В 2026 году ИИ и современный стек данных перестроят инфраструктуру предприятий

Ежегодный отчет a16z «Большие идеи» вновь привлекает внимание в этом году. Несколько инвестиционных команд проанализировали технологическую индустрию в 2026 году и зафиксировали один крупный сдвиг. То есть ИИ перестанет быть отдельным инструментом, а будет всей инфраструктурой предприятия. В частности, эволюция современного стека данных выйдет на первый план.

За последний год прорывы в области ИИ значительно перешли от улучшения производительности моделей к реальным возможностям на уровне системы. Они получили необходимые возможности для практической работы, такие как понимание долгосрочных временных рядов, поддержание согласованности, выполнение сложных задач и сотрудничество с несколькими агентами. Кроме того, фокус инноваций в разных отраслях сместился с единой точки инноваций к комплексному переопределению инфраструктуры, рабочих процессов и методов взаимодействия с пользователями.

Трансформация инфраструктуры, управляемая агентами

Бэкенд-системы предприятий сталкиваются с серьёзными трудностями. Текущая архитектура разработана с учётом принципа «человеческое действие → реакции системы». Однако, когда начинают работать интеллектуальные агенты, ситуация меняется полностью.

Одна «инструкция» генерирует до 5 000 подзадач, запросов к базе данных и внутренних API-вызовов в цепочке. Это как рекурсивная «атака» в миллисекундах. Для обычных ограничителей скорости и баз данных поведение почти идентично DDoS-атакам.

Для решения этой проблемы необходимо перепроектировать всю управляющую плоскость. Инфраструктура, нативная для агентов, начнёт быстро появляться. Более короткие холодные запуски, меньшая задержка и в разы большее количество одновременных процессов — это необходимые требования. В конечном итоге только платформы, способные выдержать поток вызовов инструментов, выиграют конкурс.

Рубеж эволюции современного стека данных

Обработка неструктурированных мультимодальных данных остаётся главным узким местом для предприятий. Бесчисленное множество компаний перегружены PDF-файлами, скриншотами, видео, логами, письмами и полуструктурированным «грязью данных». Модели становятся более интеллектуальными, тогда как входные данные становятся более хаотичными.

Именно поэтому системы RAG галлюцинируют, а разумные агенты совершают небольшие, но дорогостоящие ошибки. В неструктурированном мире, который составляет 80% знаний компании, свежесть, структура и надёжность данных постоянно снижаются.

Именно эта энтропия данных делает её настоящим ограничивающим фактором для современных компаний, занимающихся ИИ. Современный стек данных явно стал более интегрированным за последний год. Переход от модульных сервисов к интегрированным платформам, таким как слияние Fivetran/dbt и расширение Databricks, примечателен как переход от модульных сервисов.

Однако реализация действительно нативной для ИИ архитектуры данных всё ещё находится на ранней стадии. В 2026 году ожидается, что современный стек данных будет быстро развиваться в следующих областях:

Во-первых, устанавливается механизм непрерывного притока данных в высокопроизводительные векторные базы данных. Глубокая интеграция данных и инфраструктуры ИИ ускорится, формируя новый уровень за пределами структурированного хранилища.

Далее агент ИИ переходит на этап решения «контекстной задачи». Постоянный доступ к правильной семантике данных и бизнес-определениям обеспечивает согласованное понимание между несколькими системами.

Кроме того, интеллект и автоматизация рабочих процессов с данными будут ставить под сомнение то, как будут развиваться традиционные инструменты и электронные таблицы BI (бизнес-аналитики). Больше не нужно смотреть на Графану, и придёт время, когда ИИ автоматически будет анализировать телеметрию и предоставлять инсайты в Slack.

Автономия корпоративного программного обеспечения

Настоящая трансформация корпоративного программного обеспечения происходит благодаря фундаментальным структурным изменениям. Центральная роль ITSM, CRM и других систем ведения учёта наконец начинает снижаться.

ИИ преодолевает разрыв между «намерением» и «действием». С моделями, способными читать, записывать и делать выводы непосредственно на основе операционных данных компании, системы, ранее являвшиеся пассивными базами данных, превращаются в автономные движки рабочих процессов.

С быстрым развитием моделей вывода и рабочих процессов агентов эти системы теперь могут не только удовлетворять требования, но и прогнозировать, координировать и выполнять сквозные процессы.

Интерфейс станет динамичным уровнем интеллектуального агента, а традиционный слой системных записей отступит к «дешёвому постоянному хранилищу». Стратегическое преимущество будет передано игроку, управляющему интеллектуальной средой исполнения.

К эпохе многолюдного сотрудничества с вертикальным ИИ

Вертикальный ИИ переживает стремительный рост в здравоохранении, юридическом и жилом секторах. Несколько компаний уже превысили 100 миллионов долларов в годовом регулярном доходе (ARR), и финансовый и бухгалтерский секторы следуют этому примеру.

Первой революцией стало получение информации, то есть поиск, извлечение и обобщение. В 2025 году был введён вывод, что позволило проводить сложный бизнес-анализ. Hebbia анализирует финансовую отчетность, Basis координирует пробные балансы между несколькими системами, а EliseAI диагностирует проблемы с обслуживанием и составляет графики поставщиков.

В 2026 году открыт режим «Мультиплеер». Работа в вертикальной отрасли по сути представляет собой сотрудничество между несколькими заинтересованными сторонами, включая покупателей, продавцов, арендаторов, консультантов и поставщиков, каждый из которых имеет свои права, процессы и требования к соблюдению.

В настоящее время ИИ каждого заинтересованного лица работает независимо, что приводит к запутанным точкам делегирования. Многопользовательский ИИ обеспечивает автоматическую координацию между заинтересованными сторонами, поддержание контекста, синхронизацию изменений, автоматическую маршрутизацию к экспертам по объектам и отмечание асимметрий для проверки людьми.

Когда качество сделок улучшается благодаря сотрудничеству нескольких агентов и людей, стоимость переключения резко возрастает. Эта совместная сеть станет «рвом» (конкурентным преимуществом), которого давно не хватало приложениям ИИ.

Персонализация пользовательского опыта

2026 год станет «вашим годом». Мы движемся к эпохе, когда продукты больше не будут массово производиться для «среднего потребителя», а адаптированы под «вас».

Ранее компании оптимизировали с учётом предсказуемого поведения людей, таких как рейтинги Google, топовые товары Amazon, обзоры новостей и яркие открытия. Однако в 2026 году интеллектуальные агенты будут захватывать и интерпретировать контент, а не люди.

Люди могут упустить глубокие прозрения, скрытые на странице 5, но разумные агенты — нет. Программное обеспечение меняется соответственно. Значение визуального дизайна в приложениях снижается, а машиночитаемость становится более заметной.

В сфере образования инструкторы по ИИ направляют каждого ученика в темпе и интересах. Что касается здоровья, ИИ сможет настраивать добавки, планы упражнений и питания. В медиа контент ремиксируется в реальном времени под предпочтения пользователя.

Гиганты прошлого века победили, найдя «среднего пользователя». Гиганты следующего века победят, найдя «индивида».

Новые тенденции в здравоохранении и медиа

В сфере здравоохранения новая группа пользователей — Healthy MAUs, активная каждый месяц, но не больная, выйдет на первый план.

Традиционная медицина в основном обслуживала три типа людей: нездоровые МАУ (высокий циклический спрос), больные ДАУ (долгосрочные критические пациенты) и здоровые ЯУ (редко получающие медицинскую помощь). Здоровая ЯУ легко может превратиться в патологическую МАУ/ДАУ, и профилактическая помощь могла бы задержать это изменение. Однако нынешняя система здравоохранения, ориентированная на лечение, едва ли охватывает активное тестирование и мониторинг.

С появлением Healthy MAU эта структура меняется. Они не больны, они готовы регулярно следить за своим здоровьем, возможно, это самая большая группа населения. По мере снижения стоимости оказания медицинской помощи, внедрения профилактических страховых продуктов и готовности пользователей платить за подписку, Healthy MAU становится самой перспективной клиентской группой для следующего поколения медицинских технологий, которые постоянно активны, основаны на данных и ориентированы на профилактику.

С другой стороны, в мире видеомедиа в 2026 году видео перестанет быть пассивным контентом для просмотра и начнёт превращаться в пространство, в которое пользователи смогут «войти». Это связано с тем, что видеомодели наконец смогут понимать время, запоминать представленное и реагировать на действия пользователя.

Эти системы могут поддерживать характеры, объекты и физические законы на длительное время, позволяя действиям действительно влиять и развивать причинно-следственные связи. Видео превращается из простого медиа в пространство, где можно создавать различные объекты.

Интерактивные медиа и адаптивное образование

Когда технологии моделирования мира (Marble, Genie 3 и др.) смогут создавать полные 3D-миры из текста, появится совершенно новая форма повествования, когда создатели начнут её применять. Также есть возможность создавать окружения, подобные «универсальным версиям Minecraft», где игроки совместно создают огромные и развивающиеся миры.

Границы между игроком и создателем размыты, создавая общую динамичную реальность. Благодаря сосуществованию различных жанров и возрождению цифровой экономики создатели могут зарабатывать на создании активов, гайдах по игрокам и разработке интерактивных инструментов.

Сгенерированный мир также станет тренировочной площадкой для агентов ИИ, роботов и будущего ИИ. Модель мира создаёт не только новые жанры игр, но и совершенно новые творческие медиа и экономические горизонты.

В образовательной сфере вот-вот появятся настоящие университеты, основанные на искусственном интеллекте. Хотя ИИ уже используется для оценки оценок, репетиторства и расписания в традиционных университетах, происходит более глубокая трансформация. Это «адаптивная академическая организация».

Представьте себе университет, где курсы, наставничество, исследовательское сотрудничество и работа кампуса координируются в реальном времени и оптимизируются на основе обратной связи. В AI Native University профессора становятся «конструкторами обучающих систем», а метод оценки также изменится на оценки на «распознавание ИИ». Вместо того чтобы спрашивать, использовали ли они ИИ, внимание будет сосредоточено на том, как они его использовали.

Интегрированное понимание структурных изменений в 2026 году

Общая ось этих тенденций очевидна. ИИ вышел из стадии инструментов и развивается в систему, которая переопределяет инфраструктуру компании, рабочие процессы и взаимодействие с пользователями в целом.

Эволюция современного стека данных лежит в основе этой общей трансформации. Без обеспечения качества, структуры и доступности данных интеллектуальные агенты не будут работать. В то же время, без рабочих процессов, управляемых агентами, ценность современного стека данных не будет максимальной.

KPI оценки эффективности также изменятся. Последние 15 лет «экранное время» было золотым стандартом оценки стоимости продукта. Но когда наступит эпоха ценообразования, основанного на производительности, экранное время будет полностью упразднено. Более сложные показатели ROI, такие как удовлетворённость врачей, производительность разработчиков и удовлетворённость пользователей, будут иметь решающее значение.

Компании, которые смогут рассказать самую чёткую историю возврата инвестиций, продолжат побеждать. И большая часть этой отдачи будет связана с интеграцией инфраструктуры данных и агентов ИИ.