Gartner ogłosił 20 października 2026 r. na IT Symposium/Xpo w Orlando dziesięć strategicznych trendów technologicznych na 2027 rok. Część brzmi jak science fiction, część jak wczorajszy problem w nowym opakowaniu. Czytam je jak instrukcję obsługi przyszłości: z ciekawością, elektronicznym notatnikiem (jakżeby inaczej) i odrobiną ironii.

Świat: agenci, którzy potrzebują pracy, a nie tylko laptopa

Gene Alvarez, wybitny wiceprezes-analityk Gartnera, mówi o „systemach AI działających w architektonicznej próżni“. Generują oprogramowanie szybciej, niż człowiek jest w stanie je przejrzeć, przez co powstają niekontrolowane ścieżki dostępu, a procesy uzależniają się od dostawców-monopolistów. Opisuje to sytuację wielu firm: kupiliśmy modele, ale nie zaprojektowaliśmy, jak z nich korzystać. Jego zdaniem organizacje muszą przejść od biernego obserwatora możliwości modeli do aktywnego projektanta granic między organizacją, człowiekiem a maszyną.

Tu wchodzą platformy kontekstu. Skanują dane i dokumentację firmy, tak by agent rozumiał jej zasady i sposób działania. Warto myśleć o nich jak o nowym pracowniku, który z czasem uczy się, jak prowadzimy nasz biznes. Różnica jest taka, że ten pracownik nie wybierze sam, które procedury są aktualne, więc jakość danych, które mu podajemy, decyduje o jego wartości. Stara zasada GIGO (garbage in, garbage out) nigdy nie była bardziej aktualna.

Agenci stają się też podmiotami bezpieczeństwa. Gartner prognozuje, że do 2028 r. 25% naruszeń bezpieczeństwa w przedsiębiorstwach będzie wynikać z niekontrolowanych ingerencji agentów AI. Tożsamość agenta i dynamiczna, sterowana polityką kontrola dostępu mają zastąpić statyczne poświadczenia wysokiego ryzyka. Hasło zapisane na sztywno w skrypcie to nie oszczędność, tylko zaproszenie dla intruza.

System nadzorujący pracę agenta przy kodowaniu (ang. agent coding harness) zarządza całym cyklem tworzenia oprogramowania i pilnuje, by kod powstawał zgodnie z procedurami firmy. Deweloperzy nadal prowadzą ten proces. Autonomiczne usuwanie zagrożeń/ryzyka (ang. autonomous exposure remediation, AER) skanuje, zarządza i łata podatności, także wdrażając poprawki na produkcji. Odpowiada człowiek.

Modele, które liczą, i modele, które słuchają

Large quantitative models (LQM, duże modele ilościowe) wykonują analizy liczbowe, rozwiązują złożone równania i przewidują wyniki na podstawie matematyki i praw fizyki. Zwykłe LLM-y (ang. large language model, duże modele językowe) radzą sobie tu słabo, bo zaprogramowano je do przewidywania tekstu. Pytanie LLM-a o matematykę to, jak ujmuje to wiceprezes-analityk, pytanie anglisty o rachunek różniczkowy. LLM-y mają jednak pozostać interfejsem, przez który zadajemy takie pytania.

Inne, rozwijane „nowości”, to systemy głosowe, mówiące modele rozumujące (ang. speech reasoning models), które rozpoznają kontekst i emocje rozmówcy. Potrafią wyczuć frustrację klienta i same zdecydować o przekazaniu rozmowy człowiekowi. Mogą zwiększyć obsługę bez dodatkowych etatów, ale wymagają dojrzewania. Rodzą pytania o prywatność, bo głos jest cechą identyfikującą.

Co jeszcze? Modele świata (ang. world models), które wykorzystują fizykę do przewidywania skutków działań, np. autonomicznego samochodu jadącego po mokrej nawierzchni. Gartner przewiduje, że do 2031 r. firmy będą mogły przeprowadzać trójwymiarowe symulacje przestrzenne, np. wypadku, zanim do niego dojdzie. Systemy biologiczne jako usługa (ang. Wetware as a Service, WaaS) to wykorzystanie żywych lub syntetycznych neuronów do zasilania AI. Mózg działa przecież na 20 watach. Technologia jest w fazie pilotażu, więc na razie to temat dla laboratoriów, a nie pozycja w planie zakupów.

Przeczytaj również: 77% firm wdraża AI. Tylko 10% wie, co z tym zrobić naprawdę

Aplikacje na jeden raz, czyli jogurt wśród oprogramowania

Mój faworyt? Disposable applications – aplikacje jednorazowe, budowane do jednego konkretnego zastosowania i z datą wygaśnięcia. Gartner zauważa, że ich utrzymanie kosztuje więcej niż wymiana. Zarządzanie nimi powinno obejmować cały cykl życia, „od narodzin do śmierci”. Kluczowe pytania brzmią: jak długo taka aplikacja dostarcza wartość biznesową i co zrobimy, gdy przestanie? Każdy, kto pracuje na firmowym arkusz z 2014 roku, który nadal jest krytyczny, a nikt nie wie, kto go utrzymuje, zna odpowiedź. Procesy cyfrowe powinny mieć termin przydatności, tak jak… jogurt.

Europa: suwerenność przestaje być modą

Suwerenne technologie dają firmie kontrolę nad sprzętem, oprogramowaniem, bazami danych i modelami AI, a dzięki temu realną możliwość wyjścia od dostawcy. Gartner przewiduje, że do 2030 r. ponad 75% organizacji spoza USA przyjmie strategie suwerenności cyfrowej. Według danych przytoczonych przez The Register wydatki na suwerenne usługi infrastruktury chmurowej w Europie mają się potroić w latach 2025–2027 (z 6,9 mld USD w 2025 r.). Rene Buest z Gartnera dodaje, że chodzi głównie o nowe obciążenia i te, które zostaną na miejscu. Dla firmy to proste pytania: gdzie leżą dane, kto trzyma klucze, od kogo zależy nasz model i czy da się go przenieść. Kontrola nad danymi to warunek ciągłości biznesu, a nie fanaberia zgodności.

Polska: dużo ambicji, trochę komfortu

Gdzie jest Polska w tej układance? Raport EY „Jak polskie firmy wdrażają AI?” (trzecia edycja, 497 średnich i dużych firm) pokazuje, że 77% firm zwiększy nakłady na AI w ciągu 18 miesięcy. Jako efekty wskazują obniżenie kosztów (53%), poprawę jakości usług (52%) i wzrost przychodów (49%). Bariery to jakość danych, kultura organizacyjna i rozbieżność między strategią a efektami. Aż 28% firm utknęło w strefie komfortu, mając wiele rozwiązań punktowych, ale bez spójnej architektury. Mamy pilotów, brakuje procesów.

Moja rada na 2027 rok jest prosta: zanim wdrożymy agenta AI, uporządkujmy procesy, które ma obsługiwać. Agent nie naprawi chaosu, tylko go przyspieszy, a przyspieszenie to nie to samo co usprawnienie.

Na koniec

Rok 2027 nie będzie (raczej?) rokiem jednego przełomu. Będzie rokiem rozwoju i zarządzania: agentami, danymi, suwerennością i technologią, której nie da się już ignorować. Jak powiedział Gene Alvarez: przestań być biernym obserwatorem i zostań aktywnym architektem własnej organizacji. Warto powiesić tę myśl nad biurkiem. Ja stawiam na architekta. Bo (…) Annuszka już kupiła olej i nie dość, że kupiła, ale już go nawet rozlała…

Źródła

Data dostępu do źródeł online: 29.10.2026.

1. TechTarget, Amanda Hetler (22.10.2026).
2. Gartner, komunikat prasowy (20.10.2026).
3. Network World.
4. The Register (09.02.2026).
5. TechRadar.
6. EY Polska, Jak polskie firmy wdrażają AI? (trzecia edycja).
7. „Mistrz i Małgorzata“, Michaił Bułhakow, 1. rozdział powieści