14 технологических трендов — от ИИ-агентов до новых энергетических технологий.

Любопытное наблюдение: ИИ начинает выдавать результаты быстрее, чем компании успевают их усваивать. Будущее ускоряется, а согласование пока идёт по обычному графику)

Вот три мысли, которые мне откликнулись:

1. ИИ получает всё больше самостоятельности

Агенты уже могут выполнять цепочки действий: искать информацию, обращаться к рабочим системам, писать и тестировать код. Человеку остаётся точнее объяснить задачу, решить, куда нового помощника можно пускать, и проверить, что получилось.

Правда, подключить ИИ и повысить производительность — пока два отдельных пункта плана. В исследовании McKinsey о разработке ПО 30% опрошенных руководителей уровня директора и выше сообщили, что производительность команд после внедрения ИИ снизилась.

Это данные конкретного опроса. Но обещания «теперь все будут работать вдвое быстрее» после такого хочется обсуждать чуть подробнее.

2. У цифрового будущего вполне физические ограничения

ИИ нужны чипы, дата-центры, электричество и люди, которые всё это построят и будут обслуживать. Электросети и подстанции обновляются медленнее, чем выходят новые модели.

В этом есть что-то отрезвляющее: обсуждаешь почти безграничные возможности интеллекта, а потом выясняется, что нужно подвести электричество. С безопасностью тоже прибавляется вопросов. Если агент может действовать в корпоративных системах, кто определяет его полномочия? Какие данные ему доступны? Когда он должен остановиться и позвать человека?

У цифрового коллеги тоже будет онбординг. Желательно до выдачи всех доступов.

3. Быстрее придумать — только часть работы

ИИ помогает искать новые молекулы, материалы и инженерные решения. Роботы осваивают более сложные действия в физическом мире.

Но перспективную молекулу нужно проверить в лаборатории, а робота — встроить в реальное производство. Вместе со скоростью генерации идей растёт объём того, что предстоит испытать и проверить.

Просьба «давайте до конца дня» здесь тоже вряд ли творит чудеса.

А что у нас в России? Кажется, не все так фанстастически...

У Сбера, например, есть описание работы ИИ-агентов для обработки обращений: один определяет суть запроса, другой строит план, следующие ищут информацию во внутренних системах, проверяют и готовят ответ. Внедрение описывают как постепенное — от помощи операторам до автоматизации.

Вполне узнаваемая рабочая задача: разобраться, что человеку нужно, найти информацию и не потерять смысл по дороге.

У Яндекса пример можно встретить прямо на улице. К концу первого квартала 2026 года его роботы выполнили больше миллиона доставок с начала эксплуатации. Данные компании.

Конечно, по Сберу и Яндексу сложно судить обо всех российских компаниях. Но такие примеры помогают представить, как большие технологические тренды постепенно становятся обычными услугами.

Мне кажется, ближайший заметный эффект у нас будет именно в понятных задачах: разобрать обращения, найти нужное во внутренних документах, помочь с разработкой, автоматизировать часть работы склада. Там хотя бы можно проверить, стало ли быстрее и удобнее.

И вот что меня во всём этом особенно занимает: чем больше умеют инструменты, тем важнее внятно объяснить, что именно должно получиться.

У корпоративного «сделайте красиво» появляются новые ограничения.

А у вас ИИ уже сократил путь от задачи до результата — или пока только ускорил подготовку материалов к следующему согласованию?

Источник