Agentic AI na czele prognoz IT na 2026 rok. Ekspercka analiza Piotra Kaweckiego

Rok 2026 będzie kolejnym etapem dynamicznej transformacji rynku IT, napędzanej przez sztuczną inteligencję. Jak podkreśla Piotr Kawecki, prezes ITBoom, kluczowym zjawiskiem przestają być pojedyncze narzędzia AI, a na pierwszy plan wysuwają się autonomiczne systemy zdolne do samodzielnego działania w procesach biznesowych. To zmiana, która redefiniuje zarówno sposób tworzenia oprogramowania, jak i role specjalistów IT.

Agentic AI, autonomiczni współpracownicy zamiast narzędzi

Według prognoz Piotra Kaweckiego, w 2026 roku numerem jeden pozostaje sztuczna inteligencja, jednak w zupełnie nowej odsłonie. Rynek odchodzi od klasycznego machine learningu w stronę Agentic AI, czyli kompletnych frameworków i systemów agentowych, które potrafią planować, wykonywać zadania i integrować się z istniejącymi procesami biznesowymi

Modele generatywne przestają być reaktywne. Zyskują zdolność proaktywnego działania i coraz częściej pełnią rolę autonomicznych asystentów procesów.

Granica pomiędzy AI a operacjami biznesowymi ulega szybkiemu zatarciu. Koncepcje AI + Operations, znane szerzej jako AIOps, wymuszają realną współpracę człowieka z systemem. W efekcie zmieniają się role w organizacjach, rośnie zapotrzebowanie na specjalistów zdolnych projektować, integrować i nadzorować agentów AI, a także zarządzać ryzykiem i zgodnością ich działania z regulacjami.

AI redefiniuje software development

Sztuczna inteligencja przebudowuje niemal cały cykl życia oprogramowania. Od planowania, przez kodowanie, aż po testy i analizę jakości. Jak zauważa Kawecki, AI nie jest już wyłącznie wsparciem dla programisty, ale coraz częściej aktywnym uczestnikiem procesu wytwórczego. Agenci AI potrafią generować fragmenty aplikacji, tworzyć dokumentację, testy jednostkowe, wspierać debugowanie oraz analizę błędów.

Nie oznacza to jednak końca roli programistów. Wręcz przeciwnie, następuje jej redefinicja. AI przejmuje powtarzalne podzadania, natomiast odpowiedzialność za architekturę, bezpieczeństwo i integrację pozostaje po stronie zespołów ludzkich. W praktyce code review, testy i walidacja nadal są niezbędne, zwłaszcza w kontekście bezpieczeństwa i poprawności generowanego kodu.

Regulacje, bezpieczeństwo i nowe kompetencje

Upowszechnienie AI, a także narzędzi low-code i no-code, wzmacnia znaczenie bezpieczeństwa i regulacji. Szybszy development idzie w parze z nowymi ryzykami, takimi jak podatności, nadużycia czy wycieki danych. Organizacje coraz częściej traktują bezpieczeństwo jako absolutny priorytet.

W Polsce i Unii Europejskiej rozwijane są ramy prawne wspierające odpowiedzialne wdrożenia. Krajowa polityka AI do 2030 roku akcentuje kwestie bezpieczeństwa, prywatności i etyki, a europejski AI Act wprowadza zasady dla systemów wysokiego ryzyka. Równolegle rynek kompetencji ewoluuje. Pojawiają się nowe role, takie jak AI governance specialist, AI safety engineer czy cloud security architect, łączące technologię z regulacjami i zarządzaniem ryzykiem.

Zdaniem Piotra Kaweckiego, automatyzacja i AI nadal będą napędzać inwestycje, jednak tempo wzrostu rynku wyhamuje. Najbliższe lata nie przyniosą eksplozji, lecz dojrzewanie technologii i bardziej świadome, odpowiedzialne wdrożenia.