Як штучний інтелект трансформує бізнес-системи у 2026 році: прогнози чотирьох стратегічних стовпів a16z

У 2026 році штучний інтелект більше не буде просто інструментом підтримки, а стане автономною операційною сутністю, інтегрованою у фундаментальні процеси компанії. Цей перехід означає важливий крок: від точкової автоматизації до повної переосмислення інфраструктур, робочих потоків і способів взаємодії між людьми та розумними системами.

Основними підписантами цієї еволюції є чотири стратегічні команди a16z, які визначили чотири великі трансформації, що домінуватимуть у наступному році: управління мультимодальними даними, автоматизація кібербезпеки, нативна інфраструктура для розумних агентів і мультимодальна креативність. Поряд із цим розширюються наслідки у вертикальному корпоративному програмному забезпеченні, превентивній медицині та створенні інтерактивних середовищ із моделлю світу.

Інформаційний безлад: справжня вузька частина розумних компаній

Найскладніша проблема, з якою стикаються сучасні підприємства, — це не обчислювальна потужність моделей, а хаос неструктурованих даних. У сучасних бізнес-середовищах 80% критичних знань зберігається у PDF, скріншотах, відео, логах і напівструктурованих репозиторіях. У міру ускладнення штучного інтелекту, якість вхідних даних залишається нестабільною: системи пошуку з доповненням генерації викликають галюцинації, розумні агенти помиляються дорого, а критичні робочі процеси все ще залежать від ручного контролю якості.

Настинною обмежуючою перешкодою є не алгоритм, а інформаційна ентропія. Стартапи, які зможуть витягти структуру з хаотичних документів, підтвердити надійність даних, синхронізувати та керувати мультимодальною інформацією, стануть хранителями корпоративних знань. Застосунки є всюди: контрактний аналіз, перевірка нормативної відповідності, управління страховими випадками, процеси онбордингу, інтелектуальна підтримка клієнтів, автоматизовані закупівлі.

Переможні платформи — ті, що зможуть підтримувати актуальність, пошук і узгодженість даних, перетворюючи інформаційний безлад на основу для створення справжніх конкурентних переваг.

Кібербезпека: коли штучний інтелект вирішує парадокс нестачі талантів

Галузь кібербезпеки стикається з парадоксальною кризою: відповідальні за безпеку (CISO) наймають висококваліфікованих фахівців, потім призначають їх на повторювані та виснажливі завдання, як аналіз логів. З 2013 по 2021 рік глобальний дефіцит кадрів у кібербезпеці зріс з менш ніж мільйона до трьох мільйонів — штучно посилений самими організаціями.

Цикл є замкнутим: інструменти, куплені компаніями, розпізнають «усе без винятку», змушуючи команди «перевіряти все». У 2026 році штучний інтелект розірве це коло. Внутрішні системи AI автоматизують більшість рутинних завдань, звільняючи технічних фахівців для справді важливих: відстеження атакуючих, побудова надійної інфраструктури безпеки, виправлення критичних вразливостей. Це не просто автоматизація діяльності: це перепроектування цінності, яку фахівці з безпеки можуть принести організаціям.

Інфраструктура зазнає повної переосмислення

Найрадикальніша інфраструктурна зміна 2026 року не прийде зовні, а з внутрішнього переосмислення бекенд-систем компаній. Організації переходять від передбачуваного трафіку — низької конкуренції, людської швидкості — до рекурсивних, вибухових і масштабних навантажень, керованих розумними агентами.

Поточні бекенди побудовані за моделлю один-до-один між людською дією та відповіддю системи. Коли один об’єкт розумного агента генерує п’ять тисяч підзавдань, запитів до баз даних і внутрішніх API за мілісекунди, традиційна система не витримує: для традиційних баз даних і обмежувачів швидкості це схоже на розподілену атаку.

“Агент-нативна” інфраструктура стане стандартом. Нові системи повинні враховувати ефект “громадного натовпу” як стандартну конфігурацію, значно зменшити холодний старт, стабілізувати затримки і підвищити межі конкуренції у порядках величин. Реальна вузька частина переміститься до координації: розумне маршрутизація, контроль розподілених блокувань, управління узгодженим станом, паралельне виконання у масштабах. Лише платформи, що переживуть потік викликів інструментам, стануть справжніми переможцями.

Мультимодальна креативність виходить у масове виробництво

Основні компоненти генеративної оповіді вже існують: голосова генерація, музика, зображення, відео. Однак для контенту, що перевищує короткий кліп, контроль стилю режисера залишається довгим, болісним і часто неможливим. У 2026 році штучний інтелект нарешті реалізує справді мультимодальне створення.

Користувачі зможуть подавати моделі будь-який референсний контент, спільно створювати нові роботи, редагувати сцени відповідно до потреб, знімати повтори з різних ракурсів, синхронізувати дії з відео-референсами. Продукти, як Kling O1 і Runway Aleph, — лише перші кроки; потрібні інновації як у моделях, так і в застосунках. Створення контенту — одна з ключових застосунків штучного інтелекту: від мем-мейкерів до голлівудських режисерів, з’явиться багато успішних продуктів для різних сегментів користувачів.

Стек даних перетворюється на розумну екосистему

Сучасний стек даних чітко консолідується: компанії з інфраструктури даних переходять від модульних сервісів до єдиних платформ. Однак ми ще на початку справжньої архітектури даних, нативної для AI.

Майбутній потік буде двонапрямним: дані продовжать спрямовуватися до високопродуктивних векторних баз даних понад традиційне структуроване зберігання. Водночас агенти AI вирішать “проблему контексту” — безперервний доступ до правильних значень даних і бізнес-ознак, збереження узгодженого розуміння між системами. Інструменти бізнес-аналітики і таблиці радикально зміняться, коли робочі процеси з даними стануть дедалі агентованішими і автоматизованими. Ця незворотня гармонія даних і інфраструктури AI визначить конкурентну перевагу наступного покоління.

Відео стають житловими середовищами

У 2026 році відео перестане бути пасивним засобом і стане простором для “життя”. Моделі відео нарешті зрозуміють час, запам’ятають показане, реагуватимуть на людські дії, зберігаючи послідовність і стабільність. Вони зможуть зберігати персонажів, об’єкти і фізичні закони на тривалий час, дозволяючи діям мати реальний вплив і розвивати причинність.

Відео перетворюється з медіа у платформу для створення: роботам можна буде його тренувати, дизайнерам — робити прототипи, агентам — навчатися “через дії”. Вихідне середовище не виглядатиме як короткий фрагмент, а як живий світ — нарешті закритий розрив між сприйняттям і дією. Це перший випадок, коли людина зможе справді “жити” у створеній автономно роботі.

Вертикальне програмне забезпечення входить у еру багатокористувацької співпраці

Штучний інтелект спричиняє стрімке зростання вертикального програмного забезпечення: стартапи у сферах охорони здоров’я, юридичних послуг і нерухомості швидко досягають сотень мільйонів доларів щорічного повторюваного доходу. Перша революція — це інформаційне збирання: пошук, витяг і синтез. 2025 рік приніс раціоналізацію: фінансовий аналіз, перевірка перехресних балансів, діагностика обслуговування.

У 2026 році справжня трансформація — це “мультиплеєрний режим”. Вертикальне програмне забезпечення має природні інтерфейси і здатність до інтеграції для конкретної галузі, а робота у вертикалях — це за своєю природою колаборативна діяльність: покупці, продавці, орендарі, консультанти, постачальники — кожен із різними дозволами і відповідністю.

Зараз кожен AI працює ізольовано, створюючи плутанину на перехідних точках. У 2026 році AI у мультиплеєрному режимі автоматично координуватиме між сторонами, синхронізуватиме зміни, направлятиме до фахівців за функціоналом, допомагатиме агентам контрагентів вести переговори у межах дозволеного. Коли якість операцій покращиться завдяки багатогранній співпраці агентів і людей, витрати на перемикання зростуть у рази — цей рівень колаборативної мережі стане остаточною “рвівкою” для застосунків AI.

Споживачі створення змінюють свою природу

До 2026 року люди взаємодіятимуть із мережею через розумних агентів, а традиційна оптимізація контенту для людей втратить актуальність. Алгоритми ранжування Google, розміщення товарів на Amazon, привабливі заголовки новин — все це було оптимізовано під передбачувану поведінку людини, але агенти вже не ігноруватимуть приховані інсайти на п’ятій сторінці.

Програмне забезпечення зазнає подібної метаморфози. Застосунки раніше проектувалися для людських очей і кліків; тепер, коли агенти контролюватимуть пошук і інтерпретацію, візуальний дизайн втратить центральність. Інженери більше не будуть вручну консультуватися з Grafana — AI SRE автоматично інтерпретуватиме телеметрію у Slack. Команди продажів не переглядатимуть CRM — агенти синтезуватимуть шаблони і інсайти. Нова оптимізація — це вже не ієрархія візуальних елементів, а читабельність для машин.

Екран зникає як метрика цінності

За останні п’ятнадцять років “час перед екраном” був золотим стандартом: хвилини перегляду Netflix, кліки у системах охорони здоров’я, години у ChatGPT. У майбутню еру “цінового за результатом” ця метрика цілком зникне.

Вже зараз видно ознаки: запити DeepResearch майже не вимагають часу на екрані, але дають величезну цінність; Abridge автоматично записує медико-пацієнтські розмови і керує наступною роботою — лікарі майже не дивляться; Cursor створює повноцінні застосунки, поки інженери планують наступний крок; Hebbia автоматично генерує презентаційні матеріали.

Нові метрики — задоволеність пацієнтів, продуктивність розробників, добробут аналітиків. Компанії, що зможуть найкраще розповісти історію ROI, продовжать перемагати.

“Здорові MAU” стають новим головним героєм охорони здоров’я

У 2026 році з’явиться новий сегмент користувачів, що домінуватиме у сфері охорони здоров’я: “Здорові MAU” (monthly active users that are not ill). Традиційна медицина обслуговує переважно три категорії: хронічних пацієнтів із високими витратами, пацієнтів у реанімації та людей, що майже не відвідують лікарів.

Ці останні можуть стати хронічними пацієнтами будь-коли, і профілактика може відстрочити цю трансформацію. Але сучасна страхова система, орієнтована на лікування, майже завжди виключає скринінги і проактивний моніторинг. Здорові MAU змінюють цю структуру: вони не хворі, але готові регулярно контролювати своє здоров’я, становлячи потенційно найбільший сегмент.

Зменшення витрат на медичне обслуговування завдяки AI, появи профілактичних страхових продуктів і готовності користувачів платити за підпискові сервіси зроблять здорових MAU найперспективнішою групою клієнтів для наступного покоління health tech — активних, даними керованих і орієнтованих на профілактику.

Модель світу переосмислює інтерактивний наратив

У 2026 році моделі світу радикально змінять оповідь через інтерактивні віртуальні світи і цифрову економіку. Технології, як Marble і Genie 3, здатні створювати цілі 3D-світи з тексту, дозволяючи користувачам досліджувати їх, як у відеогрі.

Зі зростанням популярності серед творців з’являться радикально нові форми наративу — можливо, з’явиться “генеративна версія Minecraft”, де гравці співавторюватимуть величезні й еволюційні всесвіти. Ці світи стирають межу між гравцями і творцями, формуючи динамічні спільні реальності. Фентезі, жахи, пригоди — все співіснуватиме; цифрова економіка процвітатиме, творці зароблятимуть, створюючи активи. Ці світи стануть також полями для тренування агентів AI і роботів. Моделі світу не лише відкриють новий ігровий жанр, а й новий креативний медіа-формат і новий економічний фронтир.

2026 рік стане “моїм роком”: ера повної персоналізації

2026 рік стане роком повної персоналізації. Продукти більше не створюватимуться масово для “середнього споживача”, а підлаштовуватимуться під “тебе”. В освіті AI-тьютори адаптують темп і інтереси кожного студента. У медицині AI персоналізує добавки, тренувальні плани, дієти. У медіа AI реміксуватиме контент у реальному часі відповідно до твоїх смаків.

Гіганти минулого століття виграли, знаходячи середнього користувача; гіганти майбутнього виграють, знаходячи індивідуума всередині середнього.

З’являється перший університет, нативний для AI

У 2026 році з’явиться перший справжній університет, нативний для AI — заклад, побудований з нуля навколо розумних систем. Традиційні університети вже застосовують AI для оцінювання і наставництва, але тепер з’являється глибша зміна: “адаптивний академічний організм”, що навчається і оптимізується у реальному часі.

Уявіть університет, де курси, наставництво, дослідження і управління кампусом адаптуються до зворотного зв’язку у реальному часі; розклад занять самостійно оптимізується; списки читання оновлюються динамічно; шлях навчання кожного студента постійно змінюється.

У цьому нативному для AI університеті викладачі стають “архітекторами систем навчання”: вони курують дані, регулюють моделі, навчають студентів оцінювати мислення машин. Оцінювання зосередиться на “свідомості AI”: не питання, чи студент використовував AI, а як саме. Зі зростанням попиту на таланти, здатні співпрацювати з розумними системами, цей університет стане двигуном нової економіки талантів.