📝 Отчёт Deloitte Tech Trends 2026 - это семнадцатое ежегодное исследование, посвящённое ключевым технологическим трендам, которые будут определять развитие бизнеса в ближайшие годы.
В отчёте анализируется, как компании переходят от экспериментов с искусственным интеллектом к его масштабному внедрению, какие вызовы возникают на этом пути и как лидеры рынка перестраивают свои процессы, инфраструктуру и команды.
Основные выводы:
🔹 От экспериментов - к масштабированию. Компании переходят от многочисленных пилотных проектов к внедрению искусственного интеллекта в реальные бизнес-процессы. Ключевой вопрос больше не «что можно сделать с ИИ?», а «как перейти от экспериментов к измеримым результатам?».
🔹 Инновации работают по принципу маховика. Улучшения в технологиях, данных, инвестициях и инфраструктуре ускоряют друг друга одновременно. Компании, построенные на последовательных улучшениях, не успевают за теми, кто работает в режиме непрерывного обучения.
🔹 Перепроектирование важнее автоматизации. Простое наложение ИИ на существующие процессы не даёт результата. Успешные организации пересматривают процессы с нуля, а не пытаются автоматизировать устаревшие схемы работы.
🔹 ИИ становится физическим. Искусственный интеллект выходит из цифрового мира в реальный - через роботов, автономные транспортные средства, дроны и промышленное оборудование. Машины учатся воспринимать, адаптироваться и действовать в сложной физической среде.
🔹 Агенты как новая рабочая сила. Цифровые агенты (самостоятельные ИИ-системы) начинают выполнять функции, которые раньше требовали участия человека. Однако сегодня лишь 11% организаций их внедрили - основная проблема в том, что компании пытаются автоматизировать «кривые дорожки», а не строить процессы заново.
🔹 Инфраструктурный пересмотр. Рост использования ИИ приводит к взрывному росту затрат на облачные вычисления. Организации переходят к гибридным архитектурам: облако - для изменчивых нагрузок, собственная инфраструктура - для постоянных рабочих процессов, периферийные устройства - для задач, требующих мгновенного отклика.
🔹 Перестройка ИТ-организаций. ИТ-подразделения трансформируются: от управления серверами к оркестрации смешанных команд из людей и цифровых агентов. Появляются новые роли (инженеры по периферийному ИИ, проектировщики взаимодействия человека и ИИ), а ИТ-директора становятся стратегами и «евангелистами» ИИ.
🔹 Кибербезопасность - обоюдоострый меч. ИИ создаёт новые уязвимости, но одновременно даёт мощные средства защиты. Успешные компании встраивают безопасность в ИИ-инициативы с самого начала, а не как дополнительный слой.
🔹 Скорость изменений фундаментально возросла. Расстояние между появлением технологии и её массовым внедрением стремительно сокращается. Те, кто ждёт полной ясности, рискуют оказаться позади конкурентов.
🔑 Ключ к успеху - не просто автоматизация, а перепроектирование процессов, гибридная инфраструктура и перестройка команд. Гибкое и безопасное комбинирование лучших решений - логичный ответ на резко возрастающую потребность увеличения скорости и качества принимаемых решений.
Читайте статью Эволюция контроля затрат автопарка и работы с водителями: от усредненного расхода к цифровой модели управления
В отчёте анализируется, как компании переходят от экспериментов с искусственным интеллектом к его масштабному внедрению, какие вызовы возникают на этом пути и как лидеры рынка перестраивают свои процессы, инфраструктуру и команды.
Основные выводы:
🔹 От экспериментов - к масштабированию. Компании переходят от многочисленных пилотных проектов к внедрению искусственного интеллекта в реальные бизнес-процессы. Ключевой вопрос больше не «что можно сделать с ИИ?», а «как перейти от экспериментов к измеримым результатам?».
🔹 Инновации работают по принципу маховика. Улучшения в технологиях, данных, инвестициях и инфраструктуре ускоряют друг друга одновременно. Компании, построенные на последовательных улучшениях, не успевают за теми, кто работает в режиме непрерывного обучения.
🔹 Перепроектирование важнее автоматизации. Простое наложение ИИ на существующие процессы не даёт результата. Успешные организации пересматривают процессы с нуля, а не пытаются автоматизировать устаревшие схемы работы.
🔹 ИИ становится физическим. Искусственный интеллект выходит из цифрового мира в реальный - через роботов, автономные транспортные средства, дроны и промышленное оборудование. Машины учатся воспринимать, адаптироваться и действовать в сложной физической среде.
🔹 Агенты как новая рабочая сила. Цифровые агенты (самостоятельные ИИ-системы) начинают выполнять функции, которые раньше требовали участия человека. Однако сегодня лишь 11% организаций их внедрили - основная проблема в том, что компании пытаются автоматизировать «кривые дорожки», а не строить процессы заново.
🔹 Инфраструктурный пересмотр. Рост использования ИИ приводит к взрывному росту затрат на облачные вычисления. Организации переходят к гибридным архитектурам: облако - для изменчивых нагрузок, собственная инфраструктура - для постоянных рабочих процессов, периферийные устройства - для задач, требующих мгновенного отклика.
🔹 Перестройка ИТ-организаций. ИТ-подразделения трансформируются: от управления серверами к оркестрации смешанных команд из людей и цифровых агентов. Появляются новые роли (инженеры по периферийному ИИ, проектировщики взаимодействия человека и ИИ), а ИТ-директора становятся стратегами и «евангелистами» ИИ.
🔹 Кибербезопасность - обоюдоострый меч. ИИ создаёт новые уязвимости, но одновременно даёт мощные средства защиты. Успешные компании встраивают безопасность в ИИ-инициативы с самого начала, а не как дополнительный слой.
🔹 Скорость изменений фундаментально возросла. Расстояние между появлением технологии и её массовым внедрением стремительно сокращается. Те, кто ждёт полной ясности, рискуют оказаться позади конкурентов.
🔑 Ключ к успеху - не просто автоматизация, а перепроектирование процессов, гибридная инфраструктура и перестройка команд. Гибкое и безопасное комбинирование лучших решений - логичный ответ на резко возрастающую потребность увеличения скорости и качества принимаемых решений.
Читайте статью Эволюция контроля затрат автопарка и работы с водителями: от усредненного расхода к цифровой модели управления