Агентный искусственный интеллект возглавил топ-чарт
Консалтинговая компания McKinsey выпустила аналитический , в котором представила 13 технологических трендов 2025 г.:
- Агентный искусственный интеллект (ИИ)
- Искусственный интеллект
- Специализированные полупроводники
- Расширенные возможности подключения
- Облачные и периферийные вычисления
- Технологии иммерсивной реальности
- Цифровое доверие и кибербезопасность
- Квантовые технологии
- Будущее робототехники
- Будущее мобильности
- Будущее биоинженерии
- Будущее космических технологий
- Будущее технологий энергетики и устойчивого развития
На первом месте, согласно отчету, оказался агентный ИИ (Agentic AI): от простых платформ до специальных агентов для углубленного анализа и принятия решений; далее идет традиционный ИИ, применяемый для выявления закономерностей, принятия решений и обучения на опыте.
Следующий блок отчета касается инфраструктуры, предназначенной специально для нужд ИИ. Помимо этого, в отчете аналитики рассмотрели технологии беспроводных сетей с низким энергопотреблением, современные сотовые сети 5G и зарождающиеся 6G-сети, а также облачные и периферийные вычисления с учетом расположения серверов.
Также аналитики McKinsey отметили тренды в области дополненной и виртуальной реальности, усиления цифрового доверия и кибербезопасности, развития квантовых технологий (более быстрых, чувствительных и защищенных, чем традиционные аналогии) и расширения робототехнических систем с ростом автономности.
Еще один важный тренд, согласно данным McKinsey, - это улучшение транспортной инфраструктуры, направленное на повышение эффективности, безопасности и устойчивости транспорта (технологии мобильности включают в себя автономные транспортные средства, электромобили, дроны, решения для городской воздушной мобильности - например, электрические летательные аппараты с вертикальным взлетом и посадкой).
Наконец аналитики перечислили отраслевые тренды: биоинженерию (например, редактирование генов и синтетическая биология для улучшения здоровья и повышения продуктивности), интеграцию космической инфраструктуры с земными телекоммуникационными сетями и развитие энергетики, нацеленное на создание устойчивого энергетического ландшафта путем перехода к чистым электронам и молекулярным веществам.
Чем отличается агентный ИИ от обычного
Пресс-служба Альянса в сфере искусственного интеллекта сообщила корреспонденту ComNews, что ключевое отличие "агентного ИИ", или "агентского ИИ", от традиционных систем заключается в автономности и высочайшей степени ответственности за выполнение задач: если основные ИИ-модели до сих пор работали по принципу "запрос-ответ" и глубоко завязаны на вмешательстве человека на каждом из этапов, то агентный ИИ способен не просто обрабатывать запросы, а целенаправленно выстраивать эффективное решение задачи, корректировать тактику на ходу и принимать решения самостоятельно.
В основе современных ИИ-агентов, как объясняет пресс-служба альянса, лежат большие языковые модели (LLM) и специализированные наборы инструментов: такая композиция позволяет агенту воспринимать сложные инструкции в естественном языке, анализировать большие массивы данных и выполнять широкий спектр операций - от коммуникации с пользователем до взаимодействия с внешними сервисами или корпоративной ИТ-инфраструктурой.
"Наиболее перспективное направление - это мультиагентные системы - распределенные команды из специализированных агентов, которые совместно решают комплексные задачи, быстро адаптируясь к изменяющимся требованиям и масштабируя бизнес-функции за счет высокой автоматизации. При этом масштабируемость и способность кооперации в мультиагентных средах позволяют компаниям выходить на новый уровень автоматизации, где ИИ-агенты способны заменять целые группы специалистов-экспертов, обеспечивая кратно более быстрый рост и адаптацию к условиям рынка", - добавил представитель пресс-службы.
Советник генерального директора по искусственному интеллекту ассоциации "ФинТех" Алексей Сидорюк добавил, что агентный ИИ можно разделить на четыре уровня: базовый (copilot или ИИ-помощник) - когда есть LLM-приложение, к которому обращается человек, и оно отвечает на конкретные запросы; ИИ-автоматизация, когда модель может определить смысл обращения и из базы знаний достать четко определенный ответ, но алгоритм на этом уровне задает человек; на третьем уровне ИИ-агент может, например, автономно вести социальные сети, подбирая новости и переписывая их в стилистике автора; четвертый уровень - когда задачу без вмешательства человека решает команда ИИ-агентов.
О появлении ИИ-агентов и развитии мультиагентных систем ассоциация "ФинТех" сообщала в 2024 г. в исследовании - тогда этот тренд только зарождался.
https://www.comnews.ru/content/233846/2024-06-20/2024-w25/1007/generati…
Пресс-служба MWS AI (ранее - MTS AI, входит в MTS Web Services, ПАО "Мобильные ТелеСистемы") привела пример, чем отличается работа генеративной ИИ-модели и от ИИ-агента: "Чтобы создать маркетинговую кампанию с помощью большой языковой модели, нужно вручную загрузить в нее данные, а затем прописывать подробные инструкции для каждого из 10 шагов. Если появляются новые тренды, весь процесс приходится повторять заново. В отличие от этого, ИИ-агент, или мультиагентная система, понимает принципы построения маркетинговых кампаний, знает, где взять данные, какой контент создать, как оформить рассылку и отправить ее - скорее всего, после подтверждения специалистом".
Тренды в России соответствуют мировым
"В целом технологические тренды в России соответствуют мировым. Отечественная индустрия активно осваивает искусственный интеллект, робототехнику и сенсорику, развивается направление облачных сервисов, космических и беспроводных технологий, беспилотного транспорта, уделяется внимание кибербезопасности", - отмечает Алексей Сидорюк.
Ключевые прорывные технологии закреплены в указах президента РФ, государственных стратегиях и программах, например в Национальном проекте , рассчитанном на период реализации с 2025 г. по 2030 г., а также в стратегиях по развитию технологичных направлений.
Ассоциация "ФинТех" ежегодно проводит исследование "3х10 ключевых трендов", в котором представляет основные тренды по трем направлениям: бизнес-, техно- и финтех-тренды. "Красной нитью" в . проходит искусственный интеллект: "генеративный ИИ для всего", "агентский ИИ", ИИ-аватары, "эмоциональный ИИ", "ИИ-плюс", "платформы для управления ИИ" и "ИИ в регулировании и надзоре".
https://www.comnews.ru/content/237636/2025-02-07/2025-w06/1008/iskusstv…
Среди технологических трендов Алексей Сидорюк отметил новый виток развития вычислительных технологий (квантовые и гибридные вычисления), борьбу с новым поколением рисков и угроз (квантово-устойчивая криптография, системы защиты от дезинформации, ИИ в основе кибербезопасности). В финтех- и бизнес-трендах он выделил встроенные финансы, мультисегментный банкинг, инновации в платежах (QR-изация, мультимодальный биоэквайринг), цифровые активы, платформизацию, масштабирование открытых данных.
"Объем российского рынка ИИ уже превышает 250 млрд руб., при этом 60% российских компаний уже внедрили или тестируют нейросети. Более того, в 2024 г. российские ИИ-модели были включены в международный рейтинг Global Generative AI Landscape 2024, что подтверждает значительные инвестиции России в ИИ. Активное развитие также, к примеру, наблюдается в робототехнике. Несмотря на то, что плотность роботизации в промышленности пока уступает среднемировой, Россия стремится войти в ТОП-25 к 2030 г. При этом производство уже увеличилось в 4,5 раза, и по прогнозам, к концу текущего года в эксплуатацию будет введено около 2 тыс. новых промышленных роботов", - сообщает пресс-служба АО "Т1" ("ИТ-холдинг Т1").
Как добавил представитель пресс-службы "ИТ-холдинга Т1", в отличие от западных стран, где основным драйвером технологического развития выступает частный сектор, в России значительный вклад вносит государственная поддержка: на создание и расширение центров промышленной робототехники до 2030 г. выделено более 15 млрд руб., а общий бюджет отраслевых проектов доходит до 350 млрд руб.
Исполнительный директор и сооснователь ООО "ДипХакЛаб" (ИИ-платформа AutoFAQ) Владислав Беляев считает, что в России агентный ИИ пока не получил широкого распространения. "Это сложные и дорогие решения, которые могут позволить себе только крупные компании с развитыми ИИ-компетенциями. Для успешного внедрения агентов нужно три условия: понимание бизнес-процессов, где они будут работать, высококвалифицированные сотрудники, которые разбираются в больших языковых моделях, и существенный бюджет на развертывание".
В ситуации с традиционным ИИ, по словам Владислава Беляева, Россия идет наравне с мировым рынком. "По данным исследований, около 55% российских компаний используют генеративный искусственный интеллект в работе, в то время как на Западе GenAI используют порядка 80% компаний. То есть отставание есть, но не критичное", - добавил он.
Генеральный директор ООО "Клауд Солюшенс" (Cloud X) Денис Хлебородов отметил, что в России приоритет отдан созданию суверенной и устойчивой цифровой инфраструктуры, способной обеспечить растущие нагрузки от ИИ, больших данных и цифровых двойников. "ИИ - особенно агентный - требует радикального роста вычислительных мощностей и гибкости облачной архитектуры. Обучение одной большой модели требует сотен МВт/ч, и это создает нагрузку на инфраструктуру. Далее фаза массового обучения ИИ-моделей постепенно сменится фазой распределенного инференса - в миллионах точек, в реальном времени. Эта будущая динамика определяет значение технологической базы. Облачные платформы, проектируемые под такие сценарии, должны закладывать высокий уровень масштабируемости, гибкость сетевой архитектуры и адаптацию к энергоемким технологиям".
