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:
1. 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.
2. 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.
3. 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.
4. 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.
5. 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
