В Gartner предсказали масштабную замену языковых нейросетей новыми ИИ-моделями
Аналитическая компания Gartner опубликовала список из 10 стратегических технологических трендов на 2027 год. По прогнозу Gartner, к 2030 году большие количественные модели (Large Quantitative Models, LQM) заменят большие языковые модели (LLM) в 25% задач стратегического прогнозирования и операционного моделирования в ключевых функциях крупных компаний. Эти модели возглавили список вместе с голосовыми моделями рассуждения (Speech Reasoning Models) и моделями мира (World Models): все три тренда вошли в направление нетекстового ИИ.
LQM представляют собой ИИ-модели для обработки числовых данных. Они сочетают детерминированные расчеты, математические формулы и статистические методы. Для обучения таких моделей применяют временные ряды, данные симуляций и прогнозов, а предметные знания берут из физики, инженерии, биологии и химии.
Gartner указывает, что LLM плохо справляются с математическим рассуждением, поскольку выдают вероятностный ответ. LQM требуют заметно меньше памяти, хранилища и вычислительных ресурсов и снижают зависимость компаний от ИИ-моделей с высокой ценой за токен. Аналитики советуют начинать с финансового моделирования рисков, логистики цепочек поставок, прогноза энергопотребления и анализа почв в сельском хозяйстве, а возможности LLM в диалоге объединять с аналитикой количественных моделей.
Голосовые модели рассуждения работают с аудио напрямую, без перевода речи в текст, и отслеживают контекст и намерения собеседника на протяжении разговора. По оценке Gartner, к 2030 году более 70% голосовых взаимодействий в бизнесе будут обрабатываться моделями автономно, тогда как в 2026 году этот показатель ниже 10%.
Читайте также
Голос остается основным по объему каналом корпоративных коммуникаций, а за десять лет автоматизации поддержки клиентов точность, скорость и доля решенных обращений не достигли нужного уровня. Одновременно аналитики предупреждают, что глубина рассуждений у голосовых систем меньше, чем у текстовых моделей.
Модели мира обучают на мультимодальных данных, и они позволяют ИИ-агентам моделировать будущие состояния среды и оценивать последствия действий до их выполнения. По прогнозу Gartner, к 2030 году такие модели будут использоваться в 40% робототехнических приложений против менее 1% в 2025 году.
Вторая группа трендов посвящена управлению платформой автономных агентов: это контекстные платформы, инструменты контроля ИИ-агентов для разработки ПО, идентификация агентов и автономное устранение уязвимостей. К концу 2026 года, по прогнозам, автономные агенты напишут 20% всех публичных коммитов, а к 2028 году четверть инцидентов безопасности в компаниях будет связана со злоупотреблением ИИ-агентами.
Третья группа объединяет суверенные технологии (SovereignTech), одноразовые приложения и биологические вычисления как сервис (Wetware as a Service). По прогнозу Gartner, к 2030 году более 75% организаций за пределами США примут стратегии цифрового суверенитета, 80% новых приложений будут проектироваться как одноразовые, а 25% компаний, которые делают ставку на энергоэффективный ИИ, развернут биологические вычисления.
Причиной аналитики называют усталость от SaaS-сервисов, зависимость от поставщиков и риск внезапного отключения услуг из-за экстерриториальных законов, например американского CLOUD Act.
Подпишитесь на «Инк» в Telegram. Там мы пишем нескучным языком о самом важном для предпринимателей. Подписаться.
