Capgemini przedstawia „TechnoVision: Top 5 Tech Trends to Watch in 2026”, wskazując technologie, które w nadchodzącym roku mają osiągnąć punkt zwrotny. Choć AI i Gen AI pozostają w centrum uwagi, ich wpływ obejmuje również rozwój oprogramowania, architektury chmurowe oraz działania operacyjne przedsiębiorstw. Opisane trendy odzwierciedlają koncentrację na większej integracji, odporności i pozyskiwaniu wymiernej wartości biznesowej.
– W zeszłym roku raport Capgemini Top 5 Tech Trends przewidział m.in. rozwój robotyki AI, wizję, która stała się rzeczywistością zarówno na rynku, jak i w Capgemini, dzięki uruchomieniu naszego AI Robotics & Experiences Lab oraz obecnym eksperymentom z Orano. U progu 2026 r. AI wychodzi poza fazę eksperymentów i wchodzi w etap dojrzałości. W nadchodzącym roku sztuczna inteligencja stanie się trzonem architektury przedsiębiorstw, przekształci cykl życia tworzenia oprogramowania i zrewolucjonizuje wykorzystanie chmury. Jednocześnie systemy korporacyjne przechodzą fundamentalną zmianę w kierunku inteligentnych operacji, a suwerenność technologiczna staje się strategicznym priorytetem, skłaniając organizacje do budowania odpornej współzależności – wyjaśnia Pascal Brier, Chief Innovation Officer w Capgemini i członek Komitetu Wykonawczego Grupy.
Technologie, które warto śledzić w 2026 r.
1) Rok prawdy dla AI
AI jest bez wątpienia technologią definiującą tę dekadę. Jednak inwestycje postępują szybciej niż organizacje wdrażają i czerpią wartość ze sztucznej inteligencji. Analizując dlaczego niektóre eksperymenty z AI nie przyniosły oczekiwanych rezultatów, liderzy biznesu coraz częściej dostrzegają, że problem nie tkwi w samej technologii, lecz w podejściu biznesowym i metodologii. Wdrożenia na pełną skalę będą wymagać czasu, a długoterminowa wartość będzie wynikać z implementacji obejmujących całą organizację.
Wraz z początkiem rzeczywistej fazy wzrostu wyłania się ekosystem AI mocniej zakorzeniony w wartości operacyjnej i architekturze przedsiębiorstwa — zaczynając od danych i infrastruktury i koncentrując się na „chemii” na linii człowiek–AI. Rok 2026 będzie momentem przejścia od projektów “proof of concept” w stronę “proof of impact”, aby AI przynosiło mierzalne rezultaty, budowało zaufanie i wspierało współpracę na szeroką skalę, jednocześnie tworząc fundamenty pod dalszą, szeroko zakrojoną transformację.
Dlaczego to ważne: Tempo rozwoju AI nie wykazuje oznak spowolnienia, a oferta dostępna na rynku stale rośnie. Tymczasem, po latach rozproszonych pilotaży, rok 2026 będzie rokiem znaczącego postępu, w którym organizacje będą inwestować w dane i AI, a co ważniejsze w budowanie „chemii” na linii człowiek–AI, wykorzystując transformacyjny potencjał sztucznej inteligencji.
AI jest bez wątpienia technologią definiującą tę dekadę. Jednak inwestycje postępują szybciej niż organizacje wdrażają i czerpią wartość ze sztucznej inteligencji. Analizując dlaczego niektóre eksperymenty z AI nie przyniosły oczekiwanych rezultatów, liderzy biznesu coraz częściej dostrzegają, że problem nie tkwi w samej technologii, lecz w podejściu biznesowym i metodologii. Wdrożenia na pełną skalę będą wymagać czasu, a długoterminowa wartość będzie wynikać z implementacji obejmujących całą organizację.
Wraz z początkiem rzeczywistej fazy wzrostu wyłania się ekosystem AI mocniej zakorzeniony w wartości operacyjnej i architekturze przedsiębiorstwa — zaczynając od danych i infrastruktury i koncentrując się na „chemii” na linii człowiek–AI. Rok 2026 będzie momentem przejścia od projektów “proof of concept” w stronę “proof of impact”, aby AI przynosiło mierzalne rezultaty, budowało zaufanie i wspierało współpracę na szeroką skalę, jednocześnie tworząc fundamenty pod dalszą, szeroko zakrojoną transformację.
Dlaczego to ważne: Tempo rozwoju AI nie wykazuje oznak spowolnienia, a oferta dostępna na rynku stale rośnie. Tymczasem, po latach rozproszonych pilotaży, rok 2026 będzie rokiem znaczącego postępu, w którym organizacje będą inwestować w dane i AI, a co ważniejsze w budowanie „chemii” na linii człowiek–AI, wykorzystując transformacyjny potencjał sztucznej inteligencji.
2) AI dominuje software
Software zdominował świat, a teraz AI dominuje software. Sztuczna inteligencja przekształca cykl życia tworzenia oprogramowania w różnych branżach, przesuwając punkt ciężkości z pisania kodu na wyrażanie intencji. Po latach automatyzacji i przyspieszenia napędzanego praktykami DevOps, obecnie AI coraz częściej generuje i utrzymuje elementy oprogramowania. Zadaniem programistów będzie określenie oczekiwanych rezultatów, podczas gdy AI będzie generować i utrzymywać komponenty, skracać cykl dostarczania oprogramowania i poprawiać jakość. Jednak nadzór i zarządzanie pozostają kluczowe, aby zapobiegać halucynacjom AI, lukom w bezpieczeństwie oraz ukrytym błędom.
Ta nowa era „przebudowy oprogramowania” w całym łańcuchu wartości wpisuje się w koncepcję AI-Native Business, działającego na platformach adaptacyjnych, a nie statycznych. To podejście otwiera możliwości budowy lepiej przystosowujących się, suwerennych systemów, zmniejszając zależność od dostawców Software as a Service i umożliwiając wyróżnienie się poprzez produkty dopasowane do potrzeb użytkowników, w przystępnych cenach.
Dlaczego to ważne: W 2026 roku ta zmiana będzie coraz bardziej redefiniować role. Nadzór nad AI i kontrola jakości będą kluczowe dla zaufania i odporności. Organizacje zaczną przebudowywać swoje aplikacje i będą musiały skupić się na rozwoju nowych kompetencji w zespołach deweloperskich. Nową walutą ekspercką staną się myślenie systemowe, orkiestracja AI i agentów oraz zarządzanie złożonymi, autonomicznymi procesami i łańcuchami narzędzi.
Software zdominował świat, a teraz AI dominuje software. Sztuczna inteligencja przekształca cykl życia tworzenia oprogramowania w różnych branżach, przesuwając punkt ciężkości z pisania kodu na wyrażanie intencji. Po latach automatyzacji i przyspieszenia napędzanego praktykami DevOps, obecnie AI coraz częściej generuje i utrzymuje elementy oprogramowania. Zadaniem programistów będzie określenie oczekiwanych rezultatów, podczas gdy AI będzie generować i utrzymywać komponenty, skracać cykl dostarczania oprogramowania i poprawiać jakość. Jednak nadzór i zarządzanie pozostają kluczowe, aby zapobiegać halucynacjom AI, lukom w bezpieczeństwie oraz ukrytym błędom.
Ta nowa era „przebudowy oprogramowania” w całym łańcuchu wartości wpisuje się w koncepcję AI-Native Business, działającego na platformach adaptacyjnych, a nie statycznych. To podejście otwiera możliwości budowy lepiej przystosowujących się, suwerennych systemów, zmniejszając zależność od dostawców Software as a Service i umożliwiając wyróżnienie się poprzez produkty dopasowane do potrzeb użytkowników, w przystępnych cenach.
Dlaczego to ważne: W 2026 roku ta zmiana będzie coraz bardziej redefiniować role. Nadzór nad AI i kontrola jakości będą kluczowe dla zaufania i odporności. Organizacje zaczną przebudowywać swoje aplikacje i będą musiały skupić się na rozwoju nowych kompetencji w zespołach deweloperskich. Nową walutą ekspercką staną się myślenie systemowe, orkiestracja AI i agentów oraz zarządzanie złożonymi, autonomicznymi procesami i łańcuchami narzędzi.
3) Cloud 3.0: wszystkie odcienie chmury
Chmura wchodzi w kolejną fazę ewolucji. Architektury hybrydowe, prywatne, multicloud i suwerenne przestają być niszowe, a stają się podstawą skalowania AI do tego stopnia, że stanowią operacyjny trzon dla obciążeń AI i agentowych. Skalowanie i zapewnienie odpowiedniej wydajności AI nie jest możliwe wyłącznie w klasycznej chmurze publicznej, co napędza adopcję innych modeli chmurowych. Systemy agentowe opierają się bowiem na skalowalnych i niskolatencyjnych infrastrukturach, w których edge i cloud działają jako jedna inteligentna warstwa. Dodatkowo, duże awarie oraz presja geopolityczna przyspieszają strategie dywersyfikacji i budowania odporności. Platformy hybrydowe staną się standardem, a organizacje będą przeprojektowywać architektury pod kątem wydajności, elastyczności, suwerenności i autonomii strategicznej, aby zapewnić ciągłość działania.
Dlaczego to ważne: Chmura 3.0 zwiększy możliwości organizacji w dostosowywaniu użycia chmury do ich zróżnicowanych potrzeb, zwłaszcza pod względem redundancji zasobów, krytyczności i opóźnień. Jednocześnie, choć te działania mogą przynieść zwiększenie odporności, innym możliwym ich skutkiem jest większa złożoność w zarządzaniu. To z kolei nałoży presję na dostawców chmury, aby poprawili interoperacyjność w swoich strategiach multi-vendor. W erze Cloud 3.0 organizacje będą musiały upewnić się, że posiadają odpowiednie kompetencje, stosują zwinne zarządzanie i adaptacyjne podejście, które umożliwią pewne działanie w zróżnicowanych środowiskach chmurowych.
4) Rozwój inteligentnych operacji
Systemy korporacyjne ewoluują ze statycznych systemów ewidencyjnych w żywe silniki inteligentnych operacji. To swoisty przewrót kopernikański, w ramach którego procesy stają się centralnym punktem, zamiast być jedynie dodatkowymi aplikacjami. Dzięki możliwościom systemów agentowych firmy mają szansę na przemyślenie i przeprojektowanie swoich procesów biznesowych tak, aby były samodoskonalące się, adaptacyjne i zwinne. Przedsiębiorstwa dążą dziś do orkiestracji całych procesów, a nie pojedynczych kroków, aby móc prowadzić połączone operacje, które przełamują silosy, tworzą zintegrowane łańcuchy wartości i umożliwiają optymalizację w całej organizacji.
Agenci AI wbudowani w kluczowe procesy zaczynają monitorować działania, optymalizować wykonywanie zadań, zarządzać wyjątkami i organizacją pracy w obszarach finansów, łańcucha dostaw, HR i obsługi klienta. Automatyzacja będzie podążać w kierunku wspólnego sterowania przez człowieka i AI, gdzie AI proponuje i wykonuje, a ludzie nadzorują i zarządzają. Nadzór stanie się podstawową zasadą, kluczową dla zapewnienia zaufania i odporności. Inteligentne operacje pozwolą organizacjom przejść od reaktywności do proaktywności, eliminując nieefektywności i zwiększając zwinność. Aplikacje i operacje będą ewoluować w sposób ciągły, zamiast pozostawać statyczne, z góry zdefiniowane czy ręcznie utrzymywane.
Dlaczego to ważne: W 2026 roku organizacje przejdą od pilotaży do pierwszych wdrożeń produkcyjnych, od fragmentarycznej automatyzacji do kompleksowych łańcuchów wartości. Sukces tych projektów będzie zależał od zapewnienia niezawodności i skalowalności agentów AI oraz “chemii” na linii człowiek–AI.
5) Paradoks suwerenności technologicznej w świecie bez granic
W obliczu niepewności geopolitycznej suwerenność technologiczna ewoluowała od koncepcji politycznej do strategicznego priorytetu. Państwa i przedsiębiorstwa dążą dziś do kontroli nad kluczowymi technologiami w świecie, który pozostaje głęboko współzależny. Powstaje więc nowy paradoks: suwerenność nie jest już definiowana przez izolację, lecz przez odporną współzależność. Ponieważ pełna autonomia technologiczna nie jest możliwa organizacje będą koncentrować się na ograniczaniu ryzyka i selektywnej kontroli nad kluczowymi warstwami. Priorytetem będzie zabezpieczenie ciągłości działania dzięki dywersyfikacji dostawców i suwerennym alternatywom. Widzimy też rozwój rozwiązań oferujących wybór i strategiczną elastyczność, w tym rozwiązań multicloud i chmur suwerennych, regionalnych modeli AI, otwartych platform oraz nowych ekosystemów układów scalonych.
Dlaczego to ważne: W 2026 roku będzie trwał wyścig o kontrolę nad krytycznymi warstwami cyfrowego łańcucha wartości – od półprzewodników, przez przechowywanie danych, aż po modele AI – a większość hiperskalerów i dużych dostawców chmury prawdopodobnie wprowadzi ofertę chmury suwerennej. Będzie to miało głęboki wpływ na to, w jaki sposób firmy ograniczają ryzyko i zapewniają odporność.
Chmura wchodzi w kolejną fazę ewolucji. Architektury hybrydowe, prywatne, multicloud i suwerenne przestają być niszowe, a stają się podstawą skalowania AI do tego stopnia, że stanowią operacyjny trzon dla obciążeń AI i agentowych. Skalowanie i zapewnienie odpowiedniej wydajności AI nie jest możliwe wyłącznie w klasycznej chmurze publicznej, co napędza adopcję innych modeli chmurowych. Systemy agentowe opierają się bowiem na skalowalnych i niskolatencyjnych infrastrukturach, w których edge i cloud działają jako jedna inteligentna warstwa. Dodatkowo, duże awarie oraz presja geopolityczna przyspieszają strategie dywersyfikacji i budowania odporności. Platformy hybrydowe staną się standardem, a organizacje będą przeprojektowywać architektury pod kątem wydajności, elastyczności, suwerenności i autonomii strategicznej, aby zapewnić ciągłość działania.
Dlaczego to ważne: Chmura 3.0 zwiększy możliwości organizacji w dostosowywaniu użycia chmury do ich zróżnicowanych potrzeb, zwłaszcza pod względem redundancji zasobów, krytyczności i opóźnień. Jednocześnie, choć te działania mogą przynieść zwiększenie odporności, innym możliwym ich skutkiem jest większa złożoność w zarządzaniu. To z kolei nałoży presję na dostawców chmury, aby poprawili interoperacyjność w swoich strategiach multi-vendor. W erze Cloud 3.0 organizacje będą musiały upewnić się, że posiadają odpowiednie kompetencje, stosują zwinne zarządzanie i adaptacyjne podejście, które umożliwią pewne działanie w zróżnicowanych środowiskach chmurowych.
4) Rozwój inteligentnych operacji
Systemy korporacyjne ewoluują ze statycznych systemów ewidencyjnych w żywe silniki inteligentnych operacji. To swoisty przewrót kopernikański, w ramach którego procesy stają się centralnym punktem, zamiast być jedynie dodatkowymi aplikacjami. Dzięki możliwościom systemów agentowych firmy mają szansę na przemyślenie i przeprojektowanie swoich procesów biznesowych tak, aby były samodoskonalące się, adaptacyjne i zwinne. Przedsiębiorstwa dążą dziś do orkiestracji całych procesów, a nie pojedynczych kroków, aby móc prowadzić połączone operacje, które przełamują silosy, tworzą zintegrowane łańcuchy wartości i umożliwiają optymalizację w całej organizacji.
Agenci AI wbudowani w kluczowe procesy zaczynają monitorować działania, optymalizować wykonywanie zadań, zarządzać wyjątkami i organizacją pracy w obszarach finansów, łańcucha dostaw, HR i obsługi klienta. Automatyzacja będzie podążać w kierunku wspólnego sterowania przez człowieka i AI, gdzie AI proponuje i wykonuje, a ludzie nadzorują i zarządzają. Nadzór stanie się podstawową zasadą, kluczową dla zapewnienia zaufania i odporności. Inteligentne operacje pozwolą organizacjom przejść od reaktywności do proaktywności, eliminując nieefektywności i zwiększając zwinność. Aplikacje i operacje będą ewoluować w sposób ciągły, zamiast pozostawać statyczne, z góry zdefiniowane czy ręcznie utrzymywane.
Dlaczego to ważne: W 2026 roku organizacje przejdą od pilotaży do pierwszych wdrożeń produkcyjnych, od fragmentarycznej automatyzacji do kompleksowych łańcuchów wartości. Sukces tych projektów będzie zależał od zapewnienia niezawodności i skalowalności agentów AI oraz “chemii” na linii człowiek–AI.
5) Paradoks suwerenności technologicznej w świecie bez granic
W obliczu niepewności geopolitycznej suwerenność technologiczna ewoluowała od koncepcji politycznej do strategicznego priorytetu. Państwa i przedsiębiorstwa dążą dziś do kontroli nad kluczowymi technologiami w świecie, który pozostaje głęboko współzależny. Powstaje więc nowy paradoks: suwerenność nie jest już definiowana przez izolację, lecz przez odporną współzależność. Ponieważ pełna autonomia technologiczna nie jest możliwa organizacje będą koncentrować się na ograniczaniu ryzyka i selektywnej kontroli nad kluczowymi warstwami. Priorytetem będzie zabezpieczenie ciągłości działania dzięki dywersyfikacji dostawców i suwerennym alternatywom. Widzimy też rozwój rozwiązań oferujących wybór i strategiczną elastyczność, w tym rozwiązań multicloud i chmur suwerennych, regionalnych modeli AI, otwartych platform oraz nowych ekosystemów układów scalonych.
Dlaczego to ważne: W 2026 roku będzie trwał wyścig o kontrolę nad krytycznymi warstwami cyfrowego łańcucha wartości – od półprzewodników, przez przechowywanie danych, aż po modele AI – a większość hiperskalerów i dużych dostawców chmury prawdopodobnie wprowadzi ofertę chmury suwerennej. Będzie to miało głęboki wpływ na to, w jaki sposób firmy ograniczają ryzyko i zapewniają odporność.
