Suwerenność danych i AI kluczem do przewagi konkurencyjnej firm do 2030 roku wg Gartnera

Przeczytaj także: AI w polskich firmach - entuzjazm kontra rzeczywistość wdrożeń

Fundament transformacji

Według najnowszych prognoz Gartnera trzy priorytety technologiczne będą wyznaczać kierunek rozwoju biznesu do końca dekady: sztuczna inteligencja, chmura i suwerenność danych. AI staje się fundamentem transformacji, a jej integracja z usługami chmurowymi ma zrewolucjonizować operacje IT.

Gartner przewiduje, że do 2030 roku ponad 80% firm wdroży branżowo-specyficznych agentów AI, wspierających kluczowe cele biznesowe – to skok z obecnego poziomu poniżej 10%. Równolegle ponad 60% przedsiębiorstw będzie korzystać z wielu modeli AI działających w różnych chmurach.

Dziś sztuczna inteligencja wspiera wybrane procesy, takie jak obsługa klienta czy analiza danych, ale w ciągu kilku lat stanie się spoiwem całej infrastruktury biznesowej. To oznacza fundamentalną zmianę: od narzędzia, które poprawia efektywność, do systemu nerwowego organizacji, scalającego dane, operacje i decyzje.

Firmy, które zbudują elastyczne, chmurowe środowisko zintegrowane z AI, zyskają przewagę konkurencyjną nie tylko pod względem innowacyjności, lecz także szybkości działania, zdolności adaptacji i odporności na kryzysy - podkreśla Piotr Szypułka, Dyrektor Działu Infrastruktury IT w Polcom.

Wyzwania infrastrukturalne i energetyczne

Rozwój AI niesie jednak poważne wyzwania. Gartner prognozuje, że zapotrzebowanie na energię w centrach danych wzrośnie ponad trzykrotnie do 2030 roku, głównie ze względu na obsługę wymagających modeli AI. To wymusi modernizację infrastruktury zasilania i chłodzenia.

Rozwiązania chmurowe wzbogacone o AI pozwolą firmom wyjść poza silosowe podejście do danych i analityki. Integracja zasobów obliczeniowych umożliwi inteligentniejsze podejmowanie decyzji i automatyzację procesów. Ale koszty mogą być wysokie – Gartner ostrzega, że organizacje, które nie zoptymalizują środowiska obliczeniowego AI, zapłacą nawet o 50% więcej niż konkurenci, którzy to zrobią.

Na horyzoncie pojawia się nowy paradygmat: biznes musi równolegle myśleć o wydajności AI i efektywności energetycznej, która jest niezbędna do wdrażania innowacyjnych rozwiązań. Brak równowagi między tymi dwoma obszarami oznacza lawinowo rosnące koszty operacyjne.

Już dziś widzimy, że przedsiębiorstwa inwestujące w nowoczesne centra danych, systemy chłodzenia i inteligentne zarządzanie energią są w stanie utrzymać stabilne koszty przy rosnącej skali wykorzystania AI. To sygnał dla liderów, że infrastruktura nie jest już tylko zapleczem IT, ale strategicznym elementem przewagi konkurencyjnej – komentuje Piotr Szypułka.

Suwerenność cyfrowa – nowa strategia firm

Równolegle rośnie znaczenie suwerenności cyfrowej, rozumianej jako kontrola nad danymi, operacjami i technologią. Gartner przewiduje, że do 2030 roku ponad 75% przedsiębiorstw będzie posiadać strategię suwerenności cyfrowej. W praktyce wiele firm zdecyduje się na środowiska hostingowe zapewniające wyższy poziom kontroli – nawet kosztem ograniczenia funkcjonalności.

Firmy coraz częściej pytają nie tylko o innowacyjność rozwiązań, ale też o to, gdzie fizycznie znajdują się ich dane i kto ma do nich dostęp. To nie jest już kwestia czysto technologiczna, lecz strategiczna i przede wszystkim legislacyjna – związana z ryzykiem prawnym, reputacyjnym i geopolitycznym.

W dobie rosnących napięć i dynamicznie zmieniających się regulacji, suwerenność danych staje się priorytetem zarządów i rad nadzorczych. Z naszych doświadczeń wynika, że firmy, które budują politykę cyfrowej suwerenności, mają większą swobodę rozwoju i szybciej adaptują się do zmian regulacyjnych – wskazuje Szypułka.

Nowa agenda dla liderów biznesu

AI, rosnące koszty energetyczne i konieczność suwerenności cyfrowej tworzą nową agendę dla liderów biznesu i IT. Ci, którzy już dziś podejmą działania w zakresie modernizacji infrastruktury, optymalizacji środowiska AI i tworzenia polityk suwerenności danych, będą mogli zbudować trwałą przewagę.

W perspektywie 2030 roku kluczowe znaczenie zyskają trzy pytania. Po pierwsze: jak sztuczna inteligencja integruje się z podstawową działalnością biznesową i czy faktycznie wspiera strategiczne cele organizacji? Po drugie: w jaki sposób zoptymalizować infrastrukturę, aby sprostać rosnącym wymaganiom energetycznym i utrzymać stabilność kosztową? I wreszcie po trzecie: jak zapewnić pełną kontrolę nad danymi w coraz bardziej złożonym i wymagającym otoczeniu regulacyjnym?