В бизнесе 2026 год стал годом прибыльности искусственного интеллекта. Компании перестали рассматривать ИИ как экспериментальную технологию и начали активно внедрять его в ключевые процессы. Автономные агенты брали на себя рутинные задачи, освобождая сотрудников для более творческой и стратегической работы. Внедрение ИИ позволило оптимизировать расходы, повысить производительность и ускорить принятие решений. В некоторых отраслях, таких как банковское дело, логистика, страхование и ритейл, искусственный интеллект стал главным конкурентным преимуществом. Крупные корпорации инвестировали миллиарды в развитие собственных ИИ-платформ, а стартапы предлагали узкоспециализированные решения для автоматизации отдельных функций – от поиска клиентов до управления рисками.
Мультимодальные модели стали центральным элементом новых сервисов. Они объединяли текст, изображения, аудио и видео, анализировали данные с сенсоров, графиков, карт и биометрических устройств. Это позволило создавать сложные цифровые двойники – виртуальные копии людей, компаний, городов и даже целых отраслей экономики. Такие двойники использовались для прогнозирования развития событий, тестирования новых продуктов и стратегий, а также для обучения и моделирования поведения в экстремальных ситуациях. В здравоохранении цифровые двойники пациентов помогали врачам выбирать оптимальные схемы лечения, а в промышленности – прогнозировать износ оборудования и предотвращать аварии.
В повседневной жизни ИИ-поисковики заменили привычные поисковые системы. Теперь пользователи получали не просто ссылки на сайты, а готовые ответы, рекомендации и даже решения задач. Искусственный интеллект анализировал запросы, учитывал контекст, историю поиска, местоположение, расписание пользователя и предлагал наиболее релевантную информацию. В некоторых случаях ИИ мог сам выполнить задачу – заказать билет, забронировать столик, оформить страховку или даже написать письмо. Это существенно упростило взаимодействие с цифровым миром, но вместе с тем усилило зависимость от технологий и породило новые вопросы о приватности, безопасности и контроле.
В транспортной отрасли автономные ИИ-агенты управляли не только движением автомобилей и общественного транспорта, но и всей инфраструктурой города. Они анализировали данные о трафике, погоде, мероприятиях, ремонтах дорог и авариях, чтобы оптимизировать маршруты, минимизировать пробки и снижать выбросы вредных веществ. В некоторых городах появились полностью автономные районы, где движение транспорта, работа светофоров, уличное освещение и даже уборка улиц осуществлялись без участия человека. Жители таких районов отмечали удобство и безопасность, но вместе с тем всё чаще говорили о чувстве отчуждённости и потере контроля над собственной жизнью.