Тенденции искусственного интеллекта на 2026 год: что нужно знать предпринимателям?

Русский Давайте устранимИИ-агентство, то есть он выполняет задачи независимо: это надежная ставка на «самую горячую тенденцию ИИ» будущего. Агентический ИИ, похоже, находится на неизбежном подъеме: все в мире поставщиков технологий и аналитиков воодушевлены перспективой создания программ ИИ, которые будут работать вместе, чтобы выполнять реальную работу, а не просто генерировать контент, даже если никто не до конца уверен, как это будет работать. Некоторые ИТ-лидеры думают, что они уже имеют это (37%, в предстоящем опросе, спонсируемом UiPath на252IT-лидеры США); большинство ожидают, что это произойдет в ближайшее время, и готовы инвестировать в этот сектор (68%в течение шести месяцев и менее); некоторые скептики (с которыми мы встречались в основном во время интервью) полагают, что это в основном рекламная кампания со стороны поставщиков. Большинство менеджеров, занимающихся технологическими должностями, полагают, что эти автономные и совместные программы ИИ будут основаны в первую очередь на целевых генеративных ИИ-ботах, которые будут выполнять конкретные задачи. Большинство полагает, что будет существовать сеть таких агентов, и многие надеются, что экосистемы агентов потребуют меньшего вмешательства человека, чем ИИ требовал в прошлом. Некоторые полагают, что технология будет полностью управляться роботизированными инструментами автоматизации процессов; другие предлагают, чтобы агенты извлекались из систем корпоративных транзакций; третьи выдвигают гипотезу о появлении «суперагента», который будет контролировать все.

Вот что мы думаем: будут (а в некоторых случаях уже есть) боты с генеративным искусственным интеллектом (Gen AI), которые будут следовать указаниям людей при выполнении конкретных задач по созданию контента. Вам понадобится более одного из этих инструментов Gen AI, чтобы сделать что-то значимое, например, забронировать билет или провести банковскую транзакцию. Но эти системы по-прежнему работают, предсказывая следующее слово, и иногда это приводит кошибкионеточности. Так что людям по-прежнему будет необходимо время от времени проверять их. Первыми агентами будут агенты длянебольшие структурированные внутренние задачикоторые требуют небольших затрат, например, помощь в смене пароля с точки зрения ИТ или бронирование отпусков в системах управления персоналом. Мы не считаем весьма вероятным, что компании будут использовать этих агентов с реальными клиентами, тратящими реальные деньги в ближайшем будущем, если только не будет возможности проверки человеком или отмены транзакции. В результате мы не ожидаем, что эта технология окажет существенное влияние на рабочую силу, за исключением новых должностей, связанных с написанием сообщений в блогах об агентном ИИ (подождите, а агенты могут это делать?).

Измерение результатов экспериментов с генеративным искусственным интеллектом

Одна из причин, по которой все в восторге от агентов, заключается в том, что до сих пор сложно продемонстрировать экономическую ценность Gen AI. В статье о тенденциях искусственного интеллекта, опубликованной несколько лет назад, мы утверждали, что ценность поколения искусственного интеллекта еще предстоит доказать. Руководители компаний, занимающихся данными и искусственным интеллектом, принявшие участие в «Эталонном опросе руководителей в области искусственного интеллекта и данных в 2025 году», проведенном Рэнди, заявили, что они уверены, что поколение искусственного интеллекта создает ценность:58%заявил, что его организация добилась экспоненциального ростапроизводительностьо делльэффективностьблагодаря ИИ, особенно генеративному ИИ. Другой16%утверждали, что «освободили интеллектуальных работников от рутинных задач» благодаря использованию инструментов поколения ИИ. Будем надеяться, что эти весьма позитивные убеждения верны.

Но компании не должны доверять этому слепо. Очень немногие компании тщательно измеряют рост производительности или пытаются понять, что работники умственного труда, освобожденные от рутинной работы, делают со своим временем. Лишь несколько научных исследований измерили прирост производительности поколения ИИ, а если и сделали, то, как правило, обнаружили некоторыеулучшения, но не экспоненциально. Goldman Sachs — одна из немногих фирм, добившихся роста производительности в индустрии программирования. Разработчики сообщили, что их производительность выросла примерно20%. Большинство подобных исследований выявили условные факторы производительности: неопытные работники получают больше преимуществ (как в сфере обслуживания клиентов и консультирования), а опытные работники получают лучшие результаты (как при генерации кода).

Во многих случаях лучшим способом измерения роста производительности будет установлениеконтролируемые эксперименты. Например, компания может попросить одну группу маркетологов использовать Gen AI для создания контента без проверки человеком, другую — использовать его с проверкой человеком, а контрольную группу — вообще не использовать его. Опять же, немногие компании делают это, и это придется изменить. Учитывая, что Gen AI в настоящее время в первую очередь занимается созданием контента для многих предприятий, если мы хотим по-настоящему понять его преимущества, нам также необходимо начать измерять качество контента. Это, как известно, трудно сделать с результатами интеллектуального труда. Однако, если Gen AI помогает писать посты в блоге гораздо быстрее, но посты получаются скучными и неточными, важно это измерить: в данном конкретном случае пользы будет мало.

Печальная реальность такова, что если бы многие организации действительно достигли экспоненциального роста производительности, эти улучшения можно было бы измерить вувольненияв больших масштабах. Однако в статистике занятости нет признаков массовых увольнений. Кроме того, лауреат Нобелевской премии по экономике 2025 года Дарон Аджемоглу из Массачусетского технологического института отметил, что пока мы не наблюдаем реального роста производительности благодаря ИИ, и он не ожидает ничего исключительного в ближайшие годы, возможно, увеличения производительности труда.0,5%в течение следующего десятилетия. В любом случае, если компании действительно хотят увидеть и получить прибыль от Gen AI, им необходимо будет оценить и ощутить на себе его преимущества.

Реальность культуры, основанной на данных, заявляет о себе

Кажется, мы понимаем, что Gen AI очень интересен. Но это не меняет всего, а конкретно меняет культурные атрибуты в долгосрочной перспективе. В нашей статье о тенденциях на 2023 год мы отметили, что опрос Рэнди показал, что процент опрошенных компаний, заявивших, что они «создали организацию, основанную на данных и искусственном интеллекте» и «создали организационную культуру, основанную на данных и искусственном интеллекте», удвоился по сравнению с предыдущим годом (с тех пор, как24%аль48%для создания организаций, основанных на данных и искусственном интеллекте, а также на основе21%аль43%для создания культуры, основанной на данных). Мы оба были весьма удивлены таким радикальным улучшением и приписали изменения гену искусственного интеллекта, поскольку он получил широкую огласку и быстро был принят организациями.

Цифры вернулись немного более приземленными.37%респондентов заявили, что работают в организациях, управляемых данными и искусственным интеллектом, а33%заявили, что у них есть культура, основанная на данных и искусственном интеллекте. По-прежнему позитивно то, что лидеры данных и ИИ считают, что их организации улучшились в этом отношении по сравнению с прошлым, но наш долгосрочный прогноз заключается в том, что одного лишь генеративного ИИ недостаточно, чтобы сделать организации и культуры управляемыми данными.

В том же опросе92%респондентов заявили, что, по их мнению, проблемы, связанные с культурой и управлением изменениями, являются самым большим препятствием на пути к использованию данных и искусственного интеллекта. Это говорит о том, что одних только технологий недостаточно. Стоит отметить, что большинство опрошенных сотрудников были из организаций.традиционныйоснована более поколения назад и имеет историю трансформациипостепенный. Многие из этих компаний сделали больше для реализации своих цифровых стратегий во время пандемии, чем за предыдущие два десятилетия.

Неструктурированные данные снова важны

Поколение ИИ оказало еще одно влияние на организации: оно снова делает неструктурированные данные актуальными. В «Эталонном опросе руководителей в области искусственного интеллекта и данных» за 2025 год94%лидеров в области данных и искусственного интеллекта заявили, что интерес к искусственному интеллекту приводит к большему вниманию к данным. Поскольку традиционный аналитический ИИ существует уже несколько десятилетий, мы думаем, что они имели в виду влияние Gen AI. В другом опросе, который мы цитировали в прошлогодней статье о тенденциях в области ИИ, были получены убедительные доказательства того, что большинство компаний еще не начали по-настоящему управлять данными для подготовки к Gen AI.

Подавляющее большинство данных, с которыми работает Gen AI, относительно неструктурированы и представлены в таких формах, как текст, изображения, видео и тому подобное. Менеджер крупной страховой компании недавно рассказал Рэнди, что97%данных компании были неструктурированными. Многие компании заинтересованы в использовании Gen AI для управления и предоставления доступа к своим данным и документам, обычно используя подход, называемый генерацией с расширенным поиском или RAG. Однако некоторые компании мало работали над своими неструктурированными данными со времен управления знаниями более 20 лет назад. Они сосредоточились на структурированных данных, обычно строках и столбцах чисел из транзакционных систем.

Чтобы навести порядок в неструктурированных данных, организациям необходимо выбрать лучшие примеры каждого типа документов, пометить содержимое тегами или составить график и загрузить его в систему (добро пожаловать в загадочный мир вложений, векторных баз данных и алгоритмов поиска по сходству). Эти подходы предлагают значительные преимущества с точки зрения доступа к знаниям для сотрудников, поэтому многие организации их используют. Однако эта работа по-прежнему требует огромных человеческих усилий. В какой-то момент, возможно, мы сможем просто загружать тонны внутренних документов в окно подсказки Gen AI. Даже если это станет возможным, все равно будет необходимость в значительныхзабота о человекеданных, поскольку ChatGpt не может определить, какое из 20 различных коммерческих предложений является лучшим.

Кто должен управлять данными и искусственным интеллектом?

Возможно, неудивительно, что, хотя данные и попытки использовать их с помощью ИИ привлекают все больше и больше внимания и инвестиций со стороны организаций, сама функция лидерства в области данных продолжает испытывать трудности. Роль все еще относительно зарождается: только12%организаций, участвовавших в первом ежегодном опросе Рэнди в 2012 году, назначили директора по данным. Прогресс есть:85%организаций, участвовавших в последнем опросе Рэнди, назначили директора по данным, и все больший процент этих руководителей данных в первую очередь сосредоточен нарост,инновацииетрансформация(вместо того, чтобы избегать рисков или вопросов регулирования). Все больше организаций также назначили главных специалистов по искусственному интеллекту, что удивительно.33%.

Поскольку эти роли продолжают развиваться, организации продолжают бороться со своими мандатами, обязанностями и иерархическими структурами. Менее половины руководителей данных (в основном директора по данным), принявших участие в сравнительном опросе руководителей в области искусственного интеллекта и управления данными, проведенном Рэнди, заявили, что их функция очень эффективна и хорошо известна, и только51%заявили, что, по их мнению, их работа хорошо понимается в их организациях. Мы пока не уверены, требуют ли обязанности директора по искусственному интеллекту и директора по данным (и аналитике искусственного интеллекта) отдельных ролей, хотя некоторые организации, в том числе Capital One и Cleveland Clinic, установили роль главного директора по искусственному интеллекту как равную роли директора по данным.

Единственное, что мы можем сказать с уверенностью, это то, чтовопрос лидерствав области данных и искусственного интеллекта суждено расти, независимо от формы, структуры и методов, которые примет этот спрос. Мы еще не определились с будущим управления данными и искусственного интеллекта. Рэнди твердо убежден, что роль CDAO должна быть корпоративной ролью, подотчетной корпоративному руководству. Он отмечает, что36%лидеров в области данных и искусственного интеллекта, участвовавших в опросе в этом году, отчитались перед генеральным директором, президентом или операционным директором. Рэнди твердо верит, что лидеры в области данных и искусственного интеллекта должны приносить измеримую ценность для бизнеса, а также понимать и говорить на языке бизнеса.

Том согласен с тем, что технологическим лидерам необходимо больше сосредоточиться на ценности бизнеса. Однако, как мы утверждали в «Отчете о тенденциях 2024 года», он считает, что в большинстве организаций, включая CDAO, слишком много «технологических лидеров». Многие из этих CDAO обнаруживают, что их внутренних клиентов сбивают с толку все технические менеджеры высшего уровня, и что увеличение количества таких ролей затрудняет сотрудничество и маловероятно, что они будут отчитываться перед генеральным директором. Том предпочел бы видеть «супертех-лидеров», которые подчинялись бы всем технологическим должностям, как это имеет место в случае растущего числа компаний, которые продвигают на эту роль ИТ-директоров, ориентированных на трансформацию. Каким бы ни был правильный ответ, ясно, что организациям необходимо вмешаться и добиться этого.тех, кто управляет данными, уважают так же, как и сами данные.

Перевод оригинальной статьи «Пять тенденций в области искусственного интеллекта и науки о данных на 2025 год», январь 2025 г.