lat), aż po długoterminowe partnerstwo (ponad 10 lat). Kluczowe będzie wspieranie „hiper-ludzkości”, czyli rozwoju unikalnych zdolności człowieka równolegle z „hiper-maszynami”. AI może obniżyć bariery dostępu do zaawansowanej wiedzy i specjalizacji, wspierając innowacje na niespotykaną dotąd skalę.
McKinsey zwraca uwagę, że pracownicy są często bardziej otwarci na AI niż sądzą ich przełożeni, choć aż 41% osób odczuwa obawy, które wymagają empatycznego zarządzania w trakcie transformacji.
Podczas gdy oczy świata zwrócone są na spotkania dyplomatyczne w Hadze, w cieniu rozgrywa się mniej widoczny, ale równie znaczący front działań – cyfrowy. Cyberataki stają się trwałym elementem geopolityki, a NATO przekształca się z sojuszu militarnego w cyfrowo-odporną sieć. Dla branży IT to nie tylko sygnał zagrożenia, ale i nowej odpowiedzialności.
NATO i cyberprzestrzeń: zmiana paradygmatu
Przez dekady NATO było postrzegane głównie jako sojusz militarny oparty na fizycznej obecności wojsk, logistyce i odstraszaniu konwencjonalnym. Jednak w ostatnich latach coraz wyraźniej przesuwa się punkt ciężkości – nie tylko w dyskursie politycznym, ale także w strukturze organizacyjnej i działaniach operacyjnych – w stronę przestrzeni cyfrowej.
Kluczowym momentem był rok 2016, kiedy państwa członkowskie formalnie uznały cyberprzestrzeń za odrębną domenę operacyjną, obok lądu, morza i powietrza. Od tego czasu NATO zbudowało szereg mechanizmów reagowania na cyberataki, ale także wdrożyło politykę, zgodnie z którą cyberatak może – w określonych okolicznościach – aktywować Artykuł 5 traktatu północnoatlantyckiego. To zmienia reguły gry.
Szczyt NATO w Hadze, zaplanowany na czerwiec 2025, z jednej strony odbywa się w cieniu globalnych napięć geopolitycznych, z drugiej – stanowi test dojrzałości cyberstrategii Sojuszu. Po raz pierwszy tak wyraźnie zaznaczono, że bezpieczeństwo fizyczne delegacji to tylko jedna strona przygotowań. Druga – nie mniej istotna – dotyczy ochrony przed zakłóceniami cyfrowymi: atakami na strony rządowe, manipulacją informacyjną, próbami destabilizacji debaty publicznej.
W praktyce oznacza to, że NATO nie tylko reaguje na incydenty, ale w coraz większym stopniu buduje zdolności prewencyjne – również we współpracy z sektorem prywatnym. Dotyczy to zarówno operatorów infrastruktury krytycznej, jak i dostawców technologii chmurowych, usług security-as-a-service czy zaawansowanego threat intelligence. Nowy model cyberbezpieczeństwa NATO opiera się na decentralizacji kompetencji i szybkiej wymianie danych – i z tego powodu staje się w coraz większym stopniu zależny od zdolności rynku komercyjnego.
Cyberataki jako narzędzie wpływu międzynarodowego
Coraz więcej incydentów w cyberprzestrzeni przestaje być klasyfikowanych wyłącznie jako działania przestępcze czy techniczne naruszenia bezpieczeństwa. W wielu przypadkach mają one jasno określoną funkcję: destabilizację polityczną, testowanie odporności instytucji oraz budowanie presji informacyjnej. Działania hakerskie przekształciły się w narzędzie projekcji siły – tańsze, mniej ryzykowne dyplomatycznie, ale wciąż skuteczne.
Przykład Holandii z ostatnich miesięcy ilustruje ten trend. Wzrost liczby ataków typu DDoS na usługi publiczne i instytucje rządowe zbiegł się z przygotowaniami do szczytu NATO w Hadze. Według analiz Check Point Software Technologies, za większością tych operacji stoją prorosyjskie grupy takie jak NoName057(16), które nie tylko przyznają się do akcji, ale również aktywnie budują własny wizerunek w mediach społecznościowych i forach komunikacyjnych.
To nie są działania przypadkowe. Grupy takie jak KillNet, UserSec czy wspomniany NoName działają coraz częściej w ramach luźnych, ale wysoce skoordynowanych koalicji – m.in. tzw. „Świętej Ligi” zrzeszającej ponad 60 podmiotów. Łączy je jedno: chęć zakłócania zachodnich procesów politycznych i społecznych, często w momentach o podwyższonej uwadze medialnej. Ich aktywność przypomina operacje o charakterze psychologicznym – wycelowane nie tylko w infrastrukturę, ale i w nastroje społeczne, zaufanie do instytucji oraz obraz państwa na arenie międzynarodowej.
W tym kontekście coraz trudniej oddzielić klasyczne cyberzagrożenia od strategii komunikacyjnych i operacji wpływu. To fundamentalna zmiana z punktu widzenia odpowiedzialności – nie tylko państw, ale także firm IT obsługujących media, systemy komunikacji czy chmurę obliczeniową. Platformy cyfrowe stają się nieformalnymi kanałami geopolityki, a ich rola w zarządzaniu informacją zyskuje wymiar strategiczny.
Dla branży technologicznej oznacza to jedno: przeciwnikiem nie zawsze będzie już zorganizowana grupa przestępcza szukająca danych lub okupu. Coraz częściej będzie to podmiot działający w interesie określonego państwa lub ideologii, z jasno sprecyzowanym celem politycznym. A to wymaga zupełnie innej reakcji – bardziej zbliżonej do analizy ryzyka strategicznego niż tylko odpierania incydentów technicznych.
Co to oznacza dla sektora IT?
Cyfrowa eskalacja napięć geopolitycznych redefiniuje rolę sektora IT w strukturze państwowego bezpieczeństwa. Firmy technologiczne – niezależnie od tego, czy obsługują sektor publiczny, finansowy, czy media – stają się dziś nieformalnym elementem cyfrowej tarczy obronnej. To przesunięcie ma konkretne implikacje operacyjne, regulacyjne i biznesowe.
Po pierwsze, rośnie presja na zgodność z nowymi normami bezpieczeństwa. W odpowiedzi na wzrost zagrożeń NATO oraz poszczególne państwa członkowskie intensyfikują wdrażanie jednolitych standardów w zakresie cyberodporności – takich jak unijny DORA, nowa wersja NIS2, czy narodowe programy wymuszające konkretne poziomy zabezpieczeń u dostawców. Dotyka to już nie tylko operatorów infrastruktury krytycznej, ale również firmy, które z tą infrastrukturą pośrednio współpracują – integratorów, MSP świadczące usługi IT, software house’y tworzące oprogramowanie dla administracji.
Po drugie, zmianie ulega sam charakter przetargów i projektów publicznych w sektorze IT. Rosnący nacisk na ciągłość działania, wbudowaną odporność i analizę ryzyka politycznego przekłada się na bardziej wymagające kryteria w konkursach ofert. Firmy, które nie inwestują w kompetencje z zakresu threat intelligence, detekcji anomalii czy zarządzania incydentami, będą wypierane przez tych, którzy traktują cyberbezpieczeństwo jako strategiczny element oferty, a nie osobną usługę.
Trzecim i często niedocenianym skutkiem jest konieczność zmiany sposobu oceny ryzyk operacyjnych. Większość firm technologicznych stosuje dziś modele zarządzania ryzykiem oparte na danych finansowych, SLA i zgodności z regulacjami. Tymczasem nowe zagrożenia – ukierunkowane kampanie sabotażu, dezinformacji lub wycieki kontrolowane przez obce państwa – wymagają włączenia do strategii także komponentu analizy geopolitycznej. Zwłaszcza dla firm z sektora chmurowego, fintech, mediów i telecomów, które coraz częściej znajdują się na radarze zagranicznych grup cyberatakujących.
Wreszcie, zmienia się pozycja samych liderów IT – zarówno CTO, jak i CISO. Ich rola przestaje być czysto techniczna. W warunkach hybrydowego konfliktu cyfrowego stają się kluczowymi doradcami zarządów w zakresie zarządzania ryzykiem strategicznym. Coraz częściej to od ich decyzji zależy, czy firma utrzyma operacyjność w sytuacji zakłóceń systemowych – nie tylko na poziomie IT, ale także w kontekście reputacji i zaufania rynkowego.
Cyfrowa odporność jako przewaga konkurencyjna
W dotychczasowym modelu działania wielu firm z sektora IT cyberbezpieczeństwo funkcjonowało jako funkcja wsparcia – odpowiedź na wymagania klientów, regulatorów lub konkretne incydenty. Ten model szybko się dezaktualizuje. W warunkach ciągłego napięcia geopolitycznego i coraz bardziej wyrafinowanych ataków, odporność cyfrowa staje się jednym z głównych czynników przewagi rynkowej – równie ważnym jak innowacyjność technologiczna czy koszt operacyjny.
Warto zwrócić uwagę, że najwięksi gracze na rynku usług chmurowych, cybersecurity i infrastruktury już dawno przestali traktować odporność jako „koszt działania”. Dla liderów, takich jak Microsoft, Google Cloud czy Palo Alto Networks, zdolność do utrzymania operacyjności, izolowania zakłóceń i szybkiego odzyskiwania systemów to dziś element oferty biznesowej – formalnie wpisywany w zobowiązania SLA, ale de facto sprzedawany jako wartość strategiczna.
Dla mniejszych firm, integratorów czy dostawców oprogramowania, oznacza to konieczność przedefiniowania własnych modeli działania. Klienci – zarówno z sektora publicznego, jak i dużych przedsiębiorstw – oczekują dziś nie tylko spełnienia formalnych wymagań z zakresu cyberbezpieczeństwa, ale też realnej, operacyjnej gotowości do działania w warunkach zakłóceń. To obejmuje m.in. testowanie scenariuszy incydentów, budowę kompetencji threat intelligence, wdrażanie detekcji anomalii oraz współpracę z zewnętrznymi partnerami w modelu SOC-as-a-Service.
W praktyce odporność staje się więc nowym obszarem inwestycyjnym. Firmy, które budują zespoły specjalistów ds. reagowania na incydenty, prowadzą testy penetracyjne zewnętrzne i wewnętrzne, tworzą mapy ryzyka geopolitycznego i scenariusze ciągłości działania – zyskują nie tylko bezpieczeństwo, ale i przewagę w negocjacjach handlowych, lepszy dostęp do finansowania oraz wyższą wartość rynkową przy potencjalnej sprzedaży.
Warto dodać, że odporność cyfrowa nie jest już kwestią wyłącznie technologiczną. Coraz większe znaczenie mają aspekty kulturowe – edukacja pracowników, transparentność działań w sytuacji kryzysu, a nawet język, jakim firma komunikuje incydenty klientom i partnerom. To wszystko wpływa na poziom zaufania, który w cyfrowym ekosystemie bywa równie ważny jak uptime czy wydajność systemu.
Polska i region CEE – pozycja na mapie cyfrowego NATO
Europa Środkowo-Wschodnia, a szczególnie Polska, znajduje się dziś w szczególnym punkcie przecięcia interesów technologicznych, militarnych i geopolitycznych. Region, który jeszcze dekadę temu uchodził za zaplecze outsourcingowe dla firm zachodnich, coraz wyraźniej przejmuje rolę aktywnego ogniwa w architekturze cyfrowego bezpieczeństwa NATO. To zmiana, której znaczenie dopiero zaczyna być w pełni rozumiane – również przez lokalny sektor IT.
Położenie geograficzne – między granicą sojuszu a rosyjską strefą wpływów – powoduje, że Polska i państwa bałtyckie stają się nie tylko celem cyberataków, ale także poligonem testowym dla nowych metod obrony cyfrowej. Przykłady działań Rosji wobec Ukrainy, Mołdawii czy Litwy pokazały, że eskalacja cyfrowa często poprzedza tradycyjne działania militarne. W efekcie państwa regionu inwestują w rozwój zdolności reagowania na incydenty, a lokalne firmy IT zyskują nowe pole do rozwoju – od cyberbezpieczeństwa po analitykę zagrożeń.
Polska już dziś pełni kilka kluczowych ról w cyfrowej strukturze NATO i UE. Mieści się tu m.in. Regional Cyber Defence Centre, elementy infrastruktury chmurowej dostarczanej w ramach NATO DIANA, a także centra operacyjne firm takich jak Microsoft, Google czy Accenture. Jednocześnie rozwija się sektor krajowych dostawców usług SOC i cyberintelligence – często jako podwykonawcy projektów realizowanych na rzecz instytucji transgranicznych. Dla firm technologicznych to nie tylko szansa na wzrost przychodów, ale też konieczność spełniania międzynarodowych norm bezpieczeństwa i transparentności.
Warto jednak zauważyć, że pozycja regionu nie jest jeszcze w pełni ustabilizowana. Wciąż brakuje jednolitych ram współpracy między państwami regionu, a poziom inwestycji w bezpieczeństwo cyfrowe znacząco się różni – zarówno między Polską a mniejszymi państwami bałtyckimi, jak i w porównaniu z krajami zachodnimi. To tworzy ryzyko asymetrii: firmy z regionu mogą być uznawane za słabsze ogniwo, jeśli nie zdołają podnieść poziomu odporności do standardów NATO i UE.
Z drugiej strony, w długim terminie CEE ma potencjał, by stać się cyfrowym buforem dla Zachodu – nie tylko przez fizyczną obecność infrastruktury, ale przez rozwój lokalnych kompetencji i dostarczanie usług strategicznych. Kluczowe będzie, czy państwa i firmy z regionu potraktują udział w cyfrowym NATO nie jako obowiązek, ale jako szansę na budowę przewagi – kompetencyjnej, reputacyjnej i rynkowej.
Dla wielu dyrektorów marketingu świat po 2020 roku przypomina niekończący się stres test – i to nie tylko w zakresie komunikacji czy kampanii, ale podstawowych założeń strategicznych. Zmienność (volatility), niepewność (uncertainty), złożoność (complexity) i niejednoznaczność (ambiguity) to dziś nie akademicki akronim, lecz realne warunki działania każdego CMO – od startupów technologicznych po wielkie firmy przemysłowe.
W takim środowisku tradycyjne podejście do marketingu, oparte na rocznych planach i kampaniach budżetowanych z wyprzedzeniem, szybko się dezaktualizuje. CMO musi operować raczej jak dyrektor ds. ryzyka niż dyrektor kreatywny – stale monitorując sygnały z rynku, reagując w czasie rzeczywistym na zmiany popytu, regulacji czy nastrojów klientów. W praktyce oznacza to mniejszy komfort planowania i większą presję na elastyczność.
Dodatkowym wyzwaniem jest fakt, że to właśnie marketing – jako funkcja najbardziej wystawiona na zmiany zewnętrzne – bywa pierwszym obszarem, gdzie odbijają się zawirowania rynkowe. Zmienna efektywność kanałów digital, presja na skracanie lejka zakupowego, nowe regulacje dotyczące prywatności – wszystko to zmusza marketing do permanentnego resetu.
W tym sensie VUCA nie jest już kontekstem – to stan bazowy. A dla nowego CMO oznacza to jedno: nie wystarczy „dobrze wystartować”. Trzeba od pierwszego dnia działać w trybie iteracyjnym – bez złudzeń, że stabilność kiedyś wróci.
Presja udowodnienia wartości – czy marketing wciąż jest podejrzany?
W teorii marketing ma być motorem wzrostu, w praktyce zbyt często pozostaje podejrzanym wydatkiem. Pomimo dekad cyfryzacji i rozwoju narzędzi do pomiaru efektywności, wielu CMO nadal działa pod stałą presją udowadniania, że marketing to coś więcej niż ładne slajdy i budżet do cięcia.
Badania Gartnera z końcówki 2024 roku pokazują, że tylko 22% prezesów i dyrektorów finansowych deklaruje, że naprawdę rozumie, co robi ich CMO. Tę lukę w zrozumieniu trudno zrzucić wyłącznie na brak komunikacji – to raczej symptom głębszego problemu: rozbieżnych definicji sukcesu. CEO oczekuje krótkoterminowego wpływu na wynik, CFO patrzy na koszty i ROI, a marketing, mimo narzędzi typu attribution modeling czy MQL, często operuje metrykami, które nie przekładają się wprost na P&L.
Ten rozdźwięk sprawia, że wielu CMO funkcjonuje w defensywie – tłumacząc się z inwestycji, zamiast inicjować kierunki strategiczne. W rezultacie ich rola w firmie pozostaje reaktywna, a nie partnerska. Paradoksalnie, im bardziej złożone środowisko rynkowe, tym mniej miejsca na długofalowe podejście, które mogłoby rzeczywiście pokazać wartość marketingu jako siły napędowej zmian.
Problem nie tkwi w tym, że marketing nie generuje wartości – tylko w tym, że robi to językiem, którego reszta C-suite często nie rozumie. Jak tłumaczy Chris Ross z Gartnera, dopóki CMO nie przejmą kontroli nad narracją wokół swojej funkcji i nie przetłumaczą jej efektów na twarde liczby, marketing będzie pierwszym kandydatem do cięcia. I ostatnim do stołu, gdy rozmawia się o strategii.
Nowy CMO – przewaga świeżości czy ryzyko wypalenia?
Nowy dyrektor marketingu to paradoksalnie zarówno największa nadzieja, jak i najsłabsze ogniwo organizacji. Z jednej strony wnosi świeże spojrzenie, nieobciążone polityką wewnętrzną i rutyną zespołu. Z drugiej – często trafia w sam środek oczekiwań nie do pogodzenia: ma błyskawicznie dowieść efektów, nadać nową dynamikę i „dostarczyć coś innego”, jednocześnie nie zburzając tego, co już działa.
W praktyce oznacza to zderzenie z chaotycznym środowiskiem interesariuszy, z których każdy ma własną definicję sukcesu marketingowego. Sprzedaż oczekuje szybkiego generowania leadów, HR – wsparcia rekrutacji, CEO – innowacyjnego „storytellingu”, a zarząd – mierzalnego wpływu na przychód. Przy braku wspólnego mianownika nowy CMO szybko staje się operacyjnym hubem żądań, a nie liderem strategicznej zmiany.
Do tego dochodzi klasyczny onboarding bez realnego mapowania wpływu. Podczas gdy nowi CFO czy CTO otrzymują konkretną agendę zmian i oczekiwań, CMO często porusza się po omacku – próbując najpierw zrozumieć „co wolno”, a dopiero potem „co trzeba”. To właśnie w pierwszych 90 dniach rozgrywa się kluczowa bitwa: czy nowy lider marketingu zbuduje swoją pozycję jako partner zarządu, czy zostanie zredukowany do roli wykonawcy kampanii.
Przewaga świeżości działa tylko wtedy, gdy towarzyszy jej struktura – jasne priorytety, szybki dostęp do danych i wczesne sojusze z kluczowymi osobami w organizacji. W przeciwnym razie entuzjazm szybko ustępuje miejsca wypaleniu, a rotacja na stanowisku CMO znów przyspiesza.
Marketing jako funkcja strategiczna, nie tylko komunikacyjna
W wielu firmach marketing formalnie siedzi przy stole zarządczym, ale realnie – wciąż serwuje kawę. Nadal bywa postrzegany jako funkcja wspierająca: odpowiedzialna za komunikację, branding i „ładne rzeczy”. Tymczasem rosnąca złożoność rynku i cyfrowe tempo transformacji wymuszają przesunięcie tej roli bliżej centrum strategicznego. CMO, który nie rozumie modeli biznesowych, cykli zakupowych czy unit economics, nie ma dziś racji bytu.
W najlepszych organizacjach marketing współtworzy strategię razem z finansami, technologią i operacjami. To właśnie on dostarcza danych o rynku, odbiorcach, barierach wzrostu i insightach produktowych – czyli tego, co decyduje o przewadze konkurencyjnej. W tej nowej roli marketing jest bliżej analiz predykcyjnych niż kreacji, bliżej wpływu na revenue niż na zasięgi.
Ta zmiana wymaga jednak nie tylko kompetencji, ale i odwagi. Przejście od kampanii do kontrybucji biznesowej oznacza wyjście poza klasyczny lejek marketingowy. Zamiast generować leady, CMO musi rozumieć, jak klienci przechodzą przez cały cykl życia produktu – i co można zoptymalizować w procesie sprzedażowym, onboardingowym czy retencyjnym.
To też moment, w którym technologie marketingowe – od platform analitycznych po automatyzację AI – przestają być narzędziami operacyjnymi, a stają się podstawą decyzji zarządczych. Różnica między CMO jako „brand guardian” a CMO jako „revenue architect” to dziś nie kwestia stylu – to kwestia przetrwania w firmach, które mierzą efektywność w tygodniach, nie kwartałach.
Co musi zrobić nowy CMO, żeby przetrwać (i wygrać)?
Pierwsze tygodnie w nowej roli to nie onboarding – to realpolitik. Nowy CMO nie ma luksusu obserwacji. Od dnia zerowego oczekuje się, że będzie miał plan, narrację i efekty. W praktyce oznacza to jedno: bez jasnego określenia priorytetów i błyskawicznego zbudowania wpływowej sieci wewnątrz firmy, szanse na trwały sukces są nikłe.
Pierwszym krokiem jest brutalna selekcja. Lista oczekiwań wobec CMO zawsze będzie dłuższa niż zasoby – czasowe, ludzkie, finansowe. Umiejętność odrzucenia rzeczy pilnych na rzecz rzeczy istotnych staje się kompetencją przetrwania. W firmach, które nie mają dojrzałej kultury marketingowej, granice między komunikacją, sprzedażą a strategią często się zacierają – a bez filtra CMO może szybko utonąć w operacyjnych żądaniach.
Równolegle kluczowe jest zbudowanie relacji z osobami decyzyjnymi – nie tylko CEO, ale też CFO, COO i szefami sprzedaży. Marketing nie działa w próżni, a bez politycznego poparcia wdrożenie nawet najlepszej strategii kończy się na poziomie prezentacji. Co ważne, to nie relacje towarzyskie – ale wspólna definicja celów, wskaźników i wzajemnych zobowiązań.
Trzecim filarem jest narracja o wartości. Nowy CMO musi od początku mówić językiem twardych danych, nie opinii. Koncepcje kampanii, brand purpose czy aktywacje CX muszą być wpisane w większy obraz – jak wpływają na churn, retencję, LTV, koszt akwizycji. Tylko wtedy marketing przestaje być „czarną skrzynką” i zaczyna być traktowany jak inwestycja, a nie koszt.
Ostatecznie nowy CMO wygrywa nie wtedy, gdy spełni wszystkie oczekiwania, ale gdy przekona organizację, które z nich naprawdę mają znaczenie.
Światowy rynek smartfonów powoli wychodzi z zapaści. W pierwszym kwartale 2025 r. globalne dostawy wzrosły o 0,4% rok do roku, sięgając 301,4 mln sztuk – wynika z danych IDC. Choć wzrost wydaje się symboliczny, w obecnym kontekście geopolitycznym to wynik, który mówi więcej o niepewności niż o odbudowie popytu.
Za wzrostem nie stoi wyłącznie konsument, ale także logistyka i strach. Producenci – obawiając się kolejnej fali ceł na chiński import ogłaszanych przez administrację USA – przyspieszyli produkcję i dostawy, szczególnie na rynek amerykański. Ten manewr zawyżył dane za pierwszy kwartał, tworząc złudzenie stabilizacji, która może okazać się krótkotrwała.
USA odnotowały 8,3-procentowy wzrost sprzedaży smartfonów, napędzany częściowo „efektem paniki zakupowej” – konsumenci ruszyli po nowe modele przed możliwym wzrostem cen. Tymczasowe zawieszenie ceł może jeszcze poprawić wyniki w drugim kwartale, ale nie rozwiązuje strukturalnych problemów: zależności od Chin i braku przejrzystości w polityce handlowej.
Tymczasem Chiny uruchomiły własny impuls fiskalny. Dotacje na smartfony poniżej 6000 juanów (ok. 820 USD) wyraźnie pobudziły sprzedaż modeli ze średniej i niższej półki. Skorzystały na tym lokalne marki – Xiaomi, Vivo i OPPO – które umacniają swoją pozycję na rodzimym rynku. Program dotacji zadziałał jak tarcza – skutecznie niwelując globalne spowolnienie w Chinach.
Na szczycie utrzymał się Samsung, dzięki udanemu miksowi modeli premium i przystępnych cenowo urządzeń z AI. Apple miał rekordowy pierwszy kwartał pod względem wolumenu, głównie dzięki gromadzeniu zapasów – mniej dzięki realnemu popytowi. Co istotne, produkty z wyższej półki firmy z Cupertino nie kwalifikowały się do chińskich subsydiów, co odbiło się na jej wynikach w regionie.
Wnioski? Rok 2025 może przynieść niespodziewane tąpnięcia. Wzrosty z początku roku są w dużej mierze „techniczną korektą”, a nie symptomem trwałej poprawy. O dalszym kierunku zdecydują nie konsumenci, lecz urzędnicy w Pekinie i Waszyngtonie. Branża smartfonów zyskała czas – ale nie pewność.
Tajwański gigant półprzewodników TSMC pozostaje jednym z niewielu globalnych graczy, którzy potrafią utrzymać równowagę między napięciami geopolitycznymi a boomem technologicznym. Podczas gdy administracja USA rozważa nowe cła na komponenty z Azji, a Chiny zaostrzają retorykę wobec Tajwanu, TSMC kontynuuje swoją strategię: inwestycje, dyplomację technologiczną i ekspansję napędzaną przez popyt na sztuczną inteligencję.
W krótkim terminie firma mierzy się z podwójnym ryzykiem – wzrostem kosztów produkcji wynikających z amerykańskich taryf oraz presją na marże ze względu na silniejszego dolara tajwańskiego. Jednak realne wyzwania są bardziej strukturalne niż chwilowe: Waszyngton oczekuje, że TSMC zwiększy obecność w USA, podczas gdy firma nadal w dużej mierze polega na azjatyckim łańcuchu dostaw.
Deklaracja inwestycji na poziomie 165 mld USD w fabryki w USA to sygnał, że TSMC chce grać według nowych reguł, ale nie za wszelką cenę. Sygnalizowana trudność z realizacją dodatkowych 100 mld USD w ciągu pięciu lat podkreśla napięcie między politycznymi oczekiwaniami a operacyjną rzeczywistością. Nawet jeśli cła nie dotykają firmy bezpośrednio, wpływają na jej klientów – Apple, Nvidię czy AMD – co w dłuższej perspektywie może odbić się rykoszetem.
Kluczową przeciwwagą pozostaje sztuczna inteligencja. Popyt na chipy do trenowania modeli AI nadal przekracza podaż, a TSMC jest w samym centrum tego wyścigu. To pozwala firmie amortyzować skutki politycznych turbulencji, przynajmniej na razie. Gdyby nie boom na AI, TSMC byłaby znacznie bardziej podatna na efekty protekcjonizmu i napięć w Cieśninie Tajwańskiej.
Wniosek? TSMC nie tyle unika problemów, co skutecznie je rozkłada w czasie i przestrzeni – między rynki, klientów i linie produktów. Firma zachowuje strategiczną elastyczność, ale jej przyszłość coraz bardziej zależy od tego, czy świat zdoła wypracować nowe status quo w globalnym handlu technologią. W przeciwnym razie nawet dominacja w AI może nie wystarczyć, by zneutralizować ryzyka polityczne i makroekonomiczne.
Zarządzanie drukiem to zbiór działań i narzędzi służących do monitorowania, optymalizacji i kontrolowania wszystkich procesów związanych z drukowaniem, kopiowaniem i skanowaniem dokumentów w firmie. Wdrażając profesjonalny system MPS, przedsiębiorstwo zyskuje pełną kontrolę nad infrastrukturą druku – zarówno w ujęciu technologicznym (sprzęt, oprogramowanie), jak i organizacyjnym (procesy, polityki użytkowania).
System zarządzania drukiem może być wdrażany wewnętrznie lub w ramach współpracy z wyspecjalizowaną firmą zewnętrzną, która odpowiada za analizę potrzeb, instalację, serwis oraz bieżące monitorowanie sprzętu drukującego. W obu przypadkach kluczowe jest osiągnięcie jednego celu: optymalizacji kosztów i zwiększenia efektywności pracy z dokumentami.
Kluczowe elementy systemu zarządzania drukiem
Profesjonalny system MPS nie ogranicza się wyłącznie do samego monitorowania drukarek. To kompleksowe rozwiązanie, które obejmuje:
1. Analizę aktualnego środowiska druku
Zarządzanie drukiem rozpoczyna się od szczegółowego audytu: ile urządzeń drukujących funkcjonuje w firmie, jakie są ich koszty eksploatacyjne, które z nich są nieefektywne lub przestarzałe. Analiza uwzględnia także sposób korzystania z urządzeń przez pracowników.
2. Optymalizację i standaryzację urządzeń
Na podstawie wyników analizy tworzony jest plan reorganizacji infrastruktury – często wiąże się to z redukcją liczby urządzeń, wprowadzeniem urządzeń wielofunkcyjnych i centralizacją druku. Celem jest zmniejszenie kosztów przy jednoczesnym zachowaniu lub poprawie dostępności usług druku.
3. Wprowadzenie polityk druku
Ustalenie zasad, takich jak domyślne drukowanie dwustronne, ograniczenia wydruków kolorowych czy obowiązkowa autoryzacja użytkownika przed wydrukiem, pozwala skutecznie kontrolować zużycie materiałów eksploatacyjnych i zwiększać odpowiedzialność pracowników.
4. Zarządzanie materiałami eksploatacyjnymi
System automatycznie monitoruje poziom tonera, papieru czy stan techniczny urządzeń, co umożliwia terminowe zamawianie materiałów i eliminację przestojów.
5. Integrację z chmurą i drukiem mobilnym
Współczesne systemy wspierają drukowanie z dowolnego miejsca i urządzenia, dzięki integracji z usługami chmurowymi. To szczególnie istotne w przypadku pracy zdalnej lub rozproszonej struktury organizacyjnej.
6. Bezpieczeństwo i kontrola dostępu
Dzięki zastosowaniu kart RFID, loginów, kodów PIN lub innych metod autoryzacji możliwe jest ograniczenie dostępu do drukarek i zabezpieczenie wydruków przed niepowołanym dostępem. Każdy dokument może być przypisany do konkretnego użytkownika.
Jakie korzyści daje system zarządzania drukiem?
Wdrożenie systemu zarządzania drukiem przynosi firmie szereg wymiernych korzyści, które można pogrupować w kilku obszarach:
1. Redukcja kosztów
Wdrożenie MPS pozwala ograniczyć wydatki związane z:
zakupem nadmiarowego sprzętu,
niekontrolowanym zużyciem papieru i tonera,
serwisowaniem starych, awaryjnych urządzeń,
czasem pracowników traconym na szukanie najbliższej drukarki lub zgłaszanie awarii.
Według danych branżowych firmy mogą zaoszczędzić nawet do 30% kosztów związanych z drukiem dzięki wdrożeniu MPS.
2. Zwiększenie wydajności
Automatyzacja procesów i uproszczenie środowiska druku wpływają pozytywnie na efektywność pracy zespołów. Pracownicy mają łatwy dostęp do urządzeń, nie tracą czasu na konfigurację czy rozwiązywanie problemów, a dzięki funkcjom druku mobilnego mogą pracować w bardziej elastyczny sposób.
3. Większa kontrola i raportowanie
System zarządzania drukiem umożliwia dokładne monitorowanie kto, co, gdzie i kiedy drukuje. Taka kontrola pozwala na wprowadzenie zasad i limitów, ale również wspiera działania ekologiczne, np. poprzez zmniejszenie liczby niepotrzebnych wydruków.
4. Poprawa bezpieczeństwa danych
Dokumenty biznesowe często zawierają dane poufne – zarówno personalne, jak i handlowe. MPS zapewnia funkcje zabezpieczające, takie jak wydruk po autoryzacji użytkownika („Follow-Me Printing”), szyfrowanie danych przesyłanych do drukarki oraz rejestrowanie wszystkich działań.
5. Wsparcie ekologii i zrównoważonego rozwoju
Efektywne zarządzanie drukiem zmniejsza zużycie papieru, energii i materiałów eksploatacyjnych. W połączeniu z odpowiedzialną utylizacją tonerów i starych urządzeń firma może aktywnie wspierać politykę CSR (Corporate Social Responsibility) i zrównoważony rozwój.
Kto powinien wdrożyć system zarządzania drukiem?
Choć na zarządzaniu drukiem skorzystać może każda organizacja, to największe efekty osiągają:
średnie i duże firmy, gdzie liczba drukarek i użytkowników jest znaczna,
instytucje publiczne, uczelnie, urzędy, gdzie obowiązują rygorystyczne wymagania bezpieczeństwa i archiwizacji dokumentów,
firmy z rozproszoną strukturą, posiadające wiele oddziałów lub pracowników zdalnych,
organizacje z dużym wolumenem dokumentów, np. kancelarie, firmy prawnicze, placówki medyczne, banki.
Postaw na sprawdzone rozwiązania dla Twojej firmy – wybierz Inforoffice
Jeśli szukasz niezawodnych drukarek, nowoczesnych urządzeń wielofunkcyjnych lub kompleksowych systemów zarządzania drukiem, Serwis drukarek Inforoffice to Twój idealny partner. Oferują oni sprawdzone rozwiązania dopasowane do potrzeb biznesowych – niezależnie od wielkości firmy czy branży. Dzięki ich wiedzy, doświadczeniu i profesjonalnemu wsparciu technicznemu, zyskujesz pełną kontrolę nad procesami druku, oszczędność czasu i realne obniżenie kosztów.
Podsumowanie – dlaczego warto zainwestować w zarządzanie drukiem?
System zarządzania drukiem to nie tylko nowoczesne rozwiązanie IT, ale przede wszystkim strategiczny element optymalizacji kosztów i zwiększania bezpieczeństwa w firmie. Dzięki niemu możliwe jest zapanowanie nad często niedocenianym obszarem działalności operacyjnej, który – mimo swojej pozornej prostoty – generuje realne koszty i ryzyka.
Wdrożenie MPS to krok w kierunku nowoczesnej, zrównoważonej i efektywnie działającej organizacji. To również inwestycja, która szybko się zwraca – zarówno w wymiarze finansowym, jak i organizacyjnym.
W świecie coraz mniej przewidywalnym geopolitycznie i gospodarczo, odporność przestała być modnym hasłem. Dla firm działających globalnie stała się niezbędną kompetencją. W ciągu ostatnich dwóch lat cyfrowe zarządzanie kryzysowe przeszło poważną ewolucję – od zestawu planów awaryjnych w segregatorze, do chmurowych systemów SaaS integrujących dane, ludzi i działania w czasie rzeczywistym. I choć wiele organizacji wciąż opiera się na tradycyjnych narzędziach, coraz więcej firm zaczyna dostrzegać, że w obliczu rosnącej liczby zagrożeń – od cyberataków po niestabilność łańcuchów dostaw – inwestycja w cyfrową odporność staje się warunkiem przetrwania.
Geopolityka jako stałe ryzyko operacyjne
Zamrożone łańcuchy dostaw, wojna handlowa USA–Chiny, ataki hakerskie powiązane z Rosją i wycieki danych z chińskich kampanii szpiegowskich – to nie wyjątki, ale nowa norma, z którą mierzą się firmy. Polityka międzynarodowa wpływa na biznes równie silnie jak zmienność cen surowców. Taryfy celne nakładane z dnia na dzień czy ograniczenia eksportowe mogą zablokować produkcję lub opóźnić realizację kontraktu o miesiące. W takiej rzeczywistości plany kryzysowe z zeszłego roku tracą aktualność szybciej niż portfolio partnerów handlowych.
Firmy muszą nauczyć się działać w otoczeniu permanentnej niepewności. I właśnie tu cyfrowe systemy zarządzania kryzysowego – szczególnie te dostarczane w modelu SaaS – zyskują na znaczeniu. Przewagę zapewnia nie tylko technologia, ale zmiana sposobu myślenia: z reaktywnego na proaktywny.
Zarządzanie kryzysowe jako usługa
Nowoczesne platformy do zarządzania kryzysowego to więcej niż oprogramowanie – to infrastruktura decyzyjna. Umożliwiają nie tylko detekcję zagrożeń i szybkie powiadamianie interesariuszy, ale też symulację scenariuszy, zarządzanie zasobami i dokumentowanie działań w czasie rzeczywistym. W praktyce oznacza to, że firma może reagować nie na poziomie intuicji, ale danych – niezależnie od tego, czy kryzys dotyczy ataku ransomware, blackoutu, czy incydentu reputacyjnego w mediach społecznościowych.
Sercem takich systemów są cyfrowe „pokoje kryzysowe” – środowiska robocze w chmurze, dostępne przez przeglądarkę, w których pracownicy mogą działać według przypisanych ról, procedur i gotowych scenariuszy. Uzupełnia je zintegrowany system komunikacji alarmowej z priorytetowym powiadamianiem i funkcją potwierdzania odbioru – eliminując chaos informacyjny w newralgicznych momentach.
Technologia, która nie zawodzi, gdy zawodzą inne
Przewaga modelu SaaS nad rozwiązaniami lokalnymi staje się szczególnie widoczna w sytuacjach, gdy fizyczna infrastruktura IT ulega awarii. Dzięki redundantnym architekturom chmurowym, systemy zarządzania kryzysowego pozostają dostępne nawet wtedy, gdy główna siedziba firmy traci łączność lub ulega uszkodzeniu. Standardy takie jak ISO 22301 (ciągłość działania) czy ISO 27001 (bezpieczeństwo informacji) są dziś już nie opcją, lecz wymogiem – szczególnie w sektorach regulowanych.
Dodatkowym atutem jest możliwość integracji z istniejącą infrastrukturą IT – od systemów monitorowania po ERP. Dzięki temu informacje o zagrożeniach mogą nie tylko trafiać do ludzi, ale automatycznie uruchamiać zaprogramowane procedury, np. zablokować dostęp do systemu czy przesłać dane awaryjne do zapasowego centrum danych.
Odporność jako kompetencja biznesowa
Największą barierą nie są jednak ani koszty, ani technologia, ale mentalność. W wielu firmach decyzje o wdrożeniu systemów zarządzania kryzysowego zapadają dopiero po incydencie. Tymczasem prawdziwa odporność nie polega na szybkiej reakcji, lecz na zdolności przewidywania i prewencji. Najlepiej przygotowane firmy łączy kilka cech: jasność w ocenie ryzyka, determinacja we wdrażaniu zmian oraz gotowość do cyfrowego zarządzania kryzysowego jako procesu ciągłego, a nie jednorazowego projektu.
Warto zauważyć, że presja rośnie – nie tylko ze względu na wydarzenia geopolityczne, ale też oczekiwania regulatorów, partnerów i klientów. W niektórych branżach brak procedur reagowania na incydenty może oznaczać utratę kontraktów lub certyfikacji. Odporność staje się więc przewagą konkurencyjną – ale tylko dla tych, którzy potraktują ją strategicznie.
Odporność nie jako opcja, ale obowiązek
Rzeczywistość biznesowa nie wróci do stanu „sprzed kryzysów”. Adaptacja, elastyczność i zarządzanie ryzykiem to dziś obowiązkowe elementy nowoczesnego zarządzania. Przyszłość należy do organizacji, które nie tylko reagują, ale potrafią antycypować – i które traktują zarządzanie kryzysowe nie jako procedurę awaryjną, ale jako rdzeń swojej działalności operacyjnej.
W epoce kryzysów cyfrowych i geopolitycznych zwinne, oparte na danych systemy SaaS to nie luksus, lecz konieczność. A firmy, które dziś nie inwestują w odporność, jutro mogą nie mieć już czego chronić.
Zespoły sprzedażowe w kanałach IT coraz rzadziej siedzą razem przy biurkach. Pracują hybrydowo, zdalnie, w różnych strefach czasowych i strukturach.
To nie technologia decyduje dziś o ich skuteczności, tylko zaufanie – i kultura odpowiedzialności, którą liderzy muszą budować świadomie. Bez niej nawet najlepszy pipeline nie zamieni się w wynik.
Środowisko rozproszone ujawnia braki, które w biurze były niewidoczne
W biurze wiele rzeczy działało „na miękko”. Szybkie pytanie przy ekspresie, rzucone mimochodem „zróbmy to razem”, kontrola wzrokowa w open space – to wszystko maskowało braki w strukturze, komunikacji i odpowiedzialności.
W modelu rozproszonym te niedoskonałości wychodzą natychmiast. Jeśli zespół nie ma jasnych zasad działania, zaczyna dryfować. Jeśli lider nie ufa ludziom – zaczyna ich mikrozarządzać. A jeśli nie ma zaufania w zespole, każdy gra na własny wynik i unika odpowiedzialności za wspólne cele.
Środowisko zdalne nie psuje relacji. Ono je po prostu obnaża.
Odpowiedzialność zaczyna się od jasności, nie od narzędzi
Wiele firm próbuje zarządzać odpowiedzialnością za pomocą narzędzi – tablic w CRM-ie, checklist w Asanie, raportów w Power BI. Problem w tym, że narzędzia nie zastąpią jasności.
Zespół potrzebuje wiedzieć nie tylko co ma zrobić, ale dlaczego, kiedy i kto naprawdę za to odpowiada. Skuteczni liderzy nie zasypują ludzi kolejnymi taskami, tylko wyznaczają ramy działania: cele, decyzyjność, oczekiwania co do komunikacji i rezultatów.
Jasność nie polega na większej liczbie statusów. Polega na tym, że każdy w zespole wie, co znaczy „dowiezione” – i czuje się za to realnie odpowiedzialny.
Zaufanie to inwestycja – nie emocja
Zaufanie w zespole nie wynika z sympatii ani dobrego nastroju na spotkaniach. To efekt powtarzalnych zachowań, które pokazują, że można na sobie polegać — także wtedy, gdy nikt nie patrzy.
Liderzy skutecznych zespołów rozproszonych nie zostawiają tego przypadkowi. Inwestują w rytm spotkań, jasną komunikację, szybki feedback i spójność między tym, co mówią, a co robią. Nie chodzi o bycie „miłym”, tylko przewidywalnym i konsekwentnym.
Zespół, który sobie ufa, działa szybciej, podejmuje więcej inicjatyw i nie traci energii na asekurację. W realiach kanału IT to przewaga trudna do skopiowania — i łatwa do zmarnowania.
Zespół sprzedażowy to nie CRM – to relacje, które trzeba pielęgnować
Zespoły sprzedażowe w kanałach IT to dziś złożone układy: handlowcy, presales, marketing, wsparcie, delivery — często rozproszeni, pracujący na różnych systemach, rzadko widujący się na żywo.
W takim środowisku nie wystarczy dobry proces i dobrze skonfigurowany CRM. Potrzebne są relacje, które budują zaufanie między ludźmi: handlowiec ufa, że presales „nie zostawi go z klientem”, a manager ufa, że zespół sam podniesie rękę, gdy coś się sypie.
Liderzy, którzy tego nie rozumieją, próbują zarządzać relacjami jak pipeline’em. Ci, którzy to rozumieją — pielęgnują kulturę współpracy, która działa nawet wtedy, gdy nie wszystko idzie zgodnie z planem.
Zaufanie jako przewaga konkurencyjna
W rozproszonym zespole nie da się wszystkiego kontrolować — i nie trzeba. Zespół, który ma jasne zasady, realną odpowiedzialność i zaufanie do siebie, działa szybciej, lepiej i bez zbędnych warstw nadzoru.
To nie miękka wartość, ale konkretna przewaga konkurencyjna. W kanałach IT, gdzie sukces zależy od szybkości reakcji i jakości współpracy, to właśnie zaufanie staje się tym, czego nie widać w CRM-ie, ale widać w wynikach.
Żyjemy w erze informacyjnej, gdzie dane stały się jednym z najcenniejszych aktywów niemal każdego przedsiębiorstwa. Globalna ilość generowanych, przetwarzanych i przechowywanych danych rośnie w tempie wykładniczym, stawiając przed firmami nowe wyzwania, ale i otwierając bezprecedensowe możliwości. Według prognoz firmy analitycznej IDC, globalna datasfera, czyli suma wszystkich danych cyfrowych, ma osiągnąć od 175 do 200 zettabajtów (ZB) do 2025 roku. Inne analizy, jak te przytaczane przez Statista, wskazują, że tylko w 2025 roku globalnie wygenerowanych zostanie 181 ZB danych. Te astronomiczne liczby nie są jedynie statystyką; obrazują one skalę wyzwania związanego z zarządzaniem, ochroną i wykorzystaniem tego cyfrowego potopu. W Polsce, choć szczegółowe dane dotyczące całkowitego wolumenu danych są trudniejsze do precyzyjnego oszacowania, obserwuje się równie dynamiczny wzrost. Napędzany jest on postępującą cyfryzacją gospodarki, szeroką adopcją nowych technologii, rozwojem handlu elektronicznego oraz rosnącą popularnością usług chmurowych.
Znaczenie dla każdej organizacji, niezależnie od jej wielkości czy branży, nabierają procesy backupu (tworzenia kopii zapasowych) oraz odpowiedniego przechowywania danych (storage). Backup to nie tylko techniczna czynność tworzenia kopii; to fundamentalny element strategii zapewnienia ciągłości działania (Business Continuity) oraz zdolności do odtworzenia systemów i danych po awarii (Disaster Recovery). Utrata kluczowych informacji, czy to w wyniku awarii sprzętu, błędu ludzkiego, cyberataku czy katastrofy naturalnej, może oznaczać dla firmy paraliż operacyjny, dotkliwe straty finansowe, a nawet utratę reputacji i zaufania klientów. Równie istotne jest efektywne i bezpieczne przechowywanie danych. Infrastruktura storage musi być nie tylko wystarczająco pojemna, aby sprostać rosnącym wolumenom, ale także zapewniać odpowiednią wydajność, bezpieczeństwo oraz zgodność z coraz bardziej rygorystycznymi regulacjami prawnymi, takimi jak Ogólne Rozporządzenie o Ochronie Danych (RODO/GDPR), które nakłada na przedsiębiorstwa konkretne obowiązki w zakresie ochrony danych osobowych i zapewnienia ich integralności oraz dostępności.
Zrozumienie złożonej struktury kosztów związanych z backupem i storage, w kontekście nieustannie rosnących wolumenów danych, jest absolutnie kluczowe dla optymalizacji wydatków IT, minimalizacji ryzyka operacyjnego i budowania trwałej, odpornej strategii biznesowej. Nie chodzi już tylko o proste pytanie „ile kosztuje backup?”, ale o głębszą analizę, „jak te koszty są skorelowane z wartością danych, ryzykiem ich utraty oraz ogólną strategią firmy?”. Lawinowy wzrost danych, a zwłaszcza danych o krytycznym znaczeniu dla funkcjonowania przedsiębiorstw – IDC szacuje, że do 2025 roku blisko 20% danych w globalnej datasferze będzie miało status krytycznych dla naszego codziennego życia – przekształca zarządzanie backupem i storage z funkcji czysto technicznej w strategiczny imperatyw biznesowy. Decyzje podejmowane w tym obszarze mają bezpośredni wpływ na odporność firmy na zakłócenia, jej reputację na rynku oraz fundamentalną zdolność do konkurowania i rozwoju. Dane rosną wykładniczo, coraz większa ich część jest niezbędna do działania, a ich utrata prowadzi do poważnych konsekwencji. Dlatego ochrona tych danych (backup) i zapewnienie ich dostępności (storage) stają się elementem strategii zarządzania ryzykiem i ciągłością działania na poziomie zarządczym, a nie tylko zadaniem delegowanym wyłącznie do działu IT.
Co więcej, rosnąca złożoność samych danych – generowanych w czasie rzeczywistym, pochodzących z miliardów urządzeń Internetu Rzeczy (IoT), czy też przetwarzanych przez systemy sztucznej inteligencji (AI) – sprawia, że tradycyjne modele kosztowe oraz dotychczasowe strategie backupu i storage stają się niewystarczające. Dane nie tylko rosną ilościowo, ale zmieniają swój charakter, stając się bardziej dynamiczne, różnorodne i wymagające natychmiastowej reakcji. Tradycyjne metody backupu, często oparte na okresowych kopiach pełnych lub przyrostowych, mogą nie być optymalne dla tak dynamicznych i rozproszonych zbiorów danych. Ta złożoność bezpośrednio wpływa na koszty (np. transferu, przetwarzania, zarządzania) i efektywność systemów. W rezultacie, firmy są zmuszone do ponownej, dogłębnej oceny całkowitego kosztu posiadania (TCO) i aktywnego poszukiwania bardziej elastycznych, skalowalnych i inteligentnych rozwiązań, takich jak usługi chmurowe, platformy Backup-as-a-Service (BaaS) czy narzędzia wykorzystujące mechanizmy sztucznej inteligencji do optymalizacji procesów ochrony danych.
Ile danych generują firmy? Prognozy wzrostu i ich implikacje
Globalna eksplozja danych to zjawisko bezprecedensowe, którego skala i dynamika są potwierdzane przez liczne raporty firm analitycznych. Zrozumienie tych trendów jest kluczowe dla właściwego planowania strategii backupu i storage.
Globalna eksplozja danych: liczby i prognozy
Według różnych analiz IDC, globalna datasfera, czyli całkowita ilość danych tworzonych, przechwytywanych, kopiowanych i konsumowanych na świecie, ma wzrosnąć z około 45 zettabajtów (ZB) w 2019 roku do wartości szacowanej między 163 ZB a 200 ZB do roku 2025. Statista precyzuje te prognozy, podając, że w 2024 roku globalnie wygenerowanych zostanie 147 ZB danych, a w roku 2025 wolumen ten wzrośnie do 181 ZB. Oznacza to, że każdego dnia na świecie powstaje około 402.74 miliona terabajtów nowych danych. Choć prognozy mogą się nieznacznie różnić w zależności od metodologii i zakresu badania danego raportu, ogólny trend jest jednoznaczny – mamy do czynienia z wykładniczym wzrostem ilości informacji.
Ten imponujący przyrost danych jest napędzany przez kilka kluczowych czynników technologicznych i biznesowych:
Internet Rzeczy (IoT): Dynamicznie rosnąca liczba podłączonych do sieci urządzeń, od sensorów przemysłowych po inteligentne urządzenia domowe, generuje ogromne strumienie danych. Prognozy wskazują, że same urządzenia IoT mogą być odpowiedzialne za produkcję nawet 90 ZB danych rocznie do 2025 roku.
Sztuczna Inteligencja (AI) i Uczenie Maszynowe (ML): Rozwój i wdrażanie systemów AI, a w szczególności zaawansowanych modeli generatywnej sztucznej inteligencji (GenAI), jest określane jako katalizator „potopu danych”. Systemy te wymagają dostępu do ogromnych zbiorów danych na etapie trenowania oraz generują nowe dane podczas swojego działania.
Big Data i analityka: Przedsiębiorstwa na całym świecie coraz intensywniej wykorzystują zaawansowaną analizę dużych zbiorów danych (Big Data) do podejmowania strategicznych decyzji, optymalizacji procesów, personalizacji ofert i zdobywania przewagi konkurencyjnej.
Digitalizacja procesów biznesowych i interakcji z klientami: Przenoszenie coraz większej liczby operacji biznesowych, komunikacji z klientami oraz transakcji do świata cyfrowego w naturalny sposób generuje nowe, obszerne strumienie danych.
Dane w czasie rzeczywistym: Coraz większe znaczenie mają dane generowane i przetwarzane w czasie rzeczywistym. Szacuje się, że do 2025 roku blisko 30% globalnej datasfery będą stanowić właśnie dane czasu rzeczywistego, co stawia nowe wymagania przed infrastrukturą IT.
Specyfika danych korporacyjnych: nie tylko ilość, ale i struktura oraz wartość
Dane generowane i przetwarzane przez przedsiębiorstwa mają swoją specyfikę. Nie chodzi tu tylko o rosnącą ilość, ale także o zmieniającą się strukturę i zróżnicowaną wartość tych informacji. Tradycyjnie dominujące ustrukturyzowane bazy danych (np. systemy ERP, CRM) stanowią obecnie tylko część zasobów informacyjnych firm. Coraz większy udział mają dane nieustrukturyzowane, takie jak dokumenty tekstowe, wiadomości e-mail, obrazy, pliki wideo, logi systemowe, dane z mediów społecznościowych czy dane telemetryczne z sensorów. Ten typ danych stanowi większość nowo generowanych informacji i wymaga odmiennych podejść zarówno do ich przechowywania (np. z wykorzystaniem skalowalnych systemów Object Storage), jak i do strategii ich backupu.
Kluczowe jest również zrozumienie, że nie wszystkie dane mają jednakową wartość dla organizacji. Od krytycznych danych transakcyjnych, których utrata mogłaby zagrozić istnieniu firmy, przez dane operacyjne niezbędne do codziennej działalności, po dane archiwalne o niskiej częstotliwości dostępu, ale wymagające długoterminowego przechowywania ze względów regulacyjnych lub historycznych. Efektywne zarządzanie kosztami backupu i storage wymaga zatem wdrożenia mechanizmów tieringu danych, czyli klasyfikacji informacji pod względem ich wartości i cyklu życia, a następnie dopasowania strategii ochrony i przechowywania do poszczególnych kategorii.
Polski krajobraz danych: Jak radzą sobie polskie przedsiębiorstwa?
Polski rynek technologii informacyjno-komunikacyjnych (ICT) rozwija się dynamicznie, co bezpośrednio przekłada się na wzrost ilości danych generowanych i zarządzanych przez krajowe przedsiębiorstwa. W 2022 roku całkowita wartość rynku ICT w Polsce wyniosła 24,5 miliarda USD, co oznaczało wzrost o 11,4% w ujęciu dolarowym w stosunku do roku poprzedniego. Sam rynek IT osiągnął wartość 18 miliardów USD, notując wzrost o 14,7%.
Szczególnie dynamiczny rozwój obserwuje się w segmentach związanych bezpośrednio z zarządzaniem danymi. Rynek Data Management w Polsce notuje dwucyfrowe wzrosty, a co istotne, wydatki na rozwiązania chmurowe w tym obszarze już w 2022 roku przewyższyły sprzedaż tradycyjnych licencji on-premise. Potwierdza to globalny trend migracji do chmury. Rynek usług cloud computing w Polsce w 2022 roku był wart 1,3 miliarda USD, co oznaczało imponujący wzrost o 30% w porównaniu do 2021 roku. Prognozy IDC wskazują na dalszy średnioroczny wzrost tego segmentu o około 22,7% aż do 2027 roku, co jest zbliżone do dynamiki obserwowanej na poziomie europejskim.
Dodatkowym czynnikiem generującym zapotrzebowanie na rozwiązania IT, w tym backup i storage, jest rosnąca liczba nowych przedsiębiorstw w Polsce, szczególnie w sektorze usług. Polskie firmy coraz częściej dostrzegają korzyści płynące z cyfryzacji i inwestują w nowoczesne technologie. Według danych z raportu „Cyfrowy Menedżer 2025” , aż 48% dostawców systemów IT wskazało chmurę jako najczęściej wybierane rozwiązanie przez ich klientów w 2024 roku. Niemniej jednak, rozwiązania instalowane lokalnie (on-premise) wciąż cieszą się popularnością (36% wskazań), podobnie jak modele hybrydowe, łączące oba podejścia (16%).
Globalny wzrost wolumenu danych jest zjawiskiem bezprecedensowym, jednak regionalne różnice w poziomie adopcji nowoczesnych technologii oraz dostępności zaawansowanej infrastruktury (czego przykładem może być koncentracja największych centrów danych w Stanach Zjednoczonych w porównaniu do Europy czy Polski ) mogą istotnie wpływać na lokalne strategie i koszty związane z backupem i przechowywaniem danych. Polska, mimo dynamicznego rozwoju sektora IT i rosnącej adopcji chmury , wciąż znajduje się na innym etapie rozwoju niż rynki bardziej dojrzałe. Oznacza to, że polskie przedsiębiorstwa mogą kierować się innymi priorytetami, dysponować odmiennymi ograniczeniami budżetowymi, a ich strategie backupu i storage muszą być starannie dostosowane do lokalnej specyfiki, uwzględniając takie czynniki jak dostępność konkretnych usług, obowiązujące regulacje prawne (np. RODO i jego interpretacje) oraz ogólny poziom świadomości technologicznej.
Należy również zwrócić uwagę na rosnący nacisk na przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym oraz danych generowanych przez urządzenia IoT. Ten trend wymusza ewolucję nie tylko samych technologii backupu, ale także całej towarzyszącej infrastruktury sieciowej oraz systemów przetwarzania brzegowego (edge computing). Efektywny backup tego typu danych wymaga bowiem nie tylko szybkiej transmisji, ale często także wstępnego przetwarzania informacji blisko źródła ich powstawania. To z kolei generuje nowe, często ukryte lub niebezpośrednio kojarzone z backupem, kategorie kosztów, które muszą być uwzględnione w całościowej analizie TCO. Firmy muszą więc patrzeć na problem ochrony danych szerzej, niż tylko przez pryzmat kosztu samego nośnika czy licencji na oprogramowanie backupowe, uwzględniając cały ekosystem technologiczny niezbędny do efektywnego zabezpieczania i zarządzania tymi nowymi, dynamicznymi typami danych.
Anatomia kosztów backupu i storage: od inwestycji początkowych po TCO
Zrozumienie struktury kosztów związanych z backupem i przechowywaniem danych jest fundamentalne dla efektywnego zarządzania budżetem IT. Koszty te są wielowymiarowe i obejmują zarówno wydatki początkowe, jak i długoterminowe koszty operacyjne.
Aby precyzyjnie analizować koszty, należy najpierw zdefiniować kluczowe pojęcia:
Backup (kopia bezpieczeństwa): Jest to proces tworzenia kopii danych (plików, folderów, baz danych, całych systemów) w celu umożliwienia ich odtworzenia w przypadku utraty lub uszkodzenia oryginału. Istnieje kilka podstawowych rodzajów backupu: – Backup pełny (Full backup): Polega na skopiowaniu wszystkich wybranych danych. Jest to najbardziej kompletna forma backupu, ale jednocześnie najbardziej czasochłonna i generująca największe obciążenie dla systemów oraz zajmująca najwięcej miejsca na nośnikach. – Backup przyrostowy (Incremental backup): Kopiowane są wyłącznie te pliki i dane, które uległy zmianie lub zostały utworzone od czasu wykonania ostatniego backupu (pełnego lub poprzedniego przyrostowego). Pozwala to na znaczne skrócenie czasu backupu i zmniejszenie zajmowanej przestrzeni, ale proces odtwarzania może być bardziej złożony, wymagając odtworzenia ostatniego backupu pełnego oraz wszystkich kolejnych backupów przyrostowych. – Backup różnicowy (Differential backup): Kopiuje wszystkie dane, które zmieniły się od czasu ostatniego pełnego backupu. Każdy kolejny backup różnicowy zawiera wszystkie zmiany od ostatniej pełnej kopii. Proces odtwarzania jest prostszy niż w przypadku backupu przyrostowego (wymaga tylko ostatniego pełnego backupu i ostatniego różnicowego), ale backupy różnicowe zajmują więcej miejsca niż przyrostowe. Kluczową zasadą w strategii backupu jest zasada 3-2-1, która rekomenduje posiadanie co najmniej trzech egzemplarzy danych, przechowywanych na dwóch niezależnych, różnych nośnikach, przy czym jedna z kopii powinna być przechowywana poza główną lokalizacją firmy (off-site). Stosowanie tej zasady znacząco minimalizuje ryzyko całkowitej utraty danych.
Storage (przechowywanie danych): Odnosi się do procesu gromadzenia i przechowywania informacji cyfrowych z wykorzystaniem odpowiednich technologii, które mają zapewnić ich bezpieczeństwo, integralność oraz łatwy dostęp w razie potrzeby. Główne modele przechowywania danych to: – On-premise (lokalnie): Dane przechowywane są na fizycznych serwerach i systemach pamięci masowej znajdujących się bezpośrednio w siedzibie firmy lub w jej własnym centrum danych. Daje to pełną kontrolę nad infrastrukturą i danymi, ale wiąże się z koniecznością samodzielnego zarządzania i ponoszenia kosztów zakupu oraz utrzymania sprzętu. – Cloud storage (przechowywanie w chmurze): Dane przechowywane są na zdalnych serwerach należących do dostawcy usług chmurowych. Model ten oferuje wysoką skalowalność, elastyczność, dostęp do danych z dowolnego miejsca przez internet oraz często niższe koszty początkowe (model subskrypcyjny). – Object Storage (magazyn obiektów): Jest to specyficzny rodzaj storage’u, często wykorzystywany do przechowywania dużych ilości danych nieustrukturyzowanych (takich jak zdjęcia, filmy, logi, dane z sensorów IoT), a także do celów backupu i archiwizacji. Dostęp do danych odbywa się zazwyczaj poprzez API (np. S3).
Główne składniki kosztów – co składa się na rachunek?
Koszty związane z backupem i storage można podzielić na dwie główne kategorie:
Koszty początkowe (CapEx – Capital Expenditures): Są to jednorazowe wydatki inwestycyjne ponoszone na początku wdrożenia systemu. – Sprzęt: Zakup serwerów dedykowanych pod backup, macierzy dyskowych (SAN, NAS), specjalistycznych urządzeń do backupu (tzw. backup appliances), bibliotek taśmowych, a także niezbędnej infrastruktury sieciowej (przełączniki, routery). – Oprogramowanie: Koszty licencji na systemy do tworzenia kopii zapasowych, oprogramowanie do zarządzania storage’em, systemy operacyjne dla serwerów backupu, licencje na bazy danych (jeśli są backupowane i wymagają specjalnych agentów). – Wdrożenie i konfiguracja: Koszty usług specjalistów IT odpowiedzialnych za instalację, konfigurację systemu backupu i storage, integrację z istniejącą infrastrukturą oraz ewentualną migrację danych z poprzednich rozwiązań.
Koszty operacyjne (OpEx – Operational Expenditures): Są to bieżące, powtarzalne wydatki związane z codziennym funkcjonowaniem i utrzymaniem systemu. – Utrzymanie i wsparcie: Opłaty za wsparcie techniczne od dostawców sprzętu i oprogramowania, koszty subskrypcji na aktualizacje, koszty napraw lub wymiany uszkodzonych komponentów sprzętowych. – Personel IT: Wynagrodzenia administratorów systemów odpowiedzialnych za zarządzanie backupem i storage’em, monitorowanie procesów, testowanie odtwarzania danych, a także koszty szkoleń podnoszących ich kwalifikacje. – Energia elektryczna i chłodzenie: Istotny składnik kosztów, szczególnie w przypadku rozbudowanych infrastruktur on-premise, które wymagają stałego zasilania i utrzymania odpowiednich warunków środowiskowych. – Przestrzeń dyskowa/chmurowa: W modelu on-premise są to koszty zakupu dodatkowych dysków w miarę wzrostu zapotrzebowania. W modelu chmurowym są to regularne opłaty abonamentowe za zajmowaną pojemność, często rozliczane w modelu pay-as-you-go (płacisz za to, co zużyjesz). – Transfer danych: Szczególnie istotne w przypadku rozwiązań chmurowych, gdzie dostawcy mogą naliczać opłaty za ruch sieciowy przychodzący (ingress) i wychodzący (egress) z ich platformy. Koszty te mogą być znaczące przy przesyłaniu dużych wolumenów danych lub częstym odtwarzaniu danych z chmury. – Koszty odtworzenia danych (recovery): Niektóre usługi, zwłaszcza archiwalne w chmurze, mogą wiązać się z dodatkowymi opłatami za szybkie przywrócenie danych lub za transfer dużych ilości danych podczas procesu odtwarzania.
Całkowity Koszt Posiadania (TCO) – kompleksowe spojrzenie na wydatki
Aby uzyskać pełny obraz wydatków związanych z systemem backupu i storage, niezbędna jest analiza Całkowitego Kosztu Posiadania (Total Cost of Ownership – TCO). TCO to nie tylko cena zakupu sprzętu czy oprogramowania, ale suma wszystkich kosztów poniesionych przez cały cykl życia danego rozwiązania – od momentu jego nabycia, poprzez wdrożenie, codzienne użytkowanie i utrzymanie, aż po ewentualne wycofanie z eksploatacji. Analiza TCO jest kluczowa przy podejmowaniu strategicznych decyzji, zwłaszcza przy porównywaniu różnych modeli wdrożeniowych, takich jak on-premise, chmura czy rozwiązania hybrydowe. Często okazuje się, że rozwiązanie o niższych kosztach początkowych (np. niektóre usługi chmurowe) może w dłuższej perspektywie generować wyższe koszty operacyjne, podczas gdy inwestycja w infrastrukturę on-premise, choć droższa na starcie, może przynieść oszczędności w kolejnych latach. Na rynku dostępne są narzędzia do kalkulacji TCO, oferowane m.in. przez dostawców takich jak Scale Computing , Druva czy w ramach platformy Azure Migrate. Należy jednak pamiętać, że kalkulatory te często opierają się na pewnych uśrednionych benchmarkach branżowych i zawsze warto krytycznie podejść do wyników, uwzględniając specyfikę własnej organizacji, rzeczywiste ceny rynkowe oraz indywidualne potrzeby.
Porównanie modeli: On-premise vs. Cloud vs. Hybryda
Wybór odpowiedniego modelu wdrożenia systemu backupu i storage ma fundamentalne znaczenie dla kosztów, bezpieczeństwa i elastyczności.
On-premise: Charakteryzuje się zazwyczaj wyższymi kosztami początkowymi (CapEx) związanymi z zakupem sprzętu i oprogramowania. Potencjalnie może oferować niższe koszty operacyjne (OpEx) w długim okresie, pod warunkiem efektywnego zarządzania. Zapewnia pełną kontrolę nad danymi i infrastrukturą, co jest kluczowe dla niektórych organizacji z uwagi na regulacje lub polityki bezpieczeństwa. Wymaga jednak posiadania dedykowanego personelu IT, odpowiedniej przestrzeni oraz ponoszenia kosztów utrzymania i modernizacji infrastruktury.
Cloud: Model chmurowy kusi niskimi kosztami początkowymi i elastycznym modelem subskrypcyjnym (pay-as-you-go), gdzie płaci się za faktycznie wykorzystane zasoby. Oferuje wysoką skalowalność, umożliwiając szybkie dostosowanie pojemności do rosnących potrzeb, oraz odciąża firmę od konieczności zarządzania fizyczną infrastrukturą. Jednak koszty mogą dynamicznie rosnąć wraz ze wzrostem ilości przechowywanych danych i intensywnością ich transferu. Potencjalne wyzwania to także kwestie bezpieczeństwa danych powierzanych stronie trzeciej, ryzyko uzależnienia od jednego dostawcy (vendor lock-in) oraz konieczność zapewnienia zgodności z lokalnymi i międzynarodowymi regulacjami dotyczącymi przechowywania i przetwarzania danych.
Hybryda: Rozwiązania hybrydowe starają się łączyć zalety obu powyższych modeli. Pozwalają na optymalizację kosztów i wydajności poprzez strategiczne umieszczanie różnych typów danych i obciążeń w najbardziej odpowiednich środowiskach (np. krytyczne dane on-premise, mniej wrażliwe dane lub archiwa w chmurze). Model ten oferuje dużą elastyczność, ale jednocześnie może wprowadzać większą złożoność w zarządzaniu całością środowiska IT, wymagając integracji różnych systemów i narzędzi.
Wybór odpowiedniego modelu backupu – czy to on-premise, chmura, czy rozwiązanie hybrydowe – to decyzja wykraczająca daleko poza czysto techniczną czy kosztową analizę. Staje się ona coraz częściej elementem strategicznym, ściśle powiązanym z modelem biznesowym firmy, jej apetytem na ryzyko, specyficznymi wymaganiami regulacyjnymi oraz długoterminowymi planami rozwoju. Przykładowo, dynamicznie rozwijające się startupy, dla których kluczowa jest szybkość działania i elastyczność, mogą naturalnie skłaniać się ku rozwiązaniom chmurowym, oferującym skalowalność na żądanie i minimalne inwestycje początkowe. Z kolei instytucje finansowe, szpitale czy inne podmioty przetwarzające dane szczególnie wrażliwe, mogą kłaść znacznie większy nacisk na pełną kontrolę nad danymi i infrastrukturą, preferując model on-premise lub rozwiązania oparte na chmurze prywatnej, nawet jeśli wiąże się to z wyższymi kosztami początkowymi. Różne modele backupu charakteryzują się odmiennymi profilami kosztowymi i operacyjnymi , a firmy posiadają unikalne potrzeby biznesowe i regulacyjne. Dlatego „optymalny” model jest silnie skorelowany ze strategią i specyfiką danej organizacji, co wykracza poza prostą kalkulację kosztu za gigabajt.
Wzrost danych vs. budżety
Zależność między lawinowym przyrostem danych a wydatkami na ich ochronę i przechowywanie jest złożona, lecz fundamentalna dla stabilności finansowej i operacyjnej przedsiębiorstw. Zrozumienie tej korelacji, a także potencjalnych konsekwencji zaniedbań, jest kluczowe dla menedżerów IT i decydentów biznesowych.
Bezpośredni wpływ wolumenu danych na wydatki na backup i storage
Najbardziej oczywistą korelacją jest fakt, że im więcej danych generuje i przechowuje firma, tym większe są jej potrzeby w zakresie pojemności systemów storage oraz częstotliwości lub zasobożerności procesów backupu. Bezpośrednio przekłada się to na wzrost kosztów związanych z zakupem lub subskrypcją licencji na oprogramowanie (które często są uzależnione od chronionej pojemności lub liczby maszyn), rozbudową infrastruktury sprzętowej (dyski, macierze, serwery), wynajmem przestrzeni w chmurze oraz transferem danych. Badanie przeprowadzone przez 451 Alliance (obecnie część S&P Global Market Intelligence) wykazało, że całkowita ilość danych zarządzanych przez ankietowane przedsiębiorstwa wzrosła średnio o ponad 20% w ciągu jednego roku, z prognozami jeszcze szybszego wzrostu w kolejnych okresach. Taka dynamika nieuchronnie wywiera silną presję na budżety IT przeznaczone na backup i storage.
Prognozy globalnych i polskich wydatków na IT, ze szczególnym uwzględnieniem ochrony danych
Globalne prognozy wydatków na IT potwierdzają rosnące znaczenie inwestycji w infrastrukturę i oprogramowanie do zarządzania danymi oraz ich ochrony:
Gartner przewiduje, że światowe wydatki na usługi IT osiągną wartość 5,61 biliona dolarów w 2025 roku, co oznacza wzrost o 9,8% w porównaniu z rokiem 2024. Szczególnie dynamicznie mają rosnąć wydatki na systemy dla centrów danych – o 23,2% do kwoty 405 miliardów USD w 2025 roku, co jest w dużej mierze napędzane inwestycjami w infrastrukturę pod potrzeby sztucznej inteligencji. Raport Veeam, cytujący dane Gartnera, wskazuje, że budżety na ochronę danych miały wzrosnąć o 6,6% w 2024 roku. Jednocześnie, globalne wydatki na cyberbezpieczeństwo w 2025 roku mają sięgnąć 212 miliardów USD, co oznacza wzrost o 15,1% rok do roku.
Forrester Research prognozuje, że globalne wydatki na IT wzrosną o 5,6% w 2025 roku, osiągając poziom 4,9 biliona USD. Co istotne, oprogramowanie i usługi IT mają stanowić aż 66% tych wydatków, co podkreśla przesunięcie w kierunku rozwiązań software’owych i usługowych, w tym tych związanych z backupem i storage.
IDC (Polska): Analizy dotyczące polskiego rynku również wskazują na dynamiczny rozwój. W 2022 roku wartość rynku IT w Polsce wyniosła 18 miliardów USD (wzrost o 14,7%). Choć prognozy na 2023 rok przewidywały niewielki, przejściowy spadek całego rynku IT o około 3% (głównie z powodu korekty na rynku sprzętu po wcześniejszych wzrostach), to segment oprogramowania miał zanotować wzrost o 10%, a usługi IT o 5,4%. Szczególnie obiecująco wygląda rynek Data Management, który w Polsce notuje dwucyfrowe wzrosty.
Prognozy rynkowe dla specyficznych segmentów ochrony danych są również optymistyczne. Rynek oprogramowania do backupu i odzyskiwania danych ma globalnie wzrosnąć z 14,95 miliarda USD w 2024 roku do 16,66 miliarda USD w 2025 roku (co oznacza średnioroczny wskaźnik wzrostu CAGR na poziomie 11,5%), a do 2029 roku jego wartość ma osiągnąć 29,31 miliarda USD (CAGR 15,2%). Podobnie, rynek systemów enterprise storage ma wzrosnąć ze 146,36 miliarda USD w 2024 roku do 159,11 miliarda USD w 2025 roku (CAGR 8,7%), a do 2029 roku jego wartość ma wynieść 219,29 miliarda USD (CAGR 8,4%). Inny raport, przygotowany przez Market Research Future, prognozuje jeszcze bardziej dynamiczny wzrost rynku Enterprise Data Storage – z 318,24 miliarda USD w 2025 roku do 974,59 miliarda USD w 2034 roku (CAGR 13,24%).
Czy budżety IT nadążają za przyrostem danych? Wyzwanie dla CIOs
Pomimo rosnących inwestycji, kluczowym wyzwaniem dla dyrektorów IT (CIOs) i menedżerów finansowych jest fakt, że wolumen generowanych danych często rośnie szybciej niż dostępne budżety na ich przechowywanie i ochronę. Wspomniane wcześniej badanie 451 Research alarmowało, że budżety na storage on-premise, choć rosnące (średnio o 11% w momencie publikacji badania w 2019 r.), nie nadążają za znacznie szybszym przyrostem danych. Prowadzi to do sytuacji, w której organizacje „nie będą w stanie wykupić się z problemu” jedynie poprzez zwiększanie pojemności. Co więcej, analiza wykazała, że znaczna część wzrostu budżetów na storage jest przeznaczana na utrzymanie istniejącej infrastruktury („keeping the lights on”) lub jej cykliczne odświeżenie, a jedynie mniejsza część (27% według badania) wspiera nowe projekty i innowacje biznesowe. To poważny sygnał ostrzegawczy, wskazujący na ryzyko niedoinwestowania w strategiczne zdolności zarządzania danymi.
Ukryte koszty zaniedbań: cena utraty danych, przestojów, kar RODO
Niedostateczne inwestycje w backup i storage, lub wybór nieefektywnych rozwiązań, niosą ze sobą ryzyko poniesienia znacznie wyższych, często ukrytych kosztów. Są to przede wszystkim koszty związane z utratą danych, przestojami w działalności oraz potencjalnymi karami za nieprzestrzeganie regulacji.
Koszt utraty danych i przestojów: – Według corocznego raportu IBM „Cost of a Data Breach”, średni globalny koszt pojedynczego naruszenia danych w 2024 roku wyniósł 4,88 miliona USD, co stanowi wzrost o 10% w stosunku do roku poprzedniego i jest najwyższą odnotowaną wartością w historii badania. Dla małych i średnich przedsiębiorstw (zatrudniających poniżej 500 pracowników) średni koszt naruszenia danych jest również dotkliwy i wynosi około 3,3 miliona USD. – Badania wskazują, że firmy doświadczają średnio aż 86 przestojów systemów IT rocznie, a 100% ankietowanych organizacji (w badaniu z 2025 roku cytowanym przez Invenio IT) odnotowało straty finansowe z powodu tych przestojów. – Skala tych strat jest alarmująca: dla ponad 90% średnich i dużych przedsiębiorstw koszt jednej godziny przestoju przekracza 300 000 USD, a dla 41% firm może on sięgać od 1 do nawet 5 milionów USD. – Konsekwencje przestojów to nie tylko bezpośrednie straty finansowe wynikające z niemożności prowadzenia działalności, ale także utrata produktywności pracowników, zwiększony stres zespołów IT odpowiedzialnych za przywrócenie systemów, a w najgorszych przypadkach – trwała i nieodwracalna utrata kluczowych danych. – Niepokojące są również statystyki dotyczące skuteczności samych procesów backupu. Badanie Veeam z 2021 roku (cytowane w ) wykazało, że ponad połowa wykonywanych kopii zapasowych kończy się niepowodzeniem. Z kolei badanie Arcserve (również cytowane w ) ujawniło, że aż 76% organizacji doświadczyło krytycznej utraty danych, z czego w 45% przypadków dane te zostały utracone na zawsze.
Kary RODO (GDPR): – Ogólne Rozporządzenie o Ochronie Danych (RODO), obowiązujące w Unii Europejskiej, nakłada na administratorów danych szereg obowiązków związanych z odpowiednim zabezpieczaniem danych osobowych, w tym poprzez wdrożenie skutecznych procedur backupu i odtwarzania. Niewywiązanie się z tych obowiązków może prowadzić do nałożenia przez organy nadzorcze bardzo wysokich kar finansowych, sięgających nawet 4% globalnego rocznego obrotu przedsiębiorstwa lub 20 milionów EUR (w zależności od tego, która kwota jest wyższa). – Choć najwyższe dotychczas nałożone kary (np. na Meta – 1,2 miliarda EUR, czy Amazon – 746 milionów EUR ) nie zawsze były bezpośrednio związane z brakami w systemach backupu, to doskonale ilustrują one skalę ryzyka finansowego i rygorystyczne podejście organów nadzorczych do kwestii ochrony danych. – W kontekście backupu, kluczowe aspekty RODO, na które firmy muszą zwrócić szczególną uwagę, to m.in. realizacja „prawa do bycia zapomnianym” (co implikuje konieczność skutecznego usuwania danych osobowych również z kopii zapasowych), zapewnienie odpowiedniego poziomu szyfrowania danych w backupie, wdrożenie mechanizmów kontroli dostępu do kopii zapasowych oraz, w niektórych przypadkach, kwestia lokalizacji przechowywania backupów (preferowane jest terytorium UE).
Uświadomienie sobie realnych, finansowych konsekwencji zaniedbań w obszarze ochrony danych jest kluczowe. Tabela ta stanowi mocny argument za tym, że koszt prewencji, czyli inwestycji w solidne rozwiązania backupu i storage, jest zazwyczaj znacznie niższy niż koszt reakcji na incydent i usuwania jego skutków. Decydenci biznesowi często kierują się analizą kosztów i korzyści, a przedstawienie konkretnych, wysokich kosztów potencjalnych strat jest bardziej przekonujące niż ogólne stwierdzenia o „ważności backupu”. Dane pochodzące z renomowanych źródeł, takich jak IBM czy ITIC, dodają tym argumentom wiarygodności i pozwalają szybko zrozumieć skalę ryzyka finansowego, co powinno motywować do proaktywnych działań i uzasadniać wydatki na odpowiednie zabezpieczenia.
Obserwuje się rosnącą dysproporcję między szybkością generowania nowych danych a zdolnością wielu organizacji do ich efektywnego zabezpieczania i zarządzania w ramach często ograniczonych budżetów. Ta sytuacja prowadzi do powstawania swoistego „długu technologicznego” w obszarze ochrony danych. Firmy, odkładając niezbędne inwestycje w modernizację systemów backupu i storage lub wybierając rozwiązania nieadekwatne do skali wyzwań, kumulują ryzyko. Działanie z przestarzałymi lub niewystarczającymi systemami ochrony zwiększa prawdopodobieństwo wystąpienia katastrofalnej utraty danych lub paraliżu operacyjnego w przyszłości. Im dłużej utrzymuje się ten stan, tym większe stają się potencjalne skutki poważnego incydentu, zwłaszcza w obliczu rosnącej liczby i zaawansowania cyberzagrożeń.
Należy również podkreślić, że korelacja między wzrostem wolumenu danych a wydatkami na backup i storage nie jest prostą funkcją liniową. Staje się ona coraz bardziej złożona i wielowymiarowa. Oprócz samego wolumenu, na koszty wpływają takie czynniki jak rosnąca wartość biznesowa danych, coraz bardziej rygorystyczne wymogi regulacyjne (np. RODO), ewoluujące i coraz bardziej wyrafinowane zagrożenia cybernetyczne (szczególnie ransomware) oraz rosnące oczekiwania biznesu dotyczące szybkości odtwarzania danych po awarii (krótkie czasy RTO – Recovery Time Objective i RPO – Recovery Point Objective). Wszystkie te elementy sprawiają, że firmy muszą inwestować nie tylko w więcej przestrzeni dyskowej, ale przede wszystkim w inteligentniejsze, bardziej zautomatyzowane, bezpieczniejsze i wydajniejsze rozwiązania backupowe. Może to prowadzić do skokowego wzrostu wydatków, który jest podyktowany nie tyle samym przyrostem ilości danych, ile raczej ich rosnącą jakością, krytycznością oraz zmieniającym się kontekstem biznesowym i krajobrazem zagrożeń.
Gdy sztuczna inteligencja z powodzeniem replikuje ludzkie głosy i twarze, samo „logowanie się” przestaje być gwarancją bezpieczeństwa. Tradycyjna weryfikacja tożsamości – hasła, PIN-y, a nawet dwuskładnikowe uwierzytelnienie oparte na SMS-ach – nie nadążają już za skalą i wyrafinowaniem oszustw cyfrowych. Krajobraz cyfrowy uległ głębokiemu przekształceniu, a zaufanie, będące dotąd fundamentem interakcji online, staje się towarem deficytowym.
Od manipulacji technicznej do psychologicznej
AI generuje dziś deepfake’i, które z łatwością przechodzą testy autentyczności – nie tylko w mediach społecznościowych, ale także w komunikacji korporacyjnej. Incydenty, w których dochodzi do oszustw na szeroką skalę ze względu na użycie deepfake są niestety coraz częstsze i bardzo dotkliwe. Tego rodzaju ataki nie są już scenariuszami z filmów science fiction – to realne ryzyka, z którymi mierzą się instytucje finansowe, operatorzy telekomunikacyjni i administracje publiczne.
Ale to nie tylko technologia napędza falę zagrożeń. Równie skuteczne – a czasem wręcz bardziej – są działania bazujące na inżynierii społecznej. ENISA już w 2023 r. alarmowała, że 75% ataków na europejskie MŚP wykorzystuje elementy manipulacji psychologicznej. Strach, presja czasu czy fałszywy autorytet – to wciąż skuteczniejsze narzędzia od najnowszych exploitów.
Biometria: remedium czy fałszywe poczucie bezpieczeństwa?
Technologie biometryczne coraz częściej pojawiają się w strategiach zabezpieczania tożsamości – od bankowości mobilnej po e-administrację. Rozpoznawanie twarzy, głosu czy linii papilarnych oferuje wyraźnie wyższy próg trudności dla cyberprzestępców niż tradycyjne metody. Ale skuteczność tych systemów nie jest absolutna – ich bezpieczeństwo opiera się na kompleksowych architekturach, które uwzględniają m.in. wykrywanie sygnałów spoofingu, ochronę danych biometrycznych oraz zgodność z regulacjami.
Tożsamość cyfrowa nie może być zredukowana do jednego wskaźnika fizycznego. Bez zintegrowanego podejścia – łączącego technologię, procesy i kulturę organizacyjną – biometryka może dawać złudne poczucie kontroli.
Edukacja i świadomość: najtańsze, a niedoceniane narzędzie
W czasach, gdy AI zyskuje coraz większe znaczenie, a każda twarz i głos mogą zostać sfałszowane, podstawowe kompetencje cyfrowe stają się nie tylko atutem, ale warunkiem przetrwania w środowisku online. Firmy, które nie inwestują w regularne szkolenia i kampanie uświadamiające, skazują swoich pracowników na bycie najsłabszym ogniwem systemu bezpieczeństwa.
W tym kontekście warto odnotować rosnące znaczenie tzw. „cyberhigieny” – prostych, ale skutecznych praktyk, jak tworzenie silnych haseł, aktywacja MFA czy rozważne korzystanie z mediów społecznościowych. Z punktu widzenia kosztów i efektywności to często najlepszy zwrot z inwestycji w całym ekosystemie bezpieczeństwa IT.
Regulacje: cyfrowy portfel zaufania
Transformacja cyfrowa administracji publicznej oraz sektora finansowego coraz wyraźniej opiera się na koncepcji cyfrowej tożsamości. Europejska inicjatywa eID, zakładająca jednolity standard portfela cyfrowego, to próba odpowiedzi na potrzebę ustandaryzowanej i bezpiecznej identyfikacji w świecie online. Ale kluczowym wyzwaniem pozostaje akceptowalność użytkowników – zbyt skomplikowane lub inwazyjne systemy zwyczajnie nie zyskają popularności.
Dobrze zaprojektowana regulacja powinna nie tylko tworzyć ramy bezpieczeństwa, ale również ułatwiać dostęp i zwiększać zaufanie do usług cyfrowych. W przeciwnym razie użytkownicy wybiorą prostsze, ale mniej bezpieczne rozwiązania.
Przyszłość cyfrowych relacji zależy od zaufania
Zaufanie w środowisku cyfrowym staje się nową walutą – rzadką, podatną na inflację i coraz trudniejszą do zweryfikowania. Firmy, które chcą zachować konkurencyjność w gospodarce opartej na danych, muszą zainwestować w mechanizmy weryfikacji nie tylko użytkowników, ale również samych interakcji.
Autentyczność – w kontekście tożsamości, intencji i danych – staje się strategicznym zasobem, którego utrata może kosztować więcej niż jakikolwiek cyberatak. Dlatego kluczowa będzie synergia: zaawansowane technologie, świadomi użytkownicy i elastyczne regulacje muszą razem tworzyć ekosystem, w którym tożsamość cyfrowa jest nie tylko bezpieczna, ale również godna zaufania.
Startup Elona Muskaa, xAI, zbliża się do podpisania jednej z najważniejszych dla siebie umów – rocznego partnerstwa z Telegramem wartego 300 milionów dolarów. Jeżeli transakcja dojdzie do skutku, chatbot Grok trafi bezpośrednio do aplikacji, z której korzysta ponad miliard użytkowników na świecie. Dla xAI to nie tylko ogromna ekspozycja – to także potencjalne źródło danych treningowych w czasie, gdy ich pozyskiwanie staje się coraz trudniejsze.
Zgodnie z ogłoszeniem Telegramu, umowa przewiduje podział przychodów z subskrypcji: połowa trafi do platformy, druga połowa zostanie w xAI. 300 milionów dolarów – wypłacone w gotówce i akcjach – ma być formą zaliczki, ale szczegóły formalne nadal pozostają w toku. Elon Musk studzi entuzjazm, twierdząc, że umowa nie została jeszcze podpisana, choć intencje są jasne.
W tle tej współpracy kryje się znacznie więcej niż tylko ekspansja Groka. Telegram, który do tej pory skutecznie balansował pomiędzy otwartością a prywatnością, ma być według zapowiedzi jedynie medium – xAI ma mieć dostęp wyłącznie do danych, które użytkownicy jawnie udostępnią w interakcji z chatbotem. Nie zmienia to jednak faktu, że dla firmy Muska to szansa na budowę przewagi w kluczowym obszarze: danych do trenowania AI.
Wyczerpanie zasobów open source oraz wzrost presji regulacyjnej wokół wykorzystania publicznych treści (np. przez Meta) sprawia, że dostęp do legalnych, świeżych i kontekstowych danych staje się jedną z najcenniejszych walut w wyścigu AI. Integracja z Telegramem może dać xAI nie tylko zasięg, ale też miliardy realnych, konwersacyjnych interakcji – znacznie bardziej wartościowych niż anonimowe wpisy z otwartych repozytoriów.
Z punktu widzenia Telegramu, to okazja do monetyzacji bez konieczności zmieniania modelu biznesowego czy łamania prywatności użytkowników. A dla xAI – kolejny krok w kierunku uniezależnienia się od zasobów X i budowy własnego ekosystemu danych i użytkowników.
Jeśli transakcja dojdzie do skutku, może stać się wzorem dla innych partnerstw na linii AI–komunikatory. Grok w Telegramie to nie tylko funkcja – to ruch strategiczny, który może zdefiniować sposób, w jaki modele językowe będą rozwijane i udostępniane w najbliższych latach.
HP, jeden z globalnych liderów rynku PC, obniżył prognozę rocznego zysku, sygnalizując rosnące trudności w segmencie, który jeszcze niedawno uchodził za beneficjenta pandemicznej transformacji cyfrowej. Powodem są m.in. presja inflacyjna, niepewność wokół ceł oraz wciąż niestabilne otoczenie gospodarcze – czynniki, które coraz wyraźniej studzą oczekiwania branży.
Nowa prognoza zysku HP na rok fiskalny 2025 (3,00–3,30 USD na akcję) jest zauważalnie niższa od poprzednich oczekiwań (3,45–3,75 USD) i konsensusu analityków (3,49 USD). Po ogłoszeniu wyników, kurs akcji spółki zanurkował o 14% w handlu posesyjnym – największy spadek od miesięcy.
Na pierwszy rzut oka nie wygląda to na kryzys – w drugim kwartale sprzedaż komputerów HP wzrosła o 7% r/r. Jednak niższy zysk (71 centów na akcję wobec oczekiwanych 80 centów) oraz spadek przychodów w dziale drukarek (-4%) pokazują, że marże pozostają pod presją.
Na te wyniki silnie wpływa czynnik geopolityczny. Cła na import z Chin i związane z nimi koszty zmuszają HP do przyspieszenia relokacji produkcji – do Wietnamu, Meksyku czy USA. Proces ten wymaga inwestycji, które w krótkim okresie obciążają wyniki, choć długofalowo mogą zwiększyć odporność operacyjną firmy.
Z perspektywy całej branży sygnały płynące z HP nie są odosobnione. Dane IDC z maja wskazują, że choć rynek PC nieco odbił się w pierwszej połowie 2025 roku, to dalszy wzrost pozostaje zagrożony m.in. przez wahania kursów walut, słabnący popyt konsumencki i niestabilność regulacyjną.
Z punktu widzenia kanału IT, malejące marże i rosnące koszty w łańcuchu dostaw mogą ograniczać agresywność rabatową producentów, a także wpływać na dostępność konkretnych konfiguracji sprzętowych. Dla integratorów i resellerów oznacza to konieczność większej elastyczności oraz gotowości do szybszych rotacji oferty.
Wnioski? HP nadal pozostaje graczem o silnej pozycji, ale jego wyniki sygnalizują, że entuzjazm wokół odrodzenia rynku PC może być przedwczesny. Dla całej branży to przypomnienie, że transformacja kosztuje – zwłaszcza gdy polityka handlowa komplikuje łańcuchy dostaw szybciej, niż da się je przebudować.
Salesforce wyraźnie przyspiesza. Po miesiącach umiarkowanego tempa wzrostu firma nie tylko podniosła prognozy na rok fiskalny 2026, ale także wróciła na rynek dużych przejęć. W tle: stabilny popyt na rozwiązania chmurowe i narastające oczekiwania wobec monetyzacji AI.
Przychody spółki w I kwartale fiskalnym 2026 wyniosły 9,83 mld dolarów i przewyższyły rynkowe oczekiwania. Prognozy na cały rok też zostały skorygowane w górę — do 41–41,3 mld USD, co oznacza, że Salesforce zakłada wzrost nawet o 8% r/r. To niezły wynik, biorąc pod uwagę, że firma jeszcze niedawno zmagała się z presją inwestorów dotyczącą efektywności operacyjnej i zwrotu z inwestycji w AI.
Największym znakiem zapytania pozostaje Agentforce — platforma AI zintegrowana z ekosystemem Salesforce. Firma chwali się ponad 8000 transakcji od startu i rocznym przychodem przekraczającym 1 mld USD z Data Cloud i AI. Jednak tempo adopcji AI wśród klientów nie przebiło jeszcze oczekiwań inwestorów. W tle słychać pytanie: czy Salesforce buduje kolejny silnik wzrostu, czy tylko nową linię produktową?
Odpowiedzią może być przejęcie Informatica za ok. 8 mld dolarów. To pierwszy tak duży ruch od czasu nabycia Slacka w 2020 roku. Przejęcie dostawcy narzędzi do zarządzania danymi to sygnał, że Salesforce próbuje nie tylko zwiększyć wartość dodaną AI, ale też odzyskać tempo wzrostu, którego nie gwarantuje już sam rozwój organiczny.
Wbrew pozorom nie chodzi więc tylko o AI, ale o kompletność oferty — możliwość przechowywania, przetwarzania i analizowania danych w jednym środowisku. W dobie integracji AI z procesami biznesowymi, takie podejście może okazać się decydujące.
Dla rynku to znak, że chmura w połączeniu z AI pozostaje bezpiecznym kierunkiem dla dużych graczy B2B, nawet w warunkach niepewności makroekonomicznej. Dla Salesforce — to próba odzyskania pozycji lidera nie tylko jako dostawcy CRM, ale też kompleksowej platformy do przetwarzania danych i automatyzacji decyzji.
Wnioski? AI może być motorem wzrostu, ale tylko w parze z silną infrastrukturą danych. Salesforce właśnie postawił na oba konie.
Chiński startup DeepSeek po cichu opublikował aktualizację swojego modelu wnioskowania R1, oznaczoną jako R1-0528, na platformie Hugging Face. Choć firma nie wydała jeszcze oficjalnego komunikatu ani nie podała szczegółowych danych technicznych, nowa wersja modelu została natychmiast zauważona – i to nie bez powodu.
W najnowszym zestawieniu LiveCodeBench, które ocenia modele AI pod kątem jakości generowanego kodu, DeepSeek R1-0528 uplasował się tuż za modelami o4 mini i o3 firmy OpenAI, a przed Grok 3 mini od xAI Elona Muska i Qwen 3 od Alibaby. To mocny sygnał, że chiński startup nie tylko dogania amerykańskich liderów, ale może realnie z nimi konkurować.
Dotychczasowy sukces DeepSeek polegał na czymś więcej niż tylko jakości modeli – startup pokazał, że zaawansowane AI da się tworzyć taniej i szybciej, bez infrastruktury na miarę Google’a czy OpenAI. Wprowadzenie modelu R1 w styczniu tego roku wywołało zauważalne poruszenie na rynkach technologicznych, a niektóre giełdowe spółki AI spoza Chin zaliczyły spadki. Model ten zakwestionował dotychczasowy dogmat: że skuteczne AI wymaga nieograniczonej mocy obliczeniowej i miliardowych inwestycji.
Od tamtej pory chińskie firmy, jak Tencent i Alibaba, odpowiedziały własnymi modelami, co sygnalizuje intensyfikację lokalnego wyścigu zbrojeń AI. Z kolei globalni gracze – OpenAI i Google – reagują obniżkami cen i wprowadzeniem lżejszych modeli, co również wskazuje na rosnącą presję ze strony mniejszych, bardziej zwinnych konkurentów.
Wszystko to rozgrywa się w cieniu oczekiwań na premierę R2 – kolejnej generacji modelu DeepSeek, której debiut według wcześniejszych przecieków miał nastąpić w maju. Opóźnienie może sugerować, że firma mierzy wyżej i celuje nie tylko w dogonienie liderów, ale w ich wyprzedzenie.
Wnioski? DeepSeek staje się symbolem nowej ery w AI – bardziej zdecentralizowanej, mniej kapitałochłonnej, a przez to groźniejszej dla dotychczasowych hegemonów. Jeśli R2 okaże się przełomem, układ sił w branży może ulec trwałej zmianie.
Najnowsze wyniki finansowe Nvidii unaoczniły złożoną dynamikę, w jakiej obecnie funkcjonuje lider rynku układów AI. Z jednej strony firma przebiła oczekiwania Wall Street, z drugiej – zapowiedziała niższe prognozy na kolejny kwartał z powodu zaostrzonych regulacji eksportowych wobec Chin. Ta sprzeczność pokazuje, że Nvidia wchodzi w nową fazę rozwoju – mniej spektakularną i bardziej zależną od globalnej polityki niż dotąd.
W pierwszym kwartale roku fiskalnego 2025 Nvidia wygenerowała 39,1 mld dolarów przychodów z centrów danych, minimalnie poniżej oczekiwań (39,3 mld USD). Jednak najważniejszym punktem komunikacji był wpływ amerykańskich ograniczeń eksportowych na sprzedaż chipów H20 – firma oszacowała stratę przychodów na 2,5 mld USD w pierwszym kwartale i prognozuje 8 mld USD straty w drugim. W rezultacie spodziewane przychody na Q2 wyniosą 45 mld USD, co jest poniżej konsensusu analityków (45,9 mld USD).
Rynki zareagowały łagodnie – akcje Nvidii wzrosły o 5% po sesji – ponieważ inwestorzy spodziewali się gorszego scenariusza. Pomogły też zapowiedzi nowych umów, m.in. na Bliskim Wschodzie i w Azji, oraz potwierdzenie wzrostowego trendu zamówień na chipy nowej generacji Blackwell. Mimo to presja na dywersyfikację rynku zbytu staje się kluczowa. Odcięcie od Chin – drugiego co do wielkości rynku AI – oznacza, że Nvidia będzie musiała szybciej komercjalizować swoją technologię w regionach takich jak Zjednoczone Emiraty Arabskie czy Arabia Saudyjska.
W dłuższej perspektywie pojawia się pytanie o odporność modelu biznesowego Nvidii. Jej przewaga opiera się dziś na dominacji w obszarze AI – ale to rynek szybko dojrzewający, o coraz większej koncentracji inwestycji w rękach kilku globalnych graczy (Microsoft, Google, Amazon). Dodatkowo, lokalne inicjatywy rozwoju chipów – zarówno w Chinach, jak i Europie – będą stopniowo zmniejszać zależność od amerykańskich producentów.
Wniosek? Nvidia wciąż jest bezkonkurencyjna technologicznie, ale jej ekspansja w najbliższych kwartałach nie będzie już jedynie funkcją innowacji. Będzie zależeć od zdolności manewrowania w świecie zdominowanym przez geopolitykę, protekcjonizm i coraz bardziej selektywne inwestycje infrastruktu
W branży motoryzacyjnej, w której każda minuta przestoju to miliony euro strat, Audi systematycznie przesuwa granice wykorzystania sztucznej inteligencji. Firma wdrożyła już ponad 100 aplikacji AI – od kontroli jakości po analizę ofert przetargowych – w ramach długofalowej strategii 360factory. Celem jest stworzenie w pełni zintegrowanej, elastycznej i samouczącej się produkcji, która optymalizuje procesy w czasie rzeczywistym.
Na pierwszy rzut oka brzmi to jak kolejna korporacyjna opowieść o cyfrowej transformacji. Ale Audi idzie dalej niż większość – traktując dane jako strategiczny surowiec i budując wokół AI nie tylko technologie, ale i całe zaplecze organizacyjne. W halach produkcyjnych firmy powstaje obecnie pięć gigabajtów danych dziennie, a dostęp do setek petabajtów danych stanowi fundament dla systemów przewidujących awarie, optymalizujących czas cyklu produkcyjnego i automatyzujących kontrolę jakości.
Szczególnie interesujące są zastosowania generatywnej AI, takie jak „Tender Toucan” – narzędzie wspierające analizę ofert przetargowych, które już teraz przynosi 30-procentowe oszczędności czasu. Co ważne, Audi nie ogranicza AI do działów inżynierskich – stara się przekształcać także procesy biurowe i zakupowe, co może być inspiracją dla innych graczy z sektora przemysłowego.
W obszarze kontroli jakości firma wdraża AI nie tylko do identyfikowania błędów, ale także do ich automatycznego eliminowania – jak w projekcie „Weld Splatter Detection”, który latem 2025 roku ma być sprzężony z robotami usuwającymi rozpryski spawalnicze. To przykład, jak AI może wpływać nie tylko na efektywność, ale i bezpieczeństwo pracowników.
Audi nie działa w próżni – swoje działania wpisuje w szerszy ekosystem, m.in. współpracując z IPAI w Heilbronn i rozwijając sieć ekspertów w ramach inicjatywy AI25. To świadome budowanie przewagi technologicznej, która może zaważyć o pozycji w przyszłościowej motoryzacji – elektrycznej, cyfrowej i coraz bardziej autonomicznej.
Audi pokazuje, że AI w przemyśle to nie tylko trend, ale dźwignia przewagi operacyjnej. Kluczem nie jest liczba wdrożeń, lecz ich spójność, skalowalność i umiejętność przekucia danych w realne decyzje – a na tym polu niemiecki producent wyraźnie zyskuje przewagę.
Latem tego roku Samsung otwiera nowy rozdział w rozwoju swojego oprogramowania mobilnego. Wraz z premierą kolejnej generacji składanych smartfonów zadebiutuje One UI 8 – najnowsza wersja interfejsu Galaxy, która nie tylko wprowadza multimodalną sztuczną inteligencję, ale też zapowiada zupełnie nowe tempo aktualizacji i rozwoju platformy.
W centrum tego wydania stoi agent AI – pierwszy w ekosystemie Galaxy, który działa nie tylko tekstowo, ale rozumie kontekst wizualny i głosowy. To oznacza, że smartfon „wie”, co użytkownik ogląda, słyszy lub robi – i potrafi na tej podstawie zaproponować odpowiednie działania. Samsung nazywa to inteligentną multimodalnością, która z czasem może stać się podstawowym sposobem obsługi urządzenia.
One UI 8 to nie tylko nowa warstwa oprogramowania, ale także dowód na rosnące znaczenie personalizacji i integracji w świecie mobilnym. Interfejs nie tylko adaptuje się do różnych ekranów – od telefonów po tablety i laptopy – ale też kontekstowo sugeruje rozwiązania w oparciu o styl życia użytkownika. Funkcje takie jak Now Bar czy Now Brief zapowiadają kierunek, w którym AI staje się asystentem na co dzień – nieinwazyjnym, ale skutecznym.
Istotne jest także to, że One UI 8 zadebiutuje równolegle z Androidem 16. To rezultat ścisłej współpracy z Google, która – choć niewidoczna dla użytkownika – realnie przyspiesza rozwój funkcji systemowych. To właśnie Samsung, korzystając z własnego doświadczenia z DeX czy interfejsem Quick Share, współtworzy rozwiązania, które trafiają później do całego ekosystemu Androida.
Z punktu widzenia rynku, One UI 8 może stać się dla Samsunga tym, czym dla Apple było wprowadzenie trybu Dynamic Island – nie tylko nowym pomysłem na interakcję, ale też narzędziem do wyróżnienia się w tłumie. Różnica polega na tym, że Galaxy AI ma ambicje stać się platformą – dostępną na wielu urządzeniach, wspieraną przez API, i stale aktualizowaną.
Warto jednak pamiętać, że każda personalizacja oparta na danych rodzi pytania o prywatność. Samsung odpowiada na to wprowadzając nowe ustawienia prywatności i lokalne przetwarzanie danych w ramach Knox Vault – ale to rynek zweryfikuje, czy użytkownicy są gotowi zaufać tej nowej erze mobilnej AI.
Jedno jest pewne – One UI 8 to zapowiedź bardziej responsywnej, zintegrowanej i „współczującej” technologii. A dla Samsunga – szansa, by przekształcić swoje oprogramowanie w kluczową przewagę konkurencyjną.
Zarządzaj swoją prywatnością
Żeby zapewnić najlepsze wrażenia, my oraz nasi partnerzy używamy technologii takich jak pliki cookies do przechowywania i/lub uzyskiwania informacji o urządzeniu. Wyrażenie zgody na te technologie pozwoli nam oraz naszym partnerom na przetwarzanie danych osobowych, takich jak zachowanie podczas przeglądania lub unikalny identyfikator ID w tej witrynie. Brak zgody lub jej wycofanie może niekorzystnie wpłynąć na niektóre funkcje.
Kliknij poniżej, aby wyrazić zgodę na powyższe lub dokonać szczegółowych wyborów. Twoje wybory zostaną zastosowane tylko do tej witryny. Możesz zmienić swoje ustawienia w dowolnym momencie, w tym wycofać swoją zgodę, korzystając z przełączników w polityce plików cookie lub klikając przycisk zarządzaj zgodą u dołu ekranu.
Funkcjonalne
Zawsze aktywne
Przechowywanie lub dostęp do danych technicznych jest ściśle konieczny do uzasadnionego celu umożliwienia korzystania z konkretnej usługi wyraźnie żądanej przez subskrybenta lub użytkownika, lub wyłącznie w celu przeprowadzenia transmisji komunikatu przez sieć łączności elektronicznej.
Preferencje
Przechowywanie lub dostęp techniczny jest niezbędny do uzasadnionego celu przechowywania preferencji, o które nie prosi subskrybent lub użytkownik.
Statystyka
Przechowywanie techniczne lub dostęp, który jest używany wyłącznie do celów statystycznych.Przechowywanie techniczne lub dostęp, który jest używany wyłącznie do anonimowych celów statystycznych. Bez wezwania do sądu, dobrowolnego podporządkowania się dostawcy usług internetowych lub dodatkowych zapisów od strony trzeciej, informacje przechowywane lub pobierane wyłącznie w tym celu zwykle nie mogą być wykorzystywane do identyfikacji użytkownika.
Marketing
Przechowywanie lub dostęp techniczny jest wymagany do tworzenia profili użytkowników w celu wysyłania reklam lub śledzenia użytkownika na stronie internetowej lub na kilku stronach internetowych w podobnych celach marketingowych.
