На XIII Международном форуме «Технопром-2026» исследователи Сбера, Института AIRI и Сколтеха обсудили генеративный ИИ следующего поколения, агентные системы и обучение моделей в физическом мире. Для пользователей перемены вполне конкретны: чат-боты переходят от простых ответов к выполнению веб-задач, а защита персональных данных становится обязательным условием.
На «Технопроме-2026» обсудили следующее поколение генеративного ИИ
Открывающую сессию дня AI Journey посвятили вопросам генеративного искусственного интеллекта следующего поколения. Эксперты представили глобальные тренды в этой области, а затем отдельно разобрали результаты разработки элементов NextGen AI и их внедрения в ключевые процессы компаний.
Разговор развивался сразу в двух направлениях. Участники сравнили мировой контекст развития генеративных технологий с практическими результатами, которые компании получили, разрабатывая и включая отдельные элементы NextGen AI в свои ключевые процессы.
Такой взгляд помогает оценивать развитие ИИ в 2026 году не только по возможностям отдельных моделей. Не менее важна готовность конкретных элементов технологии работать внутри процессов компаний, ведь именно результаты разработки и внедрения показывают, как исследовательская идея превращается в прикладной инструмент.
Агентные системы переходят от ответов к выполнению задач
Отличие обычной нейросети от агентной системы хорошо видно на практическом примере. Первая за считанные минуты помогает написать текст или программный код, тогда как вторая планирует целую рассылку, собирает аналитику с нескольких ресурсов и готовит итоговый отчёт.
Меняется и сама работа с информацией. При агентном подходе система делит задачу на последовательные действия, выполняет веб-задачи и использует пользовательские данные, которые нужны для поиска и обработки материалов. Развитию таких ИИ-агентов для пользователей и бизнеса посвятили отдельную сессию.
Важна и возможность одновременно обрабатывать данные разных типов. Одна система способна работать сразу с четырьмя форматами: текстом, аудио, видео и программным кодом, поэтому пользователю больше не нужно переключаться между несколькими сервисами. Участники также обсудили, как агентный подход меняет исследовательскую методологию.
Нейросетевой браузер становится частью новой модели поиска
Летом 2026 года браузер постепенно перестаёт быть лишь окном для просмотра страниц и превращается в цифрового помощника. Раньше нейросети только отвечали на вопросы, теперь же они способны искать сведения, обрабатывать запросы и действовать в веб-приложениях вместо пользователя. Простого перечня ссылок человеку уже недостаточно: важнее сразу собрать нужную информацию и применить её в открытом сервисе.
Современные модели мгновенно считывают контекст и используют как минимум два дополнительных источника данных: интонации голоса и детали загруженных изображений. Благодаря этому запрос можно продолжить без повторного объяснения условий, добавив голосовое сообщение или картинку. Такая связка перестраивает сам механизм поиска, поскольку браузер принимает во внимание не только введённые слова, но и материалы текущей задачи.
На рынке нейросетей 2026 года заметны два полюса: гигантские облачные системы и компактные решения, работающие внутри смартфона либо браузера. Первые переносят обработку во внешнюю инфраструктуру, а вторые остаются ближе к привычному пользовательскому интерфейсу. На первый план выходит уже не отдельный чат, а цифровой помощник, встроенный в повседневную работу с сайтами и веб-приложениями.
Физический ИИ учат работать с данными реального мира
Завершила день AI Journey сессия «Физический ИИ: от данных до внедрения». Участники говорили об обучении моделей в физическом мире и разбирали весь путь интеллектуального решения, начиная с подготовки информации и заканчивая применением в практических процессах. Такая последовательность важна: внедрение рассматривали не изолированно, а как прямое продолжение работы с данными.
AI Journey проходит ежегодно и посвящена современным разработкам в области искусственного интеллекта. Заключительная сессия добавила в программу тему, где качество модели оценивают не только по ответу на запрос, но и по тому, можно ли подготовить решение к использованию за пределами цифровой среды.
Обзор актуальных ИИ-моделей позволяет сравнить решения, которые уже работают и дают качественный результат. При этом в предоставленных материалах не указаны ни сроки массового внедрения физического ИИ, ни количественный прогноз, поэтому называть конкретный горизонт, например несколько месяцев или лет, пока нельзя.
Безопасность станет главным условием распространения ИИ-помощников
В 2026 году выбор нейросетевого сервиса определяет не только продуктивность бизнеса и скорость обработки данных, но и уровень защиты персональной информации. До подключения помощника необходимо понять, можно ли передавать рабочие данные облачному сервису или их обработка должна оставаться на устройстве.
Альтернативой облачным моделям становится On-device AI. Мощные алгоритмы работают непосредственно на персональных устройствах без подключения к интернету, поэтому отправлять данные во внешнюю инфраструктуру не требуется. Это повышает конфиденциальность и даёт возможность пользоваться нейросетью автономно.
С появлением автономных AI-агентов кибербезопасность приобретает особое значение. Чем самостоятельнее становится сервис, тем внимательнее пользователю или компании нужно выбирать между облачной и локальной обработкой. Безопасная работа с нейросетевыми помощниками на практике начинается с понимания двух вещей: где именно обрабатываются персональные данные и нужно ли постоянное подключение к сети.