Trendy technologiczne 2026: co będzie królować?

Rok 2026 zapowiada się jako czas porządkowania priorytetów w IT. Po okresie intensywnych eksperymentów z generatywną AI, organizacje coraz częściej oczekują nie prezentacji, lecz wdrożeń działających w produkcji, z mierzalnym wpływem na koszty, czas dostarczania i bezpieczeństwo.

W tym samym czasie rośnie presja na infrastrukturę (koszt i dostępność mocy obliczeniowej), a cyberbezpieczeństwo przesuwa się w stronę działań wyprzedzających. Dodatkowo kwestie regulacyjne i zaufanie do treści cyfrowych stają się elementem architektury, nie „późniejszym dodatkiem”.

Poniżej znajduje się przegląd tego, co mogą oznaczać trendy technologiczne 2026: które obszary są względnie pewne, gdzie warto obserwować „czarne konie”, a także czy realny jest scenariusz „pęknięcia bańki AI”.

Trendy technologiczne 2026 w AI: od modeli do platform i agentów

Gartner wskazuje, że AI przestaje być opcją, a staje się podstawą budowy odporności i produktywności organizacji. Wśród najważniejszych trendów strategicznych na 2026 rok pojawiają się m.in. AI-Native Development Platforms, Multiagent Systems oraz Domain-Specific Language Models.

Dlaczego AI-native development to „pewniak” w 2026?

AI-native development oznacza w praktyce narzędzia i procesy, w których generatywna AI jest integralną częścią tworzenia oprogramowania: od analizy zmian, przez testy, po utrzymanie. To rozwój „wbudowany” w pipeline, a nie osobny eksperyment.

Najczęściej widoczne efekty to:

• krótszy czas od pomysłu do działającego prototypu,
• szybsze przygotowanie testów regresji i dokumentacji,
• lepsza standaryzacja pracy (mniej przypadkowych rozwiązań).

W 2026 roku przewagę zbudują zespoły, które nie tylko „używają asystenta”, ale potrafią ułożyć zasady jakości, ewaluacji i bezpieczeństwa dla pracy z AI.

Multiagent systems: gdzie mają sens, a gdzie nie

Systemy wieloagentowe pojawiają się w prognozach jako naturalny kolejny krok automatyzacji. Ich wartość rośnie wtedy, gdy proces jest wieloetapowy, a dane są stosunkowo uporządkowane.

Przykłady obszarów, w których multiagent systems zwykle działają najlepiej:

• triaż zgłoszeń (ticketing) i klasyfikacja incydentów,
• automatyzacja części pracy analitycznej (np. raportowanie na danych z narzędzi),
• orkiestracja działań pomiędzy systemami (API, integracje, workflow).

Najczęstsze bariery w 2026 roku będą prozaiczne:

• niska jakość danych i brak spójnych definicji,
• niejasne „kto odpowiada za decyzję”,
• brak monitoringu i kontroli ryzyka (np. wycieki danych, błędne akcje).

Modele domenowe: mniej „uniwersalności”, więcej precyzji

Gartner mocno akcentuje trend Domain-Specific Language Models. W praktyce oznacza to modele dostrojone do branży, funkcji lub procesu. Dla firm ma to sens, bo łatwiej o lepszą trafność, niższe koszty i zgodność.

Warto zwrócić uwagę na prognozę Gartnera, że do 2028 roku ponad połowa modeli GenAI używanych przez przedsiębiorstwa może być domenowa.

Czy bańka AI pęknie w 2026 roku? Raczej nastąpi selekcja

Wątpliwości wokół „bańki AI” wynikają z dwóch równoległych zjawisk. Z jednej strony inwestycje rosną bardzo szybko: Stanford AI Index podaje, że prywatne inwestycje w generatywne AI osiągnęły 33,9 mld USD w 2024 (+18,7% r/r).

Z drugiej strony duża część organizacji nadal nie skaluje wdrożeń. McKinsey wskazuje, że 88% respondentów deklaruje regularne użycie AI w co najmniej jednej funkcji biznesowej, ale wiele firm wciąż ma problem z przełożeniem tego na trwałą zmianę procesów.

Dlaczego 2026 może być rokiem rozliczania ROI

Forrester prognozuje przesunięcie wydatków oraz ostrzejszą weryfikację efektów. W ich przewidywaniach pojawia się teza, że firmy mogą opóźnić 25% planowanych wydatków na AI do 2027 roku, ponieważ oczekiwana wartość nie materializuje się w tempie sugerowanym przez hype.

Forrester wskazuje też, że jedynie 15% decydentów AI raportowało w ostatnich 12 miesiącach wzrost EBITDA wynikający z inwestycji w AI.

W 2026 roku można więc spodziewać się:

• mniej projektów „dla samego POC”, więcej inicjatyw z ustalonymi KPI,
• większego udziału CFO w decyzjach o AI (kontrola kosztów i ryzyka),
• większej presji na governance, bezpieczeństwo i audytowalność.

Co może „pęknąć”, a co zostanie

Bardziej realny jest scenariusz „pęknięcia narracji” niż „pęknięcia AI”. W szczególności osłabnie przekonanie, że każdy proces daje się zautomatyzować bez kosztów organizacyjnych.

Widać to w ostrzeżeniach dotyczących agentów. Reuters, powołując się na Gartnera, podawał, że ponad 40% projektów agentic AI może zostać skasowanych do 2027 roku (koszty, niejasny efekt, słabe zarządzanie ryzykiem).

Trendy technologiczne 2026 w chmurze i infrastrukturze: compute jako strategia

Jeszcze kilka lat temu dyskusje koncentrowały się na „cloud first”. W 2026 coraz częściej chodzi o compute first: jak dobrać i zoptymalizować moc obliczeniową, by utrzymać koszty i wydajność systemów wykorzystujących AI.

Gartner w trendach na 2026 wskazuje AI Supercomputing Platforms oraz Geopatriation.

AI supercomputing i neocloudy: rosnąca specjalizacja rynku

Forrester prognozuje, że neocloudy mogą wygenerować 20 mld USD przychodu, podgryzając dominację hyperscalerów w obszarze GenAI.

To ważne, ponieważ neocloudy często budują ofertę wokół:

• wyspecjalizowanej infrastruktury GPU,
• orkiestracji i optymalizacji kosztów skali,
• rozwiązań ułatwiających budowę „sovereign AI”.

W 2026 roku strategia infrastruktury pod AI powinna uwzględniać przynajmniej:

• przewidywanie kosztu utrzymania w skali (nie tylko koszt treningu),
• plan na monitoring wydajności i kosztów (FinOps dla AI),
• scenariusze awaryjne (dostępność, limity, dostawcy).

Geopatriation i regulacje: architektura zaczyna „czuć” geopolitykę

Trend geopatriation oznacza przesuwanie obciążeń do rozwiązań regionalnych lub suwerennych, aby ograniczyć ryzyko geopolityczne i regulacyjne.

W UE dodatkowym kontekstem jest AI Act, którego wdrażanie ma charakter etapowy, a pełny rollout jest przewidywany na 2 sierpnia 2027 (w tym wcześniejsze kamienie milowe, np. dla general-purpose AI).

W praktyce oznacza to wzrost znaczenia:

• architektur hybrydowych i multi-cloud,
• zarządzania danymi (lokalizacja, retencja, uprawnienia),
• „compliance by design”, zwłaszcza w produktach opartych o AI.

Cyberbezpieczeństwo 2026: AI security i post-quantum wchodzą na roadmapę

Cyberbezpieczeństwo w 2026 roku przesuwa się w stronę działań wyprzedzających. Gartner wskazuje Preemptive Cybersecurity oraz AI Security Platforms jako kluczowe trendy strategiczne.

AI security platforms: dlaczego to rośnie tak szybko

W miarę jak organizacje wdrażają AI w systemach wewnętrznych i produktach, rośnie ryzyko specyficzne dla tych rozwiązań: wycieki danych, prompt injection, błędne działania agentów. Gartner prognozuje, że do 2028 roku ponad połowa przedsiębiorstw może wykorzystywać platformy bezpieczeństwa AI do ochrony inwestycji.

W 2026 roku podstawowe praktyki obejmują:

• centralną widoczność użycia AI (monitoring, logi, polityki),
• kontrolę dostępu do danych i kontekstów,
• testy odporności (red teaming) dla krytycznych use case’ów.

Post-quantum security: od „tematu badawczego” do roadmapy

NIST opublikował pierwsze finalne standardy kryptografii post-quantum (m.in. FIPS 203: ML-KEM oraz standardy podpisu).

To nie jest sygnał „natychmiastowej katastrofy”, ale jasny komunikat, że planowanie migracji ma sens już teraz, zwłaszcza dla danych o długim cyklu życia.

Praktyczny plan na 2026:

• inwentaryzacja kryptografii (gdzie i jak jest używana),
• identyfikacja systemów o wysokiej krytyczności i długiej retencji danych,
• rozmowa z vendorami o wsparciu PQC w produktach,
• etapowe testy migracji w środowisku kontrolowanym.

Digital trust 2026: digital provenance i walka o wiarygodność treści

Gartner wskazuje Digital Provenance jako trend strategiczny.
To odpowiedź na problem rosnącej liczby treści generowanych i modyfikowanych przez AI, a także na wyzwania związane z dezinformacją.

C2PA i Content Credentials: standard, który ma szansę stać się „bazą”

C2PA rozwija specyfikację techniczną umożliwiającą dołączanie informacji o pochodzeniu i modyfikacjach treści (provenance).
Adobe podkreśla rozwój ekosystemu Content Credentials opartego o C2PA i rosnącą liczbę platform oraz narzędzi wspierających ten standard.

Istotnym sygnałem dla rynku jest integracja po stronie infrastruktury. Cloudflare ogłosił możliwość zachowania Content Credentials w Cloudflare Images (funkcja „Preserve Content Credentials”).

Co to oznacza dla zespołów produktowych i inżynierskich

W 2026 r. „zaufanie” coraz częściej będzie wymaganiem produktowym, a nie tylko wątkiem PR. Dotyczy to szczególnie systemów, które publikują treści lub wspierają UGC.

Typowe elementy backlogu w tym obszarze to:

• oznaczanie treści wygenerowanych lub zmodyfikowanych przez AI,
• przechowywanie i udostępnianie metadanych pochodzenia,
• mechanizmy weryfikacji autentyczności w interfejsie użytkownika.

Czarne konie 2026: physical AI, robotyka i edge AI

Wśród trendów Gartnera pojawia się Physical AI, czyli przenoszenie AI do świata fizycznego (robotyka, automatyzacja, urządzenia).
To obszar, który w 2026 może przyspieszyć szybciej, niż sugeruje to percepcja „software’owa”.

Physical AI: dlaczego może zyskać tempo właśnie teraz

Reuters opisywał, że Arm ogłosił utworzenie dywizji „Physical AI” ukierunkowanej na rynek robotyki.
Reuters informował także o planach wdrożeń humanoidalnych robotów w przemyśle (przykład: Boston Dynamics i plany Hyundaia).

To istotne, bo physical AI ma potencjał:

• redukcji kosztów pracy fizycznej w powtarzalnych zadaniach,
• poprawy bezpieczeństwa (zadania ryzykowne),
• zwiększenia jakości w kontroli i inspekcji.

Edge/on-device AI: mniej opóźnień, mniej zależności

Drugim „czarnym koniem” jest przenoszenie inferencji na urządzenia (edge). W 2026 będzie to atrakcyjne tam, gdzie:

• liczy się niskie opóźnienie,
• dane są wrażliwe,
• koszty chmury są istotną częścią jednostkowego kosztu usługi.

W praktyce decyzja „edge vs cloud” powinna opierać się o:

• koszt w skali (TCO),
• wymagania prawne i prywatność,
• niezawodność i dostępność.

Podsumowanie: jak podejść do trendów technologicznych 2026 w praktyce

Trendy technologiczne 2026 można streścić jednym zdaniem: mniej zachwytu, więcej inżynierii. AI pozostaje kluczowym motorem zmian, ale coraz częściej jest rozpatrywane jako część architektury, bezpieczeństwa i strategii kosztowej, a nie osobny „projekt innowacyjny”.

Najbardziej prawdopodobne „pewniaki” na 2026:

• AI-native development i narzędzia wspierające cały cykl SDLC,
• modele domenowe i platformy bezpieczeństwa AI,
• strategia compute (AI supercomputing, neocloudy) i presja na FinOps,
• działania wyprzedzające w cyberbezpieczeństwie oraz planowanie post-quantum.

Jeśli w 2026 roku trzeba wybrać jedną zasadę wdrożeniową, będzie to: zaczynać od konkretnego problemu i miernika, a dopiero potem dobierać narzędzia. To podejście ogranicza ryzyko „projektów bez wartości” i przyspiesza dojście do dojrzałości.

Na koniec pytanie, które dobrze porządkuje dyskusję w zespołach: który trend technologiczny 2026 ma największą szansę dać przewagę konkurencyjną w Twoim kontekście — AI-native development, bezpieczeństwo AI, compute, a może physical AI?