Искусственный интеллект последние несколько лет доказывал свою полезность. Предприятия ожидают, что в 2026 г. ИИ продемонстрирует свою надежность, сообщает портал eWeek.
После многих лет пилотных проектов и проверок концепций ИИ переходит на постоянные роли в корпоративных ИТ. Фокус смещается от впечатляющих демонстраций к надежной повседневной работе. Агентные системы начинают выполнять реальные задачи, а управление ИИ выходит за рамки ИТ-отделов и становится темой обсуждения на уровне совета директоров. В то же время компании сталкиваются с ограничениями масштабируемости, включая затраты на энергию и геополитику.
С учетом этого интересно представить, как предприятия будут создавать, управлять и эксплуатировать ИТ-системы в 2026 году.
Агентный ИИ заменяет ИИ-помощников в качестве цифровых коллег
Помощники на основе ИИ, которые отвечают на вопросы или генерируют контент, уступают место агентным системам ИИ, которые могут инициировать задачи и управлять рабочими процессами.
Microsoft задала тон, объявив 2025 г. началом сотрудничества человека и агента и представив помощников, способных искать информацию и выполнять такие задачи, как планирование или адаптация новых сотрудников. Это указывает на направление развития корпоративного ИИ.
Согласно Microsoft «2025 Work Trend Index», 81% руководителей предприятий ожидают глубокой интеграции ИИ-агентов в свои стратегические планы в течение следующих
По мере того, как агентные системы в 2026 г. будут становиться все более способными выполнять задачи от начала до конца, ожидается, что предприятия будут внедрять их более активно, особенно в областях, где автоматизация может снизить операционные расходы. В отличие от традиционных помощников, которые ждут подсказок, агентные системы могут планировать работу, направлять заявки на обслуживание и координировать действия на разных платформах с минимальным участием человека.
Этот сдвиг превращает ИИ из инструмента повышения производительности в цифрового сотрудника, поднимая новые вопросы о правах доступа, ответственности и эскалации при независимом функционировании систем.
Структурированное управление ИИ становится ключевым требованием предприятия
Поскольку системы ИИ влияют на взаимодействия с клиентами, решения о найме и операционные результаты, неформального контроля уже недостаточно.
Опрос Gradient Flow «2025 AI Governance Survey» показал, что 75% организаций имеют формальные политики в отношении ИИ, определяющие допустимое и запрещенное использование, и этот показатель подтвердили 74% технических руководителей. Уровень внедрения варьируется в зависимости от размера компании: 81% средних и 77% крупных предприятий сообщили о наличии политик в отношении ИИ, по сравнению с 55% малых предприятий.
Однако наличие политик не всегда приводит к их последовательному применению. Во многих организациях руководства по ИИ функционируют скорее как справочный документ, чем как оперативный контроль. По мере расширения использования агентного ИИ и автоматизированного принятия решений предприятия испытывают все большее давление, требующее преобразования политик в действенные рабочие процессы, технические ограничения и четкую стратегию подотчетности.
Регуляторное давление подталкивает организации к переходу от правил «на бумаге» к обязательным мерам контроля. Например, знаковый закон ЕС об ИИ вступит в полную силу в августе 2026 г., что станет важной вехой в управлении ИИ. Это обеспечит соблюдение обязательств в отношении систем высокого риска, в то время как экспортный контроль и отраслевые правила уже формируют дизайн корпоративного ИИ.
Рост расходов на облачные сервисы с поддержкой ИИ ускоряется по мере масштабирования развертываний
ИИ стимулирует новый этап роста облаков. Но на этот раз он связан с производственными нагрузками, а не с экспериментами.
По прогнозам Gartner, мировые расходы на ИТ в 2026 г. составят 6,08 трлн. долл., что на 9,8% больше, чем в
Этот рост также меняет места, которые предприятия выбирают для запуска крупномасштабных рабочих нагрузок ИИ.
По данным NASDAQ, Google Cloud позиционирует свои тензорные процессоры (TPU) как альтернативу традиционным развертываниям на базе графических процессоров (GPU), чтобы привлечь разработчиков ИИ, ориентированных на оптимизацию производительности и стоимости в масштабе. Alphabet и Anthropic также объявили, что этот разработчик больших языковых моделей начнет использовать TPU в Google Cloud в 2026 г., что свидетельствует о сдвиге в том, как предприятия оценивают облачную инфраструктуру ИИ.
По мере ускорения расходов на облачные решения с поддержкой ИИ предприятия сталкиваются с растущим давлением, требующим найти баланс между производительностью, стоимостью и зависимостью от поставщика. Решения по инфраструктуре, принимаемые на этом этапе, должны быть стратегическими, формируя долгосрочные операционные расходы и обеспечивая организации эффективную конкуренцию по мере того, как ИИ становится неотъемлемой частью бизнес-операций.
Цифровой суверенитет меняет места работы ИИ и круг его контроля
Геополитика все больше влияет на ИТ-стратегию предприятий. Поскольку системы ИИ зависят от огромных объемов данных и вычислительных мощностей, правительства все чаще берут на себя контроль над тем, где хранятся данные, как обучаются модели и каких поставщиков можно использовать.
Общий регламент защиты данных ЕС (GDPR) уже ограничивает трансграничную передачу данных, а закон ЕС об ИИ добавляет новые обязательства. Этот закон фокусируется на прозрачности, снижении рисков, надежном управлении и документации для систем ИИ. Аналогичные требования к локализации и безопасности появляются в таких регионах, как Индия, Китай и Ближний Восток, что может осложнить глобальное внедрение ИИ.
Поведение предприятий начинает отражать это давление. Организации рассматривают размещение данных и национальные правила как основные факторы в процессах выбора и внедрения ИИ. Правительства также напрямую инвестируют во внутреннюю инфраструктуру ИИ, включая суверенные облачные инициативы и государственные программы создания вычислительных мощностей, предназначенные для того, чтобы конфиденциальные рабочие нагрузки оставались в пределах национальных границ.
В результате организации осуществляют гибридные и мультирегиональные развертывания, позволяющие оставлять конфиденциальные данные и рабочие нагрузки в определенных юрисдикциях. Кроме того, Open Source-модели будут продолжать набирать популярность как способ сохранения большего контроля над обучением и развертыванием без полной зависимости от иностранных поставщиков.
Внедрение ИИ и робототехники в логистику и операции
Влияние ИИ распространяется за пределы ПО в физическую среду. Внедрение ИИ и робототехники масштабируется на складах, заводах и в логистических сетях, где они выполняют задачи по проверке, сортировке и перемещению с большей автономностью.
Масштаб потенциального воздействия значителен. По оценкам McKinsey, более половины рабочей силы США может быть автоматизировано с помощью современных технологий. Согласно отчету, существующие технологии теоретически могут автоматизировать действия, на которые приходится около 57% рабочего времени, охватывая производство, транспорт и логистику.
Однако компания подчеркнула, что автоматизация, скорее всего, изменит рабочие места, а не устранит их, смещая человеческий труд в сторону контроля и координации.
Для предприятий это уточнение имеет значение. По мере внедрения физических систем ИИ в производство, ИТ-руководителям приходится все больше принимать решения, выходящие за рамки разработки ПО. Например, внедрение робототехники теперь требует координации между функциями ИТ, операций, безопасности и планирования рабочей силы, а также четких правил управления автономными системами. Ожидается, что в 2026 г. воплощенный ИИ станет одним из наиболее наглядных индикаторов перехода ИИ из стадии эксперимента в повседневную эксплуатацию.
К чему следует подготовиться предприятиям
ИИ больше не ограничивается пилотными проектами или автономными инструментами. Системы ИИ развертываются в основных бизнес-приложениях, облачной инфраструктуре и физических операциях.
Агентный ИИ будет выполнять задачи на нескольких платформах, рабочие нагрузки ИИ будут выполняться в масштабе в производственных облачных средах, а автоматизированные системы будут работать бок о бок с человеческим персоналом в логистике и на производстве.
Для поддержки этого сдвига предприятиям потребуется надежное управление ИИ, инфраструктура производственного уровня, четкое определение прав собственности и средства контроля, способные адаптироваться к реальным условиям.
