Если 2025-й стал годом, когда предприятия научились создавать с использованием искусственного интеллекта, то 2026-й станет годом, когда они научатся работать как организации, изначально ориентированные на ИИ (ИИ-нативные). ИИ больше не является просто инструментом, дополняющим человеческий труд, он становится автономным участником бизнес-процессов, со своими собственными требованиями, ожиданиями и сценариями сбоев, пишут на портале BigDataWire Уилл Лафорест, технический директор Confluent, и Шон Фалконер, руководитель отдела ИИ Confluent.

Трансформация требует новых архитектурных моделей, новых дисциплин и переосмысления того, как предприятия взаимодействуют с клиентами и управляют своими технологическими стеками. Компании, которые осознают эти изменения на раннем этапе, будут лидировать на конкурентном рынке в течение следующего десятилетия.

Вот ключевые тенденции, которые проявятся в 2026 г.

Машины станут основными клиентами

Транзакции между машинами не являются чем-то новым, но в 2026 г. целые отрасли будут стремиться обеспечить поддержку агентов ИИ в качестве клиентов. Практический пример: если вам нужно купить вантуз по лучшей цене в надежном магазине, то вы можете не тратить часы на поиски, просто создав агента, который сделает это за вас. То же самое относится к страховым полисам, вариантам доставки, покупке шин — все это подходящие задачи для агентов.

Но это всего лишь микрорешения. А как насчет агентов, которые оптимизируют цепочки поставок по всем клиентским портфелям, проводят непрерывный анализ закупок или динамически корректируют сервисные контракты?

В 2026 г. компаниям придется переосмыслить свои технологические стеки продаж и маркетинга для автоматизированных клиентов. Агенты невероятно эффективны. Они откажутся от транзакций, занимающих секунды. У них нулевая лояльность. Они могут сменить поставщика посреди транзакции ради незначительно лучших условий. Компании, которые не смогут взаимодействовать с агентами и мгновенно реагировать, останутся вне поля зрения. Победители поймут, что агенты — это не просто автоматизированные покупатели, а новый тип клиентов, требующий данных реального времени и оптимизированных для ИИ интерфейсов.

Контекстная инженерия станет отдельной дисциплиной

По мере перехода предприятий на мультиагентные системы основное внимание инженеров будет смещаться с создания промптов на архитектуру контекста. Мультиагентные рабочие процессы быстро расширяют требования благодаря определениям инструментов, истории разговоров и данным из нескольких источников. Это создает две проблемы: контекстные окна быстро заполняются, а модели страдают от «протухания контекста», забывая информацию, скрытую в длинных промптах.

К середине 2026 г. контекстная инженерия выделится в отдельную дисциплину со специализированными командами и инфраструктурой, предоставляющей агентам необходимую им минимальную, но полную информацию. Лучшие специалисты по контекстной инженерии будут понимать как ограничения больших языковых моделей (LLM), так и семантическую структуру своей бизнес-области.

Контекстные движки станут следующим прорывом в области ИИ

Если 2024 г. был посвящен RAG (генерация с расширенной выборкой), а 2025-й — агентному ИИ, то в 2026 г. появятся контекстные движки. Даже когда агенты смогут получать доступ к нужным данным, управление контекстом останется узким местом.

Как организации смогут вписать сложные взаимодействия в ограниченные контекстные окна? Как они смогут избежать перегрузки LLM и снижения точности? Как они смогут гарантировать, что важная информация не будет потеряна по мере роста контекста?

Контекстные движки объединяют предоставление данных, управление метаданными и оптимизацию контекста на нескольких этапах инференса. Это будет не просто более интеллектуальная RAG, это будет новый инфраструктурный уровень, специально разработанный для управления контекстом в масштабе.

Семантический слой станет критически важной инфраструктурой ИИ

Предприятия понимают, что агентам ИИ нужны как данные, так и смысл. Компании, которые годами совершенствовали озера данных, уже обнаруживают, что этих ресурсов недостаточно. ИИ может извлекать данные, но без семантического контекста он не может интерпретировать действия или намерения.

Вот почему команды перейдут от векторного поиска к созданию графов знаний, онтологий и карт на основе метаданных, которые научат ИИ, как работает их бизнес. Поле битвы сместится от владения необработанными данными к владению их интерпретацией. Готовые агенты будут испытывать трудности в сложных областях, потому что семантика специфична для каждой области. К концу 2026 г. семантический слой станет для ИИ таким же важным, как база данных для аналитики.

Генеративный ИИ наконец-то откроет путь к модернизации унаследованных систем

В 2026 г. генеративный ИИ поможет решить проблему модернизации унаследованных систем. Преобладающий подход «оставить и наложить» минимизировал риски, но создавал дорогостоящие проблемы, которые со временем усугублялись, оставляя компании заложниками поставщиков с уменьшающимися переговорными возможностями.

В то время как LLM все еще испытывают трудности с такими языками, как COBOL, их возможности улучшаются. Благодаря специализированным интеграторам отрасль добилась значительных успехов в расчете соотношения затрат и рисков. В 2025 г. устаревшие JMS-приложения были преобразованы в современные системы, управляемые событиями, и запущены в производство со значительными преимуществами. 2026 г. станет переломным моментом для миграции с унаследованных приложений, и ситуация будет только улучшаться.

Теперь ИИ-нативное предприятие выглядит совсем иначе, чем раньше. Оно обслуживает машинных клиентов, рассматривает контекст как критически важную инфраструктуру и имеет инструменты для преодоления копившегося десятилетиями технического долга. Компании, которые примут эти шаблоны, будут не просто использовать ИИ, они будут работать способами, которые до прихода ИИ были невозможны.