НаверхИИ наконец-то заработает: 3 причины, почему прорыв случится именно в 2026-м
Миллиарды инвестиций, а отдача — ноль. Почему 2026 может стать первым годом, когда ИИ наконец-то начнёт зарабатывать, а не тратить. Разбираемся, что изменилось и какие технологии перешли из стадии игрушки в инструмент прибыли.
Основные идеи
Мнение автора
Самый важный инсайт, на котором все сейчас сходятся: переломный момент — это 2026 год. Всё, фишка не в том, чтобы гоняться за очередной крутой моделькой. Нет! Фокус шикарно сместится на подход. Вся магия будет в том, как вы этим ИИ управляете. Выстраивайте вот прям чёткие процессы контроля. И запускайте обязательные программы, чтобы поднять грамотность вашей команды.
Ну что, помните тот самый взрывной хайп вокруг ИИ, который начался после релиза ChatGPT в конце 2022-го? Так вот, он не утих — он стал ещё громче! Но вот в чём, так сказать, «ноушн»: компании пока что не видят дикой отдачи от всех этих вливаний бабла. Ну, вы поняли: вкладывают-вкладывают, а жирного плюсика в отчёте — нет. Однако, эксперты так уверенно мнут, что уже в этом году эта история с «ожиданием чуда» может, наконец, закончиться.
Руководители, конечно, уже залили кучу денег в эту тему. Почему? Ну, им же пообещали, что искусственный интеллект всё прокачает: процессы оптимизирует, задачи упростит — просто сказка, а не фича! А всё благодаря новым моделям: они теперь и умнее, и дешевле, и мультимодальные (это которые и текст, и картинки), и даже рассуждать умеют получше. Жесть, правда?
И цифры тут, конечно, нереальные. Ребята из Стэнфорда посчитали, что в 2024 году глобальные корпоративные инвестиции в искусственный интеллект перевалили за 252 миллиарда баксов. А в Штатах частные инвесторы вкинули ещё 109 с хвостиком. И знаете что? Очевидно же, что дальше будет только больше. Представляете, какие суммы? Вот прям дико!
Но если оглянуться на 2025 год, можно заметить общую тенденцию: потенциал ИИ в плане кардинальной оптимизации операций ещё не реализован в полной мере. Наиболее примечательным является ставшее печально известным исследование Массачусетского технологического института, которое показало, что 95% компаний не получают окупаемости инвестиций в генеративный искусственный интеллект, и только 5% компаний, внедривших ИИ, получают прибыль в миллионы долларов. Хотя критерии окупаемости чётко определены, что частично объясняет высокий процент, это всё равно свидетельствует о более широкой тенденции.
«На данный момент лишь небольшая группа лидеров превратила искусственный интеллект в источник огромной ценности — новых источников дохода, новых бизнес-моделей и реальных надбавок к стоимости, в то время как большинство других довольствуются „достойной, но скромной“ прибылью», — сказал Дэн Прист, директор по искусственному интеллекту в PwC в США.
Тем не менее Прист добавляет, что, по его мнению, в новом году разрыв в ценности ИИ наконец начнёт сокращаться. Такого же мнения придерживаются почти все эксперты.
Изменение рентабельности инвестиций
Прист в основном связывает предстоящее расширение с точностью, которую руководители и другие бизнес-лидеры должны будут привнести в свои проекты в области ИИ, определив несколько наиболее перспективных областей, в которых искусственный интеллект может «изменить экономику бизнеса», и сосредоточившись на них.
Чайна Уайденер, вице-председатель Deloitte и лидер в области технологий, медиа и телекоммуникаций в США, поддержал это мнение, заявив, что в следующем году произойдёт переход от «крупных инвестиций в искусственный интеллект, которые так и остались на уровне пилотных проектов» к значимым изменениям для предприятий.
«В 2026 году конкурентное преимущество будет заключаться не в простом внедрении ИИ, а в его управлении — в преобразовании инноваций в устойчивую окупаемость инвестиций и новые формы ценности для бизнеса», — сказал Уайденер.
Применение вместо эволюции
Примечательно, что в обоих этих прогнозах эксперты подчёркивают, что изменения коснутся не самой технологии, а подхода бизнес-лидеров к внедрению ИИ в свои компании. Как это будет происходить? Есть несколько ключевых моментов, на которые следует обратить внимание компаниям, начиная с внедрения ИИ-агентов.
Например, Уайденер предполагает, что использование агентских возможностей искусственного интеллекта позволит руководителям компаний по-новому взглянуть на работу команд, а также на то, как они выполняют свою работу и обеспечивают рост.
Теоретически ценность ИИ-агентов для бизнеса очевидна: эти ИИ-помощники могут выполнять задачи, которые под силу человеку, но без человеческих ограничений (например, без перерывов на отдых), а также взаимодействовать друг с другом для эффективного выполнения задач. Однако на практике реализовать это несколько сложнее.
Агенты ИИ
Многие называли 2025 год годом агентов искусственного интеллекта. Однако, как показал отчёт Deloitte о технологических тенденциях на этой неделе, несмотря на шумиху и обещания, в этом году технология не получила широкого распространения.
В частности, исследование Deloitte «Тенденции развития новых технологий в 2025 году», в котором приняли участие 500 технологических лидеров из США, показало, что 30% опрошенных организаций изучают возможности использования агентов, 38% тестируют решения и только у 14% решения готовы к внедрению. Число организаций, активно использующих эти системы в производстве, ещё ниже — 11%.
Компания Gartner опубликовала аналогичные данные, согласно которым к концу 2027 года более 40% проектов в области агентного искусственного интеллекта будут закрыты из-за таких факторов, как растущие затраты, неясная ценность для бизнеса или недостаточный контроль рисков. Тем не менее аналитик Gartner Арун Чандрасекаран назвал 2026 год годом «внедрения агентов ИИ».
«Несмотря на то, что ИИ-агенты становятся всё более распространёнными в качестве пилотных проектов, большинство предприятий испытывают трудности с их внедрением в производство, — сказал Чандрасекаран. — Обеспечение надёжной системы управления жизненным циклом агентов, внедрение механизмов контроля для обеспечения безопасности, тестирования, проверки и наблюдения за агентами, а также создание многоагентных систем с отслеживанием состояния — всё это основные задачи, которые отрасль должна решить в 2026 году».
Компания также с оптимизмом смотрит на то, какую пользу ИИ-агенты принесут бизнесу, прогнозируя, что к 2028 году по крайней мере 15% повседневных рабочих решений будут приниматься автономно с помощью агентского ИИ, по сравнению с 0% в 2024 году.
Агентная коммерция
Агенты с искусственным интеллектом способны не только оптимизировать внутренние бизнес-процессы, но и улучшить выполнение людьми повседневных задач. Например, одна из самых обсуждаемых тем, связанных с агентами с искусственным интеллектом, — ИИ в коммерции.
В самом простом варианте использования ИИ-агенты могут помочь пользователям выбрать нужный товар и добавить его в корзину. В идеальном варианте ИИ-агенты смогут совершать транзакции от имени пользователей, что может быть удобно при покупке товара по определённой цене или при выполнении таких утомительных задач, как бронирование билетов.
По словам Кена Мура, директора по инновациям Mastercard, последние, более продвинутые варианты использования могут стать реальностью уже в 2026 году.
«В 2026 году сойдутся две мощные силы — автономность, основанная на искусственном интеллекте, и эволюция доверия, — по мере того как агентная коммерция будет переходить от раннего внедрения к масштабированию», — сказал Мур. «Потребители перейдут от ручного управления к стратегическому, делегируя искусственному интеллекту рутинные задачи, такие как пополнение запасов или бронирование поездок».
Образование и повышение квалификации
Помимо агентов, ключевым элементом успешного внедрения искусственного интеллекта в бизнес является надлежащее обучение. По прогнозам Forrester, к 2026 году 30 % крупных предприятий сделают обучение работе с ИИ обязательным, чтобы ускорить внедрение ИИ и снизить риски.
Это серьёзное отличие от того, что мы видели до сих пор. Только 7% расходов на искусственный интеллект приходится на изменение корпоративной культуры, обучение и повышение квалификации. Исследование Wharton, проведённое в октябре 2025 года также показало, что инвестиции в обучение сокращаются на восемь процентных пунктов в год.
Такое отсутствие вовлечённости является препятствием для успешного внедрения ИИ. По данным Forrester, 21% лиц, принимающих решения в сфере искусственного интеллекта, называют опыт и готовность сотрудников барьером на пути к внедрению. Ким Херрингтон, старший аналитик Forrester, добавила, что недостаточно подготовленный персонал — это риск.
«ИИ работает на основе данных, и сотрудники формируют эти данные каждый день (часто сами того не осознавая)», — сказала она. «Низкая грамотность и беглость речи приводят к некачественным исходным данным или поведению, что, в свою очередь, приводит к ошибочным решениям или плохо обученным моделям искусственного интеллекта, которые могут быстро распространять недостоверную информацию.»
Херрингтон сказал, что обязательное обучение поможет сотрудникам понять, что искусственный интеллект может допускать ошибки, а также научит их правильно использовать эти инструменты, что повысит их уверенность в работе с ними.
Временная шкала
Хотя многие прогнозы по внедрению искусственного интеллекта в 2026 году связаны с ИИ-агентами, стоит умерить свои ожидания, поскольку изменения не произойдут в одночасье и не будут плавными.
«Агенты по-прежнему будут несовершенны, и это нормально, — сказал Прист. — Разница в том, что в 2026 году у большего числа компаний будут реальные ориентиры, более чёткие ограничения и воспроизводимые сценарии. В сочетании с более жёстким контролем сверху за тем, где используются агенты, это превратит агентский ИИ из экспериментального в реально преобразующий предприятие.»
ИИ меняет правила игры: 6 прорывов 2026 года, о которых вы должны знать
