ИИ в бизнесе и образовании: итоги 2025 и сценарии 2026

Бизнес‑среда меняется. Сейчас сложно представить хотя бы одну нишу, которая не оказалась бы затронута искусственным интеллектом в той или иной степени — и дальше это влияние будет только расти. Впереди нас ждет развитие ИИ‑агентов и помощников, появление предметно‑ориентированных моделей и повсеместная мультимодальность, которая укрепит взаимопонимание между человеком и машиной. Генеративные нейросети станут незаметными для большинства пользователей. И наконец, мир ждут управленческие сдвиги — ведь в реалиях, в которых искусственный интеллект становится полноценной частью бизнес‑процессов, невозможно придерживаться устаревающих моделей.

Особенно четко все эти перемены прослеживаются в отрасли EdTech, изначально имеющей в себе цифровую сердцевину.

Поговорим о том, как искусственный интеллект изменил уходящий год, и о том, какие ИИ‑тренды ждут нас в наступающем.

Как ИИ трансформировал 2025 год

Как показывают исследования, самые продуктивные компании уже сейчас встраивают искусственный интеллект в свою стратегию и аналитику. Наибольший эффект получают те, которые интегрируют ИИ в управление, прогнозирование, принятие решений и метрики деятельности, а не просто используют нейросети для рутинной автоматизации.

ИИ в современных реалиях — полноценная составляющая базового технологического стека наравне с CRM, BI, ERP и другими системами, влияющими на ключевые бизнес‑показатели. Одним из маркеров «взросления» нейросетей стало комплексное внедрение с автоматизацией операций и даже перепроектированием цепочек. Искусственный интеллект больше не демо‑версия будущего. Теперь это настоящее.

Если вернуться назад на несколько лет, станет особенно очевидно, как сильно ИИ изменил мир. Однако у автоматизации есть предел — рано или поздно закончатся отдельные задачи, которые можно переложить на плечи нейросетям. И тогда наступит время для масштабирования, чтобы из точечного внедрения превратить использование ИИ в комплексный процесс. При этом грамотное внедрение ИИ в бизнес зависит от готовности руководства воспринимать его не просто как помощника, а как драйвер продуктивности и бизнес‑роста. Значение имеют и управленческая структура, которая изначально разрабатывается с мыслью о том, что в нее будет внедрен ИИ.

ИИ перестает быть «про технологии» — теперь он про управление, культуру и стратегию роста

Глядя на результаты 2025 года, можно сделать некоторые выводы о том, к каким стратегиям стоит присмотреться в будущем году:

1. Начните рассматривать ИИ как управленческий актив. Использование нейросетей только для автоматизации задач давало компаниям преимущество раньше, но теперь нужно двигаться вперед: интегрировать их в аналитику и рассматривать как часть базового стека.
2. Используйте EdTech как ориентир, даже если вы не из образования. Онлайн‑образование стало полигоном для ИИ не случайно. Прямо сейчас происходит интеграция искусственного интеллекта с цифровыми образовательными платформами, причем в операционном ключе: это и помощь в поиске информации, и ответы на часто задаваемые вопросы, и автоматизация ответов со стороны технической службы. Все это приносит серьезный экономический эффект — и демонстрирует, как именно нейросети можно внедрять в повседневные бизнес‑процессы.

Это только два вывода. Остальные будут после обзора трендов 2026 года, потому что они непосредственно связаны с ними.

Как ИИ преобразит 2026 год

ИИ‑агенты. Главным трендом 2026 года в сфере искусственного интеллекта станет внедрение ИИ‑агентов, то есть автономных систем, которые способны собирать информацию, планировать и действовать без подсказки со стороны человека. Пропуская через себя большие объемы данных, агенты помогают компаниям принимать более взвешенные решения, снижают количество ошибок и оптимизируют процессы на уровне, пока недостижимом для человека.

Собственно, подобные агентные юниты — уже вполне реальная вещь. Инфраструктура ИИ‑помощников развернута в онлайн‑университете «Зерокодер» — они интегрированы в клиентский сервис, методический отдел, продажи и техническую поддержку. Это полноценная экосистема, пронизывающая все связанные с внешними пользователями отделы компании. Ассистенты помогают студентам, потенциальным клиентам, выпускникам и нейроэнтузиастам, то естьлюдям, которые заинтересованы в нейросетях и стремятся узнать о них больше. Можно сказать, что это самая масштабная интеграция ИИ‑агентов в операционные процессы на российском рынке EdTech. В нашем случае, экономический эффект от внедрения таков: на 35‑40% сократилось время на обработку рутинных запросов студентов, ответы на FAQ‑вопросы студенты получают за секунду против 10‑15 минут менеджера, и оптимизируют анализ аудитории в 3 раза быстрее.

В дальнейшем агентный ИИ продолжит улучшаться в плане точности и эффективности. Стоит ожидать распространения так называемых «вертикальных ИИ‑агентов», заточенных под специфические нужды определенной индустрии. Для них характерно понимание узкоспециализированной отрасли, использование ее целевых данных и процессов, интеграция с API, CRM и базами данных предприятий и выполнение конкретных рабочих процессов. Это, например, система в медклинике, которая занимается подготовкой программ лечения для пациентов и планированием записей. Она интегрирована с БД и поэтому может снять с врачей часть рутинной работы.

Мультимодальный ИИ. Мультимодальность — другое важное свойство, которое должно быть у современных ИИ. В ближайшее время ему будет уделяться особенное внимание, поскольку именно мультимодальность делает взаимодействие человека и машины полным.

В отличие от ИИ‑агентов, мультимодальные системы не автономны, однако они способны воспринимать пользователя сразу по нескольким каналам: текст, звук, видео. Нейросети без мультимодальности не способны в полной мере считать весь контекст, который человек может закладывать в свой промпт, потому что не учитывают язык тела, интонирование и, например, выражение лица.

Искусственный интеллект, способный считать все, будет отвечать точнее — и лучше понимать человека. Например, пользователь сможет использовать изображения или видео, чтобы объяснить ИИ‑модели, что именно хочет.

На фоне этого нас ждет развитие компьютерного зрения, машинного обучения и обработки естественного языка. Все эти три пункта вышли за пределы пикселей и стали частью мультимодальных ИИ‑систем, объединяющих изображение, текст, звук и сенсорные данные. Такие модели способны понимать визуальные сцены в контексте, опираясь на голосовые команды, текстовые описания или поведение пользователя, а визуально‑языковые подходы позволяют распознавать новые объекты и ситуации без дообучения, лишь за счёт изменения запроса. В результате ИИ становится более гибким, интерактивным и приближенным к человеческому способу восприятия, что ускоряет развитие автономных и пользовательских приложений.

Что интересно — к 2030 году рынок компьютерного зрения в России может увеличиться вдвое. Правда, пока большая часть его заказчиков остается из категории госсектора.

Предметно‑ориентированные языковые модели. От эксперимента генеративный ИИ переходит к специализации. Уже сейчас появляются предметно‑ориентированные языковые модели (domain‑specific language models (DSLM)), обученные специально для того, чтобы удовлетворять интересам конкретной отрасли. Компании начинают обучать своих ассистентов, скармливая им конкретную информацию для того, чтобы они могли общаться на специализированные темы.

Примерами предметно‑ориентированных языковых моделей можно назвать BloombergGPT, которая была специально создана для обработки перегруженной специфическими терминами финансовой документации, и Harvey — эта платформа работает с юридической информацией. Существуют похожие системы для медицины, программирования, ритейла и науки — и значит, могут существовать для абсолютно любой отрасли. В России пользователи пока пользуются западными наработками или же обучают нейросети самостоятельно, но в будущем и в нашей стране могут появиться похожие модели.

Такие модели достаточно умны и полезны уже сейчас, а в будущем они станут еще умнее. Тогда предметно‑ориентированные языковые модели превратятся в своего рода промежуточный шаг между привычными нам ботами и полноценными ИИ‑агентами.

Управленческие сдвиги. Искусственный интеллект способен на многое, в том числе на улучшение рабочих процессов. Собственно, он уже их улучшает — и продолжит в дальнейшем. Так, HR‑отделы используют нейросети для оценки эффективности сотрудников и найма, не говоря о моделях, способных повлиять на планирование, коммуникацию, сбор и анализ данных, а также на другие повседневные задачи. По разным оценкам, степени проникновения ИИ в HR‑процессы колеблется от 15 до 45%. В 2025 чаще всего составление вакансий, портрета соискателя и первичные отчеты для нанимающих менеджеров составлялись с нейросетями. В Ростелекоме даже запущен анализ мотивации сотрудников, который позволяет выявить степень выгорания и оказать превентивные меры команде.

Появление искусственного интеллекта не могло не сказаться на механиках управления. Значительные технические прорывы приводят к тому, что руководству приходится переосмысливать то, как компания работает изнутри. Это — один из трендов грядущего года. Организациям придется меняться, если они по‑прежнему хотят оставаться конкурентоспособными.

Так у «Зерокодера» появилась метрикократия — система управления, сочетающая в себе элементы холократии с распределением решений между ключевыми сотрудниками и математическим анализом каждого шага. Здесь отсутствует жесткая иерархия, однако есть высокая личная ответственность за результат. И есть метрики в качестве базиса, то есть сквозные показатели для всей компании. Все они открыты, и каждый сотрудник может посмотреть динамику показателей всех отделов, задать вопрос, предложить улучшение и оценить, как оно повлияет на итоговый результат. На эти данные может опираться и рекрутер при собеседовании новых кандидатов, чтобы оценить их готовнотсь работать на высоких скоростях, понимая результативность отдела.

Метрикократия — это математика, а математика лгать не может

«Невидимый» ИИ. Под «невидимостью» я подразумеваю нейросети, которые станут менее заметными для обычных пользователей, более интуитивно понятными, следующими базовой человеческой логике. Уже сейчас компании активно используют ИИ для создания рекламных кампаний, чат‑ботов, видеороликов, иллюстраций к постам в социальных сетях, для генерации музыки и анализа данных — все это превратилось в такую же рядовую часть нашей действительности, как интернет‑поиск или социальные сети. Причем генеративный ИИ становится лучше с каждым днем — были времена, когда его легко было распознать по неправильному количеству пальцев и другим «галлюцинациям», но сейчас те же условные видеоролики с котятами практически неотличимы от настоящих.

В 2026 году и дальше генеративный ИИ станет еще более «невидимым», практически бесшовно интегрировавшись в различные сервисы и приложения, и настолько же простым в использовании, как самые базовые интуитивно понятные приложения. Вероятно, будет даже сделан шаг к тому, что сделать нейросети в меньшей степени «черными ящиками», то есть, непонятными системами, которые выдают результат, опираясь на непостижимую для пользователя логику. Прямо сейчас ученые работают над тем, чтобы сделать ИИ более интерпретируемым, и на эту тему уже существуют исследования.

EdTech как полигон для ИИ

Отдельно хотелось бы сказать про EdTech, который постепенно становится идеальным полигоном для использования искусственного интеллекта. В первую очередь потому, что это изначально цифровая структура с огромным массивом данных — например, о том, какие уроки студенты проходят до конца, а какие бросают, как и когда у них снижается мотивация, как меняется со временем скорость обучения, где обычно совершаются ошибки. Нейросети — идеальный инструмент для анализа данных, и они активно используются для этого именно в EdTech.

EdTech стал отраслью, где данные — не побочный продукт, а ядро бизнес‑модели, и ИИ естественным образом встроился в этот контур

Как показал опыт «Зерокодера», уже сейчас ИИ можно использовать для создания целой экосистемы помощников в рамках обучения. Это могут быть ассистенты студентов, разбирающие ошибки и дающие подсказки, помощники методистов и преподавателей, поддержка для кураторов. Это полноценные аналитические инструменты, изучающие особенности поведения студентов и способствующие созданию более интересных, полезных курсов.

Экосистема ИИ‑помощников превращает онлайн‑школу из «платформы с курсами» в адаптивную образовательную среду, где обучение подстраивается под человека, а управление — под данные.

Именно по этому пути сегодня движутся зрелые игроки рынка, где ИИ рассматривается не как отдельный инструмент, а как основа масштабируемой образовательной модели. И в будущем этого будет только больше.

Что делать владельцам бизнеса

Готовьтесь к переходу от ИИ‑помощников к ИИ‑экосистемам. Теперь конкурентным преимуществом будет не наличие отдельных чат‑ботов, а полноценная экосистема из ассистентов, которая будет закрывать цепочки задач от начала и до результата. Например, вместо одного бота будет несколько агентов, работающих «в связке», будет интеграция с API, CRM и другими внутренними системами. Ставку стоит сделать и на проактивные действия — рекомендации, подсказки, прогнозы.

Начинайте с управленческой модели, а не с технологий. ИИ не только усиливает эффективность компании, а он подсвечивает слабые места управления. Необязательно делать выбор в сторону метрикократии, как в «Зерокодере», но определенно нужно пересмотреть привычные места в структуре компании. Как с ними сочетается ИИ? Возможно, отсутствие результата от внедрения нейросетей — как раз в слабых узлах управленческой модели.

Определитесь: ИИ — стратегический актив или временный костыль. Стоит ожидать, что 2026 год и все последующие усилят расслоение бизнеса. Какие‑то компании будут использовать ИИ как основу роста и масштабирования, другие же будут применять его как временную заплатку для оптимизации затрат. Уже сейчас стоит задать себе вопрос, зачем вы внедряете ИИ в свои процессы? Чтобы сэкономить здесь или сейчас — или чтобы стать сильнее конкурента через несколько лет? От этого зависит то, будете ли вы формировать рынок.

Становитесь трендвотчерами в своей нише. Сфера искусственного интеллекта меняется стремительно, и предсказать, что произойдет в конкретной отрасли под влиянием нейросетей, достаточно сложно. Но это ведет к тому, что трендвотчером может стать буквально любой — достаточно воспринимать те изменения, которые происходят, как повод освоить новые технологии. Кто первый, тот и на коне. Это всегда так работало, и нейросети в этом плане дают роскошный плацдарм для работы.

2025 год — точка невозврата. Он же — врата в новую реальность, где искусственный интеллект перестает экспериментом и становится системным фактором развития бизнеса. В ближайшем будущем нейросети окончательно перестанут быть просто «забавной игрушкой» и превратятся в важный фактор развития бизнес‑моделей. Особенно наглядно это видно в EdTech, но на самом деле эти принципы применимы практически в любой отрасли.

Менять предстоит не только нейромодели, но и мышление, а вместе с мышлением — управленческие модели. Работа с искусственным интеллектом превращается в первую очередь в работу со стратегией, и те, кто поймет это раньше других, будут определять правила игры в 2026 году и дальше.