Technologie 2026 według Cisco

3,2,1 – predykcje czas zacząć! Eksperci z firmy Cisco przyjrzeli się kilku obszarom, które będą miały kluczowe znaczenie dla dalszego rozwoju technologii w 2026 roku.

1. Infrastruktura AI na rozdrożu

Widać wyraźnie, że dotychczasowe systemy nie nadążają za wymaganiami współczesnych technologii. Wiele firm, chcąc szybko wdrożyć rozwiązania AI, nakłada kolejne warstwy prowizorycznych usprawnień na systemy, które już dawno osiągnęły kres wydolności. Skutkiem jest narastający „dług technologiczny”, czyli fundamenty, które nie przystają do obecnej skali, tempa i wymogów bezpieczeństwa.

Inwestycja w bezpieczną, wydajną i skalowalną infrastrukturę pozwoli nie tylko nadrobić zaległości z przeszłości, ale też stworzyć solidne zaplecze gotowe na rozwój AI i dalszą transformację.

2. AI przenosi się na brzeg sieci, czyli bliżej źródła danych

W 2026 roku organizacje zaczną realnie wykorzystywać dane z systemów telemetrycznych, maszyn oraz IoT i IIoT (Industrial IoT). Dzięki modelom tworzonym dla konkretnych branż AI będzie w stanie łączyć i analizować te informacje na skalę niedostępną dla człowieka. Kluczowe stanie się przenoszenie przetwarzania bliżej źródeł danych, co w środowiskach przemysłowych pozwoli lepiej chronić wrażliwe informacje.

Z danych IIoT korzystają już dziś firmy z sektora produkcji, energetyki i logistyki, aby ograniczać przestoje i poprawiać efektywność. W 2026 r. ich wykorzystanie jeszcze przyspieszy, wyznaczając kolejny etap rozwoju AI. Umożliwią to wyspecjalizowane układy do AI oraz technologie takie jak TinyML i federated learning, które pozwalają trenować modele bez centralizowania wrażliwych danych. Aby te rozwiązania mogły się skalować, konieczne będzie wzmocnienie bezpieczeństwa na poziomie infrastruktury.

Chintan Patel, dyrektor ds. technologii Cisco w regionie EMEA: „Organizacje w naszej części świata już dziś wyznaczają kierunek w obszarze zrównoważonego rozwoju i zgodności regulacyjnej. Lokalne przepisy przyspieszają inwestycje w energooszczędne rozwiązania chmurowe i brzegowe, dostosowane do realiów poszczególnych rynków. Silne regulacje dotyczące prywatności w Europie oraz dynamiczny rozwój inteligentnych miast w Afryce sprawią, że region EMEA stanie się poligonem doświadczalnym dla bezpiecznej, skalowalnej AI, przetwarzającej dane blisko ich źródła”

3. Suwerenność cyfrowa w praktyce

Zaostrzenie regulacji dotyczących lokalizacji danych sprawi, że państwa i organizacje zaczną inaczej budować swoje zasoby cyfrowe, bliżej własnych granic i pod pełną kontrolą. Zapotrzebowanie na krajowe centra danych, lokalne zasoby mocy obliczeniowej i rozwiązania chmurowe spełniające wymogi suwerenności będzie rosło. Wraz z tym przyspieszą inwestycje w tzw. „sovereign compute” i infrastruktury umożliwiające budowanie modeli AI opartych na wrażliwych, lokalnych zbiorach danych.

Nie oznacza to całkowitego odwrócenia się od globalnych chmur, raczej selektywną migrację, dywersyfikację usług i większy nacisk na kompetencje regionalnych zespołów.

4. Ochrona tożsamości, czyli nowej granicy bezpieczeństwa

Zaufanie stało się warunkiem koniecznym dla rozwoju AI. W dobie deepfake’ów, problemów z przejrzystością modeli i coraz bardziej złożonych ekosystemów cyfrowych, tradycyjne metody ochrony nie wystarczą. Coraz więcej organizacji będzie inwestować w bezpieczeństwo wbudowane w sieć, zdolne monitorować zachowanie modeli i agentów AI w czasie rzeczywistym.

Według Cisco AI Readiness Index 2025 aż 85% firm w Polsce planuje wdrażać agentów AI. To zapowiada fundamentalną zmianę, skoro agent może błyskawicznie zmieniać rolę i uprawnienia, dotychczasowe systemy zarządzania tożsamością przestają nadążać. Potrzebne będą rozwiązania stworzone specjalnie z myślą o identyfikacji i autoryzacji inteligentnych agentów.

5. Rozwój kompetencji w erze AI

Firmy wdrażają agentów i automatyzację, ale sposób rekrutowania i rozwijania kompetencji wciąż opiera się na starych schematach.

Aby w pełni wykorzystać potencjał technologii, w 2026 roku organizacje będą musiały zainwestować w kompleksowy rozwój kompetencji, od podstaw sieci i cyberbezpieczeństwa, po data science, vibe coding i zaawansowane umiejętności pracy z AI.

Organizacje myślące długofalowo postawią na rozwijanie kompetencji wewnątrz zespołów i wzmacnianie potencjału pracowników, których już mają. Liderzy kolejnej dekady odejdą od prostego podziału na role „techniczne” i „nietechniczne”, stawiając na specjalistów łączących wiedzę biznesową i technologiczną. Upowszechnienie kompetencji technicznych sprawi, że pracownicy staną się architektami rozwiązań, a nie jedynie ich użytkownikami.

6. Kwant wchodzi do gry

Technologie kwantowe wychodzą poza etap eksperymentów i zaczynają mieć praktyczne zastosowania, m.in. w naukach ścisłych i medycynie. Wraz z tym rośnie potrzeba dostosowania infrastruktury i zabezpieczeń do nowych zagrożeń, w tym inwestycje w kryptografię post-kwantową i regionalne centra innowacji kwantowych.

Cisco pracuje nad siecią wykorzystującą zjawiska kwantowe, umożliwiającą bezpieczną komunikację i współpracę komputerów kwantowych. W tym roku firma zaprezentowała chip generujący miliony splątanych fotonów na sekundę, co pozwala przesyłać sygnały kwantowe przez istniejące światłowody, bez konieczności budowania specjalistycznej infrastruktury.

Rozwijana w ten sposób, skalowalna sieć kwantowa może w przyszłości otworzyć nowe możliwości obliczeniowe i stać się podstawą tzw. internetu kwantowego.