Wybrane artykuły są dostępne wyłącznie dla zarejstrowanych użytkowników!
Każda firma opiera swoje działanie na serwerach. Aplikacje webowe, bazy danych, narzędzia wewnętrzne i platformy klienckie - wszystko to zależy od infrastruktury, która musi pozostać sprawna, responsywna i dostępna przez całą dobę. Gdy serwer ulega awarii, wszystko staje w miejscu.
Sztuczna inteligencja coraz mocniej wpisuje się w codzienne funkcjonowanie firm. Z badania Emerald Research Group przeprowadzonego dla Veeam wynika, że już blisko 70 proc. przedsiębiorstw wykorzystuje AI w wielu obszarach działalności lub traktuje ją jako strategiczny element operacyjny. Co więcej, 80 proc. menedżerów jest przekonanych, że w ciągu dwóch lat ich organizacje osiągną gotowość do bezpiecznego rozwoju rozwiązań opartych na AI.
Globalna gospodarka w 2026 roku wysyła sprzeczne sygnały. Cła, napięcia geopolityczne i utrzymująca się inflacja sprawiły, że firmy ze wszystkich sektorów zaczęły dokładnie analizować każdą pozycję swoich budżetów. Dla liderów IT ta weryfikacja jest szczególnie odczuwalna. Działy IT - często postrzegane jako centra kosztowe - stoją obecnie pod ogromną presją, aby uzasadniać swoje wydatki, konsolidować narzędzia i osiągać więcej przy użyciu mniejszej liczby zasobów. Instynktowna chęć wprowadzania cięć jest zrozumiała. Jednak zbyt agresywne cięcia inwestycji IT równie szybko zwiększa ryzyko kosztownych awarii.
Cyfrowa transformacja placówek ochrony zdrowia przyspiesza, ale równolegle rośnie skala ryzyka związanego z bezpieczeństwem danych medycznych. Wrażliwe informacje pacjentów nieustannie są celem cyberataków, a jednocześnie podlegają coraz bardziej restrykcyjnym regulacjom prawnym. W tym kontekście kluczowe znaczenie mają nie tylko systemy IT, lecz także fizyczne nośniki danych, które wciąż odgrywają istotną rolę w codziennej pracy personelu medycznego. Odpowiednio zaprojektowane rozwiązania sprzętowe, zapewniające szyfrowanie i kontrolę dostępu, mogą znacząco ograniczyć ryzyko wycieku informacji i pomóc w spełnieniu wymogów prawnych.
W słowniku pojęć związanych ze sztuczną inteligencją pojawił się nowy termin: „agentic harness”, oznaczający warstwę orkiestrującą dla agentycznej AI. To swoiste rusztowanie otaczające model, zapewniające agentowi dostęp do narzędzi, danych i innych elementów decydujących o jego użyteczności. Ethan Mollick, profesor zarządzania w Wharton, którego praktyczne badania nad wdrażaniem AI uczyniły go jednym z największych autorytetów w tej dziedzinie, opisuje harness jako element umożliwiający agentowi AI „samodzielne podejmowanie działań i realizację wieloetapowych zadań”. Jeśli przyjąć, że bazowy model AI jest silnikiem, to harness stanowi całą pozostałą infrastrukturę - podwozie, koła, wał napędowy i hamulce.
Organizacje wdrażające rozwiązania Microsoft Azure często polegają na natywnych narzędziach, takich jak Azure Monitor, traktując je jako domyślne rozwiązanie do śledzenia wydajności infrastruktury i aplikacji. W przypadku mniejszych lub wczesnych etapów wdrożeń taka widoczność jest zazwyczaj wystarczająca. Jednak w miarę rozwoju organizacji obciążenia (workloads) wykraczają poza Azure, obejmując inne platformy chmurowe i aplikacje SaaS firm trzecich. Te same narzędzia, które niegdyś wydawały się odpowiednie, zaczynają ujawniać swoje ograniczenia - nie dlatego, że stały się gorsze, ale dlatego, że środowisko wokół nich przerosło ich możliwości.
