15 stycznia 2026 r.
Trendy technologiczne 2026
W dzisiejszym świecie rozwój technologii przebiega niezwykle dynamicznie, a kolejne miesiące przynoszą ze sobą coraz to nowe możliwości i wyzwania. W 2026 roku można spodziewać się kontynuacji gwałtownych zmian w obszarze technologii, które będą mieć ogromny wpływ na działalność biznesową, rynek pracy i życie codzienne.
W raportach na temat trendów technologicznych na 2026 rok opublikowanych przez firmy konsultingowe i technologiczne, takie jak Gartner, Deloitte czy IBM można znaleźć prognozy dotyczące technologii, które odegrają najważniejszą rolę w nadchodzącym roku.
W opublikowanym przez Gartner raporcie „Top 10 Strategic Technology Trends for 2026” za najważniejszą technologię uznano sztuczną inteligencję – wyróżnione zostały trzy główne obszary rozwoju technologicznego, w ramach których przedstawiono dziesięć innowacji związanych z dalszym rozwojem AI.
Pierwszym z wymienionych obszarów jest architektura, powiązana z platformami i infrastrukturą, które stanowią fundamenty wykorzystania AI w sposób szybki, bezpieczny i skalowalny. W ramach tego obszaru wyróżniono następujące technologie:
Platformy deweloperskie AI – pozwalają na generowanie oprogramowania i aplikacji przy pomocy platform wykorzystujących możliwości AI. Mogą one działać na podstawie pojedynczych promptów (poleceń) lub w paradygmacie „vibe coding”. Pozwala to na szybkie generowanie aplikacji i software oraz nie wymaga posiadania głębokiej wiedzy z zakresu programowania i technologii. Przewidywaniami korzyściami płynącymi z tego trendu mają być oszczędności w zakresie kosztów, zasobów oraz wykorzystywanego czasu pracy – mniejsze, mieszane zespoły złożone z ludzi i agentów AI będą mogły tworzyć więcej aplikacji i nowych rozwiązań w krótszym czasie niż tradycyjne zespoły programistów.
Platformy superkomputerowe AI – wykorzystują high performance computing (HPC), wyspecjalizowane procesory i skalowalne architektury, które mają za zadanie zapewnić moc obliczeniową niezbędną do trenowania zaawansowanych modeli AI. Zwiększone zapotrzebowanie na moc obliczeniową jest bezpośrednio spowodowane tworzeniem coraz bardziej skomplikowanych modeli sztucznej inteligencji oraz coraz powszechniejszym ich wykorzystaniem w organizacjach.
Poufne przetwarzanie danych – pozwala na ochronę danych przed niepowołanym dostępem (także przez dostawców usług chmurowych) poprzez ich przetwarzanie wewnątrz sprzętowego zaufanego środowiska wykonawczego (ang. hardware-based trusted execution environments – TEEs).
Kolejnym obszarem wyszczególnionym w raporcie Gartnera jest synteza, w ramach której specjalistyczne modele AI, systemy wieloagentowe i systemy fizyczne są wspólnie wykorzystywane w celu tworzenia adaptacyjnych, inteligentnych ekosystemów AI napędzających innowacje w organizacji pracy, produkcji i doświadczeń. W ramach syntezy wyróżniono następujące trzy trendy:
Systemy wieloagentowe (ang. multiagent systems – MAS) pozwalają na wykonywanie złożonych zadań przez współpracujących ze sobą wyspecjalizowanych agentów AI, gdzie każdy z nich wykonuje określony etap lub część większego zadania. Pozwala to na poprawę efektywności i skalowalności w porównaniu do całościowych rozwiązań AI, które mogą mieć problem z wykonywaniem wieloetapowych zadań.
Modele językowe działające w konkretnych domenach – są to wyspecjalizowane modele językowe wytrenowane na specjalistycznych zbiorach danych. Wykorzystywane są w konkretnych celach lub branżach, a ich specjalizacja pozwala na osiągnięcie większej dokładności, lepszego poziomu zgodności oraz ograniczenie liczby błędów w porównaniu do ogólnych dużych modeli językowych.
Systemy fizyczne AI – są to m.in. roboty, drony, pojazdy czy inteligentne urządzenia, które dzięki połączeniu sensorów, siłowników i modeli AI mogą odbierać bodźce, podejmować decyzje i na ich podstawie działać w celu automatyzacji wykonywania zadań fizycznych.
Ostatnim przedstawionym w raporcie Gartnera obszarem technologicznym jest ochrona, w ramach którego podkreślono ważność proaktywnej ochrony, transparentnego zarządzania i cyfrowej integralności. Ich zachowanie ma pozwolić na ochronę reputacji organizacji, zapewnienie zgodności z przepisami oraz utrzymanie zaufania interesariuszy w procesie cyfrowej transformacji i wdrażania rozwiązań AI. Do trendów zawartych w tym obszarze zostały zaliczone:
Proaktywna ochrona – wykorzystuje narzędzia AI do przewidywania, przerywania i neutralizowania zagrożeń cyberbezpieczeństwa jeszcze zanim one wystąpią.
Cyfrowa proweniencja – pozwala na określenie pochodzenia i integralności oprogramowania, danych i mediów w celu zapewnienia transparentności oraz zaufania do treści wygenerowanych przez AI, a także systemów opracowanych na podstawie elementów pochodzących od podmiotów zewnętrznych. Ma to pozwolić na zmniejszenie ryzyka związanego z manipulowaniem kodem, porzuconymi projektami open-source oraz dezinformacją napędzaną przez fałszywe treści generowane przez AI (np. deepfakes).
Platformy bezpieczeństwa AI – pozwalają na skonsolidowanie narzędzi cyberbezpieczeństwa odpowiedzialnych za zabezpieczenie narzędzi i rozwiązań AI, pochodzących zarówno od podmiotów zewnętrznych, jak i tych przygotowanych na zamówienie.
Georepatriacja (ang. geopatriation) – jest to zjawisko polegające na przenoszeniu zasobów z globalnych usług chmurowych do chmur suwerennych lub lokalnych. Ma to pozwolić na ograniczenie potencjalnych zagrożeń dla cyfrowych zasobów firmy związanych z niestabilną sytuacją geopolityczną.
W przypadku raportu Deloitte „Tech Trends 2026” również można zauważyć skupienie się na dziedzinie sztucznej inteligencji. W ramach opracowania przedstawiono pięć trendów dotyczących różnych aspektów rozwoju AI.
Fizyczne systemy AI – przejście od zaprogramowanych maszyn do autonomicznych systemów, które mogą się uczyć, postrzegać i działać w skomplikowanych środowiskach. Choć istnieją przeszkody takie jak problemy z treningiem, bezpieczeństwem fizycznym oraz cyberbezpieczeństwem, zmniejszające się koszty pozwalają na ich wykorzystanie już nie tylko w magazynach i operacjach w łańcuchu dostaw.
Agenci AI – ich coraz powszechniejsze wykorzystanie sprawi, że będzie konieczna zmiana sposobu myślenia dotyczącego wdrażania rozwiązań agentowych AI w organizacji. Procesy powinny być nie tyle automatyzowane, ale całkowicie przeprojektowane w celu jak najlepszego wykorzystania możliwości agentów AI, którzy będą traktowani jako „siła robocza oparta na krzemie”.
Infrastruktura AI – choć ceny tokenów spadają, coraz powszechniejsze i częstsze użycie narzędzi sztucznej inteligencji powoduje stały wzrost kosztów związanych z jej wykorzystaniem. Koszty wykorzystania chmury również stają się problematyczne, zwłaszcza w przypadku dużych wolumenów danych. Dlatego też zmienia się podejście do wykorzystania rozwiązań chmurowych – staje się ono hybrydowe: chmura publiczna pozwala na zachowanie elastyczności (np. w trakcie testów), chmura lokalna (ang. on-premises) pozwala na zachowanie stabilności działania i kosztów (używana jest w przypadku np. procesów produkcyjnych), a rozwiązania edge cloud (czyli przechowywanie i przetwarzanie danych jak najbliżej ich źródła) przeznaczone są dla wykorzystań wrażliwych na opóźnienia (ang. latency-critical).
Tworzenie organizacji zbudowanych na sztucznej inteligencji – sztuczna inteligencja wprowadza fundamentalne zmiany w działalności organizacji, poza prostą automatyzacją procesów. Organizacje przewodzące we wdrażaniu AI łączą innowacyjne rozwiązania z określonymi, mierzalnymi rezultatami biznesowymi, projektują modułowe architektury w celu zachowania elastyczności oraz redefiniują strategie współpracy na linii człowiek-maszyna. Można również zauważyć pojawianie się nowych ról związanych ze sztuczną inteligencją, takich jak m.in. projektantów współpracy człowiek-AI, inżynierów Edge AI oraz inżynierów promptów.
Sztuczna inteligencja i cyberbezpieczeństwo – AI jest źródłem zarówno nowych cyberzagrożeń, jak i pozwala na tworzenie nowych zabezpieczeń. Organizacje mierzą się z takimi wyzwaniami jak m.in. shadow AI (nieuprawnione wykorzystanie niesprawdzonych narzędzi AI przez pracowników), ataki zewnętrzne oraz wewnętrzne słabości związane z samą architekturą rozwiązań AI w obszarach danych, modeli, zastosowań i infrastruktury. Warto zauważyć, że istniejące rozwiązania cyberbezpieczeństwa mogą zostać dostosowane do ochrony narzędzi AI.
Poza wymienionymi powyżej głównymi trendami raport Deloitte wyróżnia także technologie „sygnałowe”, które również warto obserwować – w niedalekiej przyszłości mogą one stać się głównymi trendami technologicznymi. Do ośmiu technologii tego typu zaliczono:
- Potencjalne osiągnięcie stałego, stabilnego poziomu przez modele podstawowe (fundamentalne) AI.
- Wpływ sztucznych danych na modele AI.
- Rozwój procesorów i komputerów neuromorficznych (neuropodobnych - inspirowanych budową mózgu).
- Wykorzystanie Edge AI (AI działającego bezpośrednio na obsługiwanym urządzeniu np. smartphonie, smartwatchu, pojeździe czy urządzeniu IoT).
- Rozwój wearables (urządzeń ubieralnych) wykorzystujących AI.
- Rozwiązania uwierzytelniania biometrycznego.
- Wpływ agentów AI na prywatność.
- Pojawienie się GEO – ang. generative engine optimization (optymizacji pod kątem odpowiedzi generowanych przez modele AI).
W przypadku raportu IBM również widoczne jest skupienie się na tematyce sztucznej inteligencji. Pięć trendów wyróżnionych w tym raporcie to:
Wykorzystanie niepewności do napędzania innowacji – aby wykorzystać okazje powstające w wyniku zawirowań geopolitycznych i ekonomicznych oraz podejmować dobre decyzje, organizacje potrzebują elastycznej infrastruktury IT, w której ważną rolę będą pełnić agenci AI.
Pracownicy będą zainteresowani wdrażaniem większej liczby rozwiązań AI – według badania IBM pracownicy w większości entuzjastycznie podchodzą do wykorzystania rozwiązań AI. Wskazują oni na już zauważalną poprawę w różnych obszarach działalności m.in. zwiększenie produktywności i kreatywności, a także łatwiejsze rozwiązywanie problemów.
Żądanie transparentności rozwiązań AI przez klientów organizacji – zaufanie klientów jest niezbędnym elementem skutecznego wdrażania rozwiązań sztucznej inteligencji. Za najważniejsze, wbrew pozorom, nie jest uważana stuprocentowa skuteczność narzędzia, ale transparentność w jego użyciu. Według badania 89% konsumentów chce wiedzieć, że wchodzą w interakcje z AI. W przypadku intencjonalnego zatajania użycia sztucznej inteligencji 4 na 5 klientów deklaruje, że straciło by zaufanie do danej organizacji, a 2/3 z nich przestałoby używać produktów/usług danej marki. Za najważniejsze klienci uważają: łatwe w odbiorze wyjaśnienia dotyczące wykorzystania danych, możliwość usunięcia swoich danych, wyjaśnienia w jaki sposób AI poprawi ich doświadczenia, a także preferują możliwość wyrażenia zgody na wykorzystanie AI (ang. opt-in) zamiast rezygnacji z niej (ang. opt-out).
Suwerenność cyfrowa i lokalne zabezpieczenia AI – odporność sztucznej inteligencji na zagrożenia jest zależna od nieprzerwanego dostępu do systemów, danych i infrastruktury. Dlatego też suwerenność technologiczna będzie coraz ważniejszym elementem wdrażania nowych technologii, w tym sztucznej inteligencji. Wymaga to przemyślenia takich kwestii strategicznych jak m.in. gdzie działają modele AI, w jaki sposób zarządza się danymi, a także kto odpowiada za ciągłość działania firmy w przypadku awarii globalnych systemów. W przypadku sztucznej inteligencji ważna jest również transparentność działania agentowego AI – prawodawcy i klienci coraz częściej wymagają od organizacji wyjaśnienia, w jaki sposób AI podejmuje decyzje nawet w najbardziej skomplikowanych przypadkach.
Przewaga kwantowa – jest to moment, w którym komputer kwantowy może rozwiązać dany problem w sposób wyraźnie lepszy pod względem dokładności, szybkości i poniesionych kosztów w porównaniu do wykorzystania metod klasycznych. Jednakże pojedyncze organizacje mogą mieć problem z zapewnieniem zasobów potrzebnych do obliczeń kwantowych w postaci ogromnych zbiorów danych, mocy obliczeniowej i odpowiednich kwalifikacji. Dlatego też będzie widoczny zwrot w kierunku tworzenia całych ekosystemów organizacji współpracujących ze sobą w celu wykorzystania technologii kwantowych.
Jak widać na powyższych przykładach technologią, która według przewidywań ekspertów będzie grać pierwsze skrzypce w 2026 roku jest sztuczna inteligencja. Na podstawie przedstawionych raportów można wyróżnić pięć głównych obszarów rozwoju z nią związanych:
Zmiany w sposobie działalności organizacji – gwałtowny rozwój sztucznej inteligencji spowoduje konieczność przeprojektowania sposobu działania w firmach. Według raportu firmy Deloitte nastąpi zwrot od pilotaży i eksperymentów do poszukiwania konkretnego wpływu na organizację – „Jak przejść od eksperymentowania do realnego wpływu na biznes?” Według prognozowanych trendów AI nie będzie już tylko narzędziem, ale fundamentem działalności nowoczesnej organizacji. Widoczne staną się również zmiany w sposobie traktowania agentów AI, a także będą powstawać nowe specjalizacje i stanowiska pracy związane z rozwojem i narzędziami sztucznej inteligencji. Wdrażanie sztucznej inteligencji będzie również miało wpływ na finanse firmy – zapewnienie odpowiedniej infrastruktury i mocy obliczeniowej będzie wiązało się z poniesieniem konkretnych kosztów.
Rozwój agentowego AI – nie tylko można spodziewać się rozwoju agentów AI od strony technologicznej, ale również wdrażania nowych modeli organizacji pracy w których będą oni traktowani na równi z zatrudnionymi ludźmi – nie jako oprogramowanie czy narzędzie, ale jako „krzemowi pracownicy”. Ich coraz powszechniejsze wykorzystanie będzie również wymagać zapewnienia odpowiedniej infrastruktury. Warto również zauważyć, że współpraca z agentem AI może wymagać udostępniania mu danych wrażliwych, co będzie przyczynkiem do zmian w postrzeganiu prywatności firmy i pracowników.
Fizyczne systemy AI – przewidywania ekspertów wskazują na gwałtowny rozwój systemów, które łączą w sobie komponenty fizyczne (np. roboty, pojazdy autonomiczne czy drony) z rozwiązaniami sztucznej inteligencji. Docelowo mają mieć one za zadanie samodzielne wykonywanie zadań i rozwiązywanie problemów w świecie fizycznym.
Infrastruktura AI – gwałtowny rozwój różnorodnych zastosowań sztucznej inteligencji będzie wymagał zapewnienia odpowiedniej infrastruktury (np. mocy obliczeniowej czy przechowywania danych), która pozwoli na udźwignięcie obciążeń z nim związanych. Zwiększające się koszty wykorzystania zarówno AI, jak i usług chmurowych będą wymuszać na organizacjach przemyślenie tego, w jaki sposób będą one zażądać niezbędnymi zasobami potrzebnymi do korzystania z tych technologii w codziennej działalności.
Suwerenność i cyberbezpieczeństwo – przedstawione raporty zwracają uwagę na konieczność zapewnienia suwerenności, cyberbezpieczeństwa, transparentności i proweniencji wykorzystywanych rozwiązań AI. Ma to na celu zapewnienie niezależności firm krajowych, ochronę przed potencjalnymi naciskami ze strony obcych podmiotów, ochronę narzędzi, danych i infrastruktury, a także utrzymanie zaufania interesariuszy, pracowników, klientów i innych członków społeczności.
Źródła: