Прогноз технологій 2026: бачення Джастін Мур і a16z щодо еволюції ШІ у чотирьох ключових сферах

На початку 2026 року гігант венчурного капіталу Andreessen Horowitz опублікував свій щорічний звіт “Big Ideas 2026”, який пропонує стратегічні інсайти щодо того, як штучний інтелект змінить технології, бізнес і людське взаємодія. Звіт, підготовлений чотирма спеціалізованими інвестиційними командами a16z, виявляє єдину тему: AI більше не є просто інструментом — він стає середовищем, системою та автономним агентом, який працює поруч із людьми. Ця зміна означає фундаментальний відхід від підходів підприємств і творців до технологій за останнє десятиліття.

Часовий аспект є важливим. За минулий рік прориви в AI перейшли від ізольованих можливостей моделей до комплексних системних можливостей: розуміння розширених часових рядів, підтримка візуальної та контекстуальної послідовності, виконання складних багатоступеневих завдань і співпраця з іншими інтелектуальними агентами. В результаті фокус технологічних інновацій змістився з покращень у окремих точках до повного переосмислення інфраструктури, операційних робочих процесів і парадигм взаємодії з користувачами.

Тирання хаосу: як інфраструктура AI буде розвиватися у 2026 році

Ландшафт інфраструктури 2026 року визначатиметься тим, що підприємства нарешті отримають контроль над своїм найхаотичнішим активом: неструктурованими даними. Кожна організація тоне у PDF, відео, логах, електронних листах і напівструктурованих фрагментах інформації. Хоча моделі AI стали експоненційно потужнішими, якість їхніх вхідних даних погіршилася, що спричиняє генерацію галюцинацій і тонких, але дорогих помилок, які підривають критично важливі робочі процеси.

Основна проблема, за словами фахівців з інфраструктури, — “дані-ентропія” — неминуче погіршення структури, актуальності та автентичності неструктурованої інформації, яка становить 80% корпоративних знань. Стартапи, здатні витягати структуру з складних документів, узгоджувати суперечливі дані між системами і підтримувати актуальність даних, матимуть у своєму розпорядженні майже ключ до підприємницьких операцій. Застосунки охоплюють аналіз контрактів, onboarding клієнтів, регуляторну відповідність, процеси закупівель і все більше — робочі процеси AI-агентів, що залежать від надійного контексту.

Одночасно, команди з кібербезпеки стикаються з постійною кризою: глобальний дефіцит талантів зріс з менш ніж 1 мільйона у 2013 до 3 мільйонів у 2021. Замість найму більшої кількості фахівців, AI зламає цей цикл, автоматизуючи виснажливі, повторювані завдання — аналіз логів, routine-детекцію загроз, управління повторюваними сповіщеннями — які зараз займають час експертів. Це дозволить фахівцям з безпеки зосередитися на тому, для чого вони увійшли у галузь: відстежувати складні загрози, проектувати стійкі системи і усувати вразливості.

Паралельно відбуватиметься трансформація інфраструктури, орієнтованої на “агентську швидкість” робочих навантажень. Традиційні бекенди були спроектовані для 1:1 співвідношення між людською дією і відповіддю системи. Вони руйнуються під навантаженням рекурсивних вимог AI-агента: одна ціль від агента може породити тисячі підзавдань, запитів до баз даних і API-дзвінків за мілісекунди — нагадуючи DDoS-атаку, а не звичайний трафік. Наступне покоління платформ має бути побудоване з урахуванням того, що обчислювальні штормові навантаження — це норма, а не виняток.

Креативний і даний сектори інфраструктури зазнають не менш драматичних змін. Творчі інструменти, такі як Kling O1 і Runway Aleph, вже продемонстрували перші успіхи, але справжнє мультимодальне створення залишається здебільшого нереалізованим. Джастін Мур, експерт a16z з творчих інструментів, наголошує, що 2026 рік стане проривним, коли AI справді дозволить безшовні мультимодальні робочі процеси — даючи творцям можливість подавати референс-контент моделям і спільно створювати або редагувати складні, цілісні сцени без болісних, тривалих ручних втручань, які потрібні сьогодні. Аналогічно, AI-орієнтований стек даних продовжує еволюціонувати у напрямку глибокої інтеграції між потоком даних, векторними базами даних і системами на основі агентів, що дозволяє кільком AI-агентам підтримувати послідовне розуміння і бізнес-контекст на різних платформах.

Нарешті, відео зазнає фундаментальної трансформації з пасивного контенту у інтерактивний простір. Моделі AI починають розуміти часову послідовність, запам’ятовувати представлену інформацію і враховувати фізичні закони у довгих послідовностях. Це відкриває нові можливості: дизайнери можуть прототипувати цілісні, стійкі 3D-середовища; роботи — тренуватися у реалістичних симульованих світах; ігрові механіки — розвиватися залежно від дій користувача — все у середовищах, що зберігають причинність і внутрішню послідовність.

Трансформація підприємств: AI-агенти переосмислюють бізнес-робочі процеси

У сфері зростання і корпоративного програмного забезпечення 2026 рік позначить вирішальну точку перелому. Центральним стовпом корпоративного софту за останні два десятиліття був “система ведення записів” (CRM, ITSM, ERP системи) — яка починає поступатися стратегічною важливістю новому рівню: платформам оркестрації інтелектуальних агентів.

AI швидко закладає міст між людським наміром і виконанням. Ці системи тепер можуть безпосередньо читати, писати і робити висновки з операційних даних, перетворюючи пасивні бази даних у автономні робочі двигуни, здатні прогнозувати сценарії, координувати між командами і виконувати цілісні процеси без людського втручання. Інтерфейс користувача перетворюється у динамічний шар інтелектуальних агентів, тоді як традиційний рівень ведення записів відступає у звичайне постійне сховище.

Вертикальне AI-програмне забезпечення — спеціалізовані рішення для охорони здоров’я, юридичних послуг, нерухомості та фінансів — переживає вибуховий ріст, з провідними компаніями, що перевищують $100 мільйон у річному повторюваному доході. Початкова хвиля зосереджувалася на витяганні інформації та логіці: ідентифікація, підсумовування і аналіз критичних даних. Наступна фаза, яка настане у 2026 році, вводить “режим багатокористувацької співпраці”.

Промислові робочі процеси за своєю природою багатопартійні: покупці і продавці, орендарі і орендодавці, консультанти і постачальники — кожен з яких має свої дозволи, вимоги до процесів і зобов’язання щодо відповідності. Сучасні AI-рішення працюють ізольовано, створюючи інформаційні силоси і неефективність у передачі даних. Мультиагентні системи автоматично координуватимуться між сторонами, підтримуватимуть послідовний контекст, синхронізуватимуть зміни між системами, направлятимуть питання до фахівців і позначатимуть асиметрії для людського перегляду. Ця спільна інтелектуальність створює потужні витрати на перехід і є “мостом”, якого довго не вистачало в корпоративних AI-застосунках.

Ще один аспект — оптимізація контенту і програмного забезпечення. Протягом десятиліть застосунки проектувалися для передбачуваної людської поведінки: Google оптимізує CTR, Amazon підкреслює товари на першій сторінці, новинні статті наголошують на вступних абзацах. Люди можуть пропустити глибокі інсайти, заховані на п’ятій сторінці, але інтелектуальні агенти — ні.

Зі зростанням ролі AI-агентів у пошуку і інтерпретації, візуальна ієрархія дизайну втрачає актуальність. Інженери вже не дивляться на панелі Grafana; системи автоматичного аналізу на основі AI аналізують телеметрію і безпосередньо доставляють інсайти у Slack. Команди продажу припиняють ручний перегляд записів CRM; інтелектуальні агенти витягують шаблони і створюють підсумки. Новий імператив оптимізації — машинна читабельність, а не людська естетика — фундаментальна інверсія, яка змінить створення контенту і дизайн інструментів.

Можливо, найпровокаційніше — це те, що метрика “час перед екраном” — золотий стандарт вимірювання цінності продукту за останні 15 років — повністю відходить у минуле. AI-системи, такі як Deep Research ChatGPT, автоматизація медичної документації Abridge і повноцінна розробка додатків Cursor, дозволяють користувачам отримувати величезну цінність за мінімального часу перед екраном. Компанії, що демонструють чіткий ROI через задоволеність лікарів, підвищення продуктивності розробників або добробут аналітиків, стануть переможцями у епосі цінового моделювання на основі результатів.

Революція охорони здоров’я: чому “Здорові MAUs” змінюють профілактичну допомогу

Охорона здоров’я одночасно переживає концептуальну реорганізацію навколо нової сегментації користувачів: “Здорові MAUs” — здорові особи, які активно відстежують свій стан здоров’я щомісяця.

Традиційна медицина переважно обслуговувала три групи: хворих, що потребують гостового втручання, критично хворих у безперервному догляді і здорових людей, які рідко взаємодіють із системою охорони здоров’я, доки не настане хвороба. Можливість профілактики — втручання до розвитку гострої хвороби — залишалася здебільшого нереалізованою через те, що системи охорони здоров’я орієнтовані на лікування, а не профілактику.

Здорові MAUs становлять найбільший незадіяний потенціал: особи, готові платити за підписку на моніторинг здоров’я і проактивні втручання. Зі зниженням вартості медичних послуг і появою профілактичних страхових продуктів, що підтримують безперервний моніторинг, ця група стане основним драйвером технологій наступного покоління. Вони свідомі щодо даних, орієнтовані на профілактику, постійно залучені і разом становлять сегмент ринку, що значно перевищує традиційну базу пацієнтів з гострими станами.

Інтерактивні світи і особисті економіки: майбутнє цифрового створення

Четверта сфера — це те, що a16z називає “Speedrun” або проєкти команди інтерактивних світів — фундаментальне переосмислення того, як люди взаємодіють із цифровими середовищами і споживають контент.

Моделі AI світу вже здатні генерувати цілі, досліджувані 3D-світи безпосередньо з текстових описів. Технології, такі як Marble і Genie 3, дозволяють користувачам навігувати цими синтетичними середовищами, ніби граючи у інтерактивну гру. Зі зростанням популярності цих інструментів, з’являться цілком нові методи розповіді історій. Уявіть “універсальний Minecraft”, де гравці спільно будують величезні, еволюціонуючі всесвіти, де межа між творцем і учасником цілком зникає.

Ці згенеровані світи стануть тренувальними майданчиками для автономних агентів і роботів, пропонуючи безризикові середовища для навчання AI через взаємодію. Цифрові економіки у цих світах розквітнуть, дозволяючи творцям заробляти, створюючи активи, керуючи досвідом гравців і розробляючи інтерактивні інструменти.

Паралельно з моделями світу з’являється “My Year” — гіперперсоналізовані продукти, орієнтовані не на масовий ринок, а на індивідуальні вподобання. У освіті AI-репетитори підлаштовуються під темп і інтереси кожного учня. У медицині AI призначає індивідуальні режими добавок, тренувальні програми і дієтичні протоколи. У медіа контент реміксується у реальному часі відповідно до особистих смаків. Технологічні гіганти майбутнього століття виграють не шляхом визначення “середнього користувача”, а шляхом створення унікальних досвідів для кожної особистості.

Нарешті, 2026 рік стане свідком появи першого справжнього AI-орієнтованого університету — закладу, спроектованого з нуля навколо адаптивного інтелекту. На відміну від традиційних університетів, що додають AI-інструменти до існуючих структур, цей новий заклад інтегрує AI у свою фундаментальну концепцію: курси самостійно оптимізуються на основі зворотного зв’язку, списки літератури динамічно оновлюються з появою нових досліджень, наставники поєднують студентів з консультантами, чиї експертизи відповідають їхнім інтересам, а шлях кожного студента змінюється у реальному часі. З’являються перші приклади — партнерство Arizona State University з OpenAI дало сотні AI-експериментів у сфері освіти, а State University of New York інтегрує AI-літературу у загальні освітні програми. В цих AI-орієнтованих закладах викладачі переходять від ролі просто передавачів контенту до архітекторів систем навчання, курируючи дані, налаштовуючи моделі і навчаючи студентів критично аналізувати машинне мислення. Оцінювання змінюється з питання “чи використовували студенти AI” на “наскільки стратегічно вони його застосовували” — навичка, яка стає дедалі важливішою у всіх галузях, що гостро потребують талановитих фахівців, здатних ефективно співпрацювати з інтелектуальними системами.

Конвергенція: AI як екосистема

Спільна нитка, що пов’язує ці чотири сфери, — це усвідомлення, що 2026 рік є пороговим моментом. AI більше не просто стає потужнішим у межах існуючих систем; він стає основою, на якій ці системи будуються. Чи то оптимізація інфраструктури, підприємницькі робочі процеси, охорона здоров’я чи розваги й освіта — основне питання для організацій полягає не у тому, чи впроваджувати AI, а у тому, як переосмислити свої ключові операції, орієнтуючись на унікальні можливості AI — швидкість, розпізнавання шаблонів, міждоменну інтеграцію і невтомне вдосконалення.

Інсайти команд a16z свідчать, що організації, які залишаться прив’язаними до застарілих уявлень про структуру, робочі процеси і людсько-комп’ютерські інтерфейси, швидко будуть обганятися конкурентами, що приймуть ці архітектурні трансформації. 2026 рік обіцяє стати роком, коли ця перестановка відбуватиметься з прискоренням.