Jak zmienia się rola AI w trendach technologicznych Gartner?

Ostatnie lata przyniosły wiele zmian w obszarze nowych technologii – w szczególności w kontekście sztucznej inteligencji (AI). Raporty i analizy Gartnera (na lata 2021 - 2024 i spojrzenie w 2025 rok) wskazują, że AI nie tylko zadomowiła się w organizacjach na dobre, ale staje się istotnym elementem konkurencyjności oraz źródłem innowacji. Poniżej prezentujemy wnioski z raportów Gartner oraz to, co znaczą one dla firm dążących do optymalizacji procesów biznesowych przy użyciu AI.

1. Ewolucja AI z narzędzia analitycznego do strategicznej platformy innowacji

2021: AI Engineering i pierwsze kroki w skalowaniu

AI Engineering – Gartner podkreślał w 2021 roku znaczenie spójnej inżynierii AI. Oznacza to, że firmy potrzebowały nie tylko eksperymentować z modelami, ale także zadbać o ich wdrożenie, zarządzanie cyklem życia (MLOps) i zintegrowanie z istniejącą infrastrukturą IT.
Hyperautomation – automatyzacja procesów zaczęła wykorzystywać zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego do przyspieszania i optymalizacji. AI wspierała wtedy głównie obszary automatyzacji zadań powtarzalnych i analiz predykcyjnych.

W 2021 roku mówiono o potrzebie zbudowania solidnych fundamentów (infrastruktura, procedury, bezpieczeństwo danych) dla rozwiązań opartych o AI.

2022: Generatywna AI i rosnące znaczenie danych

Generative AI – pojawiła się jako jeden z przełomowych trendów. AI przestała być jedynie „narzędziem do analiz”, a stała się również „kreatorem” (np. w dziedzinie tworzenia tekstu, obrazu, wideo).
Data Fabric – dane wciąż są paliwem dla AI. Gartner wskazał, że kluczowe jest zunifikowane podejście do zarządzania danymi, by uzyskać spójność, jakość i bezpieczeństwo.

Firmy zrozumiały, że bez odpowiednio przygotowanego środowiska danych i właściwego zaplecza technologicznego (infrastruktury), AI nie przyniesie oczekiwanych rezultatów. Z kolei Generative AI stała się zwiastunem innowacji, wykraczającej poza standardowe zastosowania w analityce.

2023: Adaptive AI i superaplikacje

Adaptive AI – organizacje zaczęły projektować systemy AI zdolne do szybkiej reakcji na zmieniające się warunki rynkowe czy preferencje klientów. Modele uczą się, jak adaptować się do nowych danych i okoliczności w czasie zbliżonym do rzeczywistego.
Superapps – pojawiła się koncepcja aplikacji łączących wiele funkcji i rozwiązań (np. chatbot, e-commerce, usługi finansowe), w których AI stanowi kluczowy element personalizacji i automatyzacji.

Rośnie znaczenie elastycznych, modułowych rozwiązań AI, które można płynnie skalować i które adaptują się do zmiennych warunków. Firmy, które nie uwzględniają w swoich rozwiązaniach ciągłej „inteligentnej adaptacji”, tracą na konkurencyjności.

2024: AI w sercu modeli biznesowych

Gartner sygnalizuje dalszą integrację AI z innymi obszarami, jak chmura, IoT czy cyberbezpieczeństwo.
Coraz częściej pojawia się potrzeba łączenia AI z praktykami ESG (Environment, Social, Governance) i zrównoważonym rozwojem – AI ma wspierać nie tylko sam biznes, ale też społeczną i środowiskową odpowiedzialność przedsiębiorstw.

AI staje się spoiwem, które łączy strategię przedsiębiorstwa z jego technologiczną infrastrukturą. Organizacje chcą wykorzystywać AI nie tylko do optymalizacji, ale też do budowy nowych modeli przyjaznych społecznie i środowiskowo.

2025: Kontynuacja trendu generatywnego i metamorficznego AI

Gartner prognozuje dalszy rozwój Generative AI oraz pojawianie się coraz bardziej „metamorficznych” rozwiązań, czyli takich, które potrafią elastycznie modyfikować swoje działanie pod różne, dynamiczne konteksty.
AI stanie się bazą nie tylko do automatyzacji procesów, ale do tworzenia całkowicie nowych usług i produktów w modelu innowacyjnym, bazującym na chmurze, Edge AI, rozszerzonej rzeczywistości czy innych, dziś jeszcze niszowych, technologiach.

Do 2025 roku firmy, które chcą utrzymać przewagę, będą musiały wykazać się dojrzałym podejściem do AI i uwzględniać ją jako centralny element swojej strategii, a nie tylko „dodatek” do istniejących procesów.

2. Co oznaczają te trendy dla firm?

Konieczność budowy silnych fundamentów

Aby czerpać korzyści z AI, organizacje potrzebują stabilnej i skalowalnej infrastruktury chmurowej, nowoczesnego podejścia do zarządzania danymi (Data Fabric, Data Lakehouse) oraz przemyślanych procesów MLOps (Machine Learning Operations), czyli kompleksowych procedur tworzenia, wdrażania i utrzymywania modeli.

Rosnące znaczenie danych i ich bezpieczeństwa

Z jednej strony AI generuje realne wartości biznesowe tylko wtedy, gdy ma dostęp do wysokiej jakości danych, z drugiej – mamy do czynienia z zaostrzeniem regulacji związanych z prywatnością. Firmy muszą więc zadbać o zgodność z RODO (GDPR) czy innymi wymogami oraz odpowiedzialne przetwarzanie danych (Privacy-Enhancing Computation).

Elastyczność i adaptacyjność

Adaptive AI pozwala firmom natychmiast reagować na zmiany rynkowe i preferencje klientów. Dzięki temu organizacje mogą ciągle doskonalić swoje produkty i usługi oraz skracać czas wprowadzania nowych rozwiązań.

Transformacja modeli biznesowych

Wiele branż zaczyna postrzegać AI nie jako koszt, a źródło przychodów. Rozwiązania oparte o AI mogą tworzyć całkowicie nowe linie biznesowe, np. inteligentne systemy rekomendacji, personalizowane platformy usług czy predykcyjne systemy utrzymania ruchu w fabrykach.

Zrównoważony rozwój i odpowiedzialna AI

Dla wielu firm, zwłaszcza korporacji, kluczowe staje się łączenie AI z celami zrównoważonego rozwoju. AI może optymalizować procesy (np. energetyczne), ale także musi być opracowywana i wdrażana w sposób etyczny, przejrzysty i niedyskryminujący.

3. Jak firmy mogą wykorzystać AI do optymalizacji procesów biznesowych?

Poniżej przedstawiamy trzy główne obszary, w których AI może przynieść wymierne korzyści:

Automatyzacja powtarzalnych procesów
- Chatboty i wirtualni asystenci – wsparcie działów obsługi klienta, sprzedaży, HR.
- Systemy RPA (Robotic Process Automation) – wspomagane przez AI mogą przejmować rutynowe, powtarzalne zadania i integrować się ze starszymi systemami (legacy).

Zaawansowana analityka i decyzje predykcyjne
- Predictive Maintenance – w branży produkcyjnej czy logistycznej, AI wspiera w przewidywaniu awarii maszyn, redukując koszty i przestoje.
- Analityka sprzedażowa – prognozowanie popytu czy trendów rynkowych na podstawie danych historycznych i bieżących.

Personalizacja usług i produktów
- Systemy rekomendacyjne – od e-commerce przez platformy streamingowe, AI umożliwia lepsze dopasowanie oferty i zwiększenie satysfakcji klienta.
- Marketing predykcyjny – AI pomaga segmentować klientów, analizować ich preferencje i tworzyć spersonalizowane kampanie.

4. Rola firmy oferującej usługi optymalizacji procesów przy użyciu AI

W świecie, w którym AI staje się kluczowym elementem strategii, firmy specjalizujące się w optymalizacji procesów biznesowych nabierają jeszcze większego znaczenia. Oto, jak możemy pomóc:

Audyt gotowości organizacji do AI
- Ocenimy infrastrukturę technologiczną i organizacyjną, aby wskazać kluczowe obszary do poprawy.
- Zdefiniujemy priorytetowe procesy pod kątem wdrożeń AI (np. działy finansowe, HR, obsługa klienta).

Projektowanie i wdrażanie rozwiązań AI
- Zapewniamy dostosowane do potrzeb rozwiązania – od chatbotów, przez analitykę predykcyjną, po platformy do zarządzania cyklem życia modeli (MLOps).
- Dbamy o kwestie skalowalności i bezpieczeństwa: implementujemy rozwiązania chmurowe i hybrydowe.

Szkolenia i rozwój kompetencji w zespole
- Współtworzymy kulturę zorientowaną na dane i innowacje, organizując warsztaty dla pracowników, menedżerów i liderów projektów.
- Pomagamy w stworzeniu zespołów interdyscyplinarnych, łączących kompetencje IT, analitykę danych i znajomość procesów biznesowych.

Ciągłe doskonalenie i adaptacja
- Wdrażamy mechanizmy umożliwiające ciągłą optymalizację modeli AI w odpowiedzi na zmieniające się warunki rynkowe.
- Monitorujemy trendy technologiczne i wspieramy w proaktywnym szukaniu nowych zastosowań AI.

5. Nadążyć za trendami

Analiza corocznych trendów Gartnera pokazuje, że AI przeszła drogę od technologii zarezerwowanej dla pionierskich firm do kluczowego elementu strategii biznesowej niemal w każdej branży. Adaptive AI, Generative AI oraz pełna integracja z procesami biznesowymi to motory napędowe cyfrowej transformacji.

Dla firm oznacza to konieczność inwestowania w infrastruktury danych i rozwiązania chmurowe, rozwoju kultury organizacyjnej otwartej na innowacje, zapewnienia bezpieczeństwa danych i zgodności z regulacjami oraz ciągłego doskonalenia rozwiązań AI i włączania ich w nowe modele biznesowe.

Nasza firma, specjalizująca się w optymalizacji procesów z wykorzystaniem AI, wspiera organizacje na każdym etapie tej transformacji – od wstępnego audytu, przez wdrożenie, aż po ciągłą adaptację. Dzięki temu nasi klienci mogą nie tylko usprawnić codzienne działania, lecz także odkrywać zupełnie nowe możliwości rozwoju.

Zachęcamy do kontaktu, aby wspólnie wypracować strategię, która pozwoli Twojej firmie w pełni wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji w zmieniającym się, cyfrowym świecie.

Paweł Starosta – doświadczony IT Manager z tytułem MBA, oraz ponad trzydziestoletnim doświadczeniem zdobytym w międzynarodowych organizacjach z różnych branż. Jest ekspertem w budowaniu i zarządzaniu efektywnymi zespołami IT, doskonale łącząc nowoczesne technologie z praktycznymi rozwiązaniami (fan dobrych praktyk ITIL), które wspierają rozwój firm oraz poprawiają jakość pracy ich pracowników. Jego misją jest wykorzystywanie technologii w sposób, który tworzy realną wartość – zarówno dla biznesu, jak i dla ludzi.