2026 год: от пилотных проектов с ИИ к параллельным рабочим процессам агентов

По мере приближения конца 2025 года руководители предприятий анализируют, что на самом деле дал искусственный интеллект. Отдельные задачи выполнялись быстрее, но сквозные операции редко успевали за темпами. В начале года команды внедрили помощников по составлению документов, инструменты для чата и легкую автоматизацию в отдельных подразделениях организации. Эти инструменты оказались полезными, но только в узкой сфере применения каждого из них.

Реальные ограничения возникали всякий раз, когда работа должна была пересекаться между командами и системами. Контент мог создаваться быстрее в одной среде и адаптироваться быстрее в другой, но прогресс все равно замедлялся в привычных точках трения: фрагментированные рабочие процессы, ручные передачи, циклы утверждения и контент, застрявший между CMS, LMS и региональными процессами запуска. Скорость улучшалась внутри изолированных этапов, но не во всем операционном потоке, за который отвечают руководители.

Организации, которые добились значительного прогресса в 2025 году, применили другой подход. Вместо того чтобы добавлять новые инструменты, они сосредоточились на том, как работа перемещается между системами, командами и рынками. Перепроектировав рабочие процессы как связанные системы, а не изолированные задачи, они сократили количество прерываний и заложили основу для работы в глобальном масштабе. Этот подход теперь определяет то, как лица, принимающие решения, формулируют ожидания в отношении ИИ в 2026 году.

Когда ИИ работает с разрозненными инструментами и рабочими процессами, организации несут затраты, которые на первый взгляд легко упустить из виду. Команды тратят время на согласование результатов, ручную координацию утверждений и исправление несоответствий при перемещении работы между системами. Каждая передача данных влечет за собой задержки, риски и накладные расходы, которые увеличиваются по мере роста объемов и рыночного охвата.

Со временем эти неэффективности подрывают ценность, которую должен был обеспечить ИИ. Более быстрое выполнение отдельных шагов не приводит к более быстрому запуску, более четкой ответственности или предсказуемой производительности на уровне бизнеса. По мере того, как ИИ становится неотъемлемой частью основных операций, эти скрытые затраты становятся более заметными для руководства и все труднее оправдывать.

«В разговорах руководителей тон в отношении ИИ сменился с оптимистичного на ответственный. Сегодня лидеры оценивают ИИ по тем же стандартам, что и системы доходов, стратегию расширения и операционные затраты. ИИ, который не выдерживает финансовой и операционной проверки, не является инфраструктурой, а просто экспериментом». — Рон Томас, директор по доходам в Smartcat

На практике ИИ сейчас рассматривается как основная инфраструктура. Руководители меньше заботятся о пилотных проектах и функциях, а больше о том, укладывается ли система в ограниченный бюджет, легко ли она интегрируется в существующие платформы и выдерживает ли финансовую, операционную и риск-оценку.

После оценки ИИ с точки зрения стратегических инициатив руководителям необходим показатель, который позволит увидеть результативность в разных регионах и регуляторных средах. Стоимость по-прежнему имеет значение, но сама по себе она не показывает, помогает ли система организации реагировать на изменения, координировать запуски или сохранять точность в условиях высоких рисков.

Стоимость отражает только часть картины, но не показывает, улучшает ли ИИ качество выполнения. «Во всех организациях, которым мы оказываем поддержку, скорость вывода продукта на рынок является самым ярким показателем того, приносит ли ИИ реальную пользу, — отмечает Рон Томас, директор по доходам Smartcat. — В научной, нормативной и технически сложной среде даже небольшие региональные задержки создают риски на последующих этапах и в некоторых случаях могут полностью остановить запуск. Если ИИ не сокращает время запуска, он не приносит рентабельности инвестиций».

На практике узким местом является потенциал искусственного интеллекта. Как отмечает Николь ДиНикола, вице-президент по глобальному маркетингу в Smartcat, команды научились масштабировать объемы с помощью ИИ, но по-прежнему теряют время на подключение систем и рабочих процессов, управление дублирующимися версиями и исправление несоответствий за кулисами. «Операционная сложность становится все большим препятствием. Именно здесь команды по-прежнему теряют время».

В 2026 году командам потребуются рабочие процессы, которые будут проходить параллельно, а не в жесткой последовательности. Скоординированные группы ИИ-агентов, работающие в области планирования, создания, проверки качества и локализации, дают командам явное преимущество, устраняя периоды ожидания и ускоряя сроки запуска в рамках единой связанной среды.

Параллельно выполняя рутинные операционные задачи, эти группы агентов позволяют быстрее распространять контент на разных рынках без ущерба для качества или целостности бренда. Команды в области биологических наук используют их для одновременного применения утвержденных заявлений и формулировок по безопасности на всех рынках, а производители полагаются на них для синхронизации технической документации по мере развития инженерных обновлений.

Скоординированные команды агентов предлагают практичный способ увеличить скорость работы при сохранении контроля. Росс Тейлор, соучредитель Invosphere и клиент Smartcat, описывает более широкий потенциал: «Речь идет не просто о более быстром повторении старых рабочих процессов. Речь идет о открытии нового, более масштабируемого способа обучения, который создает культуру любознательности».

По мере того как руководители перерабатывают свои операционные модели, язык все в большей степени определяет, будут ли глобальные усилия увенчаны успехом или застрянут на месте. Многие организации вкладывают значительные средства в персонализацию и автоматизацию контента, но по-прежнему рассматривают глобальную готовность как последний этап процесса. Добавление локализации после завершения процесса означает задержки запуска, искажение смысла, несогласованность терминологии и переработку, объем которой растет по мере увеличения объема контента.

Но когда язык с самого начала встроен в рабочие процессы, организации видят принципиально другие результаты. Когда Huel, компания, специализирующаяся на производстве упакованных продуктов питания, ориентированных на здоровье, приняла глобальный подход к маркетингу, создавая контент на родных языках покупателей на ранних этапах процесса, и в результате увидела рост доходов на 29 % и увеличение количества новых клиентов на 80 % — и все это при более низких затратах на привлечение клиентов. Компании, которые отделяют локализацию от основных рабочих процессов по созданию контента, редко достигают сопоставимых результатов при выходе на новые рынки.

Один из руководителей глобального бренда бытовой электроники описал нагрузку, ложащуюся на команды, когда внутренние инструменты не справляются с этой сложностью: «Иногда у меня даже нет времени на свои собственные переводы, потому что мне приходится исправлять переводы всех остальных».

Работа с языком как с основополагающим преимуществом дает операционные выгоды. Когда рабочие процессы с самого начала разрабатываются таким образом, чтобы контент мог перемещаться между языками, регионами и форматами, команды избегают проблем на последнем этапе, которые подрывают масштабируемость.

Как отмечает Николь ДиНикола, вице-президент по глобальному маркетингу в Smartcat, «высокоэффективные команды уже на ранних этапах процесса предвидят региональные потребности, что избавляет от необходимости вносить исправления на поздних этапах».

Последствия различаются в зависимости от отрасли. В сфере биологических наук несогласованная терминология замедляет процесс утверждения и вызывает вопросы о соответствии требованиям. В производстве несогласованные инструкции создают риски для эксплуатации и безопасности. В розничной торговле несогласованные заявления на разных языках ослабляют согласованность бренда во время быстрых циклов кампаний.

Язык — это не второстепенная задача. Он определяет, смогут ли команды действовать быстро и уверенно по мере увеличения сложности. Селеста Дэниелс, тренер по глобальному управлению изменениями в компании Ingram Micro, клиенте Smartcat, делится, что именно в этом Smartcat помогает ее команде. «Smartcat позволил нам донести эту глобальную идею без ущерба для ее сути».

Как только руководители понимают, насколько результативность зависит от управления, организации рабочих процессов и операционной устойчивости, они сталкиваются с практическим решением: создавать ли внутренние системы или внедрять инфраструктуру, предназначенную для масштабирования и увеличения ROI ИИ?

Некоторые команды решили начать разработку в 2025 году, поскольку внутренние агенты казались гибкими и быстрыми в развертывании. Такой подход часто работает в небольших пилотных проектах, но становится нестабильным, когда приходится справляться с темпами изменений:

• Инженерные команды перегружены работой

• Проверки системы управления замедляют внедрение новых возможностей

• Потребности в обслуживании и безопасности усугубляются по мере увеличения количества рабочих процессов.

Например, в производстве внутренняя автоматизация часто требовала большей инженерной поддержки, чем команды могли обеспечить, поскольку спецификации менялись еженедельно. В совокупности эти симптомы указывают на более глубокую причину: архитектуру самих систем искусственного интеллекта.

Фальк Готтлоб, директор по продуктам Smartcat, предупреждает, что именно в этом заключается проблема внутренних разработок. «В 2026 году, — отмечает он, — предприятия столкнутся с препятствием не потому, что им не удалось достаточно эффективно внедрить ИИ, а потому, что многие платформы по-прежнему не приспособлены для скоординированной, поддающейся аудиту и комплексной работы».

В 2026 году ИИ будет работать на уровне предприятий только в том случае, если он будет поддерживать выполнение задач на всех рынках, а не только ускорять выполнение отдельных задач. Системы должны выполнять работу от начала до конца, сохраняя точность, управление и контроль.

На практике грань между экспериментами и операционной деятельностью сводится к нескольким конкретным приоритетам. Если вы хотите, чтобы в 2026 году ваша команда могла полагаться на ИИ в повседневной работе, вам следует сосредоточиться на следующих аспектах.

1. Аудит на наличие препятствий: определите, где работа по-прежнему замедляется, будь то передача задач, таблицы, цепочки писем или очереди на утверждение. Часто именно это является реальным препятствием для повышения скорости работы.

2. Определите ROI по влиянию на бизнес: обратите внимание на время запуска, возможность параллельной активации рынков и уверенность в том, что контент соответствует нормативным требованиям и ожиданиям бренда во всех регионах.

3. Повышение квалификации для надзора: по мере перехода к координированной работе команд агентов, команды тратят меньше времени на ручную работу и больше — на формирование правил, надзор за результатами и принятие решений в сложных случаях.