Przyszłość napędzana innowacjami: kluczowe kierunki rozwoju technologii do 2030 roku

Wprowadzenie

Dynamiczny rozwój technologii w 2025 roku wyznacza nowy etap transformacji cyfrowej, w którym granice pomiędzy światem fizycznym i cyfrowym coraz bardziej się zacierają. Raport McKinsey Technology Trends Outlook 2025 wskazuje trzynaście kluczowych trendów – od rewolucji sztucznej inteligencji po przełomowe rozwiązania inżynieryjne – które w nadchodzących latach będą kształtować gospodarkę, rynek pracy i modele biznesowe. W centrum tych zmian znajduje się sztuczna inteligencja, pełniąca rolę nie tylko samodzielnego obszaru innowacji, ale także katalizatora przyspieszającego rozwój innych technologii, takich jak robotyka, bioinżynieria, zrównoważona energetyka czy technologie kwantowe.

Poza omówieniem trzech głównych obszarów trendów: rewolucji AI, granicy obliczeń i łączności oraz przełomowej inżynierii, w raporcie szczególną uwagę poświęcono zjawiskom o charakterze przekrojowym, takim jak rozwój systemów autonomicznych, nowe modele współpracy człowiek–maszyna, wyzwania skalowania infrastruktury i wzrost geopolitycznej konkurencji w obszarze kluczowych technologii. Analiza tych zagadnień pozwala zrozumieć, w jaki sposób technologie przyszłości nie tylko zmieniają procesy produkcji i modele biznesowe, lecz także wpływają na bezpieczeństwo, etykę oraz długofalową strategię rozwoju przedsiębiorstw i gospodarek.

Rewolucja sztucznej inteligencji (AI Revolution)

Sztuczna inteligencja stała się w 2025 roku kluczowym motorem transformacji technologicznej i gospodarczej, wykraczając daleko poza funkcję narzędzia wspierającego analizę danych. Według raportu McKinsey jej rola jest dziś podwójna: z jednej strony rozwija się jako samodzielny obszar innowacji, z drugiej – stanowi fundament i katalizator rozwoju innych technologii, takich jak robotyka, bioinżynieria, energetyka zrównoważona, mobilność przyszłości czy technologie kwantowe. AI nie tylko przyspiesza prace badawczo-rozwojowe w tych dziedzinach, lecz także umożliwia łączenie różnych trendów, tworząc złożone, synergiczne rozwiązania.

Przełomem w obecnym etapie rozwoju jest agentowa sztuczna inteligencja (Agentic AI), która dzięki dużym modelom językowym potrafi samodzielnie planować i wykonywać wieloetapowe zadania, komunikować się z innymi systemami oraz działać w środowisku cyfrowym jak „wirtualny współpracownik”. To jakościowy skok w porównaniu z tradycyjnymi chatbotami – agentowe systemy AI nie ograniczają się do odpowiedzi na pytania, ale potrafią np. organizować procesy logistyczne, przeprowadzać badania, pisać i testować kod czy podejmować autonomiczne decyzje. Wraz z tymi możliwościami pojawiają się jednak istotne wyzwania dotyczące bezpieczeństwa, odpowiedzialności prawnej i przejrzystości działania, które wymagają nowych ram regulacyjnych oraz mechanizmów nadzoru.

Równolegle gwałtownie rozwija się generatywna i multimodalna AI, zdolna do przetwarzania i tworzenia treści w różnych formatach – tekstu, obrazu, dźwięku i wideo – oraz do wieloetapowego rozumowania. Spadek kosztów obliczeń i powstawanie mniejszych, wyspecjalizowanych modeli umożliwia włączanie sztucznej inteligencji w niemal każdą gałąź gospodarki: od przemysłu wytwórczego i transportu, przez medycynę i farmację, po usługi finansowe czy edukację. Coraz częściej AI działa nie tylko jako narzędzie analityczne, ale jako aktywny uczestnik procesów decyzyjnych, zdolny do planowania, adaptacji i wnioskowania na podstawie niepełnych danych.

Tak głęboka transformacja wpływa na rynek pracy i modele współpracy człowieka z technologią. Sztuczna inteligencja przejmuje rutynowe, powtarzalne zadania, pozwalając ludziom skoncentrować się na działaniach wymagających kreatywności, empatii i strategicznego myślenia. Jednocześnie rośnie zapotrzebowanie na nowe kompetencje – od inżynierii promptów po etykę i nadzór nad systemami AI. W efekcie zmieniają się struktury organizacyjne, a kluczowym wyzwaniem staje się przygotowanie kadr poprzez programy reskillingu i tworzenie środowiska pracy sprzyjającego współistnieniu ludzi i inteligentnych systemów.

Rozwój sztucznej inteligencji niesie również konieczność odpowiedzialnego wdrażania i regulacji. Pojawiają się pytania o własność intelektualną, prywatność danych, eliminowanie uprzedzeń w modelach czy przejrzystość decyzji podejmowanych przez algorytmy. Wprowadzane są inicjatywy legislacyjne – jak amerykański AI Transparency Act – oraz rośnie znaczenie tzw. explainable AI, czyli rozwiązań umożliwiających zrozumienie sposobu, w jaki systemy dochodzą do swoich wniosków. Odpowiednie ramy etyczne i prawne stają się warunkiem skalowalności i społecznej akceptacji technologii.

Rewolucja sztucznej inteligencji kształtuje zatem nową logikę gospodarki i zarządzania, w której przewagę konkurencyjną osiągną organizacje potrafiące nie tylko wdrożyć najnowsze rozwiązania techniczne, ale także umiejętnie je zintegrować z kulturą pracy, modelem biznesowym i odpowiedzialnością społeczną. AI w nadchodzących latach nie będzie wyłącznie kolejnym narzędziem – stanie się strategicznym partnerem w procesach tworzenia wartości, decydując o tempie i kierunku rozwoju wielu sektorów.

Granice obliczeń i łączności (Compute and Connectivity Frontiers)

Rozwój technologii obliczeniowych i komunikacyjnych w 2025 roku wchodzi w nową fazę, w której rosnąca moc obliczeniowa, specjalizacja układów półprzewodnikowych i ultra-szybka łączność stają się kluczowymi filarami globalnej gospodarki cyfrowej. Według raportu McKinsey kategoria Compute and Connectivity Frontiers obejmuje technologie, które tworzą podstawową infrastrukturę dla sztucznej inteligencji, przemysłu 4.0, robotyki, rzeczywistości immersyjnej czy rozwiązań zrównoważonej energetyki. Ich celem jest nie tylko zwiększanie wydajności przetwarzania danych, ale także minimalizacja kosztów, skrócenie opóźnień i zapewnienie bezpieczeństwa cyfrowego w coraz bardziej złożonych ekosystemach.

Centralnym elementem tej transformacji są półprzewodniki specjalizowane (application-specific semiconductors), których rozwój napędzany jest rosnącymi wymaganiami obliczeniowymi generatywnej i agentowej AI. Nowe architektury chipów pozwalają na bardziej efektywne zarządzanie energią, redukcję strat ciepła i obniżenie kosztów przetwarzania, co umożliwia trenowanie coraz większych modeli językowych i wdrażanie zaawansowanych algorytmów uczenia maszynowego w urządzeniach o ograniczonych zasobach. W ślad za tym postępuje zaawansowana łączność (advanced connectivity), obejmująca sieci 5G, 6G i komunikację satelitarną niskiej orbity (LEO), które zapewniają niemal natychmiastową transmisję danych i wspierają rozwój Internetu rzeczy, autonomicznych pojazdów oraz inteligentnych miast.

Nie mniej istotny jest rozwój chmury obliczeniowej i edge computingu, który przenosi moc przetwarzania bliżej źródeł danych – na przykład do fabryk, pojazdów czy urządzeń noszonych. Dzięki temu możliwe jest ograniczenie opóźnień, odciążenie sieci głównych i zwiększenie niezawodności systemów krytycznych. Równocześnie rozkwita rzeczywistość immersyjna (immersive-reality technologies), która w połączeniu z potężnymi zasobami obliczeniowymi i niskimi opóźnieniami pozwala na tworzenie zaawansowanych środowisk szkoleniowych, rozrywki, handlu czy pracy zdalnej.

W miarę jak rośnie zależność od cyfrowych ekosystemów, cyfrowe zaufanie i cyberbezpieczeństwo (digital trust and cybersecurity) stają się filarami dalszego rozwoju. Wdrażane są nowe metody uwierzytelniania biometrycznego, łańcuchów bloków oraz automatycznego reagowania na zagrożenia, co pozwala chronić dane i zapewniać integralność usług w świecie, gdzie ataki stają się coraz bardziej wyrafinowane. W perspektywie średnioterminowej rośnie także znaczenie technologii kwantowych, które choć wciąż w fazie eksperymentalnej, mogą zrewolucjonizować kryptografię, symulacje materiałowe i zaawansowane obliczenia.

Rozwój obszaru Compute and Connectivity Frontiers nie jest jednak pozbawiony wyzwań. Coraz większe zapotrzebowanie na energię i moc obliczeniową wymaga nowych rozwiązań w zakresie zasilania centrów danych, projektowania układów o niskim poborze energii oraz tworzenia skalowalnej i odpornej infrastruktury. Wyzwania te obejmują nie tylko kwestie techniczne, lecz także bariery regulacyjne, opóźnienia w łańcuchach dostaw i niedobory wysoko wykwalifikowanej kadry.

Granice obliczeń i łączności wyznaczają zatem fundament dla wszystkich pozostałych trendów opisanych w raporcie. To właśnie dzięki nim możliwe staje się skalowanie sztucznej inteligencji, wdrażanie autonomicznych systemów, rozwój bioinżynierii czy zarządzanie złożonymi sieciami energetycznymi. Organizacje, które potrafią z wyprzedzeniem inwestować w te technologie, optymalizować architekturę danych i budować zaufanie cyfrowe, uzyskają strategiczną przewagę konkurencyjną w nadchodzącej dekadzie.

Inżynieria przełomowa (Cutting-Edge Engineering)

Obszar Cutting-Edge Engineering obejmuje technologie, które w najbliższych latach mogą zasadniczo zmienić sposób projektowania, wytwarzania i funkcjonowania kluczowych sektorów gospodarki. Do najważniejszych kierunków tej rewolucji należą robotyka nowej generacji, innowacyjne systemy mobilności, bioinżynieria, technologie kosmiczne oraz przełomowe rozwiązania w energetyce i zrównoważonym rozwoju. Wspólnym mianownikiem tych obszarów jest wykorzystanie zaawansowanej automatyzacji, sztucznej inteligencji, nowych materiałów i metod wytwarzania, co pozwala projektować bardziej wydajne, bezpieczne i ekologiczne rozwiązania.

Robotyka przyszłości to nie tylko doskonalenie przemysłowych ramion czy autonomicznych pojazdów AGV, lecz także rozwój robotów współpracujących (cobotów), robotów serwisowych oraz maszyn zdolnych do pracy w skrajnych warunkach – pod wodą, w kosmosie czy w strefach zagrożenia. Dzięki coraz większej precyzji, niższym kosztom produkcji i integracji ze sztuczną inteligencją, roboty wkraczają do nowych branż, takich jak rolnictwo, opieka medyczna, logistyka czy budownictwo modułowe. Umożliwiają nie tylko automatyzację powtarzalnych zadań, ale także adaptacyjne podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym.

Równolegle rozwija się mobilność przyszłości, obejmująca autonomiczne pojazdy, elektryczne samoloty krótkodystansowe, drony transportowe i systemy mobilności miejskiej oparte na zrównoważonych źródłach energii. Integracja z infrastrukturą inteligentnych miast, dynamiczne zarządzanie ruchem i redukcja emisji CO₂ to kluczowe czynniki kształtujące nowe standardy transportu. Te innowacje zmieniają nie tylko sposób przemieszczania się, ale również modele biznesowe w logistyce, e-commerce i usługach publicznych.

Ogromny potencjał transformacyjny posiada także bioinżynieria, w tym inżynieria genetyczna, bioprodukcja i medycyna spersonalizowana. Dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji w projektowaniu leków i analizie danych biologicznych możliwe jest przyspieszenie procesów badawczo-rozwojowych oraz tworzenie terapii dostosowanych do indywidualnych potrzeb pacjentów. Bioinżynieria wspiera również rozwój zrównoważonego rolnictwa, produkcji żywności alternatywnej i nowych materiałów biologicznych, które mogą zastąpić tradycyjne surowce.

Nie mniej istotne są technologie kosmiczne, które przechodzą od fazy eksploracyjnej do komercyjnej. Miniaturyzacja satelitów, rozwój konstelacji na niskiej orbicie (LEO) i tańsze systemy wynoszenia ładunków na orbitę umożliwiają powszechną obserwację Ziemi, globalną łączność i badania klimatyczne. Sektor kosmiczny staje się kluczowym źródłem danych do prognozowania zmian pogodowych, zarządzania zasobami naturalnymi oraz monitorowania infrastruktury krytycznej.

Wszystkie te innowacje ściśle łączą się z przyszłością energetyki i technologii zrównoważonego rozwoju. Rosnące zapotrzebowanie na energię wymusza inwestycje w nowe formy jej pozyskiwania – od zaawansowanej fotowoltaiki i energetyki wodorowej po magazynowanie energii i recykling surowców. Nowe materiały, takie jak kompozyty o ultraniskiej masie czy ceramiczne superizolatory, pozwalają zwiększać efektywność urządzeń i zmniejszać ślad węglowy.

Rozwój Cutting-Edge Engineering wiąże się jednak z wyzwaniami – od kosztów badań i infrastruktury, przez konieczność tworzenia nowych regulacji, po niedobór specjalistów o unikatowych kompetencjach. Mimo to jego wpływ na gospodarkę i społeczeństwo będzie fundamentalny. Technologie te nie tylko podnoszą konkurencyjność przemysłu, ale także zmieniają model produkcji i konsumpcji, otwierając drogę do bardziej zrównoważonej, bezpiecznej i innowacyjnej przyszłości.

Megatrendy przenikające wszystkie obszary

Raport McKinsey wskazuje, że obok wyodrębnionych dziedzin – takich jak sztuczna inteligencja, zaawansowane obliczenia czy inżynieria przełomowa – istnieje grupa megatrendów o charakterze przekrojowym, które wpływają na wszystkie sektory gospodarki i wzajemnie się wzmacniają. To zjawiska o długofalowym, globalnym znaczeniu, kształtujące strategię rozwoju przedsiębiorstw, politykę państw oraz sposób, w jaki społeczeństwa korzystają z technologii. Ich zrozumienie jest kluczowe, ponieważ stanowią spoiwo łączące poszczególne innowacje w jeden, zintegrowany ekosystem przyszłości.

Pierwszym z tych megatrendów jest rosnąca autonomizacja systemów, w której sztuczna inteligencja przestaje być jedynie narzędziem wspierającym procesy decyzyjne, a staje się samodzielnym podmiotem realizującym złożone zadania. Agentowe AI, autonomiczne pojazdy, samodzielnie działające roboty czy inteligentne sieci energetyczne to przykłady rozwiązań, które łączą zdolność analizy, planowania i uczenia się. Wzrost autonomii technologii zmienia nie tylko procesy produkcji, ale też modele współpracy człowieka z maszyną, przesuwając granicę odpowiedzialności i wymagając nowych regulacji prawnych oraz etycznych.

Drugim kluczowym megatrendem jest nowa jakość interakcji człowiek–maszyna. Rozwój rzeczywistości immersyjnej, interfejsów głosowych, rozszerzonej i wirtualnej rzeczywistości (AR/VR) oraz biointerfejsów umożliwia bardziej naturalną komunikację z systemami cyfrowymi. Powstają środowiska pracy, w których granica między światem fizycznym i cyfrowym ulega zatarciu, a pracownicy i klienci wchodzą w bezpośrednią, intuicyjną współpracę z zaawansowanymi technologiami. W efekcie organizacje muszą nie tylko wdrażać nowe rozwiązania techniczne, ale także przekształcać kulturę pracy i procesy biznesowe, aby w pełni wykorzystać potencjał tej synergii.

Kolejnym istotnym megatrendem jest również skalowanie innowacji – zarówno w kontekście infrastruktury, jak i kapitału ludzkiego. Wdrażanie systemów opartych na sztucznej inteligencji czy obliczeniach kwantowych wymaga nie tylko potężnych centrów danych i efektywnego zarządzania energią, ale także nowych modeli pozyskiwania i kształcenia specjalistów. Coraz częściej konieczne staje się tworzenie globalnych ekosystemów współpracy, które łączą firmy technologiczne, instytuty badawcze, uczelnie i administrację publiczną.

Megatrendy mają także wymiar geopolityczny. W obliczu rosnącej konkurencji technologicznej pomiędzy największymi gospodarkami świata – takimi jak Stany Zjednoczone, Chiny czy Unia Europejska – technologie stają się elementem strategii bezpieczeństwa narodowego i niezależności surowcowej. Wyścig o dominację w obszarach takich jak półprzewodniki, technologie kwantowe czy sztuczna inteligencja wpływa na globalne łańcuchy dostaw, politykę handlową i regulacje. Państwa coraz częściej postrzegają innowacje nie tylko jako motor wzrostu gospodarczego, ale także instrument budowania przewagi strategicznej.

Na znaczeniu zyskuje ponadto równoległy rozwój skali i specjalizacji. Z jednej strony rośnie zapotrzebowanie na uniwersalne platformy o globalnym zasięgu, zdolne do obsługi miliardów użytkowników i petabajtów danych. Z drugiej – rozwijają się wąsko wyspecjalizowane rozwiązania, które precyzyjnie odpowiadają na potrzeby konkretnych branż, takich jak medycyna spersonalizowana, druk 3D w produkcji przemysłowej czy inteligentne systemy rolnicze. Balans między skalą a personalizacją staje się jednym z kluczowych czynników przewagi konkurencyjnej.

Wszystkie te zjawiska łączy potrzeba odpowiedzialnego i zrównoważonego rozwoju. Wdrażanie nowych technologii musi uwzględniać kwestie etyczne, ochronę prywatności, przejrzystość działania algorytmów i minimalizację wpływu na środowisko. Budowanie zaufania społecznego, tworzenie regulacji opartych na przejrzystości i wspieranie gospodarki o obiegu zamkniętym staje się nie tylko wymogiem społecznym, lecz także warunkiem długofalowej rentowności innowacji.

Megatrendy przenikające wszystkie obszary wskazują więc kierunek holistycznej transformacji gospodarki i społeczeństwa. Łączą one rozwój technologiczny z nowymi modelami organizacyjnymi, globalnymi zależnościami i odpowiedzialnością środowiskową, kształtując przyszłość, w której technologie stają się integralnym, świadomie zarządzanym elementem życia codziennego i rozwoju przemysłu.

Implikacje dla biznesu i polityki technologicznej

Dynamiczne zmiany opisane w raporcie  wywierają bezpośredni wpływ na strategię przedsiębiorstw oraz kierunki polityki państw w obszarze technologii. Wdrażanie sztucznej inteligencji, rozwój zaawansowanych obliczeń, nowych materiałów i systemów autonomicznych przestaje być jedynie sposobem na podniesienie efektywności – staje się warunkiem utrzymania konkurencyjności i bezpieczeństwa gospodarczego. Aby w pełni wykorzystać potencjał innowacji, zarówno biznes, jak i administracja publiczna muszą przygotować się na głęboką transformację w trzech kluczowych wymiarach: strategii inwestycyjnej, organizacji pracy i ram regulacyjnych.

Pierwszym z nich jest strategia inwestycyjna i tworzenie wartości. Przedsiębiorstwa, które chcą utrzymać przewagę, powinny wykraczać poza krótkoterminowe projekty automatyzacyjne i traktować nowe technologie jako element długofalowego modelu biznesowego. Inwestycje w sztuczną inteligencję, robotykę, chmurę obliczeniową, edge computing czy półprzewodniki specjalizowane muszą iść w parze z rozwojem własnych kompetencji i infrastruktury danych. Wdrażanie rozwiązań takich jak agentowa AI czy obliczenia kwantowe wymaga planowania nie tylko nakładów finansowych, ale także przewidywania zmian w łańcuchach dostaw, bezpieczeństwie danych i zarządzaniu energią. Firmy, które w odpowiednim momencie zidentyfikują technologie o największym potencjale komercyjnym i zbudują wokół nich zintegrowany ekosystem, zyskają trwałą przewagę na rynkach globalnych.

Drugim wymiarem jest przygotowanie organizacji i kadr. Automatyzacja i rozwój inteligentnych systemów zmieniają nie tylko strukturę zatrudnienia, ale i kulturę pracy. Coraz większego znaczenia nabierają umiejętności łączenia wiedzy technologicznej z kompetencjami analitycznymi, kreatywnością i etyką. Wymaga to szeroko zakrojonych programów reskillingu i upskillingu, w ramach których pracownicy uczą się współpracy z systemami AI, projektowania algorytmów czy zarządzania danymi w środowisku chmurowym. Dla liderów oznacza to konieczność przekształcenia procesów decyzyjnych, tak aby sztuczna inteligencja mogła działać jako partner w planowaniu i rozwoju strategii, a nie wyłącznie jako narzędzie automatyzacji.

Trzeci wymiar to polityka technologiczna i ramy regulacyjne. Państwa i organizacje międzynarodowe stają przed zadaniem tworzenia przepisów, które z jednej strony umożliwią innowacje, a z drugiej – zapewnią bezpieczeństwo, prywatność i równość dostępu. Rozwój technologii takich jak agentowa AI, biotechnologia czy kwantowa kryptografia rodzi pytania o odpowiedzialność prawną, ochronę własności intelektualnej oraz transparentność algorytmów. Coraz większe znaczenie zyskują regulacje dotyczące przejrzystości działania sztucznej inteligencji (explainable AI), zarządzania danymi i ograniczania śladu węglowego w centrach danych. Równolegle rywalizacja geopolityczna o przewagę w strategicznych sektorach, jak półprzewodniki, łączność 6G czy technologie kosmiczne, wymaga budowania własnych zdolności produkcyjnych i dywersyfikacji łańcuchów dostaw.

Implikacje dla biznesu i polityki wykraczają zatem poza wąsko rozumiane wdrożenia technologiczne. Przedsiębiorstwa muszą traktować innowacje jako integralny element strategii korporacyjnej, obejmujący inwestycje, zarządzanie talentami, etykę i zrównoważony rozwój. Rządy natomiast powinny kształtować proaktywne polityki przemysłowe i edukacyjne, wspierające badania, transfer wiedzy i bezpieczeństwo cyfrowe. Współdziałanie tych dwóch sfer – biznesu i państwa – staje się kluczowym warunkiem tworzenia przewag konkurencyjnych w erze, w której technologie decydują nie tylko o tempie wzrostu gospodarczego, lecz także o pozycji geopolitycznej i jakości życia społeczeństw.

Podsumowanie

Wg raportu McKinsey Technology Trends Outlook 2025, w perspektywie do 2030 roku sztuczna inteligencja stanie się kluczowym czynnikiem wzrostu gospodarczego i przewagi konkurencyjnej. Jej ewolucja w stronę agentowych, multimodalnych i zdolnych do złożonego rozumowania systemów sprawi, że AI będzie nie tylko narzędziem wspierającym pracę ludzi, ale pełnoprawnym uczestnikiem procesów decyzyjnych. Można oczekiwać, że rozwiązania oparte na AI zostaną w pełni zintegrowane z łańcuchami dostaw, opieką zdrowotną, usługami publicznymi i edukacją, umożliwiając tworzenie bardziej elastycznych, wydajnych i zrównoważonych ekosystemów gospodarczych.

Równolegle rozwijać się będą technologie obliczeniowe i komunikacyjne, takie jak półprzewodniki specjalizowane, edge computing, 6G czy technologie kwantowe. Zapewnią one ogromną moc przetwarzania danych, błyskawiczną łączność oraz nowe możliwości w dziedzinach takich jak kryptografia, symulacje materiałowe i zarządzanie infrastrukturą krytyczną. Można przypuszczać, że do końca dekady technologie kwantowe wyjdą z fazy eksperymentalnej do wczesnych zastosowań komercyjnych, przyspieszając rozwój m.in. farmacji, chemii materiałowej i finansów.

Przełomowa inżynieria – od zaawansowanej robotyki, przez mobilność przyszłości, po bioinżynierię i technologie kosmiczne – zmieni sposób funkcjonowania kluczowych sektorów. W 2030 roku w pełni autonomiczne fabryki, miejskie sieci transportu bez kierowców, spersonalizowane terapie genowe czy globalna komunikacja satelitarna mogą stać się standardem. Jednocześnie nacisk na dekarbonizację i gospodarkę obiegu zamkniętego sprawi, że zrównoważony rozwój będzie integralną częścią planów technologicznych i biznesowych.

Przyszłość zdominuje również kilka megatrendów przenikających wszystkie obszary. Należą do nich rosnąca autonomizacja systemów, naturalna interakcja człowieka z maszyną, równoległy rozwój skali i specjalizacji, a także geopolityczna rywalizacja o kluczowe technologie. Państwa i przedsiębiorstwa będą musiały znaleźć równowagę między innowacyjnością a bezpieczeństwem, budując odporne i transparentne ekosystemy zdolne do szybkiego reagowania na wyzwania związane z cyberbezpieczeństwem, ochroną danych czy regulacjami prawnymi.

Do 2030 roku technologie te nie tylko zrewolucjonizują przemysł i usługi, lecz także wpłyną na kształt społeczeństw – od rynku pracy po edukację i życie codzienne. Wzrośnie zapotrzebowanie na kompetencje cyfrowe, interdyscyplinarne oraz związane z etyką i odpowiedzialnym projektowaniem systemów. Kluczowe będzie tworzenie modeli współpracy, w których człowiek i sztuczna inteligencja będą działać komplementarnie, a nie konkurencyjnie.

Źródło:

https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-top-trends-in-tech