Enterprise AI przestaje być przyszłością i wchodzi w pełną operacyjną działalność. Globalne inwestycje w sztuczną inteligencję mogą sięgnąć 2,5 biliona dolarów w 2026 roku, co stanowiłoby wzrost o 44 procent w stosunku do roku poprzedniego. Możliwości modeli rozwijają się szybciej niż większość organizacji zdołałaby je wdrożyć, zarazem koszty spadają.
Algorytmiczna moc przybywa jednak bez porządku. W wielu firmach inwestycje w AI doprowadziły do fragmentacji - inteligencja gromadzi się w silosach, gdzie agenci sprzedażowe nie wiedzą o otwartych zgłoszeniach wsparcia, a systemy marketingowe personalizują treści bez widoczności tego, co finanse już wiedzą o kliencie. Każdy dział działa dobrze w izolacji, ale cała organizacja uczy się mało i ma mniej informacji do działania.
MIT Tech Review opisuje przesunięcie od AI-narzędzi do AI jako modelu operacyjnego - zwane przesunięciem agentic. To wymaga czegoś bardziej fundamentalnego niż lepsze modele czy szybsza infrastruktura. Niezbędne jest połączenie ludzi, procesów i danych w czasie rzeczywistym wraz z zarządzaniem i kontrolą, by niezawodnie działać na podstawie tej inteligencji. To oznacza jednoczesne przebudowanie zarówno architektury, jak i modeli operacyjnych: odbudowanie infrastruktury danych pod kątem dostępności zamiast wielkości, zastąpienie sztywnych stosów technologicznych elastycznymi architekturami, które mogą ewoluować wraz z modelami i narzędziami, oraz rozwiązanie kwestii suwerenności AI - gdzie inteligencja działa, kto ją kontroluje i jak funkcjonuje między granicami organizacyjnymi i jurysdykcyjnymi.