Олег Варига

1. 2026 Год - индустриализации агентного ИИ — победят те, кто построит контуры управления агентами (identity, доступы, контроль действий, экономику), систему быстрого анализа контекста и пересборки верхних слоев знаний (информации, данных). Почему это логично из 2025: Gartner фиксирует взрыв интереса к AI agents, но Reuters (со ссылкой на Gartner) одновременно указывает на высокий риск отмен проектов из-за стоимости и неясного результата — значит, 2026 станет годом “очистки”: останутся решения с измеримой экономикой и управляемым риском...

1. ГенИИ вытесняет "типовых" работников интеллектуального труда в бизнес-процессах предприятий, что формирует тренд на переобучения в рабочие специальности, где стоимость труда еще конкурирует с роботами. 2. Автоматизация рутинных операций, внедренная в рамках проекта ГенИИ, не оказывает прямого влияния на формирование ценности для клиентов, поскольку внутренние оптимизации процессов не приводят автоматически к улучшению внешнего восприятия и качества оказываемых услуг, пока не будут направлены специально на повышение удобства и удовлетворённости конечных потребителей...

1. RAG против длинного контекста LLM: ложная дихотомия. Использование исключительно крупных контекстных окон в моделях глубокого обучения (LLM) имеет ограничения, такие как перегрузка информацией, ухудшение качества выводов и высокие вычислительные расходы. Для решения этих проблем предлагается гибридный подход, сочетающий методы извлечения и синтеза (RAG) с возможностью обработки большого количества данных. Формируется концепция RAG 3.0 включает умное индексирование, адаптируемые алгоритмы извлечения...

1. Источники и логистика потоков энергии будут определят требования к развитию и обучению общего искусственного интеллекта. Проектируемые системы General AI требуют колоссальных энергетических ресурсов для обучения и функционирования, что создаёт экологические, экономические и технологические барьеры. Возможное решение находится на стыке возобновляемых источников энергии и распределённых энергоэффективных архитектур, где обучение ИИ будет децентрализовано. 2. Текущие методы физического сохранения...