Το 2026, η τεχνητή νοημοσύνη θα περάσει από τη διαφημιστική εκστρατεία στον πραγματισμό

Αν το 2025 ήταν η χρονιά που η τεχνητή νοημοσύνη έλαβε έναν έλεγχο vibe, το 2026 θα είναι η χρονιά που η τεχνολογία θα γίνει πρακτική. Η εστίαση έχει ήδη απομακρυνθεί από τη δημιουργία ολοένα και μεγαλύτερων γλωσσικών μοντέλων και προς την πιο σκληρή δουλειά για τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης. Στην πράξη, αυτό περιλαμβάνει την ανάπτυξη μικρότερων μοντέλων όπου ταιριάζουν, την ενσωμάτωση της νοημοσύνης σε φυσικές συσκευές και το σχεδιασμό συστημάτων που ενσωματώνονται καθαρά στις ανθρώπινες ροές εργασίας.

Οι ειδικοί του TechCrunch μίλησαν για να δουν το 2026 ως ένα έτος μετάβασης, ένα έτος που εξελίσσεται από την κλιμάκωση ωμής βίας στην έρευνα νέων αρχιτεκτονικών, από φανταχτερά επιδείξεις σε στοχευμένες αναπτύξεις και από πράκτορες που υπόσχονται αυτονομία σε αυτούς που πραγματικά αυξάνουν τον τρόπο εργασίας των ανθρώπων.

Το πάρτι δεν τελείωσε, αλλά η βιομηχανία έχει αρχίσει να ξεσηκώνεται.

Οι νόμοι κλιμάκωσης δεν θα το κόψουν

Το 2012, οι Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever και Geoffrey Hinton’s Χαρτί AlexNet έδειξε πώς τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης μπορούσαν να «μάθουν» να αναγνωρίζουν αντικείμενα σε εικόνες κοιτάζοντας εκατομμύρια παραδείγματα. Η προσέγγιση ήταν υπολογιστικά ακριβή, αλλά κατέστη δυνατή με GPU. Το αποτέλεσμα; Μια δεκαετία σκληροπυρηνικής έρευνας τεχνητής νοημοσύνης καθώς οι επιστήμονες εργάζονταν για να εφεύρουν νέες αρχιτεκτονικές για διαφορετικές εργασίες.

Αυτό κορυφώθηκε γύρω στο 2020 όταν το OpenAI κυκλοφόρησε το GPT-3, το οποίο έδειξε πόσο απλά κάνοντας το μοντέλο 100 φορές μεγαλύτερο ξεκλειδώνει ικανότητες όπως η κωδικοποίηση και ο συλλογισμός χωρίς να απαιτείται ρητή εκπαίδευση. Αυτό σηματοδότησε τη μετάβαση σε αυτό που ο Kian Katanforoosh, Διευθύνων Σύμβουλος και ιδρυτής της πλατφόρμας τεχνητής νοημοσύνης Workera, αποκαλεί «εποχή της κλιμάκωσης»: μια περίοδος που ορίζεται από την πεποίθηση ότι περισσότεροι υπολογισμοί, περισσότερα δεδομένα και μεγαλύτερα μοντέλα μετασχηματιστών θα οδηγούσαν αναπόφευκτα τις επόμενες σημαντικές ανακαλύψεις στην τεχνητή νοημοσύνη.

Σήμερα, πολλοί ερευνητές πιστεύουν ότι ο κλάδος της τεχνητής νοημοσύνης αρχίζει να εξαντλεί τα όρια των νόμων κλιμάκωσης και θα μεταβεί και πάλι στην εποχή της έρευνας.

Ο Yann LeCun, ο πρώην επικεφαλής επιστήμονας τεχνητής νοημοσύνης της Meta, έχει υποστηρίξει εδώ και καιρό την υπερβολική εξάρτηση από την κλιμάκωση και τόνισε την ανάγκη ανάπτυξης καλύτερων αρχιτεκτονικών. Και είπε ο Sutskever σε πρόσφατο συνέντευξη ότι τα τρέχοντα μοντέλα είναι οροπέδια και τα αποτελέσματα προ-προπόνησης έχουν ισοπεδωθεί, υποδηλώνοντας την ανάγκη για νέες ιδέες.

«Πιστεύω ότι πιθανότατα στα επόμενα πέντε χρόνια, θα βρούμε μια καλύτερη αρχιτεκτονική που θα είναι σημαντική βελτίωση στους μετασχηματιστές», είπε ο Katanforoosh. “Και αν δεν το κάνουμε, δεν μπορούμε να περιμένουμε μεγάλη βελτίωση στα μοντέλα.”

Μερικές φορές λιγότερο είναι περισσότερο

Τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα είναι εξαιρετικά στη γενίκευση της γνώσης, αλλά πολλοί ειδικοί λένε ότι το επόμενο κύμα υιοθέτησης της επιχειρηματικής τεχνητής νοημοσύνης θα καθοδηγηθεί από μικρότερα, πιο ευέλικτα γλωσσικά μοντέλα που μπορούν να προσαρμοστούν με ακρίβεια για λύσεις σε συγκεκριμένους τομείς.

«Τα βελτιωμένα SLM θα είναι η μεγάλη τάση και θα γίνουν βασικό στοιχείο που χρησιμοποιείται από ώριμες επιχειρήσεις τεχνητής νοημοσύνης το 2026, καθώς τα πλεονεκτήματα κόστους και απόδοσης θα οδηγήσουν τη χρήση έναντι των out-of-the-box LLM», δήλωσε στο TechCrunch ο Andy Markus, επικεφαλής δεδομένων της AT&T. «Έχουμε ήδη δει τις επιχειρήσεις να βασίζονται ολοένα και περισσότερο στα SLM επειδή, εάν ρυθμιστούν σωστά, ταιριάζουν με τα μεγαλύτερα, γενικευμένα μοντέλα σε ακρίβεια για επιχειρηματικές εφαρμογές και είναι εξαιρετικά όσον αφορά το κόστος και την ταχύτητα».

Έχουμε δει αυτό το επιχείρημα στο παρελθόν από τη γαλλική startup τεχνητής νοημοσύνης ανοιχτού βάρους Mistral: υποστηρίζει ότι τα μικρά της μοντέλα έχουν στην πραγματικότητα καλύτερα απόδοση από τα μεγαλύτερα μοντέλα σε πολλά σημεία αναφοράς μετά τη λεπτομέρεια.

«Η αποτελεσματικότητα, η σχέση κόστους-αποτελεσματικότητας και η προσαρμοστικότητα των SLM τα καθιστούν ιδανικά για προσαρμοσμένες εφαρμογές όπου η ακρίβεια είναι πρωταρχικής σημασίας», δήλωσε ο Jon Knisley, στρατηγικός τεχνητής νοημοσύνης στην ABBYY, μια εταιρεία επιχειρηματικής τεχνητής νοημοσύνης με έδρα το Όστιν.

Ενώ ο Markus πιστεύει ότι τα SLM θα είναι το κλειδί στην εποχή των πρακτόρων, ο Knisley λέει ότι η φύση των μικρών μοντέλων σημαίνει ότι είναι καλύτερα για ανάπτυξη σε τοπικές συσκευές, «μια τάση που επιταχύνεται από τις εξελίξεις στον υπολογισμό αιχμής».

Μάθηση μέσω της εμπειρίας

Οι άνθρωποι δεν μαθαίνουν μόνο μέσω της γλώσσας. μαθαίνουμε βιώνοντας πώς λειτουργεί ο κόσμος. Αλλά οι LLM δεν καταλαβαίνουν πραγματικά τον κόσμο. απλώς προβλέπουν την επόμενη λέξη ή ιδέα. Γι’ αυτό πολλοί ερευνητές πιστεύουν ότι το επόμενο μεγάλο άλμα θα προέλθει από τα παγκόσμια μοντέλα: συστήματα τεχνητής νοημοσύνης που μαθαίνουν πώς κινούνται και αλληλεπιδρούν τα πράγματα σε τρισδιάστατους χώρους, ώστε να μπορούν να κάνουν προβλέψεις και να αναλαμβάνουν ενέργειες.

Τα σημάδια ότι το 2026 θα είναι μια μεγάλη χρονιά για τα παγκόσμια μοντέλα πολλαπλασιάζονται. Ο LeCun άφησε τη Meta για να ξεκινήσει το δικό του εργαστήριο μοντέλων παγκοσμίως και φέρεται να αναζητά αποτίμηση 5 δισεκατομμυρίων δολαρίων. Το DeepMind της Google έχει απομακρυνθεί από το Genie και τον Αύγουστο κυκλοφόρησε το πιο πρόσφατο μοντέλο του που δημιουργεί διαδραστικά παγκόσμια μοντέλα γενικής χρήσης σε πραγματικό χρόνο. Παράλληλα με τις επιδείξεις από νεοφυείς επιχειρήσεις όπως η Decart και η Odyssey, η Fei-Fei Li’s World Labs κυκλοφόρησε το πρώτο της εμπορικό μοντέλο παγκοσμίως, το Marble. Νεοεισερχόμενοι όπως η General Intuition τον Οκτώβριο κέρδισαν ένα πρώτο γύρο 134 εκατομμυρίων δολαρίων για να διδάξουν στους πράκτορες χωρικό συλλογισμό και η startup παραγωγής βίντεο Runway τον Δεκέμβριο κυκλοφόρησε το πρώτο της παγκόσμιο μοντέλο, το GWM-1.

Ενώ οι ερευνητές βλέπουν μακροπρόθεσμες δυνατότητες στη ρομποτική και την αυτονομία, ο βραχυπρόθεσμος αντίκτυπος είναι πιθανό να παρατηρηθεί πρώτα στα βιντεοπαιχνίδια. Το PitchBook προβλέπει ότι η αγορά των παγκόσμιων μοντέλων στο gaming θα μπορούσε να αυξηθεί από 1,2 δισεκατομμύρια δολάρια μεταξύ 2022 και 2025 σε 276 δισεκατομμύρια δολάρια έως το 2030, λόγω της ικανότητας της τεχνολογίας να δημιουργεί διαδραστικούς κόσμους και περισσότερους χαρακτήρες που δεν παίζουν ζωντανά.

Ο Pim de Witte, ιδρυτής της General Intuition, είπε στο TechCrunch ότι τα εικονικά περιβάλλοντα μπορεί όχι μόνο να αναμορφώσουν το gaming, αλλά και να γίνουν κρίσιμοι χώροι δοκιμών για την επόμενη γενιά μοντέλων θεμελίων.

Πρακτορικό έθνος

Οι πράκτορες απέτυχαν να ανταποκριθούν στη διαφημιστική εκστρατεία το 2025, αλλά ένας μεγάλος λόγος για αυτό είναι επειδή είναι δύσκολο να τους συνδέσουμε με τα συστήματα όπου στην πραγματικότητα συμβαίνει η εργασία. Χωρίς τρόπο πρόσβασης σε εργαλεία και περιβάλλον, οι περισσότεροι πράκτορες παγιδεύτηκαν σε πιλοτικές ροές εργασίας.

Το Πρωτόκολλο Περιεχομένου Μοντέλου της Anthropic (MCP), ένα «USB-C για AI» που επιτρέπει στους πράκτορες AI να μιλάνε με εξωτερικά εργαλεία όπως βάσεις δεδομένων, μηχανές αναζήτησης και API, απέδειξε ότι λείπει ο συνδετικός ιστός και γίνεται γρήγορα το πρότυπο. Το OpenAI και η Microsoft έχουν υιοθετήσει δημόσια το MCP και η Anthropic το δώρισε πρόσφατα στο νέο Ίδρυμα Agentic AI του Linux Foundation, το οποίο στοχεύει να βοηθήσει στην τυποποίηση εργαλείων πρακτόρων ανοιχτού κώδικα. Η Google έχει επίσης αρχίσει να αναπτύσσει τους δικούς της διαχειριζόμενους διακομιστές MCP για να συνδέσει πράκτορες AI με τα προϊόντα και τις υπηρεσίες της.

Με το MCP να μειώνει την τριβή των πρακτόρων σύνδεσης με πραγματικά συστήματα, το 2026 είναι πιθανό να είναι το έτος που οι ροές εργασιών των πρακτόρων θα περάσουν τελικά από τα επιδείξεις στην καθημερινή πρακτική.

Ο Rajeev Dham, συνεργάτης της Sapphire Ventures, λέει ότι αυτές οι εξελίξεις θα οδηγήσουν σε λύσεις με πρώτο αντιπρόσωπο που θα αναλάβουν «ρόλους συστήματος καταγραφής» σε όλες τις βιομηχανίες.

«Καθώς οι φωνητικοί πράκτορες χειρίζονται περισσότερες εργασίες από άκρο σε άκρο, όπως η πρόσληψη και η επικοινωνία με τους πελάτες, θα αρχίσουν επίσης να σχηματίζουν τα υποκείμενα βασικά συστήματα», είπε ο Dham. “Θα το δούμε αυτό σε διάφορους τομείς όπως οι οικιακές υπηρεσίες, η τεχνολογία και η υγειονομική περίθαλψη, καθώς και οριζόντιες λειτουργίες όπως οι πωλήσεις, η πληροφορική και η υποστήριξη.”

Αύξηση, όχι αυτοματισμός

Αν και περισσότερες ροές εργασίας μπορεί να εγείρουν ανησυχίες ότι μπορεί να ακολουθήσουν απολύσεις, ο Katanforoosh της Workera δεν είναι τόσο σίγουρος ότι αυτό είναι το μήνυμα.

«Το 2026 θα είναι η χρονιά των ανθρώπων», είπε.

Το 2024, κάθε εταιρεία τεχνητής νοημοσύνης προέβλεψε ότι θα αυτοματοποιούσε θέσεις εργασίας χωρίς να χρειάζεται ανθρώπους. Αλλά η τεχνολογία δεν είναι ακόμα εκεί, και σε μια ασταθή οικονομία, αυτό δεν είναι πραγματικά μια δημοφιλής ρητορική. Ο Katanforoosh λέει ότι το επόμενο έτος, θα συνειδητοποιήσουμε ότι «το AI δεν έχει λειτουργήσει τόσο αυτόνομα όσο νομίζαμε» και η συζήτηση θα επικεντρωθεί περισσότερο στον τρόπο με τον οποίο χρησιμοποιείται η τεχνητή νοημοσύνη για να αυξήσει τις ανθρώπινες ροές εργασίας, αντί να τις αντικαταστήσει.

«Και νομίζω ότι πολλές εταιρείες θα αρχίσουν να προσλαμβάνουν», πρόσθεσε, σημειώνοντας ότι αναμένει ότι θα υπάρξουν νέοι ρόλοι στη διακυβέρνηση, τη διαφάνεια, την ασφάλεια και τη διαχείριση δεδομένων. «Είμαι αρκετά ανοδικός όσον αφορά την ανεργία κατά μέσο όρο κάτω από 4% το επόμενο έτος».

«Οι άνθρωποι θέλουν να είναι πάνω από το API, όχι κάτω από αυτό, και νομίζω ότι το 2026 είναι μια σημαντική χρονιά για αυτό», πρόσθεσε ο de Witte.

Γίνοντας φυσική

Οι εξελίξεις σε τεχνολογίες όπως τα μικρά μοντέλα, τα παγκόσμια μοντέλα και οι υπολογιστές αιχμής θα επιτρέψουν περισσότερες φυσικές εφαρμογές της μηχανικής μάθησης, λένε οι ειδικοί.

«Η φυσική τεχνητή νοημοσύνη θα κυκλοφορήσει στο mainstream το 2026 καθώς νέες κατηγορίες συσκευών με τεχνητή νοημοσύνη, συμπεριλαμβανομένων των ρομποτικών, των AV, των drones και των wearables θα αρχίσουν να εισέρχονται στην αγορά», δήλωσε στο TechCrunch ο Vikram Taneja, επικεφαλής της AT&T Ventures.

Ενώ τα αυτόνομα οχήματα και η ρομποτική είναι προφανείς περιπτώσεις χρήσης της φυσικής τεχνητής νοημοσύνης που αναμφίβολα θα συνεχίσουν να αναπτύσσονται το 2026, η απαιτούμενη εκπαίδευση και ανάπτυξη εξακολουθεί να είναι δαπανηρή. Τα φορητά, από την άλλη πλευρά, παρέχουν μια λιγότερο ακριβή σφήνα με το buy-in των καταναλωτών. Τα έξυπνα γυαλιά όπως το Meta’s Ray Bans έχουν αρχίσει να στέλνουν βοηθούς που μπορούν να απαντήσουν σε ερωτήσεις σχετικά με αυτό που κοιτάζετε, καθώς και νέους παράγοντες μορφής όπως Δακτύλιοι υγείας με τεχνητή νοημοσύνη και έξυπνα ρολόγια ομαλοποιούν το πάντα ενεργό, επί του σώματος συμπέρασμα.

«Οι πάροχοι συνδεσιμότητας θα εργαστούν για να βελτιστοποιήσουν την υποδομή του δικτύου τους για να υποστηρίξουν αυτό το νέο κύμα συσκευών και όσοι έχουν ευελιξία στον τρόπο με τον οποίο μπορούν να προσφέρουν συνδεσιμότητα θα βρίσκονται στην καλύτερη θέση», είπε ο Taneja.