2025-10-25 10:03:09
БІЗНЕС-ІНТЕЛЕКТ | ТРЕНДИ
Tech Trends 2026: нова ера взаємодії людини й ШІ
За останні роки архітектура transformer — цифрової нейромережі, здатної обробляти величезні обсяги даних — докорінно змінила ландшафт штучного інтелекту. Основна увага R&D зосередилася на генеративному ШІ (GenAI), який бізнес масово інтегрує у свої продукти, шукаючи прибутковість і підвищення ефективності, — водночас декларуючи «відповідальне впровадження» ШІ. Один із прикладів — AI-Concierge — цілодобова підтримка клієнтів через месенджери.
Ключовим бар’єром залишається низька обізнаність користувачів і працівників із промпт-інжинірингом — мистецтвом формулювання запитів до ШІ. Цей виклик спричинив зростання інтересу до Agentic AI — систем, що виконують завдання автономно, з мінімальним втручанням людини.
Масові моделі стають дедалі доступнішими, а їхні застосування — звичними в повсякденному житті. Водночас набирають популярності нові формати взаємодії людини й машини, зокрема феномен AI Love, коли між людиною та ШІ формується емоційний зв’язок.
Втім, стрімкий прогрес має й темний бік: ШІ перетворився на геополітичний інструмент і поле змагання держав за технологічну перевагу. Державні інвестиції у LLM та інфраструктуру стають питанням національної безпеки. Проте гонка за домінування дедалі частіше відсуває на другий план принципи етичного, прозорого й людиноцентричного ШІ.
Вашій увазі п’ять трендів ШІ зі звіту SURF Tech Trends 2026:
1➕Диверсифікований доступ до LLM
Після запуску ChatGPT у 2022 році великі мовні моделі (LLM) стали масовим феноменом. Інструменти на кшталт ChatGPT, Claude, DeepSeek, а також інтеграції від Google (Docs) і Microsoft (Copilot) зробили ШІ доступним для широкого кола користувачів. Поширення відкритих моделей і локальних рішень сприяє «демократизації ШІ» — змінюючи способи, у який ми пишемо, програмуємо, досліджуємо й спілкуємося.
Вплив: прискорення наукових процесів і автоматизація операцій, але водночас — зростання ризиків, пов’язаних з авторськими правами, дезінформацією, надмірною залежністю від ШІ та екологічними витратами LLM.
2➕Нова динаміка «відповідального ШІ»
ЄС утвердився як глобальний лідер у регулюванні ШІ завдяки AI Act, побудованому на принципах прозорості та прав людини. Водночас у США та інших країнах фокус зміщується від етики до національної безпеки й технологічного змагання. Великі технологічні компанії скорочують етичні підрозділи, ставлячи конкурентоспроможність вище відповідальності.
Вплив: у науці зростає значення питань авторського права та прозорості даних; в освіті — потреба в чітких правилах використання GenAI, офлайн-моделях і захисті персональних даних.
3➕Співеволюція апаратного забезпечення та ШІ
ШІ-моделі розвиваються швидше, ніж потужності обчислювальних систем. Це стимулює виробників створювати спеціалізоване обладнання — від ШІ-чіпів до смартфонів і ноутбуків із підтримкою ШІ. Водночас розробники оптимізують моделі для ефективнішого використання наявних ресурсів.
Вплив: нове покоління потужних персональних пристроїв відкриває дослідникам ширші можливості, але створює ризик дефіциту обладнання та залежності від кількох глобальних постачальників.
4➕Співпраця людини й ШІ
ШІ дедалі частіше стає партнером, а не конкурентом: автоматизує рутину, підтримує дослідників і навіть виконує роль емоційного супутника. Агентні системи, «коботи» та носимі пристрої формують нову екосистему взаємодії людини й машини.
Вплив: зростання ефективності, але й нові виклики — авторство, етика, приватність і ризики залежності від великих постачальників (vendor lock-in).
5➕Перехід від LLM до SLM
На тлі гігантських LLM зростає інтерес до менших, енергоефективних моделей — SLM (до 10 млрд параметрів), які можна запускати на локальних пристроях і адаптувати до вузьких завдань.
Вплив: менша залежність від хмарних сервісів, оперативна обробка даних і нижчі витрати. Водночас — потреба в оновленні інфраструктури та підготовці кадрів для ефективного використання edge-AI.
#AI #тренди
⏺Strategic Insights
Tech Trends 2026: нова ера взаємодії людини й ШІ
За останні роки архітектура transformer — цифрової нейромережі, здатної обробляти величезні обсяги даних — докорінно змінила ландшафт штучного інтелекту. Основна увага R&D зосередилася на генеративному ШІ (GenAI), який бізнес масово інтегрує у свої продукти, шукаючи прибутковість і підвищення ефективності, — водночас декларуючи «відповідальне впровадження» ШІ. Один із прикладів — AI-Concierge — цілодобова підтримка клієнтів через месенджери.
Ключовим бар’єром залишається низька обізнаність користувачів і працівників із промпт-інжинірингом — мистецтвом формулювання запитів до ШІ. Цей виклик спричинив зростання інтересу до Agentic AI — систем, що виконують завдання автономно, з мінімальним втручанням людини.
Масові моделі стають дедалі доступнішими, а їхні застосування — звичними в повсякденному житті. Водночас набирають популярності нові формати взаємодії людини й машини, зокрема феномен AI Love, коли між людиною та ШІ формується емоційний зв’язок.
Втім, стрімкий прогрес має й темний бік: ШІ перетворився на геополітичний інструмент і поле змагання держав за технологічну перевагу. Державні інвестиції у LLM та інфраструктуру стають питанням національної безпеки. Проте гонка за домінування дедалі частіше відсуває на другий план принципи етичного, прозорого й людиноцентричного ШІ.
Вашій увазі п’ять трендів ШІ зі звіту SURF Tech Trends 2026:
1➕Диверсифікований доступ до LLM
Після запуску ChatGPT у 2022 році великі мовні моделі (LLM) стали масовим феноменом. Інструменти на кшталт ChatGPT, Claude, DeepSeek, а також інтеграції від Google (Docs) і Microsoft (Copilot) зробили ШІ доступним для широкого кола користувачів. Поширення відкритих моделей і локальних рішень сприяє «демократизації ШІ» — змінюючи способи, у який ми пишемо, програмуємо, досліджуємо й спілкуємося.
Вплив: прискорення наукових процесів і автоматизація операцій, але водночас — зростання ризиків, пов’язаних з авторськими правами, дезінформацією, надмірною залежністю від ШІ та екологічними витратами LLM.
2➕Нова динаміка «відповідального ШІ»
ЄС утвердився як глобальний лідер у регулюванні ШІ завдяки AI Act, побудованому на принципах прозорості та прав людини. Водночас у США та інших країнах фокус зміщується від етики до національної безпеки й технологічного змагання. Великі технологічні компанії скорочують етичні підрозділи, ставлячи конкурентоспроможність вище відповідальності.
Вплив: у науці зростає значення питань авторського права та прозорості даних; в освіті — потреба в чітких правилах використання GenAI, офлайн-моделях і захисті персональних даних.
3➕Співеволюція апаратного забезпечення та ШІ
ШІ-моделі розвиваються швидше, ніж потужності обчислювальних систем. Це стимулює виробників створювати спеціалізоване обладнання — від ШІ-чіпів до смартфонів і ноутбуків із підтримкою ШІ. Водночас розробники оптимізують моделі для ефективнішого використання наявних ресурсів.
Вплив: нове покоління потужних персональних пристроїв відкриває дослідникам ширші можливості, але створює ризик дефіциту обладнання та залежності від кількох глобальних постачальників.
4➕Співпраця людини й ШІ
ШІ дедалі частіше стає партнером, а не конкурентом: автоматизує рутину, підтримує дослідників і навіть виконує роль емоційного супутника. Агентні системи, «коботи» та носимі пристрої формують нову екосистему взаємодії людини й машини.
Вплив: зростання ефективності, але й нові виклики — авторство, етика, приватність і ризики залежності від великих постачальників (vendor lock-in).
5➕Перехід від LLM до SLM
На тлі гігантських LLM зростає інтерес до менших, енергоефективних моделей — SLM (до 10 млрд параметрів), які можна запускати на локальних пристроях і адаптувати до вузьких завдань.
Вплив: менша залежність від хмарних сервісів, оперативна обробка даних і нижчі витрати. Водночас — потреба в оновленні інфраструктури та підготовці кадрів для ефективного використання edge-AI.
#AI #тренди
⏺Strategic Insights