Трансформація штучного інтелекту у 2026 році: як інвестиційні команди a16z бачать перехід від інструментів до агентів, з баченням Джастін Мур про творчі горизонти

Як штучний інтелект розвивається за межі ізольованих інструментальних застосувань, структурні зміни, що очікують на технологічну інфраструктуру, корпоративні робочі процеси та творчі виробництва, є глибокими та взаємопов’язаними. У своєму щорічному звіті “Big Ideas 2026” інвестиційні команди Andreessen Horowitz окреслюють, як AI кардинально переорієнтовується — не як утиліта, що реагує на людські команди, а як автономна система, яка співпрацює з людьми, передбачає потреби і переформатовує цілі галузі. Джастін Мур та її колеги з команд інфраструктури, зростання, охорони здоров’я та інтерактивних медіа малюють картину 2026 року, де архітектура, що підтримує навантаження AI, інструменти для творчих професіоналів і спосіб роботи бізнесу — все одночасно зазнає трансформації.

Ентропія даних та можливості неструктурованих даних

Основою надійних систем AI є контроль над тим, що Дженніфер Лі визначає як головну проблему для корпоративного AI: ентропією даних. Кожна організація тоне у неструктурованій, мультимодальній інформації — PDF-файлах, відео, логах, електронних листах і напівструктурованих наборах даних, що містять 80% інституційних знань компанії, але залишаються здебільшого недоступними для інтелектуальних систем. Цей “бруд даних” створює порочне коло, коли системи RAG галюцинують, агенти роблять дорогі помилки, а критичні робочі процеси залишаються залежними від ручної людської перевірки.

Тепер підприємства визнають, що вилучення структури з цього хаосу — це не лише технічне завдання, а й конкурентна перевага. Стартапи, що зосереджені на документальній інтелектуальності, обробці зображень і відеоаналізі, які здатні безперервно очищати, валідовувати та керувати мультимодальними даними, відкриють “королівство” корпоративних знань. Застосунки охоплюють контрактний аналіз, відповідність, обслуговування клієнтів, закупівлі і дедалі більше — агентсько-орієнтовані робочі процеси, що потребують надійного контексту для ефективної роботи.

Переформатування кібербезпеки через автоматизацію

Глобальний дефіцит кадрів у сфері кібербезпеки — який зріс з менш ніж 1 мільйона у 2013 до 3 мільйонів у 2021 — виникає не через нестачу талантів, а через невідповідність робочих процесів. Команди безпеки створили власне навантаження: розгортали безрозсудні засоби виявлення, а потім змушені були вручну переглядати і “цензурувати” все, створюючи штучний цикл дефіциту.

У 2026 році AI змінить цю динаміку. Автоматизуючи рутинну роботу рівня 1 у сфері безпеки — аналіз логів, виявлення шаблонів, виконання стандартних завдань — AI звільнить фахівців з безпеки для того, для чого вони й увійшли у цю галузь: відстеження зловмисників, побудова безпечних систем і виправлення вразливостей. Ця автоматизація не про заміну людей; вона про звільнення від нудної роботи.

Інфраструктура, орієнтована на агентів: підготовка до “гурту”

Маліка Аубакірова підкреслює структурний зсув, який принесе 2026 рік: бекенди підприємств, розроблені для “людської швидкості, низької одночасності”, не здатні обробляти “агентську швидкість, рекурсивні, вибухові” навантаження. Коли один агент спрямовує завдання, він може породити 5000 підзавдань, запитів до баз даних і API за мілісекунди — що нагадує DDoS-атаку для систем, розроблених для людських взаємодій.

Рішення вимагає перепроектування самої контрольної площини. Інфраструктура, орієнтована на агентів, має приймати ефекти “гурту” за замовчуванням, значно скорочувати холодні стартові часи, зменшувати коливання затримки і підвищувати межі одночасності у рази. Реальним вузьким місцем стає координація: маршрутизація, контроль блокувань, управління станом і політиками у масштабних паралельних виконаннях. Платформи, здатні витримати цей потік, вийдуть переможцями.

Творча мультимодальність Джастін Мур: Злиття відео, персонажів і когерентності

Серед найперетворювальніших змін — бачення Джастін Мур щодо створення інструментів для творчості, що досягають справжньої мультимодальності. Хоча основи AI-розповідання — генеративний звук, музика, зображення і відео — вже існують, вони залишаються фрагментованими. Творець, що подає AI-контекст 30-секундний відеокліп, має мати можливість вводити нових персонажів, співставляти рухи з референсним матеріалом і перезнімати сцени з різних ракурсів — зберігаючи послідовність, причинність і фізичну когерентність.

Джастін Мур визначає 2026 рік як точку перелому, коли AI дозволить безшовне створення мультимодального контенту. Продукти, такі як Kling O1 і Runway Aleph, — перше покоління рішень, але справжня революція вимагає інновацій як на рівні моделей, так і застосунків. Створення контенту — одна з “killer-application” AI, і Джастін Мур очікує появу кількох проривних продуктів — від мем-мейкерів із швидкими редагуваннями до голлівудських режисерів, що керують складними постановками. Здатність працювати вільно з текстом, зображеннями, відео і звуком переосмислює не лише спосіб роботи творців, а й межі творчих можливостей.

Еволюція AI-орієнтованого стеку даних

Хоча сучасний стек даних об’єднаний навколо єдиних платформ — злиття Fivetran і dbt, розширення Databricks — ми ще перебуваємо на початкових етапах справжньої AI-орієнтованої архітектури даних. Джейсон Цуй визначає три ключові фронти: як дані безперервно рухаються за межі традиційного структурованого зберігання у високопродуктивні векторні бази даних; як агенти AI вирішують “проблему контексту”, підтримуючи послідовне розуміння через постійний доступ до правильних семантичних даних; і як традиційні BI-інструменти та таблиці перетворюються у більш інтелектуальні та автоматизовані робочі процеси.

Інтеграція інфраструктури даних і AI-інфраструктури є незворотною, створюючи системи, де дані і агенти глибоко переплетені, а не ізольовані.

Інтерактивне відео: від пасивного контенту до досліджуваних середовищ

Йоко Лі передбачає, що відео виходить за межі пасивного перегляду. У 2026 році відео стане місцем, у яке “йдуть” — середовищем, що розуміє час, пам’ятає попередні стани, реагує на наші дії і зберігає фізичну послідовність. Персонажі, об’єкти і фізичні закони зберігаються у тривалих взаємодіях, створюючи відчуття причинності, де дії мають справжній вплив.

Ця трансформація дозволяє відео стати засобом конструювання: роботи, навчені у симульованих середовищах, ігрові механіки, що еволюціонують, дизайнери, що прототипують досвіди, і AI-агенти, що навчаються через безпосередню взаємодію. “Живе середовище”, створене моделями відео, звужує розрив між сприйняттям і дією у способах, що раніше були неможливі.

Занепад домінування системи обліку записів

У корпоративному софті Сара Ванг прогнозує кардинальні зміни: центральна роль систем обліку записів нарешті почне слабшати. AI поєднує “наміри” і “виконання”, безпосередньо читає, записує і робить висновки з операційних даних. ITSM і CRM перетворюються з пасивних баз даних у автономні движки робочих процесів, здатні передбачати, координувати і виконувати цілі процеси. Інтерфейсний шар стає шаром інтелектуальних агентів, тоді як традиційні системні записи відходять у “дешеве постійне зберігання”. Стратегічне домінування переходить до тих, хто контролює інтелектуальне середовище виконання.

Вершина вертикального AI: від інформації до багатогравцевої співпраці

Алекс Імерман відстежує траєкторію вертикального AI у сферах права, охорони здоров’я і нерухомості — там, де компанії вже перевищили $100 мільйонів ARR. Перша революція зосереджувалася на здобутті інформації: витяганні та підсумовуванні даних. Хвиля 2025 року принесла можливості інференції. У 2026 році відкривається “мультиплеєрний режим”: вертикальне програмне забезпечення природно має галузево-специфічні інтерфейси і дані, а робота у галузі сама по собі передбачає участь кількох зацікавлених сторін з різними дозволами, процесами і вимогами до відповідності.

Мультиплеєрний AI автоматично координує між сторонами, підтримує контекст, синхронізує зміни, направляє до фахівців і дозволяє ворожому AI вести переговори у межах. Коли співпраця між кількома агентами і людьми покращує якість транзакцій, витрати на перехід зростають у рази, створюючи “міст” — “moat”, якого AI-застосунки давно не мали.

Переробка для машин, а не для людей

Стівензі Чжан кидає виклик фундаментальній ідеї: майбутні застосунки вже не оптимізовані для людського сприйняття. Оскільки люди взаємодіють через інтелектуальних агентів, оптимізація контенту для людини втрачає актуальність. Інтелектуальні агенти знайдуть глибокі інсайти на п’ятій сторінці, які люди пропустять. Проектування софту йде за цим зсувом: інженери вже не дивляться на панелі Grafana — AI SRE автоматично аналізують телеметрію і виводять інсайти у Slack. Команди продажу вже не вручну переглядають CRM — інтелектуальні агенти автоматично підсумовують шаблони.

Нове оптимізування орієнтоване на машинну читабельність, а не на візуальну ієрархію, що кардинально змінює спосіб створення контенту і інструменти, які використовують розробники.

За межами екрана: революція ROI

Сантьяго Родрігес заявляє, що “час перед екраном” — стандарт оцінки цінності продукту протягом 15 років — застарів. Запити ChatGPT DeepResearch дають величезну цінність за мінімального часу перед екраном. Abridge автоматично записує і обробля медичні консультації з лікарями, майже не дивлячись на екрани. Cursor завершує повну розробку застосунків. Hebbia генерує презентації для інвестицій з великих колекцій документів, нарешті дозволяючи аналітикам спати.

Цінова модель, орієнтована на результати, замінює метрики залученості. Виникає виклик у вимірюванні складного ROI: задоволення лікарів, продуктивність розробників, добробут аналітиків, задоволення користувачів — все зростає разом із AI. Компанії, що чітко формулюють свою історію ROI, продовжать перемагати.

Здорові MAUs: профілактичне майбутнє охорони здоров’я

Джулі Юо визначає нову групу користувачів, що змінює охорону здоров’я: “Здорові MAUs” — люди, які не хворі, але активно слідкують за своїм станом. Традиційна медицина обслуговує три групи: хворі MAUs (високі витрати, циклічно), хворі DAUs (хронічний догляд) і здорові YAUs (рідко звертаються за допомогою). Здорові MAUs — найбільша незадіяна популяція, готова платити підписку за профілактичні послуги і комфортно ставиться до даних.

Зі зниженням вартості медичних послуг і появою профілактичних страхових продуктів ця демографічна група, орієнтована на профілактику і дані, стає найперспективнішою базою клієнтів для нових технологій у галузі охорони здоров’я.

Моделі світу, гіперперсоналізація і AI-орієнтовані університети

Команда Speedrun (інтерактивні медіа і ігри) окреслює три взаємопов’язані зміни. Джон Лай передбачає, що AI-моделі світу згенерують досліжувані 3D-світи з текстових описів — технології на кшталт Marble і Genie 3 — що відкриє нові форми розповідання і створить спільні цифрові економіки, де творці зароблятимуть на активах, керівництві і інтерактивних інструментах. Ці світи стануть тренувальними середовищами для AI-агентів і роботів.

Джош Лу прогнозує еру “Мого року”, коли продукти відмовляться від масового оптимізування і перейдуть до індивідуальної персоналізації. Освіта підлаштовується під темп кожного студента; харчові добавки і вправи — під індивідуальні потреби; медіа — у реальному часі під персональні смаки. Гіганти минулого перемагали, знаходячи “середнього користувача”; майбутні — через пошук індивідуальності всередині середніх.

Емілі Беннетт уявляє перший справжній AI-орієнтований університет — “адаптивний академічний організм”, побудований з нуля навколо інтелектуальних систем. Курси, наставництво, дослідницькі колаборації і операції — все адаптується у реальному часі на основі зворотного зв’язку. Списки для читання оновлюються динамічно з появою нових досліджень; навчальні маршрути — індивідуально. Професори стають “архітекторами систем навчання”; оцінювання — “усвідомлення AI” — не про те, чи використовували студенти AI, а як саме. Оскільки галузі прагнуть талантів, здатних співпрацювати з інтелектуальними системами, AI-орієнтовані університети стають двигунами нової економіки.

Єдина картина: від інструментів до середовищ і агентів

Що проявляється у чотирьох інвестиційних командах a16z — це цілісна історія: еволюція AI від ізольованого інструменту до вбудованого середовища і автономного агента, що працює поруч із людьми. Це не поступове покращення — це структурна реорганізація інфраструктури, корпоративних робочих процесів і творчого виробництва. Організації, що усвідомлять цей фундаментальний зсув і відповідно перебудують системи, процеси і стратегії талантів, процвітатимуть у 2026 році. Ті, що залишаться прихильниками людсько-центричних моделей оптимізації, опиняться у невигідному становищі, оскільки системи, що підтримують їхні галузі, адаптуються для обслуговування інтелектуальних агентів перш за все, з людським наглядом там, де це важливо.