26
Каким будет развитие ИИ в 2026-м: три самых реалистичных направления
— Технологии&Авто
Искусственный интеллект становится фундаментом, на котором бизнесы строят свои процессы и продукты. По данным PwC, эти технологии обладают потенциалом добавить до 15% к глобальному ВВП в течение ближайшего десятилетия — это один из самых больших экономических эффектов в современной истории.
В 2026 году развитие ИИ будет продолжаться, а компании будут активнее интегрировать его в производство, разработку и работу с данными.
Технологические эксперты SoftServe выделили три направления в ИИ, которые будут менять то, как компании автоматизируют производство, создают цифровые продукты и работают с информацией.
Физический ИИ: синергия генеративного ИИ и hardware
Физический ИИ — это большой скачок в развитии робототехники и автономных систем.
С помощью генеративного ИИ машины учатся воспринимать, понимать, рассуждать, учитывать гравитацию, трение и действовать в физическом мире так же естественно, как люди.
В 2026 году Физический ИИ станет драйвером трансформаций во многих индустриях — от автономных мобильных роботов, ориентирующихся в сложных средах и избегающих препятствий, до манипуляторов и хирургических роботов, способных выполнять точные и сложные задачи.
Особого внимания заслуживают гуманоиды и коллаборативные роботы, но не только они — ИИ значительно усилит также работу с симуляциями. Все автономные системы можно быстро обучать и тестировать в симуляциях и цифровых двойниках на основе синтетически сгенерированных данных.
«Для одного из наших клиентов, например, мы создали решение, которое сократило время симуляции производственной линии с нескольких часов до 5 минут на цикл. В мировой практике такой подход повышает эффективность, безопасность и скорость внедрения технологий в реальной среде: автономные мобильные роботы ориентируются в сложных пространствах, манипуляторы подстраивают захват под форму предметов, а гуманоидные роботы становятся надежными партнерами людей», — объясняет Любомир Демкив, руководитель отдела роботехники в SoftServe.
По данным Gartner, к 2028 году 80% складов в мире будут использовать роботизацию. При этом решения на основе Физического ИИ будут доступнее — их будет предлагать половина топ-провайдеров сервисов ИИ.
Многоагентные системы: новая логика создания программного обеспечения
Количество данных и сложность продуктов растут быстрее, чем команды успевают масштабироваться.
В таких условиях человечество делает шагает вперед — к многоагентным системам, где не один универсальный ИИ выполняет задачи, а десятки специализированных агентов сотрудничают между собой, распределяя работу так же, как это делает команда людей.
«То, что сейчас происходит с многоагентными системами, это переход от ИИ-инструментов к настоящему ИИ-сотрудничеству. Мы видим, как агенты могут брать на себя целые этапы разработки: формирование требований, написание кода, тестирование, аудит безопасности. Это изменение модели работы, где люди сосредотачиваются на сложных решениях, а рутину выполняют специализированные агенты», — рассказывает Зоряна Дошна, вице-президент по передовым технологиям и лидер Gen AI Lab в SoftServe.
Спрос на такие решения растет очень быстро: направление ИИ в SoftServe демонстрирует 85% годового роста, а над ИИ-проектами уже работают более 150 специалистов — от Data Scientist до специалистов по агентному инжинирингу.
Созданные агенты анализируют техническую документацию, предлагают архитектурные решения, пишут модули, формируют юнит-тесты и готовят финальную документацию. В зависимости от сценария это помогает сократить продолжительность работы от 30 до 70%.
«Наша цель — поднять разработку программного обеспечения на новый уровень с помощью многоагентных систем, чтобы это стало реальностью, а не осталось просто интересным экспериментом с ИИ. В частности, поэтому мы создали решение, позволяющее не только запускать отдельных агентов, но и управлять их взаимодействием, отслеживать качество решений, автоматически интегрировать результаты в DevOps-процессы. Это фундамент для ИИ разработки следующих лет», — отмечает Владимир Карпов, R&D директор SoftServe.
Мультимодальный ИИ: новый уровень понимания данных
Генеративные модели за два года стали привычным инструментом для бизнеса — они пишут тексты, подводят итоги информации, помогают в коммуникации. Большинство же реальных бизнес-процессов работают совсем с другими типами данных — с фото и видео, чертежами, сканами документов, таблицами, презентациями.
Именно поэтому следующий этап развития — мультимодальный ИИ, который может видеть разные форматы данных и совмещать их в один целостный контекст.
В SoftServe это воплощено через решение, созданное вместе с NVIDIA, Multimodal RAG. Технология одновременно анализирует текст, изображение, таблицу или схему и формирует ответ на основе всех источников данных.
Такой подход повышает точность результатов более чем на 70% и сокращает время поиска информации примерно на 40%. Для команд, работающих с большими массивами документов, это означает заметное уменьшение ручной работы и гораздо более быстрое принятие решений.
В ближайшие годы мультимодальный ИИ станет фундаментом для автоматизации процессов в финансах, промышленности, медицине и логистике.
Он позволяет бизнесу работать с данными так, как это делают специалисты: видеть полную картину, оценивать контекст и принимать решения на основе всей имеющейся информации, а не только одного формата.
По материалам: dev.ua
Поделиться новостью
Также по теме
Ford снимает с производства кроссовер Escape
ТОП-10 гаджетов 2025 года (фото)
Xiaomi представила новые беспроводные наушники Xiaomi Buds 6 (фото)
Каким будет развитие ИИ в 2026-м: три самых реалистичных направления
Toyota планирует произвести более 10 миллионов автомобилей в следующем году — СМИ
Samsung анонсировала новые беспроводные колонки Music Studio (фото)
