Если заглянуть в 2026 г., то слияние искусственного интеллекта и облачных технологий станет одной из главных тем в области корпоративных технологий, пишет на портале AIwire Джонатан Лакур, технический директор компании Mission.
Хотя в последнее время основное внимание уделяется генеративным моделям и их демонстрациям, реальное влияние ИИ на предприятия будет ощутимо только тогда, когда интеллектуальные агенты будут напрямую встроены в облачные рабочие нагрузки. Компании перестанут задаваться вопросом, может ли ИИ работать на них, и начнут использовать его для выполнения задач, автоматизации рабочих процессов, усовершенствования существующих приложений и развертывания новых рабочих нагрузок быстрее, чем когда-либо. На этом рубеже ИИ твердо перейдет из разряда перспективных технологий и станет неотъемлемой частью ткани бизнеса.
Тенденции приходят и уходят, но слияние ИИ и облачных платформ в единую интеллектуальную основу для цифровой трансформации знаменует собой следующий большой этап эволюции корпоративных технологий. В 2026 г. ИИ продолжит переход от проверок концепций (POC) и экспериментов к гиперкритическим рабочим нагрузкам, принося ощутимую пользу. Результатом станут более быстрые инновации, измеримая отдача от инвестиций (ROI) и повышение эффективности предприятий.
Конец цикла ажиотажа
Признаки этого перехода уже заметны. В недавнем отчете Gartner «Hype Cycle for Artificial Intelligence» генеративный ИИ был помещен во «впадину разочарования», что сигнализирует об окончании периода завышенных ожиданий. В то же время аналитики определили ИИ-агенты как одну из самых завышенных, но критически важных инноваций, за которыми следует следить. К ним относятся автономные или полуавтономные системы, способные воспринимать, рассуждать и действовать.
Этот контраст хорошо иллюстрирует состояние корпоративного ИИ на сегодняшний день и растущий переход от ажиотажа к доказанной ценности. Модели ИИ и генеративные возможности вызывают большой интерес, который сейчас сдерживается очень практичными соображениями. Предприятия задаются вопросом, как максимально увеличить операционные выгоды от своих инвестиций в ИИ.
Такая же картина проявилась в исследовании MIT, которое показало, что 95% пилотных проектов генеративного ИИ в крупных компаниях не принесли ощутимого ROI. Вывод? Компании экспериментируют с ИИ, но не реализуют его потенциал. Слишком много инициатив начинаются с желания иметь стратегию ИИ, а не с решения конкретной бизнес-задачи. Это приводит к POC-проектам, которые никогда не выходят за пределы лаборатории.
2026 г. станет переломным моментом. Мы увидим, как предприятия добьются прорыва, внедрив агентный ИИ в свои облачные операции, чтобы стимулировать автоматизированный интеллект на уровне рабочей нагрузки, где это наиболее важно.
Почему конвергенция ИИ и облака имеет значение
Существует распространенное заблуждение, что конвергенция ИИ и облачных технологий сводится к простому размещению машинных моделей на облачных серверах. На самом деле речь идет о том, чтобы сделать интеллект неотъемлемой частью самого облака, встроив в ту же инфраструктуру, которая обеспечивает работу корпоративных систем, функции рассуждения, автоматизации и адаптивного поведения.
Конвергенция ИИ и облака дает три основных преимущества. Во-первых, ИИ становится операционным, а не функционирует как отдельная инициатива. Он становится частью существующего рабочего процесса, оптимизируя логистику, ускоряя аналитику или автоматически устраняя ИТ-инциденты.
Второе преимущество — способность ИИ ускорять ИТ-инициативы. Благодаря интеллектуальным агентам, специализирующимся на генерации кода, автоматизации SDLC и автономном тестировании, квалифицированные сотрудники могут стать более стратегическими. Благодаря снижению нагрузки по поддержке рутинных операционных задач, технические команды смогут сосредоточиться на высокоценных проектах и задачах.
Наконец, ROI становится видимым, потому что ИИ работает в рамках облачных рабочих нагрузок, где его влияние напрямую соотносится с измеримыми KPI, такими как экономия затрат, время безотказной работы, эффективность и пропускная способность. ИИ переходит от обещаний к реальности и начинает количественно доказывать свою ценность.
От пилотного проекта к производству
Исследование MIT показало, что одна только технология не гарантирует успеха. Предприятия испытывают трудности с внедрением ИИ, потому что часто начинают с инструментов, а не с желаемых результатов, или отдают приоритет инвестициям в ИИ в тех областях бизнеса, где выгода от этого ограничена.
Наиболее распространенные препятствия для масштабирования ИИ за пределы пилотной фазы включают неопределенность целей, разрозненность навыков и организационных структур, нерешительность руководства и высокие затраты на инфраструктуру. Проекты, запущенные без определенных бизнес-целей, таких как улучшение конкретного KPI, редко выходят за пределы лаборатории. Разработка ИИ требует сотрудничества между командами, занимающимися данными, облачными технологиями и управлением, однако большинство организаций по-прежнему остаются разрозненными. Это повышает вероятность того, что команды по рискам и комплаенсу по умолчанию будут отвечать «нет», что замедляет эксперименты. А учитывая быстрый рост затрат на инфраструктуру и модели, организации менее склонны брать на себя обязательства по долгосрочному внедрению.
Ключ к преодолению этих проблем заключается в привязке инициатив к результатам, внедрении ИИ в операционные системы и балансе между экспериментами и требованиями управления и соблюдения нормативных требований.
Подъем агентного ИИ в 2026 году
Внимание Gartner к ИИ-агентам имеет большое значение, поскольку подчеркивает, как ИИ может масштабироваться в реальных бизнес-приложениях. Эти агентные системы могут самостоятельно думать, принимать решения и действовать, что позволяет компаниям автоматизировать сложные процессы и расширять возможности своих сотрудников.
В 2026 г. эти системы станут связующим звеном между данными, приложениями и решениями. В облачных средах агентный ИИ будет управлять предоставлением инфраструктуры, отслеживать аномалии в системах и автоматически запускать исправления. Он усовершенствует существующие облачные приложения, обобщая данные, генерируя инсайты и выполняя последующие действия, которые раньше выполнялись вручную и занимали много времени. По мере того как эти агенты будут учиться на результатах и обратной связи, они будут постоянно совершенствовать свою работу, повышая точность и скорость с течением времени.
Провайдерам гипермасштабных систем облачный характер агентного ИИ позволит развивать новые возможности облачных инфраструктурных сервисов. После интеграции в облачную среду агенты могут быть реплицированы или переразвернуты в разных географических регионах, отделах и рабочих нагрузках. Это будет способствовать переходу облачной инфраструктуры из пассивной среды в активную систему с автономными возможностями. Для предприятий это означает автоматизацию и адаптацию в масштабе, где ИИ является непосредственной частью бизнес-операций.
Как операционализировать ИИ и облако в 2026 году
Для организаций, готовых сделать этот шаг, мы предлагаем обратить внимание на пять следующих руководящих принципов:
- Начните с измеримых бизнес-результатов. Прежде чем что-либо создавать, определите конкретные показатели, которые вы хотите улучшить, будь то сокращение времени реагирования на запросы клиентов или повышение эффективности системы. Слишком часто инвестиции в ИИ направляются в первую очередь на команды по выводу продуктов на рынок, а не на автоматизацию бэк-офиса, которая имеет гораздо более высокий потенциальный ROI.
- Интегрируйте интеллект там, где происходит работа. Разверните агенты ИИ в облачных рабочих процессах и позвольте им взаимодействовать с живыми данными, API и инфраструктурой, а не со статическими наборами данных или офлайновыми песочницами.
- Создайте систему управления и видимости с самого начала. Отслеживайте поведение агентов, записывайте принимаемые ими решения и устанавливайте четкие ограничения на то, к чему они могут получить доступ. Управление не должно замедлять прогресс, а должно обеспечивать структуру, которая делает внедрение безопасным и устойчивым.
- Масштабируйте проверенные сценарии использования. Используйте первые успехи для планирования более широкого внедрения. Сперва обратите внимание на такие вещи, как резюмирование документов, автоматизация поддержки или оптимизация ресурсов.
- Создайте культуру «да, но с ограничениями». Откажитесь от реактивного «нет», которое часто блокирует инновации. Вместо этого культивируйте ответственное экспериментирование с четкими рамками и надзором.
2026 г. переопределит понятие «предприятие, основанное на ИИ». По мере внедрения интеллектуальных агентов в облачные платформы компании перестанут рассматривать ИИ как побочный проект или специализированную инициативу. Он станет центральным элементом операционной деятельности, незаметно влияя на принятие решений, автоматизируя процессы и извлекая уроки из каждого результата. Организации, которые не сидят сложа руки сейчас, войдут в
