MIT Technology Review rapporterar att AI-investeringar globalt når 2,5 triljon USD år 2026, en ökning med 44 % mot föregående år. Trots detta lider många företag av fragmentering: data och insikter hamnar i silos, vilket hindrar samordnad handling över avdelningar som försäljning, support och ekonomi.

Rapporten introducerar begreppet "agentic shift", där AI går från verktyg till operativ modell. Detta kräver realtidskoppling av människor, processer och data samt styrning som möjliggör pålitlig handling. Föreslagna förändringar inkluderar att bygga data-infrastruktur för åtkomst snarare än volym, ersätta fasta teknikstackar med komposabla arkitekturer och lösa frågor kring AI-suveränitet – var AI körs och vem som kontrollerar den.

Nyckelfynd visar att företag som prioriterar process-först-strategier och data-beredskap snarare än bara datamängd får bättre avkastning. En suverän, komposabel grund som kan fråga och förbereda data på plats utan migrering möjliggör adaptiv AI-användning, särskilt i multicloud-miljöer och under datalokaliseringslagar.