Изкуственият интелект вече е фундаментален елемент за бизнес операциите и продуктовите иновации. Според PwC, изкуственият интелект има потенциал да допринесе с до 15% за световния БВП през следващото десетилетие. Това може да се превърне в едно от най-значимите икономически въздействия в съвременната история.

През 2026 г. се очаква развитието на изкуствения интелект да се ускори, тъй като компаниите го интегрират в производството, софтуерното инженерство и процесите, свързани с управлението на данни. Технологичните експерти от SoftServe подчертават областите, които ще повлияят на начина, по който бизнесите автоматизират операциите, разработват дигитални продукти и управляват информацията.

Физически ИИ: Интегриране на GenAI и роботиката в реалния свят

Машините стават все по-способни да взаимодействат с физическия свят и от механични инструменти, се превръщат в интелигентни членове на екипи. Това бележи възхода на физическия изкуствен интелект, представляващ значителен скок в еволюцията на роботите и автономните системи.

През 2026 г. физическият изкуствен интелект се очаква да доведе до големи промени в множество индустрии. От автономни мобилни роботи в сложни промишлени съоръжения, до хирургически системи, които изпълняват високопрецизни задачи - приложенията му се разширяват бързо.

Промяната надхвърля хуманоидите или колаборативните роботи. Автономни системи от всякакъв вид вече могат да бъдат обучавани и тествани чрез симулации и т.нар „дигитални близнаци“ – виртуални копия, които отразяват реални среди на складове, магазини или фабрики. Те позволяват на компаниите безопасно да тестват сценарии, преди изобщо да докоснат реалната среда. Докато симулациите се използват за проектиране и тестване, дигиталните близнаци се използват за непрекъснатото им наблюдение и оптимизиране. Заедно те създават базиран на данни, безопасен кръг, като драстично ускоряват циклите на разработка и внедряване.

„За един от нашите клиенти разработихме решение, което намали времето за симулация на производствена линия от няколко часа до само пет минути на цикъл“, обяснява Любомир Демкив, директор „Роботика и модерна автоматизация“ в SoftServe. „Този подход подобрява ефективността, безопасността и скоростта на внедряване в реални среди, където автономните роботи трябва да се ориентират в сложни пространства, да се адаптират и да работят надеждно заедно с хора.“

Според Gartner, до 2028 г. пет от 10-те най-големи доставчици на изкуствен интелект ще предлагат физически продукти с изкуствен интелект, докато 80% от складовете ще използват роботика или автоматизация.

Многоагентни системи: Нова логика при разработката на софтуер

Обемът на данните и сложността на дигиталните продукти нарастват по-бързо, отколкото инженерните екипи могат да мащабират. В резултат на това, организациите се насочват към т.нар. „многоагентни системи“ – среди, където десетки специализирани агенти си сътрудничат и разделят задачи подобно на човешките екипи, вместо да разчитат на един-единствен универсален изкуствен интелект.

„Това, на което сме свидетели при многоагентните системи, е преминаване от инструменти с изкуствен интелект към реално сътрудничество с изкуствения интелект“, отбелязва Зориана Дошна, вицепрезидент по технологиите и ръководител на Gen AI Lab в SoftServe. „Агентите вече могат да поемат цели етапи на разработка – дефиниране на изисквания, писане на код, провеждане на тестове, извършване на одити за сигурност. Това променя оперативния модел: хората се фокусират върху сложното вземане на решения, докато рутинната работа се обработва от специализирани агенти.“

Търсенето на подобни решения нараства бързо: практиката на SoftServe в областта на изкуствения интелект расте с 85% всяка година и повече от 150 експерти – от специалисти по данни до специалисти по агентно инженерство – вече работят по проекти, управлявани от агенти.

Агентите, разработени в SoftServe, анализират техническа документация, предлагат архитектурни решения, генерират модули, създават модулни тестове и подготвят окончателната техническа документация. В зависимост от сценария, това може да намали времето за разработка на софтуер с 30–70%.

Мултимодален изкуствен интелект: Нова ера на разбиране на данни

Генеративните модели се превърнаха в стандартен бизнес инструмент само за две години за задачи като генериране на текст, обобщаване на данни и поддръжка на комуникацията. Въпреки това, по-голямата част от реалните бизнес процеси разчитат на по-широк набор от типове данни, включително снимки, видеоклипове, чертежи, сканирани документи, таблици и презентации.

Ето защо следващият етап на развитие е мултимодалният изкуствен интелект, способен да обработва различни формати на данни и да ги обединява в един контекст. Например, SoftServe внедрява този подход с Multimodal RAG, решение, разработено в партньорство с NVIDIA. Тази технология едновременно анализира текст, изображения, таблици или диаграми, за да формулира цялостен отговор въз основа на всички източници на данни. В резултат на това, тя повишава точността с над 70% и намалява времето за търсене на информация с приблизително 40%. За екипи, управляващи огромни архиви от документи, това се изразява в значително намаляване на ръчния труд и значително по-бързо вземане на решения.

Очаква се през следващите години мултимодалният изкуствен интелект да се превърне в ядрото за автоматизация на процесите във финансите, производството, медицината и логистиката. Той позволява на бизнеса да обработва данни по начина, по който го правят човешките специалисти: като виждат цялостната картина, оценяват контекста и вземат решения въз основа на цялата налична информация.

*Платен материал