Systemy korporacyjne w 2032: jak doszliśmy do architektur czytelnych dla AI

1) Dlaczego stare ERP „umarły” (grzecznie)

W latach 2020 budowaliśmy systemy korporacyjne jak ręcznie rzeźbione miasta: reguły, ekrany, moduły i “jeszcze jeden patch” nakładane warstwami, aż nikt nie pamiętał, co jest konstrukcją nośną.

Potem pojawiło się AI — i okazało się zaskakująco bezużyteczne. Nie dlatego, że było słabe, lecz dlatego, że systemy były nieczytelne.

• Logika biznesowa żyła w rozproszonych if w wielu modułach.
• UI, dane i reguły ewoluowały w różnych „strefach czasowych”.
• Dokumentacja zostawała w tyle za rzeczywistością (o kilka wydań… i kilka lat).

2) Wzorzec 2032: stos, nie „suite”

Do 2032 firmy przestały „wybierać jedno ERP na 15 lat”. Zaczęły składać stosy ERP: modułową architekturę, w której każda warstwa ma jedno zadanie — i może ewoluować bez rozwalania całego organizmu.

Chodzi nie o „więcej narzędzi”, lecz o rozdzielenie odpowiedzialności: rzeczy ścisłe mają pozostać ścisłe (pieniądze, stany magazynowe, audyt), a rzeczy szybkie — szybkie (UI, workflow, integracje).

3) Prawdziwe stosy, które faktycznie wdrażano

To moment, w którym teoria albo staje się architekturą… albo bardzo pewnym siebie slajdem. Poniższe kombinacje były częste w realnych projektach, bo pasowały do tego, jak pracują zespoły:

Przykłady rdzenia ERP

• ERPNext jako stabilny rdzeń operacyjny (magazyn, księgowość, podstawowe procesy).
• Odoo Community Edition, gdy liczyła się szerokość modułów (CRM + sprzedaż + operacje), często z ostrożnymi granicami rozszerzeń.
• metasfresh / iDempiere, gdy centrum ciężkości stanowiła dystrybucja i logistyka.

Przykłady warstwy low-code

• ToolJet / Appsmith do ekranów wewnętrznych: panele administracyjne, „biurka akceptacji”, „dajcie dashboard na piątek”.
• NocoBase do aplikacji data-driven, gdy zespoły potrzebowały rozszerzeń pluginowych i bogatszego modelowania.

4) Oś czasu ewolucji: co było, co się stało

Zwrot był subtelny: zespoły nie „dodały AI”. Zastąpiły nieuporządkowaną logikę regułami, które da się czytać, recenzować, wersjonować — i rozumieć przez maszyny.

5) Dlaczego open-source stał się warunkiem przetrwania

Do 2032 „open-source” przestał być filozofią. Stał się praktycznym ograniczeniem:

• AI nie zoptymalizuje tego, czego nie widzi. Zamknięty kod to „czarna skrzynka” dla automatycznych przeglądów i refaktoryzacji.
• Firmy przestały ufać systemom, których nie da się skontrolować. Szczególnie przy cyklu życia 10–20 lat.
• Otwarte ERP stały się warstwą bazową stosów. Ukształtowała się typowa triada: rdzeń ERP → low-code → reguły deklaratywne.

6) O co CEO / właściciel powinien pytać w 2032 (nie tylko „jakie ERP?”)

1. Czy AI potrafi czytać reguły? Jeśli reguły nie są sformalizowane — budujesz eksponat muzealny.
2. Czy istnieje struktura deklaratywna? Wybór języka jest mniej ważny niż to, co da się wyrazić jasno.
3. Czy UI jest generowane czy „ręcznie klepane”? Ręczne UI szybko się starzeje; generowane trzyma spójność z modelem.
4. Czy model domenowy jest jawny? Jeśli model jest ukryty, każda nowa ekipa „odkrywa” system od zera.
5. Czy reguły są regułami (a nie rozproszonymi warunkami)? Reguła schowana w if jest trudna do audytu i rozwoju.
6. Czy to przetrwa 20 lat zmian? Zmienią się zespoły, rynki, compliance i integracje. Struktura nie może się zawalić.

7) Jeden diagram, który tłumaczy całe dziesięciolecie

8) Wniosek: systemy przyszłości buduje się razem z AI, nie tylko dla ludzi

ERP daje fundament. Low-code daje szybkość. Logika deklaratywna daje strukturę. AI daje ewolucję — ale tylko wtedy, gdy system jest czytelny.

Jeśli architektura jest formalna, modułowa i możliwa do inspekcji, przetrwa kolejną dekadę. Jeśli nie… stanie się „projektem migracji legacy” zanim wyschnie atrament.