Google Agentic Data Cloud: czy Twoje dane są gotowe na agentów AI w 2026?

Agenci AI są gotowi. Prawdziwe pytanie brzmi, czy Twoja korporacyjna infrastruktura danych nadąży za nimi.

Największym wąskim gardłem skalowania AI nie są możliwości modeli, lecz dostęp do kontekstu biznesowego i znaczenia semantycznego danych. W erze agentowej organizacje muszą wyjść poza samo przechowywanie danych i aktywować je z wiarygodnym kontekstem, przechodząc od pasywnych systems of record do proaktywnych systems of action. Pojedyncze zapytanie agenta może samodzielnie uruchomić przeszukiwanie, zapytania i transakcje w wielu systemach, wywierając ekstremalną presję na warstwy obliczeniowe, sieciowe i magazynowe.

Zgodnie z raportem Google Cloud State of infrastructure report, 83% organizacji uważa, że potrzebuje modernizacji infrastruktury, aby wspierać produkcyjną agentową AI.

Co zostało ogłoszone

Podczas konferencji Google Cloud Next 2026 firma Google zaprezentowała Agentic Data Cloud — ujednoliconą platformę łączącą dane, modele AI i operacyjne bazy danych w jeden System of Action. Rozwiązanie zostało zaprojektowane jako AI-native od chipa po model, aby infrastruktura wytrzymywała nieliniowe obciążenia agentowe.

Podstawą jest borderless Lakehouse na otwartej i elastycznej infrastrukturze. Natywne silniki BigQuery i Spanner są dostępne przez otwarte standardy, w tym Apache Spark i Apache Iceberg. Agenci mogą czytać, analizować i aktywować dane w różnych środowiskach tak, jakby były lokalne, omijając opóźnienia i koszty tradycyjnych architektur.

Dlaczego ma to znaczenie

Dla CIO, CISO, dyrektorów IT i osób odpowiedzialnych za zakupy dane Google Cloud bezpośrednio wpływają na budżet i ocenę ryzyka:

• 43% liderów IT wskazuje trudności w integracji z legacy API i źródłami danych jako największą lukę w infrastrukturze agentowej AI.
• 81% liderów wymienia złożoność operacyjną i koszty inżynieryjne jako główne nieprzewidziane wydatki przy skalowaniu AI.
• 36% liderów zwraca uwagę na brak wyspecjalizowanych, wysokoprzepustowych baz wektorowych do groundingu modeli AI.

Bez pionowej integracji modeli, systemów danych i akceleratorów zespoły muszą ręcznie łączyć agentów pomiędzy rozproszonymi systemami. To właśnie ten inżynieryjny koszt zatrzymuje wiele inicjatyw AI na etapie pilotaży.

Wygrywającymi w 2026 roku i później nie będą ci z najinteligentniejszymi agentami, lecz ci, którzy potrafią dostarczyć swoim agentom właściwą wiedzę bezpiecznie, kosztowo efektywnie i na dużą skalę

Szczegóły techniczne

• Borderless Lakehouse: ujednolicony dostęp do danych między środowiskami poprzez otwarte standardy.
• Natywne silniki: BigQuery dla analityki i Spanner dla globalnie spójnych obciążeń operacyjnych.
• Otwarte standardy: Apache Spark i Apache Iceberg dla przenośnego, neutralnego dostępu do danych.
• Warstwa wektorowa i grounding: wysokoprzepustowa infrastruktura do groundingu modeli i długoterminowej pamięci agentów.
• Knowledge Catalog: agreguje i wzbogaca data lakes, wydobywa znaczenie z danych nieustrukturyzowanych i pełni funkcję aktywnej warstwy reasoningu.
• Integracja w czasie rzeczywistym: połączenia read/write z systemami legacy ERP i zewnętrznymi CRM dla bezpiecznych transakcji agentowych.
• Współprojektowanie AI-native: modele, systemy danych i akceleratory projektowane wspólnie, co redukuje liczbę przeskoków sieciowych i narzut narzędziowy.

Softprom i Google

Softprom jest oficjalnym partnerem Google. Nasz zespół wspiera przedsiębiorstwa w ocenie gotowości danych na erę agentową oraz w budowie produkcyjnych architektur na Google Cloud — od BigQuery i Spanner po Knowledge Catalog i Vertex AI.

Treść przygotowana w ramach projektu Softprom DistriFlow — zautomatyzowanego systemu monitorowania i adaptacji aktualności vendorów. Źródło: artykuł oryginalny.