Tehnološki trendi 2025: od trendov k arhitekturi prihodnjega gospodarstva

28. 01. 2026

Tehnološki razvoj v zadnjih letih vse manj poteka kot zaporedje posameznih inovacij in vse bolj kot proces konvergence omogočitvenih tehnologij, ki skupaj oblikujejo delujoče digitalno-industrijske sisteme. Umetna inteligenca, razpršena računska infrastruktura in specializirana strojna oprema se ne razvijajo več ločeno, temveč kot medsebojno odvisne plasti skupne arhitekture, v kateri se ustvarja dejanska dodana vrednost.

Na spodnjih fotografijah so navedeni trije različni primeri kako lahko različne tehnologije skupaj ustvarjajo celoten digitalno-industrijski sistem, ki je potreben za izpeljavo industrijskega ali drugega procesa. Primeri se nanašajo na izdelavo avtomobila, bolnišnične obravnave in dostave ter procese vezane na vzdrževanje.

Vir: McKinsey, 2025

Analiza Technology Trends Outlook 2025 (McKinsey & Company) potrjuje, da se globalni tehnološki razvoj koncentrira okoli omejenega števila omogočitvenih plasti, ki skupaj tvorijo tehnološki sklad prihodnjega gospodarstva. Ključno sporočilo poročila ni, katere posamezne tehnologije rastejo najhitreje, temveč da se investicije in inovacije selijo v celostne arhitekture, znotraj katerih se tehnologije medsebojno dopolnjujejo. Te plasti delujejo kot skupen tehnološki sklad, na katerem se gradijo aplikacije v industriji, energetiki, mobilnosti in zdravstvu.

Trije Glavni tehnološki trendi leta 2025 glede na investicijske tokove in največjo rast od leta 2022 do 2024 so:  Agentni AI in celotna umetna inteligenca, oblačno in robno računalništvo (Cloud in edge computing) kot razpršena izvajalne infrastrukture ter aplikacijsko specifičnih polprevodniki kot fizične osnove zmogljivosti sodobnih digitalno-industrijskih sistemov.

SRIP GoDigital se z navedenimi arhitekturami ukvarja sistematično v okviru svojih fokusnih področij: agentna umetna inteligenca v okviru umetne inteligence in podatkovne znanosti, oblačno in robno računalništvo v okviru digitalnih infrastruktur prihodnosti ter polprevodniki kot del digitalnih tehnoloških gradnikov.  Poudarjene aktivnosti na teh sklopih tehnologij so  vezane na pomoč pri oblikovanju konzorcijev za prijave projektov, organizacija obdobnih meetupov, pravne pomoči pri intelektualni lastnini in ostalo. V okviru akcijskega načrta je SRIP GoDigital v sodelovanju z Inštitutom za ekonomske analize izvedel proces podjetniškega odkrivanja, v katerem so bile za posamezne tehnologije ocenjene tržna privlačnost, kompetence in zmožnosti Slovenije. Na tej podlagi so bila področja razvrščena glede na intenzivnost podpore: umetna inteligenca in podatkovna znanost kot področje z visokim potencialom in celovito podporo, oblačno in robno računalništvo kot področje standardne podpore ter polprevodniki kot področje spremljanja z vidika prihodnjih priložnosti.

Vir: McKinsey, 2025

Agentic AI

Agentna umetna inteligenca označuje prehod umetne inteligence iz podporne tehnologije v avtonomno plast digitalno-industrijskih sistemov.  Agentni sistemi zaznavajo okolje, načrtujejo zaporedje dejanj, sprejemajo odločitve in prilagajajo svoje delovanje glede na povratne informacije. Ključna značilnost tega pristopa je orkestracija – povezovanje več digitalnih orodij, podatkovnih virov in sistemov v sklenjene delovne tokove.

McKinseyjeva analiza kaže, da je Agentic AI v letu 2024 beležil najvišjo relativno rast kapitalskih investicij med vsemi analiziranimi tehnološkimi trendi, kar kaže na prehod od eksperimentalne rabe k sistemski uporabi. Visoka rast investicij ob hkrati še omejeni razširjenosti uporabe kaže, da gre za tehnologijo v prelomni fazi.

Tipični primeri uporabe (use cases):

• Industrijsko vzdrževanje: agentni sistem samostojno analizira podatke senzorjev, prepozna tveganje okvare, pripravi načrt posega, naroči rezervne dele in sproži servisni proces.
• Logistika in dobavne verige: agenti optimizirajo razporejanje zalog, preusmerjajo tokove glede na motnje in sproti prilagajajo logistične odločitve.
• Energetika: agentni sistemi upravljajo porabo in proizvodnjo v realnem času ter usklajujejo več virov energije glede na razmere v omrežju.

Oblačno in robno računalništvo

Cloud in edge computing skupaj tvorita izvajalno infrastrukturo sodobnih digitalnih sistemov. Cloud zagotavlja centralizirano obdelavo, skaliranje in učenje, edge pa lokalno obdelavo z nizko zakasnitvijo in večjo zanesljivostjo. V praksi se večina naprednih rešitev opira na hibridne arhitekture, kjer se naloge razporejajo glede na zahteve aplikacije.

Investicijski podatki kažejo, da cloud in edge ne sodita med trende z največjimi relativnimi skoki, temveč med tiste z najvišjimi in najstabilnejšimi absolutnimi ravnmi investicij, kar potrjuje njuno vlogo osnovne infrastrukture.

Tipični primeri uporabe (use cases):

• Pametne tovarne: lokalna edge obdelava za nadzor procesov in kakovosti v realnem času, cloud pa za analitiko, optimizacijo in dolgoročno učenje.
• Promet in mobilnost: edge obdelava podatkov iz senzorjev in vozil za takojšnje odločitve, cloud za upravljanje flot in analizo prometnih tokov.
• Zdravstvo: lokalna obdelava občutljivih podatkov v bolnišnicah, centraliziran cloud za analizo, modele in podporo kliničnim odločitvam.

Aplikacijsko specifični polprevodniki

Aplikacijsko specifični polprevodniki predstavljajo fizično osnovo zmogljivosti digitalno-industrijskih sistemov. Optimizirani so za točno določene naloge, kot so AI-inferenca, obdelava podatkov na robu sistema ali energetsko učinkovito delovanje v zahtevnih okoljih.

Po McKinseyjevi analizi se vlaganja v ta segment ponovno krepijo, predvsem zaradi rasti umetne inteligence in edge-computinga. Gre za področje z visoko strateško vrednostjo, kjer tehnološke odločitve neposredno določajo meje zmogljivosti celotnega sistema.

Tipični primeri uporabe (use cases):

• Edge AI naprave: namenski čipi za lokalno izvajanje AI-modelov v industrijskih napravah, brez odvisnosti od povezave v cloud.
• Industrijska elektronika in senzorika: robustni, energetsko učinkoviti čipi za delovanje v zahtevnih okoljih (proizvodnja, energetika).
• Avtonomni sistemi: specializirani procesorji za zaznavanje, odločanje in nadzor v realnem času.

Navedeni trendi se v slovenskem prostoru že odražajo v konkretnih nacionalnih in evropskih pobudah. Na področju napredne umetne inteligence, vključno z agentnimi sistemi, se Slovenija vključuje v pobude, kot so Slovenska tovarna umetne inteligence (SLAIF), IPCEI AI, Kompetenčni center za umetno inteligenco in AI HUB Slovenija.

Na področju cloud in edge computinga Slovenija razpolaga z infrastrukturnimi in razvojnimi pobudami, kot so Superračunalnik Vega, SLING – Slovenska nacionalna superračunalniška mreža, EuroHPC Joint Undertaking in IPCEI CIC.

Na področju aplikacijsko specifičnih polprevodnikov so slovenski akterji vključeni v pobude, kot so IPCEI Microelectronics and Communication Technologies, IPCEI CIC ter raziskovalni programi na Institut Jožef Stefan in Univerza v Ljubljani.

Tehnološki trendi leta 2025 jasno kažejo, da se razvoj ne odvija več po logiki posameznih tehnologij, temveč po logiki povezanih digitalno-industrijskih arhitektur. Agentna umetna inteligenca, oblačno in robno računalništvo ter aplikacijsko specifični polprevodniki skupaj tvorijo sistem, v katerem se vrednost ustvarja skozi integracijo, ne ločeno. Investicijski tokovi potrjujejo ta premik: kapital sledi rešitvam, ki omogočajo avtonomno odločanje, realnočasno delovanje in zanesljivo izvajanje v industrijskem okolju.  Vloga ekosistemov, kot je SRIP GoDigital, je zato predvsem v povezovanju akterjev in prevajanju globalnih trendov v konkretne razvojne in industrijske aktivnosti.

Tehnološki trendi leta 2025 tako niso zgolj napoved prihodnosti, temveč jasen okvir za strateško delovanje gospodarstva in podpornih ekosistemov v letu 2026 in naprej.