Również w 2024 r. oprogramowanie będzie liderem zwyżek, a dynamika ma być jeszcze wyższa, wynosząca 13,8 proc. Pozostałe cztery segmenty też powinny urosnąć: usługi IT – o 10,4 proc., centra danych – o 9,5 proc., urządzenia – o 4,8 proc., a usługi telekomunikacyjne – o 3,3 proc. Jeszcze do 2022 r. to właśnie ten ostatni segment najwięcej ważył w całym rynku wydatków na IT. Według prognozowanych danych na 2024 r. na lidera wyrosły usługi IT z wartością prawie 1,55 bln dol., co stanowi prawie 31 proc. całego rynku. Warto zwrócić też uwagę na segment oprogramowania, który w przyszłym roku po raz pierwszy w historii będzie miał wartość ponad 1 bln dol.
Widać rosnącą popularność narzędzi i usług bazujących na chmurze. Zdaniem ekspertów to już długofalowy trend. Tempo wzrostu rynku usług chmurowych w najbliższych latach powinno być dwucyfrowe. Według serwisu Yahoo Finance wartość globalnego rynku przetwarzania danych w chmurze w zeszłym roku wyniosła 495 mld dol., a w ciągu najbliższych dziewięciu lat urośnie do 2,5 bln dol. (w 2032 r.).
ChatGPT na fali
Choć w ostatnim czasie duże emocje wzbudziły takie narzędzia jak ChatGTP, to w latach 2023 i 2024 będą one odpowiadać za niewielką część wydatków na IT. Natomiast począwszy od 2025 r., wydatki na tzw. generatywną sztuczną inteligencję powinny zacząć wyraźnie rosnąć.
Eksperci zastanawiają się, czy nie mamy już do czynienia z bańką w tym sektorze. – Szaleństwo wokół tematu generatywnej sztucznej inteligencji opiera się na spekulacjach i oczekiwaniach dotyczących przyszłych możliwości. Inwestorzy obstawiają, że technologie te będą nadal szybko się rozwijać i znajdą lukratywne zastosowania w naszej codzienności, więc użytkownicy spłacą „kredyt” tym, którzy dziś wsadzają w ten rozwój swoje pieniądze. Jednak istnieje też ryzyko, że oczekiwania te wyprzedzają rzeczywistość – komentuje Tomasz Dwornicki, prezes firmy Hostersi.
Eksperci wskazują na kilka czynników, które warto mieć na uwadze, analizując potencjał rynku AI, a w szczególności w segmencie małych firm, które liczą na stworzenie przełomowych rozwiązań generujących wysokie zyski. Po pierwsze, wiele modeli nadal jest niskiej jakości i ich skuteczność w praktyce jest znikoma. Po drugie, trenowanie coraz większych modeli wymaga rosnącej wykładniczo ilości danych i mocy obliczeniowej, a to rodzi pytania dotyczące skalowalności. Wyzwaniem jest też duża konkurencja i coraz większe problemy z pozyskaniem finansowania na innowacyjne, ryzykowne projekty.
Eksperci twierdzą, że widać już spowolnienie wdrażania wielu rozwiązań związanych z generatywną sztuczną inteligencją. – ChatGPT okazał się pomocny w prostych czynnościach, jak stworzenie opisu produktu czy wyszukanie prostych informacji, ale już widzimy, że ciekawej książki za nas nie napisze. Ludzie nadal preferują pracę twórczą wykonywaną przez ludzi, zamiast polegać wyłącznie na treściach produkowanych przez sztuczną inteligencję – podsumowuje Dwornicki.
