Ostatnie lata przyniosły firmom prawdziwy wysyp nowych rozwiązań – nie tylko w zakresie narzędzi i technologii. Rok 2026 zapowiada się jednak inaczej: zamiast kolejnej fali nowości obserwujemy wyraźne przejście w stronę porządkowania, upraszczania architektur i świadomego wykorzystywania technologii tam, gdzie realnie wspiera ona cele biznesowe.
Coraz więcej organizacji nie pyta już „czy inwestować w digital”, ale „jak robić to mądrze – bez nadmiernej złożoności i długu technologicznego”. W centrum tych zmian znajduje się AI, ale nie jako osobny dodatek – raczej jako warstwa przenikająca analizę danych, projektowanie doświadczeń użytkownika i proces wytwarzania oprogramowania.
AI jako element całego ekosystemu, nie pojedyncza funkcja
W 2026 roku sztuczna inteligencja przestaje być postrzegana wyłącznie jako narzędzie wspomagające wybrane zadania. Coraz częściej staje się integralną częścią cyfrowych ekosystemów – od analityki, przez optymalizację konwersji, po automatyzację decyzji operacyjnych. Zespoły analityczne obserwują wyraźne przejście: od ręcznego analizowania danych w stronę systemów, które same interpretują wyniki i podpowiadają konkretne działania.
Dane w czasie rzeczywistym coraz częściej oznaczają również reakcję w czasie rzeczywistym – umożliwiają automatyczne dostosowanie kampanii marketingowych, wariantów UX czy priorytetów sprzedażowych.
Systemy nie tylko mierzą zachowania użytkowników – coraz częściej same uruchamiają działania: zmieniają UX, wyłączają nieefektywne reklamy czy optymalizują ścieżki konwersji.
Piotr Skowroński, Senior Web Analyst
Rozwijają się także rozwiązania typu AI-driven CRO, wielowariantowe testy prowadzone przez algorytmy czy narzędzia diagnostyki UX, które potrafią automatycznie wskazać potencjalne problemy w interfejsie.
Analiza biznesowa: mniej dokumentów, więcej trafnych decyzji
Choć rola analizy biznesowej pozostaje kluczowa, zmienia się sposób pracy analityków. AI coraz częściej wspiera ich w porządkowaniu informacji, identyfikowaniu zależności czy przygotowywaniu wstępnych wariantów rozwiązań. Nie oznacza to jednak rewolucji w samych fundamentach tej dyscypliny – raczej stopniową ewolucję narzędzi.
Standardy analizy biznesowej zasadniczo się nie zmieniają. To, co obserwujemy, to próby dopasowania narzędzi AI do codziennej pracy – tak, aby szybciej dochodzić do wniosków i sprawniej wspierać proces podejmowania decyzji.
Paweł Drągowski, Business Analyst
W praktyce oznacza to krótsze fazy discovery, lepsze przygotowanie backlogów i większy nacisk na kontekst biznesowy – czyli dokładnie to, czego nie da się w pełni zautomatyzować.
UX w 2026: szybsza walidacja, lepsze decyzje produktowe
Podobna zmiana zachodzi w obszarze projektowania doświadczeń użytkownika. Po okresie intensywnych eksperymentów z narzędziami AI zespoły UX coraz świadomiej włączają je w proces tworzenia produktów – przede wszystkim na wczesnym etapie koncepcji.
Efekt jest prosty: mniej kosztownych iteracji, szybsza walidacja hipotez i większa szansa, że rozwiązanie rzeczywiście odpowie na potrzeby użytkowników.
Frontend i backend: dojrzałe stacki zamiast technologicznego patchworku
W 2026 roku development coraz rzadziej polega na składaniu aplikacji z przypadkowo dobranych bibliotek. Zarówno po stronie backendu, jak i frontendów widać wyraźny zwrot w kierunku spójnych ekosystemów, uproszczonych architektur i głębszej integracji z AI. Dla firm oznacza to jedno: mniej improwizacji technologicznej, więcej przewidywalności w rozwoju produktów cyfrowych.
Backend: infrastruktura jako kod i gotowość na AI
W 2026 roku backend coraz wyraźniej pełni rolę fundamentu całego ekosystemu cyfrowego. To tutaj zapadają decyzje dotyczące skalowalności, bezpieczeństwa i gotowości systemów na dalszą automatyzację. Firmy odchodzą od rozbudowanych monolitów na rzecz modularnych architektur, łatwiejszych do integracji z innymi systemami i usługami opartymi o AI. Rośnie znaczenie infrastruktury definiowanej w kodzie oraz nowych podejść do pracy z danymi – w tym wyszukiwania semantycznego – co umożliwia budowanie bardziej inteligentnych funkcji biznesowych. Proces doboru narzędzi staje się coraz bardziej świadomy i skupiony na tym, by unikać kosztownych zależności vendorowych oraz zachować elastyczność architektury w długim horyzoncie.
Z perspektywy biznesowej przekłada się to na stabilniejsze środowiska produkcyjne, łatwiejszą integrację z innymi systemami oraz szybsze wdrażanie nowych funkcji opartych o dane i AI.
Frontend: konsolidacja frameworków i nacisk na wydajność
Po stronie frontendowej rok 2026 przynosi wyraźne uporządkowanie rynku. Meta-frameworki (takie jak Next.js, Nuxt, SvelteKit) stają się domyślnym wyborem, ponieważ łączą routing, rendering, warstwę danych i często także autoryzację w jednym spójnym ekosystemie. Jednakże na rynku dalej jest miejsce na inne narzędzia, np.: Marko, Astro czy Qwik przyśpieszające budowanie aplikacji webowych.
Równolegle rośnie znaczenie edge computingu i WebAssembly, co pozwala przenosić część logiki bliżej użytkownika, obniżając opóźnienia i poprawiając responsywność aplikacji. Coraz większą rolę odgrywa także automatyzacja pracy programistów – AI wspiera generowanie komponentów, testów, refaktoryzację oraz code review, stając się integralnym elementem pipeline’u developerskiego.
Obserwujemy również zwrot w stronę prostszych architektur: większe zainteresowanie progressive enhancement, rozwiązaniami typu htmx czy komponentami webowymi pokazuje, że zespoły świadomie ograniczają nadmiar złożonego kodu tam, gdzie nie jest on konieczny. Co więcej, z uwagi na prężny rozwój narzędzia Node.js oraz dzięki narzędziom typu headless CMS (np.Strapi) można śmiało stwierdzić, że całą stronę www jest w stanie wykonać jedna kompetencja.
Mobile 2026: pragmatyzm zamiast ideologii
Rok 2026 w obszarze mobile to czas intensywnego poszukiwania rozwiązań, które pozwalają szybciej dostarczać wysokiej jakości aplikacje na wiele platform – bez kompromisów w zakresie wydajności czy doświadczenia użytkownika. Firmy coraz częściej łączą pragmatyzm z technologiczną elastycznością, dobierając stack w zależności od charakteru projektu: od szybkich MVP po długoterminowe systemy o dużej złożoności.
Ponadto, obserwujemy przesunięcie w stronę podejść integracyjnych. Technologie mobilne przestają ze sobą konkurować – zamiast tego umożliwiają współdzielenie logiki biznesowej, danych i integracji z AI, przy jednoczesnym zachowaniu natywnej jakości interfejsu. Coraz większe znaczenie zyskują też rozwiązania wspierające on-device AI oraz spójne, nowoczesne UI, co otwiera nowe możliwości personalizacji i pracy offline. W tym kontekście szczególnie dynamicznie rozwija się Kotlin Multiplatform Mobile, który z etapu „warto rozważyć” przechodzi do kategorii „najbardziej opłacalny wybór” dla projektów długoterminowych.
Kotlin Multiplatform Mobile staje się najbardziej opłacalnym wyborem dla projektów wieloletnich i złożonych. Pozwala swobodnie dzielić logikę i dane między platformami. Jednocześnie, w razie potrzeby, daje możliwość łatwego wprowadzenia fragmentów natywnych. Takie rozwiązania skracają czas developmentu oraz obnżają koszty utrzymania bez rezygnacji z natywnej jakości aplikacji.
Joanna Grzegorczyk, Mobile Team Leader
Dzięki połączeniu KMM z Compose Multiplatform możliwe jest także skalowanie warstwy interfejsu – wspólnej tam, gdzie to uzasadnione biznesowo, oraz natywnej tam, gdzie wymagają tego bardziej zaawansowane potrzeby UX. Dla organizacji oznacza to szybsze wdrożenia, większą elastyczność rozwoju produktu i pełną gotowość na integrację z technologiami AI, które stają się naturalnym elementem nowoczesnych aplikacji mobilnych.
Inteligentna automatyzacja testów i rosnące znaczenie bezpieczeństwa
Quality Assurance (QA) to integralna część procesu wytwarzania oprogramowania, a tym, co wyraźnie zmienia się w 2026 roku, jest skala automatyzacji oraz rosnące znaczenie cyberbezpieczeństwa. Sztuczna inteligencja coraz częściej wspiera zespoły QA w zadaniach powtarzalnych, takich jak analiza logów, generowanie przypadków testowych czy wykrywanie regresji. Nie zastępuje jednak specjalistów – pozwala im skupić się na jakości rozwiązań, logice biznesowej i rzeczywistych scenariuszach użytkowników.
Równolegle automatyzacja testów pozostaje jednym z kluczowych obszarów rozwoju – narzędzia takie jak Playwright są coraz częściej wybierane jako standard do testów end-to-end, wspierając szybkie cykle wdrożeń bez kompromisów jakościowych.
Coraz większą wagę przykłada się również do bezpieczeństwa aplikacji i infrastruktury. W obliczu rosnącej liczby zagrożeń kompetencje z zakresu cyberbezpieczeństwa stają się jednym z najbardziej poszukiwanych obszarów, a security by design jest traktowane jako naturalny element procesu projektowego.
Co to oznacza dla firm w praktyce?
Całościowe spojrzenie na opisane obszary potwierdza, że rok 2026 nie jest momentem technologicznej rewolucji, lecz etapem porządkowania i dojrzewania cyfrowych ekosystemów. Firmy coraz częściej koncentrują się na tym, jak łączyć narzędzia i kompetencje w spójną całość, zamiast wdrażać kolejne rozwiązania punktowe.
Z perspektywy organizacji planujących rozwój produktów cyfrowych można wskazać kilka istotnych wniosków:
- Technologia powinna wspierać decyzje biznesowe – nie odwrotnie. Kluczowe staje się zrozumienie procesów, danych i realnych potrzeb użytkowników.
- AI przechodzi z fazy eksperymentów do operacyjnego wykorzystania – wspiera analitykę, development, UX i QA, ale wymaga określenia jasnych ram wdrożenia i użytkowania.
- Prostota architektury coraz częściej wygrywa z nadmiarem narzędzi i frameworków. Jednocześnie systemy stają się coraz bardziej zintegrowane.
- Multiplatformowość i reużywalność kodu przekładają się na realne oszczędności czasu i kosztów.
- Dane, jakość i bezpieczeństwo są fundamentem skalowalnych rozwiązań.
Kluczowe staje się więc nie tyle podążanie za pojedynczymi trendami, ile budowanie długofalowej strategii rozwoju cyfrowego – takiej, która uwzględnia zarówno potrzeby biznesowe, jak i możliwości technologiczne zespołów. To właśnie na tym etapie – planowania i priorytetyzacji – zapadają decyzje, które w największym stopniu wpływają na powodzenie całego projektu.
Od trendów do decyzji biznesowych: rola partnera technologicznego
W takim kontekście coraz większego znaczenia nabiera rola partnera, który potrafi połączyć perspektywę biznesową z technologiczną – i pomóc przełożyć trendy na konkretne decyzje projektowe. W Infinity Group zaczynamy od uporządkowania fundamentów w ramach procesu Discovery. Rozkładamy planowane wdrożenia na czynniki pierwsze: od analizy biznesowej i warsztatów z interesariuszami, przez projektowanie UX aż po rekomendacje architektoniczne i roadmapę rozwoju produktu. Dzięki temu technologia staje się świadomym wyborem, a nie punktem wyjścia.
To podejście pozwala:
- ograniczyć ryzyko kosztownych zmian na późnych etapach projektu,
- jasno zdefiniować zakres, priorytety i etapy realizacji,
- dobrać technologie adekwatne do skali i ambicji biznesowych,
- szybciej przejść od koncepcji do developmentu.
Od ponad 25 lat wspieramy firmy w transformacji cyfrowej – od serwisów WWW i e-commerce, przez systemy korporacyjne, po aplikacje mobilne. Pracując interdyscyplinarnie (analityka, UX, development, QA, analityka danych), pomagamy klientom budować rozwiązania, które realnie zwiększają efektywność operacyjną i przewagę konkurencyjną.
Podsumowanie
Rok 2026 to dla wielu organizacji moment porządkowania cyfrowych ekosystemów i przechodzenia od pojedynczych inicjatyw do spójnych strategii rozwoju produktów. Coraz większe znaczenie mają nie same technologie, lecz sposób ich wykorzystania w kontekście realnych celów biznesowych. Jeśli jesteś na etapie planowania rozwoju lub modernizacji swoich rozwiązań cyfrowych, chętnie porozmawiamy o Twoich potrzebach i możliwych kierunkach działania – od analizy i projektowania, po wdrożenie i dalszy rozwój.
