Компании сталкиваются с необходимостью одновременно ускорять разработку, повышать надежность систем и обеспечивать контроль над данными. В этих условиях формируется новая технологическая модель, в основе которой лежит искусственный интеллект как архитектурный фундамент.
Как показывают результаты свежего исследования «Self-Service Круг Громова 2026», этот переход уже начинается на практике – но реализуется значительно сложнее, чем предполагается на уровне трендов. Ключевая проблема заключается не в доступности технологий, а в готовности архитектуры данных и управленческих моделей к такому уровню автономности.
Тренд №1. Платформы разработки, изначально построенные вокруг AI
Одним из ключевых трендов становится переход к платформам разработки нового поколения, где искусственный интеллект встроен во все этапы жизненного цикла программного обеспечения. Такие платформы позволяют не только ускорить создание решений, но и изменить сам подход к разработке. AI участвует в написании кода, тестировании, проектировании архитектуры и поддержке систем.
В результате компании переходят от модели, в которой разработка полностью зависит от команд программистов, к модели, основанной на взаимодействии человека и AI. Человек формулирует задачи и определяет требования, а система реализует решение.
Эксперты «Кругов Громова» отмечают, что подобная трансформация напрямую связана с развитием self-service подхода: разработка и работа с данными становятся доступными более широкому кругу пользователей, но только при наличии правильно выстроенной архитектуры и управляемого слоя данных.
Тренд №2. Платформы супервычислений для AI
Рост использования искусственного интеллекта требует новой вычислительной инфраструктуры. Формируется класс платформ, объединяющих различные типы вычислительных ресурсов – от традиционных процессоров до специализированных ускорителей. Эти системы обеспечивают обработку больших объемов данных и позволяют обучать сложные модели.
Такая инфраструктура становится основой для аналитики, моделирования и разработки интеллектуальных сервисов, однако требует значительных инвестиций и продуманного управления.
В отчетах «Кругов Громова» подчеркивается, то, что инфраструктура сама по себе не создает ценность – без правильной организации данных и моделей даже мощные вычислительные ресурсы не позволяют бизнесу получать быстрые и согласованные решения.
Ключевой фактор – это баланс между стоимостью, функциональностью и бизнес-эффектом системы. Это напрямую переносится на AI: без понимания бизнес-задач даже самые мощные вычислительные платформы не дают эффекта.
Тренд №3. Конфиденциальные вычисления
По мере роста роли данных возрастает необходимость их защиты. Конфиденциальные вычисления позволяют обеспечивать безопасность информации не только при хранении и передаче, но и в процессе обработки.
Это особенно важно для работы с персональными и чувствительными данными.
Эксперты «Кругов Громова» подчеркивают, что безопасность данных – это не только технологическая задача, но и часть доверия к аналитике. В BI-проектах именно доверие к данным определяет, будет ли система использоваться бизнесом. В AI-системах этот фактор становится еще более критичным.
Тренд №4. Мультиагентные системы
Следующий этап развития – переход от единичных AI-инструментов к системам взаимодействующих агентов. Мультиагентные системы состоят из специализированных компонентов, каждый из которых выполняет свою функцию и взаимодействует с другими.
Это позволяет автоматизировать сложные процессы и создавать гибкие системы, способные адаптироваться к изменениям.
В контексте исследований «Кругов Громова» это логичное продолжение эволюции аналитических платформ: от монолитных BI-инструментов к распределенным экосистемам данных. Однако ключевым ограничением остается согласованность логики между агентами – без единой семантики такие системы быстро теряют управляемость.
Тренд №5. Отраслевые языковые модели
Параллельно развивается направление специализированных моделей, обученных на данных конкретных отраслей. Такие модели лучше понимают бизнес-контекст и обеспечивают более точные результаты.
Это означает постепенный переход от универсальных решений к специализированным системам.
«BI-круг Громова 2025» показывает, что даже в классических BI-системах универсальные модели редко дают максимальную ценность – требуется адаптация под конкретный бизнес-контекст и процессы. Это же справедливо и для AI: эффективность определяется глубиной интеграции в предметную область.
Тренд №6. Физический AI
Искусственный интеллект выходит за пределы цифровой среды и начинает активно применяться в физическом мире: в производстве, логистике, инфраструктуре.
Такие системы соединяют цифровую аналитику и физическое исполнение.
Эксперты «Кругов Громова» отмечают, что здесь особенно критична связка BI → AI → действие. Если в BI результатом является отчет, то в физическом AI результатом становится изменение реального процесса. Это повышает требования к точности данных и надежности моделей.
Тренд №7. Превентивная кибербезопасность
Рост сложности цифровых систем приводит к увеличению числа угроз. В ответ формируется новый подход к безопасности, основанный на прогнозировании и предотвращении атак.
Системы анализируют поведение, выявляют аномалии и позволяют предотвращать инциденты до их возникновения, что делает безопасность проактивной.
Исследования аналитического центра подчеркивают важность контроля качества данных и процессов. Аналогично, в кибербезопасности ключевым становится не реагирование, а встроенный контроль и мониторинг на уровне архитектуры.
Тренд №8. Цифровое происхождение данных
В условиях широкого использования AI становится критически важным понимать происхождение данных и их трансформации. Технологии data lineage обеспечивают прозрачность и доверие.
С позиции «Кругов Громова», это один из фундаментальных факторов зрелости аналитической системы. В исследовании отмечается, что без понимания источников и логики формирования показателей невозможно обеспечить корректные управленческие решения. В AI-системах эта проблема усиливается, так как ошибки масштабируются быстрее.
Тренд №9. Платформы безопасности AI
По мере распространения искусственного интеллекта возникает необходимость контролировать сами модели и их поведение. Платформы безопасности AI обеспечивают защиту данных, контроль доступа и управление рисками.
Это становится обязательным элементом для внедрения AI в корпоративной среде.
Тренд №10. Геопатриация
Наконец, усиливается влияние геополитических факторов. Компании все чаще сталкиваются с требованиями локализации данных и инфраструктуры. Это приводит к формированию распределенных архитектур и изменению подхода к глобальным системам.
По мнению коллег из Gartner, корпоративная технологическая стратегия все больше зависит от регуляторной среды и географии.
В таких условиях возрастает значение гибких архитектур, способных адаптироваться к различным требованиям без потери управляемости.
Рынок уже прошел через аналогичный этап трансформации – уход глобальных вендоров и рост локальных решений, как отмечается в исследовании «BI-круг Громова 2025». В AI этот процесс повторяется, но с большей скоростью и влиянием на архитектуру.
Какой вывод?
В совокупности эти тренды отражают фундаментальный сдвиг. Речь идет не просто о внедрении новых технологий, а о переходе к новой модели, в которой системы становятся активными участниками бизнеса.
Эксперты «Кругов Громова» формулируют это как переход от инструментов анализа данных к AI как системе принятия решений. Однако этот переход невозможен без базы, сформированной в предыдущие годы: согласованных метрик, прозрачной семантики, управляемых данных и зрелых процессов аналитики. Поэтому AI не заменяет инструменты, а становится их логическим продолжением.
Таким образом, 2026 год становится точкой перелома: искусственный интеллект перестает быть инструментом и превращается в операционную основу бизнеса.
Ссылка на источник.