Brandsit

Tag: Dług technologiczny

  • Dług technologiczny rośnie. Dlaczego 278 dni zwłoki to ryzyko dla biznesu?

    Dług technologiczny rośnie. Dlaczego 278 dni zwłoki to ryzyko dla biznesu?

    Współczesna dynamika rozwoju oprogramowania przypomina wyścig, w którym horyzont zdarzeń przesuwa się szybciej, niż systemy nawigacyjne są w stanie go przetworzyć. W kulturze zorientowanej na natychmiastową gratyfikację rynkową, termin Time-to-Market stał się jednym z głównych wyznaczników sukcesu. Jednak pod lśniącą fasadą innowacji, w fundamentach cyfrowych ekosystemów, narasta zjawisko, które w kategoriach finansowych można by określić mianem toksycznego kredytu o zmiennym oprocentowaniu. Najnowsze dane z raportu „State of DevSecOps” opracowanego przez Datadog rzucają surowe światło na tę rzeczywistość: branża technologiczna nie tylko nie domyka luki bezpieczeństwa, ale wręcz pozwala jej na swobodną ekspansję.

    Iluzja prędkości w cyfrowym wyścigu zbrojeń

    Powszechnym błędem poznawczym w zarządzaniu strategicznym jest utożsamianie szybkości wdrażania nowych funkcjonalności z ogólną sprawnością organizacji. Tymczasem nowoczesne oprogramowanie rzadko jest dziełem autorskim w pełnym tego słowa znaczeniu. To raczej misterna konstrukcja wzniesiona z prefabrykatów – bibliotek, modułów i zewnętrznych serwisów. Ta modułowość, choć zapewnia bezprecedensowe tempo pracy, wprowadza do krwiobiegu firmy elementy, nad którymi kontrola jest często iluzoryczna.

    Obecnie niemal dziewięć na dziesięć przedsiębiorstw operuje w środowisku produkcyjnym, które posiada przynajmniej jedną znaną i aktywnie wykorzystywaną lukę w zabezpieczeniach. To statystyka, która powinna budzić niepokój nie tylko w działach technicznych, ale przede wszystkim w gabinetach zarządów. Oznacza ona bowiem, że większość cyfrowych aktywów nowoczesnego biznesu funkcjonuje w stanie permanentnej ekspozycji na ryzyko, które nie jest błędem systemu, lecz jego strukturalną cechą.

    Nowa jednostka miary ryzyka: Anatomia 278 dni

    Kluczowym wskaźnikiem kondycji cyfrowej infrastruktury stała się „zaległość” zależności, która w ostatnim roku wydłużyła się do niepokojących 278 dni. To niemal dziesięć miesięcy, podczas których organizacja korzysta z rozwiązań obarczonych znanymi wadami, podczas gdy ich bezpieczniejsze alternatywy są już dostępne na rynku. Wzrost tego opóźnienia o ponad dwa miesiące w skali zaledwie jednego roku świadczy o postępującej niewydolności procesów aktualizacyjnych.

    Z perspektywy biznesowej te 278 dni to czas, w którym dług technologiczny staje się realnym obciążeniem bilansowym. Każda nieaktualna biblioteka to „otwarte drzwi”, przez które w każdej chwili może przejść nieproszony gość. Tak długa zwłoka w konserwacji systemów jest formą hazardu, w którym stawką jest ciągłość operacyjna firmy.

    Pułapka „darmowych” komponentów i architektura zaufania

    Model Open Source oraz gotowe przepływy pracy, takie jak akcje GitHub, zrewolucjonizowały efektywność programowania. Pozwalają one małym zespołom budować systemy o skali, która jeszcze dekadę temu wymagała armii inżynierów. Jednakże to, co darmowe w sensie licencyjnym, rzadko bywa darmowe w sensie odpowiedzialności. Połowa współczesnych przedsiębiorstw wdraża nowe wersje zewnętrznych bibliotek niemal natychmiast po ich publikacji, często bez pogłębionej analizy zmian w kodzie.

    Takie podejście tworzy niebezpieczny precedens. Rurociągi CI/CD, czyli cyfrowe arterie, którymi kod płynie od programisty do klienta, stają się krytycznym punktem zapalnym. Brak rygorystycznej kontroli nad wersjonowaniem komponentów zewnętrznych sprawia, że do wnętrza organizacji mogą przeniknąć zmiany wprowadzone przez osoby trzecie, niekoniecznie o czystych intencjach. W ten sposób łańcuch dostaw oprogramowania przestaje być bezpiecznym tunelem, a staje się wystawionym na działanie czynników zewnętrznych traktem handlowym.

    Paradoks przejrzystości i rola sztucznej inteligencji

    Wbrew obiegowej opinii, główną przeszkodą w budowaniu bezpiecznych systemów nie jest samo tempo rozwoju, lecz brak przejrzystości w gąszczu powiązań technologicznych. Środowiska chmurowe osiągnęły poziom skomplikowania, który wykracza poza możliwości percepcyjne pojedynczego człowieka, a nawet całych zespołów eksperckich. W tym miejscu pojawia się pole napięcia między potrzebą automatyzacji a koniecznością zachowania krytycznego osądu.

    Zjawisko nadmiaru ostrzeżeń, gdzie systemy bezpieczeństwa generują tysiące alertów o „krytycznym” znaczeniu, doprowadziło do swoistego znieczulenia decyzyjnego. Gdy wszystko płonie, uwaga skupia się na gaszeniu najbliższych płomieni, niekoniecznie tych najgroźniejszych. Dane wskazują, że jedynie niewielka frakcja teoretycznych podatności ma realne przełożenie na możliwość przejęcia kontroli nad usługą produkcyjną. Kluczem do sukcesu staje się zatem analityka wspierana przez sztuczną inteligencję, która potrafi odsiać szum od sygnału, wskazując te nieliczne, naprawdę istotne ryzyka. To przejście od ilościowego do jakościowego zarządzania bezpieczeństwem stanowi obecnie największe wyzwanie dla liderów technologii.

    Strategia wyjścia

    Nowoczesna strategia bezpieczeństwa musi ewoluować w stronę procesów, które są immanentną częścią tworzenia wartości, a nie tylko uciążliwym dodatkiem na końcu cyklu produkcyjnego. Wymaga to redefinicji pojęcia jakości oprogramowania. Produkt, który jest funkcjonalny, ale oparty na przestarzałych fundamentach, w dzisiejszych realiach rynkowych powinien być uznawany za wadliwy.

    Kluczowym elementem tej transformacji jest wdrożenie ścisłej inwentaryzacji komponentów, znanej jako Software Bill of Materials (SBOM). Wiedza o tym, z czego dokładnie składa się firmowy stos technologiczny, pozwala na błyskawiczną reakcję w momentach kryzysowych. Ponadto, niezbędne staje się nadanie priorytetu tzw. bezpieczeństwu kontekstowemu. Zamiast ślepego podążania za rekomendacjami dostawców narzędzi, organizacje muszą nauczyć się oceniać ryzyko przez pryzmat własnej architektury i specyfiki biznesowej.

  • Lenovo celuje w dług technologiczny. Nowa ofensywa w obszarze storage i HCI

    Lenovo celuje w dług technologiczny. Nowa ofensywa w obszarze storage i HCI

    W połowie grudnia 2025 roku rynek infrastruktury IT otrzymał wyraźny sygnał od Lenovo, że chiński gigant zamierza agresywnie zagospodarować lukę między rosnącymi ambicjami AI a przestarzałym zapleczem sprzętowym przedsiębiorstw. Firma ogłosiła gruntowne odświeżenie portfolio ThinkSystem oraz ThinkAgile, adresując dwa najbardziej palące problemy współczesnych CIO: niewystarczającą wydajność pamięci masowych dla obciążeń sztucznej inteligencji oraz niepewność strategiczną w obszarze wirtualizacji.

    Decyzja o wprowadzeniu nowych rozwiązań nie jest przypadkowa i wynika wprost z twardych danych rynkowych. Według analityków IDC, aż 80 procent pamięci masowych wdrożonych w ciągu ostatnich pięciu lat wciąż bazuje na tradycyjnych dyskach rotacyjnych (HDD). W erze generatywnej sztucznej inteligencji taka infrastruktura staje się wąskim gardłem, skutecznie dławiącym innowacje. Lenovo odpowiada na to nową serią macierzy dyskowych ThinkSystem DS. Są to systemy typu all-flash, zaprojektowane z myślą o środowiskach SAN, które mają za zadanie wyeliminować opóźnienia w dostępie do danych, oferując jednocześnie prostotę wdrożenia, której często brakuje w rozwiązaniach klasy korporacyjnej.

    Równie istotnym elementem nowej oferty jest odpowiedź na rynkowe zawirowania wokół platform wirtualizacyjnych. Stuart McRae, dyrektor wykonawczy w Lenovo, wprost wskazuje na „niejasną strategię wirtualizacji” w wielu organizacjach jako barierę modernizacyjną. Odpowiedzią ma być nowa odsłona infrastruktury hiperkonwergentnej (HCI) z rodziny ThinkAgile FX. Kluczowym wyróżnikiem tych systemów jest otwarta architektura, pozwalająca na płynną migrację między rozwiązaniami VMware a Nutanix bez konieczności wymiany warstwy sprzętowej. Dla kanału partnerskiego jest to silny argument sprzedażowy, oferujący klientom końcowym realne zabezpieczenie przed vendor lock-in i elastyczność w doborze dostawcy oprogramowania.

    Portfolio uzupełniają rozwiązania celowane w ekosystem Microsoftu oraz Nvidii. Seria ThinkAgile MX, zintegrowana z Microsoft Azure Local i wyposażona w układy GPU NVIDIA RTX Pro 6000, wyraźnie pozycjonuje Lenovo jako dostawcę infrastruktury pod brzegowe przetwarzanie AI (Edge AI). Z kolei dla klientów preferujących środowisko Nutanix, przygotowano serię ThinkAgile HX z pakietem Nutanix Enterprise AI, co ma skrócić czas wdrażania modeli uczenia maszynowego z tygodni do minut.

    Uzupełnieniem ofensywy sprzętowej jest rozbudowa warstwa usługowa. Lenovo, świadome statystyk Gartnera mówiących o tym, że 63% firm nie posiada odpowiednich procedur zarządzania danymi dla AI, kładzie nacisk na usługi doradcze i wdrożeniowe. Całość spięta jest modelem TruScale, co wpisuje się w rynkowy trend odchodzenia od jednorazowych nakładów CAPEX na rzecz elastycznego modelu konsumpcyjnego. Grudniowa premiera to dla Lenovo próba ucieczki do przodu – firma nie chce być tylko dostawcą „pudełek”, ale architektem transformacji, w której hardware przestaje być hamulcem dla biznesowych aspiracji.

  • Tonąc w alarmach: dlaczego Twoje SOC potrzebuje kontekstu, a nie danych

    Tonąc w alarmach: dlaczego Twoje SOC potrzebuje kontekstu, a nie danych

    Przez lata w branży cyberbezpieczeństwa panował niepisany dogmat: „widoczność to wszystko”. Działy IT dążyły do gromadzenia każdego bajtu danych, wierząc, że pełne logi to gwarancja bezpieczeństwa. Dziś ta strategia staje się naszą największą pułapką. W obliczu miliardów połączonych urządzeń, chmury hybrydowej i ekspansji AI, toniemy w alarmach, zamiast zyskiwać wiedzę. Gdy łańcuchy dostaw są tak kruche jak nigdy wcześniej, kluczem do przetrwania nie jest już ilość zgromadzonych informacji, ale szybkość zrozumienia ich kontekstu.

    Jeśli spojrzymy wstecz, lata 80. mogą wydawać się technologiczną idyllą. Nie dlatego, że systemy były lepsze – były po prostu skończone, namacalne i, co najważniejsze, odizolowane. Był to czas, w którym „incydent bezpieczeństwa” często oznaczał fizyczną kradzież dyskietki, a naprawa błędu wymagała fizycznej obecności przy terminalu. Można było narysować mapę swojej infrastruktury na kartce papieru i mieć pewność, że odzwierciedla ona rzeczywistość. Panowano nad tym środowiskiem, bo byliśmy w stanie je objąć umysłem.

    Koniec ery izolacji

    Ta sielanka to już jednak prehistoria. Tęsknota za prostotą tamtych lat jest zrozumiała, ale dzisiejsza rzeczywistość IT nie przypomina już uporządkowanego archiwum – to żywy, chaotyczny organizm, który ewoluuje szybciej, niż jesteśmy w stanie to odnotować.

    Współczesna infrastruktura straciła swoje granice. Nie ma już fosy i murów obronnych. Każda firma stała się węzłem w globalnej sieci zależności. Każde nowe połączenie API, każda usługa SaaS wdrożona przez dział marketingu bez wiedzy IT (Shadow IT), każde urządzenie IoT wpięte do sieci produkcyjnej zmienia profil ryzyka organizacji w czasie rzeczywistym.

    Problem polega na tym, że szybkość, z jaką ten krajobraz się zmienia, dawno przekroczyła zdolności manualnego zarządzania nim przez człowieka. Próbujemy nawigować w tym sztormie, używając map sprzed dekady. W efekcie, zamiast kontrolować środowisko, jedynie reagujemy na jego drgawki.

    Cyfrowe „Upside Down” i dług technologiczny

    Sytuację komplikuje fakt, że pod lśniącą powierzchnią nowoczesnych aplikacji, sztucznej inteligencji i chmury, kryje się mroczna warstwa technologicznego „legacy”. To nasze cyfrowe „Do góry nogami” (nawiązując do popkulturowych metafor). Zbudowaliśmy cyfrowe wieżowce na fundamentach, które pamiętają zupełnie inną epokę technologiczną.

    Wielu kluczowych procesów w infrastrukturze krytycznej, bankowości czy logistyce nadal zależy od systemów, które powstały w czasach, gdy internet był ciekawostką, a nie krwiobiegiem gospodarki. Tworzy to niebezpieczny paradoks: ekosystem, który jest jednocześnie ultranowoczesny i historycznie „zanieczyszczony”. To odbicie nowoczesnej powierzchni ataku w przestarzałej bazie technicznej sprawia, że wystarczy jedno pęknięcie w starym, zapomnianym komponencie, by otworzyć szeroko bramy dla napastników do najnowszych zasobów chmurowych.

    Efekt motyla w łańcuchu dostaw

    Jak bardzo kruchy jest ten układ, pokazały dobitnie ostatnie miesiące. Globalne awarie, takie jak incydent z CrowdStrike czy zakłócenia w usługach Amazon Web Services, udowodniły brutalną prawdę: w dzisiejszym IT nikt nie jest samotną wyspą. Błąd w kodzie u zewnętrznego dostawcy może w kilka minut sparaliżować operacje na innym kontynencie.

    Mała luka staje się zapalnikiem o nieproporcjonalnie dużym polu rażenia. Cyberprzestępcy doskonale to rozumieją. Przestali tracić czas na forsowanie głównych bram najlepiej strzeżonych firm. Zamiast tego, wykorzystują automatyzację i uczenie maszynowe, by skanować szeroko rozgałęzione łańcuchy dostaw w poszukiwaniu najsłabszego ogniwa.

    Dla zespołów bezpieczeństwa oznacza to walkę z wrogiem, który jest szybszy i bardziej precyzyjny. Obrońcy cierpią na „zmęczenie alarmami” (alert fatigue). Systemy bezpieczeństwa generują tysiące powiadomień dziennie. Kiedy wszystko jest priorytetem, nic nim nie jest. W tym szumie informacyjnym giną sygnały o rzeczywistych atakach, które – wspierane przez AI – są realizowane z chirurgiczną precyzją.

    Kontekst jest nowym królem

    W obliczu tych wyzwań, tradycyjne podejście polegające na gromadzeniu danych i łataniu każdej znalezionej podatności (CVE) jest drogą donikąd. To syzyfowa praca. Aby odzyskać kontrolę nad cyfrowym chaosem, organizacje muszą zmienić paradygmat: przejść od kolekcjonowania incydentów do Cyber Exposure Management (Zarządzania Ekspozycją na Ryzyko).

    Decydującym czynnikiem przestaje być „co” (jaka to podatność), a zaczyna być „gdzie” i „jak” (w jakim kontekście występuje). Prawdziwe bezpieczeństwo w 2024 roku to umiejętność odpowiedzi na pytanie: „Czy ta konkretna luka w starej drukarce w magazynie pozwala atakującemu przeskoczyć do naszej bazy danych w chmurze?”.

    To właśnie jest kontekst. To zrozumienie ścieżek ataku i zależności między IT (technologią informacyjną), OT (technologią operacyjną) a chmurą.

    W tym miejscu do gry, po stronie obrońców, musi wejść sztuczna inteligencja. Nie jako marketingowy dodatek, ale jako konieczność. Tylko AI jest w stanie analizować te miliardy zależności w czasie rzeczywistym, mapować ścieżki potencjalnych ataków i wskazywać menedżerom bezpieczeństwa te 5% zagrożeń, które realnie mogą zatrzymać biznes.

    Odporność to zrozumienie

    Technologie z lat 80. mogą budzić sentyment, przypominając czasy, gdy systemy cyfrowe dało się ogarnąć wzrokiem. Dziś jednak rzeczywistość jest inna – szybsza, gęstsza i nieskończenie bardziej złożona. Firmy, które to rozumieją, przestają dążyć do niemożliwego celu „pełnego bezpieczeństwa” opartego na murach obronnych.

    Zamiast tego, budują odporność (resilience) poprzez pełną widoczność swojego cyfrowego ekosystemu. Ci, którzy potrafią uchwycić swoje aktywa w całości – od legacy po chmurę – i sklasyfikować ryzyko we właściwym kontekście, pozostaną zdolni do działania. Niezależnie od tego, czy zagrożenie przyjdzie ze strony AI, błędu dostawcy, czy zapomnianego serwera w piwnicy. W cyfrowym świecie wygrywa ten, kto zamiast panikować, rozumie powiązania.

  • Ukryte koszty IT cichym hamulcem biznesu. Pochłaniają nawet 7 proc. obrotów

    Ukryte koszty IT cichym hamulcem biznesu. Pochłaniają nawet 7 proc. obrotów

    W każdej rozwijającej się organizacji pojawia się to samo, znajome uczucie. Poczucie „cyfrowego długu”, w którym zespoły więcej czasu poświęcają na utrzymanie, integrację i łatanie istniejących systemów, niż na tworzenie nowej wartości. To frustrujące wrażenie, że mimo rosnącej liczby coraz potężniejszych narzędzi, praca wcale nie staje się prostsza.

    Do tej pory było to głównie subiektywne odczucie, temat korytarzowych rozmów i westchnień podczas spotkań projektowych. Dziś jednak wiemy, ile to kosztuje.

    Możemy nazwać to „podatkiem od złożoności” – systemowym kosztem tarcia organizacyjnego i technologicznego, który płaci każda skalująca się firma. Ostatni „Raport o kosztach złożoności” przeprowadzony przez Freshworks nadaje temu zjawisku konkretną cenę. I nie są to drobne. Analiza oparta na odpowiedziach 700 specjalistów IT, finansów i biznesu pokazuje, że ten cichy hamulec staje się strategicznym zagrożeniem dla konkurencyjności.

    Ukryty równoważnik budżetu R&D

    Zacznijmy od liczb, które powinny dać do myślenia każdemu liderowi. Raport wykazuje, że firmy tracą średnio 7% swoich rocznych obrotów nie przez błędy rynkowe czy złą koniunkturę, ale przez własną, wewnętrzną złożoność procesów i systemów.

    To nie jest „wina” działu IT. To raczej naturalna entropia wzrostu – im większa organizacja, tym większa tendencja do komplikowania struktur. Problem w tym, że te utracone 7% to niemal dokładny odpowiednik kwoty, jaką firmy typowo przeznaczają na budżety badań i rozwoju (R&D).

    Wniosek jest tyleż prosty, co niepokojący: zasoby, które powinny napędzać innowacje, są konsumowane przez wewnętrzne tarcie. Zanim firma zdąży zainwestować w przyszłość, musi najpierw „spłacić” koszty swojej skomplikowanej teraźniejszości. W samych Stanach Zjednoczonych straty te sięgają niemal biliona dolarów rocznie, co pokazuje, że nie jest to problem peryferyjny, lecz globalne wyzwanie dla całej cyfrowej gospodarki.

    Anatomia tarcia, czyli syndrom 15 aplikacji

    Jak dokładnie ten „podatek” jest pobierany? Na kilku poziomach.

    Pierwszym jest „podatek od fokusu”, płacony codziennie przez pracowników. Raport wskazuje, że przeciętny pracownik, aby wykonać swoje zadania, musi korzystać średnio z 15 różnych rozwiązań software’owych i czterech oddzielnych kanałów komunikacji. Generuje to gigantyczny koszt przełączania kontekstu (context switching overhead). Pracownicy tracą na tym niemal siedem godzin tygodniowo – to prawie jeden pełny dzień roboczy oddawany na rzecz walki z narzędziami, które miały tę pracę ułatwić.

    Drugi poziom to bezpośrednie marnotrawstwo budżetowe. Około20% wszystkich wydatków na oprogramowanie jest po prostu tracone. Z perspektywy IT, to nie tylko klasyczny shelfware (licencje kupione i leżące na półce). To także koszt spektakularnie nieudanych wdrożeń, wymuszonych integracji między systemami, które nigdy nie miały ze sobą rozmawiać, oraz rosnącej redundancji – gdy różne działy kupują własne narzędzia do robienia zasadniczo tego samego.

    Efekt? Powstają cyfrowe silosy. Prawie połowa ankietowanych zespołów przyznaje, że pracuje w izolacji. Jedna trzecia cierpi na chroniczny brak centralnego, wiarygodnego źródła informacji. Dla zespołów technologicznych oznacza to degradację roli: zamiast być architektami wartości biznesowej, stają się „hydraulikami danych”, spędzającymi czas na udrażnianiu przepływów informacji między niepasującymi do siebie systemami.

    Kiedy stack technologiczny uderza w stack ludzki

    Największym kosztem złożoności nie są jednak dolary czy zmarnowane roboczogodziny. Jest nim koszt ludzki. Złożoność nie jest problemem, który zostaje w Excelu czy w architekturze serwerów – ona realnie wpływa na ludzi.

    Raport przynosi alarmujące dane: aż 60% pracowników rozważa odejście z firmy w ciągu nadchodzącego roku. Kiedy spojrzymy na przyczyny, obok pensji pojawiają się: przeciążenie organizacyjne, frustrujące i nieelastyczne procesy oraz permanentne wyczerpanie wywołane ciągłą adaptacją do nowych systemów.

    To wspólny ból biznesu i IT. Niemal co piąta ankietowana osoba przyznała, że była świadkiem, jak ktoś z jej otoczenia zrezygnował z pracy lub doznał wypalenia z powodu nieudanego wdrożenia oprogramowania. To jest wspólna porażka. Firma traci podwójnie: raz przez nieudany projekt, a drugi raz – tracąc zmotywowaną i kompetentną osobę, która miała dość walki z systemem. Ta utrata wiedzy i motywacji w dłuższej perspektywie osłabia innowacyjność bardziej niż jakikolwiek deficyt budżetowy.

    Uproszczenie jako inwestycja, nie koszt

    Przez ostatnią dekadę żyliśmy w „cyfrowej transformacji”, często rozumianej jako imperatyw dodawania kolejnych narzędzi. Dane pokazują wyraźnie, że wchodzimy w nową fazę: „cyfrowej optymalizacji”. Dalsze dodawanie złożoności przestaje przynosić zwroty.

    Uproszczenie krajobrazu IT i procesów nie jest dziś „projektem oszczędnościowym”. To strategiczna konieczność, by odzyskać zwinność, szybciej reagować na potrzeby klientów i przede wszystkim – zatrzymać w firmie talent.

    Największy potencjał innowacyjny firmy może nie leżeć w kolejnym kosztownym projekcie R&D. Może znajdować się w odzyskaniu tych 7% przychodów – czasu, pieniędzy i energii ludzi – które dziś są marnowane na „podatek od złożoności”. To nie jest cięcie kosztów. To „refaktoryzacja” modelu operacyjnego firmy, by mogła ona w ogóle myśleć o przyszłym wzroście.

  • Hasło: „LOUVRE”. Jak dług technologiczny i lata zaniedbań naraziły Luwr

    Hasło: „LOUVRE”. Jak dług technologiczny i lata zaniedbań naraziły Luwr

    Niedawna kradzież klejnotów koronnych z paryskiego Luwru ujawniła problem znacznie głębszy niż tylko fizyczne luki w ochronie. Uwagę sektora IT przykuły doniesienia o fundamentalnych zaniedbaniach w cyberbezpieczeństwie, które latami ignorowano w jednej z najważniejszych instytucji kultury na świecie.

    Francuski dziennik Libération, powołując się na poufne dokumenty, ujawnił ustalenia brzmiące jak scenariusz filmu o hakerach z lat 90. Hasło dostępowe do serwera zarządzającego całym systemem nadzoru wideo muzeum brzmiało „LOUVRE”. Inne raporty wskazują, że do oprogramowania dostarczonego przez firmę zbrojeniową Thales używano hasła „THALES”.

    To nie są nowe problemy. Już w 2014 roku audyt przeprowadzony przez francuską narodową agencję ds. cyberbezpieczeństwa (ANSSI) alarmował, że systemy muzeum wykazują liczne luki i opierają się na niezwykle słabych hasłach.

    Kluczowym problemem okazał się głęboki dług technologiczny. Wewnętrzne sieci Luwru miały opierać się na systemach operacyjnych takich jak Windows 2000 czy Windows XP. Oba te systemy od ponad dekady nie otrzymują od Microsoftu żadnych aktualizacji bezpieczeństwa, co czyni je trywialnym celem dla atakujących.

    Choć nie ma jeszcze oficjalnego potwierdzenia, czy te konkretne luki w oprogramowaniu zostały wykorzystane przez złodziei, sytuacja obnaża porażkę w zarządzaniu ryzykiem IT. Fakt, że podstawowe zasady higieny cyfrowej były ignorowane przez lata, pokazuje, że nawet najbardziej prestiżowe instytucje nie są odporne na skutki lekceważenia modernizacji swojej infrastruktury technologicznej.

  • Zachodnie banki toną w długu technologicznym. Lekcja, której Polska nie może zignorować

    Zachodnie banki toną w długu technologicznym. Lekcja, której Polska nie może zignorować

    W Stanach Zjednoczonych i Wielkiej Brytanii rozgrywa się cichy dramat. Mimo bilionów dolarów pompowanych w cyfryzację, tamtejszy sektor bankowy traci klientów na alarmującą skalę. Jak donosi firma Baringa, aż 62% konsumentów jest gotowych porzucić swój bank dla lepszych doświadczeń cyfrowych.

    Przyczyna? Technologiczny fundament z lat 60. i kod pamiętający czasy sprzed internetu. To potężne ostrzeżenie i zarazem bezcenna lekcja dla Polski, która choć dziś jest w zupełnie innym miejscu, nie może ulec złudzeniu wiecznego bezpieczeństwa.

    Patrząc z polskiej perspektywy, problemy te mogą wydawać się odległe. Nasz sektor bankowy jest regularnie chwalony na arenie międzynarodowej i, według raportów takich jak „Digital Banking Maturity” firmy Deloitte, należy do światowej czołówki cyfrowych liderów.

    Wyprzedzamy wiele krajów pod względem zaawansowania aplikacji mobilnych czy łatwości założenia konta online. Udało nam się przeskoczyć całą generację przestarzałych technologii, które dziś paraliżują innowacyjność na Zachodzie. To daje nam ogromną przewagę. Pytanie brzmi: na jak długo?

    Pod lśniącą fasadą nagradzanych aplikacji, również w Polsce kryje się wyzwanie znane jako dług technologiczny. Choć nie jest on tak dramatyczny jak na Zachodzie, istnieje i stanowi ukrytą groźbę. Badania pokazują, że polskie instytucje finansowe wciąż postrzegają cyfryzację jako sposób na nadrabianie zaległości w infrastrukturze.

    Oznacza to, że nawet jeśli nasze interfejsy są nowoczesne, to systemy rdzeniowe, na których działają, często nie są gotowe na rewolucję, która właśnie nadchodzi.

    To tutaj lekcja zza oceanu staje się kluczowa. Tamtejsze banki, wydając ponad 2,8 biliona dolarów, nie stworzyły prawdziwej innowacji, lecz „morze jednakowości”. Osiągnęły cyfrowy standard, ale nie zbudowały przewagi, bo ich stare systemy uniemożliwiają prawdziwą personalizację opartą na danych.

    Polska, mimo swojej czołowej pozycji, również ryzykuje wpadnięcie w tę pułapkę. Nasze aplikacje bankowe, choć doskonałe, zaczynają wyglądać i działać bardzo podobnie. Brakuje w nich przełomowych, opartych na sztucznej inteligencji rozwiązań, które mogłyby zamienić bank z biernego narzędzia w proaktywnego, inteligentnego partnera finansowego.

    Kryzys na rynkach zachodnich to dla nas bezcenny materiał poglądowy. Pokazuje, że inwestowanie wyłącznie w fasadę, przy jednoczesnym ignorowaniu starzejącego się technologicznego „silnika”, prowadzi w ślepy zaułek. Zamiast spoczywać na laurach cyfrowego lidera, polski sektor bankowy musi potraktować obecną przewagę jako punkt wyjścia do głębszej modernizacji.

    Wyścig o klienta przyszłości nie będzie polegał na dodawaniu kolejnych funkcji do aplikacji. Wygrają go te instytucje, które będą miały odwagę przebudować swoje technologiczne fundamenty pod kątem ery generatywnej sztucznej inteligencji i hiperpersonalizacji. Zachód pokazuje nam, jak wygląda porażka na tym polu.

    Mamy wyjątkową szansę, by uczyć się na ich błędach i udowodnić, że nasza cyfrowa dojrzałość to coś więcej niż tylko sprawny interfejs.

  • Ukryty wróg IT. Jak automatyzacja pokonuje dług technologiczny?

    Ukryty wróg IT. Jak automatyzacja pokonuje dług technologiczny?

    Działy IT znalazły się w oku cyklonu. Rosnąca presja makroekonomiczna, eksplozja pracy zdalnej i hybrydowej oraz nieustannie ewoluujące cyberzagrożenia tworzą środowisko, w którym tradycyjne podejście do zarządzania infrastrukturą przestaje wystarczać. Zespoły IT muszą obsługiwać coraz bardziej złożone ekosystemy przy kurczących się budżetach i ograniczonych zasobach ludzkich. Odpowiedzią na to wyzwanie, coraz częściej postrzeganą nie jako opcja, a konieczność, jest strategiczna automatyzacja.

    Automatyzacja w IT przestała być jedynie modnym hasłem. Globalny rynek automatyzacji IT, wyceniany w 2023 roku na ponad 20 miliardów dolarów, według prognoz ma rosnąć w tempie kilkunastu procent rocznie, co pokazuje skalę zjawiska. To już nie tylko domena gigantów technologicznych, ale kluczowy element strategii firm każdej wielkości, które chcą zachować konkurencyjność.

    W swej istocie automatyzacja polega na wykorzystaniu oprogramowania do wykonywania powtarzalnych, czasochłonnych zadań bez potrzeby ludzkiej interwencji. Spektrum zastosowań jest szerokie – od optymalizacji codziennych przepływów pracy i obsługi zgłoszeń w helpdesku, przez skalowanie złożonych procesów administracyjnych, aż po gwarantowanie zgodności z regulacjami (compliance) i wzmacnianie bezpieczeństwa.

    Klasycznym przykładem jest zarządzanie punktami końcowymi (endpoint management). W erze pracy zdalnej sieć firmowa to setki, a nawet tysiące laptopów, smartfonów i urządzeń wirtualnych. Ręczna konfiguracja każdego z nich, instalacja oprogramowania i wdrażanie poprawek bezpieczeństwa to proces nie tylko żmudny, ale i obarczony wysokim ryzykiem błędu. Automatyzacja pozwala ustandaryzować te operacje, zapewniając spójność i zwalniając specjalistów IT do realizacji bardziej strategicznych zadań. Celem nie jest zastąpienie człowieka, ale wzmocnienie jego możliwości.

    Nie zbudujesz pałacu na bagnie

    Jednak droga do efektywnej automatyzacji pełna jest pułapek, a największą z nich są słabe fundamenty. Wdrożenie nowoczesnych narzędzi automatyzujących na przestarzałej infrastrukturze i oprogramowaniu jest jak montowanie silnika odrzutowego w stuletnim automobilu. Z czasem starsze systemy, często pozbawione nowoczesnych interfejsów API i opierające się na zamkniętych protokołach, stają się źródłem tzw. długu technologicznego, który paraliżuje innowacje.

    Firmy stają przed wyborem: modernizacja wewnętrzna lub współpraca z zewnętrznym partnerem, który pomoże w migracji do chmury i restrukturyzacji procesów. Niezależnie od wybranej ścieżki, kluczowym elementem przygotowań jest uporządkowanie danych. Automatyzacja karmi się danymi – muszą być one dokładne, dobrze zorganizowane i skategoryzowane. Analizy rynkowe wskazują, że organizacje, które osiągają wysoki stopień dojrzałości w zarządzaniu danymi, są w stanie zautomatyzować nawet do 70% swoich procesów IT.

    Bezpieczeństwo jako punkt wyjścia

    Kolejnym filarem jest cyberbezpieczeństwo. Każdy zautomatyzowany proces i każde połączone urządzenie to potencjalny wektor ataku. Dlatego implementacja mechanizmów bezpieczeństwa na wczesnym etapie projektowania procesów automatyzacji jest absolutnie kluczowa. Podejście „Security by Design” daje pewność, że zautomatyzowane systemy są nie tylko wydajne, ale także odporne i godne zaufania.

    Co więcej, sama automatyzacja staje się potężnym narzędziem w arsenale zespołów bezpieczeństwa. Zautomatyzowane platformy do zarządzania punktami końcowymi oferują pełny wgląd w stan całej infrastruktury, zarówno tej nowoczesnej, jak i dziedziczonej. Pozwala to szybciej identyfikować luki w zabezpieczeniach, nieefektywności i potencjalne zagrożenia, a także automatycznie reagować na incydenty, skracając czas odpowiedzi z godzin do minut.

    Proces, nie jednorazowy projekt

    Największym błędem, jaki mogą popełnić organizacje, jest traktowanie automatyzacji jako jednorazowego projektu z określoną datą końcową. To ciągły proces, który wymaga stałego doskonalenia i optymalizacji. Zautomatyzowany przepływ pracy, który był efektywny rok temu, dziś może już nie przystawać do zmieniających się celów biznesowych lub nowej architektury systemów.

    Dlatego dojrzałe organizacje ustanawiają regularne cykle przeglądu swoich zautomatyzowanych procesów. Analizują wskaźniki efektywności (KPI), szukają wąskich gardeł i możliwości dalszych usprawnień. Kluczowe jest, aby każde zautomatyzowane zadanie przynosiło wymierną wartość – czy to przez redukcję kosztów, wzrost wydajności, czy poprawę poziomu bezpieczeństwa.

  • Technologiczne bankructwo: czas wyzerować dług technologiczny

    Technologiczne bankructwo: czas wyzerować dług technologiczny

    W 2025 roku firmy nie tylko tną koszty IT – coraz częściej mówią: resetujemy wszystko. Liderzy technologii przestają aktualizować przestarzałe systemy i zaczynają podejmować decyzje, które jeszcze niedawno uznano by za zbyt ryzykowne: zamiast łatać i przedłużać życie starego, lepiej ogłosić „technologiczne bankructwo” i zbudować ekosystem IT od nowa – lżejszy, elastyczniejszy i gotowy na erę AI.

    To nie tylko metafora. Raport Forrester’s 2026 Budget Planning Guides wskazuje, że rośnie liczba organizacji, które zamiast konserwować systemy legacy, przesuwają środki na technologie, które umożliwiają wzrost: automatyzację, analitykę, modele generatywne i rozwiązania edge computing. Liderzy IT mówią wprost: każda linia kodu i każda szafa serwerowa musi mieć uzasadnienie biznesowe – w przeciwnym razie przestaje być inwestycją, a staje się stratą.

    Reset zamiast konserwacji

    Dług technologiczny to nic nowego. Problem w tym, że w 2026 roku przestał być marginalnym kosztem ukrytym w budżetach działów IT. Stał się strategicznym ciężarem. Starsze systemy są coraz mniej kompatybilne z wymaganiami nowoczesnych aplikacji, trudniejsze w utrzymaniu, droższe w integracji z chmurą i – co kluczowe – opóźniają wdrażanie AI. W realiach presji inflacyjnej, napięć geopolitycznych i niepewności gospodarczej, nikt nie chce utrzymywać IT, które nie napędza wzrostu.

    Forrester zachęca liderów do bardziej radykalnego podejścia: zamiast inwestować w utrzymanie, porzucić przestarzały stack, zlecić jego minimalne wsparcie zewnętrznym dostawcom i zbudować nową architekturę – cloud-optimal, AI-native, opartą na danych.

    To podejście nie jest jeszcze normą, ale szybko się upowszechnia. Dla firm z dużą skalą i odpowiednią gotowością organizacyjną to sposób na skokową zmianę efektywności, kosztów i przewagi konkurencyjnej.

    Czym właściwie jest „technologiczne bankructwo”?

    To koncepcja strategiczna – oznacza zaprzestanie inwestycji w systemy i procesy, które nie wspierają kluczowych celów biznesowych. Nie chodzi tylko o zamykanie serwerowni. Często to także decyzja o rezygnacji z monolitycznych systemów ERP, przepisanie aplikacji na mikroserwisy, migracja danych do rozwiązań edge-ready lub całkowita przebudowa cyfrowej architektury.

    W praktyce ogłoszenie „technologicznego bankructwa” oznacza trzy ruchy:

    • Odcinamy finansowanie i rozwój starszych systemów.
    • Zlecamy ich podstawowe utrzymanie lub migrację na zewnątrz.
    • Budujemy nową warstwę systemową od zera, opartą na nowoczesnych technologiach.

    Dla zespołów IT to duże wyzwanie, ale i szansa na uwolnienie się od lat narastającej złożoności. Dla działów finansowych – powód do optymalizacji struktury kosztów i rozliczalności wydatków technologicznych.

    Kto może sobie na to pozwolić?

    Najczęściej tę drogę wybierają duże organizacje z branż o wysokiej presji transformacyjnej: finanse, opieka zdrowotna, telco. Mają większe budżety, większą motywację do wdrażania AI, a także więcej do stracenia, jeśli przegapią moment.

    Przykłady? Banki przechodzące na core banking cloud-native, firmy medyczne, które inwestują w AI do rozpoznawania obrazów i automatyzacji dokumentacji, czy sieci detaliczne, które porzucają własne systemy POS na rzecz zunifikowanych platform SaaS z otwartym API.

    Ale podejście to zyskuje też zwolenników wśród średnich firm, które wcześniej nie mogły sobie pozwolić na taką transformację. Dziś dostępność narzędzi low-code, usług integracyjnych i gotowych komponentów AI pozwala przeprowadzić „technologiczny reset” szybciej i taniej niż kiedykolwiek.

    Co to oznacza dla kanału IT?

    Dla integratorów, resellerów i dostawców technologii to moment zmiany retoryki sprzedażowej. Nie wystarczy już oferować „modernizacji” lub „cyfrowej transformacji” – klient potrzebuje kogoś, kto pomoże mu zdecydować: co zostawiamy, co usuwamy, a co budujemy od nowa.

    To także ogromna szansa dla firm specjalizujących się w migracji, integracji, zarządzaniu projektami IT czy zarządzaniu zmianą. Klient nie szuka już wyłącznie technologii – szuka partnera, który przeprowadzi go przez pełen proces „odcięcia kabla” i zbudowania nowego środowiska pracy.

    Wygrywać będą ci partnerzy, którzy oprócz dostarczenia sprzętu czy oprogramowania potrafią doradzić w restrukturyzacji środowiska IT, podpowiedzieć nowe modele kosztowe (np. OpEx vs CapEx) i wesprzeć w procesie szkolenia zespołów w nowych narzędziach.

    Nie każdy powinien ogłaszać „bankructwo”

    To podejście ma swoje ryzyka. Zbyt szybka rezygnacja z systemów legacy bez planu migracji może skończyć się paraliżem operacyjnym. Utrata danych, niekompatybilność systemów, przeciążenie zespołów – to realne zagrożenia.

    Nie każda organizacja jest gotowa na pełne „bankructwo” – ale każda może przemyśleć, które komponenty dzisiejszego IT można odsunąć na bok, zamrozić, przenieść, by skupić budżet i zasoby na tym, co naprawdę tworzy wartość.

    W wielu przypadkach właściwym rozwiązaniem będzie model hybrydowy – łączenie nowego z dobrze kontrolowanym starym. Kluczowe jest jednak to, że stary system nie może już rządzić budżetem, strategią ani rytmem działania IT.

    Przyszłość buduje się szybciej bez bagażu

    Ogłoszenie „technologicznego bankructwa” to nie porażka – to świadoma decyzja strategiczna. To odwaga, by powiedzieć: to, co doprowadziło nas tu, nie zaprowadzi nas dalej.

    Liderzy IT, którzy dziś pozbywają się długów technologicznych, nie tylko poprawiają strukturę kosztów. Zyskują przestrzeń do inwestowania w technologie przyszłości: agenticzną AI, inteligencję brzegową, automatyzację decyzji.

    Gdy tempo zmian jest coraz szybsze, organizacje z lekkim, adaptacyjnym środowiskiem IT wygrywają nie dlatego, że są bardziej innowacyjne – ale dlatego, że mogą szybciej reagować, eksperymentować i dostarczać wartość klientom. A to dziś największy kapitał.

  • IBM prezentuje pięć trendów AI na 2025 rok

    IBM prezentuje pięć trendów AI na 2025 rok

    IBM Institute for Business Value (IBV) w najnowszym raporcie „5 Trendów na 2025 rok”, wskazuje na najważniejsze szanse i wyzwania stojące przed szefami firm w czasach szybkiego rozwoju AI. Badanie przeprowadzone we współpracy IBM IBV z Oxford Economics objęło 400 liderów biznesowych z 17 branż i sześciu regionów świata, a jego wyniki zostały zestawione z wnioskami z dziesiątek badań ankietowych, pogłębionych wywiadów oraz współpracy z klientami w 2024 roku. Na ich podstawie powstała poniższa lista pięciu trendów, które wpłyną na rozwój AI w firmach w 2025 roku.

    1. Agentic AI zmieni sposób działania firm, pracownicy muszą zdobywać nowe kompetencje

    Agentic AI, czyli systemy i programy zdolne do autonomicznego wykonywania zadań w imieniu pracowników, podczas gdy ci zajmują się innymi obowiązkami, otwierają przed firmami nowe możliwości, ale powodują konieczność przekwalifikowania. Uczestniczący w badaniu IBM IBV dyrektorzy generalni szacują, że 35 proc. pracowników wymaga przekwalifikowania – co oznacza ponad miliard osób na całym świecie.

    Zamiast pełnej automatyzacji, firmy łączą potencjał ludzki z wyspecjalizowanymi agentami AI, aby zwiększyć efektywność. W konsekwencji 87 proc. liderów oczekuje, że miejsca pracy w ich firmach będą wspierane, a nie zastępowane przez generatywną AI. Zamiast jedynie uczyć się nowych umiejętności czy narzędzi, pracownicy muszą całkowicie zmienić sposób funkcjonowania, aby w pełni wykorzystać potencjał generatywnej AI.

    2. Dług technologiczny wciąż rośnie, pomimo podejmowanych wysiłków

    Dług technologiczny to długoterminowe koszty i nieefektywności wynikające z podejmowania szybkich, nie do końca przemyślanych decyzji technologicznych, mających na celu przyspieszenie rozwoju. W obliczu rosnącego zapotrzebowania na cyfrowe produkty i usługi, dług ten narasta w tempie, z którym organizacje nie są w stanie sobie poradzić.

    W efekcie 55 proc. liderów wskazuje dług technologiczny jako główną przeszkodę w realizacji własnych celów biznesowych, a jedynie 25 proc. ocenia swoją infrastrukturę IT jako gotową na wdrożenie AI na szeroką skalę. Kluczem do sukcesu będzie modernizacja systemów i tworzenie elastycznych architektur, które umożliwią rozwój AI.

    3. W erze AI lokalizacja firmy ma kluczowe znaczenie

    Strategie lokalizacyjne, które określają, gdzie znajdują się kluczowe zasoby i kompetencje firmy, również ulegają wpływom rewolucji AI. W miarę jak firmy poszukują talentów, ekosystemów danych i infrastruktury niezbędnej do skalowania AI, przenoszą swoje operacje do miejsc, które oferują największe korzyści.

    W 2024 roku 67 proc. kadry zarządzającej przyznało, że wykorzystanie AI zmieniło lokalizację działań ich organizacji, a 93 proc. przewiduje, że AI wpłynie na ich strategie lokalizacyjne do 2026 roku. 96 proc. respondentów wskazuje, że prywatność danych, bezpieczeństwo i regulacje będą kluczowymi czynnikami decydującymi o lokalizacji operacji w ciągu najbliższych dwóch lat.

    4. Gwałtowny zwrot w stronę AI wywrócił budżety IT – samofinansowanie jest koniecznością

    Generatywna AI sprawiła, że tradycyjny proces budżetowania IT stał się nie do utrzymania. Wywołała ona prawdziwy wstrząs w zespołach technologicznych i finansowych, zmuszając je do pilnego przedefiniowania priorytetów wydatków i przekierowania środków tam, gdzie są najbardziej potrzebne.

    W 2024 roku jedna na trzy organizacje przekierowała środki finansowe z innych inicjatyw IT na rozwój generatywnej AI. Oczywiście istnieje pewne nakładanie się inwestycji wymaganych przez generatywną AI i innych priorytetów IT. Liderzy biznesowi wskazują, że infrastruktura, chmura i dane stanowią ponad 40 proc. kosztów związanych z generatywną AI. Jednak 95 proc. liderów przewiduje, że do 2026 roku sztuczna inteligencja stanie się co najmniej częściowo samofinansująca. Firmy koncentrują się na projektach o najwyższym potencjale zwrotu i minimalnym ryzyku, wspierając się rozwiązaniami open source.

    5. Innowacje produktowe i usługowe oparte na AI to główny priorytet dla CEO, ale modele biznesowe nie nadążają za zmianami

    Generatywna AI znacząco przyspiesza innowacje, a liczba nowych produktów i usług dynamicznie rośnie. Jednak wiele firm jest zbyt przywiązanych do przestarzałych modeli biznesowych, co wpływa na wykorzystywanie nowych możliwości.

    62 proc. liderów przyznaje, że konieczna jest fundamentalna transformacja strategii organizacyjnych. W kontekście najbliższych trzech lat 85 proc. firm oczekuje, że AI umożliwi wprowadzenie nowych modeli biznesowych, a 89 proc. spodziewa się innowacji produktowych, które pozwolą szybciej reagować na potrzeby rynku.

    „W Polsce kluczowe znaczenie mają dwa wyzwania – eliminacja długu technologicznego oraz przeciwdziałanie jego dalszemu pogłębianiu. Masowe wdrożenie AI jako narzędzia wzmacniającego przewagę konkurencyjną będzie wymagało od firm zwiększenia inwestycji w nowoczesne technologie. To wyzwanie, które nabierze szczególnego znaczenia zarówno dla przedsiębiorców, jak i polskiej administracji. Istotna jest również konieczności przekwalifikowania kadr. Trzecim, równie ważnym aspektem, jest wykorzystanie sztucznej inteligencji jako narzędzia wspierającego wprowadzanie innowacyjnych produktów i usług oraz poprawę jakości obsługi klienta. To właśnie w tym obszarze przewidujemy realizację największej liczby projektów w 2025 roku” – podkreśla Marcin Gajdziński, dyrektor generalny IBM Polska, Kraje Bałtyckie i Ukraina.

    Pobierz pełną wersję raportu 5 Trendów na 2025 rok i dowiedz się, w jaki sposób skutecznie odpowiedzieć na powyższe wyzwania.

    Więcej informacji o IBM Institute for Business Value: www.ibm.com/ibv

    Źródło informacji: IBM Polska

  • Rosnący dług technologiczny – cena za bycie pionierem GenAI

    Rosnący dług technologiczny – cena za bycie pionierem GenAI

    W miarę jak świat technologii posuwa się naprzód z rosnącą prędkością, przedsiębiorstwa na całym świecie stają przed nowymi wyzwaniami i możliwościami związanymi z generatywną sztuczną inteligencją (AI). CIO i liderzy technologii muszą nawigować przez szybko zmieniający się krajobraz, aby utrzymać swoje organizacje na czele innowacji. Jednak najnowsze badania Gartnera wskazują na potencjalne pułapki, z którymi firmy mogą się zmierzyć, próbując dotrzymać kroku postępowi w dziedzinie generatywnej AI.

    Według Gartnera, do roku 2028 ponad połowa przedsiębiorstw, które zdecydowały się na budowę niestandardowych modeli wielkojęzykowych (LLM), prawdopodobnie porzuci te inicjatywy. Powody? Rosnące koszty, złożoność implementacji i tzw. „dług technologiczny” – zjawisko, które pojawia się, gdy wybór technologii szybko staje się przestarzały wobec nowych rozwiązań, wymuszając kosztowne i czasochłonne aktualizacje.

    Eksperci, tacy jak Rita Sallam z Gartnera, podkreślają, że potencjał zadłużenia technicznego jest szczególnie wysoki dla firm, które szybko wdrażają nowe technologie. Jednak nie wszystko jest tak ponure, jak może się wydawać. Pomimo ryzyka, szybki rozwój w dziedzinie AI oferuje przedsiębiorstwom szansę na pozyskanie wykwalifikowanych talentów i przewagę konkurencyjną w inicjatywach związanych z AI.

    Przykładem innowacji w tej dziedzinie jest OpenAI, które wprowadziło generatywną konwersacyjną AI z GPT-3.5, a następnie kontynuowało rozwój z kolejnymi modelami, w tym GPT-4 i jego zaktualizowaną wersją GPT-4 Turbo. Innymi graczami na rynku są Anthropic z ich chatbotem AI Claude oraz Salesforce, których CEO, Marc Benioff, stwierdził, że modele AI stają się przestarzałe w tempie rocznym.

    W świetle tych wyzwań, przedsiębiorstwa muszą znaleźć równowagę między szybkim wdrażaniem innowacji a ryzykiem zadłużenia technicznego. Jednym z rozwiązań jest wykorzystanie generatywnych narzędzi AI do tworzenia zamienników dla starszych aplikacji, co może zmniejszyć koszty modernizacji nawet o 70%. Ponadto, narzędzia takie jak WatsonX IBM czy narzędzie Accenture wykorzystujące GPT-4 mogą ułatwić przekształcenie legacy code, na przykład z COBOL na Javę, co obniża barierę modernizacji dla przedsiębiorstw.

    W konkluzji, chociaż szybki rozwój generatywnej AI niesie ze sobą wyzwania, takie jak zadłużenie techniczne, oferuje również znaczące możliwości dla przedsiębiorstw, które są gotowe inwestować w przyszłość. Ważne jest, aby liderzy technologii dokładnie ważyli korzyści i ryzyko związane z wdrożeniem najnowszych innowacji, zachowując przy tym elastyczność i gotowość do szybkiego adaptowania się do zmieniającego się środowiska technologicznego.