| REKLAMA |
 |
W corocznym raporcie F5 „State of Application Strategy” ponad 650 managerów IT z całego świata podzieliło się swoimi spostrzeżeniami na temat branży. Prawie trzy czwarte z nich (72%) stwierdziło, że chce wykorzystać sztuczną inteligencję do optymalizacji wydajności aplikacji, a 59% popiera użycie AI zarówno do optymalizacji kosztów, jak i do zarządzania bezpieczeństwem, automatycznie ograniczając luki w zabezpieczeniach typu zero-day.
Obecnie połowa organizacji korzysta z bram sieciowych AI, które łączą aplikacje z narzędziami sztucznej inteligencji, a kolejne 40% planuje je wdrożyć w ciągu najbliższych 12 miesięcy. Większość z nich wykorzystuje tę technologię do ochrony i zarządzania modelami AI (62%), zapewnienia centralnego punktu kontroli (55%) oraz ochrony firmy przed wyciekiem poufnych danych (55%).
Tegoroczny raport SOAS pokazuje, że decydenci IT nabierają pewności co do wdrażania AI do działań operacyjnych - podkreśla Lori MacVittie z F5 i dodaje: - Szybko zbliżamy się do momentu, w którym sztuczna inteligencja będzie mogła samodzielnie działać w sercu organizacji, generując i wdrażając kod, który pomoże obniżyć koszty, zwiększyć wydajność i ograniczyć problemy związane z bezpieczeństwem. To właśnie mamy na myśli, mówiąc o AIOps - teraz staje się to rzeczywistością.
(Nie)zmienne wyzwania
Pomimo rosnącego zaufania do sztucznej inteligencji, raport SOAS wskazuje na kilka niezmiennych wyzwań z nią związanych. Dla firm aktualnie implementujących modele AI, największym z nich jest bezpieczeństwo. Ponadto, choć narzędzia sztucznej inteligencji są bardziej autonomiczne niż kiedykolwiek, nadal istnieją trudności związane z ich wdrażaniem. 60% organizacji czuje się przytłoczonych ręcznymi procesami, a 54% twierdzi, że przeszkodą w rozwoju AI są braki umiejętności. Prawie połowa (48%) wskazała koszt tworzenia i obsługi AI jako problem (w ubiegłym roku było to tylko 42%).
Większy odsetek firm stwierdził również, że nie wdrożyły one skalowalnych praktyk w zakresie danych (39% w porównaniu z 33% w 2024 r.) i że nie ufają wynikom AI ze względu na potencjalne halucynacje (34% w porównaniu z 27%). Jednak mniej osób skarżyło się na jakość swoich danych (48%, w porównaniu z 56% w zeszłym roku).
Kolejnym problemem były interfejsy API. 58% respondentów stwierdziło, że utrudniają one pracę. Niektóre organizacje poświęcają nawet połowę czasu na zarządzanie złożonymi konfiguracjami różnorodnych interfejsów API i języków. Wśród najbardziej czasochłonnych zadań związanych z automatyzacją znalazły się: praca z interfejsami API dostawców (31%), tworzenie niestandardowych skryptów (29%) oraz integracja z systemami zgłoszeń i zarządzania (23%).
Organizacje muszą skupić się na uproszczeniu i standaryzacji operacji, w tym na usprawnieniu interfejsów API, technologii i zadań – dodaje Lori MacVittie. - Powinny również zdać sobie sprawę z tego, że systemy AI same w sobie dobrze radzą sobie ze złożonymi problemami, poprzez generowanie i wdrażanie zasad lub rozwiązywanie problemów związanych z przepływem pracy. Prostota operacyjna nie jest tylko czymś, na czym opierać ma się sztuczna inteligencja. Ona sama może pomóc ją tworzyć.
Dominacja hybrydy
Wraz z rosnącym zapotrzebowaniem na sztuczną inteligencję, wzrasta również popyt na chmurę hybrydową. Według raportu SOAS, 94% organizacji wdraża aplikacje w wielu środowiskach — w tym w chmurach publicznych i prywatnych, lokalnych centrach danych, obiektach brzegowych i kolokacyjnych — aby spełnić różnorodne wymagania dotyczące skalowalności, optymalizacji kosztów i zgodności z przepisami.
W rezultacie większość decydentów postrzega środowiska hybrydowe jako kluczowe dla ich elastyczności operacyjnej. 91% wskazało na możliwość dostosowania się do zmieniających się potrzeb biznesowych jako główną zaletę wdrożenia różnych chmur. Podkreślają, że istotne są także: zwiększona odporność aplikacji (68%) i oszczędność kosztów (59%). Podejście hybrydowe dominuje także w strategiach wdrażania AI, gdzie 51% respondentów planuje w najbliższej przyszłości korzystać z modeli zarówno w chmurze, jak i w środowiskach lokalnych.
Co istotne, 79% organizacji niedawno przeniosło co najmniej jedną aplikację z chmury publicznej z powrotem do środowiska lokalnego lub kolokacyjnego, powołując się na potrzebę kontroli kosztów, kwestie bezpieczeństwa czy jej przewidywalność. To olbrzymi wzrost - z zaledwie 13% cztery lata temu - co dodatkowo podkreśla, jak ważne dla firm jest zachowanie elastyczności.
Mimo to model hybrydowy również może budzić pewne wątpliwości. Najważniejsze z nich, wskazane przez respondentów badania, to: niespójne zasady dostarczania (53% firm) oraz fragmentaryczne strategie bezpieczeństwa (47%).
Chociaż umiejscowienie aplikacji w różnych środowiskach i u różnych dostawców chmury może wiązać się z wyzwaniami, korzyści płynące z bycia niezależnym od pojedynczego rozwiązania są zbyt duże, aby je zignorować. Widać, że hybrydowe podejście do wdrażania aplikacji pozostanie z nami na dłużej — mówi Cindy Borovick, dyrektor ds. rynku i analiz konkurencji w F5.
Przyszłość z AI
Patrząc w przyszłość, raport SOAS pokazuje, że organizacje dążące do pełnego wykorzystania potencjału sztucznej inteligencji powinny skupić się na tworzeniu takich programowalnych środowisk IT, które standaryzują i automatyzują dostarczanie aplikacji oraz polityki bezpieczeństwa.
Do 2026 r. sztuczna inteligencja przejdzie od realizowania pojedynczych zadań do koordynowania kompleksowych procesów, co będzie oznaczało zmianę w kierunku całkowitej automatyzacji środowisk operacyjnych IT. Platformy wyposażone w interfejsy naturalnego języka i programowalne funkcje będą w coraz większym stopniu eliminować potrzebę stosowania tradycyjnych konsol zarządzania, usprawniając przepływ pracy w IT z niespotykaną dotąd precyzją.
Elastyczność i automatyzacja nie są już opcjonalne, ale niezbędne do poruszania się w złożonym środowisku i przeprowadzania transformacji na dużą skalę – podkreśla Cindy Borovick. - Organizacje, które stworzą programowalne podstawy, nie tylko zwiększą potencjał sztucznej inteligencji, ale także opracują strategie IT umożliwiające skalowanie i odpowiadanie na potrzeby współczesnych klientów.
Źródło: F5
Najnowsze wiadomości
Customer-specific AI: dlaczego w 2026 roku to ona przesądza o realnym wpływie AI na biznes
W 2026 roku sztuczna inteligencja przestaje być ciekawostką technologiczną, a zaczyna być rozliczana z realnego wpływu na biznes. Organizacje oczekują dziś decyzji, którym można zaufać, procesów działających przewidywalnie oraz doświadczeń klientów, które są spójne w skali. W tym kontekście coraz większe znaczenie zyskuje customer-specific AI - podejście, w którym inteligencja jest osadzona w danych, procesach i regułach konkretnej firmy, a nie oparta na generycznych, uśrednionych modelach.
PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems
PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.
SkyAlyne stawia na IFS dla utrzymania floty RCAF
SkyAlyne, główny wykonawca programu Future Aircrew Training (FAcT), wybrał IFS Cloud for Aviation Maintenance jako cyfrową platformę do obsługi technicznej lotnictwa i zarządzania majątkiem. Wdrożenie ma zapewnić wgląd w czasie rzeczywistym w utrzymanie floty, zasoby i zgodność, ograniczyć przestoje oraz zwiększyć dostępność samolotów szkoleniowych RCAF w skali całego kraju. To ważny krok w modernizacji kanadyjskiego systemu szkolenia załóg lotniczych.
Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znacznie wolniejsze od wcześniejszych oczekiwań rynku. Dane pokazują, że z rozwiązań AI korzysta dziś wciąż niewiele przedsiębiorstw, a menedżerowie coraz częściej wskazują na bariery regulacyjne, koszty oraz brak powtarzalnych efektów biznesowych. W praktyce technologia jest testowana głównie w wybranych obszarach, a kluczowe decyzje nadal pozostają po stronie człowieka. Również w firmach, które wdrożyły AI, nierzadko towarzyszą temu rozczarowania.
Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Najnowsze artykuły
5 pułapek zarządzania zmianą, które mogą wykoleić transformację cyfrową i wdrożenie ERP
Dlaczego jedne wdrożenia ERP dowożą korzyści, a inne kończą się frustracją, obejściami w Excelu i spadkiem zaufania do systemu? Najczęściej decyduje nie technologia, lecz to, jak organizacja prowadzi zmianę: czy liderzy biorą odpowiedzialność za decyzje czy tempo jest dopasowane do zdolności absorpcji oraz czy ludzie dostają klarowność ról i realne kompetencje. Do tego dochodzi pytanie: co po go-live - stabilizacja czy chaos w firmie? Poniżej znajdziesz 5 pułapek, które najczęściej wykolejają transformację i praktyczne sposoby, jak im zapobiec.
SAP vs Oracle vs Microsoft: jak naprawdę wygląda chmura i sztuczna inteligencja w ERP
Wybór systemu ERP w erze chmury i sztucznej inteligencji to decyzja, która determinuje sposób działania organizacji na lata — a często także jej zdolność do skalowania, adaptacji i realnej transformacji cyfrowej. SAP, Oracle i Microsoft oferują dziś rozwiązania, które na pierwszy rzut oka wyglądają podobnie, lecz w praktyce reprezentują zupełnie odmienne podejścia do chmury, AI i zarządzania zmianą. Ten artykuł pokazuje, gdzie kończą się deklaracje, a zaczynają realne konsekwencje biznesowe wyboru ERP.
Transformacja cyfrowa z perspektywy CFO: 5 rzeczy, które przesądzają o sukcesie (albo o kosztownej porażce)
Transformacja cyfrowa w finansach często zaczyna się od pytania o ERP, ale w praktyce rzadko sprowadza się wyłącznie do wyboru systemu. Dla CFO kluczowe jest nie tylko „czy robimy pełną wymianę ERP”, lecz także jak policzyć ryzyko operacyjne po uruchomieniu, ocenić wpływ modelu chmurowego na koszty OPEX oraz utrzymać audytowalność i kontrolę wewnętrzną w nowym modelu działania firmy.
Agentic AI rewolucjonizuje HR i doświadczenia pracowników
Agentic AI zmienia HR: zamiast odpowiadać na pytania, samodzielnie realizuje zadania, koordynuje procesy i podejmuje decyzje zgodnie z polityką firmy. To przełom porównywalny z transformacją CRM – teraz dotyczy doświadczenia pracownika. Zyskują HR managerowie, CIO i CEO: mniej operacji, więcej strategii. W artykule wyjaśniamy, jak ta technologia redefiniuje rolę HR i daje organizacjom przewagę, której nie da się łatwo nadrobić.
Composable ERP: Przewodnik po nowoczesnej architekturze biznesowej
Czy Twój system ERP nadąża za tempem zmian rynkowych, czy stał się cyfrową kotwicą hamującą rozwój? W dobie nieciągłości biznesowej tradycyjne monolity ustępują miejsca elastycznej architekturze Composable ERP. To rewolucyjne podejście pozwala budować środowisko IT z niezależnych modułów (PBC) niczym z klocków, zapewniając zwinność nieosiągalną dla systemów z przeszłości. W tym raporcie odkryjesz, jak uniknąć pułapki długu technologicznego, poznasz strategie liderów rynku (od SAP po MACH Alliance) i wyciągniesz lekcje z kosztownych błędów gigantów takich jak Ulta Beauty. To Twój strategiczny przewodnik po transformacji z cyfrowego "betonu" w adaptacyjną "plastelinę".
Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znaczni… / Czytaj więcej
Vertiv Frontiers: 5 trendów, które przeprojektują centra danych pod „fabryki AI”
Centra danych wchodzą w erę „fabryk AI”, gdzie o przewadze nie decyduje już sama skala, lecz zdolno… / Czytaj więcej
Cyberbezpieczeństwo 2026. 6 trendów, które wymuszą nowe podejście do AI, danych i tożsamości
Rok 2026 zapowiada się jako moment przełomu w świecie cyfrowego bezpieczeństwa. W obliczu dynamiczn… / Czytaj więcej
Jurysdykcja danych w chmurze: dlaczego polskie firmy coraz częściej wybierają „gdzie leżą” ich system
Jurysdykcja danych przestała być detalem w umowach chmurowych – dziś decyduje o zgodności, bezpiecz… / Czytaj więcej
Tylko 7% firm w Europie wykorzystuje w pełni potencjał AI
72% firm w regionie EMEA uznaje rozwój narzędzi bazujących na sztucznej inteligencji za priorytet s… / Czytaj więcej
Chmura publiczna w Unii Europejskiej – między innowacją a odpowiedzialnością za dane
Transformacja cyfrowa w Europie coraz mocniej opiera się na chmurze publicznej, która stała się fun… / Czytaj więcej
