Przez większą część ostatnich trzech dekad doradzałem CIO w międzynarodowych korporacjach oraz organizacjach sektora publicznego, które dysponują jednymi z najbardziej złożonych środowisk technologicznych na świecie. Obserwowałem, jak przedsiębiorstwa radziły sobie w erze Internetu, chmury obliczeniowej i mobilności. Każda z tych fal zmieniała sposób, w jaki liderzy IT postrzegali infrastrukturę, jednak obecna sytuacja jest inna. Ma ona znacznie większe konsekwencje i wymaga pilniejszej reakcji niż wszystko, z czym miałem do czynienia wcześniej.
Znajdujemy się w erze wdrażania AI, a większość organizacji nie jest na to gotowa.
Nie jest to krytyka, lecz spostrzeżenie oparte na cotygodniowych rozmowach z dyrektorami IT (CIO), dyrektorami ds. bezpieczeństwa informacji (CISO) oraz liderami zespołów infrastrukturalnych. Wszyscy oni zmagają się z tą samą trudną prawdą: sztuczna inteligencja przerosła infrastrukturę, która została stworzona do jej obsługi.
Problem nie leży w strategii AI, lecz w tym, co się za nią kryje
Często słyszę o organizacjach, które zainwestowały znaczne środki w sztuczną inteligencję. Projekty pilotażowe zakończyły się sukcesem, zarząd był podekscytowany, a plany biznesowe zostały zatwierdzone. Potem jednak, gdzieś pomiędzy ambicjami a realizacją, sprawy utknęły w martwym punkcie. Modele, które działały znakomicie w kontrolowanych środowiskach, zaczęły mieć problemy podczas wdrożenia na dużą skalę. Opóźnienia gwałtownie wzrosły, koszty poszybowały w górę, a zespół ds. bezpieczeństwa zaczął sygnalizować zagrożenia. Zwrot z inwestycji, który na prezentacjach wydawał się tak przekonujący, nie nastąpił.
Instynktownie obwinia się model, dane lub dostawcę. W niemal każdym przypadku prawdziwym winowajcą jest jednak infrastruktura leżąca u podstaw całego rozwiązania.
Obciążenia związane ze sztuczną inteligencją nie pojawiają się w postaci sporadycznych impulsów, lecz tworzą ciągły rytm operacyjny. Procesy wnioskowania przebiegają nieustannie, dane są w ciągłym ruchu, a opóźnienia mają teraz bezpośredni wpływ na wyniki biznesowe. Tymczasem obecna infrastruktura organizacji została zaprojektowana z myślą o zupełnie innym rytmie pracy, dostosowanym do transakcyjnych i okresowych wymagań starszych systemów.
Według raportu NTT DATA 2026 Globalny Raport AI: Przewodnik po prywatnej i suwerennej sztucznej inteligencji, 96% organizacji zgadza się z tezą, że ich obecna infrastruktura spowalnia wdrażanie AI. To prawdziwa strategiczna sytuacja kryzysowa.
PRZECZYTAJ TAKŻE: Od ambicji związanych ze AI do rzeczywistego wpływu: dlaczego infrastruktura ma kluczowe znaczenie
Dług infrastrukturalny w erze sztucznej inteligencji: ukryty podatek
Każda organizacja boryka się z czymś, co nazywam długiem infrastrukturalnym w obszarze sztucznej inteligencji. Jest to koszt wykorzystywania nowoczesnych rozwiązań AI w systemach stworzonych dla zupełnie innej epoki, a kwota ta rośnie w bardzo szybkim tempie:
- starzejące się platformy wymagają coraz większego nakładu pracy, aby po prostu zachować stabilność działania,
- tradycyjna infrastruktura nie jest w stanie skalować się wraz z rozwojem sztucznej inteligencji, który poszerza zasięg działalności przedsiębiorstwa,
- uzależnienie od jednego dostawcy znacząco zawyża całkowity koszt posiadania rozwiązań,
- rozdrobnione środowiska oparte na usługach wielu dostawców powodują spowolnienie operacyjne właśnie tam, gdzie szybkość i kontrola mają największe znaczenie.
To, co zaczyna się jako możliwe do opanowania utrudnienie, z czasem staje się ograniczeniem strukturalnym. Wraz ze wzrostem inwestycji korzyści z nich płynące przestają rosnąć. Problem ten można rozwiązać, jednak wymaga to przyjęcia zasadniczo innego podejścia do infrastruktury, niż to, które stosuje obecnie większość organizacji.
Zadania uległy zmianie. Czy Wasz model operacyjny nadąża za tą ewolucją?
Codziennie rozmawiam z liderami technologicznymi, którzy rozumieją ten problem od strony teoretycznej, jednak borykają się z jego realizacją. Doskonale rozumiem, dlaczego. Zadania uległy radykalnej zmianie. Od CIO oczekuje się obecnie błyskawicznej modernizacji, kompleksowego zabezpieczenia, szeroko zakrojonej automatyzacji oraz odpowiedzialnego wdrażania sztucznej inteligencji. Wszystko to musi dziać się jednocześnie, przy budżetach, które nie zostały potrojone w odpowiedzi na rosnące ambicje.
Szczególnym wyzwaniem jest fakt, że bariera ta ma charakter zarówno techniczny, jak i operacyjny. Większość organizacji nadal zarządza infrastrukturą w ten sam sposób, czyli reaktywnie, w oparciu o zgłoszenia oraz ręczną interpretację sygnałów z rozdrobnionych środowisk. W skali, jakiej wymaga sztuczna inteligencja, taki model operacyjny staje się realnym obciążeniem. Powoduje opóźnienia, zawyża koszty oraz wprowadza ryzyko w kluczowych momentach, w których szybkość i kontrola mają największe znaczenie.
Potrzebujemy fundamentalnej zmiany w sposobie planowania, zarządzania oraz mierzenia efektywności infrastruktury.
Trzy kwestie, które należy właściwie rozwiązać w Twojej organizacji
W NTT DATA opieramy nasze podejście na trzech elementach, które muszą ze sobą współdziałać, nie jako odrębne obszary czy prosta lista kontrolna, lecz jako jeden zintegrowany model realizacji.
1. Modernizacja fundamentów sztucznej inteligencji
Oznacza to przebudowę stosu infrastruktury pod kątem ciągłej inferencji, a nie tylko łatanie istniejących rozwiązań. Należy zaprojektować sieć z uwzględnieniem stałego ruchu związanego z AI, wbudować zabezpieczenia już na etapie projektowania, tak aby mechanizmy kontroli skalowały się bez ograniczania wnioskowania, a także zmodernizować potoki danych i pamięci masowej w celu zapewnienia ciągłego zasilania akcelerowanych środowisk obliczeniowych.
2. Wbudowanie AI w operacje IT
To kwestia, która najbardziej mnie pasjonuje, ponieważ właśnie w tym momencie sztuczna inteligencja przestaje być projektem i staje się sposobem działania całej organizacji. Nasza platforma usług infrastruktury definiowanej programowo (SDI), oparta na rozwiązaniach agentowych, pozwala przejść od działań reaktywnych do inteligentnego, zawsze aktywnego modelu operacyjnego. Agent usług SDI umożliwia analizę danych od wielu dostawców w złożonych środowiskach za pomocą języka naturalnego. Dzięki temu przechodzisz od umów SLA do umów opartych na wartości oraz od zwykłego utrzymania systemu przy życiu do przekształcania wydajności infrastruktury w wymierne wyniki biznesowe.
Bezpieczna infrastruktura klasy korporacyjnej w połączeniu z konwersacyjną obsługą opartą na agentach stanowi obecnie strategiczny czynnik wyróżniający firmę na rynku.
3. Skalowanie oparte na zaufaniu i kontroli
Zaufanie jest fundamentem, na którym autonomiczna sztuczna inteligencja może odpowiedzialnie się skalować i właśnie w tym obszarze większość organizacji popełnia krytyczny błąd.
Zarządzanie, możliwość audytu oraz bezpieczeństwo nie mogą być dodawane na siłę po fakcie. W miarę rozwoju sztucznej inteligencji ma ona wpływ na więcej systemów, działa w większej liczbie miejsc i przenosi się na obrzeża sieci. Każde nowe wdrożenie, które odbywa się bez wbudowanego od początku zaufania, tworzy nowy punkt ryzyka oraz lukę między tym, co robi sztuczna inteligencja, a tym, co można zobaczyć, zweryfikować i kontrolować.
Właśnie dlatego nasza fabryka AI jest wdrażana w siedzibie klienta, a suwerenne i prywatne wymagania dotyczące sztucznej inteligencji, takie jak suwerenność danych, bezpieczeństwo od samego początku oraz zgodność z przepisami wynikająca z architektury, traktowane są jako priorytety pierwszego rzędu. Słowo „prywatna” zostało użyte celowo. Sygnalizuje ono coś konkretnego dla każdego CIO i CISO: Twoje dane pozostają tam, gdzie powinny, modele działają tam, gdzie wymagają tego organy regulacyjne, a mechanizmy kontroli są wbudowane, a nie tylko zakładane z góry.
To jest właśnie ten moment
Na początku tego artykułu wspomniałem, że wkroczyliśmy w erę wdrażania sztucznej inteligencji. Pozwolę sobie dokładniej wyjaśnić, co to oznacza.
Właśnie teraz mamy okazję do przemyślanych inwestycji w infrastrukturę, koncentrujących się przede wszystkim na budowaniu solidnych fundamentów. Okazja ta nie będzie trwać w nieskończoność. Wraz ze wzrostem obciążeń związanych ze sztuczną inteligencją, koszty oraz złożoność dostosowania odpowiedniej infrastruktury rosną wykładniczo. Podejmując te decyzje już dzisiaj, zyskasz przewagę strukturalną.
Dział Infrastructure Solutions w NTT DATA istnieje po to, aby wspierać Cię w ciągłym tworzeniu i uruchamianiu rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji na dużą skalę, w oparciu o sprawdzoną podstawę technologiczną. Jest to zobowiązanie poparte wsparciem 4700 certyfikowanych ekspertów w 165 krajach, któremu zaufało 75% firm z listy Fortune Global 100.
Zgodnie z IDC Market Note „IDC z zadowoleniem przyjmuje fakt, że jednostka Infrastructure Solutions stanowi obecnie jeden z centralnych elementów ogólnej strategii NTT DATA. Odzwierciedla to wpływ, jaki sztuczna inteligencja wywiera na rynek, znaczenie budowania nowoczesnych fundamentów infrastrukturalnych, rolę kluczowych partnerów w obszarach takich jak sieci i bezpieczeństwo, a także inwestycje w innowacje realizowane przez partnerów usługowych, takich jak organizacja NTT DATA Infrastructure Services.” *
Liderzy następnej dekady będą definiowani przez fundamenty, które budują dzisiaj. Jeśli jesteś gotowy by przejść od projektów pilotażowych do rzeczywistego wdrożenia, chętnie pokażę Ci, jak to zrobić.
PRZECZYTAJ TAKŻE: Modernizacja sieci na miarę ery sztucznej inteligencji: strategiczna konieczność
CO DALEJ
Pobierz nasz przewodnik „Projektowanie infrastruktury dla bezpiecznego przedsiębiorstwa wykorzystującego sztuczną inteligencję” i zarezerwuj ocenę gotowości swojej infrastruktury do wdrożenia sztucznej inteligencji już dzisiaj.
* IDC Market Note. NTT DATA Infrastructure Solutions Are a Cornerstone of Its AI Strategy (Doc #US54246126). Luty 2026.