Jeszcze kilka lat temu sztuczna inteligencja w sieciach telekomunikacyjnych kojarzyła się głównie z pilotażami i proof of concepts – ograniczonymi wdrożeniami testowanymi na wybranych fragmentach sieci, często bez większego wpływu na codzienną pracę zespołów operacyjnych. Raporty branżowe publikowane na przełomie 2025 i 2026 roku pokazują jednak wyraźne przesunięcie: branża zaczyna przechodzić od eksperymentów w stronę wdrożeń produkcyjnych i mierzalnych efektów biznesowych.
Co mówią najnowsze raporty
Deloitte w raporcie Tech Trends 2026 zwraca uwagę, że organizacje muszą przejść od eksperymentowania z AI do osiągania konkretnych rezultatów biznesowych. Samo uruchomienie pilotażu przestaje być wystarczające – coraz ważniejsze staje się pytanie, czy nowe rozwiązanie rzeczywiście poprawia efektywność, obniża koszty lub usprawnia procesy operacyjne.
Jednocześnie Deloitte przywołuje prognozę Gartnera, według której ponad 40% projektów opartych na agentic AI może zostać anulowanych do końca 2027 roku. Problemem nie musi być sama technologia, lecz sposób jej wdrażania – zwłaszcza próba nakładania nowych mechanizmów AI na procesy i architektury, które nie zostały zaprojektowane z myślą o autonomicznych agentach.
W telekomunikacji skala inwestycji również szybko rośnie. Według prognozy Mordor Intelligence rynek agentic AI w telekomunikacji i zarządzaniu siecią ma wzrosnąć z około 3,75 mld USD w 2025 roku do 4,63 mld USD w 2026 roku, a do 2031 roku osiągnąć około 13,35 mld USD.
Nie oznacza to jeszcze powszechnego przejścia do w pełni autonomicznych sieci. Pokazuje jednak, że agentic AI coraz częściej pojawia się w strategiach operatorów i dostawców technologii jako narzędzie wspierające analizę, automatyzację i podejmowanie decyzji.
Sieci telko projektowane z myślą o AI
Zmiany obejmują nie tylko sposób zarządzania istniejącymi sieciami, ale również kierunek rozwoju przyszłych architektur.
Międzynarodowa Unia Telekomunikacyjna prowadzi prace nad IMT-2030, czyli ramami dla przyszłej generacji sieci 6G. Wśród rozwijanych scenariuszy znajdują się m.in. Artificial Intelligence and Communication, Integrated Sensing and Communication oraz koncepcja Ubiquitous Intelligence.
Przyszłe sieci mają więc nie tylko przesyłać dane pomiędzy użytkownikami i urządzeniami, ale również wspierać rozproszone przetwarzanie, uczenie maszynowe, sensorykę i podejmowanie decyzji bliżej miejsca, w którym powstają dane.
Ten kierunek wpisuje się w rozwijaną przez branżę koncepcję AI-native networks – sieci, w których mechanizmy AI są projektowane jako integralna część architektury i procesów operacyjnych, a nie wyłącznie jako dodatkowa warstwa dołożona do istniejącego środowiska.
Bariera integracyjna – wciąż aktualna
Mimo postępu jedną z największych przeszkód pozostaje integracja nowych mechanizmów AI z istniejącymi systemami OSS/BSS.
Sieci telekomunikacyjne są środowiskami złożonymi, pochodzącymi od wielu dostawców i rozwijanymi często przez dziesięciolecia. Dane dotyczące infrastruktury, usług, klientów i konfiguracji mogą być przechowywane w wielu niezależnych systemach i bazach danych.
To właśnie fragmentacja informacji staje się jednym z najważniejszych ograniczeń przy skalowaniu AI.
Algorytm może podejmować trafne decyzje tylko wtedy, gdy ma dostęp do aktualnych, spójnych i odpowiednio ustrukturyzowanych danych. Jeśli obraz infrastruktury jest niepełny, nieaktualny albo rozproszony pomiędzy różnymi systemami, nawet zaawansowany model AI będzie działał na ograniczonej podstawie informacyjnej.
Dlatego wdrożenie AI na większą skalę często wymaga najpierw uporządkowania danych oraz zapewnienia spójnego obrazu zasobów, usług i zależności w sieci.
Automatyzacja wymaga również zaufania
Drugim istotnym czynnikiem jest zaufanie do decyzji podejmowanych przez systemy autonomiczne.
Operatorzy przez lata podchodzili ostrożnie do przekazywania algorytmom kontroli nad procesami związanymi z krytyczną infrastrukturą. Obawy dotyczą przede wszystkim możliwości wyjaśnienia decyzji systemu, nadzorowania jego działań oraz szybkiej interwencji w przypadku nieprawidłowego zachowania.
Dlatego rozwój agentic AI coraz częściej idzie w parze z mechanizmami nadzoru, kontroli i audytowalności.
Sieć może automatycznie wykrywać problemy, analizować ich przyczyny i uruchamiać działania naprawcze, ale nie oznacza to rezygnacji z kontroli po stronie operatora. W praktyce dojrzała automatyzacja powinna łączyć autonomię systemu z jasno określonymi zasadami działania, możliwością śledzenia decyzji i rolą człowieka tam, gdzie jest ona potrzebna.
Gdzie w tym wszystkim jest SunVizion
SunVizion rozwija się w kierunku łączącym dokładną wiedzę o infrastrukturze z inteligentną automatyzacją.
AI Network Planner wspiera automatyczne projektowanie i optymalizację sieci, natomiast asystent AI umożliwia zespołom pracę z danymi za pomocą naturalnego języka, bez konieczności ręcznego wyszukiwania informacji w kolejnych widokach systemu.
Kluczowe znaczenie ma jednak warstwa danych.
AI może skutecznie wspierać projektowanie, analizę czy operacje tylko wtedy, gdy posiada dostęp do wiarygodnej informacji o zasobach, ich lokalizacji, konfiguracji i wzajemnych zależnościach. Network Inventory staje się więc nie tylko systemem dokumentującym infrastrukturę, ale również źródłem danych dla coraz bardziej zaawansowanych mechanizmów automatyzacji.
W takim modelu AI może przejmować część powtarzalnych operacji, pozostawiając inżynierowi decyzje wymagające wiedzy domenowej, doświadczenia i odpowiedzialności.
Operatorzy, którzy już dziś inwestują w jakość i spójność danych o własnej sieci, będą mieli znacznie lepsze warunki do skalowania AI niż organizacje, które najpierw wdrożą zaawansowane algorytmy, a dopiero później zaczną porządkować informacje o swojej infrastrukturze.
