Modernizacja od lat jest na agendzie firm. W ostatniej dekadzie organizacje konsekwentnie inwestowały w budowę skalowalnych, zwinnych fundamentów – od migracji procesów do chmury po wdrażanie podejścia digital-first.
Dziś jednak zasady gry się zmieniły. Jak pokazuje nowy przewodnik NTT DATA „Modernization 2.0: How agentic AI is changing the game”, modernizacja cloud-native, polegająca na rekonfiguracji przestarzałych systemów legacy na mikroserwisy, stała się punktem wyjścia do budowy inteligentnych platform, które wspierają procesy agentowe.
Jeśli Twoja strategia zatrzymuje się na migracji do chmury, jesteś dopiero w połowie drogi. Kolejny krok to budowa adaptacyjnych, inteligentnych systemów, które realnie zmieniają sposób, w jaki działasz i konkurujesz.
- PRZECZYTAJ RÓWNIEŻ 🡪 The next phase of cloud: Reimagining innovation with AI
Od cloud-first do AI-first
Pierwsza fala modernizacji przyniosła infrastrukturę cloud-native, ujednolicone platformy i analitykę w czasie rzeczywistym. Te działania obniżyły koszty, poprawiły skalowalność, zwiększyły efektywność i produktywność oraz przyspieszyły tempo innowacji. Organizacje stały się bardziej zwinne, bo zespoły mogły szybciej wdrażać aktualizacje i podejmować decyzje na podstawie danych w czasie rzeczywistym — tworząc solidny fundament pod kolejny etap inteligentnej transformacji.
Dziś jednak Twoja organizacja potrzebuje czegoś więcej niż automatyzacji. Potrzebujesz inteligencji - w postaci agentic AI — która wynosi modernizację ponad samą efektywność, pozwalając systemom uczyć się, adaptować i podejmować decyzje zależne od kontekstu.
Tak wygląda to w pięciu kluczowych sektorach:
- Bankowość, usługi finansowe i ubezpieczenia: Zgodność z regulacjami, wykrywanie nadużyć i zaufanie klientów są podstawą tej silnie regulowanej branży. Modernizacja danych i aplikacji umożliwia monitoring ryzyka w czasie rzeczywistym, underwriting oparty na AI oraz spersonalizowane usługi finansowe. Agentic AI podnosi poprzeczkę, automatyzując rutynowe zadania i przewidując potencjalne awarie, zanim się wydarzą.
- Produkcja: Fabryki stają się inteligentnymi ekosystemami. Zmodernizowana infrastruktura i platformy danych IoT umożliwiają predykcyjne utrzymanie ruchu oraz dynamiczne planowanie produkcji. Agentic AI idzie o krok dalej, optymalizując zużycie energii, równoważąc łańcuchy dostaw, automatyzując kontrolę jakości i wiele więcej — wszystko w czasie rzeczywistym.
- Ochrona zdrowia: W tej branży dużym wyzwaniem jest interoperacyjność danych, aby informacje o pacjencie były bezpieczne, dostępne i naprawdę użyteczne. Zmodernizowane fundamenty danych wspierają diagnostykę wspomaganą przez AI i spersonalizowane procedury opieki. Agenci AI mogą nawet autonomicznie koordynować harmonogramy, monitorować postępy pacjenta i alarmować personel o nieprawidłowościach.
- Handel detaliczny: To obszar, w którym transformacja doświadczeń klienta naprawdę błyszczy. Firmy budują dashboardy, które łączą każdą interakcję: od kontaktu w modelu omnichannel po spersonalizowane rekomendacje. Następnie agentic AI zamienia te informacje w działanie: uruchamia aktualizacje stanów magazynowych, dopasowuje oferty i przewiduje odejście klientów, zanim do niego dojdzie.
- Motoryzacja: Branża przyspiesza w stronę połączonych ze światem, programowo definiowanych pojazdów. Modernizacja umożliwia cyfrowe ścieżki sprzedaży, mobilność jako usługa (MaaS) oraz ekosystemy pojazdów aktualizujące się samodzielnie. Agentic AI dodaje predykcyjne utrzymanie i autonomiczne podejmowanie decyzji w samym aucie, zmieniając każdy pojazd w inteligentny, adaptacyjny system.
Jak obniżyć bariery modernizacji i wdrożenia agentowej AI
Mimo dużego potencjału, skalowanie agentic AI nie jest proste. Bez spójnego fundamentu danych i jasnej mapy drogowej, która łączy cele technologiczne i biznesowe, nawet najbardziej zaawansowani agenci AI będą mieć trudność z dostarczaniem wartościowych rezultatów.
Nasz przewodnik po modernizacji wskazuje trzy kluczowe wyzwania, które warto pokonać, zanim zaczniesz wdrażać agentic AI — lub dowolną AI — na dużą skalę:
1. Wyzwanie podstawowe: rozwiązanie kwestii przestarzałych systemów legacy
Nie wykorzystasz pełnego potencjału agentic AI, jeśli wciąż obciąża Cię przestarzała infrastruktura i rozproszone systemy. Wiele organizacji nadal boryka się z dużym bagażem legacy, który ogranicza skalowalność, zwinność oraz integrację z możliwościami AI.
Rozwiązanie zaczyna się od modernizacji obciążeń w środowiskach cloud-native, które wspierają mikroserwisy, automatyzację i łatwy dostęp do danych.
2. Wyzwanie filozoficzne: nowe spojrzenie na rolę AI
Agentic AI to nie tylko narzędzie do automatyzacji — to siła transformacji, która diametralnie zmienia procesy biznesowe, ramy decyzyjne i łańcuchy wartości.
Architektura cloud-native, technologie serverless i edge intelligence, połączone z gotowymi, branżowymi rozwiązaniami Service as a Software, pomagają przyspieszyć wdrożenie i innowacje tak, by AI stała się partnerem strategicznym, a nie tylko funkcją wspierającą.
3. Wyzwanie operacyjne: pokazanie realnej wartości
Największą przeszkodą w skalowaniu agentic AI jest zdefiniowanie i udowodnienie mierzalnego wpływu. Wiele organizacji zatrzymuje się na etapie pilotażu przez niejasne metryki albo rozproszone dane.
Sukces wymaga KPI i SLA dla agentów AI, które bezpośrednio łączą się z wynikami biznesowymi, wspartych spójnym, wysokiej jakości fundamentem danych.
Szybka droga do kolejnego etapu
Dobra wiadomość: nie musisz przebudowywać wszystkiego naraz. Zacznij od tych kroków:
- Oceń gotowość: Sprawdź infrastrukturę, jakość danych i punkty integracji.
- Wybierz szybkie efekty: Zidentyfikuj przypadki o największym wpływie, np. obsługę klienta lub optymalizację łańcucha dostaw.
- Wykorzystaj akceleratory: Platformy branżowe i gotowe agenty AI mogą znacząco przyspieszyć wdrożenie. Współpraca z ekspertami, takimi jak NTT DATA i Google, pomoże przejść od proof of concept do mierzalnej wartości w miesiące, a nie lata.
Agentowa AI to kolejna granica modernizacji. Organizacje, które wdrożą ją już teraz, zyskają wyraźną przewagę w efektywności, innowacyjności i doświadczeniu klienta.
Chcesz sprawdzić, co agentic AI może zrobić dla Twojego biznesu? Pomożemy Ci przełożyć to na realne działania.
- PRZECZYTAJ RÓWNIEŻ 🡪 From cockpit to command center: How agentic AI is redefining business operations