Компания Gartner представила список десяти ключевых стратегических технологических трендов, которые организациям необходимо изучить в 2027 году.

«Сегодня главная проблема заключается в том, что системы ИИ работают в архитектурном вакууме: они генерируют программное обеспечение быстрее, чем люди успевают его проверять, создают неконтролируемые пути доступа через учётные данные и привязывают бизнес-процессы к монопольным поставщикам, от которых сложно отказаться», — заявил Джин Альварес, заслуженный вице-президент и аналитик Gartner. По его словам, чтобы снизить системные риски, организациям необходимо перейти от пассивного наблюдения за возможностями моделей к активному проектированию границ взаимодействия между организацией, людьми и машинами.

Десять стратегических технологических трендов на 2027 год включают следующие направления.

1. Большие количественные модели

Использование универсальных языковых моделей для решения числовых задач создаёт серьёзные риски ошибок и несоответствия нормативным требованиям из-за вероятностного характера их ответов.

Переход к большим количественным моделям (Large Quantitative Models, LQM) — модульным гибридным архитектурам нейронных сетей, предназначенным для обработки и анализа количественных данных, — позволит перейти от устранения возникающих проблем к предварительному моделированию ситуаций.

«Такой строгий подход обеспечивает беспрецедентную гибкость бизнеса и позволяет безопасно внедрять автономное прогнозирование в отраслях со строгим регулированием, включая финансовый сектор и здравоохранение», — отметил Альварес.

2. Речевые модели с рассуждением

Речевые модели с рассуждением — это голосовые системы ИИ, которые непосредственно анализируют аудиосигнал, отслеживают контекст и намерения собеседников на протяжении разговора и определяют дальнейшие действия.

«Голос остаётся самым массовым каналом взаимодействия в корпоративной среде. Однако даже десятилетие автоматизации клиентской поддержки не позволило достичь требуемых бизнесом точности, скорости и эффективности решения обращений», — заявил Альварес. По его словам, речевые модели с рассуждением позволяют устранить этот разрыв и автоматизировать сложные диалоги, требующие оценки ситуации и принятия решений.

3. Модели мира

Модели мира (World Models) представляют собой новый подход, при котором машины учатся понимать физические закономерности, пространство, время и причинно-следственные связи.

Они позволяют автономным агентам моделировать возможные состояния будущего, прогнозировать результаты и оценивать последствия собственных действий до их выполнения.

Развитие робототехники, автономного транспорта и пространственных вычислений стимулирует инвестиции в эту технологию.

4. Контекстные платформы для ИИ

Контекстные платформы для ИИ предоставляют ИИ-агентам знания о ситуации, необходимые для интерпретации входных данных, принятия решений и выполнения действий в соответствии с бизнес-целями.

«Без специализированного контекстного слоя организации сталкиваются с серьёзными операционными рисками, включая избыточные привилегии агентов, нарушения нормативных требований, низкий уровень доверия и чрезмерный расход токенов», — отметил Альварес.

По прогнозу Gartner, к 2027 году организации, которые уделяют приоритетное внимание семантической составляющей данных, подготовленных для использования ИИ, смогут повысить точность агентного ИИ до 80% и сократить затраты до 60%.

5. Среда управления ИИ-агентами разработки

Среда управления ИИ-агентами программирования (Agent Coding Harness) — это замкнутая система управления, которая контролирует автономную работу ИИ-разработчиков на всех этапах жизненного цикла программного обеспечения.

Без такой специализированной среды разработчикам приходится вручную проверять результаты работы ИИ. Это увеличивает затраты на контроль и сводит на нет прирост производительности, который должна обеспечивать автоматизация.

6. Идентификация ИИ-агентов

ИИ-агенты самостоятельно выполняют задачи и действуют от имени разных людей. Это создаёт серьёзные уязвимости в устаревших системах управления доступом, которые не поддерживают предоставление прав непосредственно перед их использованием.

Gartner прогнозирует, что к 2028 году причиной 25% нарушений корпоративной безопасности станет злоупотребление ИИ-агентами. Основными факторами риска будут неконтролируемые привилегии машинных учётных записей и устаревшие практики работы с учётными данными.

«Динамическое управление идентификацией позволяет заменить высокорисковые статические учётные данные доступом, который предоставляется и контролируется в соответствии с политиками безопасности, — заявил Альварес. — Идентификация ИИ-агентов связывает модели, промпты и учётные данные с действиями агентов, обеспечивая доверие и подотчётность».

7. Автономное устранение уязвимостей

Автономное устранение уязвимостей (Autonomous Exposure Remediation, AER) — комплекс возможностей, объединяющий методы ИИ и автоматизацию для обнаружения, приоритизации и устранения уязвимостей во всей цифровой инфраструктуре предприятия.

Такая система автоматически тестирует и устанавливает исправления или виртуальные исправления в производственных средах.

8. Технологический суверенитет

Технологический суверенитет (Sovereign Tech, SovTech) предполагает использование аппаратного обеспечения, программного обеспечения, баз данных и моделей ИИ, архитектура и юридические условия применения которых обеспечивают реалистичную возможность отказаться от критически важных поставщиков.

Такие технологии должны оставаться доступными на постоянной основе, предотвращать зависимость от конкретного поставщика и обеспечивать непрерывность работы организации.

По прогнозу Gartner, к 2030 году более 75% организаций за пределами США будут применять стратегии цифрового суверенитета. Они будут переносить критически важные рабочие нагрузки, чтобы снизить риски, связанные с геополитической обстановкой и зависимостью от поставщиков.

9. Одноразовые приложения

Одноразовые приложения (Disposable Applications) — это программные решения, созданные для конкретной бизнес-задачи и предназначенные для вывода из эксплуатации после её выполнения или утраты актуальности.

«Переход к одноразовым приложениям принципиально меняет подходы к закупке, проектированию и бюджетированию программного обеспечения. Вместо долгосрочных вложений в устаревающие системы портфель приложений превращается в динамичную среду», — отметил Альварес.

10. Биологические вычисления как услуга

Традиционные кремниевые вычислительные системы не смогут бесконечно масштабировать корпоративный ИИ из-за растущих и потенциально неустойчивых потребностей в энергии и ресурсах.

Wetware as a Service — формирующаяся операционная модель, которая предполагает удалённый облачный доступ к живым или синтетическим биологическим системам для выполнения вычислений.

Такие биологические вычислительные системы используют естественную пластичность биохимических сетей для выполнения сложных алгоритмов с высокой энергоэффективностью

Источник: