Skalowalność od dawna stanowi wyzwanie w obszarze technologii i sieci, jednak rosnąca złożoność środowisk biznesowych sprawia, że problem ten staje się coraz bardziej istotny. W miarę rozwoju firm i ich infrastruktury technologicznej konieczne jest skuteczne skalowanie zarówno procesów, jak i zasobów.
Dustin Johnson, CTO Seeq, zwraca uwagę, że choć chmura ułatwia skalowanie, nie zawsze jest rozwiązaniem uniwersalnym. Specjalistyczne zasoby, takie jak GPU dla obciążeń AI czy Kubernetes, umożliwiają efektywne skalowanie, ale wymagają odpowiedniego projektowania aplikacji. Różnorodność technologii i systemów wymusza z kolei staranną integrację, by zapewnić kompatybilność, bezpieczeństwo i wydajność.
Oto osiem kluczowych obszarów, które muszą lepiej skalować się w nadchodzącym roku: 
1. Procesy biznesowe
Manualne procesy ograniczają tempo i skalę działania firm. Automatyzacja oraz eliminacja zbędnych etapów, takich jak wielokrotne zatwierdzenia, mogą znacząco poprawić efektywność. Hillery Hunter, CTO IBM, podkreśla, że przekształcenie procesów wymaga współpracy wszystkich kluczowych działów organizacji.
2. Operacje IT
IT jest pod presją dostarczania szybszych i bardziej efektywnych rozwiązań. Wykorzystanie AIOps, automatyzacji oraz odpowiednich inwestycji w skalowanie systemów IT pozwala zachować standardy bezpieczeństwa i odporności w dynamicznym środowisku.
Sprawdź też: 5 pytań, których twój dostawca ochrony danych wolałby uniknąć
3. Architektury systemowe
Złożoność architektur może blokować skalowanie. Startupy często wybierają szybkie, ale trudne do rozwijania rozwiązania. Jak zauważa Jakob Østergaard, CTO Keepit, inwestycja w prostą i skalowalną architekturę na wczesnym etapie przynosi długoterminowe korzyści.
4. Widoczność danych
Efektywne zarządzanie danymi, w tym nieustrukturyzowanymi, wymaga przejrzystości i kontroli nad ich cyklem życia. Arvind Nithrakashyap z Rubrik podkreśla, że brak widoczności utrudnia zabezpieczenie danych i ich efektywne wykorzystanie w dużej skali.
5. Interfejsy API usług SaaS
Niska wydajność API ogranicza integrację i rozwój. Østergaard wskazuje, że architektura oparta na centralnych bazach danych może być wąskim gardłem i wymagać przebudowy, by umożliwić większe obciążenia.
6. Sztuczna inteligencja
Firmy wciąż uczą się efektywnego skalowania projektów AI. Orla Daly z Skillsoft podkreśla, że kluczowe jest definiowanie KPI, zarządzanie zasobami oraz wiązanie działań z celami biznesowymi, by uniknąć niepotrzebnych kosztów i działań.
Czytaj też: Jak skutecznie wprowadzać zmiany w firmie
7. Generatywna AI (GenAI)
Koszty i ograniczenia technologiczne stanowią wyzwanie w skalowaniu GenAI. Randall Hunt z Caylent wskazuje, że organizacje muszą znaleźć równowagę między ceną, wydajnością i jakością oferowanych rozwiązań. Korzystanie z GenAI na dużą skalę jest bowiem bardzo kosztowne. Zwłaszcza w przypadku nowości OpenAI prezentowanych na ostatnim wydarzeniu firmy.
8. Dane technologii operacyjnej (OT)
Firmy przemysłowe muszą skutecznie łączyć dane OT i IT, by wspierać podejmowanie decyzji opartych na danych. Heiko Claussen z AspenTech zauważa, że złożoność połączeń punkt-punkt ogranicza skalowanie i wymaga uproszczenia dzięki tkaninie danych OT.
Skalowalność w 2025 roku będzie wymagała nie tylko odpowiednich technologii, ale także strategicznego podejścia i współpracy między działami w celu osiągnięcia wspólnych celów.
