Период экспериментов с генеративным искусственным интеллектом подходит к концу, уступая дорогу по-настоящему самостоятельным системам, которые уже в 2026 году начнут действовать, а не просто анализировать.
Следующий год сместит акцент с количества параметров модели на такие понятия, как агентность, энергоэффективность и умение работать в сложных промышленных условиях. Предстоящие двенадцать месяцев ознаменуют переход от чат-ботов к автономным системам, способным выполнять рабочие процессы с минимальным контролем, что заставит компании пересмотреть свою инфраструктуру, подходы к управлению и таланты.
Оглавление
Автономные системы ИИ берут управление на себя
Ханен Гарсия, главный архитектор телекоммуникационных решений в Red Hat, считает, что если 2025 год был временем экспериментов, то грядущий станет «решающим поворотом к агентному ИИ — автономным программным сущностям, способным рассуждать, планировать и выполнять сложные цепочки задач без постоянного участия человека».
Телекоммуникации и тяжелая промышленность станут полигоном для испытаний. Гарсия отмечает движение в сторону автономных сетевых операций (ANO), выходящих за рамки простой автоматизации к самонастраивающимся и самовосстанавливающимся системам. Бизнес-цель — противостоять унификации услуг, «ставя во главу угла интеллект, а не просто инфраструктуру», и снизить операционные расходы.
С технологической точки зрения, провайдеры внедряют мультиагентные системы (MAS). Вместо reliance на одну модель, различные агенты в них collaborate для решения многоэтапных задач, автономно справляясь со сложными взаимодействиями. Однако рост самостоятельности несет новые риски.
Эммет Кинг, управляющий партнер J12 Ventures, предупреждает: «По мере того как ИИ-агенты получают возможность автономно выполнять задачи, скрытые инструкции, встроенные в изображения и workflow, становятся потенциальными векторами атак». Поэтому приоритеты безопасности должны сместиться с защиты конечных точек к «управлению и аудиту действий автономного ИИ».
Когда компании начинают масштабировать такие автономные рабочие нагрузки, они упираются в физическое ограничение: энергопотребление.
Кинг утверждает, что доступ к энергии, а не к моделям, будет определять, какие стартапы вырастут. «Дефицит вычислительных мощностей теперь зависит от возможностей энергосети», — заявляет он, предполагая, что в Европе энергетическая политика де-факто станет политикой в области ИИ.
Ключевые показатели также должны измениться. Серхио Гаго, технический директор Cloudera, прогнозирует, что компании начнут рассматривать энергоэффективность как один из главных метрик. «Новое конкурентное преимущество будет исходить не от самых больших моделей, а от самого разумного и эффективного использования ресурсов».
Универсальные «copilot», лишенные отраслевой экспертизы или уникальных данных, не пройдут проверку на окупаемость, поскольку покупатели будут измерять реальную продуктивность. Наиболее очевидная отдача от инвестиций проявится в manufacturing, логистике и передовых инженерных областях — там, где ИИ интегрируется в цепочки создания высокой ценности, а не в потребительские интерфейсы.
ИИ ставит точку в эпохе статичных приложений
Меняется и сам способ потребления программного обеспечения. Крис Ройлс, полевой технический директор Cloudera в регионе EMEA, полагает, что традиционная концепция «приложения» становится все более гибкой. «В 2026 году ИИ начнет радикально менять наши представления о приложениях, их функциональности и способах создания».
Проверь свои знания в наших бесплатных тестах по ИИ! Пройди тест и узнай, насколько хорошо ты разбираешься в технологиях искусственного интеллекта!
Вскоре пользователи смогут запрашивать временные модули, сгенерированные кодом по запросу, фактически заменяя собой целые приложения. «Как только функция выполнит свою задачу, она закроется», — объясняет Ройлс, отмечая, что такие «одноразовые» приложения можно создавать и пересобирать за секунды.
Это требует строгого контроля: компаниям необходима прозрачность процессов reasoning, используемых для создания таких модулей, чтобы безопасно исправлять ошибки.
Аналогичная трансформация ждет и хранение данных, особенно с ростом автономности ИИ. Вим Ступ, директор по продуктовому маркетингу в Cloudera, уверен, что эпоха «цифрового накопительства» подходит к концу в связи с достижением пределов емкости хранилищ.
«Данные, созданные ИИ, станут одноразовыми — они будут генерироваться и обновляться по требованию, а не храниться вечно», — прогнозирует Ступ.
Проверенные данные, созданные человеком, вырастут в цене, в то время как синтетический контент будет удаляться.
Работу по контролю возьмут на себя специализированные ИИ-агенты управления. Эти «цифровые коллеги» будут постоянно мониторить и защищать данные, позволяя людям «управлять самим управлением», а не следить за каждым правилом. Например, агент безопасности сможет автоматически корректировать права доступа при поступлении новых данных без участия человека.
Суверенитет и человеческий фактор
Суверенитет остается насущной проблемой для европейского IT. Данные опроса Red Hat показывают, что 92% ИТ-лидеров и руководителей в сфере ИИ в регионе EMEA считают корпоративное open-source ПО жизненно важным для достижения цифрового суверенитета. Провайдеры будут использовать существующую инфраструктуру дата-центров для создания суверенных ИИ-решений, гарантируя хранение данных в определенных юрисдикциях для соблюдения нормативных требований.
Эммет Кинг добавляет, что конкурентное преимущество смещается от владения моделями к «контролю над training pipelines и источниками энергии», а развитие open-source позволяет все большему числу игроков запускать workload уровня передовых разработок.
Интеграция ИИ в рабочие процессы становится персонализированной. Ник Блази, сооснователь Personos, утверждает, что инструменты, игнорирующие человеческие нюансы — тон, темперамент и личность, — скоро будут казаться устаревшими. К 2026 году, предсказывает Блази, «половина рабочих конфликтов будет выявлена ИИ еще до того, как о них узнают менеджеры».
Эти системы будут фокусироваться на «коммуникации, влиянии, доверии, мотивации и разрешении конфликтов», — говорит Блази, добавляя, что наука о личности станет «операционной системой» для нового поколения автономного ИИ, предлагая обоснованное понимание человеческой индивидуальности вместо универсальных рекомендаций.
Эпоха «тонких оберток» (thin wrapper) закончилась. Покупатели теперь оценивают реальную продуктивность, разоблачая инструменты, построенные на хайпе, а не на уникальных данных. Для бизнеса конкурентное преимущество больше не будет заключаться в аренде доступа к модели, а в контроле над процессами ее обучения и энергетическими ресурсами, которые ее питают.
