ИИ и квантовые технологии: как бизнес готовится к 2026 году

По данным Artificialintelligence-News, российские и международные руководители компаний подходят к 2026 году с ожиданием ускорения внедрения ИИ и квантовых вычислений, несмотря на экономическую неопределённость. Исследование, проведённое IBM Institute for Business Value, охватило более 1000 топ-менеджеров, 8500 сотрудников и потребителей. Основные тенденции, выявленные в отчёте, указывают на значительные изменения в подходах к управлению, обучению персонала и политике в области данных.

Роль агентного ИИ в стратегии компаний

Агентный ИИ становится ключевым инструментом для руководства. Большинство топ-менеджеров уже используют его для повышения эффективности. Однако для его успешного внедрения необходимы изменения в архитектуре данных: требуется поддержка реального времени, а не периодического анализа. Также важно, чтобы ИИ-агенты имели доступ к центральным системам, таким как ERP, CRM и платформы управления цепочками поставок.

Особое внимание уделяется вопросу делегирования: лидеры должны определить, какие решения могут быть автоматизированы, а какие требуют участия человека. Это указывает на переход от экспериментальной фазы к полноценной операционной реализации.

Растущая потребность в обучении сотрудников

Сотрудники в целом не боятся ускорения технологических изменений. Больше половины готовы использовать ИИ в работе, рассматривая его как инструмент для освобождения от рутинных задач и приобретения новых навыков. Это подтверждается исследованиями KPMG.

Ожидается, что к концу 2026 года более половины сотрудников компаний столкнутся с необходимостью переподготовки. Востребованными навыками станут проблемное мышление, творчество и инновационный подход. Сотрудники готовы менять работодателей, чтобы получить доступ к лучшим программам обучения. Таким образом, развитие навыков напрямую влияет на удержание кадров.

Потребители требуют прозрачности

Клиенты всё чаще оценивают бренды по их политике в области данных. Используя ИИ, компании рискуют потерять доверие, если не будут обеспечивать прозрачность в обработке информации. Потребители хотят понимать, как их данные используются, когда в их взаимодействие вовлечён ИИ, и иметь возможность легко выйти из системы.

Согласно исследованиям Deloitte и KPMG, доверие клиентов становится критическим фактором успеха новых продуктов и услуг. Руководителям рекомендуется рассматривать прозрачность как функциональную особенность продукта и выбирать модели, которые позволяют объяснить процесс принятия решений.

Локализация ИИ и облачных решений

Суверенитет ИИ — способность компаний контролировать свои ИИ-системы, данные и инфраструктуру — становится важным элементом стратегии. Практически все опрошенные руководители учитывают этот фактор при планировании на 2026 год.

Учитывая риски, связанные с резидентностью данных и юрисдикцией облачных сервисов, компании пересматривают, где будут храниться данные и где выполняться модели. В исследованиях британских и европейских IT-лидеров отмечается рост обеспокоенности зависимостью от американских облачных платформ.

Accenture рекомендует разрабатывать стратегии, которые обеспечивают контроль, прозрачность и альтернативные выборы. Ключевые элементы включают портативные ИИ-платформы, мониторинг соответствия требованиям, а также акцент на географическом расположении данных.

Интересно: Какие меры необходимо внедрить, чтобы обеспечить устойчивость бизнеса в условиях изменяющегося технологического и геополитического ландшафта?

i

Создано специально для ASECTOR

Концептуальное изображение

Когда ИИ становится частью бизнеса: три ключевых вызова 2026 года

От инструмента к архитектуре: как меняется роль ИИ

Агентный ИИ уже не только помощник в выполнении задач — он становится частью операционной инфраструктуры. Руководители компаний начинают внедрять его в центральные системы, такие как ERP и CRM, чтобы автоматизировать процессы и ускорить принятие решений. Однако это требует серьёзного пересмотра архитектуры: системы должны поддерживать реальную обработку данных, а не только анализировать информацию, накопленную за предыдущие периоды.

Бизнесы не просто внедряют ИИ, они меняют внутренние процессы под него. Это требует не только инвестиций в технологии, но и в переосмысление того, как данные движутся внутри компании.

Важный нюанс: Успех внедрения агентного ИИ зависит не от мощности модели, а от того, насколько гибко и прозрачно он интегрирован в бизнес-процессы.

Новые данные подтверждают рост интереса к агентному ИИ. Например, Google представила средство разработки Antigravity, позволяющее автоматизировать задачи в редакторе, терминале и браузере с помощью агентов, включая не только собственные, но и сторонние модели, такие как Claude Sonnet 4.5 и GPT-OSS [!]. Это расширяет возможности внедрения ИИ в операционные процессы, но также усиливает требования к безопасности и контролю.

Кроме того, Oracle планирует заменить часть функционала, выполняемого сотрудниками, на агентный ИИ, чтобы позволить клиентам самостоятельно вносить временные изменения в приложения [!]. Это снижает зависимость от внутренних специалистов и расширяет гибкость, но требует тщательного планирования и мониторинга.

Переподготовка сотрудников как стратегический ресурс

Большинство сотрудников не видят в ИИ угрозу, а рассматривают его как инструмент для освобождения от рутинных задач. Это приводит к росту спроса на навыки, которые машины не заменят: творчество, аналитическое мышление и умение решать нестандартные задачи. В свою очередь, компании, которые не инвестируют в обучение, рискуют потерять квалифицированных работников.

Обучение персонала становится не только частью HR-стратегии, а фактором конкурентоспособности. Сотрудники готовы менять работодателей, если тот не предлагает возможности развития.

Важный нюанс: В условиях высокой мобильности талантов, развитие навыков сотрудников — это не только затраты, а инвестиции в будущее бизнеса.

Однако внедрение ИИ также приводит к снижению численности персонала. В исследовании BearingPoint отмечается, что к 2028 году в 45% компаний прогнозируется увеличение избыточной численности персонала до 30–50% [!]. Это требует пересмотра структуры работы и перераспределения функций между человеком и ИИ.

Примером такого подхода стала Salesforce, которая сократила 4000 позиций в службе поддержки клиентов, внедрив ИИ-агентов. При этом уровень удовлетворенности клиентов остался на прежнем уровне, а ИИ-агенты обеспечили оперативность и эффективность взаимодействия [!].

Доверие как новый бренд: почему прозрачность важнее алгоритмов

Потребители всё чаще требуют, чтобы компании объясняли, как их данные используются и как принимаются решения с помощью ИИ. Это особенно актуально в контексте российского рынка, где вопросы суверенитета данных и резидентности становятся частью стратегии. Потеря доверия может привести к снижению лояльности и убыткам.

Прозрачность в обработке данных перестаёт быть технической задачей — она становится частью брендинга. Компании, которые не умеют объяснять ИИ, рискуют потерять клиентов.

Важный нюанс: В условиях роста регуляторных требований, ИИ-модели, которые нельзя объяснить, становятся рискованным выбором.

USPTO подчеркивают важность человеческого фактора в процессе создания инноваций. Новые правила устанавливают, что искусственный интеллект не может быть признан изобретателем — только человек может быть официальным автором патента. Это уточнение приносит ясность в правовые рамки использования ИИ в науке и бизнесе [!].

Суверенитет ИИ: баланс между контролем и доступом

Руководители всё чаще задумываются, где и как будут храниться данные, где будут выполняться модели и кто будет оператором инфраструктуры. Это связано не только с вопросами безопасности, но и с геополитикой. Зависимость от иностранных облачных платформ может ограничивать возможности бизнеса в условиях санкций или изменений в законодательстве.

Локализация ИИ-решений становится стратегическим выбором. Компании, которые не учитывают этот аспект, рискуют потерять контроль над своими данными и процессами.

Важный нюанс: Суверенитет ИИ — это не только техническая задача, это выбор между скоростью, безопасностью и независимостью.

Примером открытой и локализованной ИИ-платформы стала Mistral AI, которая выпустила новое поколение языковых моделей Mistral 3 под лицензией Apache 2.0 [!]. Открытый доступ позволяет компаниям внедрять ИИ без привлечения крупных коммерческих поставщиков, сокращая затраты и время на настройку. Это снижает зависимость от внешних решений и открывает возможности для внутренней разработки.

Также стоит отметить, что в России разрабатывается концепция регулирования ИИ, включающая упоминание агентного ИИ как платформы, способной самостоятельно выполнять задачи. Это отражает внимание к будущим формам искусственного интеллекта и подчёркивает необходимость его учёта при разработке устойчивой правовой базы [!].

Перспективы и вызовы: как ИИ формирует будущее бизнеса

Внедрение агентного ИИ требует не только технической подготовки, но и стратегического видения. В 2026 году ожидается, что доля агентного ИИ в общей ценности ИИ-проектов составит 29% [!]. Это ускоряет разрыв между ведущими компаниями и аутсайдерами, которые не успевают внедрять новые технологии.

Компании, которые уже начали трансформацию, демонстрируют более высокий рост выручки и EBIT-маржи. Например, Dell запустила масштабный проект по модернизации бизнес-процессов и инфраструктуры, направленный на повышение гибкости и эффективности в условиях развития искусственного интеллекта [!]. Это включает внедрение автоматизированных систем и создание единого каталога, что снижает неэффективность и ускоряет реакцию на запросы клиентов.

Важный нюанс: Успешная трансформация возможна только при комплексном подходе, включающем инвестиции в технологии, обучение персонала и пересмотр бизнес-моделей.

Таким образом, 2026 год станет критическим этапом для российского бизнеса. Внедрение агентного ИИ, переподготовка сотрудников и обеспечение прозрачности в обработке данных — это не только тренды, а стратегические шаги, которые определят конкурентоспособность компаний в долгосрочной перспективе.