Tech Directions 2026: fakty, prognozy i kierunki rozwoju IT
Globalne analizy pokazują, że zespoły Enterprise Architecture i CIO są dziś rozliczane nie z liczby wdrożonych systemów, lecz z racjonalizacji portfolio, redukcji długu technologicznego i budowy kompozytowych architektur, które zwiększają zwinność przy kontrolowanym koszcie (gartner.com).
W tym kontekście liderzy IT w bankowości, retailu i przemyśle muszą odpowiedzieć na dwa proste, ale wymagające pytania:
- Jak dostarczać nowe funkcjonalności szybciej i bezpieczniej?
- Jak robić to taniej i efektywniej – przy zachowaniu zgodności i jakości?
Poniżej analizujemy kluczowe kierunki na 2026 rok, pokazując nie tylko trendy, ale też konsekwencje dla decyzji inwestycyjnych oraz praktyczne kroki, które warto rozważyć.
1. Architektura: Composable Enterprise – szybkość działania vs ryzyko
W 2026 roku monolit ostatecznie ustępuje miejsca Composable Enterprise, które przestaje być hasłem z konferencji, a staje się praktycznym kierunkiem modernizacji systemów.
Mówimy nie tylko o mikroserwisach, lecz o strategicznym budowaniu systemów z Packaged Business Capabilities (PBCs) – modułów reprezentujących konkretne zdolności biznesowe (np. rozliczenia, scoring, koszyk, program lojalnościowy).
Dla sektora bankowego oznacza to szybszą adaptację do nowych wymogów regulacyjnych i produktów (np. zmiany w scoringu, nowe typy rachunków czy integracje płatnicze).
2. Jakość hiperautomatyzacji QA – od „Shift Left” do predykcji defektów
Kultura Shift Left stała się standardem – testy włączamy jak najwcześniej w cykl wytwórczy. W 2026 roku prawdziwym wyróżnikiem będzie jednak Hyperautomation w QA, w której:
- AI analizuje historię defektów, logi i metryki jakości,
- automatycznie priorytetyzuje scenariusze wysokiego ryzyka,
- przewiduje miejsca, w których błąd jest najbardziej prawdopodobny (Defect Prediction).
Badania rynku pokazują, że organizacje korzystające z AI-driven defect prediction i risk-based testing raportują skrócenie cykli testowych i time-to-release o ok. 15–25%, przy jednoczesnym ograniczeniu liczby krytycznych defektów wychwytywanych dopiero na produkcji.
3. Dane: od Big Data do Data Mesh i „Data Products”
W dobie AI głównym problemem nie jest już ilość danych, lecz architektura ich zarządzania – a dostęp do rzetelnych i oczyszczonych danych staje się prawdziwym paliwem dla organizacji. Rzetelność ta wynika nie tylko z poprawności źródeł, ale także z procesów oczyszczania, standaryzacji i kontroli jakości danych na każdym etapie ich życia.
W sektorach regulowanych, takich jak finanse czy healthcare, rośnie zainteresowanie Data Mesh – podejściem, w którym dane są traktowane jak produkt, zarządzany przez domenowe zespoły odpowiedzialne za pełny cykl życia danych.
W finansach Data Mesh umożliwia niezależnym pionom (kredyty, ryzyko, compliance) szybsze i bezpieczniejsze udostępnianie danych do celów regulacyjnych i analitycznych.
4. FinOps i GreenOps: optymalizacja kosztów chmury zamiast cięcia projektów
Fakt, że chmura obliczeniowa może w ostatecznym rozrachunku być efektywniejsza finansowo od infrastruktury On-Premise jest oczywisty. Nie zmienia to faktu, że chmurę obliczeniową również należy odpowiednio zoptymalizować.
Największym wyzwaniem jest przekształcenie jej z kosztu operacyjnego (OpEx) w inwestycję z mierzalnym ROI. FinOps (Cloud Financial Operations) staje się obecnie standardem operacyjnym.
Skąd czerpać oszczędności? Analizy pokazują, że aktywne wdrożenie FinOps prowadzi do oszczędności 15% do 30% w budżetach chmurowych (McKinsey, The FinOps way: How to avoid the pitfalls to realizing cloud’s value).
Nie chodzi tylko o negocjacje z dostawcami, ale o zmianę kultury – deweloperzy muszą być świadomi kosztów zasobów, które konsumują. GreenOps uzupełnia ten obraz, włączając do metryk oszczędności również zrównoważony rozwój.
5. Rosnąca rola Edge Computingu
Aplikacje mobilne dla B2B opuszczają centralną chmurę, aby działać na brzegu sieci (Edge Computing). Jest to krytyczne dla sektorów, w których opóźnienia sieciowe są niedopuszczalne.
Gdzie kryje się problem? W produkcji i przemyśle, analityka na brzegu infrastruktury IT pozwala na decyzje w czasie rzeczywistym (np. predykcyjne utrzymanie maszyn, natychmiastowa kontrola jakości obrazu).
Ekosystem uzupełniają aplikacje Offline-First gwarantujące ciągłość procesów w magazynach i na halach produkcyjnych, gdzie łączność jest niestabilna.
6. Zarządzanie projektami w 2026 roku: dominacja modeli hybrydowych zamiast „czystego” Agile i Waterfall
W 2026 roku w organizacjach B2B coraz rzadziej spotyka się projekty prowadzone w czystych metodykach Scrum lub Waterfall.
Rosnąca presja regulacyjna, potrzeba precyzyjnej kontroli kosztów, oraz jednoczesna konieczność szybkiego dostarczania wartości powodują, że modele hybrydowe stają się standardem.
Jak wyglądają nowoczesne modele hybrydowe?
1. Stabilna dokumentacja wymagań + iteracyjne rozwijanie produktu
2. Różne modele kontraktowe w jednym projekcie
3. PMO zarządza portfelem w modelu mieszanym
4. Ewolucja roli Product Ownera / Product Managera
7. AI, Gen AI oraz hiperpersonalizacja
Nie wolno zapominać o stale rozpędzającym się pociągu rozwiązań wykorzystujących narzędzia sztucznej inteligencji. Po początkowej fazie wdrożenia algorytmów AI, nadszedł czas na znacznie bardziej rozbudowane rozwiązania wykorzystujące generatywną sztuczną inteligencję.
GenAI przechodzi od czysto eksperymentalnych chatbotów do roli generatywnych agentów decyzyjnych w krytycznych procesach B2B.
Generatywna sztuczna inteligencja sprzyja również hiperpersonalizacji. Pozwala bowiem na segmentację i personalizację ofert dla klientów B2B w czasie rzeczywistym. W retailu wspiera to dobór optymalnego asortymentu; w finansach – dynamiczne modelowanie ryzyka.
Nie wolno zapominać również o zaadresowaniu ryzyka. Kluczowe staje się wprowadzenie mechanizmów AI Governance i audytu modeli, aby zapewnić etyczne wykorzystanie i unikać ryzyka halucynacji w krytycznych dla biznesu danych.
Środowisko IT w 2026 roku – od innowacji do mierzalnej efektywności z wykorzystaniem nowoczesnych rozwiązań
Na podstawie analizy trendów można wskazać trzy strategiczne obszary, które decydenci powinni zaadresować w pierwszej kolejności:
1. Kontrola kosztów i optymalizacja infrastruktury – rozwój praktyk FinOps/GreenOps, racjonalizacja portfolio aplikacji, świadome decyzje o tym, co trafia do chmury, a co na edge.
2. Adaptacyjna architektura umożliwiająca szybkie zmiany – Composable Enterprise, PBCs, podejście API-first i headless; hybrydowe modele zarządzania projektami, które łączą przewidywalność z elastycznością.
3. Dane i AI jako realne źródło wartości biznesowej – Data Mesh i Data Governance w sektorach regulowanych, AI-driven QA i automatyzacja, GenAI i hiperpersonalizacja osadzone w procesach operacyjnych.
Kierunek na 2026 rok jest jasny:
IT musi ostatecznie przestać być postrzegane jako centrum kosztów, a stać się akceleratorem mierzalnej efektywności i wzrostu.
Sukces odniosą te organizacje, które:
- połączą FinOps z Composable Enterprise,
- oprą AI i GenAI na solidnych fundamentach danych (Data Mesh, Governance),
- zautomatyzują jakość (Hyperautomation QA) i przeniosą przetwarzanie tam, gdzie faktycznie powstaje wartość – na produkcję, do magazynu, do urządzeń klientów (Edge & Offline-First).
Posiadanie najnowszych narzędzi to dopiero początek.
Prawdziwym wyzwaniem 2026 roku będzie operacjonalizacja i integracja tych technologii w skali całej organizacji – tak, aby każdy projekt miał jasno określony cel biznesowy, mierzalne KPI i uzasadniony zwrot z inwestycji.
