Ранее мы уже подробно разбирались, что такое Hype Cycle Гартнера, зачем он нужен бизнесу и почему этот график так часто цитируют, - тогда мы смотрели на кривую 2024 года и объясняли каждую стадию этой модели. Теперь пришло время посмотреть на обновлённую диаграмму за 2025 год: что изменилось за год, какие технологии поднялись наверх, какие, наоборот, потеряли внимание, и что это значит для рынка.
Каждый год Gartner выпускает обновлённый Hype Cycle - диаграмму, которая показывает, какие технологии перегреты, какие уже устали всех разочаровывать, а какие тихо превращаются в рабочие инструменты.
2025 год - особенный: после двух лет хайпа вокруг генеративного ИИ стало видно, что тренд меняется. Внимание смещается от красивых демо к инфраструктуре, инженерным подходам и автономным цифровым агентам.
Давай разберёмся, что именно показывает кривая 2025 года.
Что такое Hype Cycle
Модель остаётся прежней - это пять стадий взросления технологии.
- Innovation Trigger - первые прототипы, эксперименты, рабочие демки.
- Peak of Inflated Expectations - экзальтация, презентации, деньги, красивые кейсы, но мало реальной пользы.
- Trough of Disillusionment - разочарование, неоправданные ожидания, проекты закрываются.
- Slope of Enlightenment - технология находит реальные сценарии и учится работать в продакшене.
- Plateau of Productivity - становится нормой, а не хайпом.
Эта схема помогает понять не «взлетит или нет», а когда стоит ожидать реальной ценности, а когда - просто шоу.
Что изменилось в 2025 году
Главное - смещение фокуса. Если 2023–2024 были годами красивых демонстраций вроде ChatGPT и Stable Diffusion, то 2025 - год инженерных технологий, которые позволяют ИИ реально внедрять в бизнес.
Вот ключевые блоки новой кривой.
На пике завышенных ожиданий - AI-агенты и AI-ready data
Согласно Gartner, именно AI agents и AI-ready data - самые быстрорастущие технологии 2025 года.
AI-агенты
Это автономные или полуавтономные цифровые исполнители, которые одновременно принимают решения, выполняют действия в системах и работают друг с другом в виде мультиагентных команд. Gartner пишет, что именно AI-агенты сегодня сидят «на самом верху» - максимальный интерес, минимум зрелости. Компании хотят автоматизировать процессы, но доверия мало, рисков много, ошибки дорого стоят, а мультиагентные системы легко начинают глючить синхронно. Но именно они формируют новый виток развития ИИ.
AI-ready data
Если в 2024 году бизнес просто кормил модели данными, то теперь выяснилось, что данные у компаний не готовы к ИИ. В отчёте Gartner 57% организаций признают, что данные у них максимум «корпоративного уровня», но не «AI-класса». AI-ready data - это данные, которые одновременно структурированы, чистые, согласованные, снабжённые контекстом, а также этичные и безопасные. Эта технология тоже на пике хайпа - все хотят, но внедрить сложно.
Генеративный ИИ уходит в «разочарование»
Да, тот самый GenAI.
В 2024 он был королём. В 2025 - уже «привычная вещь» с большим количеством ограничений. Спад обусловлен тем, что растут расходы на вычисления, модели требуют контроля, усиливаются юридические риски, а бизнес начинает трезветь и понимать, что «эффект вау» совсем не равен «эффекту деньги». Gartner прямо пишет: GenAI спускается в зону пересмотра ожиданий.
На подъёме - AI-native software engineering и ModelOps
Это тихие, но фундаментальные технологии.
AI-native software engineering
В 2025 году впервые попала в диаграмму. Это подход, где ИИ встроен в сам процесс разработки, а не добавлен постфактум: модели помогают собирать требования, пишут код блоками, генерируют тесты, проводят ревью и самостоятельно исправляют ошибки. Gartner пишет, что это - «следующая революция после DevOps».
ModelOps и AI Engineering
Они отвечают за зрелое управление ИИ в компании: мониторинг, версии моделей, контроль качества, безопасность и инфраструктуру. По сути, это фундамент, который позволит ИИ стать «нормальной технологией», а не игрушкой.
На «склоне просветления» - прикладные AI-продукты
Здесь оказываются технологии, которые уже работают в компаниях, проходят этап нормализации и приносят понятную пользу. Это интеллектуальные приложения со встроенным ИИ, графовые базы знаний, корпоративные решения с ИИ-компонентами, edge-AI и компьютерное зрение, которое почти добралось до плато - ритейл, медицина, транспорт и производство используют его каждый день.
В начале пути - квантовый ИИ, нейросимволический ИИ, мультиагентные системы
Как всегда, есть технологии, которые звучат красиво, но пока живут в лабораториях. В 2025 это Quantum AI, Causal AI, Neurosymbolic AI, Multi-agent systems и Autonomous systems. Gartner считает, что часть из них выйдет на рынок через 5–10 лет, а некоторые не успеют дозреть и исчезнут.