Как искусственный интеллект влияет на рабочие процессы в 2026 году

В 2026 году нас ждет еще больше перемен — например, в управленческих процессах. Особенно в отрасли EdTech. 

Глядя на современный диджитал, и вспоминая, что было всего лишь пару лет назад, я не могу не оценить, насколько сильно ИИ влияет на практически все бизнес-процессы. В 2025 году самые «продвинутые» компании уже не просто точечно использовали ChatGPT, Perplexity или Nano Banana для генерации контента, а применяли нейросети более комплексно.

Исследования показывают, что на вершине сейчас оказываются те компании, которые встраивают ИИ в стратегию и аналитику, интегрируют его в управление и принятие решений, применяют для метрик деятельности. Даже просто автоматизировать условную рассылку уже не пойдет. Нужно действовать сложнее. 

Постепенно, практически незаметно, ИИ превратился в часть технологического стека, и одной из самых рецептивных к прекрасному новому будущему сфер оказался EdTech. В сердцевине EdTech лежит комбо из образования и продвинутых технологий, так что это неудивительно. Здесь нейросети анализируют результаты обучения, обрабатывают данные, персонализируют процесс учебы.   

При этом, мне кажется, рано или поздно автоматизация достигнет своего предела, и тогда настанет время масштабирования. Что приведет к необходимости пересматривать собственное отношение к нейросетям, воспринимая его не как «цифрового ассистента», а как полноценный драйвер бизнес-роста. 

Теперь хочу рассказать немного о своих прогнозах в отношении ИИ — что нас ждет в уже наступившем году. 

Искусственный интеллект и 2026 год 

• ИИ агенты станут главным трендом 2026 года. Это автономные системы, которые не просто выполняют команды, но и способны на некоторые самостоятельные решения: сбор информации, планирование, непосредственно действие. 

На самом деле, они уже существуют — мы и сами интегрировали агентов в свой клиентский сервис, методический отдел, продажи и техническую поддержку. Можно прямо сказать, что в сфере EdTech у нас — самая масштабная интеграция, которая позволяет сокращать время на обработку рутинных запросов на 35-40% и проводить анализ аудитории как минимум втрое быстрее. Даже ответы на вопросы студенты получают за секунды, тогда как дождаться «человеческого» оператора — как минимум 10-15 минут. 

Дальше будет только лучше, ИИ-агенты станут точнее и эффективнее, а еще можно ожидать распространения «вертикальных ИИ-агентов», натренированных на конкретную сферу. Например, в медклинике — такие юниты будут снимать с врачей часть рутины.

• Искусственный интеллект станет мультимодальным, то есть, приобретет способность воспринимать пользователя сразу по нескольким каналам: текст, звук, видео. 

Сейчас не мультимодальные ИИ не способны считать весь контекст — например, язык тела или выражение лица. В дальнейшем нейросети это смогут, поэтому будут отвечать точнее, начнут лучше понимать человека. На этом фоне начнут активнее развиваться технологии компьютерного зрения, обработки естественного языка и машинного обучения. 

В перспективе ИИ станет гибче, он приблизится к человеческому способу восприятия, что ускорит развитие приложений. 

• Предметно-ориентированные языковые модели (domain-specific language models (DSLM)) — еще одна новинка грядущих времен. Нейросети становятся все более специализированными, натренированными так, чтобы подходить под интересы конкретной отрасли. 

Могу привести несколько примеров таких моделей. Это BloombergGPT — модель, которая была специально разработана для взаимодействия с финансовой информацией. По такому же принципу работает и Harvey, только ее специализация — юриспруденция. Аналогичные системы уже появляются в сферах медицины, программирования, науки, ритейла — и будут активно распространяться и дальше. 

Конечно, ничего не мешает конкретной компании обучить собственную нейросеть, но интересен сам факт того, что уже обученные модели продолжают появляться. По мне так это демонстрирует интерес пользователей и говорит о том, что запрос существует. Уже не боты, еще не агенты — они станут промежуточным этапом между этими двумя системами. 

• Управленческие сдвиги — важный момент. Владельцы бизнеса продолжают внедрять нейросети в процессы своих компаний, но важно понимать, что это палка о двух концах. 

ИИ влияет на работу и не может не влиять на само управление. Руководству приходится пересматривать то, как компании работают изнутри, и это постепенно становится одним из трендов. Именно так систему управления в свое время пересмотрел «Зерокодер», открыв для себя метрикократию. 

Метрикократия — это математический анализ каждого шага, который сочетается с элементами холакратии, системы управления без жесткой иерархии, но с высокой степенью личной ответственности каждого сотрудника за результат. Метрики используются как основа основ, причем любой сотрудник может посмотреть на них и предложить идею, как и куда развивать компанию. 

Я сам математик, и мне лично метрикократия импонирует тем, что она на математике и основывается. На мой взгляд, система управления, опирающаяся на объективные метрики, лгать не может, и в 2026 году появится больше компаний, которые выберут для себя метрикократию или что-то похожее.

• Нейросети станут более невидимыми, и тут я имею в виду сразу несколько вещей. 

Во-первых, сам ИИ становится лучше, и для пользователей он постепенно превращается в достаточно незаметный инструмент: если раньше отличить ИИ-иллюстрацию от нарисованной человеком было легко, то теперь это становится все труднее. 

Во-вторых, ИИ будет максимально бесшовно интегрироваться в системы и приложения. Возможно, в том числе благодаря этому нейросети станут более интерпретируемыми, и мы забудем про «черные ящики», ситуацию, когда ИИ и образ его мышления непостижим даже для его создателя. По крайней мере, некоторые подвижки в эту сторону происходят уже сейчас. 

Почему EdTech

Мне проще рассматривать ИИ-нововведения через призму EdTech, потому что у меня самого онлайн-университет. Однако не только поэтому. Сфера эта очень рецептивна к внедрению новых технологий, потому что это изначально цифровая структура с огромным массивом данных, к которым относятся и скорость обучения студентов, и их мотивация, и возможные ошибки. Все эти данные можно проанализировать, а где анализ, там раздолье для нейросетей. EdTech можно назвать отраслью, в которой данные стали именно ядром бизнес-модели, из-за чего ИИ органично встроился в контур. 

Наш опыт показывает, что уже сейчас в EdTech-проекты легко встраиваются цифровые ассистенты, у которых есть все шансы превратиться в полноценных ИИ-агентов. Это позволяет выстраивать адаптивную образовательную среду, созданную для человека, с быстрым и эффективным анализом данных.  

Что делать, куда бежать

И на фоне всего написанного хотелось бы сказать пару слов о том, как в условиях новых времен вести себя владельцу бизнеса. Перемены — всегда непросто, даже для человека, очень открытого ко всему новому. 

Вот что я советую: 

• Пересмотрите управленческую модель. Если ИИ-системы по какой-то причине не работают, возможно, проблема в том, что управленческая модель к ним просто не адаптирована. Можно поставить мощный двигатель в старый автомобиль, но не стоит ждать, что получившаяся машина будет гонять так же быстро, как полноценный спорткар;
• Вместо помощников — экосистемы. Очень круто, что компания использует цифровых ассистентов и ботов, создает тексты и иллюстрации, анализирует отдельные данные при помощи ИИ, но действительно круто — объединить все в экосистему, интегрировать нейросети с API, CRM и другими внутренними системами, чтобы все они работали в связке;
• Стратегический актив — вот чем должны стать для компании нейросети. В такой ситуации они позволят компании отстроиться от конкурентов и стать сильнее. Большинство компаний по-прежнему используют ИИ как «заплатку» или «временный костыль» для оптимизации затрат, но это, по моему мнению, в корне неверный подход;
• Становитесь трендвотчерами. Улавливайте тренды и меняйтесь в соответствии с ними. ИИ — сфера новая и активно меняющаяся, поэтому каждый владелец бизнеса может воспринимать изменения и осваивать новые технологии. Становитесь первыми — сфера ИИ это позволяет. 

Я всегда с большим воодушевлением слежу за переменами, связанными с ИИ. Мне искренне кажется, что любая компания может интегрировать в свои процессы нейросети и получать от этого прибыль. Это и аналитика, и боты, и интеграции с различными системами, и автоматизация рутины. 

Конечно, можно продолжать делать все вручную, но это как записывать данные от руки при наличии Excel. Хотя, это выбор каждого. Просто иногда перемены становится невозможно игнорировать — как и происходит в 2026 году.