В 2026 году предприятия столкнутся с сейсмическим сдвигом в сфере искусственного интеллекта. Прошли те времена, когда текстовые модели правили ландшафтом. Следующая волна будет посвящена мультимодальному ИИ: системам, которые читают, слушают, видят и интерпретируют мир так же, как и мы. Для ИТ-руководителей эта трансформация связана не столько с новизной, сколько с фундаментальным изменением методов работы. Но не заблуждайтесь: требования к инфраструктуре, управлению и организации очень значительны.
От «Введите команду» до «Покажи и сообщи системе»
Представьте себе инженера, подносящего смартфон к шумному насосу и описывающего странную вибрацию. ИИ не просто анализирует голос; он визуально распознает оборудование, прослушивает закономерности, просматривает исторические журналы датчиков и мгновенно вызывает правильную схему обслуживания. Это перспектива мультимодального искусственного интеллекта в корпоративных рабочих процессах. Системы будут объединять текст, изображения, аудио, видео и даже входные данные датчиков, обеспечивая им человеческое понимание контекста.
Другой пример из финансов: команды по обеспечению соответствия больше не будут проводить отдельный поиск по электронной почте, журналам чатов и записанным звонкам. По-настоящему мультимодальная система позволит выполнить единый запрос, который будет понимать тон, визуальные сигналы, словесные утверждения и текстовые расшифровки, отмечая скрытые риски, которые инструменты, работающие только с текстом, могут пропустить. Это не просто удобство; это смена парадигмы.
Мультимодальный ИИ стирает границы между взаимодействием человека и машины. Вместо навигации по меню или ввода жестких подсказок сотрудники будут просто разговаривать, жестикулировать или демонстрировать визуальные эффекты. Границы между интерфейсом и намерением растворяются.
ИТ-отделы должны подготовить системы не только для приема команд, но и для восприятия контекста. Это означает обновление архитектуры для обработки потоков изображений и аудио, внедрение новых конвейеров данных и управление вычислительными нагрузками, выходящими далеко за рамки обычных текстовых рабочих нагрузок.
Почему «агенты, которые видят и слышат» изменят рабочие процессы
Ценность мультимодальных перевозок заключается не только в более богатом вкладе, но и в более богатом сотрудничестве. В агентских рабочих процессах завтрашнего дня один ИИ-агент будет подводить итоги видеосовещания, другой будет сканировать эскизы доски, снятые на лету, а третий будет генерировать код или документацию из этого объединенного контекста, и все это без необходимости повторного ввода человеком кода. Здесь работа переходит от обращения к помощнику к работе вместе с коллегой, который понимает все, что вы сказали или показали.
Однако этот скачок сопряжен с серьезными техническими и эксплуатационными проблемами. Во-первых, инфраструктура: мультимодальные модели потребляют значительно больше данных, памяти и вычислений, чем текстовые варианты. Интеграция потоков датчиков, видеопотоков и аудиожурналов означает модернизацию конвейеров, хранилища и сети. Во-вторых, совместимость: ваши существующие системы могут не поддерживать графический или голосовой ввод. В-третьих, командные навыки: инженеры должны свободно владеть не только языковыми моделями, но и визуальными, аудио- и комбинированными модальностями. Без подготовки резко возрастает риск возникновения хрупких систем, узких мест с задержкой и неудачных пилотов.
Как ИТ-отделы могут оставаться адаптивными, не нарушая производство
Если мультимодальный ИИ приходит как цунами, ИТ-команды должны создавать гибкие, а не жесткие монолиты. Самый безопасный подход — модульная интеграция. Развертывайте API, используйте контейнерные рабочие нагрузки и внедряйте платформы агентов, чтобы новые возможности можно было заменять или обновлять без дестабилизации производственных систем.
Рассматривая мультимодальные функции как плагины, организации сохраняют гибкость даже по мере развития технологий. Относитесь к инфраструктуре как к развивающейся платформе, а не как к фиксированному проекту.
Между тем, фокус должен сместиться с знаний моделей на свободное владение искусственным интеллектом во всей организации. Разработчикам, аналитикам и бизнес-пользователям необходимо научиться сотрудничать с ИИ. Как сформулировать мультимодальные проблемы, проанализировать результаты и подтвердить обоснованность.
Вместо того, чтобы гоняться за каждой новой моделью, инвестируйте в такие практики, как разработка на основе спецификаций и агентное проектирование, чтобы системы искусственного интеллекта естественным образом вписывались в существующий жизненный цикл поставки программного обеспечения (SDLC) и структуры управления.
ИТ-руководство также должно создать безопасные зоны экспериментирования — «песочницы» искусственного интеллекта, где мультимодальные модели тестируются с использованием синтетических или некритических данных, апробируются структуры оркестровки агентов и постепенно растут возможности команды. Такой подход снижает риск и ускоряет внедрение.
Основные дисциплины: Управление, прозрачность и этика
Когда ваш ИИ видит и слышит, а также читает, поверхность риска увеличивается. Этическое управление не может быть второстепенным; он должен быть встроен с самого начала. Организации должны определить политику в отношении происхождения данных, использования моделей и человеческого контроля.
Каждому мультимодальному агенту нужен ответственный владелец, проверяемая цепочка поставок и документирование логики принятия решений. Без этого фирмы подвергают себя предвзятым результатам, непрозрачным рассуждениям и последствиям регулирования.
SDLC должен включать контрольные точки управления: тестирование предвзятости визуальных и аудиовходов, анализ объяснимости решений, принятых с использованием смешанных модальностей, и человеческую проверку для высокоэффективных рабочих процессов. Автономия агентов должна быть ограничена: политика автономии гарантирует, что ни один мультимодальный агент не будет действовать без отслеживаемого подтверждения со стороны человека. Журналы аудита подсказок, входных изображений и аудио, а также выходных данных агента становятся не просто полезными, но и необходимыми.
Прозрачность теперь – это доверие. Пользователи должны видеть, почему система приняла такое решение, например, с помощью карточек моделей, журналов версий или записей ввода-вывода. Если вы не можете объяснить, как ваш мультимодальный агент пришел к рекомендации с точки зрения бизнеса, ее не следует запускать в производство.
Реальные ошибки, которые освещают опасную зону
Недавние неудачи в управлении иллюстрируют цену дилетантского усыновления. Сотрудники, загружающие конфиденциальные документы в общедоступные инструменты искусственного интеллекта, научили нас, что быстрый трафик следует рассматривать как производственные данные. Несколько фирм столкнулись с пристальным вниманием регулирующих органов, когда модели «черного ящика» давали предвзятые результаты и не могли объяснить решения.
Автономные агенты, изменяющие данные без надзора, выявили целые пробелы в видимости цепочки действий. Это уже не спекулятивный риск; это оперативная реальность. Для ИТ-руководителей это означает, что управление должно начинаться на этапе проектирования, а не сразу после развертывания.
Чтобы конкурировать, используйте мультимодальный ИИ ради ценности, а не только ради новизны
Компании, которые победят, не будут концентрироваться на моделях; они сосредоточатся на деловых разногласиях. Встраивание мультимодального ИИ в существующие рабочие процессы, а не погоня за яркими функциями, дает реальный эффект.
Например, в маркетинге агенты, которые вместе анализируют голосовые настроения, изображения и журналы чатов, могут определять поведенческие модели гораздо точнее, чем демографические модели. Затем роль маркетолога смещается в сторону стратегии и этики; ИИ обеспечивает масштаб и скорость.
Успешные проекты всегда начинаются с малого, разумно масштабируются и строятся на кросс-функциональном уровне. Модели и агенты следует рассматривать как сервисы — с версиями, в контейнерах, с приоритетом API, а не как одноразовые прототипы. Масштабируемость проистекает из архитектуры и сотрудничества, а не из шумихи.
Путь развития ИТ: от привратников к посредникам
Будущее мультимодального искусственного интеллекта одновременно захватывающее и требовательное. ИТ-лидеры должны возглавить перестройку инфраструктуры, трансформацию навыков и реорганизацию управления. Но вознаграждение — это основа, где сотрудники естественным образом взаимодействуют с системами, где работа переосмысливается не как командование и контроль, а как сотрудничество с интеллектуальными агентами, и где конкурентное преимущество достигается за счет скорости, контекста и адаптивности.
В 2026 году перед ИТ-отделом стоит не вопрос, внедрять ли мультимодальный ИИ. Дело в том, насколько быстро они могут это сделать, не создавая хаоса. Организации-победители будут относиться к мультимодальному ИИ как к стратегическому продукту, а не как к техническому эксперименту. Они создадут системы, которые будут слушать, видеть, понимать и действовать. Они будут управлять этими системами с той же дисциплиной, которую когда-то применяли к инфраструктуре и безопасности. Потому что будущее предприятия не просто интеллектуальное, оно мультимодальное.
ТЕНДЕНЦИОННЫЕ ИСТОРИИ YOUTUBE.COM/THENEWSTACK Технологии развиваются быстро, не пропустите ни одной серии. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы смотреть все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. ПОДПИСАТЬСЯ Группа, созданная в Sketch. Дерек Эшмор — руководитель отдела агентского искусственного интеллекта в Asperitas. Он помогает компаниям использовать облачные технологии более экономично, безопасно, с большей доступностью и производительностью, чтобы получить преимущество перед конкурентами. Узнайте больше от Дерека Эшмора
