Світові інвестиції в ШІ у 2026 році оцінюють у 2,5 трлн доларів

Світові інвестиції у штучний інтелект у 2026 році можуть сягнути 2,5 трлн доларів, що на 44% більше проти попереднього року. Така оцінка наведена у партнерському матеріалі MIT Technology Review, підготовленому спільно з компанією Uniphore.

У матеріалі зазначається, що можливості моделей ШІ розвиваються швидше, ніж більшість організацій встигають їх інтегрувати, тоді як вартість продуктивності продовжує знижуватися. Водночас значні витрати на технології не гарантують компаніям цілісного використання даних.

Проблема розрізнених даних

Автори вказують, що корпоративні дані й інструменти ШІ часто залишаються ізольованими між підрозділами. Наприклад, працівники відділу продажів можуть не знати про відкриті звернення до служби підтримки, а маркетингові системи персоналізувати контент без даних, якими володіє фінансовий підрозділ.

За таких умов окремі функції можуть працювати ефективно, проте компанія загалом накопичує менше знань і має менше інформації для ухвалення рішень. У звіті це названо структурною проблемою масштабування корпоративного ШІ.

Зміна операційної моделі

Матеріал описує перехід від ШІ як окремого інструменту до ШІ як операційної моделі. Для цього, на думку авторів, необхідно поєднати людей, процеси та дані в режимі реального часу, а також забезпечити управління і контроль за використанням цієї інформації.

Серед запропонованих підходів — переорієнтація інфраструктури даних на доступність, а не на накопичення обсягів, а також застосування модульних архітектур, які можна змінювати разом із розвитком моделей та інструментів. Компанії, що отримують стабільну віддачу від ШІ, спершу змінюють процеси, а вже потім обирають моделі, йдеться в матеріалі.

Контроль над даними

Окрему увагу приділено суверенності ШІ — питанню, де працюють моделі, хто ними керує та як вони діють між різними організаційними й правовими юрисдикціями. Автори вважають, що модульна основа, здатна запитувати й готувати дані там, де вони зберігаються, без перенесення або централізації, може зробити такі дані придатними для роботи ШІ-агентів.