Компании «МТС Линк» и «Медиалогия» проанализировали частотность употребления терминов, связанных с искусственным интеллектом, в русскоязычном сегменте социальных медиа, таких как «ВКонтакте», Telegram, «Макс» и Rutube. Работа затронула период с 1 января по 15 августа 2026 года. Данные сравнивались с аналогичным периодом 2025 года.

Авторы привели термины, которые употреблялись в соцмедиа чаще всего, выявили категории с наибольшим приростом, а также изменения характера обсуждения ИИ.

Ключевые выводы:

• суммарное число упоминаний изучаемых терминов выросло на 56% год к году, с 15,3 млн до 23,9 млн;
• по упоминаниям лидирует группа «нейросеть / генеративный ИИ / GenAI / нейронка» — около 12,8 млн с начала 2026 года. На втором месте — «генерация» с 2,5 млн упоминаний. Следом идут «промпт / промпт-инженерия» (2 млн), «ИИ-агент / ИИ-помощник / ИИ-ассистент» (1,8 млн) и «ИИ-модель» (809 тыс.). Три последние категории демонстрируют особенно высокую динамику год к году;
• авторы отмечают заметный рост числа упоминаний терминов, связанных с ИИ-агентами. В категории «ИИ-агент / ИИ-помощник / ИИ-ассистент» он составил 168%. Термины «агентский / агентный ИИ» и «мультиагентные системы / архитектуры» стали употреблять в 3,8 раза чаще. Словосочетания «агентная экономика» и «оркестрация агентов / ИИ-оркестратор» появлялись в соцсетях в 14 и 17 раз чаще соответственно;
• термин «ИИ-агент» вытеснил такие понятия, как «ИИ-сотрудник / цифровой сотрудник». Их стали применять на 12% реже;
• «промпт / промпт-инженерия» и «ИИ-модель» стали упоминаться почти в пять раз чаще, «токен» — в 2,7 раза, LLM — в 2,2 раза;     
• число упоминаний вайб-кодинга в 2026 году увеличилось в 3,4 раза, «AI-Native / AI-First» — в 3,5 раза, GEO (Generative Engine Optimization, оптимизация контента для генеративных поисковых систем) — в 15 раз;
• как отмечают авторы, пользователи обсуждают не только факт применения нейросетей, но и устройство моделей, способы постановки задач и новые практики работы с ИИ. Понятия, которые ранее считались узкоспециализированными, используются для описания повседневного опыта взаимодействия с искусственным интеллектом;
• пользователи демонстрируют интерес к терминам, относящимся к последствиям распространения ИИ. Например, прирост в категории «ИИ-усталость» составил 263%, «ИИ-детокс» — 96%;
• из всех изученных терминов наибольший прирост в 2026 году показал «нейрослоп / ИИ-слоп». Число упоминаний увеличилось на 1899%;
• снижается интерес к понятиям, связанным с ранним этапом развития ИИ и футурологическими сценариями. «Цифровой аватар» стал употребляться почти в два раза реже, AGI — на 17%, тест Тьюринга — почти на 60%.

Расскажите знакомым: