Эксперт:

1. Генеративный ИИ повсюду

Обычно у малого и среднего бизнеса недостаточно денег для разработки собственных LLM (large language model — большие языковые модели). Но для крупных компаний работа с генеративным искусственным интеллектом (generative artificial intelligence, GenAI) становится технологическим минимумом. Поэтому крупный бизнес будет внедрять технологию во все свои сервисы для малых и средних предприятий, а МСП — выбирать, чьими GenAI-технологиями пользоваться.

Искусственный интеллект забирает у сотрудников рутинную часть работы и позволяет людям заниматься задачами, важными для построения бизнеса и развития собственных навыков. ИИ также полезен для обучения персонала: он собирает историю пользователей, подсказки и организационные данные.

«ИИ становится доверенным проводником человека на маркетплейсах. Он выступает в роли виртуального стилиста и ведет покупателя от подбора образа до „репутационных сводок“ по магазину», — рассказывает Николай Седашов.

Селлеры используют искусственный интеллект для доступа к данным и знаниям. Задавая вопросы на естественном языке, продавец может получать советы по выбору ниши, аналитику продаж или отзывов, не погружаясь вручную в разные формы отчетов.

ИИ выступает в качестве генератора контента и изображений. Эта функция развивается от ставшей базовой генерации текстовых описаний товаров до продвинутого создания фотореалистичного визуала.

В продвижении товаров активно используется GEO вместо SEO. Generative engine optimization — стратегия оптимизации контента для генеративных поисковых систем, использующих ИИ для синтеза ответов. В отличие от традиционного SEO, которое фокусируется на ранжировании в списке из «десяти синих ссылок», GEO оптимизирует контент для ChatGPT, Gemini, Claude и Perplexity, которые создают прямые синтезированные ответы вместо списков ссылок.

ИИ-инструменты встраиваются напрямую в рекламные кабинеты и CMS (content management system — система управления контентом). Маркетологи и контент-менеджеры могут не просто генерировать изображения, аудио и видео, но и создавать готовые сайты. Это максимально упрощает запуск кампаний.

2. Автономные ИИ-агенты изменят подход к бизнесу

Решения для автоматизации бизнес-процессов становятся агентными. В этой категории появляются агенты для анализа и визуализации данных компаний, а также инструменты, которые не только моделируют бизнес-процессы, но и выполняют заданные сценарии. Подобные решения развивают DeepL, Ростелеком, МТС, Сбер и Яндекс.

По прогнозам Gartner, в 2026 году 40% корпоративных приложений будут оснащены ИИ-агентами для решения конкретных задач, которые будут встраивать интеллектуальные возможности в рабочие процессы.

Меняется подход к покупкам. Они будут становиться агентными, большие технологические компании уже подстраиваются. На рынке финансовых ИИ-решений появляется инфраструктура для взаимодействий между агентами и платежными системами (например, протокол Agent Payments Protocol от Google и платформа Visa Intelligent Commerce). Ритейлеры активно встраиваются в чат-боты (Walmart анонсировал внедрение ChatGPT для совершения покупок).

Для селлеров искусственный интеллект с агентными функциями становится проактивным менеджером и берет на себя управление бизнес-процессами. Например, обновленный Seller Assistant от Amazon проактивно анализирует запасы, модели спроса и риски, предлагая продавцу готовые решения по оптимизации дистрибуции или подготовке к сезонному росту.

Оркестрация ИИ-агентов может стать ключевым фактором для интеллектуальной автоматизации. По оценкам экспертов, объем рынка автономных ИИ-агентов может достичь $8,5 млрд в 2026 году и $35 млрд в 2030 году. В Deloitte считают, что при учете оркестрации этот прогноз можно повысить на 15–30%, до $45 млрд в 2030 году.

«Использование искусственного интеллекта будет расти и расширяться в разработке. Low-code- и no-code-платформы, а также ассистенты и агенты станут более популярными. Они будут помогать тестировать, создавать спецификации, поддерживать DevOps, писать техническую документацию и разрабатывать код. Особенно востребованы будут платформы для финтеха, производства, логистики, безопасности и других сфер», — считает Юрий Кашников.

3. Бизнес будет активнее внедрять цифровые решения для пожилых

С 2025 года растет число ИИ-решений для представителей серебряного возраста (людей, которые вышли на пенсию). GenAI помогает пожилым с повседневными задачами и когнитивной нагрузкой. Так, ИИ-решения внедряются для мониторинга здоровья, профилактики падений, заботы о пожилых, автоматизации домашнего ухода, сопровождения людей старшего возраста. Также используются роботизированные помощники и умные дома.

4. Компании будут внедрять инструменты прозрачности для работы с ИИ

Темпы инноваций в области искусственного интеллекта продолжают расти, мошенники все чаще используют ИИ, чтобы генерировать фотографии несуществующей продукции, отзывы на товары, фальшивые новости и письма.

98% респондентов доверяют брендам, использующим настоящие, а не сгенерированные изображения. Упоминание ИИ в маркетинговых кампаниях вызывает у покупателей отторжение и снижение доверия к продукту. Они боятся регистрироваться на сайтах, искать товары и оплачивать покупки.

В итоге некоторые бренды решат полностью отказаться от сгенерированного контента, другие — использовать инструменты его маркировки. А интернет-компании начнут маркировать рекламные GenAI-изображения.

«В 2025 году вышли генераторы типа Sora, Veo 3 или Nano Banana, которые создают изображения невиданного реализма. Дальше — больше. Люди перестали понимать, что реально, а что ИИ. Фрустрация будет расти, и бизнесу придется что-то с этим делать», — говорит Николай Седашов.

5. Компании предложат услуги по вычислению и обучению ИИ

В мире растет интерес к confidential computing — технологиям защиты данных во время их использования. Например, создатель Telegram Павел Дуров в 2025 году объявил о запуске сети конфиденциальных вычислений Cocoon (confidential compute open network).

6. Zero trust будет ключевым элементом кибербезопасности

Политика zero trust основана на принципе «не доверяй никому, всегда проверяй». Раньше безопасность сети обеспечивалась за счет периметра — в этой модели считалось, что пользователям и устройствам внутри периметра можно доверять. Для защиты использовались VPN, брандмауэры и другие системы. Они создавали несколько уровней защиты и предотвращали проникновение злоумышленников. Но если хакеры все же проникали внутрь, они могли получить доступ ко всей внутренней сети и данным.

Модель zero trust построена на других принципах:

• Непрерывный контроль и проверка. Все ресурсы по умолчанию недоступны, пользователи, устройства и рабочие процессы проходят регулярную аутентификацию и проверку при каждом запросе. Решение о доступе принимается на основе контекстных данных: привилегий, местоположения, состояния устройства, угроз и аномалий. Даже после подключения сеансы периодически перепроверяются.
• Принцип наименьших привилегий. Доступ к ресурсам предоставляется с минимально необходимыми правами для выполнения задач. После завершения работы привилегии аннулируются, что ограничивает распространение угроз в случае взлома.
• Предположение о взломе. Модель исходит из того, что угрозы уже проникли в сеть. Поэтому стандартными становятся сегментация сети, мониторинг активности и реагирование на аномалии в режиме реального времени. Это позволяет минимизировать последствия возможной атаки.

Эксперты указывают на серьезные проблемы безопасности агентных режимов чат-ботов и браузерных ИИ-агентов. Так, уязвимости нашли в браузерном агенте Comet от Perplexity, инструменте Gemini Browsing Tool, агентах Notion, ChatGPT Agent и Claude в Google Chrome. Злоумышленники атакуют само мышление искусственного интеллекта: внедряют инструкции в код страниц, файлы или отчеты, заставляют модель действовать против интересов пользователя. Количество таких атак растет.

На фоне роста рисков появляются новые решения в области кибербезопасности. Salt Security анонсировал решение для защиты API-действий, выполняемых ИИ-агентами в корпоративных системах; платформа оркестрации Airia выпустила инструмент Agent Constraints — платформу управления политиками в отношении искусственного интеллекта; SoftBank представил прототип Agent Firewall — для обеспечения безопасного взаимодействия между ИИ-агентами в многоагентных системах.

7. Компании будут предлагать продукты, помогающие выявлять и устранять потенциальные риски

Одной из активно развивающихся областей в мире является упреждающая безопасность. Это стратегии, которые направлены на предотвращение угроз и проблем до их возникновения. В этой сфере также будут активно применять искусственный интеллект и ИИ-агентов. «У нас есть крупные компании: например, Positive Technologies и Kaspersky. Скорее всего, они будут активно выводить продукты в этой сфере. А есть и небольшие нишевые фирмы, которые будут расти, если найдут свою аудиторию», — говорит Юрий Кашников.