22.01.2026
Технологические тренды 2026: что станет приоритетом для IT-директоров
В прогнозах на 2026 год почти все крупные аналитики сходятся в одном: время бесконечных экспериментов с ИИ заканчивается, начинается этап, когда от ИТ ждут измеримого эффекта, а за каждую инициативу придется отвечать цифрами — ROI, рисками, скоростью вывода в прод и устойчивостью.
Forrester прямо говорит об «отрезвлении» рынка: разрыв между обещаниями и реальной ценностью растет, а компании переносят часть планируемых AI-расходов на 2027 год из-за финансового и управленческого давления. Deloitte формулирует тот же сдвиг как переход «от экспериментов к impact» и отмечает, что прежние модели инфраструктуры, процессов и безопасности не рассчитаны на экономику и темп AI-эпохи. Gartner упаковывает картину в три «пучка» — платформы и инфраструктура, оркестрация AI-систем и доверие/безопасность/управление.
Ниже — расширенная «карта» трендов 2026 для ИТ-директора: что меняется и какие решения стоит подготовить заранее.
1. AI-native разработка. Когда код пишется «поверх» платформы, а не наоборот
Gartner выносит AI-Native Development Platforms в начало списка, это переход от «инструментов-помощников» к средам, где генеративный ИИ становится базовым слоем разработки. В пресс-материалах Gartner подчеркивает: такие платформы меняют организацию труда — небольшие команды, усиленные ИИ, создают больше приложений при прежних ресурсах.
Для CIO в 2026 это означает одновременно ускорение и рост ответственности. Во-первых, резко повышается скорость выпуска, а вместе с ней и риск сценария «быстро, но небезопасно». Во-вторых, придется пересобрать SDLC: усилить требования к архитектуре, ревью, тестированию и контролю зависимостей, иначе поток изменений начнет размывать качество. Наконец, меняется и «экономика» кадров, все меньше важна численность команды и все важнее способность выстроить контур качества и безопасности, который выдерживает высокую скорость.
Практически это сводится к двум шагам. Сначала стоит утвердить «правила продакшна» для AI-генерации кода — что допустимо, что нет, какие проверки обязательны и кто несет ответственность за финальное решение. Затем имеет смысл добавить контроль цепочки поставок ПО и происхождения артефактов, потому что при AI-ускорении разработки вопрос доверия к компонентам становится системным (и далее напрямую связывается с Digital Provenance).
2. От чат-ботов к «силиконовой рабочей силе»
IDC называет 2026 «agentic-эрой», так к 2027-му, по их прогнозу, половина компаний будет использовать AI-агентов для изменения взаимодействия людей и машин. Но Deloitte добавляет холодный душ: между пилотами и продакшном зияет разрыв — агенты тестируются заметно чаще, чем реально работают в ключевых процессах; часть организаций еще даже не сформировала стратегию. McKinsey в январском срезе тоже отмечает: ИИ применяется широко, но масштабирование более сложных возможностей (агенты) пока у меньшинства компаний.
Gartner выделяет Multiagent Systems (мультиагентные системы) как следующий шаг. Не один «универсальный» агент, а набор специализированных, которые взаимодействуют и достигают общей цели.
Для CIO в 2026 ключевой смысл агентности в том, что агенты становятся «новым типом пользователя». У них появляются доступы и привилегии, действия нужно журналировать, а ответственность и лимиты задавать заранее. И главная сложность здесь чаще не в генерации как таковой, а в оркестрации, контроле и безопасности: кто и как управляет агентами, как ограничиваются их полномочия и как предотвращаются цепочки неверных действий.
В практическом плане это означает, что агентную тему лучше начинать с управления. Имеет смысл завести «реестр агентов»: где они работают, что делают, к чему имеют доступ и какие процессы затрагивают. Для критичных решений стоит заранее выбрать модель доверия — это как правило, human-in-the-loop, где финальное действие остается за человеком или проходит контрольную точку.
И наконец, вопрос идентичности и прав агентов лучше решить до масштабирования: иначе «агентный зоопарк» быстро превращается в дыру — и организационную, и технологическую.
3. Доменные модели вместо универсальных
Gartner ожидает, что бизнес будет уходить от «общих» LLM к Domain-Specific Language Models, так как они точнее в конкретной отрасли/функции, дешевле и проще укладываются в требования регуляторов; Gartner прогнозирует, что к 2028-му более половины GenAI-моделей в компаниях будут доменными.
Для CIO в 2026 это, по сути, сдвиг ценности в «контекст». На первый план выходят данные, таксономии, знания, справочники и правила, которые определяют качество ответа и применимость модели в реальной работе. Одновременно модель перестает быть «игрушкой отдела инноваций» и становится частью архитектуры данных и комплаенса: от нее начинают зависеть решения, процессы и юридическая устойчивость.
Дальше логика приземляется в два решения. Нужно определить, где достаточно RAG/поиска и аккуратной работы с источниками, а где действительно требуется донастройка или обучение под домен. И параллельно важно выстроить оценку качества: метрики точности, воспроизводимость, контроль дрейфа — иначе модель будет «плыть» и в итоге потеряет доверие пользователей.
4. Счет за токены как новый вид техдолга
Gartner выделяет AI Supercomputing Platforms, а Forrester говорит о росте «нео-облаков» (специализированных провайдеров GPU под AI-нагрузки) и прогнозирует, что они возьмут значимую выручку, отъедая долю у гиперскейлеров; параллельно растет спрос на «sovereign AI». Deloitte описывает это как «infrastructure reckoning»: стратегии cloud-first, спроектированные под прошлую экономику, не масштабируются под продакшн-ИИ — компании вынуждены собирать гибрид: облако для эластичности, on-prem для предсказуемости, edge для близости к процессу.
Практический вывод для CIO здесь довольно прямой: счет за inference становится новым видом техдолга — он накапливается незаметно, пока ИИ «встраивается повсюду», и внезапно превращается в бюджетную проблему. Поэтому первым шагом логично завести AI FinOps: квоты, бюджеты, unit-economics по кейсам и прозрачность затрат на токены и вычисления. Вторым — заранее определить «классы нагрузок» (обучение, инференс, встраивание в процессы) и разнести их по разным контурам, чтобы стоимость и риски были управляемыми, а не «в одном котле».
5. Конфиденциальные вычисления
Gartner включает Confidential Computing в базовую тройку инфраструктурных трендов, так как аппаратные доверенные среды (TEE) позволяют защищать данные и вычисления даже от владельца инфраструктуры, что критично для регулируемых отраслей и трансграничных сценариев.
В прикладной логике это означает следующее. Сначала стоит определить, какие данные и процессы действительно требуют режима защиты «в использовании» — чаще всего это персональные, финансовые и медицинские контуры, а также сценарии совместных вычислений и обмена данными между организациями. Затем разумно включить требования к TEE/конфиденциальным вычислениям в RFP и архитектурные стандарты, чтобы это не становилось «экстренной доработкой» после того, как решения уже выбраны и внедрены.
6. Безопасность и доверие
У Gartner блок The Vanguard — это четыре тренда сразу: Preemptive Cybersecurity, Digital Provenance, AI Security Platforms, Geopatriation (проактивная киберзащита, проверяемое происхождение цифровых артефактов, отдельные платформы безопасности для ИИ и «геопатриацию» — перенос данных и нагрузок в «свои” юрисдикции». Deloitte отдельно подчеркивает «AI dilemma» (ИИ-дилемма), так как ИИ становится и усилителем защиты, и инструментом атак — скорость и масштаб инцидентов растут. Forrester добавляет еще один маркер: в 2026-м заметно вырастут расходы на «квантовую безопасность» (в их прогнозе — более 5% бюджета ИБ), что показывает общий сдвиг к «долгим» рискам и инвентаризации криптографии.
Для CIO смысл этого блока в том, что безопасность ИИ перестает быть «надстройкой». Появляется необходимость доказывать происхождение цифровых артефактов (кода, моделей, датасетов) и одновременно защищать ИИ как новый класс приложений со специфическими уязвимостями и сценариями атак.
Поэтому два действия выглядят базовыми. Во-первых, стоит вводить практику «доказуемого происхождения» для кода, моделей и датасетов, связывая supply chain и provenance в единый контур доверия. Во-вторых, имеет смысл выделить отдельный контур AI-security — со своей моделью угроз, политиками и инструментами, покрывающими prompt injection, утечки данных, небезопасные действия агентов и другие характерные риски.
7. Physical AI. Интеллект выходит и в «железо», и в операции
Deloitte и Gartner синхронно говорят о Physical AI: конвергенция ИИ и робототехники, автономные системы в логистике/производстве/полях/складах — это уже не витрина, а операционная эффективность.
В прикладном плане это означает, что AI-инициативы все чаще пересекаются с операционным контуром. Поэтому важно заранее связать Physical AI с OT-кибербезопасностью и управлением рисками, иначе «умная автоматизация» начнет конфликтовать с требованиями устойчивости и безопасности производства. Параллельно стоит готовить edge-контуры и телеметрию: без данных и локальных вычислений «умное железо» так и останется разрозненным парком устройств, а не управляемой системой.
8. «Геопатриация» и суверенные контуры: ИТ-архитектура становится продолжением гео-рисков
Gartner вводит термин Geopatriation: перенос нагрузок в суверенные/региональные облака для снижения геополитических и регуляторных рисков. Accenture в своем макро-обзоре на 2026 год тоже выделяет усиление конкуренции за AI и рост требований к технологическому суверенитету на фоне геоэкономической фрагментации.
Для CIO здесь важна простая мысль: архитектура становится частью риск-менеджмента. Поэтому первым шагом логично классифицировать данные и процессы по «юрисдикционной чувствительности», чтобы понимать, какие контуры нельзя размещать где попало. Вторым — иметь сценарии миграции и разделения контуров заранее, а не в пожарном режиме, когда приходится принимать решения под давлением времени и регуляторов.
9. Платформенная модернизация + governance «встроенно», а не «сверху»
PwC формулирует повестку CIO в 2026 как три фокуса: построить облачную основу для ИИ, использовать ИИ как усилитель, переопределить способы работы — и отдельно подчеркивает: Responsible AI и управление рисками должны быть встроены в поставку, иначе масштабирование невозможно.
10. Метрики и бюджетная дисциплина: кто не посчитает эффект — тот будет резать
Forrester дает жесткую рамку: меньше трети лиц, принимающих решения, могут привязать ценность ИИ к финансовому росту; из-за этого CFO будут сильнее влиять на одобрение AI-инвестиций, а четверть планируемых расходов сдвинется на 2027 год.
Из этого следует довольно прагматичный вывод: AI-портфель придется «упаковывать» в продуктовую логику. Внутри компании должны быть понятны ценность, метрики, владельцы и жизненный цикл каждого кейса, иначе проекты будут восприниматься как «необязательная инновация» и первыми попадут под оптимизацию. А пилоты без измеряемых показателей придется закрывать быстро и без сожаления — не из жестокости, а чтобы освобождать ресурсы для того, что действительно работает.
Практический план CIO на 2026
Если собрать все вышесказанное в рабочую повестку, то на первом месте оказывается AI-портфель и экономика (единый реестр кейсов, метрики эффекта и FinOps для inference), чтобы управление затратами не отставало от скорости внедрения. Следом идет контур агентного управления (реестр агентов, правила ролей и доступов, журналирование и понятная модель human-in-the-loop) там, где цена ошибки высока. Третьим пунктом становится работа с данными как с активом (доменные контуры, качество, контекст и политика использования), без которых доменные модели и RAG не дадут стабильного результата. Отдельной линией нужно выстроить доверие и безопасность AI — provenance, подход к AI security platforms и обновление threat model под агентные сценарии. И наконец, гео-устойчивость: сценарии суверенных или региональных контуров для критичных данных и процессов, чтобы архитектура выдерживала не только технические, но и внешние риски.
Источник
Хотите больше узнать о технологических изменениях и трансформациях на рынке IT?
Про лучшие практики цифровизации различных отраслей расскажут на Российском Саммите и Премии CDO/CDTO Summit & Awards 2026. Это ежегодная профессиональная встреча лидеров цифровой трансформации с участием представителей органов государственной власти, муниципальных образований и бизнеса.
Основная программа Саммита включает сессии, посвященные актуальным вопросам цифровой трансформации в современных условиях, развитию цифровой инфраструктуры на основе российского ПО и оборудования, а также развитию отечественного технологического бизнеса. Выступления спикеров иллюстрируют реальные примеры применения цифровых технологий в бизнесе и госуправлении.
Саммит по цифровизации является важным событием для генерации новых знаний, идей и контактов, помогающих развитию в сфере цифровой трансформации. Подробности про мероприятие по ссылке.
Ниже — расширенная «карта» трендов 2026 для ИТ-директора: что меняется и какие решения стоит подготовить заранее.
1. AI-native разработка. Когда код пишется «поверх» платформы, а не наоборот
Gartner выносит AI-Native Development Platforms в начало списка, это переход от «инструментов-помощников» к средам, где генеративный ИИ становится базовым слоем разработки. В пресс-материалах Gartner подчеркивает: такие платформы меняют организацию труда — небольшие команды, усиленные ИИ, создают больше приложений при прежних ресурсах.
Для CIO в 2026 это означает одновременно ускорение и рост ответственности. Во-первых, резко повышается скорость выпуска, а вместе с ней и риск сценария «быстро, но небезопасно». Во-вторых, придется пересобрать SDLC: усилить требования к архитектуре, ревью, тестированию и контролю зависимостей, иначе поток изменений начнет размывать качество. Наконец, меняется и «экономика» кадров, все меньше важна численность команды и все важнее способность выстроить контур качества и безопасности, который выдерживает высокую скорость.
Практически это сводится к двум шагам. Сначала стоит утвердить «правила продакшна» для AI-генерации кода — что допустимо, что нет, какие проверки обязательны и кто несет ответственность за финальное решение. Затем имеет смысл добавить контроль цепочки поставок ПО и происхождения артефактов, потому что при AI-ускорении разработки вопрос доверия к компонентам становится системным (и далее напрямую связывается с Digital Provenance).
2. От чат-ботов к «силиконовой рабочей силе»
IDC называет 2026 «agentic-эрой», так к 2027-му, по их прогнозу, половина компаний будет использовать AI-агентов для изменения взаимодействия людей и машин. Но Deloitte добавляет холодный душ: между пилотами и продакшном зияет разрыв — агенты тестируются заметно чаще, чем реально работают в ключевых процессах; часть организаций еще даже не сформировала стратегию. McKinsey в январском срезе тоже отмечает: ИИ применяется широко, но масштабирование более сложных возможностей (агенты) пока у меньшинства компаний.
Gartner выделяет Multiagent Systems (мультиагентные системы) как следующий шаг. Не один «универсальный» агент, а набор специализированных, которые взаимодействуют и достигают общей цели.
Для CIO в 2026 ключевой смысл агентности в том, что агенты становятся «новым типом пользователя». У них появляются доступы и привилегии, действия нужно журналировать, а ответственность и лимиты задавать заранее. И главная сложность здесь чаще не в генерации как таковой, а в оркестрации, контроле и безопасности: кто и как управляет агентами, как ограничиваются их полномочия и как предотвращаются цепочки неверных действий.
В практическом плане это означает, что агентную тему лучше начинать с управления. Имеет смысл завести «реестр агентов»: где они работают, что делают, к чему имеют доступ и какие процессы затрагивают. Для критичных решений стоит заранее выбрать модель доверия — это как правило, human-in-the-loop, где финальное действие остается за человеком или проходит контрольную точку.
И наконец, вопрос идентичности и прав агентов лучше решить до масштабирования: иначе «агентный зоопарк» быстро превращается в дыру — и организационную, и технологическую.
3. Доменные модели вместо универсальных
Gartner ожидает, что бизнес будет уходить от «общих» LLM к Domain-Specific Language Models, так как они точнее в конкретной отрасли/функции, дешевле и проще укладываются в требования регуляторов; Gartner прогнозирует, что к 2028-му более половины GenAI-моделей в компаниях будут доменными.
Для CIO в 2026 это, по сути, сдвиг ценности в «контекст». На первый план выходят данные, таксономии, знания, справочники и правила, которые определяют качество ответа и применимость модели в реальной работе. Одновременно модель перестает быть «игрушкой отдела инноваций» и становится частью архитектуры данных и комплаенса: от нее начинают зависеть решения, процессы и юридическая устойчивость.
Дальше логика приземляется в два решения. Нужно определить, где достаточно RAG/поиска и аккуратной работы с источниками, а где действительно требуется донастройка или обучение под домен. И параллельно важно выстроить оценку качества: метрики точности, воспроизводимость, контроль дрейфа — иначе модель будет «плыть» и в итоге потеряет доверие пользователей.
4. Счет за токены как новый вид техдолга
Gartner выделяет AI Supercomputing Platforms, а Forrester говорит о росте «нео-облаков» (специализированных провайдеров GPU под AI-нагрузки) и прогнозирует, что они возьмут значимую выручку, отъедая долю у гиперскейлеров; параллельно растет спрос на «sovereign AI». Deloitte описывает это как «infrastructure reckoning»: стратегии cloud-first, спроектированные под прошлую экономику, не масштабируются под продакшн-ИИ — компании вынуждены собирать гибрид: облако для эластичности, on-prem для предсказуемости, edge для близости к процессу.
Практический вывод для CIO здесь довольно прямой: счет за inference становится новым видом техдолга — он накапливается незаметно, пока ИИ «встраивается повсюду», и внезапно превращается в бюджетную проблему. Поэтому первым шагом логично завести AI FinOps: квоты, бюджеты, unit-economics по кейсам и прозрачность затрат на токены и вычисления. Вторым — заранее определить «классы нагрузок» (обучение, инференс, встраивание в процессы) и разнести их по разным контурам, чтобы стоимость и риски были управляемыми, а не «в одном котле».
5. Конфиденциальные вычисления
Gartner включает Confidential Computing в базовую тройку инфраструктурных трендов, так как аппаратные доверенные среды (TEE) позволяют защищать данные и вычисления даже от владельца инфраструктуры, что критично для регулируемых отраслей и трансграничных сценариев.
В прикладной логике это означает следующее. Сначала стоит определить, какие данные и процессы действительно требуют режима защиты «в использовании» — чаще всего это персональные, финансовые и медицинские контуры, а также сценарии совместных вычислений и обмена данными между организациями. Затем разумно включить требования к TEE/конфиденциальным вычислениям в RFP и архитектурные стандарты, чтобы это не становилось «экстренной доработкой» после того, как решения уже выбраны и внедрены.
6. Безопасность и доверие
У Gartner блок The Vanguard — это четыре тренда сразу: Preemptive Cybersecurity, Digital Provenance, AI Security Platforms, Geopatriation (проактивная киберзащита, проверяемое происхождение цифровых артефактов, отдельные платформы безопасности для ИИ и «геопатриацию» — перенос данных и нагрузок в «свои” юрисдикции». Deloitte отдельно подчеркивает «AI dilemma» (ИИ-дилемма), так как ИИ становится и усилителем защиты, и инструментом атак — скорость и масштаб инцидентов растут. Forrester добавляет еще один маркер: в 2026-м заметно вырастут расходы на «квантовую безопасность» (в их прогнозе — более 5% бюджета ИБ), что показывает общий сдвиг к «долгим» рискам и инвентаризации криптографии.
Для CIO смысл этого блока в том, что безопасность ИИ перестает быть «надстройкой». Появляется необходимость доказывать происхождение цифровых артефактов (кода, моделей, датасетов) и одновременно защищать ИИ как новый класс приложений со специфическими уязвимостями и сценариями атак.
Поэтому два действия выглядят базовыми. Во-первых, стоит вводить практику «доказуемого происхождения» для кода, моделей и датасетов, связывая supply chain и provenance в единый контур доверия. Во-вторых, имеет смысл выделить отдельный контур AI-security — со своей моделью угроз, политиками и инструментами, покрывающими prompt injection, утечки данных, небезопасные действия агентов и другие характерные риски.
7. Physical AI. Интеллект выходит и в «железо», и в операции
Deloitte и Gartner синхронно говорят о Physical AI: конвергенция ИИ и робототехники, автономные системы в логистике/производстве/полях/складах — это уже не витрина, а операционная эффективность.
В прикладном плане это означает, что AI-инициативы все чаще пересекаются с операционным контуром. Поэтому важно заранее связать Physical AI с OT-кибербезопасностью и управлением рисками, иначе «умная автоматизация» начнет конфликтовать с требованиями устойчивости и безопасности производства. Параллельно стоит готовить edge-контуры и телеметрию: без данных и локальных вычислений «умное железо» так и останется разрозненным парком устройств, а не управляемой системой.
8. «Геопатриация» и суверенные контуры: ИТ-архитектура становится продолжением гео-рисков
Gartner вводит термин Geopatriation: перенос нагрузок в суверенные/региональные облака для снижения геополитических и регуляторных рисков. Accenture в своем макро-обзоре на 2026 год тоже выделяет усиление конкуренции за AI и рост требований к технологическому суверенитету на фоне геоэкономической фрагментации.
Для CIO здесь важна простая мысль: архитектура становится частью риск-менеджмента. Поэтому первым шагом логично классифицировать данные и процессы по «юрисдикционной чувствительности», чтобы понимать, какие контуры нельзя размещать где попало. Вторым — иметь сценарии миграции и разделения контуров заранее, а не в пожарном режиме, когда приходится принимать решения под давлением времени и регуляторов.
9. Платформенная модернизация + governance «встроенно», а не «сверху»
PwC формулирует повестку CIO в 2026 как три фокуса: построить облачную основу для ИИ, использовать ИИ как усилитель, переопределить способы работы — и отдельно подчеркивает: Responsible AI и управление рисками должны быть встроены в поставку, иначе масштабирование невозможно.
10. Метрики и бюджетная дисциплина: кто не посчитает эффект — тот будет резать
Forrester дает жесткую рамку: меньше трети лиц, принимающих решения, могут привязать ценность ИИ к финансовому росту; из-за этого CFO будут сильнее влиять на одобрение AI-инвестиций, а четверть планируемых расходов сдвинется на 2027 год.
Из этого следует довольно прагматичный вывод: AI-портфель придется «упаковывать» в продуктовую логику. Внутри компании должны быть понятны ценность, метрики, владельцы и жизненный цикл каждого кейса, иначе проекты будут восприниматься как «необязательная инновация» и первыми попадут под оптимизацию. А пилоты без измеряемых показателей придется закрывать быстро и без сожаления — не из жестокости, а чтобы освобождать ресурсы для того, что действительно работает.
Практический план CIO на 2026
Если собрать все вышесказанное в рабочую повестку, то на первом месте оказывается AI-портфель и экономика (единый реестр кейсов, метрики эффекта и FinOps для inference), чтобы управление затратами не отставало от скорости внедрения. Следом идет контур агентного управления (реестр агентов, правила ролей и доступов, журналирование и понятная модель human-in-the-loop) там, где цена ошибки высока. Третьим пунктом становится работа с данными как с активом (доменные контуры, качество, контекст и политика использования), без которых доменные модели и RAG не дадут стабильного результата. Отдельной линией нужно выстроить доверие и безопасность AI — provenance, подход к AI security platforms и обновление threat model под агентные сценарии. И наконец, гео-устойчивость: сценарии суверенных или региональных контуров для критичных данных и процессов, чтобы архитектура выдерживала не только технические, но и внешние риски.
Источник
Хотите больше узнать о технологических изменениях и трансформациях на рынке IT?
Про лучшие практики цифровизации различных отраслей расскажут на Российском Саммите и Премии CDO/CDTO Summit & Awards 2026. Это ежегодная профессиональная встреча лидеров цифровой трансформации с участием представителей органов государственной власти, муниципальных образований и бизнеса.
Основная программа Саммита включает сессии, посвященные актуальным вопросам цифровой трансформации в современных условиях, развитию цифровой инфраструктуры на основе российского ПО и оборудования, а также развитию отечественного технологического бизнеса. Выступления спикеров иллюстрируют реальные примеры применения цифровых технологий в бизнесе и госуправлении.
Саммит по цифровизации является важным событием для генерации новых знаний, идей и контактов, помогающих развитию в сфере цифровой трансформации. Подробности про мероприятие по ссылке.
ОРГКОМИТЕТ:
LBS International Conferences
Тел.: +7 (495) 926-78-70, e-mail: info@hrsummit.ru
Новости мероприятия https://t.me/cdto_hub
LBS International Conferences
Тел.: +7 (495) 926-78-70, e-mail: info@hrsummit.ru
Новости мероприятия https://t.me/cdto_hub