Kas toliau dirbtiniame intelekte: 7 tendencijos, kurias stebėsime 2026 metais

Dirbtinis intelektas (DI) žengia į naują etapą, kurį apibrėžia realus poveikis.

Po kelerius metus trukusių eksperimentų, 2026 metai prognozuojami esantys tie, kai DI iš įrankio virs partneriu, transformuojančiu mūsų darbo, kūrybos ir problemų sprendimo būdus. Įvairiose pramonės šakose DI jau ne tik atsako į klausimus, bet ir bendradarbiauja su žmonėmis, stiprindamas jų kompetenciją.

Ši transformacija matoma visur. Medicinoje DI padeda užpildyti priežiūros spragas. Programinės įrangos kūrime jis mokosi ne tik kodo, bet ir jo konteksto. Moksliniuose tyrimuose jis tampa tikru laboratorijos asistentu. Kvantiniuose skaičiavimuose nauji hibridiniai metodai pranašauja proveržius, kadaise laikytus neįmanomais.

Kadangi DI agentai tampa skaitmeniniais kolegomis ir atlieka konkrečias užduotis, vadovaujami žmonių, organizacijos stiprina saugumą, siekdamos neatsilikti nuo naujų rizikų. Šią pažangą palaikanti infrastruktūra taip pat bręsta, atsiranda išmanesnės ir efektyvesnės sistemos.

Šios septynios tendencijos, kurias verta stebėti 2026 m., parodo, kas įmanoma, kai žmonės suvienija jėgas su DI.

DI sustiprins tai, ką žmonės gali pasiekti kartu

Aparna Chennapragada, „Microsoft“ DI patirties vyriausioji produktų vadovė, 2026 metus vertina kaip naują technologijų ir žmonių sąjungų erą. Jei pastaraisiais metais DI daugiausiai atsakydavo į klausimus ir spręsdavo problemas, tai kita banga bus apie tikrą bendradarbiavimą, – teigia Chennapragada.

„Ateitis nėra apie žmonių pakeitimą“, – pažymi ji. „Tai apie jų galimybių sustiprinimą.“

DI agentai taps skaitmeniniais bendradarbiais, – aiškina ji, – padėdami individualiems asmenims ir mažoms komandoms pasiekti daugiau nei tikėtasi. Chennapragada įsivaizduoja darbo vietą, kurioje trijų žmonių komanda gali per kelias dienas pradėti pasaulinę kampaniją, DI tvarkant duomenų analizę, turinio generavimą ir personalizavimą, o žmonėms vadovaujant strategijai ir kūrybai. Ji prognozuoja, kad organizacijos, kurios kurs sistemas, leidžiančias žmonėms mokytis ir dirbti su DI, „gaus geriausią iš abiejų pasaulių“, padėdamos komandoms spręsti didesnius kūrybinius iššūkius ir greičiau pasiekti rezultatų.

Jos patarimas profesionalams: nekonkuruokite su DI, o sutelkite dėmesį į tai, kaip išmokti dirbti kartu su juo. Artėjantys metai, – teigia ji, – „priklauso tiems, kurie pakelia žmogaus vaidmenį, o ne jį pašalina.“

DI agentai gaus naujas apsaugos priemones, prisijungdami prie darbo jėgos

DI agentai išplis 2026 m. ir vaidins didesnį vaidmenį kasdieniame darbe, veikdami labiau kaip komandos nariai, o ne įrankiai, – tvirtina Vasu Jakkal, „Microsoft Security“ korporacijos viceprezidentė. Kadangi organizacijos pasikliaus šiais agentais, padedančiais atlikti užduotis ir priimti sprendimus, pasitikėjimo jais kūrimas bus esminis, – pabrėžia Jakkal, – pradedant nuo saugumo.

„Kiekvienas agentas turėtų turėti panašias saugumo apsaugas kaip ir žmonės“, – nurodo ji, – „siekiant užtikrinti, kad agentai nevirstų „dvigubais agentais“, keliančiais nekontroliuojamą riziką.“

Tai reiškia, kad kiekvienam agentui turi būti suteikta aiški tapatybė, apribota prieiga prie informacijos ir sistemų, valdomi jo sukurti duomenys ir apsaugota nuo užpuolikų bei grėsmių, – aiškina Jakkal. Saugumas taps aplinkos dalimi, autonomišku ir integruotu, – teigia ji, – o ne kažkuo, kas pridedama vėliau. Be to, užpuolikams naudojant DI naujais būdais, gynėjai naudos saugumo agentus, kad aptiktų šias grėsmes ir greičiau reaguotų, – praneša ji.

„Pasitikėjimas yra inovacijų valiuta“, – konstatuoja Jakkal, todėl šie pokyčiai yra gyvybiškai svarbūs, padedantys organizacijoms neatsilikti nuo naujų rizikų, DI vis labiau tampant pagrindiniu darbo atlikimo būdu.

DI pasirengęs sumažinti pasaulinę sveikatos atskirtį

DI sveikatos priežiūroje žymi persilaužimo tašką, – tvirtina dr. Dominic King, „Microsoft AI“ sveikatos viceprezidentas.

„Matysime įrodymų, kad DI peržengia diagnostikos ekspertizės ribas ir plėtojasi tokiose srityse kaip simptomų rūšiavimas ir gydymo planavimas“, – pažymi King. „Svarbu tai, kad pažanga pradės judėti iš tyrimų aplinkos į realų pasaulį, milijonams vartotojų ir pacientų taps prieinami nauji generatyvinio DI produktai ir paslaugos.“

Šis pokytis yra svarbus, nes prieiga prie sveikatos priežiūros yra pasaulinė krizė. Pasaulio sveikatos organizacija prognozuoja, kad iki 2030 m. trūks 11 milijonų sveikatos priežiūros darbuotojų – ši spraga palieka 4,5 milijardo žmonių be esminių sveikatos paslaugų.

King atkreipia dėmesį į 2025 m. „Microsoft AI“ diagnostikos orkestratoriaus (MAI-DxO) pademonstruotus pasiekimus, kuris išsprendė sudėtingus medicininius atvejus 85,5% tikslumu, gerokai viršijančiu 20% patyrusių gydytojų vidurkį. Kadangi „Copilot“ ir „Bing“ jau kasdien atsako į daugiau nei 50 milijonų sveikatos klausimų, jis DI pažangą vertina kaip būdą suteikti žmonėms daugiau įtakos ir kontrolės savo sveikatai bei gerovei.

DI taps pagrindiniu mokslinių tyrimų proceso elementu

DI jau dabar pagreitina proveržius tokiose srityse kaip klimato modeliavimas, molekulinė dinamika ir medžiagų projektavimas, – tvirtina Peter Lee, „Microsoft Research“ prezidentas. Tačiau artėja kitas šuolis. 2026 m. DI ne tik apibendrins straipsnius, atsakys į klausimus ir rašys ataskaitas – jis aktyviai prisijungs prie atradimų proceso fizikoje, chemijoje ir biologijoje.

„DI generuos hipotezes, naudos įrankius ir programas, valdančias mokslinius eksperimentus, ir bendradarbiaus tiek su žmonėmis, tiek su DI tyrimų kolegomis“, – aiškina Lee.

Šis pokytis kuria pasaulį, kuriame kiekvienas mokslininkas netrukus galės turėti DI laboratorijos asistentą, galintį siūlyti naujus eksperimentus ir net vykdyti dalį jų. Tai logiškas kitas žingsnis, – nurodo Lee, – remiantis tuo, kaip DI dirba kartu su kūrėjais, pavyzdžiui, naudojant „porinį programavimą“, ir naudoja programas kasdienėms užduotims automatizuoti, tokioms kaip apsipirkimas ir planavimas kitose srityse.

Tai transformacija, kuri žada pagreitinti tyrimus ir pakeisti mokslinių atradimų darymo būdus, – pabrėžia jis.

DI infrastruktūra taps išmanesnė ir efektyvesnė

DI augimas nebėra susijęs tik su didesnių ir daugiau duomenų centrų statyba, – tvirtina Mark Russinovich, „Microsoft Azure“ vyriausiasis technologijų pareigūnas, vyriausiojo informacijos saugumo pareigūno pavaduotojas ir techninis specialistas. Kita banga yra apie tai, kaip panaudoti kiekvieną skaičiavimo galios unciją.

„Efektyviausia DI infrastruktūra tankiau paskirstys skaičiavimo galią per paskirstytus tinklus“, – aiškina Russinovich. Kitais metais iškils lanksčios, globalios DI sistemos – nauja susietų DI „superfabrikų“ karta – kurios sumažins išlaidas ir pagerins efektyvumą, – nurodo jis.

DI bus „matuojamas pagal jo gaminamo intelekto kokybę, o ne tik pagal jo dydį“, – teigia jis.

Įsivaizduokite tai kaip oro eismo kontrolę DI užduotims: skaičiavimo galia bus tankiau supakuota ir dinamiškai nukreipiama, kad niekas nestovėtų be darbo. Jei viena užduotis sulėtėja, kita akimirksniu ją pakeičia – užtikrinant, kad kiekvienas ciklas ir vatas būtų panaudotas. Šis pokytis reikš išmanesnę, tvaresnę ir labiau pritaikomą infrastruktūrą, kuri palaikys DI inovacijas pasauliniu mastu, – pabrėžia Russinovich.

DI mokosi kodo kalbos – ir už jos slypinčio konteksto

Programinės įrangos kūrimas sparčiai plečiasi, „GitHub“ veikla 2025 m. pasiekė naują lygį. Kiekvieną mėnesį kūrėjai sujungė 43 milijonus „pull requests“ – 23% daugiau nei ankstesniais metais, tai yra vienas pagrindinių būdų, kaip komandos siūlo ir peržiūri savo kodo pakeitimus. Metinis „commits“ skaičius, kuris seka šiuos pakeitimus, šoktelėjo 25% kasmet ir pasiekė 1 milijardą. Nepaprastas tempas signalizuoja apie didelį pramonės pokytį, nes DI vis labiau tampa pagrindiniu programinės įrangos kūrimo ir tobulinimo elementu.

Mario Rodriguez, „GitHub“ vyriausiasis produktų vadovas, teigia, kad toks didelis kiekis yra priežastis, kodėl 2026 m. atsiras naujas pranašumas: „saugyklos intelektas“. Paprastai tariant, tai reiškia DI, kuris supranta ne tik kodo eilutes, bet ir už jų slypinčius ryšius bei istoriją.

Analizuodamas šablonus kodo saugyklose – centriniuose mazguose, kur komandos saugo ir organizuoja viską, ką kuria – DI gali išsiaiškinti, kas pasikeitė, kodėl ir kaip dalys dera. Šis kontekstas padeda jam teikti išmanesnius pasiūlymus, anksčiau aptikti klaidas ir net automatizuoti įprastus pataisymus. Rezultatas bus aukštesnės kokybės programinė įranga, kuri padės kūrėjams dirbti greičiau, – aiškina Rodriguez.

„Akivaizdu, kad esame lūžio taške“, – tvirtina jis. Saugyklos intelektas „taps konkurenciniu pranašumu, suteikdamas struktūrą ir kontekstą išmanesniam, patikimesniam DI.“

Kitas skaičiavimo šuolis yra arčiau, nei dauguma žmonių mano

Kvantiniai skaičiavimai ilgą laiką atrodė kaip mokslinė fantastika. Tačiau tyrėjai žengia į „metų, o ne dešimtmečių“ erą, kai kvantinės mašinos pradės spręsti problemas, kurių klasikiniai kompiuteriai negali, – tvirtina Jason Zander, „Microsoft Discovery and Quantum“ vykdomasis viceprezidentas. Šis artėjantis proveržis, vadinamas kvantiniu pranašumu, galėtų padėti išspręsti sudėtingiausius visuomenės iššūkius, – pabrėžia Zander.

Dabar skirtumas yra hibridinių skaičiavimų atsiradimas, kai kvantinės sistemos veikia kartu su DI ir superkompiuteriais. DI randa duomenų šablonus. Superkompiuteriai vykdo didžiules simuliacijas. O kvantinės sistemos prideda naują sluoksnį, kuris užtikrins daug didesnį molekulių ir medžiagų modeliavimo tikslumą, – aiškina jis. Ši pažanga sutampa su pažanga loginiuose kubituose, kurie yra fiziniai kvantiniai bitai, sugrupuoti taip, kad galėtų aptikti ir koreguoti klaidas bei atlikti skaičiavimus – tai yra kritinis žingsnis patikimumo link.

„Microsoft“ „Majorana 1“ žymi didelį proveržį kuriant tvirtesnes kvantines sistemas, – nurodo Zander. Tai pirmasis kvantinis lustas, sukurtas naudojant topologinius kubitus – dizainą, kuris iš esmės padaro trapius kubitus stabilesnius ir patikimesnius. Tai taip pat vienintelis kvantinis sprendimas, sukurtas aptikti ir koreguoti klaidas. Ši architektūra atveria kelią mašinoms su milijonais kubitų viename luste, suteikdama apdorojimo galią, reikalingą sudėtingoms mokslinėms ir pramoninėms problemoms spręsti.

„Kvantinis pranašumas paskatins proveržius medžiagų, medicinos ir kitose srityse“, – tvirtina Zander. „DI ir mokslo ateitis bus ne tik greitesnė, ji bus iš esmės perapibrėžta.“

Viršutinis paveikslėlis: © Alexandra_Koch