Штучний інтелект стає фундаментом, на якому бізнеси будують свої процеси і продукти. За даними PwC, ці технології мають потенціал додати до 15% до глобального ВВП упродовж найближчого десятиліття — це один з найбільших економічних ефектів у сучасній історії.
У 2026 році розвиток ШІ триватиме, а компанії активніше інтегруватимуть його у виробництво, розробку та роботу з даними. Технологічні експерти SoftServe виділили три напрямки в ШІ, які змінюватимуть те, як компанії автоматизують виробництво, створюють цифрові продукти та працюють з інформацією.
Фізичний ШІ: синергія генеративного ШІ та hardware
Фізичний ШІ — це великий стрибок у розвитку робототехніки та автономних систем. З допомогою генеративного ШІ, машини навчаються сприймати, розуміти, міркувати, враховувати гравітацію, тертя та діяти у фізичному світі так само природно, як люди. У 2026 році Фізичний ШІ стане драйвером трансформацій в багатьох індустріях — від автономних мобільних роботів, що орієнтуються у складних середовищах і уникають перешкод, до маніпуляторів та хірургічних роботів, здатних виконувати точні і складні завдання.
Особливу увагу заслуговують гуманоїди та колаборативні роботи, але не тільки вони — ШІ значно підсилить також і роботу з симуляціями. Усі автономні системи можна швидко навчати та тестувати у симуляціях і цифрових двійниках на основі синтетично згенерованих даних.
«Для одного з наших клієнтів, до прикладу, ми створили рішення, яке скоротило час симуляції виробничої лінії з кількох годин до 5 хвилин на цикл. У світовій практиці такий підхід підвищує ефективність, безпеку та швидкість впровадження технологій у реальному середовищі: автономні мобільні роботи орієнтуються у складних просторах, маніпулятори підлаштовують захват під форму предметів, а гуманоїдні роботи стають надійними партнерами людей», — пояснює Любомир Демків, керівник відділу робототехніки в SoftServe.
За даними Gartner, до 2028 року 80% складів у світі використовуватимуть роботизацію. При цьому, рішення на основі Фізичного ШІ будуть доступнішими – їх пропонуватиме половина топ-провайдерів сервісів ШІ.
Багатоагентні системи: нова логіка створення програмного забезпечення
Кількість даних і складність продуктів зростають швидше, ніж команди встигають масштабуватися. У таких умовах людство робить крок вперед — до багатоагентних систем, де не один універсальний ШІ виконує завдання, а десятки спеціалізованих агентів співпрацюють між собою, розподіляючи роботу так само, як це робить команда людей.
«Те, що зараз відбувається з багатоагентними системами, — це перехід від ШІ-інструментів до справжньої ШІ-співпраці. Ми бачимо, як агенти можуть брати на себе цілі етапи розробки: формування вимог, написання коду, тестування, аудит безпеки. Це зміна моделі роботи, де люди зосереджуються на складних рішеннях, а рутину виконують спеціалізовані агенти», — розповідає Зоряна Дошна, віце-президентка з передових технологій та лідерка Gen AI Lab у SoftServe.
Попит на такі рішення зростає дуже швидко: напрямок ШІ у SoftServe демонструє 85% річного зростання, а над ШІ-проектами вже працюють понад 150 фахівців — від Data Scientist до спеціалістів з агентного інжинірингу. Створені агенти аналізують технічну документацію, пропонують архітектурні рішення, пишуть модулі, формують юніт-тести та готують фінальну технічну документацію. Залежно від сценарію, це допомагає скоротити тривалість роботи від 30 до 70%.
«Наша мета — підняти розробку програмного забезпечення на новий рівень за допомогою багатоагентних систем, щоб це стало реальністю, а не залишилося просто цікавим експериментом з ШІ. Зокрема тому ми створили рішення, яке дозволяє не тільки запускати окремих агентів, а й керувати їхньою взаємодією, відстежувати якість рішень, автоматично інтегрувати результати в DevOps-процеси. Це фундамент для ШІ-розробки наступних років», — зазначає Володимир Карпів, R&D директор SoftServe.
Мультимодальний ШІ: новий рівень розуміння даних
Генеративні моделі за два роки стали звичним інструментом для бізнесу — вони пишуть тексти, підсумовують інформацію, допомагають у комунікації. Натомість більшість реальних бізнес-процесів працюють зовсім з іншими типами даних — з фото і відео, кресленнями, сканами документів, таблицями, презентаціями.
Саме тому наступний етап розвитку — мультимодальний ШІ, який може бачити різні формати даних і поєднувати їх в один цілісний контекст. У SoftServe це втілено через рішення, створене разом із NVIDIA, — Multimodal RAG. Технологія одночасно аналізує текст, зображення, таблиці чи схеми й формує відповідь на основі всіх джерел даних. Такий підхід підвищує точність результатів більш ніж на 70% і скорочує час пошуку інформації приблизно на 40%. Для команд, які працюють із великими масивами документів, це означає помітне зменшення ручної роботи та значно швидше ухвалення рішень.
У найближчі роки мультимодальний ШІ стане фундаментом для автоматизації процесів у фінансах, промисловості, медицині та логістиці. Він дає бізнесу можливість працювати з даними так, як це роблять фахівці: бачити повну картину, оцінювати контекст і приймати рішення на основі всієї наявної інформації, а не лише одного формату.
