Sześć trendów związanych z AI, które będą mieć znaczenie w 2026 r.

2026 rok przyniesie zmianę akcentów w rozwoju sztucznej inteligencji. Po fazie prototypowania i eksperymentów przedsiębiorstwa przechodzą do etapu skalowania, kontroli i integracji. Wartość płynąca z AI nie będzie już wynikać z samego wdrażania modeli, lecz z przebudowy procesów, analizy jakości danych i zarządzania agentami. To moment, w którym technologia ta dojrzewa, a jej wpływ na działalność biznesową staje się policzalny.

W 2026 roku rozpocznie się okres normalizacji AI. Jednak nie w tym sensie, że stanie się przezroczysta, lecz wręcz przeciwnie: stanie się przewidywalna, mierzalna i osadzona w procesach przedsiębiorstw oraz instytucji.

– Przewagę uzyskają te podmioty, które uczynią z AI element infrastruktury, a nie sezonowe „zjawisko”. W tym kierunku zmierza cały rynek: od realizacji pojedynczych eksperymentów do wdrażania platform zdolnych wspierać przedsiębiorstwa na każdym poziomie – komentuje Jakub Andrzejewski, Business Development Manager for Poland & CIS w firmie Progress Software.

Poniżej opis sześciu trendów wskazanych przez ekspertów Progress Software, które odzwierciedlają szybkie zmiany związane z mechanizmami sztucznej inteligencji oraz podkreślają konieczność wdrażania narzędzi przemyślanego zarządzania nimi.

1. Orkiestracja agentów AI: od pojedynczych podpowiedzi do zarządzania procesami

W nadchodzącym roku rola użytkowników przekształci się z autorów promptów w koordynatorów wieloagentowych środowisk. Nowoczesne systemy nie będą wyłącznie odpowiadać na pojedyncze polecenia – staną się zespołami wyspecjalizowanych agentów realizujących kompleksowe zadania, w tym planowanie, weryfikowanie oraz przekazywanie efektów pracy człowiekowi.

Badania wskazują, że przewagę osiągną te podmioty, które potrafią zdefiniować procesy, wskaźniki jakości i punkty kontroli, a nie te, które jedynie wdrażają kolejne modele. Równocześnie analitycy ostrzegają przed „agent-washingiem” – projektami wdrażania agentów IT, ale tworzonymi bez realnego uzasadnienia biznesowego. Skalowanie wymaga możliwości obserwacji środowiska, projektowania zadań i wskaźników (np. czas realizacji zadań, precyzja, redukcja ryzyka czy wzrost przychodów) oraz jasnych ścieżek eskalacji zadań dla pracowników.

2. AI w programowaniu: od asystentów do zarządzania łańcuchem dostaw oprogramowania

Narzędzia typu copilot stają się standardem, ale kolejny etap to automatyzacja całych cykli wytwarzania oprogramowania. AI będzie generować wymagania, testy, dowody zgodności, a także aktualizować i zabezpieczać istniejący kod. Badania GitHuba i Accenture potwierdzają, że dzięki takim mechanizmom przedsiębiorstwa odnotują oszczędność czasu i wzrost satysfakcji zespołów, a dalsza popularyzacja tego typu narzędzi wzmocni ten trend.

W 2026 r. rosnąć będzie rola agentów wspierających podejście łączące rozwój oprogramowania i operacje IT (Site Reliability Engineering) oraz inżynierię danych, co usprawni przepływ informacji między kodem, danymi a infrastrukturą. O przewadze nie będzie decydowało samo korzystanie z asystenta programisty, lecz włączenie go w procesy kontroli jakości, bezpieczeństwa i zgodności.

3. Skalowanie wartości: od punktowych wdrożeń do przebudowy przedsiębiorstwa

Wartości biznesowej nie generują pojedyncze scenariusze użycia, lecz konsekwentnie rozwijana architektura obejmująca dane i sposób zarządzania mechanizmami sztucznej inteligencji. Najskuteczniejsze przedsiębiorstwa będą budowały portfolio usług z jasno określonym właścicielem, wskaźnikami SLA i procesami utrzymania.

– Kluczowe znaczenie będzie miała integracja danych strukturalnych i niestrukturalnych, dzięki której agenty AI mogą operować w spójnym kontekście. Równolegle zarządzanie przestaje być hamulcem, a staje się narzędziem przyspieszającym wdrażanie – pod warunkiem, że jest wdrożone jako element platformy, a nie zewnętrzne narzędzie – dodaje ekspert.

4. Bezpieczeństwo, regulacje i kontrole: AI wchodzi w epokę twardych regulacji

Rok 2026 będzie pierwszym pełnym okresem obowiązywania wielu regulacji dotyczących sztucznej inteligencji. Unia Europejska rozpocznie egzekwowanie obowiązków wynikających z AI Act, obejmujących dostawców modeli ogólnego przeznaczenia oraz użytkowników systemów wysokiego ryzyka. W Stanach Zjednoczonych NIST AI RMF i Generative AI Profile stanowią już podstawę dla budowy procesów kontrolnych, a nowe wytyczne federalne zaostrzają wymagania dotyczące zarządzania ryzykiem i nabywania poszczególnych rozwiązań.

– Konsekwencją jest przyspieszona konieczność wdrażania pełnej dokumentacji modeli AI, testów bezpieczeństwa, bramek ewaluacyjnych, raportowania incydentów oraz kontrolowanego przepływu danych. Firmy, które będą potrafiły automatycznie implementować zasady zgodności bezpośrednio w procesach tworzenia i wdrażania AI, będą w stanie wdrażać poszczególne rozwiązania szybciej – tłumaczy Jakub Andrzejewski, Business Development Manager for Poland & CIS w firmie Progress Software.

5. Agentowe przeglądanie internetu: nowa warstwa wiedzy

Przeglądarki stają się środowiskiem pracy dla agentów. Rozwiązania takie jak Comet (Perplexity) czy ChatGPT Atlas z trybem agentowym potrafią analizować strony internetowe, porównywać źródła, przygotowywać wstępne analizy i prowadzić użytkownika przez procesy informacyjne.

W przedsiębiorstwach oznacza to możliwość realizacji pilotaży w obszarach niskiego ryzyka: analiz rynku, weryfikacji dostawców, przygotowywania raportów zgodności czy audytów regulacyjnych. Aby takie rozwiązania działały bezpiecznie, konieczne jest korzystanie z sandboxów, reguł polityki dostępu, a także prowadzenie szczegółowych logów.

6. MCP i A2A: wspólna infrastruktura dla agentów AI

Zyskujący popularność standard Model Context Protocol (MCP) zmienia sposób integracji środowisk sztucznej inteligencji z istniejącymi aplikacjami. Zamiast tworzyć niestabilne, jednorazowe integracje, przedsiębiorstwa mogą korzystać ze standardowych, sterowanych za pomocą reguł polityki połączeń z aplikacjami, danymi i narzędziami. Dodanie mechanizmu Agent-to-Agent (A2A) umożliwia koordynację wielu agentów działających w różnych systemach i domenach.

– Budowa takiej architektury powinna rozpoczynać się od procesów posiadających jasno określonych właścicieli, a także charakteryzujących się niskim ryzykiem i z możliwością pełnej audytowalności. Z czasem pozwoli to na stworzenie spójnej sieci agentów, która bazuje na wspólnych zasadach bezpieczeństwa i skaluje wartość wraz z dodawaniem kolejnych zastosowań – podsumowuje Jakub Andrzejewski, Business Development Manager for Poland & CIS w firmie Progress Software.

Co te zmiany oznaczają dla firm i jak się przygotować?

Zarządy firm już teraz powinny uwzględniać przemianę roli pracowników – z wykonawców w nadzorców agentów AI. Powstają nowe funkcje, takie jak właściciel produktu AI czy lider operacji agentowych, którym przypisywane są mierzalne procesy i wskaźniki efektywności.

Drugim filarem jest modernizacja fundamentów danych: nie jako magazynu, lecz jako źródła kontekstu łączącego wyszukiwarkę, mechanizmy analizy i aplikacje. To warunek skutecznej współpracy wielu agentów. Trzeci element to przeniesienie zarządzania na wcześniejsze etapy – zastosowanie reguł polityki jako kodu, prowadzenie testów bezpieczeństwa, wdrażanie bramek jakości, mechanizmów automatycznego wykrywania danych osobowych czy scenariuszy reagowania na incydenty.

Menedżerowie powinni również traktować programowanie z udziałem sztucznej inteligencji jako proces, z pomiarem jakości, bezpieczeństwa i szybkości. Rozwój AI zależy bowiem nie tylko od technologii, lecz także od przygotowania ludzi – ich gotowości do eksperymentowania, uczenia się i akceptowania okresowej nieprzewidywalności.