Gartner: 10 strategicznych trendów technologicznych na 2026 rok

Podczas niedawnej konferencji Gartner IT Symposium/Xpo, analitycy firmy przedstawili listę najważniejszych trendów, które – jak podkreślają – będą jednocześnie źródłem innowacji i nowych ryzyk. W centrum zmian znajduje się oczywiście sztuczna inteligencja, która wkracza w coraz bardziej zaawansowane obszary infrastruktury, bezpieczeństwa, operacji oraz automatyzacji.

Według analityków Gartnera, 2026 rok ma być tym przełomowym, w którym liderzy technologiczni stać będą przed nie lada wyzwaniami.

„Te trendy to coś więcej niż zmiany technologiczne – to katalizatory transformacji biznesowej. W tym roku tempo wydaje się inne. W ciągu jednego roku zaobserwowaliśmy więcej innowacji niż kiedykolwiek wcześniej. Ponieważ kolejna fala innowacji nie jest odległa o lata, organizacje, które podejmą działania teraz, nie tylko przetrwają zmienność, ale także będą kształtować swoje branże przez kolejne dekady” – skomentowała Tori Paulman, wiceprezes ds. analityki w Gartner.

Platformy superkomputerowe AI

Integrują one procesory CPU, GPU, układy ASIC AI, neuromorficzne i alternatywne paradygmaty obliczeniowe, umożliwiając organizacjom koordynację złożonych obciążeń, jednocześnie osiągając nowe poziomy wydajności, efektywności i innowacyjności. Systemy te łączą wydajne procesory, ogromną pamięć, specjalistyczny sprzęt i oprogramowanie, aby sprostać obciążeniom intensywnie przetwarzającym dane w obszarach takich jak uczenie maszynowe, symulacja i analityka. Gartner przewiduje, że do 2028 roku ponad 40% wiodących przedsiębiorstw wdroży hybrydowe architektury paradygmatów obliczeniowych do krytycznych przepływów pracy w biznesie, w porównaniu z obecnymi 8% – m.in. dla symulacji rynków finansowych, projektowania leków czy modelowania pogody.

Systemy wieloagentowe

Systemy wieloagentowe (MAS) to zbiory agentów AI, które współdziałają ze sobą, aby osiągnąć złożone cele. Agenci mogą być dostarczani w pojedynczym środowisku lub opracowywani i wdrażani niezależnie w środowiskach rozproszonych. Wdrożenie systemów wieloagentowych pozwala na automatyzację złożonych procesów biznesowych, podnoszenie kwalifikacji zespołów i tworzenie nowych sposobów współpracy ludzi i agentów AI. Modułowi, wyspecjalizowani agenci mogą zwiększyć wydajność oraz ułatwić skalowanie operacji i szybkie dostosowywanie się do zmieniających się potrzeb.

Modele językowe specyficzne dla danej dziedziny (DSLM)

CIO i prezesi oczekują od AI większej wartości biznesowej, ale ogólne duże modele językowe (LLM) często nie sprawdzają się w przypadku zadań specjalistycznych. Modele językowe specyficzne dla danej dziedziny (DSLM) wypełniają tę lukę, zapewniając większą dokładność, niższe koszty i lepszą zgodność. DSLM to modele językowe trenowane lub dostrajane na podstawie specjalistycznych danych dla konkretnej branży, funkcji lub procesu. W przeciwieństwie do modeli ogólnego przeznaczenia, platformy DSLM zapewniają wyższą dokładność, niezawodność i zgodność z docelowymi potrzebami biznesowymi. Gartner przewiduje, że do 2028 roku ponad połowa modeli GenAI wykorzystywanych przez przedsiębiorstwa będzie specyficzna dla danej dziedziny.

Platformy bezpieczeństwa AI

Zapewniają one ujednolicony sposób zabezpieczania aplikacji AI innych firm oraz tych tworzonych na zamówienie. Centralizują widoczność, egzekwują zasady użytkowania i chronią przed zagrożeniami specyficznymi dla AI, takimi jak szybkie wstrzyknięcie danych, wyciek danych czy działania agentów. Platformy te pomagają dyrektorom ds. informatyki (CIO) egzekwować zasady użytkowania, monitorować aktywność AI i stosować spójne zabezpieczenia w całej AI. Gartner przewiduje, że do 2028 roku ponad 50% przedsiębiorstw będzie korzystać z platform bezpieczeństwa AI w celu ochrony swoich inwestycji w AI.

Platformy programistyczne oparte na sztucznej inteligencji

Platformy te wykorzystują GenAI do szybszego i łatwiejszego tworzenia oprogramowania niż było to możliwe wcześniej. Gartner przewiduje, że do 2030 roku platformy programistyczne oparte na sztucznej inteligencji doprowadzą do tego, że 80% organizacji przekształci duże zespoły inżynierów oprogramowania w mniejsze, bardziej elastyczne zespoły, wspierane przez sztuczną inteligencję.

Poufne przetwarzanie danych

Izolując obciążenia w sprzętowych środowiskach zaufanego wykonywania (TEE), podejście to chroni prywatność treści i obciążeń nawet przed właścicielami infrastruktury, dostawcami usług w chmurze czy osobami mającymi fizyczny dostęp do sprzętu. Jest to szczególnie cenne dla regulowanych branż i globalnych operacji narażonych na ryzyko geopolityczne i związane z przestrzeganiem przepisów, a także dla współpracy między konkurentami. Gartner przewiduje, że do 2029 roku ponad 75% operacji przetwarzanych w niezaufanej infrastrukturze będzie zabezpieczonych w trakcie użytkowania właśnie dzięki poufnemu przetwarzaniu danych.

Sztuczna inteligencja fizyczna

Wprowadza ona inteligencję do realnego świata, napędzając maszyny i urządzenia, które wykrywają, podejmują decyzje i działają – np. roboty, drony i inny inteligentny sprzęt. Sztuczna inteligencja fizyczna przynosi wymierne korzyści w branżach, w których priorytetem jest automatyzacja, adaptacyjność i bezpieczeństwo. Wraz z rosnącą adopcją, organizacje potrzebują nowych umiejętności, które łączą IT, operacje i inżynierię. Ta zmiana stwarza możliwości podnoszenia kwalifikacji i współpracy – jednocześnie jednak może też budzić obawy dotyczące zatrudnienia i wymagać starannego zarządzania zmianami.

Cyberbezpieczeństwo prewencyjne

Cyberbezpieczeństwo prewencyjne polega na działaniu, zanim atakujący uderzą, wykorzystując SecOps oparte na sztucznej inteligencji, programowe blokowanie dostępu i oszustwa. Zyskuje ono na popularności, ponieważ organizacje stoją w obliczu wykładniczego wzrostu liczby zagrożeń atakujących sieci, dane i systemy połączone. Gartner prognozuje, że do 2030 roku rozwiązania prewencyjne będą stanowić połowę wszystkich wydatków na bezpieczeństwo.

Pochodzenie cyfrowe

W miarę jak organizacje coraz częściej korzystają z oprogramowania firm trzecich, kodu open source i treści generowanych przez sztuczną inteligencję, weryfikacja pochodzenia cyfrowego stała się niezbędna. Pochodzenie cyfrowe odnosi się do możliwości weryfikacji pochodzenia, własności i integralności oprogramowania, danych, nośników i procesów. Nowe narzędzia, takie jak zestawienia materiałowe oprogramowania (SBoM), bazy danych atestacyjnych i cyfrowe znaki wodne, oferują organizacjom środki do walidacji i śledzenia zasobów cyfrowych w całym łańcuchu dostaw. Gartner przewiduje, że do 2029 roku firmy, które nie zainwestowały odpowiednio w możliwości cyfrowego pochodzenia, będą narażone na ryzyko sankcji sięgające miliardów dolarów.

Geopatriacja

Geopatriacja oznacza przenoszenie danych i aplikacji firmowych z globalnych chmur publicznych do lokalnych rozwiązań, takich jak suwerenne chmury, regionalni dostawcy usług chmurowych lub własne centra danych organizacji – ze względu na postrzegane ryzyko geopolityczne. Suwerenność chmury, niegdyś ograniczona do banków i rządów, obecnie dotyczy szerokiego spektrum organizacji w obliczu rosnącej globalnej niestabilności. Gartner prognozuje, że do 2030 roku ponad 75% przedsiębiorstw z Europy i Bliskiego Wschodu będzie geopatriować swoje wirtualne obciążenia i przekształcać je w rozwiązania mające na celu redukcję ryzyka geopolitycznego, w porównaniu z niecałymi 5% w 2025 roku.