Смартфон — по-прежнему главный инструмент взаимодействия человека с цифровым миром. Однако сегодня возможности для ведения этого диалога начали выходить за пределы экранов мобильных устройств. Как именно?
Об авторе: Лариса Малькова, управляющий директор практики «Данные и прикладной искусственный интеллект» компании Axenix.
Тренды эволюции пользовательских интерфейсов
Сегодня в эволюции пользовательских интерфейсов видны два тренда.
Первый: растет общее количество возможностей считывания команд за счет увеличения поверхности касания. То есть у устройств расширяются зоны, способные считывать тактильный ввод. Например, это смартфоны с экранами-«водопадами» или сенсорными рамками, где громкость регулируется касаниями торца устройства. В автомобили встраивают различные сенсорные панели. Кстати, это вызывает заметное недовольство водителей: многие предпочитают физические клавиши и тумблеры виртуальным, особенно это актуально в зимний период. Этот тренд демонстрирует пределы сенсорного UX: чем больше касаний, тем выше когнитивная и физическая нагрузка.
Второй: расширяется само понятие «среды взаимодействия», когда интерфейсом могут выступать любые предметы, пространство, голос, звук или даже собственное тело пользователя. Например, это умные колонки и голосовые ассистенты, AR‑интерфейсы, «умный дом» с контекстным запуском сценариев, а также e‑textile‑подходы, где элементы одежды или обивка дивана распознают жесты и становятся дополнительным каналом управления.
В 2026 году должно быть реализовано одно из крупнейших внедрений «умного дома» в России: в Москве один из застройщиков рассчитывает запустить в продажу более 4500 квартир, оборудованных соответствующими устройствами «Яндекса». Они будут отвечать за открытие дверей, микроклимат, безопасность, а управлять системой можно будет не только с помощью смартфона, но и голосом.
Этот переход меняет саму логику цифрового мира, в котором взаимодействие становится менее заметным, менее формализованным и одновременно более постоянным. Цифровые подсказки, сигналы и команды встраиваются в повседневные процессы, не требуя от человека включения экрана или запуска приложения.
Нейроморфизм: фундамент новых интерфейсов
Чтобы интерфейсы стали повсеместно используемыми, они должны быть экономичными, быстрыми и автономными. Именно эти требования объясняют, почему выход за пределы экрана неизбежно приводит к пересмотру архитектуры цифровых систем.
Архитектура, построенная вокруг универсальных процессоров и централизованных вычислений, оказывается недостаточно гибкой и слишком энергозатратной. Особенно это заметно в сценариях, где требуется мгновенная реакция, автономность и устойчивость к нестабильной связи. В ответ на этот вызов вычислительная модель начинает меняться. Классический подход уступает место гибридным архитектурам (центральный процессор (CPU) + графический процессор (GPU) + специализированные ускорители), в которых вычисления распределяются между различными типами процессоров и уровнями системы.
Самые сложные модели и аналитика остаются на уровне централизованных платформ, где есть доступ к вычислительным ресурсам и данным. Координация сценариев, визуализация и интеграция разных сервисов выполняются на устройствах-посредниках: смартфонах, планшетах, локальных серверах или корпоративных хабах и даже на конечных устройствах — в наушниках, часах, датчиках, очках.
Однако развитие даже таких гибридных архитектур все еще тормозится фундаментальными ограничениями по энергопотреблению и задержкам. Поэтому следующий шаг — не просто комбинировать существующие типы процессоров, а переосмыслить сами принципы вычислений, обратившись к наиболее эффективной из известных нам систем обработки информации — биологической.
Мозг человека, как эталонная нейросеть, способен обрабатывать колоссальные объемы информации, потребляя несоизмеримо меньше энергии, чем современные ИИ-системы. Поскольку механизмы его работы до конца не изучены, у инженеров нет возможности создать цифровой аналог мышления. Однако они могут воспроизвести принципы, лежащие в основе нашего мышления: прежде всего речь идет о событийной модели обработки данных, которая позволяет развивать нейроморфные вычисления. В отличие от классических процессоров, которые выполняют вычисления непрерывно, нейроморфные системы активируются только при наличии значимых изменений во входных данных.
Такая логика особенно эффективна при работе с потоковой сенсорной информацией, где большую часть времени система должна оставаться в режиме ожидания, а не тратить ресурсы на холостые операции. Это позволяет радикально снизить энергопотребление и сделать интеллектуальную обработку возможной там, где ранее она была экономически или технически нецелесообразна — на оконечных устройствах.
Например, в 2025 году компании BrainChip Holdings и Onsor Technologies представили очки для людей с эпилепсией: в них встроены ЭЭГ‑сенсоры и нейроморфный чип Akida, который в режиме реального времени прогнозирует приступы с точностью более 95%. Весь анализ данных производится непосредственно на самом устройстве, которое работает на ультранизком энергопотреблении и не требует постоянного подключения к облаку.
Именно на этом уровне сходятся ключевые вызовы современной цифровой среды: ограниченное энергопотребление, необходимость автономной работы, требования к минимальным задержкам и нестабильность связи с облаком. Носимые устройства, умные сенсоры, элементы умной среды и будущие нейроинтерфейсы не могут полагаться на постоянную передачу данных в централизованные системы. Им требуется обеспечить локальные вычисления — быстрые, надежные и экономичные.
В этой роли нейроморфные чипы выступают как специализированный вычислительный слой, заточенный под узкие, но критически важные задачи. Они не претендуют на универсальность и не заменяют классические архитектуры, а дополняют их, распределяя интеллектуальную нагрузку более рационально.
Перспективы ИИ-агентов
Интерфейсы будущего могут работать в фоновом режиме и не требовать внимания человека лишь при условии, что IT-система сама понимает контекст и принимает решения. Иначе говоря, этот тренд тесно связан с развитием автономных ИИ-агентов.
Автономные ИИ-агенты не просто рекомендуют товары или услуги, а сравнивают варианты, принимают решения и совершают действия. В этом смысле покупателем все чаще становится не человек, а алгоритм, действующий в его интересах и по заданным правилам.
К примеру, в США Google реализовала для своего ИИ‑агента (входит в платформу Gemini) возможность осуществить весь цикл покупки — от подбора и сравнения товаров до оформления заказа и осуществления платежа через совместимые платежные системы. Это стало возможным благодаря новому открытому протоколу Universal Commerce Protocol, который Google представила в январе 2026 года. Он разработан совместно с лидерами отрасли, включая Shopify, Etsy, Wayfair, Target и Walmart, и уже поддержан крупнейшими платежными игроками, среди которых Visa и Mastercard. Кроме того, через Gemini можно настроить отслеживание цены интересующего покупателя товара. Если цена упадет до нужного уровня, агент отправит пользователю уведомление с предложением совершить покупку.
Этот сдвиг уже начинает менять экономику внимания. В агентских сценариях исчезает необходимость вовлекать человека в каждую транзакцию, убеждать его эмоционально или удерживать внутри интерфейса. Агенту не нужны визуальные образы, сторителлинг и брендовая атмосфера. Он оценивает параметры, сопоставляет условия и выбирает оптимальный вариант. Для бизнеса это означает фундаментальное изменение модели коммуникации: вместо воздействия на чувства появляется необходимость выстраивать диалог с алгоритмами, которые действуют рационально и без привязанностей.
В перспективе это приводит к переосмыслению маркетинга, где ключевым объектом таргетинга становится не человек, а его цифровой представитель. По прогнозам Gartner, в e-commerce до 20% транзакций к 2030 году будет приходиться на ИИ-агентов.
Новая роль человека
В этих условиях меняется и запрос к профессиональным навыкам. Возникает потребность в специалистах, способных уверенно работать сразу в нескольких предметных областях и связывать между собой разные типы знаний. Такая многомерная компетентность становится необходимой не ради универсальности, а ради сохранения критического мышления в мире, где значительная часть аналитики выполняется машинами.
Особое значение приобретает способность проверять и интерпретировать результаты работы ИИ. Для этого у человека должна быть собственная картина мира, сформированная не только через подсказки алгоритмов. Еще один важный элемент этого профиля — умение выстраивать дистанцию с технологиями. В условиях постоянной доступности цифровых инструментов возрастает ценность осознанного ограничения их влияния.
На уровне организаций этот сдвиг обнажает сразу два вызова. С одной стороны, становится сложнее выращивать специалистов, поскольку многие начальные навыки уже сейчас автоматизируются. Меняется и роль управленцев, от которых требуется не контроль и администрирование, а формирование новых моделей работы и стратегического видения.
Ответ на эти вызовы пока неочевиден, и именно поэтому вопрос «человеческого профиля» в мире «после смартфона» становится одним из ключевых. Технологии развиваются быстро, но их устойчивое внедрение возможно только там, где человек сохраняет субъектность и способность мыслить самостоятельно.
➤ Подписывайтесь на телеграм-канал «РБК Трендов» — будьте в курсе последних тенденций в науке, бизнесе, обществе и технологиях.