5 tematów, o których mówi świat otwartego GIS w 2026 roku

Nashik, Łódź, Timișoara, Hiroshima i Laax. Pięć miejsc na świecie, w których w tym roku spotykała się społeczności geoprzestrzennego open source (lub obecnie spotyka, bo kiedy piszę te słowa Laax nadal trwa). Różne programy, różne potrzeby, ale pomimo sporego zróżnicowania przestrzennego, wciąż powracające pytania: kto kontroluje technologię, jak wykorzystać AI i jak zamienić pojedynczą analizę w niezawodny proces?

W części wydarzeń uczestniczyłem, inne szczegółowo śledzę jednak wszędzie, widzę coś więcej niż rozwijający się w szalonym tempie rynek otwartego oprogramowania geoprzestrzennego. Widzę rozmowę o dojrzewaniu otwartego GIS: od narzędzi dostępnych dla każdego do rozwiązań, na których mogą polegać całe organizacje.

Oto pięć tematów, które moim zdaniem najlepiej opisują tę zmianę. To przekrojowa interpretacja materiałów konferencyjnych, nie ranking częstotliwości wystąpień.

1. Niezależność zamiast samych oszczędności

Przez lata rozmowę o open source łatwo było sprowadzić do kosztu licencji. Tymczasem zarówno na V Spotkaniu Użytkowników QGIS w Łodzi jak i na FOSS4G Europe w Timișoarze wyraźnie pojawiła się szersza perspektywa: suwerenność cyfrowa, kontrola nad infrastrukturą i udział w tworzeniu standardów.

Punkt widzenia Europy mocno migruje od „Ile kosztuje program?” do pytania „Kto decyduje o tym, jak będziemy pracować za kilka lat?”.

Możliwość wyboru pomiędzy chmurą publiczną, SaaS a prywatną infrastrukturą pozostaje wyłącznie zagadnieniem technicznym. Jednak kiedy na stół „wjeżdża” dodatkowy aspekt, jakim jest możliwość decydowania o możliwości wpływania na kierunek rozwoju lub obawa o wyjęcie wtyczki przez dostawcę licencji sprawa staje się poważna.

Dla mnie to jeden z najważniejszych wątków wybija się szczególnie w tym roku: open source  staje się sposobem zachowania sprawczości, nie tylko obniżenia rachunku.

2. AI, któremu trzeba zadawać pytania

AI jest obecne w tegorocznej rozmowie o GIS, ale nie wszędzie w tym samym tonie.

W Nashik Qiusheng Wu prezentował „Democratizing GeoAI”: narzędzia, które ułatwiają dostęp do analizy wspomaganej sztuczną inteligencją, między innymi przez Python i QGIS.

Timișoara pokazuje drugą stronę tej rozmowy: obok nowych zastosowań pojawiają się pytania o powtarzalność wyników, zużycie energii, dane treningowe oraz zależność od dostawców.

W Laax wystąpienie Emmanuela Belo o agentowym tworzeniu wtyczek akcentuje małe zmiany, przegląd kodu i testy. Człowiek pozostaje odpowiedzialny za architekturę i jakość rozwiązania.

To znacznie ciekawsze niż kolejne „AI zrobi to za nas”.

Prawdziwe pytania brzmią: gdzie AI rzeczywiście pomaga? Jak sprawdzamy rezultat? Czy potrafimy wykryć błąd, zanim trafi on do analizy lub decyzji?

Mój wniosek: łatwiejsze tworzenie rozwiązań zwiększa znaczenie umiejętności ich oceny. Nie uciekniemy od AI w GIS, ale to od nas samych zależy jak skutecznie wykorzystamy możliwości tej technologii w codziennej pracy z danymi.

3. Dane bez zbędnych pośredników

Hiroshima pokazuje zmianę, która może być mało widowiskowa na pierwszy rzut oka, ale dotyczy samego sposobu budowania aplikacji GIS.

W programie znalazły się wystąpienia o GeoParquet, GeoArrow, FlatGeobuf i przetwarzaniu w przeglądarce. Jedno z nich dotyczyło reprojekcji rastrów z wykorzystaniem GPU, inne: dostępu do danych hydrologicznych bez utrzymywania osobnego serwera API.

Nie chodzi więc wyłącznie o nowy format pliku.

Chodzi o pytanie: czy między użytkownikiem a danymi potrzebujemy wszystkich warstw infrastruktury, które dotychczas budowaliśmy i jak utrzymywać je w sposób powtarzalny?

Stawką jest jednak coś więcej niż sprawnie działające oprogramowanie: analiza nie powinna przestawać działać, gdy jej autor jest nieobecny, zmieniają się dane albo zadanie przejmuje inna osoba. Dlatego coraz ważniejszą kompetencją staje się projektowanie procesów, które można powtórzyć, sprawdzić i przekazać dalej. Nie chodzi już tylko o to, żeby specjalista dostarczył wynik. Chodzi o to, żeby organizacja potrafiła go uzyskać ponownie.

4. Automatyzacja, której można zaufać

Automatyzacja nie jest nowym tematem. Zmienia się jednak jej zakres.

W Nashik Ujaval Gandhi pokazywał automatyzację zadań przez modelarz QGIS bez pisania kodu. W Laax program prowadzi dalej: od modelarza i produkcji map przez PyQGIS do automatycznego testowania przepływów pracy oraz profilowania wydajności.

To droga od „nie chcę klikać tego drugi raz” do „chcę wiedzieć, że ten proces nadal działa po aktualizacji”.

W tym samym programie Geotest AG, firma zatrudniająca ponad 200 osób, przedstawia przejście z ArcMap do środowiska open source opartego na QGIS. Ta liczba opisuje wielkość firmy, nie liczbę użytkowników GIS, ale dobrze pokazuje organizacyjny kontekst wdrożenia.

Na takim poziomie nie wystarczy, że analiza działa na komputerze autora.

Trzeba jeszcze zadbać o konfigurację, aktualizacje, dokumentację i możliwość przekazania rozwiązania innym. Najważniejszą kompetencją staje się więc nie tylko wykonanie zadania, ale zaprojektowanie procesu, który można powtórzyć i utrzymać.

5. Społeczność jako część infrastruktury

Łatwo opowiadać o open source przez nazwy bibliotek, aplikacji i formatów. Trudniej pokazać ludzi, dzięki którym te narzędzia znajdują zastosowanie.

Tymczasem w Nashik program obejmował zarówno zaplecze QGIS.org, jak i przedsiębiorczość oraz współpracę społeczności.

W Polsce tę rolę dobrze pokazuje V Spotkanie Użytkowników QGIS. W dniach 23–25 czerwca 2026 r. na Politechnice Łódzkiej spotkało się ponad 500 osób, przedstawicieli administracji, biznesu, nauki i entuzjastów GIS. Trzydniowe wydarzenie połączyło wystąpienia, warsztaty i wymianę doświadczeń.

To ważny punkt tej globalnej opowieści.

Polska społeczność nie jest jedynie odbiorcą zmian przychodzących z zagranicy. Tworzy własną przestrzeń do sprawdzania rozwiązań i dzielenia się praktyką, od udostępniania danych po systemowe rozwiązania związane z tworzeniem skomplikowanych struktur i ich utrzymaniem.

Kod można udostępnić w repozytorium. Wiedza o tym, jak wykorzystać go w konkretnym urzędzie, firmie czy projekcie, często przechodzi między ludźmi.

Dlatego społeczność traktuję jako część infrastruktury otwartego GIS: pomaga połączyć dostępność narzędzi z umiejętnością ich użycia i głęboko wierzę, że ten temat uda się rozwinąć w przyszłorocznej edycji Konferencja QGIS Polska w 2027

—

Patrząc na te pięć tematów, widzę jedno wspólne pytanie: nie tylko „co jeszcze potrafimy zrobić?”, ale „jak zrobić to niezależnie, odpowiedzialnie i tak, żeby inni mogli na tym polegać?”.

Mapa nadal jest ważnym rezultatem, jednak coraz ciekawsza historia zaczyna się wcześniej: przy decyzjach o danych, kodzie, procesach i ludziach, którzy je łączą.

Co o tym sądzicie? Widzicie jeszcze coś co przeoczyłem?