“Без качественных данных нет умного ИИ”, — предупреждает вице-президент Red Hat.

Гонка за принятие и реализацию искусственный интеллект (IA) ускоряется, но не все организации готовы превратить технологии в конкурентное преимущество IDC прогнозирует, что 2026 год станет годом, когда рынок перейдет от экспериментов к внедрению в масштабах искусственного интеллекта. Однако этот поворот станет вызовом для лидеров sthrong.Technology, которые должны столкнуться со сложными месяцами, что потребует стратегии и игры на талии. 

В соответствии с Форрестер, хотя у ИТ-директоров больше бюджета, чтобы превратить ИИ в реальность, будет больше волатильности и давления для конкретных результатов. если с одной стороны энтузиазм растет, с другой стороны, восприятие, что реальный дифференциал не в самом ИИ, а в данных, используемых для тренировки моделей. “Если игрок на поле не способен доминировать над мячом, он с трудом может достичь цели. то же самое касается ИИ. Без качественных данных и компаний с высоким доминированием, - говорит Гилсон Магальяес, вице-президент и генеральный менеджер Red Hat по Латинской Америке.

По мнению руководителя, 2026 год станет переломным моментом. Руководителям ИТ необходимо будет переопределить успех проекта, перейдя от акцента на операционную эффективность к приоритизации стратегического и измеримого воздействия. Это предполагает управление данными и разумный выбор информации, используемой для создания пользовательского опыта и предотвращения дорогостоящих ошибок. “Недостаточно принять инструменты; потребуется реструктуризация, персонализация взаимодействия в реальном времени и перепроектирование операций со встроенным ИИ от цеха к руководству. И все начинается с хорошо доминируемых данных и стратегии четкой”, - говорит он

Данные под контролем: эпоха цифрового суверенитета

Усиление регулирования конфиденциальности и безопасности данных стимулирует тенденцию, которая, как ожидается, еще больше усилится в 2026 году: Суверенный ИА. Концепция, направленная на обеспечение того, чтобы данные и модели ИИ оставались под национальной или региональной юрисдикцией, отражает стратегическую озабоченность соблюдением требований, безопасностью и доверием.

Для Магеллана цифровой суверенитет будет решающим в следующем десятилетии. “Компании, которые овладевают своими данными, понимая, где они находятся, как они обрабатываются, что они представляют, как они влияют на бизнес и с кем они делятся, будут иметь огромное конкурентное преимущество.ИИ зависит от контекста, а контекст зависит от нетронутых данных и используется с целью ”, - говорит он. 

По словам руководителя, первый шаг к эффективной области данных заключается в том, чтобы понять, что не все, что входит в модель, верно и что качество ответов зависит непосредственно от качества и целостности данных.Вот вступает в игру так называемая цифровая ошибка, ложное чувство уверенности, которое возникает, когда мы снабжаем ИИ неполной, предвзятой или неправильной информацией, и слепо доверяем тому, что он доставляет. “Это заблуждение является не только техническим риском, но стратегическим. если критические бизнес-решения, государственная политика, здравоохранение или образование основаны на обученной модели с неполными или загрязненными данными, мы будем институционализировать ошибку.

Для решения этого риска необходимы три столпа: строгое курирование данных, прозрачность источников и процессов и постоянное критическое мышление. Короче говоря, ИИ имеет смысл только при разумном управлении данными. Забота, которая уже присутствует на рынке IDC, к 2026 году более 30% организаций, использующих передовой ИИ для производства своих продуктов или услуг, раскроют источники данных, используемые для обучения своих моделей.

Современная инфраструктура и интеллектуальный вывод

В этом контексте, открытые платформы и гибриды выделяются при объединении моделей ИИ с автоматизацией и управлением данными Примером может служить Red Hat AI 3, представленный во время Red Hat Summit: Connect, серии мероприятий, проводимых Red Hat в более чем 60 странах, семь из них - в Латинской Америке. 

С выпусками в Сан-Паулу, Буэнос-Айресе, Сантьяго, Мехико, Монтевидео, Лиме и Боготе, мероприятия собрали экспертов и руководителей, чтобы обсудить проблемы и возможности использования ИИ с точки зрения open source.“Следующая фаза искусственного интеллекта будет гибридной, открытой и совместной, основанной на совместимости, прозрачности и совместном создании.В этом мы верим и это то, чем мы делимся с нашими клиентами и партнерами”, - говорит Магальяйнс. 

Еще одним ярким событием встреч стало вывод, AI операционная фаза, в которой модели применяют то, что они узнали в реальных ситуациях, Он быстро развивался и стал ключевой частью для более быстрых и точных решений в различных секторах. в здравоохранении, например, он помогает врачам выявлять закономерности и аномалии в истории пациентов. в финансовом секторе он обнаруживает ошибки и необычное поведение в режиме реального времени, предотвращая мошенничество и оптимизируя уход. От транснациональных корпораций до небольших компаний, вывод - это то, что определяет эффективность, точность и реальную ценность развертывания ИИ.

Согласно Гартнер, к 2028 году более 80% ускоренных вычислительных ресурсов, используемых для обучения, будут перенаправлены на inference.“Будущее ИИ определяется не моделями, а тем, что вы делаете с ними”, резюмирует Магеллан.

Новая архитектура предприятия, управляемая интеллектуальными агентами

Следующий год также должен ознаменовать консолидацию агенты ИИ в рамках инфраструктуры предприятия и приложений.The Гартнер прогнозирует, что к концу 2026 года 40% корпоративного программного обеспечения будет иметь прямую интеграцию с интеллектуальными агентами.

Эти агенты, способные работать автономно и учиться на данных, уже расширяются в таких отраслях, как розничная торговля, финансы и производство, и могут обеспечить примерно 30% доходов от корпоративного прикладного программного обеспечения к 2035 году, превысив US$ 450 млрд. Первоначальное воздействие будет наиболее заметно в областях, ориентированных на клиента, с чат-ботами и умными помощниками, пересекающими историю, предпочтения и поведение в режиме реального времени.

“Эти контекстно-адаптированные взаимодействия потребуют от компаний переосмысления не только того, что они продают, но и того, как они продают, через какие каналы и как они общаются со своими клиентами. ”О конкурентная разница станет тем, насколько их ИИ понимает и уважает (И уважает “ЧЕЛОВЕческое поведение”.

Такие инструменты, как ChatGPT, уже показывают этот потенциал.“Потребитель находится в магазине, разговаривает с решением и получает персонализированную рекомендацию в режиме реального времени Это не magic.It это данные, знания, агенты и вывод о”, - говорит Магальяес.

Интеллектуальная автоматизация

Еще одна расширяющаяся тенденция - физический ИИ, который приносит интеллект в реальный мир благодаря интеграции с робототехникой, автономными транспортными средствами, Интернетом вещей и цифровыми двойниками. По мнению Deloitte, к 2026 году эта конвергенция должна повысить эффективность и безопасность в секторах, ранее ограниченных сложность или стоимость автоматизации.

Однако эта эволюция не означает, что автоматизация традиционное будет оставлено в стороне. Совсем наоборот.The Гартнер по оценкам, к 2026 году 30% предприятий автоматизируют более половины своей сетевой деятельности на базе ИИ.“Эта модернизация инфраструктуры является основой новой цифровой экономики. Это означает устранение бункеров, интеграцию облаков, переосмысление роли данных и вывод автоматизации в центр операции ””", - говорит вице-президент Red Hat по Латинской Америке.

Отчет о МакКинси она показывает, что организации, интегрирующие ИИ в свои процессы автоматизации, могут в среднем повысить производительность на 35% и снизить эксплуатационные расходы к 20%.

В этом смысле корпоративные решения с открытым исходным кодом, такие как Red Hat Ansible Automation Platform, становятся стратегическими allies.They позволяют расширять автоматизацию между доменами, организовывать рабочие процессы и оптимизировать ИТ-операции с помощью безопасности и гибкости. Кроме того, они помогают укрепить кибербезопасность, обнаруживая угрозы и реагируя на них гораздо быстрее.

Для Магеллана продвижение ИИ потребует новой бизнес-архитектуры, основанной на трех фундаментальных принципах: управление данными, вывод и технологическая модернизация.“Искусственный интеллект будет приносить пользу только тогда, когда он применяется с целью и соответствует человеческим знаниям”, заключает Магальяйнс.