Тенденции, которые сформируют искусственный интеллект и технологии в 2026 году

Специального агента по программированию Клода (Claude) еще не существовало. Granite 3.0 от IBM появился только что. И разговор с агентами только начинался: MCP только весной набрала обороты при заметной поддержке со стороны Сэма Альтмана.

Тем временем в мире инфраструктуры чипов и вычислительных ресурсов становилось все меньше, что давало конкурентное преимущество новым территориям.
За последние несколько недель IBM Think поговорила с дюжиной экспертов в области технологий — исследователями, основателями и лидерами из IBM и за ее пределами, — чтобы узнать их мнение о том, чего ожидать в предстоящем году. Все они разделяли общее убеждение на предстоящий год: темпы инноваций не замедлятся и в 2026 году.

“Это такое сумасшедшее время”, - сказал в интервью IBM Think Питер Стаар, главный научный сотрудник Цюрихской исследовательской лаборатории IBM Research. “И это только ускоряется”.
Новые агентские возможности уступят место новым возможностям как для компаний, так и для частных лиц. “Я действительно вижу параллели между производством музыки в стиле Рика Рубина и созданием ИИ”, - сказал выдающийся инженер IBM Крис Хэй в интервью IBM Think. “Я не ограничиваю это программированием. Я думаю, что мы все станем создателями ИИ, будь вы маркетолог, программист или премьер-министр ”.

Многие считают, что эффективность станет новым рубежом. “Графические процессоры останутся королем, но ускорители на базе ASIC, чиплетные конструкции, аналоговый вывод и даже квантовые оптимизаторы будут развиваться”, - сказал Каутар Эль Маграуи, главный научный сотрудник IBM, в ходе Совещания экспертов, состоявшегося на этой неделе. “Возможно, появится новый класс чипов для агентированных рабочих нагрузок”.
После большого скептицизма по поводу рентабельности инвестиций в ИИ, возможности ИИ откроют новые способы ведения бизнеса на предприятии. А модели рассуждений и агенты с открытым исходным кодом будут продолжать расширять границы, покоряя корпоративный ИИ.

В то же время доверие и безопасность станут ключевыми приоритетами, поскольку многие предприятия усилят свое внимание к суверенитету искусственного интеллекта.
Это лишь начало того, что ждет корпоративные технологии в ближайшие дни. Читайте дальше о 18 прогнозах экспертов, на которые следует обратить внимание в 2026 году.

Quantum превзойдет классические компьютеры | Джейми Гарсия, директор по стратегическому росту и квантовому партнерству IBM
IBM публично заявила, что 2026 год ознаменуется тем, что квантовый компьютервпервые сможет превзойти классический компьютер — точка, на которой квантовый компьютер может решить проблему лучше, чем все классические методы.

По мнению IBM, эта веха откроет новые возможности в разработке лекарств, материаловедении, финансовой оптимизации и других отраслях, сталкивающихся с невероятно сложными вызовами.
“Мы отошли от теории”, - сказал Джейми Гарсия, директор по стратегическому росту и квантовому партнерству IBM. “Сегодня мы используем лучшие в отрасли квантовые компьютеры для реальных случаев использования. Хотя это не проблемы производственного масштаба, это сигналы, по которым мы ожидаем увеличения ценности по мере развития quantum. И мы наблюдаем невероятный прогресс в исследованиях, связанных с разработкой лекарств, открытием материалов и оптимизацией финансов и логистики ”.

Гарсия также подчеркивает конвергенцию с ИИ: такие инструменты, как Qiskit Code Assistant, уже помогают разработчикам автоматически генерировать квантовый код. IBM создает квантово-ориентированную архитектуру суперкомпьютеров, которая сочетает квантовые вычисления с мощными высокопроизводительными вычислениями и инфраструктурой искусственного интеллекта, поддерживаемыми процессорами, графическими процессорами и другими вычислительными механизмами, пояснила она.

Чтобы продвинуть достижение этой цели в будущее, AMD и IBM изучают способы интеграции процессоров AMD, графических процессоров и ПЛИС с квантовыми компьютерами IBM для эффективного ускорения разработки нового класса новых алгоритмов, которые в настоящее время недоступны ни одной из парадигм, работающих независимо.

Эффективность оборудования станет новой стратегией масштабирования | Каутар Эль Маграуи, главный научный сотрудник и менеджер AIU Spyre Model Enablement, Центр оборудования для искусственного интеллекта, IBM
“2026 год станет годом передовых технологий в сравнении с классами эффективных моделей”, - сказал Каутар Эль Маграуи, главный научный сотрудник IBM, в недавнем выпуске программы "Mixture of Experts". Рядом с огромными моделями с миллиардами параметров появятся эффективные модели с поддержкой аппаратного обеспечения, работающие на скромных ускорителях. “Мы не можем продолжать масштабировать вычисления, поэтому отрасль должна вместо этого масштабировать эффективность”.

В 2025 году спрос превысил цепочку поставок, что вынудило компании оптимизировать доступность вычислительных ресурсов. Это требует разделения аппаратных стратегий: масштабирование с помощью суперчипов, таких как H200, B200, GB200, или масштабирование с использованием передовых оптимизаций, прорывов в квантовании и небольших LLM, сказала она.

Это также будет означать, что edge AI перейдет из разряда шумихи в реальность. Гонка оборудования больше не будет касаться только графических процессоров. “Графические процессоры останутся главными, но ускорители на базе ASIC, чиплетные конструкции, аналоговый вывод и даже оптимизаторы с квантовой поддержкой будут развиваться”, - сказал Эль Маграуи. “Возможно, появится новый класс чипов для агентированных рабочих нагрузок”.

Лидерство в области искусственного интеллекта будут определять системы, а не модели | Гейб Гудхарт, главный архитектор отдела открытых инноваций в области искусственного интеллекта, IBM
В 2026 году конкуренция будет не за модели искусственного интеллекта, а за системы.

“Мы собираемся достичь своего рода товарного рубежа”, - сказал Гейб Гудхарт, главный архитектор отдела открытых инноваций ИИ в IBM, в интервью IBM Think. “Это рынок покупателя. Вы можете выбрать модель, которая идеально подходит для вашего варианта использования, и отправляться в гонку. Модель сама по себе не будет основным отличием ”.

Сейчас важна оркестровка: объединение моделей, инструментов и рабочих процессов. “Если вы заходите в ChatGPT, вы разговариваете не с моделью искусственного интеллекта”, - объяснил он. “Вы имеете дело с программной системой, которая включает инструменты для поиска в Интернете, выполнения всевозможных индивидуальных программных задач по сценариям и, скорее всего, агентский цикл”.

“Я думаю, в 2026 году мы увидим больше совместных моделей маршрутизации”, - сказал Гудхарт. “У вас будут модели меньшего размера, которые смогут выполнять множество функций и при необходимости делегировать их более крупной модели. Тот, кто достигнет этой системной интеграции, будет формировать рынок”.

Агентный синтаксический анализ заменит монолитную обработку документов | Брайан Рэймонд, основатель и генеральный директор Unstructured 
В 2026 году обработка документов перестанет быть работой с одной моделью. Вместо того, чтобы заставлять единую систему интерпретировать весь файл целиком, конвейеры синтетического синтаксического анализа разбивают документы на их части (заголовки, абзацы, таблицы, изображения) и направляют каждую из них к модели, которая понимает ее лучше всего.

“Это позволяет нам снизить вычислительные затраты при одновременном повышении точности, потому что каждый элемент интерпретируется классом моделей, который понимает его лучше всего”, - сказал IBM Think Брайан Рэймонд, основатель и генеральный директор Unstructured. Unstructured преобразует неструктурированные данные в чистые данные, готовые для ИИ.

“Результатом является гибкий уровень реконструкции, который синтезирует точное представление исходного источника, сохраняя при этом надежные гарантии в отношении структуры, происхождения и значения”, - сказал Рэймонд. Компания Unstructured недавно интегрировала возможности обнаружения объектов в IBM Research Docling для достижения этой цели, повысив общую точность.

Далее следует агентный анализ. Представьте, что команда экспертов в предметной области — только они агенты ИИ — непрерывно сканирует ваш корпус, создает глубокие семантические профили и индексирует все в многомерном графике. “Это обеспечивает поиск, который может работать по замыслу, структуре, контенту и метаданным одновременно и делает ранее недоступные внутренние знания доступными в режиме реального времени”, - сказал Рэймонд.
В совокупности эти достижения указывают на создание автономных корпоративных систем обработки данных, которые станут основой для более быстрых решений и более рациональных рабочих процессов в 2026 году.

2026 год будет определяться тремя тенденциями, которые выводят ИИ за рамки личной производительности, говорит Кевин Чанг, директор по стратегии в Writer, корпоративной платформе искусственного интеллекта для агентурной работы.

“Во-первых, ИИ переходит от индивидуального использования к командному и управлению рабочими процессами”, - сказал Чанг IBM Think. Это означает координацию всех рабочих процессов, объединение данных между подразделениями и продвижение проектов от идеи к завершению.

Во-вторых, по мере совершенствования возможностей мышления системы будут не просто следовать инструкциям: они будут предвидеть потребности. “Эта эволюция превращает ИИ из пассивного помощника в активного сотрудника, способного осмысленно решать проблемы и принимать решения”, - сказал он.

Наконец, Чанг видит самый захватывающий сдвиг: демократизацию процесса создания агентов искусственного интеллекта. “Способность проектировать и внедрять интеллектуальные агенты переходит от разработчиков к обычным бизнес-пользователям”, - пояснил он. “Снижая технические барьеры, организации увидят волну инноваций, движимых людьми, наиболее близкими к реальным проблемам”.

Agentic systems превратила LLM и помощников по программированию во что-то более динамичное в 2025 году. И это только начало, по словам Исмаэля Фаро, вице-президента по квантам и ИИ IBM Research. Он видит, что программное обеспечение переходит от неформального взаимодействия к структурированному подходу, при котором пользователи ставят цели и проверяют прогресс, в то время как автономные агенты выполняют задачи и запрашивают одобрение человека.

“Практика разработки программного обеспечения будет развиваться от vibe coding к протоколу объективной проверки”, - сказал Фаро в интервью IBM Think. “Пользователи будут определять цели и проводить валидацию, в то время как наборы агентов будут выполняться автономно, расширяя идею участия человека в цикле, запрашивая одобрение человека на критических контрольных точках”.

Этот сдвиг приведет к появлению agentic runtimes для запуска сложных рабочих процессов с механизмом управления и переведет поведение агентов со статических выходных данных, привязанных к коду, на динамическую адаптацию, обеспечиваемую схемами, управляемыми политиками, которые уравновешивают гибкость и контроль.

Это станет основой для “Агентированной операционной системы (AOS)”, - объяснил Фаро, - которая будет стандартизировать оркестровку, безопасность, соответствие требованиям и управление ресурсами в роях агентов.

“Уделяя пристальное внимание безопасности, управлению ресурсами, соблюдению нормативных требований и операционному совершенству, предприятия могут использовать агентов экспертных систем для восстановления лидерства в критически важных вычислениях”, - сказал он.

Генеративные модели должны быть мультисенсорными, чтобы они могли интерпретировать мир подобно людям и даже обнаруживать сигналы, которые мы можем пропустить, сказал Аарон Боуман, сотрудник IBM и главный изобретатель, в недавнем выпуске программы "Смесь экспертов".

Бауман работал с мультимодальным ИИ в спорте и руководил некоторыми работами IBM, в частности, с US Open, ESPN Fantasy Football и Masters. Для него мультимодальный ИИ - это тенденция, которую он ожидает увидеть в 2026 году.

“Эти модели смогут воспринимать мир и действовать в нем, гораздо более похожем на человеческий. Они смогут объединить язык, видение и действия, все вместе”, - сказал он. “В ближайшем будущем мы должны начать видеть этих мультимодальных цифровых работников, которые могут автономно выполнять эти различные задачи для интерпретации событий, возможно, даже таких, как сложные медицинские случаи”.

Но автономия не будет означать устранения контроля со стороны человека. “В будущем также важно иметь искусственный интеллект ”человек в цикле“, - сказал Боуман, - чтобы человек мог точно настраивать и изменять навыки”.

Общение между агентами станет мейнстримом | Кейт Блэр, директор по инкубации и технологическому опыту IBM Research

Прошел всего год с тех пор, как Anthropic запустила MCP вместе с ACP от IBM и A2A от Google. Если 2025 год был годом агента, то 2026 год должен стать годом запуска в производство всех мультиагентных систем, сказала Кейт Блэр из IBM в интервью IBM Think. Этот сдвиг зависит от зрелости и конвергенции протоколов.
“В 2026 году эти шаблоны выйдут из лаборатории в реальную жизнь”, - сказал Блэр, руководитель инициатив IBM в области BeeAI и Agent Stack. Оба проекта были предоставлены Linux Foundation.

Фонд Linux недавно объявил о создании Agentic AI Foundation и вкладе Anthropic в MCP. “Мы рады, что MCP перешла под открытое управление”, - сказал Блэр. “Открытое управление и стандарты сообщества - это то, что откроет больше возможностей для творчества, инноваций и новых решений”.
Проект A2A вот-вот выпустит свой первый крупный релиз. “Мы уже наблюдаем сотрудничество между A2A и MCP по стандартизации на единой карточке для описания объекта, будь то инструмент или ресурс в MCP или агент в A2A”, - сказала она

Блэр рассматривает эту унифицированную карту как катализатор интероперабельности и возможность совместного использования реестров, обнаружения и использования между агентами и агентскими системами.
“Я рад перейти на следующий уровень, где мы действительно говорим о широко распространенных вариантах производственного использования, о том, как агенты общаются с другими агентами”.

ИИ обеспечит реальную рентабельность инвестиций... надежно| Дэвид Ланштейн, соучредитель и генеральный директор Atolio

Atolio предоставляет безопасную и частную платформу ИИ для предприятий. Проблема, с которой сталкиваются их клиенты, заключается в необходимости действовать быстро и экспериментировать с новыми технологиями, одновременно снижая риск потери контроля над своими данными ИИ.

“Самая значительная тенденция, которую мы видим в следующем году, - это переход от экспериментов с ИИ к частным и безопасным развертываниям с реальными ожиданиями рентабельности инвестиций на предприятиях”, - сказал IBM Think соучредитель и генеральный директор Atolio Дэвид Ланштейн.

“Утечки данных продолжают подрывать доверие предприятий”, - сказал он. “Нерешенная проблема атак с мгновенным внедрением в производственные среды делает не подлежащими обсуждению требования к суверенитету данных и первоклассному разрешению доступа”.

Решение заключается не в более крупных моделях, а в более интеллектуальных данных. Как выразился Ланштейн: “Истинную ценность принесет предоставление моделям высококачественных структурированных данных с учетом разрешений для получения интеллектуальных, актуальных и заслуживающих доверия ответов”.

“Что меня больше всего волнует, так это конвергенция, необходимая для того, чтобы это произошло”, - сказал он, указав на “новую приверженность безопасности, усовершенствования и решения, которые более глубоко понимают контекст и потребности пользователей, а также продолжающуюся эволюцию экосистемы MCP”.

Компания AuthMind, основанная в 2020 году, решает одну из самых сложных проблем кибербезопасности: предоставляет компаниям четкое представление о доступе и активности каждого идентификатора практически в режиме реального времени, чтобы они могли пресекать атаки до их начала.

“В ближайшие годы агентский ИИ и другие нечеловеческие идентификаторы будут значительно превосходить число пользователей-людей в организации”, - сказал IBM Think Шломи Янаи, генеральный директор и соучредитель AuthMind.

Этот сдвиг переопределит безопасность и управление предприятием. “Теперь это забота правления о том, чтобы каждый агент был учтен и действовал так, как было задумано, повышая производительность и безопасность”, - сказал Янаи. По мере масштабного внедрения искусственного интеллекта в организациях задача уже не просто заключается в развертывании моделей; это управление идентификацией с новыми пользователями: автономными агентами, работающими в разных системах.

Для предприятий получение преимуществ в этом контексте означает ответы на три важнейших вопроса: знаем ли мы каждого существующего агента ИИ? Понимаем ли мы, к чему он получает доступ? И уверены ли мы в том, что ИТ делает, когда получает доступ к системе?

Обнаружение, наблюдение и защита не только каждого человека, но и каждого агента искусственного интеллекта становятся необходимыми для ответственного и безопасного внедрения искусственного интеллекта. “Я очень рад следить за компаниями, которые добиваются такой прозрачности, подотчетности и доверия во всех идентификациях агентов искусственного интеллекта”, - сказал Янаи.


Автоматизация машин станет реальностью | Стивен Аберле, основатель и генеральный директор Rohirrim
“Самая мощная тенденция, которую я вижу в следующем году, - это ИИ, решающий сложные корпоративные рабочие процессы”, - сказал Стивен Аберле, основатель Rohirrim, стартапа с использованием искусственного интеллекта, ориентированного на комплексные экосистемы закупок, в интервью IBM Think

“Не как доказательство концепции, а как надежная система, способная выполнять сложные задачи от начала до конца”.
Генеративные и агентские системы будут интерпретировать намерения, осуществлять поиск в обширных сетях, выбирать правильные инструменты и продолжать работу до тех пор, пока не будут достигнуты результаты. “Этот сдвиг создает совершенно новые категории платформ и даже новые рынки, потому что мы больше не ограничены тем, что может учесть один человек или одно приложение”, - объяснил он. “Это настоящая машинная автоматизация”.

Трансформеры сделали это возможным. “Они дали нам системы, которые могут воспринимать огромные объемы текста, кода и истории, а затем реагировать с нюансами и точностью, устанавливая эффективные ограждения”, - сказал Аберле. “Мы вступаем в эпоху, когда ИИ переходит от простых ответов на вопросы к прямому влиянию на результаты”.
В сфере закупок это означает отслеживание требований, раннее выявление пробелов и предложение исправлений, что дает профессионалам ясность и оперативность для принятия более справедливых и быстрых решений.

Открытый исходный код продолжит диверсификацию в размерах и странах| Мэтт Уайт, исполнительный директор PyTorch Foundation

Год назад Мэтт Уайт, исполнительный директор PyTorch Foundation, предсказал, что модели меньшего размера подтолкнут ИИ к прорыву.
“Отрасль подтвердила тезис о том, что модели меньшего размера, оптимизированные для предметной области, станут центральными”, - недавно сказал Уайт IBM Think. “Достижения в области дистилляции, квантования и оптимизации времени выполнения с использованием памяти привели к переходу к периферийным кластерам и встроенным устройствам из-за затрат, задержек и требований к суверенитету данных”.

По словам Уайта, три фактора будут определять ИИ с открытым исходным кодом в 2026 году: глобальная диверсификация модели, во главе с выпусками на китайском языке и с продуманными решениями; интероперабельность как основа конкуренции, поскольку фреймворки и среды выполнения соответствуют общим стандартам; и жесткое управление с выпусками, прошедшими аудит безопасности, и прозрачными конвейерами передачи данных.

“По мере появления агентированных систем роль PyTorch как общей основы для обучения, моделирования и оркестровки будет только возрастать”, - сказал Уайт. “Разработчикам нужны гибкие инструменты для мультимодальных рассуждений, компоненты памяти и оценки с учетом безопасности, и именно здесь процветает открытый исходный код”.


Масштабирование достигнет своего предела, а физический ИИ наберет обороты | Питер Стаар, главный научный сотрудник IBM Research Zurich; председатель технического руководящего комитета Docling в Linux Foundation по ИИ и данным


Питер Стаар из IBM прогнозирует, что 2026 год ознаменуется сдвигом в приоритетах исследований ИИ в пользу осязаемого. “Робототехника и физический ИИ определенно будут набирать обороты”, - сказал он. В то время как крупные языковые модели остаются доминирующими, Стаар отмечает, что отдача от масштабирования в отрасли снижается. “Люди устают от масштабирования и ищут новые идеи”, - пояснил он.
Стаар видит большой интерес к ИИ, который может чувствовать, действовать и обучаться в реальных условиях; именно в этом и будет заключаться техническая задача: это может стать следующим рубежом для инноваций.
В то же время Стаар считает, что ИИ с открытым исходным кодом продолжит формировать конкурентный ландшафт. “Те, кто лидирует, хотят сохранить его закрытым, а те, кто догоняет, идут открытым”, - сказал он.
Поскольку NVIDIA становится основным драйвером открытых экосистем — во многом потому, что ее бизнес зависит от широкого внедрения графических процессоров, а не от проприетарных моделей, — Стаар прогнозирует, что сотрудничество будет ускоряться по мере того, как ИИ выходит за рамки экранов и проникает в физический мир.


ИИ перейдет от гигантских моделей к системам рассуждений, ориентированным на конкретную предметную область | Энтони Аннунциата, директор по ИИ с открытым исходным кодом, IBM и AI Alliance

2024 год завершился на высокой ноте для ИИ с открытым исходным кодом: модели Llama от Meta набирают обороты. С тех пор экосистема искусственного интеллекта с открытым исходным кодом значительно выросла, а модели меньшего размера, ориентированные на конкретную предметную область, достигли впечатляющих результатов - это касается IBM Granite, Ai2 Olmo 3 и, конечно же, моделей DeepSeek. Энтони Аннунциата, директор по ИИ с открытым исходным кодом в IBM и Альянсе искусственного интеллекта, считает, что эта тенденция ускорится в 2026 году.

“Мы собираемся увидеть модели рассуждений меньшего размера, которые будут мультимодальными и их будет проще настраивать для конкретных областей”, - сказал он в интервью IBM Think.
Достижения в области точной настройки и обучения с подкреплением также означают, что предприятия могут внедрять ИИ с открытым исходным кодом, удовлетворяя спрос на более компактные и эффективные модели. “Вместо одной гигантской модели для всего у вас будут меньшие по размеру, более эффективные модели, которые будут такими же точными — а может, и более точными — при настройке для правильного варианта использования”, - сказал он.

Открытый агентский ИИ с открытым исходным кодом ускорит эту тенденцию. “Агентов общего назначения недостаточно для юриспруденции, здравоохранения или производства”, - сказала Аннунциата. “Вам нужны модели и архитектуры, ориентированные на предметную область и отражающие рабочие процессы экспертов”.
ИИ с открытым исходным кодом необходим. “Если вы верите, что мы движемся к экономике, в которой автоматизированные возможности ИИ выполняют большую работу, тогда стандарты взаимодействия должны быть открытыми”, - сказал он". “В противном случае вы получите разрозненные подразделения или платформу, на которой победитель получает все”.

Децентрализованный ИИ выйдет за рамки прототипов | Томас Эрнандо Кофман, соучредитель Not Diamond
“Значительная часть корпоративной колоколообразной кривой начинает смещаться от экспериментов к системам производственного уровня”, - сказал Томас Эрнандо Кофман, соучредитель Not Diamond, многомодельной платформы инфраструктуры ИИ, в интервью IBM Think.

Этот переход будет непростым: “Командам по ИИ придется вложить значительные средства в оценку, надежность, оптимизацию, эффективность, масштабируемость и ремонтопригодность”, - сказал он.
Это потребует серьезной координации и ресурсов. Если компании не будут делать инвестиции, они в конечном итоге окажутся в тупике: отсутствие нужных возможностей означает, что системы бесполезны, а отсутствие полезности только усугубляет проблему.

На переднем крае проблемы выглядят иначе. “Я считаю, что в этой области придется столкнуться с тремя основными препятствиями: непрерывным обучением, памятью и масштабируемостью”, - сказал Кофман.
Работа будет вестись как на уровне архитектуры модели, так и в агентских системах.
“Мы начнем видеть децентрализованные сети агентов, которые смогут учиться друг у друга, обмениваться информацией и сохранять важные знания на протяжении длительного периода — недель, месяцев и даже лет”, - сказал он. “Эти системы повысят динамичность и постоянное совершенствование, позволяя агентам и моделям специализироваться на эффективных, сфокусированных возможностях”.

Средства совместной защиты будут бороться с вооруженным ИИ | Бен Колман, генеральный директор и соучредитель Reality Defender

Ни одна организация в одиночку не сможет решить проблему глубокой подделкии вооруженного искусственного интеллекта, тем более что в конце этого года появились новые векторы угроз, такие как вооруженные агенты искусственного интеллекта, сказал Бен Колман, генеральный директор и соучредитель Reality Defender, компании по кибербезопасности, предлагающей инструменты обнаружения глубокой подделки. Быстрое развитие генеративного ИИ требует создания экосистемы для совместной работы.

“Стратегические партнерства необходимы не только для укрепления обороны, но и для прогнозирования следующей волны сложных моделей и отраслевых уязвимостей”, - сказал он IBM Think.
“Я вижу, что эти партнерские отношения в нашей отрасли между нами самими, другими участниками, работающими над различными аспектами аналогичной проблемы, и так далее развиваются так же быстро, как и достижения в области ИИ, если не быстрее”.

Колман отмечает сдвиг в сторону многоуровневой модели безопасности. “При объединении различных средств защиты пробелы в одном слое закрываются другим, создавая непроницаемый щит”, - сказал он.
Интеграция определит следующий этап. “Когда эти новые технологии сочетаются с платформами обнаружения, подобными нашей, результатом становится комплексная стратегия ‘глубокой защиты”, - сказал он. “Это гарантирует организациям защиту во всех форматах мультимедиа и точках входа, во всех вариантах использования и во всех наборах инструментов — вместо того, чтобы полагаться на единственную точку отказа”.

Устойчивость ИИ станет критически важной | Энтони Маршалл, старший директор и вице-президент IBM Institute for Business Value
Организации не могут позволить, чтобы их проекты в области искусственного интеллекта прерывались, но бизнес-лидеры могут контролировать лишь немногое. Суверенитет искусственного интеллекта — способность управлять системами искусственного интеллекта, данными и инфраструктурой, не полагаясь на внешние организации, — стал критически важным, сказал Энтони Маршалл, старший директор и вице-президент IBM Institute for Business Value(IBV).

Для 93% руководителей, опрошенных IBV, учет суверенитета ИИ в бизнес-стратегии будет обязательным в 2026 году. “Это не просто проверка”, - сказал Маршалл.

Половина руководителей обеспокоена чрезмерной зависимостью от вычислительных ресурсов в определенных регионах (эта проблема особенно актуальна среди бизнес-лидеров на Ближнем Востоке и в Азиатско-Тихоокеанском регионе), и многие считают, что зависимость от этих ресурсов может привести к широкому спектру рисков. Подумайте об утечках данных, потере доступа к данным и краже интеллектуальной собственности.
Прозрачность и доверие также останутся приоритетами. “И регулирующие органы, и потребители просят организации объяснить, как агенты ИИ приходят к конкретным решениям. Организации должны разрабатывать агентов, которые могут продемонстрировать свою работу даже при выполнении самых сложных задач”, - сказал Маршалл.

Это означает укрепление суверенитета с помощью модульной архитектуры среды искусственного интеллекта, позволяющей распределять рабочие нагрузки, данные и агентов между надежными регионами и поставщиками.
“Постоянный мониторинг необходим для обнаружения и устранения отклонений модели до того, как это поставит под угрозу производительность или приведет к предвзятости”, - сказал Маршалл.