Консалтинговая компания McKinsey представила обзор 14 технологических трендов, наиболее значимых для бизнеса. Он основан на количественном анализе инновационной активности, интереса, объемов инвестиций и спроса на специалистов, а также на оценке уровня внедрения технологий в организациях. Кроме того, были проведены интервью с руководителями компаний, инвесторами, представителями органов власти и отраслевыми экспертами.

Авторы рассматривают ключевые изменения в каждом направлении, практические сценарии применения технологий, динамику их внедрения и основные ограничения для масштабирования. Тренды объединены в три группы — ИИ, вычислительные технологии и связь, а также передовые инженерные технологии.

Ключевые выводы:

• разработка ПО с ИИ-агентами. Инструменты для программирования переходят от постоянного диалога с разработчиком к самостоятельному выполнению задач. Сегодня, как отмечают авторы обзора, агентам можно поручать написание кода, тестирование, отладку и документацию, а разработчик берет на себя постановку задач, координацию и проверку результатов;
• ИИ-агенты. Согласно данным, представленным в материале, один агентный процесс в корпоративной среде может потреблять в 5–30 раз больше токенов, чем обычный запрос к чат-боту. Поэтому стоимость вычислений становится одним из важных ограничений для масштабирования таких систем;
• ИИ для научных открытий и инженерных задач. Научные организации переходят от отдельных ИИ-моделей к замкнутым исследовательским системам: ИИ формулирует гипотезы, автоматизированные системы проводят эксперименты, а результаты возвращаются в модель для следующего цикла. Такой подход уже применяется в разработке лекарств, аккумуляторов, катализаторов, полупроводников и новых материалов;
• ИИ-инфраструктура и архитектуры моделей. По мнению авторов, для компаний преимущество все больше заключается не просто в доступе к крупнейшим ИИ-моделям, а в использовании набора разных моделей. Их подбирают с учетом производительности, стоимости, скорости работы и требований к управлению;
• специализированные полупроводники. Чипы все чаще проектируются вместе с программным обеспечением, памятью и сетевой инфраструктурой. Вместо отдельных компонентов компании создают согласованные вычислительные архитектуры, оптимизированные под конкретные ИИ-модели и задачи, поясняют в McKinsey;
• кибербезопасность и доверенные системы. С распространением ИИ-агентов компаниям приходится защищать не только пользователей и устройства, но также взаимодействия между машинами и сами учетные данные агентов. Помимо этого, возникает необходимость отслеживать, кто разрешил действие агента, не вышел ли он за установленные рамки и как полномочия передавались между системами;
• передовые технологии связи. Как полагают авторы обзора, связь сегодня все меньше сводится к простой передаче данных из одной точки в другую. Сети становятся инфраструктурой для ИИ в реальном времени, распределенных вычислений и сложных корпоративных задач;
• иммерсивные технологии. Умные очки и другие носимые устройства переходят от простого показа цифрового контента к взаимодействию с окружающим миром. Благодаря обработке данных непосредственно на устройстве они могут в реальном времени распознавать объекты, отслеживать жесты и взгляд и переводить речь;
• квантовые технологии. По мнению авторов материала, в ближайшей перспективе квантовые компьютеры не смогут стать полной заменой классическим, но могут быть инструментом для выполнения отдельных задач, например в молекулярном моделировании и материаловедении. Современные квантовые системы пока не способны надежно решать практические бизнес-задачи лучше классических компьютеров;
• будущее робототехники. Колесные платформы и мобильные манипуляторы рассматриваются как более практичная альтернатива гуманоидным роботам. Для решения многих промышленных задач они позволяют обойтись меньшей стоимостью и создают меньше проблем с безопасностью;
• будущее транспортной мобильности. В McKinsey отмечают, что главным ограничением дальнейшей электрификации становится уже не предложение электромобилей, а доступ к электроэнергии и надежной зарядной инфраструктуре. Масштабирование все сильнее зависит от возможностей электросетей и скорости развертывания мощных зарядных станций;
• будущее космических технологий. По мнению авторов обзора, в спутниковом наблюдении Земли ценность смещается от самих снимков к информации, которую можно использовать для принятия решений. Спутниковые данные все чаще объединяют с ИИ, наземными данными и погодными моделями для решения задач в сельском хозяйстве, энергетике, страховании, климатическом мониторинге и ликвидации последствий бедствий;
• будущее науки о жизни и биоинженерии. Технологии редактирования генов переходят от стадии экспериментов к лечению конкретных заболеваний. Уже одобрена первая терапия на основе CRISPR — технологии, которая позволяет целенаправленно изменять участки ДНК. Дальнейшее распространение таких методов пока сдерживают сложность производства и стоимость лечения;
• будущее энергетики и устойчивых технологий. Крупные потребители энергии все чаще переходят от обычной закупки электричества к более прямому обеспечению поставок. Они заключают долгосрочные контракты, создают отдельную энергетическую инфраструктуру и используют собственные источники энергии, чтобы меньше зависеть от сроков подключения к сетям и дефицита мощности.

Technology Trends Outlook 2025