Prognozy Gartnera dotyczące AI w przedsiębiorstwach: sprawdzamy najgłośniejsze zapowiedzi

Główne przyczyny są dobrze udokumentowane:

• Eskalacja kosztów: Firmy raportują, że budżety pilotażowe mogą wzrosnąć o 800%, gdy projekt przechodzi do fazy wdrożeniowej .
• Niejasny zwrot z inwestycji (ROI): Organizacje często nie są w stanie wykazać wartości przed zaangażowaniem znacznych zasobów .
• Luki w zarządzaniu: Większość firm nie ma ram odpowiedzialności za autonomiczne działania agentów AI .

Gartner wskazuje również na zjawisko „agent washing” – dostawcy zmieniają nazwy chatbotów, narzędzi RPA i standardowych asystentów AI na „agentów”, nie oferując prawdziwych zdolności agentowych . To zamieszanie pogłębia problem, utrudniając firmom odróżnienie rzeczywistej substancji od marketingu.

Prognoza anulowania została szeroko potwierdzona w niezależnych raportach i pojawia się w wielu publikacjach Gartnera z 2025 i 2026 roku . Jest to jedno z najczęściej powtarzanych ostrzeżeń tej firmy analitycznej.

Zakłady infrastrukturalne: strumieniowanie danych i GraphRAG

Dwie prognozy adopcji sygnalizują, w jakim kierunku zmierza architektura korporacyjna:

Adopcja strumieniowania danych dla agentowego AI przekroczy 60% do 2028 roku, w porównaniu z mniej niż 15% w 2025 roku . Powód jest prosty: systemy agentowego AI wymagają responsywności w czasie rzeczywistym, a przepływy danych sterowane zdarzeniami stają się ważniejsze niż tradycyjne przetwarzanie wsadowe. Gartner identyfikuje tę zmianę jako szczególnie krytyczną dla inteligencji decyzyjnej, operacji autonomicznych i cyfrowych bliźniaków .

Do 2029 roku 40% firm będzie wykorzystywać techniki GraphRAG, używając grafów wiedzy w połączeniu z dużymi modelami językowymi (LLM), aby poprawić dokładność faktograficzną i rozumowanie w złożonych zastosowaniach . Standardowa metoda Retrieval-Augmented Generation (RAG) ma trudności z zapytaniami wieloetapowymi lub bogatymi kontekstowo. GraphRAG rozwiązuje ten problem, strukturyzując wyszukiwanie informacji za pomocą grafów wiedzy . Liczne źródła potwierdzają tę prognozę, w tym relacje z ogłoszeń Gartnera dotyczących danych i analityki z czerwca 2026 roku .

Obie prognozy łączy wspólny mianownik: dotyczą infrastruktury, która czyni AI niezawodnym, a nie samych modeli AI. Prawdziwym wyzwaniem dla firm jest budowanie potoków danych i warstw semantycznych, których agenci i LLM-y potrzebują, aby być godnymi zaufania w środowisku produkcyjnym.

Warstwa semantyczna i ryzyko 60% niepowodzeń

Pokrewną prognozą, która nie zawsze trafia na pierwsze strony gazet, jest przewidywanie Gartnera, że do 2028 roku 60% projektów AI zakończy się niepowodzeniem z powodu braku spójnej warstwy semantycznej . Różni się to od wspomnianej wcześniej liczby 40% anulowań – obejmuje szerszy zestaw projektów AI i identyfikuje konkretną przyczynę techniczną.

Obecnie tylko 14% liderów danych ma pewność, że ich dane są odpowiednio zarządzane i zabezpieczone na potrzeby AI . Bez spójnej warstwy semantycznej – ujednoliconego sposobu, w jaki systemy AI rozumieją znaczenie i kontekst w całej organizacji – rozproszone dane uniemożliwiają niezawodne i skalowalne działanie. Prognoza 60% niepowodzeń powinna dać do myślenia każdej firmie, która przedkłada wybór modelu nad gotowość danych i kontekstu.

Co nie zostało potwierdzone

Dwa szeroko rozpowszechniane twierdzenia nie mają jasnego, publicznego źródła w materiałach Gartnera:

• Dokładne sformułowanie „trzech najważniejszych trendów” D&A na 2026 rok: Materiały Gartnera z 2026 roku z pewnością podkreślają agentów AI, warstwy semantyczne i GraphRAG oraz zintegrowane platformy danych i analityki jako główne tematy . Jednak żadne pojedyncze źródło w naszym przeglądzie nie przedstawia ich wprost jako trzech najważniejszych trendów w tym konkretnym sformułowaniu. Tematy są dobrze poparte, ale konkretna etykieta „top three” nie znajduje potwierdzenia.

• Agenci AI, którzy do 2029 roku wygenerują 10 razy więcej danych ze środowisk fizycznych niż z aplikacji cyfrowych: Nie znaleziono żadnych dowodów na to konkretne ilościowe twierdzenie. Może ono pochodzić z innego raportu Gartnera, który nie został ujawniony w użytych zapytaniach, i powinno być traktowane jako niezweryfikowane do czasu powiązania go z konkretną publikacją.

Szerszy obraz: napięcie między adopcją a rezygnacją

Prognozy Gartnera łącznie opisują rynek, na którym ogromne inwestycje i ambicje adopcyjne współistnieją z alarmująco wysokim wskaźnikiem niepowodzeń projektów. Przewiduje się, że globalne wydatki na AI osiągną 4,71 biliona dolarów do 2029 roku, przy czym generowanie danych syntetycznych będzie rosło najszybciej, ze średniorocznym wskaźnikiem wzrostu (CAGR) na poziomie 178% . Same wydatki na AI w łańcuchu dostaw mają wzrosnąć do 53 miliardów dolarów w 2030 roku, z mniej niż 2 miliardów w 2025 roku .

Jednak ten strumień wydatków nie przekłada się na płynne wdrożenia. Prognoza anulowań jest symptomem sytuacji, w której firmy finansują AI bez niezbędnej gotowości danych, struktur zarządzania czy ram pomiaru wartości. Gartner sugeruje, że zwycięzcami będą ci, którzy przedkładają zintegrowane platformy, spójność semantyczną i infrastrukturę strumieniowania nad gonienie za najnowszym demo agenta.