Gartner объявил главные прогнозы в области данных и аналитики на 2026 год

Компания Gartner представила ключевые прогнозы для сферы данных и аналитики (D&A) на 2026 год и последующие годы. Ожидается, что искусственный интеллект окажет влияние на все аспекты этой области: лидерство, управление данными, кадровые стратегии, рыночную динамику, необходимость контекста и развитие систем за пределами текстовых моделей.

«Темпы изменений в области данных и искусственного интеллекта настолько высоки, что каждый год напоминает новую главу научно-фантастического романа, — сказала Рита Саллам, вице-президент и ведущий аналитик в Gartner. — К 2026 году границы между человеческим, машинным и организационным интеллектом будут всё сильнее размываться. Бизнес использует данные беспрецедентными способами: системы ИИ уже не просто поддерживают людей, а становятся партнёрами в работе. Эти прогнозы дают руководителям ориентир, как подготовиться к будущим возможностям и вызовам».

К 2027 году 75% процессов найма будут включать проверку навыков работы с ИИ

К 2027 году 75% процессов найма будут включать сертификацию или тестирование навыков использования ИИ в рабочей среде.

Необходимость стратегического подхода к формированию ИИ-компетентной рабочей силы связана с чрезвычайно быстрыми темпами инноваций. Руководители, которые не модернизируют стратегии развития технологических специалистов, рискуют безнадёжно отстать от конкурентов, уже освоивших эффективное сотрудничество человека и ИИ.

По словам Риты Саллам, руководителям в сфере данных и аналитики следует внедрять строгие методы оценки навыков на основе данных, чтобы выявлять разрыв между амбициями компании в области ИИ и готовностью ИТ-команды.

К 2027 году ИИ создаст первый серьёзный вызов офисным инструментам за 30 лет

До 2027 года использование генеративного ИИ (GenAI) и ИИ-агентов создаст первый серьёзный вызов массовым инструментам повышения продуктивности за последние 30 лет, что приведёт к рыночным изменениям на сумму 58 миллиардов долларов.

Сегодня создание контента всё чаще начинается не с «чистого листа». Генеративный ИИ анализирует огромные массивы данных и синтезирует их в новых формах. Редактирование также меняется: вместо ручной работы автор всё чаще поручает ИИ переписывать текст и улучшать его.

ИИ будет усиливать конкуренцию на рынке офисных решений, поскольку ценность будет смещаться в сторону агентных ИИ-систем. Руководителям в сфере данных и аналитики нужно требовать инструменты нового поколения: новые интерфейсы, плагины, форматы документов и типы рабочих процессов.

К 2029 году ИИ-агенты будут генерировать в 10 раз больше данных из физического мира

К 2029 году ИИ-агенты будут генерировать в 10 раз больше данных из физической среды, чем все цифровые ИИ-приложения вместе взятые.

Такие системы взаимодействуют с реальным миром и создают огромные массивы данных о движении, пространстве и взаимодействии нескольких агентов. Это открывает возможности для создания моделей мира, которые смогут распознавать закономерности и делать точные прогнозы и симуляции.

К 2030 году половина компаний будет использовать автономных ИИ-агентов для управления политиками и стандартами

К 2030 году 50% организаций будут использовать автономных ИИ-агентов для интерпретации политик управления данными и технических стандартов и преобразования их в машино-проверяемые контракты данных. Это позволит автоматизировать соблюдение правил и контроль соответствия.

Однако также прогнозируется, что 50% неудач внедрения ИИ-агентов будут вызваны недостаточной системой управления ИИ и проблемами совместимости между системами. В ближайшие годы неконтролируемые решения, принятые на основе больших языковых моделей (LLM), могут привести к финансовым или репутационным потерям для компаний.

По словам Риты Саллам, руководителям стоит экспериментировать с агентами управления данными в низкорисковых процессах и проверять, правильно ли они понимают контекст и протоколы.

К 2030 году появится новая волна «единорогов» с экстремальной эффективностью

К 2030 году появится новая волна стартапов-«единорогов», у которых годовая выручка на одного сотрудника достигнет 2 миллионов долларов, а капитализация превысит миллиард.

Эти компании будут расти не за счёт инвестиций, а благодаря исключительной эффективности использования капитала. Они будут строиться вокруг ИИ-технологий, решая конкретные недооценённые проблемы, внедряя ИИ в рабочие процессы и создавая простые и удобные пользовательские интерфейсы.

По словам Риты Саллам, крупные компании могут многому научиться у таких стартапов: они нанимают меньше сотрудников, но дают им больше ответственности, выбирают универсальных инженеров и быстро адаптируются к новым ИИ-инструментам.

К 2030 году успешные ИИ-компании будут возглавлять лидеры с сильными человеческими навыками

По прогнозу, 60% организаций, добившихся серьёзного конкурентного преимущества благодаря ИИ, будут управляться руководителями, которые уделяют приоритетное внимание развитию человеческих навыков взаимодействия.

Директора по данным и аналитике (CDAO), обладающие сильными навыками построения коалиций и влияния, всё чаще переходят на более высокие позиции в руководстве компаний, включая роли CEO.

К 2030 году универсальные семантические слои станут критической инфраструктурой

К 2030 году универсальные семантические слои будут считаться такой же критически важной инфраструктурой, как платформы данных и кибербезопасность.

Создание такого слоя становится обязательным условием для работы с ИИ. 

Он позволяет:

• повышать точность моделей
• снижать затраты
• уменьшать технический долг ИИ
• синхронизировать работу мультиагентных систем
• предотвращать дорогостоящие несоответствия данных

Руководители должны рассматривать семантические возможности как неотъемлемую часть бюджета и архитектуры данных.

К 2028 году управление рисками контента перейдёт от юристов к ИИ-инженерам

К 2028 году 50% ролей, связанных с рисками контента, переместятся из юридических и кибербезопасных подразделений в команды ИИ-инженеров.

Это связано с тем, что риски всё чаще возникают внутри самих ИИ-систем. Команды разработки будут отвечать за создание систем, которые не только генерируют контент, но и автоматически контролируют связанные с ним риски с помощью встроенных механизмов.

Это позволит быстрее внедрять инновации, сохраняя соответствие этическим и юридическим нормам, особенно когда решения ИИ должны учитывать контекст пользователя.

Источник: Пресс-служба компании Gartner