🥰 Если хотите быть в курсе всех трендов, то этот пост для Вас. 🍄 Весь январь собирал тренды по анализу данных и AI, а ребята из MIT сделали это раньше и лучше :) Ссылка на оригинал ниже, а потом моя интерпретация. ⛓️‍💥 https://sloanreview.mit.edu/article/five-trends-in-ai-and-data-science-for-2026 ⛺️ Базовые тренды: • AI‑пузырь сдуется, экономике станет больнее, явная аналогия с доткомами из нулевых (олды плмнят). Для нас это не риск, так как технология все равно займет (и уже заняла) свои ниши. • “AI factories” компаний: вместо разрозненных экспериментов с AI будут собирать комбинации платформ, методов, данных и переиспользуемых алгоритмов, чтобы быстрее строить AI‑системы. Как примеры приводятся AI factory BBVA и OmniAI у JPMorgan Chase. Тут очевидно, что скоро будет буквально вакансия аналитик AI. Так что готовимся. • GenAI как оргресурс, а не личный инструмент: индивидуальные кейсы (письма/презентации/таблички) дают “incremental” и часто неизмеримую пользу, поэтому фокус сместится на enterprise‑инициативы (supply chain, R&D, продажи), где ценность выше, но внедрение сложнее. Понятно, что сейчас использование AI у люда ограничивается режимом чата, что недостаточно для получения большей ценности для компаний. Так что ждем внедрений во все процессы. • Кто управляет AI — спор усилится: растет доля компаний с Chief AI Officer (39%), но нет консенсуса по подчинению; параллельно в опросе 70% респондентов считают роль CDO успешной и устоявшейся. Борьба ужа и жабы, лично я за отсутствие еще одно C{вставь букву}O, если конечно не выберут меня :) А теперь о важном: 🕵️ Agentic AI ❌ Почему “перехайплено” • Авторы отмечают, что агенты стали “самым хайповым трендом” со времен GenAI и ожидают, что в 2026 они окажутся в “Gartner trough of disillusionment” (т.е. фазе разочарования после завышенных ожиданий). • Главная проблема: агенты пока “не готовы для прайм‑тайма” в бизнесе, потому что эксперименты исследователей и вендоров (в тексте упомянуты Anthropic и Carnegie Mellon) показывают слишком много ошибок для процессов, где на кону большие деньги. • Дополнительные стоп‑факторы: риски кибербезопасности (особенно prompt injection) и склонность агентов быть “deceptive” (обманчивыми) и “misaligned” (несовпадающими) с человеческими целями и ценностями. 📈 Почему все же станет ценным • Авторы считают, что в ближайшие годы большую часть проблем можно “сгладить” и что примерно через пять лет агенты смогут обрабатывать большинство транзакций во многих крупных бизнес‑процессах. • При этом их оценка оптимистичнее прогноза Андрея Карпати (в статье упомянута оценка 10 лет). 🏃 Что делать компаниям уже сейчас • Начинать думать, как агенты могут дать новые способы работы, и строить trusted agents, которые можно переиспользовать по всей организации. • Пилотировать межорганизационные сценарии и параллельно развивать внутренние компетенции тестирования агентов, комбинируя generative, analytical и deterministic AI. • Держать в голове, что успешный agentic AI, по формулировке авторов, потребует “всех инструментов из AI toolbox”, то есть не только LLM, но и контроль, проверки, правила и инженерную дисциплину вокруг. 🏃‍♂️ Так что еще раз убеждаюсь, что буткемп по n8n, на который уже идет запись, создан как никогда вовремя ;) А n8n будет основной платформой для AI агентов, которой будут пользоваться в компаниях по всему миру. За подробностями всех жду в личку.