W czasach, gdy przestrzeń biurowa jest coraz cenniejszym zasobem, a potrzeba elastyczności i cyfrowej wydajności staje się standardem, Sharp odpowiada na te wyzwania wprowadzeniem wielofunkcyjnej drukarki A3 – modelu BP-22C25. To urządzenie wyróżnia się nie tylko rozmiarami – według producenta najmniejszymi w swojej klasie – ale też zestawem funkcji typowych raczej dla sprzętów wyższej klasy.
BP-22C25 to odpowiedź na potrzeby małych i średnich firm, które oczekują od drukarki czegoś więcej niż tylko podstawowych funkcji kopiowania czy druku. 7-calowy ekran dotykowy, wsparcie dla popularnych standardów druku mobilnego oraz zestaw narzędzi zwiększających ergonomię pracy czynią z niej produkt, który może realnie zwiększyć efektywność w środowiskach z ograniczoną przestrzenią – od recepcji po działy administracyjne.
Warto jednak zauważyć, że Sharp konsekwentnie przenosi funkcje ze swoich wyższych modeli do segmentu entry-level, wpisując się tym samym w szerszy trend demokratyzacji technologii biurowej. Urządzenia, które kiedyś wymagały dużych nakładów finansowych i miejsca, dziś stają się bardziej dostępne – zarówno fizycznie, jak i cenowo. BP-22C25 wydaje się dobrze wpisywać w ten kierunek: kompaktowy, intuicyjny i bezpieczny.
Z punktu widzenia IT i compliance istotne są funkcje związane z bezpieczeństwem danych. Wbudowane szyfrowanie, protokoły TLS 1.3 i SMB 3.1.1 oraz możliwość zdalnych aktualizacji sprzętowych to już niemal obowiązkowe elementy dla urządzeń drukujących w sektorze biznesowym. Sharp wyraźnie rozumie, że ochrona danych staje się nie mniej ważna niż jakość wydruku.
Choć rynek urządzeń MFP A3 nie rośnie już dynamicznie, jego ewolucja w kierunku mniejszych, bardziej zintegrowanych rozwiązań jest faktem. BP-22C25 to sprzęt, który może zyskać popularność w sektorze MŚP, zwłaszcza tam, gdzie liczy się kompromis między rozmiarem, funkcjonalnością a niezawodnością. To przykład, jak nawet w dojrzałej kategorii produktowej można wprowadzać sensowne innowacje.
Edge computing coraz częściej pojawia się w strategiach firm jako odpowiedź na potrzeby operacyjne i środowiskowe. Ale czy naprawdę jest „zieloną” alternatywą dla chmury i centrów danych? W praktyce bywa odwrotnie: ekologiczne ambicje wymagają inwestycji, które w krótkim terminie zwiększają złożoność i koszty IT.
Zmiana paradygmatu: od centralizacji do brzegu
Jeszcze dekadę temu model przetwarzania danych w firmach był prosty: dane płynęły do centralnych centrów danych albo do chmury, gdzie były analizowane, przetwarzane i przechowywane. Dziś taki model coraz częściej się nie sprawdza – nie dlatego, że zawodzi technologia, lecz dlatego, że zmienia się fizyczna rzeczywistość działania firm.
Z jednej strony, dane generowane są znacznie bliżej fizycznych procesów – na liniach produkcyjnych, w urządzeniach IoT, przy kasach, w pojazdach flotowych czy systemach wizyjnych. Z drugiej, coraz częściej nie ma sensu lub możliwości, by te dane przesyłać do centralnych ośrodków. Czas reakcji jest zbyt długi, połączenia zbyt zawodne, a koszty – zbyt wysokie. Tak rodzi się potrzeba przetwarzania na brzegu sieci, czyli edge computing.
Edge nie jest już technologiczną ciekawostką, tylko rosnącą kategorią w architekturze IT – napędzaną nie ideologią, lecz koniecznością. Przetwarzanie danych tam, gdzie powstają, bywa jedyną akceptowalną opcją: np. w przemysłowych systemach SCADA, które nie tolerują przerw ani opóźnień, albo w środowiskach o krytycznych wymogach prywatności, gdzie dane nie mogą opuszczać fizycznego obiektu.
To przesunięcie punktu ciężkości – z centralizacji do lokalności – nie jest bezkosztowe. Oznacza, że firmy muszą dziś operować hybrydowymi środowiskami: część obliczeń realizowana jest w chmurze, część w data center, a część na miejscu – często w lokalizacjach nieprzystosowanych do pracy sprzętu IT. Ten rozproszony krajobraz to nie tylko wyzwanie dla zespołów infrastrukturalnych, ale i dla strategii ESG. Jak zmierzyć ślad węglowy systemu, który fizycznie rozlewa się po dziesiątkach lokalizacji? Jak go zoptymalizować?
Edge computing nie zastępuje chmury – on ją uzupełnia. Ale rosnąca obecność brzegowej infrastruktury zmusza firmy do przemyślenia nie tylko architektury danych, ale i podstawowych założeń: gdzie przetwarzać, jak mierzyć efektywność i na jakich zasadach budować „zielone” IT w świecie, który staje się coraz mniej scentralizowany.
ESG jako nowy filtr w decyzjach IT
Jeszcze do niedawna decyzje o tym, gdzie i jak przetwarzać dane, były domeną działów IT i CIO. Dziś coraz częściej mają tu coś do powiedzenia także zespoły odpowiedzialne za ESG. W firmach, które poważnie traktują cele zrównoważonego rozwoju, wybór między chmurą, data center a edge computingiem przestaje być wyłącznie techniczną decyzją – staje się elementem strategii środowiskowej.
Nie chodzi już tylko o ograniczenie emisji CO₂ przez floty samochodowe czy inwestycje w fotowoltaikę. Coraz więcej firm zaczyna uwzględniać wpływ infrastruktury cyfrowej na swój całkowity ślad środowiskowy. To oznacza, że infrastruktura IT – często rozproszona, niewidoczna i zarządzana w sposób niespójny – trafia pod lupę zespołów ESG. W rezultacie zaczyna obowiązywać nowy filtr decyzyjny: jak dana architektura IT wpływa na efektywność energetyczną, zużycie zasobów i możliwość raportowania zrównoważonego rozwoju.
W tym kontekście edge computing wydaje się rozwiązaniem z potencjałem: pozwala ograniczyć transmisję danych na duże odległości, co może przełożyć się na niższe zużycie energii i mniejsze obciążenie sieci. Szczególnie tam, gdzie łącza są słabe lub niestabilne, lokalne przetwarzanie może być nie tylko szybsze, ale i bardziej energooszczędne.
Ale to tylko część obrazu. Aby edge rzeczywiście wspierał cele ESG, musi być odpowiednio zaprojektowany – a z tym bywa różnie. W praktyce wiele rozwiązań brzegowych działa w zapleczach sklepów, halach przemysłowych czy kontenerach z minimalnym chłodzeniem. Takie środowiska są nie tylko trudne do monitorowania, ale też często energochłonne i mało wydajne. Dodatkowo, brak standaryzacji i automatyzacji utrudnia firmom dokładne raportowanie wpływu edge na środowisko.
Z tej perspektywy edge staje się nie tylko szansą, ale też testem dojrzałości ESG w firmach. Czy organizacja potrafi uwzględnić wpływ rozproszonej infrastruktury na zrównoważony rozwój? Czy potrafi skoordynować działania między IT, operacjami a zespołami ESG? I wreszcie – czy jest gotowa inwestować w bardziej zrównoważone rozwiązania edge, nawet jeśli ich koszt początkowy jest wyższy?
ESG nie zmienia celów IT. Zmienia jednak kryteria, według których te cele są dziś oceniane.
Zielony edge to nie zawsze tani edge
W teorii edge computing może wspierać cele zrównoważonego rozwoju – ogranicza przesył danych, zmniejsza obciążenie sieci i pozwala lokalnie optymalizować zużycie energii. W praktyce jednak, zrównoważony edge rzadko bywa tanim rozwiązaniem. Przeciwnie: w wielu przypadkach oznacza istotne koszty – zarówno inwestycyjne, jak i operacyjne.
Jednym z głównych problemów jest skala. Duże, scentralizowane centra danych są projektowane z myślą o efektywności – maksymalnej gęstości mocy, zoptymalizowanym chłodzeniu, pełnym wykorzystaniu zasobów. Firmy inwestują w nie świadomie, planując długoterminowy zwrot. Tymczasem edge powstaje często ad hoc – w niewielkich lokalizacjach, pozbawionych infrastruktury klasy data center. Sprzęt IT trafia do szafek w magazynach, zapleczy sklepów, hal przemysłowych. Brakuje klimatyzacji, zarządzania energią, automatyki. Efekt? Wyższe zużycie prądu, większe straty, trudności w konserwacji.
Do tego dochodzą koszty modernizacji. Zbudowanie „zielonego” edge’u – z efektywnym chłodzeniem, odzyskiem ciepła czy niskoemisyjnym zasilaniem – wymaga zastosowania nowoczesnych technologii, które nie są tanie. Mowa o serwerach z nowej generacji chipami, cieczowym chłodzeniu, izolowanych obudowach czy nawet mikrogeneratorach gazowych. Te same rozwiązania, które sprawdzają się w hyperscalerowych centrach danych, niekoniecznie mają sens ekonomiczny w lokalizacji z jednym lub dwoma serwerami.
Paradoks polega na tym, że edge – choć projektowany jako odpowiedź na potrzeby szybkości i efektywności – łatwo może stać się punktem zapalnym w bilansie energetycznym firmy. Właśnie dlatego coraz częściej mówi się o potrzebie standaryzacji i usługowego podejścia do edge computingu. Firmy nie chcą same budować i zarządzać dziesiątkami rozproszonych lokalizacji – wolą kupować edge jako usługę, z gwarantowanymi parametrami efektywności i możliwością skalowania.
Zielony edge to dziś raczej wyzwanie niż standard. Dopiero firmy, które traktują go strategicznie – jako element większej całości, a nie punktowe rozwiązanie – są w stanie uczynić go realnie efektywnym i zrównoważonym.
Edge vs chmura: niewidoczna walka o efektywność
Na poziomie marketingowym edge computing i chmura często funkcjonują jako rozwiązania komplementarne – dwa bieguny tej samej, nowoczesnej architektury IT. Ale pod powierzchnią trwa subtelna walka: o zasoby, o wydajność, o kontrolę i o to, co tak naprawdę znaczy „efektywność” w dobie ESG.
Chmura, zwłaszcza publiczna, ma argument trudny do podważenia: korzyści skali. W hyperscalerowych centrach danych każdy aspekt infrastruktury – od zużycia energii po chłodzenie – jest optymalizowany do granic możliwości. Zasilanie z odnawialnych źródeł, zaawansowane systemy chłodzenia cieczą, automatyzacja, zarządzanie cyklem życia sprzętu – to wszystko pozwala osiągnąć poziom efektywności energetycznej, którego rozproszone instalacje edge nie są w stanie dorównać.
Tymczasem edge często operuje w izolacji – w fizycznych lokalizacjach, które nie zostały zaprojektowane pod kątem IT, z ograniczoną automatyzacją i trudnym dostępem serwisowym. Nawet jeśli ogranicza przesył danych na długie dystanse, to jego jednostkowe zużycie energii na operację bywa znacznie wyższe niż w chmurze. Innymi słowy: edge oszczędza na transmisji, ale traci na przetwarzaniu.
Ten rozdźwięk jest szczególnie widoczny, gdy firmy zaczynają uwzględniać emisje pośrednie – tzw. Scope 2 i Scope 3 – w swoich raportach ESG. Chmura umożliwia dokładne śledzenie i raportowanie śladu węglowego; edge – rozproszony, trudny do ujednolicenia – może stać się luką w obliczeniach.
Nie oznacza to jednak, że edge przegrywa walkę o efektywność. W niektórych scenariuszach – np. w systemach IoT, które przetwarzają ogromne ilości danych lokalnie – edge może realnie ograniczyć emisje wynikające z przesyłu i centralnego przetwarzania. Kluczem jest kontekst: rodzaj aplikacji, intensywność operacji, lokalizacja geograficzna, a także dostępność alternatyw (np. łącza światłowodowe vs. transmisja mobilna).
W praktyce to, co dla jednych firm jest energooszczędnym edge’em, dla innych może być nieefektywnym dublowaniem zasobów. Dlatego walka między edge a chmurą nie rozstrzyga się na poziomie technologii – lecz strategii. Najbardziej dojrzałe organizacje to te, które potrafią ocenić nie tylko TCO czy wydajność, ale również carbon cost każdej decyzji infrastrukturalnej. A to wymaga więcej niż dobrej architektury – wymaga przejrzystości, standaryzacji i nowej definicji tego, co oznacza „efektywność” w erze ESG.
Kiedy zrównoważony edge zaczyna się opłacać
Zrównoważony rozwój w edge computingu nie jest wynikiem zastosowania jednej technologii ani wyboru konkretnej platformy. To efekt dobrze zaprojektowanej architektury, skalowalności oraz świadomości, że edge to nie pojedyncze urządzenie przy linii produkcyjnej, lecz komponent większego ekosystemu. Dopiero wtedy zaczyna się bilansować nie tylko energetycznie, ale też biznesowo.
Właśnie dlatego coraz więcej firm odchodzi od własnoręcznie składanych instalacji edge i zwraca się w stronę modeli usługowych – jak Edge as a Service (EaaS) czy Multi-Access Edge Computing (MEC). W obu przypadkach lokalne przetwarzanie danych odbywa się w miniaturowych centrach danych zarządzanych przez wyspecjalizowanych dostawców: operatorów telco, dostawców chmurowych, integratorów infrastruktury. Z punktu widzenia firm to wygodne: dostają lokalną wydajność obliczeniową bez konieczności inwestowania w sprzęt, chłodzenie, zabezpieczenia czy monitoring.
Zysk jest też środowiskowy. Współdzielona infrastruktura edge – szczególnie zintegrowana z 5G – pozwala znacząco poprawić efektywność energetyczną, głównie dzięki lepszemu wykorzystaniu zasobów i automatyzacji. Przykład: operatorzy komórkowi, którzy na potrzeby sieci 5G instalują lokalne klastry obliczeniowe (MEC), często oferują je także jako usługę firmom – zyskując synergię operacyjną i zwiększając stopień wykorzystania sprzętu.
Ale edge zaczyna się realnie opłacać dopiero wtedy, gdy jego dane wykorzystywane są do czegoś więcej niż tylko przetwarzania lokalnego. Kluczowym elementem jest integracja z danymi IoT i ich wtórne wykorzystanie: do optymalizacji zużycia energii, lepszego zarządzania budynkami, planowania logistyki czy predykcyjnego utrzymania infrastruktury. Przykład? Analiza danych z czujników w halach produkcyjnych może prowadzić do realnych oszczędności – np. automatycznego wyłączania systemów chłodzenia, ograniczania ogrzewania w strefach nieużywanych czy przewidywania awarii sprzętu.
Dobrze zaprojektowany edge nie tylko „działa”, ale staje się punktem startowym do transformacji operacyjnej. W tym sensie zrównoważony edge to nie inwestycja w technologię, ale w zdolność organizacji do przekształcania danych w decyzje – szybciej, bliżej źródła i w zgodzie z celami ESG.
Właśnie wtedy – i tylko wtedy – jego koszt przestaje być ciężarem, a zaczyna przynosić wartość.
Edge computing wchodzi w nową fazę – już nie jako eksperyment czy uzupełnienie chmury, ale jako realny filar infrastruktury IT. W tym nowym układzie firmom coraz trudniej unikać pytania nie tylko czy budować edge, ale jak to robić w sposób zrównoważony – technologicznie, środowiskowo i finansowo.
Wbrew obiegowym opiniom edge nie jest z definicji rozwiązaniem „zielonym”. W wielu przypadkach może wręcz pogłębiać problemy związane z rozproszeniem zasobów, niską efektywnością energetyczną i trudnością w monitorowaniu śladu węglowego. Jednocześnie trudno go zignorować – są obszary, w których chmura lub scentralizowane data center nie są w stanie spełnić wymagań operacyjnych. Edge staje się więc nie opcją, lecz koniecznością.
Kluczem okazuje się nie sam wybór technologii, ale sposób jej wdrożenia. Lokalne instalacje edge, które powstają spontanicznie, bez strategii i standardów, generują wyższe koszty i większy chaos operacyjny. Natomiast dobrze zaprojektowany edge – jako usługa, z myślą o danych IoT, zorientowany na wtórne wykorzystanie informacji – może realnie wspierać cele ESG, a w dłuższym horyzoncie także przynosić oszczędności.
Firmy, które traktują edge wyłącznie jako odpowiedź na potrzeby niskich opóźnień, mogą przeoczyć jego potencjał transformacyjny. Te, które uwzględniają go w szerszym kontekście strategii danych i zrównoważonego rozwoju, zaczynają budować przewagę, która będzie trudna do nadrobienia dla reszty rynku.
Zrównoważony edge nie jest już pytaniem „czy warto”. To pytanie „czy jesteśmy gotowi wdrożyć go właściwie”.
Współczesny krajobraz cyfrowy stawia przed liderami biznesu paradoks: mimo rosnących inwestycji w cyberbezpieczeństwo, liczba i skala incydentów nie maleją – wręcz przeciwnie. To budzi niepokój wśród kadry zarządzającej i podważa skuteczność dotychczasowych strategii. Cyberbezpieczeństwo, niegdyś domena IT, stało się dziś kluczowym tematem zarządczym. Potwierdza to raport Allianz Risk Barometer 2024, wskazując incydenty cybernetyczne jako największe globalne ryzyko biznesowe.
Skala zagrożeń jest ogromna. Do 2025 roku straty z cyberprzestępczości mają sięgnąć 10,5 biliona dolarów rocznie. Średni koszt naruszenia danych w 2024 roku wzrósł do 4,88 mln dolarów – o 10% r/r, osiągając najwyższy poziom w historii. Jednocześnie wydatki na bezpieczeństwo informacji mają wynieść 212 mld dolarów w 2025 roku, co oznacza wzrost o 15,1% względem 2024 r. (183,9 mld USD – dane Gartnera).
Ten równoległy wzrost nakładów i incydentów to tzw. „cybernetyczny wyścig zbrojeń”. Organizacje zwiększają budżety, by nadążyć za coraz bardziej zaawansowanymi atakami, często opartymi na AI. Inwestycje nie eliminują zagrożeń, a jedynie ograniczają ich skutki – celem staje się odporność, nie całkowite bezpieczeństwo.
Wzrost kosztów naruszeń mimo większych wydatków sugeruje, że alokacja środków może być nieoptymalna. Skuteczność inwestycji wciąż bywa trudna do udowodnienia, a oczekiwany zwrot – niższy, niż zakładano.
Krajobraz zagrożeń cybernetycznych – co niepokoi prezesów?
Mimo rosnących wydatków, liderzy biznesu i cyberbezpieczeństwa zmagają się z coraz bardziej złożonym i dynamicznym krajobrazem zagrożeń.
Ewolucja i skala incydentów
Ransomware – główne zagrożenie: W 2023 roku aż 72% firm na świecie padło ofiarą ataku ransomware. W 2024 roku średni koszt takiego incydentu wyniósł 4,99 mln dolarów, uwzględniając okup, przestoje i odzyskiwanie danych. Rozwój modelu „Ransomware-as-a-Service” (RaaS) umożliwił mniej doświadczonym przestępcom prowadzenie ataków, co zaowocowało powstaniem ponad 30 nowych grup w 2024 r. W ciągu pierwszych pięciu tygodni 2025 roku celem ransomware padło już 378 organizacji w USA.
Ataki z użyciem AI/GenAI – nowy rozdział zagrożeń: Generatywna AI napędza rozwój inżynierii społecznej. Aż 47% organizacji wskazuje wzrost zagrożeń związanych z GenAI jako kluczowe zmartwienie. W 2024 roku 42% firm doświadczyło takich incydentów, a liczba phishingów napędzanych przez GenAI wzrosła aż o 1265%. W samym IV kwartale 2024 r. odnotowano ponad 989 tys. ataków phishingowych. Narzędzia takie jak ChatGPT potrafią imitować styl firmowej komunikacji, czyniąc wiadomości wyjątkowo wiarygodnymi. Gartner prognozuje, że do 2027 r. GenAI będzie wykorzystywana w 17% wszystkich cyberataków i wycieków danych.
Luki w łańcuchach dostaw i ataki na infrastrukturę krytyczną: Dla 54% dużych firm zagrożenia w łańcuchu dostaw to główna bariera w osiąganiu cyberodporności. Obawy koncentrują się na lukach w oprogramowaniu stron trzecich i rozprzestrzenianiu się ataków w całym ekosystemie. Do 2025 roku aż 45% organizacji ma doświadczyć ataku na łańcuch dostaw, co potwierdza systemowe ryzyko cyfrowych powiązań. Równocześnie rośnie aktywność aktorów państwowych, którzy – napędzani napięciami geopolitycznymi – coraz częściej atakują infrastrukturę krytyczną.
Statystyki – wzrost incydentów: W 2024 roku organizacje notowały średnio 1636 ataków tygodniowo – o 30% więcej niż rok wcześniej. Aż 72% firm zadeklarowało wzrost ryzyka cybernetycznego. Według ITRC, liczba naruszeń danych wzrosła z 2365 w 2023 roku do 3205 w 2024 roku. Główne obawy kadry zarządzającej (CEO/CISO)
Co trzeci prezes za największe zagrożenie uważa cyber-szpiegostwo i utratę własności intelektualnej, a 45% liderów cyberbezpieczeństwa obawia się zakłóceń operacyjnych. Do kluczowych zmartwień należą też szkody wizerunkowe i utrata zaufania klientów. Rosnąca złożoność zagrożeń – wynikająca z postępu technologicznego, integracji łańcuchów dostaw i napięć geopolitycznych – pogłębia ryzyko. Dodatkowo, aż 76% CISO wskazuje, że rozdrobnione przepisy w różnych jurysdykcjach utrudniają zapewnienie zgodności regulacyjnej.
Nowy wymiar zagrożeń: GenAI
Generatywna AI nie tylko tworzy nowe ryzyka, ale zmienia charakter znanych – zwłaszcza w obszarze inżynierii społecznej. Dzięki zdolności naśladowania stylu komunikacji, phishing staje się trudniejszy do wykrycia, a element ludzki – głównym celem ataków. W rezultacie strategie obronne muszą koncentrować się nie tylko na technologii, lecz także na edukacji pracowników i kształtowaniu ich świadomości.
Rosnące inwestycje w cyberbezpieczeństwo: gdzie trafiają pieniądze? Wobec rosnących zagrożeń firmy znacząco zwiększają budżety na cyberbezpieczeństwo, traktując je jako strategiczny element zarządzania ryzykiem.
Globalne wydatki
W 2025 roku globalne wydatki na bezpieczeństwo informacji mają sięgnąć 212 mld dolarów, co oznacza wzrost o 15,1% względem 2024 r. (183,9 mld USD – prognozy Gartnera). IDC prognozuje wzrost o 12,2% r/r. Z kolei 63% firm planuje zwiększenie budżetów na cyberbezpieczeństwo, w tym szkolenia (HCLTech Cyber Resilience Study 2025).
Priorytety inwestycyjne:
AI i automatyzacja: Dwie trzecie członków zarządów uznaje AI i automatyzację za kluczowe w walce z nowymi zagrożeniami. Wydatki na AI we wszystkich branżach mają przekroczyć 200 mld USD w 2025 r. Firmy korzystające z AI w bezpieczeństwie oszczędzają średnio 2,22 mln USD na naruszeniu, a czas reakcji na incydent skraca się o ponad 100 dni, redukując koszty o 45%.
Bezpieczeństwo chmury i środowisk hybrydowych: Gartner prognozuje, że rynek CASB i CWPP osiągnie 8,7 mld USD do 2025 r., co potwierdza rosnące znaczenie natywnych rozwiązań chmurowych. Inwestycje w IaaS wzrosły o 22,6% w 2024 r. i trend ten ma się utrzymać, wraz z rosnącym uzależnieniem od infrastruktury chmurowej.
Infrastruktura krytyczna i sektor publiczny: Budżet USA na 2025 r. przewiduje ponad 13 mld USD na cyberbezpieczeństwo agencji cywilnych, ze szczególnym naciskiem na sektor zdrowia (95% wzrost dużych naruszeń danych). Priorytety inwestycyjne obejmują ochronę infrastruktury krytycznej, zwalczanie zagrożeń, wzmacnianie odporności i międzynarodową współpracę.
Wzrost znaczenia usług bezpieczeństwa: Usługi bezpieczeństwa zdominują rynek w Ameryce Północnej, osiągając 50 mld USD w 2025 r. Accenture, z 18,2% wzrostem przychodów, jest liderem w tym segmencie, co podkreśla rosnącą rolę zewnętrznej ekspertyzy i zarządzanych usług bezpieczeństwa.
Adopcja Zero Trust (ZTA): Rynek Zero Trust był wart 31,63 mld USD w 2023 r., a do 2032 r. ma wzrosnąć do 133 mld USD. Gartner prognozuje, że do 2025 r. 60% firm przyjmie ZTA jako podstawę strategii bezpieczeństwa, a do 2026 r. 81% planuje wdrożenie. ZTA może obniżyć koszt naruszenia danych średnio o 1 mln USD.
Wzrost wydatków na AI i automatyzację to reakcja na coraz bardziej zaawansowane ataki wspomagane przez sztuczną inteligencję. Powstaje „cyber wyścig zbrojeń”, w którym obie strony – atakujący i obrońcy – stale podnoszą poziom technologiczny. Efektywność tych inwestycji zależy od przemyślanej integracji AI, a nie przypadkowego mnożenia narzędzi.
Rosnące nakłady na architekturę Zero Trust (ZTA) odzwierciedlają zmianę podejścia: od perymetru do modelu ciągłej weryfikacji i minimalnych uprawnień. W dobie pracy zdalnej i rozproszonej infrastruktury tradycyjna ochrona sieci traci skuteczność. ZTA zakłada, że nikt – wewnątrz ani na zewnątrz – nie jest domyślnie godny zaufania. Wysoka adopcja i wzrost rynku pokazują, że to nie chwilowy trend, lecz konieczna ewolucja strategii bezpieczeństwa.
Dlaczego incydenty rosną pomimo wzrostu wydatków?
Paradoks ten wynika z wielu powiązanych czynników, które osłabiają skuteczność klasycznych strategii obronnych.
Złożone środowiska IT i punktowe rozwiązania
Średnie i duże firmy korzystają z 51–58 różnych narzędzi bezpieczeństwa, co prowadzi do przeciążenia zespołów IT i nieuwagi wobec luk. Według Cisco aż 80% firm uważa, że nadmiar „point solutions” utrudnia wykrywanie, reagowanie i odzyskiwanie po incydentach.
Rosnąca liczba urządzeń IoT – często z domyślnymi hasłami i słabym wsparciem – tworzy miliardy punktów wejścia. Dodatkowo, integracja starszych systemów z nowoczesną infrastrukturą oraz szybka adopcja chmury zwiększają złożoność i podatność środowisk hybrydowych.
Paradoks AI: wdrażanie bez zabezpieczeń
Choć 66% firm uważa, że AI będzie mieć największy wpływ na cyberbezpieczeństwo w nadchodzącym roku, tylko 37% ocenia bezpieczeństwo narzędzi AI przed ich wdrożeniem. Aż 53% organizacji nie posiada odpowiednich zabezpieczeń przed atakami opartymi na AI (VikingCloud 2025), co ujawnia poważną lukę między świadomością ryzyka a praktyką wdrożeń.
Luka kompetencyjna w cyberbezpieczeństwie
Luka umiejętności wzrosła o 8% od 2024 r., a 2/3 organizacji zgłasza umiarkowane lub poważne braki kadrowe. Zaledwie 14% firm uważa, że ma odpowiedni zespół. Globalnie brakuje 4 mln specjalistów ds. cyberbezpieczeństwa, co zwiększa koszty naruszeń o średnio 1,76 mln USD. Sektory MŚP i publiczny są szczególnie dotknięte, a braki kadrowe prowadzą do przeciążenia i wypalenia zespołów.
Zagrożenia w łańcuchach dostaw
93% firm doświadczyło naruszeń przez słabości u dostawców, a 29% wszystkich incydentów miało źródło właśnie w zewnętrznych partnerach. Brak nadzoru i przejrzystości w łańcuchach dostaw to dziś jedno z głównych ryzyk w cyberbezpieczeństwie.
Strategie na przyszłość: jak przełamać paradoks?
Przełamanie paradoksu rosnących incydentów mimo większych inwestycji wymaga przejścia od reakcji do zintegrowanej, proaktywnej odporności – uwzględniającej zarówno technologię, jak i czynnik ludzki.
Zero Trust jako nowy standard
Zero Trust, oparty na zasadzie „nigdy nie ufaj, zawsze weryfikuj”, staje się nową normą. Gartner przewiduje, że do 2025 r. 60% firm przyjmie ZTA jako fundament bezpieczeństwa, a do 2026 r. wdroży je 81%. ZTA może obniżyć koszt naruszeń danych o 1 mln USD i odpowiada na wyzwania chmury, łańcucha dostaw i ryzyka ludzkiego.
Konsolidacja narzędzi – mniej, ale skuteczniej
Obecne, rozproszone systemy nie radzą sobie z nowoczesnymi zagrożeniami. Do 2028 r. 45% firm ograniczy liczbę używanych narzędzi do mniej niż 15 (vs. 13% w 2023 r.). Ujednolicone platformy zwiększają efektywność, widoczność i umożliwiają analizę AI, skracając czas wykrycia i reakcji do minut.
AI jako filar SOC – odpowiedzialnie i celowo
AI wspiera detekcję zagrożeń i automatyzuje reakcje. Kluczowe jest wdrażanie „taktycznej AI” – ukierunkowanej na mierzalne efekty i spójnej z KPI. Budowanie zaufania wymaga przejrzystości modeli, źródeł danych i decyzji.
Bezpieczne łańcuchy dostaw
Do 2025 r. 60% organizacji będzie podejmować decyzje o współpracy z dostawcami w oparciu o ich profil ryzyka. Kluczowe stają się oceny bezpieczeństwa partnerów i stosowanie ZTA wobec stron trzecich.
Inwestycje w ludzi i kulturę bezpieczeństwa
Rozwój kompetencji to priorytet. Szkolenia, certyfikacje i edukacja użytkowników – np. programy phishingowe z 50-krotnym ROI – są niezbędne. Organizacje muszą wspierać kulturę wspólnej odpowiedzialności za cyberbezpieczeństwo i rozwijać „cyber-osąd” na każdym szczeblu.
Silniejsza współpraca między sektorem publicznym i prywatnym oraz na poziomie międzynarodowym jest kluczowa dla przeciwdziałania transgranicznym zagrożeniom i harmonizacji polityk bezpieczeństwa.
Cyberodporność zamiast samej prewencji
Organizacje przesuwają nacisk z prewencji na odporność – zdolność do przetrwania, reakcji i szybkiego odzyskiwania po incydencie. Do 2025 r. ok. 70% prezesów wprowadzi odporność jako element kultury organizacyjnej.
Nowe technologie – przygotowanie na jutro
Firmy powinny już teraz wdrażać standardy kryptografii postkwantowej (PQC), by zabezpieczyć się przed przyszłymi zagrożeniami ze strony komputerów kwantowych.
Połączenie adopcji Zero Trust i konsolidacji narzędzi to odpowiedź na „rozprzestrzenienie” i złożoność, wskazywane jako główne źródła nieskuteczności obrony. Zero Trust wymaga ciągłej weryfikacji i precyzyjnych kontroli, co trudno osiągnąć przy rozproszonych systemach. Ujednolicone platformy centralizują dane i operacje, ułatwiając wdrożenie ZTA. Te dwa trendy działają synergicznie, upraszczając i wzmacniając cyberbezpieczeństwo.
Rosnący nacisk na mierzalny zwrot z inwestycji w bezpieczeństwo przekształca postrzeganie CISO – z technicznego nadzorcy w strategicznego partnera. Kadra zarządzająca oczekuje realnych efektów: krótszych przestojów, uniknięcia kar, poprawy reputacji. CISO muszą więc przekładać bezpieczeństwo na język biznesu, co sprzyja trwałemu zaangażowaniu i wbudowaniu bezpieczeństwa w kulturę organizacyjną.
Przesłanie dla prezesów jest jednoznaczne: cyberbezpieczeństwo to już nie tylko koszt ani kwestia IT, lecz kluczowy element ciągłości biznesu, innowacji i przewagi konkurencyjnej. W dobie rosnących kosztów incydentów i znaczenia operacji cyfrowych, skuteczna ochrona bezpośrednio wpływa na finanse, reputację i stabilność. Tylko strategiczne, całościowe podejście – uwzględniające złożoność środowiska, ludzi i kompetencje – pozwoli firmom bezpiecznie rozwijać się w coraz bardziej wrogim cyfrowym otoczeniu. To zmiana perspektywy: z „czego się boimy” na „jak chronimy naszą przyszłość”.
Choć agenci AI coraz śmielej wchodzą do zespołów sprzedaży, to ich największą wartością jest współpraca z ludźmi, a nie ich zastępowanie. W erze LLM-ów i automatyzacji okazuje się, że najlepsze wyniki osiągają ci, którzy potrafią zbudować duet: człowiek + maszyna.
Nowa fala: agenci AI w sprzedaży
W miarę jak firmy coraz śmielej wdrażają generatywną AI, agenci wspierani przez duże modele językowe (LLM) zaczynają pełnić rolę znacznie bardziej ambitną niż klasyczni asystenci głosowi czy chatboty. Nie są już tylko narzędziem do szybkiego generowania treści lub udzielania odpowiedzi — ewoluują w kierunku „podmiotów wykonawczych” zdolnych do samodzielnego planowania i realizowania zadań sprzedażowych.
Z perspektywy organizacji sprzedażowych, zmiana jest fundamentalna. Tradycyjny model: handlowiec, CRM, pipeline i kwartalne cele, zyskuje nowy wymiar, w którym agent AI może przejąć całą warstwę operacyjną: analizować dane historyczne, kwalifikować leady, inicjować kontakt z klientem, prowadzić follow-upy, a nawet rekomendować strategię komunikacji — wszystko z minimalnym udziałem człowieka. Nie tylko odpowiada, ale myśli w ramach zadanego celu.
W przeciwieństwie do klasycznych rozwiązań AI, które działały na zasadzie reguł i predefiniowanych workflow, agenci AI działają z większą elastycznością i kontekstowym rozumieniem. To oznacza, że potrafią dostosować działania do konkretnej sytuacji: inny ton komunikacji w rozmowie z klientem z branży finansowej, inna argumentacja przy produkcie SaaS dla startupów.
Gartner opisuje ich jako narzędzia gotowe do „autonomicznej realizacji zadań” — co w praktyce może oznaczać, że agent sam zdecyduje, które leady wymagają natychmiastowego działania, wygeneruje spersonalizowaną wiadomość i wyśle ją w odpowiednim momencie, bez udziału człowieka. Ten rodzaj decyzyjności sprawia, że część firm zaczyna postrzegać agentów nie jako rozszerzenie zespołu, ale jako jego nowy komponent organizacyjny.
Część firm zaczyna postrzegać agentów nie jako rozszerzenie zespołu, ale jako jego nowy komponent organizacyjny.
Nie bez znaczenia jest również tempo wdrażania takich rozwiązań. Dzięki otwartym API do modeli językowych i rosnącej liczbie narzędzi integracyjnych, firmy mogą stosunkowo łatwo podłączyć agentów AI do istniejącej infrastruktury sprzedażowej. W efekcie wiele z nich testuje już dziś nie tylko chaty, ale też autonomiczne procesy, które działają w tle: przeszukują bazy danych, analizują szanse sprzedażowe, podpowiadają kolejne kroki w lejku.
Wszystko to brzmi obiecująco — ale też rodzi pytania o kontrolę, jakość danych i granice autonomii. Bo choć agenci AI zyskują na znaczeniu, nie oznacza to, że dział sprzedaży może zrezygnować z czynnika ludzkiego. Wręcz przeciwnie — w kolejnych etapach ich rola jako partnerów człowieka okaże się kluczowa.
Granice możliwości: czego AI jeszcze nie potrafi
Mimo dynamicznego rozwoju agentów AI opartych na LLM-ach, ich rosnąca obecność w działach sprzedaży nie oznacza, że można im powierzyć całą odpowiedzialność za proces pozyskiwania i utrzymywania klientów. Wręcz przeciwnie — to właśnie w obszarach najbardziej strategicznych, wymagających intuicji, empatii i umiejętności budowania relacji, technologia ta wciąż pozostaje narzędziem wspierającym, a nie samodzielnym decydentem.
Agenci AI potrafią kwalifikować leady, inicjować kontakt, a nawet sugerować działania follow-upowe. Ale nie „czytają między wierszami”. Nie zrozumieją, dlaczego klient w drugim mailu zmienił ton, dlaczego nagle przestał odpisywać, mimo wcześniejszego zainteresowania, albo jak bardzo polityka wewnętrzna klienta wpływa na tempo decyzji zakupowej. Te niuanse nadal wymagają doświadczenia, wyczucia i umiejętności oceny kontekstu — czyli kompetencji, których LLM-y po prostu nie posiadają.
Agenci AI nie czytają między wierszami.
Kolejnym ograniczeniem jest brak zdolności do negocjacji — nie w sensie operacyjnym (AI może wygenerować alternatywną propozycję), ale psychologicznym. Skuteczny handlowiec wie, kiedy zamilknąć, jak wykorzystać ciszę, kiedy wyjść poza ramy standardowej oferty, by zatrzymać klienta przy stole rozmów. Dla AI to wciąż czarna skrzynka — modele mogą analizować dane historyczne, ale nie rozumieją społecznej gry, którą jest sprzedaż na poziomie enterprise.
Jeszcze większym wyzwaniem pozostaje zgodność i odpowiedzialność. Agenci AI mogą proponować działania, które – choć logiczne w sensie algorytmu – mogą nie mieścić się w ramach metodologii sprzedaży firmy, regulacji branżowych, czy po prostu dobrych praktyk. Właśnie dlatego Gartner podkreśla znaczenie walidacji i regularnej oceny wyników AI, zanim te działania zostaną wdrożone w realnym procesie.
Paradoksalnie więc, im bardziej autonomiczny agent AI, tym większe ryzyko niezgodności z rzeczywistymi potrzebami biznesowymi. Kluczowa staje się nie tylko jakość danych, na których model pracuje, ale też stopień operacyjnej dojrzałości organizacji — to od niej zależy, czy agent będzie wsparciem czy balastem.
To wszystko prowadzi do jednego wniosku: w sprzedaży nie chodzi tylko o automatyzację kroków w lejku. Chodzi o ludzi, decyzje i relacje — a tu AI, przynajmniej na razie, pozostaje na drugim planie.
Największy potencjał: odciążenie, nie eliminacja
Prawdziwa wartość agentów AI w sprzedaży nie polega na zastąpieniu ludzi, lecz na zredefiniowaniu tego, czym zajmują się zespoły handlowe. Wbrew narracjom o pełnej autonomii, które zdominowały część konferencyjnych prezentacji, codzienna praktyka wdrożeń pokazuje coś innego: najlepsze efekty osiągają te firmy, które wykorzystują AI nie do przejęcia procesów sprzedażowych, ale do ich odciążenia i uporządkowania.
W typowej organizacji sprzedażowej handlowcy spędzają zaskakująco dużo czasu na zadaniach administracyjnych — aktualizacji CRM, selekcji leadów, przygotowywaniu wstępnych analiz czy pisaniu maili. To właśnie ten segment zadań agenci AI potrafią obsłużyć z największą skutecznością. Dzięki zdolności do rozumienia kontekstu, przetwarzania danych w czasie rzeczywistym i generowania zadań bez potrzeby każdorazowego promptowania, stają się naturalnym „procesorem pomocniczym” zespołu.
Z danych Gartnera wynika, że agenci AI mogą znacząco skrócić cykl sprzedażowy, przyspieszając najbardziej czasochłonne etapy: kwalifikację leadów, działania follow-upowe, przygotowanie personalizowanych treści i analiz. W praktyce oznacza to mniej godzin spędzanych na manualnej pracy i więcej przestrzeni na realne działania handlowe — rozmowy z klientami, tworzenie strategii i zamykanie transakcji.
Firmy, które traktują agentów AI jako „kopilotów”, a nie autonomicznych sprzedawców, zauważają wyraźny wzrost produktywności. Kluczowe jest jednak odpowiednie „uklejenie” tej współpracy. To nie jest plug-and-play. Aby agent działał skutecznie, musi być zasilany dobrej jakości danymi, działać w jasno zdefiniowanych ramach procesowych i być częścią większego systemu, który rozumie, jak i kiedy włączać automatyzację.
Wbrew pozorom to podejście nie tylko bardziej realistyczne, ale też znacznie szybsze we wdrożeniu. Zamiast przebudowywać cały proces sprzedażowy wokół technologii, firmy mogą integrować AI etapami — tam, gdzie przynosi największą wartość i nie wymaga gruntownej zmiany kultury organizacyjnej. Właśnie w tej modularności i elastyczności tkwi dzisiejszy potencjał agentów AI.
Dlatego zamiast pytać „czy AI zastąpi handlowców?”, bardziej trafne jest inne pytanie: „jak bardzo jesteśmy w stanie zwiększyć ich efektywność, jeśli przestaną tracić czas na rzeczy, które AI zrobi szybciej?”. To właśnie tu technologia okazuje się najbardziej transformująca.
Human-in-the-loop: klucz do skutecznych wdrożeń
Największym błędem, jaki mogą popełnić firmy wdrażające agentów AI do zespołów sprzedaży, jest założenie, że technologia poradzi sobie sama. W rzeczywistości nawet najbardziej zaawansowane modele językowe nie osiągną pełnego potencjału bez aktywnego udziału ludzi – nie tylko jako użytkowników, ale jako architektów, mentorów i kontrolerów procesu. To właśnie koncepcja „human-in-the-loop” staje się dziś fundamentem skutecznych wdrożeń.
Z perspektywy Gartnera, kluczowe są trzy elementy: przejrzystość, walidacja i dostosowanie do istniejących metodologii sprzedaży. Agenci AI muszą być trenowani na danych z konkretnych organizacji, z uwzględnieniem ich języka sprzedażowego, strategii go-to-market i regulacji branżowych. W przeciwnym razie — nawet jeśli model będzie działał technicznie poprawnie — jego rekomendacje mogą być chybione, niezgodne z procedurami lub po prostu nieadekwatne do realiów klienta.
Dlatego tak istotna staje się rola zespołów sprzedażowych nie tylko jako beneficjentów, ale też jako partnerów we wdrożeniu. Firmy, które angażują swoich handlowców w proces trenowania modeli, testowania ich rekomendacji i budowania ścieżek decyzyjnych, osiągają wyraźnie lepsze rezultaty. Z jednej strony zwiększają trafność działań AI, z drugiej – redukują wewnętrzny opór i budują zaufanie do technologii.
Zaufanie zresztą jest jednym z największych wyzwań. Wielu sprzedawców, szczególnie tych z doświadczeniem w sprzedaży relacyjnej, podchodzi do AI z rezerwą – traktując ją bardziej jako narzędzie kontrolne niż wspierające. To zrozumiałe, zwłaszcza w organizacjach, które wcześniej wdrażały automatyzację głównie w celu ograniczenia kosztów. Dlatego niezbędne staje się przeformułowanie narracji: AI jako wsparcie, nie nadzorca; narzędzie, które wzmacnia efektywność, a nie odbiera autonomię.
Konieczne są także mechanizmy walidacyjne – nie jako element kontroli modelu, ale jako proces stałego uczenia się organizacji. Firmy, które budują pętlę feedbacku między ludźmi a AI, mogą nie tylko lepiej zarządzać jakością rekomendacji, ale też szybciej reagować na zmiany rynkowe, aktualizując wiedzę modelu o nowe dane i konteksty.
W tym sensie najbardziej zaawansowane wdrożenia agentów AI przypominają dziś raczej operacje zespołów niż autonomiczne wdrożenia technologii. Skuteczność nie zależy od „mocy modelu”, ale od tego, jak dobrze został on osadzony w kulturze organizacyjnej, jak realistycznie wyznaczono mu cele i jak świadomie włączono ludzi w każdy etap procesu. Human-in-the-loop to nie ograniczenie AI. To warunek jej efektywności.
AI w sprzedaży działa najlepiej tam, gdzie jest partnerem
Narracja o AI jako rewolucji, która wywróci proces sprzedaży do góry nogami, może być kusząca, ale rzeczywistość wdrożeń pokazuje bardziej wyważony obraz. Agenci AI nie eliminują potrzeby pracy ludzkiej — redefiniują ją. Właśnie dlatego najlepsze rezultaty osiągają te organizacje, które nie traktują AI jako zamiennika dla zespołów sprzedażowych, ale jako ich naturalne rozszerzenie.
Agenci AI nie eliminują potrzeby pracy ludzkiej — redefiniują ją.
Wdrożenie agentów AI nie sprowadza się do implementacji technologii — to zmiana modelu operacyjnego. Firmy, które chcą z tego skorzystać, muszą nie tylko dostosować procesy, ale też przygotować ludzi: przeszkolić, zbudować zaufanie, jasno określić role między człowiekiem a AI. Jak pokazują dane, bez operacyjnej dojrzałości i odpowiedniego zarządzania jakością danych, nawet najbardziej zaawansowany agent stanie się kosztownym eksperymentem bez zwrotu z inwestycji.
Z drugiej strony — tam, gdzie AI działa w tandemie z zespołem sprzedaży, efekty bywają spektakularne. Agenci pomagają odciążyć handlowców z czasochłonnych zadań, skracają cykl sprzedaży i poprawiają jakość kontaktu z klientem. Co ważne, ich skuteczność nie wynika z „magii technologii”, ale z dobrze skalibrowanej współpracy z ludźmi, którzy wiedzą, jak z niej korzystać.
To przesuwa akcent w dyskusji o przyszłości AI w sprzedaży. Kluczowe pytanie nie brzmi już: „Czy AI zastąpi handlowców?”, ale: „Jak bardzo możemy zwiększyć ich potencjał, jeśli dobrze połączymy kompetencje ludzi z możliwościami maszyn?”. W tej konfiguracji technologia nie konkuruje z człowiekiem, lecz go wzmacnia — stając się tym, czym dziś powinna być: inteligentnym partnerem, a nie autonomicznym graczem.
W perspektywie kolejnych dwóch–trzech lat najbardziej konkurencyjne organizacje sprzedażowe nie będą tymi, które wdrożyły AI najszybciej, ale tymi, które zrobiły to najbardziej świadomie. Agenci AI zostaną z nami na długo — ale to od jakości ludzkiego nadzoru i gotowości kulturowej zależy, czy będą katalizatorem wzrostu, czy kolejną niespełnioną obietnicą transformacji.
Nvidia po raz kolejny dostosowuje swoją strategię do ograniczeń eksportowych USA, próbując utrzymać obecność na wartym 50 miliardów dolarów rynku centrów danych w Chinach. Nowy chip GPU z architekturą Blackwell, którego masowa produkcja rusza w czerwcu, ma być odpowiedzią na zakaz eksportu wydajniejszych układów H20. Cena? Od 6500 do 8000 dolarów – znacznie mniej niż wycofany H20.
Nowy procesor graficzny, bazujący na RTX 6000D i wyposażony w pamięć GDDR7 zamiast bardziej zaawansowanej HBM, nie korzysta z technologii CoWoS TSMC. To sprawia, że jest prostszy i tańszy w produkcji, ale też zauważalnie słabszy. Przepustowość pamięci ma wynosić około 1,7 TB/s – graniczna wartość zgodna z najnowszymi regulacjami USA. Dla porównania, H20 oferował 4 TB/s.
To już trzeci raz, kiedy Nvidia modyfikuje swoją ofertę specjalnie pod Chiny. Jeszcze przed sankcjami miała tam aż 95% udziałów w rynku GPU dla centrów danych – dziś to już tylko około 50%. Nowy chip nie tyle ma wzmocnić pozycję firmy, co powstrzymać dalszą utratę udziałów na rzecz Huawei i jego układu Ascend 910B.
Wbrew ograniczeniom sprzętowym, Nvidia nadal trzyma w ręku jedną kartę przetargową – ekosystem CUDA. To platforma deweloperska, która spaja oprogramowanie AI z układami GPU. Dla wielu firm korzystających z gotowych modeli i narzędzi AI to nadal istotna przewaga nad konkurencją.
Z drugiej strony, chińscy producenci, jak Huawei, coraz szybciej doganiają liderów pod względem wydajności sprzętu. Lokalne chipy, choć dziś słabsze, mogą w ciągu 1–2 lat zbliżyć się do poziomu ograniczonych wersji Nvidii. Jeśli tak się stanie, a USA nie zmieni kursu, Nvidia może stracić nie tylko rynek, ale i rolę standardu dla AI w Chinach.
Na horyzoncie już pojawia się kolejny układ Blackwell, planowany na wrzesień – być może mocniejszy, ale nadal w ramach restrykcji. Dla Nvidii to wyścig nie tyle technologiczny, co geopolityczny, w którym każda premiera to próba zachowania wpływów bez łamania zasad.
DXC Technology, wspólnie z SAP i Microsoft, uruchomiło ofertę DXC Complete – kompleksowe rozwiązanie, które upraszcza cyfrową transformację firm działających w środowiskach SAP. To kolejny krok w konsolidacji usług zarządzanych wokół chmury publicznej, sztucznej inteligencji i modelu subskrypcyjnego.
DXC Complete integruje usługi SAP – w tym „RISE with SAP”, „GROW with SAP” i SAP Business AI – z platformą Microsoft Azure. Klienci zyskują jedno, elastyczne środowisko kontraktowe i rozliczeniowe, obejmujące migrację, zarządzanie aplikacjami oraz optymalizację procesów. Dzięki temu firmy mogą szybciej odejść od przestarzałych systemów on-premise, redukując dług technologiczny i koszty utrzymania.
To rozwiązanie wpisuje się w szerszy trend automatyzacji i cloud-native, który redefiniuje zarządzanie systemami ERP. DXC wykorzystuje skalę – ponad 50 tys. konsultantów i inżynierów – by dostarczać gotowe do wdrożenia rozwiązania dla klientów w różnych branżach. Microsoft z kolei wnosi zaawansowane narzędzia analityczne, Power Platform i integrację z Microsoft 365, tworząc spójne środowisko pracy.
Oferta jest odpowiedzią na narastające wyzwania: przeciążone działy IT, rosnące koszty licencji i zapotrzebowanie na szybkie wdrożenia AI. DXC Complete wpisuje się również w rosnącą presję na ESG – uproszczona infrastruktura IT to niższy ślad węglowy i większa efektywność operacyjna.
Dla rynku to sygnał, że konsolidacja dostawców i automatyzacja procesów będą nabierać tempa. Firmy oczekują dziś nie tylko technologii, ale gotowego „outcome” – mierzalnych rezultatów w krótkim czasie. DXC, SAP i Microsoft starają się odpowiedzieć na to zapotrzebowanie jednym, skalowalnym modelem.
Integracja systemów IT i OT staje się nieodzownym elementem transformacji cyfrowej w przemyśle. Połączenie środowisk biurowych i przemysłowych otwiera przed firmami nowe możliwości – od lepszego wykorzystania danych operacyjnych po automatyzację procesów i optymalizację kosztów. Jednocześnie jednak znacząco powiększa powierzchnię ataku i zmienia charakter zagrożeń, z którymi mierzy się cyberbezpieczeństwo.
Zwiększona wydajność kosztem większej ekspozycji
Systemy OT, tradycyjnie izolowane, coraz częściej są łączone z sieciami IT i chmurą, co czyni je podatnymi na ataki charakterystyczne dla świata cyfrowego. Coraz więcej firm przekonuje się, że nowoczesna infrastruktura przemysłowa – oparta o IoT, IIoT i zdalne zarządzanie – bez odpowiednich zabezpieczeń może stać się łatwym celem.
Rosnące zagrożenia, takie jak ransomware, przejmowanie sesji zdalnych czy zaawansowane trwałe zagrożenia (APT), przestają być problemem wyłącznie dla działów IT. Dziś realne ryzyko ataku oznacza nie tylko utratę danych, ale również wstrzymanie produkcji, uszkodzenie maszyn, a w skrajnych przypadkach – zagrożenie dla zdrowia lub życia pracowników.
Sesje zdalne i APT – pięta achillesowa sieci OT
Wśród najbardziej niepokojących wektorów ataku wyróżniają się dwa zjawiska: porwania sesji oraz ataki APT. Te pierwsze polegają na przejęciu zdalnych połączeń użytkowników lub urządzeń i wykorzystaniu ich do uzyskania dostępu do sieci przemysłowych. Drugie – bardziej złożone i długofalowe – opierają się na ukrytej obecności cyberprzestępców w systemach, często przez wiele miesięcy, zanim dojdzie do właściwego ataku.
Co łączy oba scenariusze? Brak widoczności i opóźniona reakcja. Kluczowym czynnikiem staje się więc monitorowanie – nie tylko IT, ale także środowisk OT, które dotąd często funkcjonowały w oderwaniu od procedur znanych zespołom cyberbezpieczeństwa.
Nowy standard: aktywne i pasywne monitorowanie sieci OT
Zintegrowane monitorowanie – łączące dane z warstw infrastruktury, sieci i aplikacji – to obecnie fundament budowy odporności w sieciach OT. Szczególną rolę odgrywa tu monitoring protokołów przemysłowych, takich jak OPC UA, oraz weryfikacja stanu zapór, aktualizacji i komponentów endpointowych. Kluczowe jest przy tym połączenie metod pasywnych (analiza sygnałów, logów, tzw. pułapek) i aktywnych (testowanie połączeń, badanie statusów urządzeń).
To podejście pozwala nie tylko wcześniej wykrywać anomalie, ale również zrozumieć ich przyczyny – czy mamy do czynienia z awarią techniczną, czy może z celowym działaniem zewnętrznym. Monitorowanie staje się nie tylko narzędziem IT, ale integralną częścią strategii OT.
Odporność cybernetyczna jako element przewagi konkurencyjnej
Rosnące znaczenie cyberodporności w środowiskach przemysłowych pokazuje, że bezpieczeństwo IT i OT nie powinno być już traktowane rozdzielnie. Integracja tych dwóch światów wymaga nowego podejścia – zarówno technologicznego, jak i organizacyjnego. Kluczem jest proaktywność, automatyzacja monitorowania oraz tworzenie wspólnego języka między zespołami produkcyjnymi, IT i bezpieczeństwa.
Firmy, które zainwestują w holistyczne zarządzanie ryzykiem, zyskają nie tylko większe bezpieczeństwo, ale również przewagę konkurencyjną. W czasach, gdy każde zakłócenie w produkcji może oznaczać milionowe straty, umiejętność szybkiego reagowania na incydenty staje się jednym z fundamentów nowoczesnego przemysłu.
Współczesna gospodarka cyfrowa doświadcza bezprecedensowego przyspieszenia, określanego mianem „boomu na cyfrową infrastrukturę”. Zjawisko to charakteryzuje się dynamicznym rozwojem i ekspansją technologicznych fundamentów, które wspierają innowacje i transformują sposób funkcjonowania przedsiębiorstw oraz styl życia konsumentów. Jest to bezpośrednia odpowiedź na gwałtowne zmiany w preferencjach rynkowych, rosnące dążenie do zrównoważonego rozwoju oraz konieczność adaptacji do turbulentnego otoczenia biznesowego, cechującego się wysokim stopniem dynamiki i nieciągłych zmian.
Kluczowym elementem tego boomu jest wszechobecna transformacja cyfrowa przedsiębiorstw. Obejmuje ona wdrażanie zaawansowanych rozwiązań, takich jak robotyzacja procesów, implementacja sztucznej inteligencji oraz kompleksowa cyfryzacja operacji, technologii, produktów i usług. Ten proces nie polega jedynie na zwiększaniu ilości posiadanej infrastruktury, lecz na jakościowej zmianie, która wymaga od systemów technologicznych adaptacji do nowych, złożonych i wzajemnie powiązanych wymagań. Infrastruktura musi być wysoce elastyczna, bezpieczna i zdolna do obsługi coraz bardziej wymagających obciążeń.
Główne czynniki napędzające ten rozwój są wielorakie. Wzrost zainteresowania zaawansowanymi aplikacjami internetowymi, zarówno w sektorze B2B, jak i B2C, ciągły przyrost użytkowników mediów społecznościowych oraz rosnące wymagania dotyczące bezpieczeństwa danych generują ogromne zapotrzebowanie na zasoby obliczeniowe. Rozwój technologii takich jak sztuczna inteligencja (AI), Internet Rzeczy (IoT), sieci 5G, chmura obliczeniowa oraz dynamiczny wzrost handlu elektronicznego (e-commerce) stanowią główne motory napędowe tego bezprecedensowego wzrostu. Urządzenia IoT, w tym czujniki i kamery, generują gigantyczne ilości danych, które muszą być efektywnie przechowywane i przetwarzane, co bezpośrednio przekłada się na konieczność rozbudowy i modernizacji data center.
Data center stanowią fundament nowoczesnej infrastruktury cyfrowej, umożliwiając przechowywanie, przetwarzanie i przesyłanie danych z zachowaniem najwyższych wymagań bezpieczeństwa i efektywności technicznej. Ich dynamiczny rozwój, napędzany przez wymienione megatrendy, ma kaskadowy wpływ na cały ekosystem IT. Rosnące zapotrzebowanie na złożone i wydajne środowiska cyfrowe z natury rzeczy generuje zwiększony popyt na specjalistyczne usługi integratorów IT. Integratorzy ci są architektami i realizatorami tych złożonych środowisk, odpowiedzialnymi za łączenie różnorodnych komponentów w spójne i efektywne systemy.
Polska odgrywa coraz silniejszą rolę w tym globalnym krajobrazie. Pod koniec 2022 roku w kraju funkcjonowało blisko 140 obiektów zaprojektowanych jako centra przetwarzania danych, z największą koncentracją w Warszawie, gdzie całkowita podaż mocy szacowana była na 130 MW. Polski rynek jest zdominowany przez rodzime przedsiębiorstwa, choć obecni są również najwięksi światowi gracze. Pomimo znacznej różnicy w skali w porównaniu do rynków FLAPD (Frankfurt, Londyn, Amsterdam, Paryż, Dublin), Warszawa utrzymuje silną pozycję, porównywalną z innymi stolicami europejskimi, i jest liderem w Europie Środkowo-Wschodniej. Ta pozycja nie jest jedynie efektem bieżącego zapotrzebowania, lecz również strategicznego pozycjonowania kraju jako regionalnego centrum cyfrowego, co przyciąga zagranicznych dostawców chmurowych i napędza dalsze inwestycje.
Prognozy dla polskiego rynku centrów danych są niezwykle optymistyczne. PMR wskazuje, że wielkość rynku może przekroczyć 500 MW do 2030 roku, co oznacza średnioroczne tempo wzrostu (CAGR) na poziomie 25%. Rok 2023 był rekordowy, z mocą przydzieloną centrom danych w Polsce wynoszącą 173 MW, co stanowi wzrost o prawie 43% względem 2022 roku. W ciągu zaledwie trzech lat (2021-2023) polski rynek centrów danych podwoił swoje zasoby mocy. Rynek kolokacji w Polsce, wyceniony na 335 mln euro w 2023 roku, stanowi około 1,8% rynku europejskiego, ale prognozuje się, że będzie on rósł najszybciej w Europie Środkowo-Wschodniej, z CAGR na poziomie 22,3% w latach 2024-2029, osiągając wartość 995 mln euro i moc IT 510 MW w 2029 roku. Szacuje się, że w ciągu najbliższych lat wolumen centrów danych w Polsce będzie wzrastał o kilkanaście procent rocznie. Na skalę globalną, rynek budowy centrów danych w regionie Azji i Pacyfiku (APAC) ma wzrosnąć z 26,25 mld USD w 2024 roku do 52,72 mld USD w 2030 roku, ze średniorocznym wzrostem na poziomie 12,3%.
Poniższa tabela przedstawia kluczowe prognozy wzrostu rynku centrów danych, ilustrując skalę i dynamikę tego sektora.
Główne czynniki napędzające te inwestycje są złożone i wzajemnie powiązane:
Sztuczna inteligencja (AI) i wysokowydajne obliczenia (HPC): Sztuczna inteligencja jest obecnie kluczowym motorem wzrostu zapotrzebowania na moc obliczeniową. Aż 70% respondentów badań rynkowych wskazuje, że AI zwiększa ich zapotrzebowanie na zasoby, z czego 37% prognozuje wzrost o 10-25%, a 6% nawet o 100%. Prognoza Goldman Sachs zakłada, że zapotrzebowanie na energię ze strony AI wzrośnie o około 200 TWh w latach 2024-2030. Eksperci McKinsey przewidują, że do 2030 roku obciążenie energetyczne w centrach danych wzrośnie dwukrotnie, osiągając 35 GW rocznie. Ten trend jest tak silny, że AI ma napędzić wzrost rynku centrów danych o ponad połowę do 2029 roku. Szacuje się, że około 40% zasobów wszystkich centrów danych będzie wykorzystywane dla funkcjonowania generatywnej sztucznej inteligencji. Instalacje AI wymagają znacznie większej gęstości mocy, rzędu 15-30 kW na rack, w porównaniu do 5-10 kW dla standardowych obciążeń, co wymusza adaptację centrów danych do efektywnego chłodzenia cieczą. Rosnące zapotrzebowanie na architektury systemów opartych na AI (wzrost o 84% rok do roku) bezpośrednio przekłada się na konieczność inwestycji w specjalistyczną infrastrukturę.
Adopcja chmury obliczeniowej (Cloud Computing): Wartość globalnego rynku chmury wynosi obecnie około 350 mld USD, z rocznym wzrostem rzędu 20-30%. Analitycy przewidują, że w ciągu pięciu lat wartość tego rynku wzrośnie do około 850 mld USD. Polski rynek chmury obliczeniowej w formule B2B ma rosnąć powyżej 20% rok do roku do 2026 roku, osiągając wartość 10 mld zł w perspektywie 6-7 lat. W 2023 roku wartość rynku chmury w Polsce wyniosła 3,9 mld zł (wzrost o 34% rok do roku), z prognozą 4,8 mld zł w 2024 roku i blisko 13 mld zł w 2029 roku. Jest to trend trwały, gdyż mniej niż 1% dużych firm w Polsce deklaruje ograniczenie wydatków na chmurę. Rozwój infrastruktury w Polsce, obejmujący centra danych oraz sieci (w tym dostęp mobilny 5G i stacjonarny FTTx), tworzy solidne podstawy dla nowych zastosowań chmurowych. Prognozy PMR wskazują, że udział chmury publicznej w całkowitej wartości rynku data center w Polsce wzrośnie trzykrotnie w latach 2024-2030, osiągając 50%. Strategie multi-cloud i hybrydowe stają się kluczowym trendem, zwiększając odporność i elastyczność systemów, choć wiążą się z dodatkowymi kosztami, szacowanymi na około 10% wzrost rachunków.
Edge Computing i rozproszenie infrastruktury: Edge computing, czyli przetwarzanie danych na „brzegu” sieci, przenosi obliczenia i przechowywanie danych bliżej miejsca ich generowania, zmieniając tradycyjny model scentralizowanych centrów danych. Rozwój sieci 5G dodatkowo napędza adopcję Edge Computing, zapewniając niezbędną infrastrukturę łączności dla niskich opóźnień. Kluczowy jest wzrost liczby mniejszych obiektów, tzw. mikro data centers (200-500 kW),lokalizowanych bliżej użytkowników końcowych. Jest to niezbędne dla aplikacji czasu rzeczywistego, Internetu Rzeczy (IoT) i rozszerzonej/wirtualnej rzeczywistości (AR/VR). Takie rozproszenie infrastruktury stanowi fundamentalną zmianę architektoniczną, wymagającą odmiennych strategii integracji niż tradycyjne centra hiperskalowe.
Zrównoważony rozwój (ESG): Rosnące wymagania z zakresu zrównoważonego rozwoju (ESG) sprawiają, że budowa i eksploatacja centrów danych staje się coraz bardziej złożona. Efektywność energetyczna jest kluczowym priorytetem dla 68% respondentów, a firmy kładą nacisk na optymalizację zużycia energii i redukcję emisji CO2. Nowe technologie ekologiczne i odnawialne źródła energii wpływają na rozwój centrów danych, czyniąc je bardziej przyjaznymi dla środowiska. Zapotrzebowanie energetyczne jest tak ogromne i rośnie tak szybko, że w niektórych regionach (np. Irlandia) budowa nowych centrów jest już blokowana na poziomie krajowym. To podnosi kwestie efektywności energetycznej i wykorzystania odnawialnych źródeł energii z poziomu „mile widziane” do „konieczne dla utrzymania działalności”.
Wymogi bezpieczeństwa i regulacje: Bezpieczeństwo danych jest najważniejszym kryterium przy wyborze dostawcy usług centrów danych dla 75% respondentów. Firmy muszą inwestować w zaawansowane strategie cyberbezpieczeństwa oraz zabezpieczenia fizyczne obiektów. Rosnące znaczenie mają lokalne i paneuropejskie certyfikacje bezpieczeństwa (np. ENISA, krajowe certyfikaty cyberbezpieczeństwa) oraz zgodność z regulacjami takimi jak RODO, SOC 2, NIS2 czy DORA. Te wymogi nie tylko zwiększają złożoność projektów, ale także stwarzają popyt na specjalistyczne usługi konsultingowe i wdrożeniowe w zakresie bezpieczeństwa.
Wszystkie te czynniki wskazują na to, że rynek centrów danych nie tylko rośnie w wolumenie, ale przechodzi głęboką transformację jakościową, w której kluczowe stają się zaawansowane technologie, efektywność energetyczna i rygorystyczne standardy bezpieczeństwa.
Integratorzy IT – architekci i realizatorzy cyfrowej infrastruktury
Rola integratorów IT staje się absolutnie kluczowa. Integrator IT to podmiot, którego głównym zadaniem jest stworzenie infrastruktury, która efektywnie wspiera cele biznesowe klienta. Działają oni jako architekci i realizatorzy, łącząc różnorodne elementy technologiczne – sprzęt, oprogramowanie, sieci, obiekty oraz wszystkie niezbędne komponenty wspierające zarządzanie, przetwarzanie i przechowywanie informacji – w spójne i funkcjonalne systemy. Rynek usług związanych z integracją jest niezwykle niejednorodny, obejmując zarówno niezależnych konsultantów, jak i duże firmy informatyczne, które oferują zarówno szerokie spektrum usług, jak i wąskie specjalizacje, dostosowując się do specyficznych potrzeb branżowych lub technologicznych.
Zakres usług integratorów IT w kontekście centrów danych jest szeroki i obejmuje:
Projektowanie i wdrażanie rozwiązań: Integratorzy są odpowiedzialni za projektowanie i wdrażanie kompleksowych rozwiązań technologicznych. Proces ten obejmuje wybór odpowiednich technologii, konfigurację systemów, instalację sprzętu i oprogramowania oraz rygorystyczne testowanie rozwiązań przed ich wdrożeniem, aby zapewnić pełną kompatybilność i wydajność.
Migracja danych i aplikacji: Wraz z rozwojem i modernizacją infrastruktury, migracja danych i aplikacji do nowych środowisk centrów danych staje się częstą potrzebą. Integratorzy zapewniają bezpieczne i zoptymalizowane przenoszenie danych i aplikacji, gwarantując pełne zachowanie ich integralności i dostępności. Każdy etap migracji jest dokładnie testowany, aby zapewnić płynne przejście i ciągłość działania.
Optymalizacja i zarządzanie infrastrukturą (w tym hybrydową i multi-cloud): Integratorzy IT pomagają organizacjom optymalizować ich infrastrukturę technologiczną. Poprzez analizę i optymalizację zasobów, przyczyniają się do redukcji zbędnych kosztów i zapewniają efektywne wykorzystanie infrastruktury, co pozwala firmom być bardziej konkurencyjnymi. Obejmuje to pełne zarządzanie serwerami, pamięcią masową, siecią oraz aplikacjami w nowym środowisku centrum danych, a także wsparcie dla złożonych środowisk hybrydowych i multi-cloud. Ich rola wykracza poza czysto techniczne wdrożenie; stają się strategicznymi partnerami, którzy zapewniają ciągłość biznesową i suwerenność cyfrową. Przykładem jest projekt dla ProService Finteco, gdzie integrator wdrożył hybrydową architekturę IT, zapewniając Disaster Recovery as a Service (DRaaS) oraz spełniając normy ISO i regulacje KNF.
Zapewnienie bezpieczeństwa IT i zgodności z regulacjami: Bezpieczeństwo danych i infrastruktury technologicznej to priorytet w dobie rosnących zagrożeń cybernetycznych. Integratorzy IT implementują zaawansowane rozwiązania bezpieczeństwa, takie jak firewalle, systemy wykrywania zagrożeń oraz procedury reagowania na incydenty, aby zminimalizować ryzyko utraty danych i ataków cybernetycznych. Zarządzają również zgodnością z regulacjami, takimi jak RODO czy SOC 2 , co jest kluczowe dla firm działających w środowisku o coraz bardziej rygorystycznych przepisach.
Wsparcie techniczne i utrzymanie: Po wdrożeniu rozwiązań, integratorzy IT zapewniają ciągłe wsparcie techniczne oraz utrzymanie infrastruktury. Oznacza to regularne aktualizacje, naprawy, monitorowanie wydajności (często 24/7) i szybką reakcję na wszelkie problemy techniczne. Przykładem jest wdrożenie produktów ManageEngine do obsługi klienta i zaawansowanego raportowania, co podnosi poziom świadczenia usług.
Różnorodność i specjalizacja usług integratorów (od pełnego zakresu po wąskie nisze) jest bezpośrednią odpowiedzią na rosnącą złożoność i zróżnicowane wymagania boomu na cyfrową infrastrukturę. W miarę jak krajobraz centrów danych staje się bardziej zfragmentowany – na centra hiperskalowe, kolokacyjne i brzegowe (edge) – oraz w miarę jak technologie takie jak AI i IoT wprowadzają nowe, specyficzne wymagania (np. chłodzenie cieczą, szafy o wysokiej gęstości mocy), żaden pojedynczy integrator nie może być ekspertem we wszystkim. Ta heterogeniczność rynku pozwala na wyłonienie się wyspecjalizowanych integratorów, którzy zaspokajają potrzeby konkretnych branż (np. fintech ) lub nisz technologicznych (np. automatyzacja RPA/AI). Ta specjalizacja jest kluczowa dla efektywnego poruszania się w złożonym i szybko ewoluującym środowisku cyfrowej infrastruktury.
Synergia inwestycji w centra danych a popyt na usługi integratorów IT
Wzrost inwestycji w centra danych i rosnący popyt na usługi integratorów IT są ze sobą nierozerwalnie związane, tworząc dynamiczną synergię. Bezpośrednia korelacja wynika ze zwiększającej się złożoności i skali infrastruktury cyfrowej. Galopujące inwestycje w hiperskalowe centra danych, napędzane w dużej mierze przez rozwój generatywnej sztucznej inteligencji, prowadzą do powstawania nowego data center co 2-3 dni. Takie tempo i skala wymagają kompleksowego planowania, projektowania i wdrażania, co jest domeną integratorów. Polskie centra danych intensyfikują inwestycje w infrastrukturę w odpowiedzi na rosnące zapotrzebowanie na moc obliczeniową, zmieniające się regulacje i wymagania ESG. Każdy z tych obszarów – od optymalizacji energetycznej po zgodność z przepisami – wymaga specjalistycznej wiedzy integracyjnej. Wzrost wydatków na IT w Europie o 5% w 2025 roku, przekraczający 1,5 biliona dolarów, napędzany przez inwestycje w chmurę, cyberbezpieczeństwo i AI, oznacza bezpośredni wzrost popytu na usługi IT, w tym integracyjne.
Popyt na usługi integratorów IT jest szczególnie widoczny w kilku kluczowych obszarach, wynikających bezpośrednio z boomu na centra danych:
Integracja infrastruktury pod kątem AI: Eksplozja zainteresowania sztuczną inteligencją zmusza centra danych do fundamentalnej zmiany swojej infrastruktury. Często oznacza to budowę obiektów od podstaw, zamiast jedynie rozbudowy istniejących. Integratorzy są niezbędni do projektowania i wdrażania tych nowych, wysokogęstościowych środowisk, które wymagają zaawansowanych systemów chłodzenia, w tym chłodzenia cieczą, aby efektywnie zarządzać ogromnym zapotrzebowaniem na energię. Rosnące zapotrzebowanie na architektury systemów opartych na AI, ze wzrostem o 84% rok do roku , bezpośrednio przekłada się na konieczność angażowania integratorów do tworzenia i optymalizacji tych złożonych środowisk.
Wdrażanie i zarządzanie środowiskami hybrydowymi i multi-cloud: Wzrost znaczenia środowisk hybrydowych i typu multi-cloud, a także usług doradczych, wdrożeniowych i integracyjnych w obszarze cloud computingu, jest kluczowym trendem i stwarza znaczące możliwości dla lokalnych dostawców usług i centrów danych. Integratorzy pomagają firmom w przejściu na usługi chmurowe oraz wdrożeniu złożonych strategii multi-cloud, które zwiększają odporność i elastyczność operacyjną. Przykładem jest wdrożenie hybrydowej infrastruktury IT dla branży fintech, która zapewnia Disaster Recovery as a Service (DRaaS), co jest kluczowe dla ciągłości biznesowej.
Rozwój i integracja rozwiązań Edge Computing: Edge computing, napędzany przez rozwój 5G i Internetu Rzeczy, wymaga tworzenia mikro data center i rozproszenia infrastruktury bliżej źródeł danych. Integratorzy są kluczowi w projektowaniu i wdrażaniu tych rozproszonych środowisk, które muszą działać z niską latencją, aby obsługiwać aplikacje czasu rzeczywistego. Istnieje również zauważalna luka kompetencyjna w zakresie Edge Computing , co zwiększa zapotrzebowanie na zewnętrznych ekspertów zdolnych do projektowania i wdrażania tych nowych architektur.
Automatyzacja procesów w centrach danych i dla klientów: Wzrost ilości danych i złożoności operacji w centrach danych sprawia, że automatyzacja staje się koniecznością. Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do automatyzacji rutynowych zadań, takich jak aktualizacje systemów, tworzenie kopii zapasowych czy monitorowanie infrastruktury, a także do analizowania informacji i reagowania na błędy. Wiele czynności w centrach danych jest monotonnych i powtarzalnych, a narzędzia automatyzujące zwiększają produktywność i zdolności adaptacyjne. W logistyce, IoT umożliwia automatyzację procesów magazynowych i łańcucha dostaw, redukując nakład pracy i ryzyko błędów ludzkich. Integratorzy wdrażają rozwiązania RPA i AI, które automatyzują procesy biznesowe, takie jak księgowanie faktur czy zarządzanie należnościami, przynosząc znaczące oszczędności i zwiększając efektywność.
Cyberbezpieczeństwo i zgodność z regulacjami: W miarę jak centra danych stają się centralnymi punktami dla krytycznych danych, bezpieczeństwo staje się absolutnym priorytetem. Integratorzy IT są odpowiedzialni za implementację zaawansowanych rozwiązań bezpieczeństwa, takich jak firewalle i systemy wykrywania zagrożeń, oraz za zarządzanie zgodnością z regulacjami, takimi jak RODO czy SOC 2. Rosnące znaczenie przepisów, takich jak NIS2 czy DORA, stanowi istotne wyzwanie dla centrów danych , co z kolei napędza popyt na usługi integratorów specjalizujących się w cyberbezpieczeństwie i zapewnianiu zgodności.
ESG i efektywność energetyczna: Rosnące zapotrzebowanie na energię, zwłaszcza ze strony AI, zmusza centra danych do poszukiwania innowacyjnych sposobów zasilania i minimalizowania śladu węglowego. Efektywność energetyczna jest kluczowym priorytetem , a integratorzy są niezbędni do wdrażania rozwiązań optymalizujących zużycie energii, takich jak systemy chłodzenia cieczą, które są bardziej niezawodne i energooszczędne. Inwestycje w zrównoważony rozwój stają się koniecznością, a integratorzy pomagają w adaptacji infrastruktury do nowych standardów i regulacji klimatycznych.
Rynek usług IT, w tym integracyjnych, wykazuje znaczny wzrost. Prognozy Gartnera wskazują na 9,8-procentowy wzrost światowych wydatków na usługi IT w 2025 roku. Polska, z ponad 410 tysiącami specjalistów IT i 60 tysiącami firm technologicznych, jest liderem w regionie Europy Środkowo-Wschodniej i kluczowym graczem na globalnym rynku IT. Inwestycje gigantów technologicznych, takich jak Microsoft i Google, w polskie centra danych i infrastrukturę AI, dodatkowo cementują tę pozycję.
Synergia między inwestycjami w centra danych a popytem na usługi integratorów IT jest zatem pętlą sprzężenia zwrotnego. Wzrost i złożoność centrów danych generują zapotrzebowanie na zaawansowane usługi integracyjne, a rozwiązania dostarczane przez integratorów z kolei umożliwiają dalszą ekspansję, optymalizację i innowacje w sektorze centrów danych. Integratorzy są kluczowi w nawigowaniu przez wyzwania, takie jak rosnące zużycie energii, zmieniające się regulacje i niedobory talentów. Popyt na ich usługi ewoluuje w kierunku specjalistycznej wiedzy w obszarach AI, Edge Computing i zrównoważonych rozwiązań.
Schneider Electric podejmuje próbę rozwiązania jednego z paradoksów nowoczesnej technologii: jak rozwijać AI, nie zwiększając jednocześnie jej śladu węglowego. Francuska firma uruchamia nowy, wieloletni projekt, którego celem jest budowa ekosystemu natywnego dla AI, skoncentrowanego na zarządzaniu energią i zrównoważonym rozwojem. Kluczową rolę odegrają w nim cyfrowi agenci – systemy sztucznej inteligencji współpracujące z ekspertami w czasie rzeczywistym.
Projekt ten to nie tylko kolejna iteracja narzędzi wspierających ESG, ale próba głębszej integracji AI z procesami operacyjnymi firm. Cyfrowi „koledzy” mają wspierać decyzje dotyczące zużycia energii, dekarbonizacji czy optymalizacji infrastruktury, działając w adaptacyjnych przepływach pracy. Ma to nie tylko usprawnić procesy, ale też zmniejszyć koszt ich prowadzenia — zarówno finansowy, jak i środowiskowy.
Schneider Electric deklaruje, że nowe rozwiązania będą energooszczędne z założenia: mniejsze modele AI, zoptymalizowane algorytmy i mniej zasobożerna infrastruktura. To wyraźna kontra wobec trendu rozwijania coraz większych modeli językowych, które pochłaniają ogromne ilości energii i wody.
Warto zauważyć, że firma nie startuje od zera — korzysta z doświadczeń takich jak Resource Advisor Copilot czy współpraca z Nvidią przy energooszczędnych centrach danych. W tle widać też przejęcie EcoAct i budowanie nowej warstwy oprogramowania, która ma łączyć AI z wiedzą domenową.
Z punktu widzenia rynku IT to ważny sygnał: AI nie musi być ekologicznym problemem. W rękach firm takich jak Schneider Electric może stać się narzędziem do realnej transformacji energetycznej — pod warunkiem, że innowacja pójdzie w parze z odpowiedzialnością.
W świecie technologii, w którym nadmiar szumu informacyjnego często rozmywa wagę wypowiedzi, głos Demisa Hassabisa, szefa Google DeepMind, brzmi jak zapowiedź sejsmicznych zmian. W niedawnym wywiadzie ostrzega, że sztuczna inteligencja w ciągu 5–10 lat wywrze ogromny wpływ na rynek pracy. Z pozoru to kolejna iteracja znanej narracji. Ale tym razem idzie dalej: to apel o natychmiastowe działanie, zwłaszcza dla młodych ludzi wchodzących na ścieżkę edukacyjną.
AI jako znak rozpoznawczy pokolenia Alpha
Hassabis rysuje analogię, która trafia w sedno: Internet zdefiniował milenialsów, smartfony — pokolenie Z, a generatywna sztuczna inteligencja ma być znakiem towarowym generacji Alpha. Dla tej ostatniej oznacza to nie tylko oswojenie się z kolejną technologią, ale świadome wejście w świat, w którym automatyzacja, modele językowe i algorytmy podejmujące decyzje będą podstawowym tłem życia zawodowego.
Nie chodzi już o umiejętność „obsługi” AI, ale o zrozumienie jej zasad działania i wpływu na otoczenie. Hassabis wskazuje, że AGI — sztuczna inteligencja ogólna — może pojawić się w mniej niż dekadę. Nawet jeśli to zbyt optymistyczna prognoza, tempo zmian technologicznych już dziś wyprzedza zdolność systemów edukacyjnych do adaptacji.
Czego powinni uczyć się studenci?
Odpowiedź Hassabisa nie jest rewolucyjna, ale za to realistyczna: nadal warto inwestować w podstawy STEM (nauki ścisłe i techniczne), szczególnie programowanie. Równocześnie jednak na znaczeniu zyskują kompetencje miękkie — elastyczność poznawcza, kreatywność, odporność psychiczna. To one mają być „trudniejsze do zautomatyzowania”.
To przesunięcie akcentów nie jest nowe. Już w raporcie Światowego Forum Ekonomicznego z 2023 roku „Future of Jobs” wskazywano, że do 2027 roku aż 44% podstawowych umiejętności pracowników ulegnie zmianie. Jednak w kontekście AI zyskuje to nową ostrość — bo po raz pierwszy zagrożone są również zawody typowo intelektualne: analiza danych, copywriting, a nawet niektóre aspekty programowania.
Rewizja wartości umiejętności manualnych
Znamienne, że Hassabis ostrzega przed przecenianiem wiedzy czysto technicznej. Maszyny coraz lepiej radzą sobie z czynnościami manualnymi i schematycznymi, od obsługi magazynów po analizę zdjęć rentgenowskich. Dlatego bardziej przyszłościowe stają się te kompetencje, które są trudne do formalnego opisania — np. zdolność łączenia wiedzy z różnych dziedzin czy rozwiązywania nieoczywistych problemów.
To przesłanie wpisuje się w szerszy trend redefinicji pojęcia „kompetencji przyszłości”. Wśród firm technologicznych i edukacyjnych coraz częściej mówi się o potrzebie „human-centered tech skills” — czyli połączenia technologii z empatią, etyką, zdolnością współpracy z maszynami i ludźmi jednocześnie.
Teraźniejszość, nie przyszłość
Kluczowe przesłanie Hassabisa brzmi: AI nie jest zjawiskiem przyszłości. To już teraźniejszość. A każdy, kto planuje swoją ścieżkę zawodową, musi uwzględnić ten fakt natychmiast. Dla uczniów i studentów oznacza to nie tylko świadomy wybór kierunku studiów, ale również aktywne testowanie nowych narzędzi — od ChatGPT i Gemini po Midjourney i GitHub Copilot.
Warto zauważyć, że radykalna zmiana niekoniecznie dotknie wszystkich zawodów w równym stopniu. Eksperci z McKinsey szacują, że do 2030 roku nawet 30% zadań w wybranych branżach może być wykonywanych przez AI. Ale to nie oznacza 30% bezrobotnych. Część ról ulegnie przekształceniu, inne — zyskają nowy sens.
AI to test adaptacyjny dla systemów edukacji i rynku pracy
Największe wyzwanie nie leży w samej technologii, ale w adaptacji społecznej. Systemy edukacyjne, zwłaszcza w Europie, nie nadążają za tempem zmian. Nadal kładzie się nacisk na testowanie wiedzy zamiast rozwijania umiejętności poznawczych. Rynki pracy są z kolei nieprzygotowane do masowej reskillingu — a to on zdecyduje, czy transformacja będzie miała charakter pozytywny.
Dlatego głos Hassabisa warto traktować nie tylko jako apel do studentów, ale też ostrzeżenie dla decydentów: sztuczna inteligencja nie poczeka, aż świat ją dogoni. Albo przygotujemy się dziś, albo jutro będziemy improwizować.
Na początku czerwca Katowice staną się centrum europejskiej debaty o przyszłości sztucznej inteligencji. 3 czerwca w Muzeum Śląskim odbędzie się #CEEAIChallenger Fest 2025 – prestiżowy festiwal, który połączy liderów technologii, biznesu, nauki i administracji. Wydarzenie, organizowane przez Związek Cyfrowa Polska oraz Śląskie Międzyuczelniane Centrum Cyber Science, stanowi odpowiedź na rosnącą potrzebę współpracy międzysektorowej w zakresie rozwoju odpowiedzialnej i innowacyjnej sztucznej inteligencji.
Podczas konferencji głos zabiorą przedstawiciele światowych firm technologicznych, administracji publicznej oraz środowisk naukowych. Swój udział zapowiedzieli m.in. przedstawiciele Ministerstwa Cyfryzacji, Ministerstwa Nauki i Szkolnictwa Wyższego, NASK oraz eksperci środowiska biznesowego i prawnego, a także czołowe ośrodki akademickie. Tematyka wydarzenia skoncentruje się na strategii rozwoju AI, jej wpływie na społeczeństwo i rynek pracy, bezpieczeństwie cyfrowym, regulacjach prawnych oraz szansach na rozwój gospodarczy regionów z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Przewidziano także pokazy, m.in. systemu głosowego Alexa czy polskich produkcji filmowych wykorzystujących AI.
– Sztuczna inteligencja staje się fundamentem nowoczesnej gospodarki. Musimy wspólnie stworzyć takie warunki, by rozwijać ją odpowiedzialnie i skutecznie, wykorzystując ogromny potencjał Polski – zarówno technologiczny, jak i intelektualny – podkreśla Michał Kanownik, prezes Związku Cyfrowa Polska. – Polska ma wszystkie atuty, by stać się regionalnym liderem w dziedzinie AI: dynamiczny sektor IT, światowej klasy specjalistów, silne zaplecze akademickie i coraz bardziej świadome potrzeby państwo. Musimy jednak działać szybko i spójnie – łącząc siły administracji, biznesu i nauki. CEE AI Challenger Fest to nasza odpowiedź na to wyzwanie – platforma, która pozwala tworzyć konkretne rozwiązania i strategie dla polskiego rynku. Chcemy, by to właśnie w Polsce powstawały przełomowe technologie i standardy wykorzystywania AI, które będą kształtować przyszłość nie tylko naszego kraju, ale całego regionu – dodaje.
– Naszą misją jest integrowanie ekspertów z różnych dziedzin wokół wspólnej wizji AI jako narzędzia rozwoju gospodarczego i społecznego. Katowice są naturalnym miejscem do takich rozmów, bo tu tutaj przemysłowa tradycja krzyżuje się z nowoczesnymi technologiami –dodaje dr hab. Dariusz Szostek, prof. Uniwersytetu Śląskiego, który kieruje konsorcjum Cyber Science.
Patronat honorowy nad wydarzeniem objęli Ministerstwo Cyfryzacji, Ministerstwo Nauki i Szkolnictwa Wyższego, Ministerstwo Rozwoju i Technologii, Narodowe Centrum Badań i Rozwoju, a także miasto Katowice i Katowicka Specjalna Strefa Ekonomiczna. Więcej informacji i program konferencji dostępne są na stronie https://www.ceedigitalsummit.com/aichallenger/ceeaichallenger-fest.html
Jabra wzmacnia swoją pozycję na rynku oprogramowania dla centrów kontaktowych, wprowadzając wersję premium Engage AI Complete. Nowe rozwiązanie, które trafi na rynek w czerwcu 2025 roku, to rozszerzenie bazowego Engage AI Core i kosztuje dwa razy więcej – 50 euro miesięcznie za użytkownika. Co oferuje w zamian? Analizę nie tylko treści rozmowy, ale też jej tonu, nastroju klienta oraz szumów w tle.
W Engage AI Complete Jabra łączy przetwarzanie mowy na tekst, generatywną AI i redukcję zakłóceń w czasie rzeczywistym. Oprogramowanie daje agentom natychmiastowe podsumowania, transkrypcje i sygnały o emocjach rozmówców, co ma poprawić jakość obsługi i skrócić czas szkolenia. Menedżerowie zyskują z kolei narzędzie do analizy nastrojów klientów i optymalizacji pracy zespołów.
Nowa wersja wpisuje się w rosnący trend wykorzystywania AI nie tylko do automatyzacji kontaktu z klientem, ale też do wspierania ludzi „na słuchawce”. To zmiana podejścia – z technologii zastępującej człowieka na taką, która realnie podnosi jego efektywność.
Rynek contact center SaaS dynamicznie rośnie, a według Grand View Research ma przekroczyć 160 mld dolarów do 2030 roku. Jabra, dotąd znana głównie z hardware’u, ambicjonalnie pozycjonuje się jako gracz software’owy. Engage AI Complete pokazuje, że dobrze rozumie potrzeby nowoczesnych centrów kontaktowych – nie tylko techniczne, ale też ludzkie.
Pytanie, czy firmy będą gotowe zapłacić dwukrotnie więcej za wersję premium. Jeśli metryki takie jak churn agentów czy NPS klientów faktycznie poprawią się – cena może nie być barierą.
Firma D-Wave udostępniła globalnie swój najnowszy komputer kwantowy Advantage2 — system zaprojektowany do rozwiązywania bardzo złożonych problemów optymalizacyjnych. To ruch, który z jednej strony pokazuje dojrzałość technologii wyżarzania kwantowego, a z drugiej — urealnia dyskusję o komercyjnym zastosowaniu komputerów kwantowych.
Advantage2 oferuje ponad 4400 kubitów, 20-krotnie większą łączność w nowej topologii Zephyr i dwukrotnie wyższą spójność, co przekłada się na lepszą stabilność i wydajność obliczeń. W odróżnieniu od uniwersalnych komputerów kwantowych, które wciąż zmagają się z barierami fizycznymi i skalowalnością, D-Wave koncentruje się na wąskim, ale dziś już praktycznym zastosowaniu: optymalizacji.
System można uruchamiać zarówno lokalnie, jak i w chmurze Leap, gdzie hybrydowe podejście pozwala przetwarzać problemy o skali nawet dwóch milionów zmiennych. Dla firm działających w obszarach takich jak logistyka, projektowanie materiałów czy sztuczna inteligencja, oznacza to możliwość wdrożenia rzeczywistych rozwiązań kwantowych — tu i teraz.
Choć Advantage2 nie jest komputerem kwantowym w hollywoodzkim rozumieniu, jego wartość rynkowa tkwi w specjalizacji. D-Wave pokazuje, że nie trzeba czekać dekady na przełom w kryptografii czy modelowaniu molekularnym — można dziś optymalizować floty transportowe czy harmonogramy produkcyjne szybciej i taniej.
To pragmatyczne podejście może okazać się przewagą w wyścigu kwantowym: zamiast obiecywać wszystko, D-Wave rozwiązuje konkretne problemy — i robi to skutecznie.
Badania Melvina Vopsona z Uniwersytetu w Portsmouth mogą mieć daleko idące konsekwencje dla nauki, filozofii i… technologii. Fizyka, jaką znamy, może właśnie zyskać nową zasadę – „prawo infodynamiki” – które zakłada, że informacja nie tylko wpływa na materię, ale sama ją współtworzy.
W swojej pracy Vopson sugeruje, że informacja ma masę, a więc wchodzi w skład budulca cząstek elementarnych. Co więcej, ta masa informacyjna może być odpowiedzialna za zjawiska na poziomie genetyki, fizyki cząstek i kosmologii. Jeśli hipoteza się potwierdzi, informacja stanie się nie tylko nośnikiem treści, lecz także realnym składnikiem materii – tak samo „fizycznym” jak energia czy masa klasyczna.
Równolegle, Vopson wskazuje, że wszechświat wykazuje cechy typowe dla systemów komputerowych: optymalizację, symetrię, kompresję. Te spostrzeżenia wspierają popularną, choć wciąż kontrowersyjną hipotezę symulacji, zgodnie z którą nasza rzeczywistość może być zaawansowaną symulacją komputerową, a prawa fizyki to po prostu kod.
Z naukowego punktu widzenia to ryzykowna teza, ale niewykluczona. W fizyce coraz częściej pojawiają się modele, w których informacja staje się równie fundamentalna jak czasoprzestrzeń. Pytanie, czy odkrycie Vopsona da się potwierdzić empirycznie, jest kluczowe – jak dotąd teoria opiera się głównie na wywodach matematycznych i analogiach.
Dla świata technologii – i inwestorów, którzy myślą o przyszłości AI, komputerów kwantowych czy inżynierii biologicznej – to temat wart obserwacji. Jeśli informacja rzeczywiście ma masę, to zmienia to nie tylko nasze pojmowanie rzeczywistości, ale także potencjalne granice obliczeń, pamięci czy interakcji maszyn z materią.
Na razie to spekulacja, ale z tych właśnie hipotez rodzą się przyszłe paradygmaty.
Google zaprezentowało SynthID Detector – nowy portal do wykrywania treści generowanych przez sztuczną inteligencję. To rozwinięcie wcześniejszej technologii znakowania obrazów AI, która teraz obejmuje również tekst, dźwięk i wideo. Nowe narzędzie analizuje, czy treści wygenerowane przez modele takie jak Gemini, Imagen, Lyria czy Veo zawierają niewidoczne znaki wodne SynthID.
Google chwali się, że już ponad 10 miliardów elementów zostało oznaczonych tym systemem. W połączeniu z otwartoźródłową wersją mechanizmu dla tekstu i integracją z NVIDIA Cosmos, firma wyraźnie zmierza w kierunku ustanowienia własnego standardu oznaczania treści AI. Partnerstwo z GetReal Security ma dodatkowo zwiększyć rozpoznawalność i interoperacyjność SynthID na rynku.
Nowością jest też udostępnienie portalu wybranej grupie użytkowników – dziennikarzom, naukowcom i specjalistom od mediów – co sugeruje, że Google chce najpierw przekonać liderów opinii i branżowych strażników etyki, zanim narzędzie trafi do masowego użytku.
Wnioski? Google nie tyle reaguje na problem dezinformacji, co próbuje go zdefiniować na własnych warunkach. SynthID to nie tylko technologia – to również próba wywarcia wpływu na kształt przyszłych regulacji dotyczących AI. Przez otwartoźródłowe komponenty i partnerstwa ekosystemowe Google stawia się w roli dostawcy infrastruktury zaufania dla treści generowanych przez sztuczną inteligencję.
Pytanie, czy rynek – i konkurencja – zaakceptują ten model, czy raczej poszukają bardziej niezależnych rozwiązań.
Przemysłowy Internet Rzeczy (IIoT) i cyfrowe bliźniaki jeszcze kilka lat temu traktowano jako ciekawostkę technologiczną — dziś stają się jednym z fundamentów nowoczesnej produkcji. Nie chodzi już o to, czy je wdrażać, ale jak szybko. Ułatwiają symulację procesów, precyzyjne planowanie produkcji, ograniczają przestoje i wspierają walkę z podróbkami. Ich znaczenie rośnie wraz z ekspansją 5G i sieci kampusowych budowanych przez duże firmy przemysłowe. Skalowalność i gotowość do integracji z resztą infrastruktury IT czynią z nich nie tylko narzędzia transformacji, ale także strategiczne aktywa przedsiębiorstw.
IIoT – fundament cyfrowych operacji
U podstaw cyfrowych bliźniaków leży IoT — gęsta sieć fizycznych urządzeń i maszyn wyposażonych w czujniki, które stale gromadzą dane i przesyłają je w czasie rzeczywistym. To dane z produkcji, logistyki, zużycia materiałów, a nawet warunków transportu. W przemyśle, który staje się coraz bardziej złożony i kosztowny, ta nieustanna cyfrowa obserwacja staje się punktem wyjścia do transformacji.
IoT to już nie tylko monitoring, ale warstwa infrastruktury, na której można budować złożone symulacje i procesy decyzyjne. W połączeniu z AI i edge computingiem staje się coraz mniej zależny od centralnych serwerowni i chmur publicznych, a bardziej autonomiczny – kluczowe dla branż, w których czas reakcji mierzy się w milisekundach.
Cyfrowy bliźniak, czyli modelowanie bez ryzyka
Cyfrowy bliźniak to cyfrowa kopia fizycznego obiektu, linii produkcyjnej lub całego procesu. Nie chodzi jednak o wizualizację 3D, ale o realistyczny, dynamiczny model zasilany danymi z czujników. Można w nim testować zmiany, przewidywać awarie, planować modernizacje – bez przerywania rzeczywistej produkcji.
Wartością dodaną jest nie tylko optymalizacja wydajności, ale również planowanie konserwacji predykcyjnej. Zamiast planować przeglądy w regularnych odstępach czasu, firmy analizują rzeczywiste zużycie i wykonują serwis wtedy, gdy jest to naprawdę potrzebne. Efekt: mniej nieplanowanych przestojów, wyższa dostępność maszyn i oszczędności.
Intralogistyka i łańcuch dostaw — cyfrowa transparencja
Tam, gdzie wcześniej dominowała papierologia i częściowa automatyzacja, dziś pojawia się pełna widoczność. Dzięki IoT i cyfrowym bliźniakom można śledzić przepływ materiałów wewnątrz zakładów produkcyjnych, w tym czas postoju wózków widłowych, dostępność surowców w czasie rzeczywistym czy identyfikować tzw. martwe strefy, które ograniczają przepustowość. To samo dotyczy łańcuchów dostaw – firmy mogą monitorować nie tylko status przesyłki, ale też warunki jej transportu, jak temperatura i wilgotność, kluczowe dla farmacji czy elektroniki.
Odpowiedź na podróbki i kradzieże
Podrabiane części, szczególnie w branżach motoryzacyjnej i lotniczej, to realne zagrożenie dla bezpieczeństwa i reputacji producentów. Dzięki cyfrowym identyfikatorom i powiązaniu fizycznych komponentów z ich bliźniakami, możliwe staje się precyzyjne śledzenie pochodzenia każdej części. Umożliwia to wykrywanie podróbek, zamykanie szarego rynku i ułatwia procesy reklamacyjne oraz audyty.
W warunkach przemysłowych cyfrowy bliźniak to więc nie tylko optymalizacja, ale także narzędzie compliance i zabezpieczenia interesów firmy – kluczowe zwłaszcza w czasach, gdy łańcuchy dostaw rozciągają się na kilka kontynentów.
Zrównoważona transformacja bez pustych deklaracji
Digitalizacja w przemyśle coraz częściej musi udowadniać swoją zgodność z celami zrównoważonego rozwoju. IoT i cyfrowe bliźniaki oferują konkretną wartość: dokładne planowanie zużycia energii i materiałów, szybsze iteracje produktowe bez konieczności fizycznych prototypów, lepsze wykorzystanie maszyn. W kontekście ESG to silny argument, który nie bazuje na marketingu, ale na twardych danych.
McKinsey szacuje, że zastosowanie cyfrowych bliźniaków może zwiększyć sprzedaż nawet o 10%, skrócić czas wprowadzenia produktu na rynek o 50% i poprawić jakość o 25%. W połączeniu z presją kosztową i deficytem wykwalifikowanej siły roboczej te liczby przestają być tylko obietnicą — stają się wymaganiem rynku.
Z cyfrowego eksperymentu do przemysłowego standardu
IoT i cyfrowe bliźniaki szybko wychodzą z fazy „proof of concept” i trafiają do rdzenia strategii operacyjnych. Trend ten szczególnie widać w krajach o wysokich kosztach pracy, gdzie nieefektywność to nie tylko problem, ale często bariera konkurencyjności. Zmiana jest napędzana przez dostępność 5G, edge computingu oraz bardziej elastyczne modele wdrożeń, w tym sieci kampusowe i prywatne chmury.
Współczesne środowisko produkcyjne nie potrzebuje już więcej czujników. Potrzebuje mądrzejszych danych, lepszych symulacji i szybszych decyzji. IIoT i cyfrowe bliźniaki to dziś nie tylko technologia wspierająca — to infrastruktura przyszłości.
Współczesne zarządzanie staje się coraz bardziej sztuką balansowania – między presją a odpornością psychiczną, między reakcją a refleksją. Globalna niestabilność – od zerwanych łańcuchów dostaw po niedobór talentów – stawia firmy z przemysłu, handlu i rzemiosła w trybie ciągłego kryzysu. Ale prawdziwa zmiana, jak pokazują najnowsze podejścia do przywództwa, zaczyna się nie od pracowników, procesów czy technologii, lecz od samych liderów.
Zmiana paradygmatu: menedżer jako samoświadomy lider
Dotychczasowe modele zarządzania, oparte na twardych KPI i strukturach kontrolnych, okazują się zbyt sztywne w obliczu wielowymiarowych kryzysów. Coraz wyraźniej widać, że skuteczni liderzy to ci, którzy potrafią zarządzać nie tylko zespołem, lecz przede wszystkim sobą – swoimi emocjami, reakcjami i energią.
Autorefleksja, samoopieka, zdolność do kontrolowania własnych schematów decyzyjnych – to dziś nie „miękkie umiejętności”, ale twarde fundamenty odporności organizacyjnej. Firmy z liderami o wysokiej samoświadomości nie tylko lepiej radzą sobie z niepewnością, ale też szybciej adaptują się do zmian, podejmując bardziej trafne i zrównoważone decyzje.
Emocje kontra efektywność
Jednym z głównych zagrożeń dla racjonalnego przywództwa są emocjonalne decyzje podejmowane pod wpływem stresu, lęku czy gniewu. Zwłaszcza w sytuacjach presji czasowej czy kryzysu – a tych w ostatnich latach nie brakuje – menedżerowie często działają impulsywnie, co odbija się na spójności zespołu i jakości decyzji biznesowych.
Podejście oparte na samoobserwacji – czy decyzja wynika z potrzeby unikania błędu, czy z ambicji osiągnięcia celu – staje się coraz bardziej popularne wśród nowoczesnych liderów. To nie filozofia coachingu, ale sposób na trwałe zwiększenie efektywności zespołów poprzez większą klarowność i spójność decyzyjną.
Samoopieka jako przewaga konkurencyjna
W wielu firmach dbanie o siebie przez lidera wciąż brzmi jak luksus – coś opcjonalnego, dostępnego tylko w teorii. Tymczasem dane z rynku jasno pokazują, że menedżerowie przeciążeni, pozbawieni snu i pracujący w trybie ciągłego kryzysu podejmują gorsze decyzje, a ich zespoły są mniej zaangażowane i mniej innowacyjne.
Wzrost znaczenia tzw. wellbeingu liderów to nie tylko efekt trendów HR. To odpowiedź na konkretne zagrożenia dla produktywności i zdolności adaptacyjnej firm. Dobre samopoczucie lidera przekłada się bezpośrednio na kulturę organizacyjną i gotowość zespołu do podejmowania ryzyka, eksperymentowania i szybkiego reagowania na zmiany.
Zarządzanie zaczyna się od środka
Coraz więcej organizacji – również w Polsce – inwestuje dziś w rozwój kompetencji przywódczych opartych na samoświadomości i odporności psychicznej. Szkolenia z zakresu self-leadershipu, programy coachingowe czy sesje feedbackowe to już nie dodatek, lecz integralny element polityki zarządzania talentami.
Kluczowe pytanie brzmi: jak lider jest postrzegany przez swój zespół? Czy jest źródłem klarowności i bezpieczeństwa, czy raczej niepewności i nieprzewidywalności? Świadome zarządzanie własnym wizerunkiem w oczach pracowników to dziś równie ważne jak kontrola nad wskaźnikami biznesowymi.
Przywództwo to kompetencja strategiczna
W czasach niepewności i przeciągających się kryzysów przewagę zyskują te firmy, które potrafią zadbać o psychologiczną i emocjonalną gotowość swoich liderów. Nowoczesne przywództwo to nie zarządzanie ludźmi, lecz zarządzanie sobą w taki sposób, aby inspirować i stabilizować zespół w zmiennym otoczeniu.
To również realna przewaga konkurencyjna: stabilny, świadomy menedżer to mniejsze ryzyko rotacji, większa innowacyjność zespołu i wyższa efektywność działań operacyjnych.
W praktyce oznacza to jedno – era „twardych liderów” ustępuje miejsca „świadomym liderom”. I choć może nie brzmi to efektownie, właśnie tu rodzi się przyszłość skutecznego zarządzania w świecie, gdzie jedyną stałą jest zmiana.
Usługi zarządzane przechodzą właśnie największą transformację od czasu pojawienia się modelu MSP. Dostawcy MSP działają w coraz bardziej wymagającym otoczeniu – rosną presje konkurencyjne, niepewność gospodarcza i zagrożenia cyberbezpieczeństwa. W obliczu tych wyzwań AI staje się kluczowym czynnikiem rozwojowym: aż 90% MSP uważa rozwiązania AI za ważne lub bardzo ważne dla swojej strategii wzrostu. Co więcej, większość dostawców już dziś wdraża AI w swoich operacjach – od monitorowania infrastruktury po obsługę klienta – redefiniując tradycyjne modele świadczenia usług. Niniejszy konspekt przedstawia najważniejsze trendy i dane rynkowe związane z automatyzacją i AI w usługach zarządzanych, ilustrując jak technologia zmienia efektywność MSP, dynamikę rynku oraz kluczowe obszary ich działalności.
Trendy adopcji AI w sektorze MSP
Odsetek firm deklarujących wykorzystanie AI w co najmniej jednej funkcji biznesowej wzrósł z ~20% w 2017 r. do 78% w 2024 r. Szybki skok nastąpił zwłaszcza w latach 2023–2024 za sprawą upowszechnienia generatywnej AI (różowa linia, 71% w 2024 r.). Dla menedżerów IT i dostawców usług oznacza to, że AI stała się powszechnym narzędziem biznesowym na skalę globalną. Trend ten znajduje odzwierciedlenie także w branży MSP – według badań, ponad dwie trzecie MSP wdrożyło AI w takich obszarach jak monitoring systemów czy automatyzacja zgłoszeń. Co istotne, transformacja przyspiesza: w samym IV kwartale 2023 r. 62% dostawców MSP rozszerzyło zakres wykorzystania AI, a analitycy przewidują nawet 11% wzrost ich przychodów w 2024 r. dzięki tym technologiom. Świat usług zarządzanych wchodzi tym samym w nową erę, gdzie automatyzacja wspierana AI staje się standardem definiującym konkurencyjność.
Wpływ AI na efektywność i jakość usług
AI obiecuje znaczące usprawnienia operacyjne dla firm MSP. Automatyzacja rutynowych zadań i uczenie maszynowe pozwalają przyspieszyć reakcje oraz poprawić jakość obsługi klienta. Dostawcy raportują wymierne korzyści: AI-ulepszone zespoły potrafią obsłużyć większą liczbę zgłoszeń i problemów w tym samym czasie, redukując opóźnienia i błędy.
Wpływ wdrożenia AI na efektywność operacyjną MSP. Bazowy poziom (100) reprezentuje wydajność zespołu bez wsparcia AI. Zastosowanie narzędzi AI podnosi ten wskaźnik do ~120, co oznacza ~20% wzrost produktywności. Tego rzędu poprawa przekłada się na szybsze rozwiązywanie incydentów i obniżenie kosztów operacyjnych. Przykładowo, wprowadzenie automatyzacji opartej na AI pozwoliło skrócić średni czas rozwiązania zgłoszenia nawet o 68%, a koszty operacyjne spadły o około 20%. Dzięki temu pracownicy mogą skupić się na bardziej złożonych zadaniach i proaktywnym wsparciu klientów, co zwiększa ich satysfakcję. W efekcie MSP korzystające z AI odnotowują wyraźny wzrost wydajności wewnętrznej oraz jakości świadczonych usług, budując przewagę konkurencyjną.
Dynamika rynku usług zarządzanych w erze AI
Automatyzacja napędza nie tylko efektywność, ale i wzrost całego rynku MSP. Coraz więcej firm decyduje się na outsourcing zarządzanych usług IT, oczekując od dostawców wykorzystania nowoczesnych technologii AI dla zapewnienia lepszych wyników. Globalne prognozy wskazują na utrzymanie wysokiego tempa wzrostu tej branży w najbliższych latach. Prognozowany wzrost globalnego rynku usług zarządzanych: z ok. 348 mld USD w 2024 r. do ok. 393 mld USD w 2025 r. oraz ponad 1 bln USD do 2033 r. Już do 2030 r. rynek może osiągnąć około 730 mld USD, co oznacza wysoki, dwucyfrowy wzrost średnioroczny. Tak dynamiczna ekspansja odzwierciedla rosnący popyt na specjalistyczne usługi IT świadczone efektywnie i na dużą skalę. Automatyzacja i AI są kluczowym czynnikiem tego wzrostu – usprawniają pracę MSP, umożliwiają tworzenie nowych usług i modeli biznesowych oraz przyciągają klientów szukających innowacyjnych rozwiązań. Według ekspertów, AI staje się jednym z głównych motorów rozwoju usług zarządzanych, a dostawcy inwestujący w te technologie mogą liczyć na większy udział w szybko rosnącym rynku.
Kluczowe obszary zastosowań AI w usługach MSP
AI znajduje zastosowanie w wielu aspektach działalności dostawców usług zarządzanych. Poniżej wyróżniono główne domeny, w których automatyzacja i inteligentne algorytmy zmieniają sposób świadczenia usług MSP, oraz stopień ich adopcji. Odsetek dostawców MSP wykorzystujących AI w różnych obszarach działalności. Najczęściej AI stosuje się w monitorowaniu infrastruktury (67% MSP) i automatyzacji zgłoszeń serwisowych (54%). Niewiele mniejszy odsetek wykorzystuje AI w obszarze cyberbezpieczeństwa (56%), wsparcia klienta (chatboty – 55%) oraz analityki predykcyjnej (51%). Widać wyraźnie, że monitoring systemów IT oraz cyberbezpieczeństwo są na czele – AI pomaga tu w całodobowym wykrywaniu anomalii, zagrożeń i proaktywnym reagowaniu na incydenty. Automatyzacja obsługi klienta (np. chatboty) odciąża zespoły supportowe, przyspieszając rozwiązywanie typowych problemów i podnosząc zadowolenie klientów. Zarządzanie zgłoszeniami i incydentami dzięki AI zyskuje na sprawności – systemy automatycznie kategoryzują i priorytetyzują tickety, co skraca kolejki i czasy reakcji. Z kolei narzędzia analityki predykcyjnej umożliwiają MSP przewidywanie awarii czy potrzeb rozbudowy zasobów przed wystąpieniem problemów, co minimalizuje przestoje u klienta.
Jak wynika z powyższych danych, automatyzacja wspierana AI obejmuje pełen wachlarz procesów zarządzanych usług IT – od podstaw utrzymania infrastruktury po zaawansowane analizy. W każdym z tych obszarów AI nie tylko zwiększa wydajność (np. mniej alertów wymyka się uwadze, mniej fałszywych alarmów w SOC), ale także poszerza zakres usług, które MSP mogą oferować (np. predykcyjne rekomendacje optymalizacyjne dla klienta, inteligentne doradztwo poprzez asystentów). To pokazuje, że AI stała się wszechstronnym narzędziem usprawniającym operacje MSP na wielu frontach jednocześnie.
Wyzwania przy wdrażaniu automatyzacji AI
Mimo oczywistych korzyści, implementacja AI w usługach zarządzanych niesie ze sobą szereg wyzwań. Menedżerowie IT muszą je uwzględnić, planując strategie automatyzacji, aby uniknąć pułapek i zmaksymalizować zwrot z inwestycji. Do głównych przeszkód należą:
Jakość i dostępność danych – AI wymaga dużych zbiorów wiarygodnych danych do trenowania modeli. Wiele firm boryka się z rozproszonymi, niekompletnymi lub słabej jakości danymi, co ogranicza skuteczność algorytmów.
Złożoność integracji – Wdrożenie AI w istniejące procesy i systemy bywa trudne. Konieczne jest dostosowanie infrastruktury IT, integracja z różnorodnymi narzędziami oraz zapewnienie zgodności nowych rozwiązań z bieżącymi procedurami.
Bezpieczeństwo i prywatność – Automatyzacja oparta na AI rodzi pytania o zabezpieczenie danych (szczególnie w kontekście modeli uczących się na danych klientów) oraz potencjalne nowe wektory ataków. MSP muszą dbać o to, by wdrażane modele nie wprowadzały dodatkowych luk bezpieczeństwa.
Braki kompetencyjne – Efektywne wykorzystanie AI wymaga specjalistycznej wiedzy, której może brakować w typowych zespołach MSP. Problemem jest niedobór ekspertów od uczenia maszynowego oraz potrzeba przeszkolenia personelu z obsługi nowych narzędzi.
Koszty i ROI – Technologia AI (od zakupu narzędzi po integrację i utrzymanie) wiąże się z istotnymi nakładami finansowymi. Firmy muszą starannie kalkulować, czy oczekiwane usprawnienia i oszczędności przewyższą poniesione koszty.
Aspekty etyczne i zgodność z regulacjami – Wraz z rosnącym wykorzystaniem AI pojawiają się kwestie odpowiedzialności algorytmów, transparentności decyzji podejmowanych przez modele oraz przestrzegania przepisów (np. RODO w przypadku automatycznego przetwarzania danych osobowych). MSP muszą wypracować odpowiednie polityki zarządzania AI, by utrzymać zaufanie klientów i spełnić wymogi prawne.
Świadomość powyższych barier jest kluczowa dla skutecznego wdrożenia AI. Liderzy technologiczni powinni przygotować kompleksowy plan transformacji, uwzględniający etapowe wdrażanie (np. pilotaż na ograniczonej funkcji), zapewnienie szkoleń dla pracowników oraz wybór sprawdzonych, bezpiecznych rozwiązań AI. Dzięki temu automatyzacja stanie się trwałym elementem strategii MSP, a nie tylko jednorazowym eksperymentem.
Perspektywy na przyszłość
Automatyzacja i AI redefiniują model usług zarządzanych, ale wiele zmian dopiero nadchodzi. W najbliższych latach należy spodziewać się dalszej ewolucji oferty MSP – firmy te będą w coraz większym stopniu dostarczać usługi oparte na AI, wykraczające poza tradycyjne ramy. Przykładowo, już teraz pojawiają się koncepcje proaktywnych, predykcyjnych usług: dostawcy mogą przewidywać potrzeby klienta i proponować rozwiązania zanim pojawi się problem (np. zapobiegawcza modernizacja zanim wystąpi awaria, automatyczne sugestie usprawnień wydajności). Rozwijane są również bardziej zintegrowane platformy usługowe, w których klient otrzymuje spersonalizowany, adaptacyjny zestaw usług zarządzanych dostosowujący się dynamicznie do jego potrzeb. Wszystko to oznacza, że MSP, które szybko zaadaptują AI, zyskają przewagę. Będą w stanie oferować nowatorskie usługi o wyższej wartości dodanej, trudne do osiągnięcia tradycyjnymi metodami. Z kolei dostawcy zwlekający z inwestycjami w inteligentną automatyzację ryzykują pozostanie w tyle – ich usługi mogą okazać się mniej wydajne, droższe i niezdolne sprostać rosnącym oczekiwaniom klientów co do proaktywności i personalizacji obsługi. Jak ujął to jeden z branżowych raportów, to dopiero początek transformacji: najbardziej innowacyjni dostawcy MSP będą w stanie świadczyć usługi dziś jeszcze niewyobrażalne, od „bespoke” marketplace’ów adaptujących się do potrzeb użytkownika po cyberbezpieczeństwo graniczące z prekognicją (przewidywanie i powstrzymywanie naruszeń zanim nastąpią).
Podsumowując, automatyzacja i AI stają się nowym obliczem usług zarządzanych. Dla menedżerów IT i decydentów technologicznych oznacza to konieczność śmiałego, ale przemyślanego wkroczenia w świat AI – tak, aby wykorzystać jej potencjał do zwiększenia efektywności i tworzenia nowych wartości dla biznesu, jednocześnie świadomie zarządzając wyzwaniami. Dostawcy MSP, którzy skutecznie zintegrują AI z ofertą, wnieść mogą jakość usług na niespotykany dotąd poziom, kształtując przyszłość całej branży. Ci zaś, którzy pozostaną przy starych metodach, ryzykują utratę konkurencyjności w obliczu nadchodzącej, zautomatyzowanej przyszłości usług IT.
Na tle wielkich premier Computex 2025, takich jak kolejne iteracje układów AI i nowości w chmurze publicznej, Synology zaprezentowało coś pozornie skromniejszego – ale strategicznie bardzo spójnego. Firma konsekwentnie rozwija swój ekosystem zarządzania danymi, kierując go zarówno do segmentu enterprise, jak i użytkowników domowych. Choć Synology nie konkuruje bezpośrednio z hiperskalerami, to jego oferta coraz częściej stanowi realną alternatywę dla firm i osób ceniących prywatność, kontrolę i lokalną infrastrukturę.
Centralnym punktem tegorocznych premier był PAS7700, system all-flash z aktywno-aktywną architekturą NVMe. Urządzenie osiąga imponujące 2 miliony IOPS, co plasuje je w lidze rozwiązań klasy enterprise, dotąd zarezerwowanej dla takich firm jak Dell czy NetApp. Co istotne – Synology promuje nie tylko wydajność, ale też model ochrony danych 3-2-1-1, integrując backup, replikację i zabezpieczenia cybernetyczne w jednym urządzeniu.
Na drugim biegunie znajduje się BeeStation Plus, zaprojektowana z myślą o użytkownikach domowych, ale oferująca funkcje typowe dla rozwiązań klasy SMB. Wbudowana prywatna chmura, automatyczny backup zdjęć z iCloud, integracja z Plex oraz rozbudowane możliwości nadzoru wideo czynią z tego produktu propozycję dla cyfrowych rodzin i prosumentów. To ukłon w stronę rynku, który często pomijają dostawcy korporacyjni.
Warto też zwrócić uwagę na C2 Surveillance, czyli chmurowy VMS bez potrzeby stosowania lokalnych NVR-ów. Rozwiązanie to może trafić w potrzeby sektora publicznego i sieci handlowych, które chcą centralnie zarządzać monitoringiem, ale bez utrzymywania lokalnych zasobów sprzętowych. To także znak, że Synology coraz odważniej stawia na SaaS, ale w swojej własnej interpretacji – z silnym akcentem na hybrydę i edge.
Synology nie konkuruje skalą, ale spójnością. Firma nie próbuje być wszystkim dla wszystkich – zamiast tego precyzyjnie adresuje nisze, które często są pomijane przez gigantów IT. Computex 2025 tylko to potwierdził: Synology celuje w użytkowników i organizacje, które chcą zachować kontrolę nad danymi, bez rezygnacji z nowoczesności. W erze rosnących kosztów chmury publicznej i coraz większej troski o prywatność, to może być przepis na sukces.
Microsoft odnotowuje dynamiczny wzrost adopcji platformy danych Fabric – z rozwiązania korzysta już 21 tys. firm na świecie. To liczba, która pokazuje, że w obszarze danych Redmond zaczyna grać w wyższej lidze. Fabric ma być odpowiedzią na rosnącą potrzebę integracji analityki, przetwarzania danych i wizualizacji w jednym środowisku – a przy okazji narzędziem do budowania lojalności w ekosystemie Azure.
Co istotne, Fabric nie pojawił się w próżni. W ostatnich latach organizacje masowo inwestują w infrastrukturę danych, AI i raportowanie. Tymczasem Microsoft, wykorzystując pozycję dostawcy chmury i pakietu Power BI, oferuje coś więcej: pełną platformę typu „end-to-end”, zintegrowaną z resztą swojego stacku technologicznego. To silna karta przetargowa, szczególnie dla firm, które chcą ograniczyć liczbę dostawców.
Jednak sukces Fabric nie pozostaje bez wpływu na relacje Microsoftu z partnerami – szczególnie Snowflake i Databricks. Obie firmy od lat korzystają z integracji z Azure, ale rozwój Fabric powoduje, że stają się coraz bardziej jego konkurencją. Microsoft już oficjalnie wymienia Databricks jako rywala, a MongoDB jako pretendenta.
Sytuacja ilustruje klasyczny dylemat w świecie platform technologicznych: gdzie kończy się partnerstwo, a zaczyna rywalizacja? Dla Snowflake i Databricks współpraca z Azure to wciąż istotny kanał przychodów. Jednocześnie, rozwijając własne silniki danych i narzędzia analityczne, Microsoft przejmuje kontrolę nad tym, co wcześniej dostarczały zewnętrzne firmy.
Warto obserwować, jak zmieni się dynamika tych relacji. Fabric, jeśli utrzyma tempo wzrostu, może zmniejszyć zależność firm od zewnętrznych dostawców narzędzi danych. To zła wiadomość dla startupów i niezależnych vendorów, ale korzystna dla klientów szukających prostoty i integracji.
Microsoft gra więc o coś więcej niż udział w rynku danych – gra o przyszłość architektury IT w dużych organizacjach. I wygląda na to, że nie zamierza dzielić się tą przestrzenią bez walki.
Signal po cichu, ale stanowczo, wypowiedział posłuszeństwo funkcji Windows Recall. Nowa opcja „wygaszacza ekranu” w aplikacji desktopowej uniemożliwia systemowi Windows robienie zrzutów ekranów czatów — nawet wtedy, gdy Recall działa w tle i korzysta z mocy lokalnej AI do analizy obrazu.
Recall, czyli eksperymentalna funkcja Microsoftu dla komputerów Copilot+, budzi kontrowersje od samego początku. Pomysł, by system operacyjny robił regularne zrzuty ekranu wszystkiego, co użytkownik widzi na ekranie, i indeksował je za pomocą AI, trafił na opór zarówno ze strony użytkowników, jak i specjalistów od prywatności. Microsoft, próbując ograniczyć szkody wizerunkowe, wprowadził opcję filtrowania „wrażliwych treści” oraz domyślne wyłączenie Recall — ale to wciąż za mało.
Signal poszedł o krok dalej. Nie czekał, aż Microsofts uzna czaty za „wrażliwe”. Sam zabezpieczył aplikację przed jakimikolwiek zrzutami ekranu. To przykład nie tylko technologicznej przezorności, ale i postawy etycznej. Dla użytkowników Signal to konkretna wartość dodana: pewność, że ich rozmowy są ich własne, niezależnie od funkcji systemowych.
To również ważny sygnał dla rynku. Signal umacnia pozycję jako aplikacja „zero kompromisów”, stawiająca ochronę prywatności ponad wszystko. W świecie, gdzie nawet przeglądarka może być potencjalnym źródłem wycieku danych, aplikacja, która aktywnie przeciwdziała rejestrowaniu treści, buduje zaufanie i lojalność.
Z technicznego punktu widzenia decyzja Signal pokazuje też rosnącą rolę deweloperów aplikacji w definiowaniu granic działania systemów operacyjnych. Recall nie jest zintegrowanym modułem, na który nikt nie ma wpływu — i to właśnie tworzy precedens.
Jeśli Recall ma przetrwać, Microsoft będzie musiał pokazać więcej pokory wobec prywatności użytkownika. Tymczasem to Signal przypomina, że prywatność to nie tylko opcja — to zobowiązanie.
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.
