Sztuczna inteligencja ma potencjał, by zwiększyć światowe PKB nawet o 15% w ciągu najbliższej dekady – prognozuje PwC. To jeden z czynników, które już mają ogromny wpływ na gospodarkę, ale rewolucja dopiero się zaczyna. W 2026 r. rozwój AI ma nabrać jeszcze większego tempa, a firmy będą jeszcze silniej łączyć tę technologię z produkcją, tworzeniem oprogramowania czy zarządzaniem danymi. Eksperci wskazują, że w przyszłym roku kluczowymi trendami będą w związku z tym: integracja generatywnej sztucznej inteligencji i robotyki w świecie rzeczywistym, systemy wieloagentowe i multimodalna AI, dzięki której maszyny będą „widzieć” dane tak, jak ludzie. Co to oznacza w praktyce?
TREND 1.
Physical AI: integracja generatywnej AI i robotyki w świecie rzeczywistym
Physical AI to znacznie więcej niż kolejny krok w rozwoju robotyki i systemów autonomicznych. To prawdziwy skok w ewolucji, bo maszyny stają się zdolne do rozumienia świata fizycznego i interakcji z nim. Zyskują zdolność do postrzegania, przewidywania i działania, co przekształca roboty z mechanicznych narzędzi w inteligentnych członków zespołów.
Specjaliści prognozują, że w 2026 r. physical AI stanie się kluczowym czynnikiem transformacji w różnych branżach. Od autonomicznych robotów mobilnych w złożonych obiektach przemysłowych po manipulatory robotyczne i systemy chirurgiczne wykonujące bardzo precyzyjne zadania – jej zastosowania szybko się rozszerzają.
Podczas gdy najwięcej uwagi przyciągają roboty humanoidalne i współpracujące, zakres zachodzących zmian jest znacznie szerszy. Systemy autonomiczne różnego typu mogą być teraz szkolone i testowane w symulacjach i cyfrowych bliźniakach magazynów, sklepów czy fabryk opartych na danych generowanych syntetycznie. To drastycznie przyspiesza cykle rozwoju i wdrażania.
– Dla jednego z naszych klientów opracowaliśmy rozwiązanie, które skróciło czas symulacji linii produkcyjnej z kilku godzin do zaledwie pięciu minut na cykl – mówi Liubomyr Demkiv, Dyrektor ds. Robotyki i Zaawansowanej Automatyzacji w SoftServe. – Tego rodzaju działania poprawiają wydajność, bezpieczeństwo i szybkość wdrożenia w środowiskach rzeczywistych, gdzie autonomiczne roboty muszą poruszać się w złożonych przestrzeniach, dostosowywać i niezawodnie współpracować z ludźmi – dodaje.
Dane Gartnera potwierdzają skalę zapowiadanych zmian – do 2028 r. pięciu z dziesięciu największych dostawców sztucznej inteligencji będzie oferować produkty physical AI, a 80% magazynów będzie korzystać z robotyki lub automatyzacji.
TREND 2.
Systemy wieloagentowe: nowa logika tworzenia oprogramowania
Zespół programistów, który nigdy nie śpi, nie potrzebuje przerw na kawę i może jednocześnie pracować nad dziesiątkami projektów? Systemy wieloagentowe sprawiają, że tego typu wizja staje się rzeczywistością. W świecie, w którym ilość danych i złożoność produktów cyfrowych rosną szybciej, niż zespoły inżynierskie są w stanie się skalować, organizacje zmierzają w kierunku systemów wieloagentowych. To środowiska, w których dziesiątki wyspecjalizowanych agentów AI współpracują i dzielą między siebie zadania podobnie jak zespoły ludzkie.
– To, czego jesteśmy świadkami w przypadku systemów wieloagentowych, to przejście od narzędzi sztucznej inteligencji do prawdziwej współpracy AI – zauważa Zoriana Doshna, Wiceprezes ds. Technologii i Szefowa GenAI Lab w SoftServe. – Agenci mogą teraz przejmować całe etapy rozwoju – definiowanie wymagań, pisanie kodu, przeprowadzanie testów, wykonywanie audytów bezpieczeństwa. Zmienia to model operacyjny: ludzie skupiają się na podejmowaniu złożonych decyzji, podczas gdy rutynowa praca jest realizowana przez wyspecjalizowanych agentów – dodaje.
Popyt na takie rozwiązania szybko się zwiększa, a liczby mówią same za siebie. Przedstawiciele SoftServe zdradzają, że w ich firmie obszar AI rośnie o 85% rok do roku, a nad projektami opartymi na agentach pracuje już ponad 150 ekspertów – od data scientists po specjalistów z zakresu agent engineering. Tworzeni przez nich agenci pozwalają analizować dokumentację techniczną, proponują rozwiązania z zakresu architektury, generują moduły, tworzą testy jednostkowe i przygotowują końcową dokumentację techniczną. W zależności od scenariusza może to skrócić czas cyklu tworzenia oprogramowania o od 30% do nawet 70%.
– Naszym celem jest wzniesienie tworzenia oprogramowania na nowy poziom dzięki systemom wieloagentowym, przekształcając to z eksperymentalnej koncepcji w rzeczywistość – zaznacza Volodymyr Karpiv, Dyrektor ds. R&D w SoftServe. – Dlatego pracujemy nad rozwiązaniem, które umożliwia nie tylko tworzenie poszczególnych agentów, ale także organizację ich współpracy, śledzenie jakości rozwiązań i automatyczną integrację wyników z procesami DevOps. To będzie fundament inżynierii opartej na AI w nadchodzących latach – dodaje.
TREND 3.
Multimodalna AI: nowa era rozumienia danych
W ciągu zaledwie dwóch lat modele generatywne stały się standardowym narzędziem biznesowym wykorzystywanym do zadań takich jak generowanie tekstu czy podsumowywanie danych, wspierały też w komunikacji. Ale na tym nie koniec. Większość rzeczywistych procesów biznesowych opiera się na szerokiej gamie typów danych, w tym zdjęciach, filmach, planach, skanach dokumentów, tabelach czy prezentacjach. Dlatego specjaliści prognozują, że następnym etapem rozwoju będzie multimodalna AI, zdolna do przetwarzania różnych formatów danych i ujednolicania ich w jednym kontekście.
– W SoftServe wdrożyliśmy to podejście za pomocą Multimodal RAG – rozwiązania opracowanego we współpracy z NVIDIA. Technologia ta jednocześnie analizuje tekst, obrazy, tabele lub diagramy, aby sformułować kompleksową odpowiedź w oparciu o wszystkie źródła danych. Zwiększa dokładność o ponad 70% i skraca czas wyszukiwania informacji o około 40%. W przypadku zespołów zarządzających ogromnymi archiwami dokumentów przekłada się to na znaczące ograniczenie pracy wykonywanej ręcznie i szybsze podejmowanie decyzji – mówi Volodymyr Karpiv.
W nadchodzących latach multimodalna AI ma stać się rdzeniem automatyzacji procesów w finansach, produkcji, medycynie i logistyce, umożliwiając firmom obsługę danych w sposób, w jaki robią to ludzcy specjaliści: mając pełny obraz, oceniając kontekst i podejmując decyzje w oparciu o wszystkie dostępne informacje.