Разрыв между лидерами и последователями в области корпоративного применения искусственного интеллекта будет зависеть от того, переосмысливаете ли вы способы выполнения работы или просто ищете способы автоматизации старых методов, пишет на портале The New Stack Мишель Гилл, старший директор по инжинирингу компании GitLab.

Большинство организаций завершили 2025 г. с ощутимыми достижениями в области ИИ. Разработчики быстрее выпускают код, снижаются затраты, а руководство в восторге от того, что все внедряют ИИ.

Поздравляем! Однако вам предстоит столкнуться с совершенно новым набором проблем. Решения, которые вы примете относительно масштабирования, управления и стратегической интеграции ИИ в 2026 г., окажут решающее влияние на то, как ваша организация будет работать в ближайшие годы.

Сделаете все правильно, и достижения, которых вы добились в прошлом году, будут приумножаться. Сделаете все неправильно, и ваш рост остановится, или станет еще хуже.

Давайте рассмотрим три тенденции, позволяющие организациям использовать ИИ для устойчивого роста и трансформации бизнеса в 2026 г.: управление ИИ, сквозные агентные системы и контекст данных.

Загадка теневого ИИ

В какой-то момент в наступившем году ваш финансовый директор, вероятно, спросит, почему ваши затраты на облачные сервисы резко выросли, и вы обнаружите, что три разные команды разработали конкурирующие решения на основе агентного ИИ для решения одной и той же проблемы.

Парадокс заключается в том, что именно этот дух экспериментирования стимулирует внедрение ИИ и поиск успешных решений. Но в условиях, когда команды создают импровизированные решения из инструментов разработки, облачных платформ и других бесчисленных источников, отсутствие централизованного контроля становится проблемой, которую нельзя игнорировать. Все эти агенты увеличивают затраты на облачные и вычислительные ресурсы.

Организациям необходимо усовершенствовать способы измерения ROI, чтобы понять, насколько эффективно работают их инвестиции в ИИ. Им потребуется внедрить платформы управления, которые отслеживают, какие агенты работают, какие ресурсы они потребляют, какую бизнес-ценность они предоставляют и как они взаимодействуют друг с другом и с критически важными системами.

Управление всегда представляет собой компромисс. Разработчикам по-прежнему необходима возможность экспериментировать с новыми инструментами ИИ. Но наиболее успешные организации найдут правильный баланс между ИИ-инновациями и управлением.

Переход к корпоративным агентам

Организации, которые выиграют следующий этап гонки за ИИ, — это те, кто в течение нынешнего года будет заниматься созданием агентов ИИ для поддержки сложных многоэтапных процессов, а не только для решения ситуативных задач.

Например, многие компании обнаружили, что кодирование с помощью ИИ повысило производительность их разработчиков в 10 раз. Если это про вас, поздравляем! Но также оглянитесь вокруг: ваши команды по безопасности и комплаенсу, вероятно, сталкиваются с огромным количеством невыполненных проверок всего этого кода. А ваши отделы продаж и финансов, возможно, все еще ждут неделями юридической проверки контрактов, которые агентная система ИИ могла бы провести в первый же день.

В 2026 г. организациям следует начать внедрение агентных систем, которые управляют сквозными процессами, такими как контроль цикла B2B-продаж или координация доставки товаров со склада до двери.

Крайне важно, чтобы эти агенты служили связующим звеном между командами, выполняя административную работу и оптимизируя циклы проверки, которые могут создавать узкие места.

Контекст данных — это всё

Ваш ИИ настолько «умён», насколько «умны» данные, к которым он имеет доступ. Сейчас критически важный контекст разбросан по разным системам, которые не взаимодействуют друг с другом. ИИ может писать безупречный код на Python, но если он не может получить доступ к проектным решениям, зафиксированным в вики, требованиям комплаенса, скрытым в ветках Slack, и модели клиентских данных, которая существует только в решении компании по управлению взаимоотношениями с клиентами (CRM), этот код может быть технически правильным, но стратегически бесполезным.

Проблема в том, что бизнес-данные обычно хранятся в бесчисленных разрозненных системах, что делает их в значительной степени недоступными. Этот фрагментированный ландшафт данных является основным препятствием, мешающим компаниям раскрыть весь потенциал ИИ. Для решения этой проблемы компаниям необходимо создавать архитектуры данных, которые смогут поддерживать инвестиции в ИИ, которые они уже делают.

Если вы отдадите приоритет созданию унифицированных фреймворков данных и контекста, вы получите выгоду от более быстрого развертывания систем ИИ и агентных систем и снижения рисков безопасности. А контекст даст вам возможность использовать организационные знания во всем вашем технологическом стеке.

Переосмысление? Или просто автоматизация?

Разрыв между лидерами и последователями в области ИИ в 2026 г. сводится к вопросу: переосмысливаете ли вы способы выполнения работы или просто ищете способы автоматизации старых методов?

Стратегическое преимущество в области ИИ достигается за счет систематической интеграции возможностей агентов в основные бизнес-операции, а не за счет того, что разрозненные команды бессистемно решают отдельные задачи.

Организации, которые вырвутся вперед в следующем году, будут теми, кто заложит надлежащий фундамент. Внедрите систему управления, которая позволяет проводить эксперименты. Создавайте агентов, которые объединяют команды, а не просто автоматизируют задачи. Унифицируйте свою архитектуру данных. Достигните этих трех целей, и вы превратите свои достижения 2025 г. в устойчивое конкурентное преимущество.