Potrivit experților tehnici ai companiei, dezvoltarea accelerată a AI va transforma modul în care organizațiile își automatizează procesele, își construiesc produsele digitale și își gestionează informațiile.
Potrivit PwC, AI are potențialul de a contribui cu până la 15% la PIB-ul global în următorul deceniu. Aceasta poate deveni una dintre cele mai semnificative influențe economice din istoria modernă.
I. Physical AI: integrarea GenAI cu robotica în lumea reală
Mașinile devin capabile să înțeleagă și să interacționeze cu lumea fizică. Acest lucru oferă roboților abilitatea de a percepe, prezice și acționa, transformându-i din instrumente mecanice în coechipieri inteligenți. Aceasta marchează ascensiunea inteligenței artificiale fizice (physical AI), reprezentând un salt semnificativ în evoluția roboților și a sistemelor autonome.
În 2026, inteligența artificială fizică este pregătită să genereze schimbări majore în mai multe industrii. De la roboți mobili autonomi în facilități industriale complexe până la manipulatori robotici și sisteme chirurgicale care realizează sarcini de înaltă precizie, aplicațiile sale se extind rapid.
Schimbarea depășește roboții umanoizi sau colaborativi. Sisteme autonome de orice tip pot fi acum antrenate și testate în simulări și „digital twins” - replici virtuale care reflectă medii reale precum depozite, magazine sau fabrici. Acestea permit companiilor să testeze în siguranță scenarii înainte ca acestea să ajungă pe teren. În timp ce simulările sunt folosite pentru proiectarea și testarea operațiunilor, digital twins sunt folosiți pentru monitorizarea și optimizarea continuă. Împreună, creează un ciclu sigur și bazat pe date, accelerând dramatic dezvoltarea și implementarea.
„Pentru unul dintre clienții noștri, am dezvoltat o soluție care a redus timpul de simulare al unei linii de producție de la câteva ore la doar cinci minute pe ciclu”, explică Liubomyr Demkiv, Director of Robotics & Advanced Automation la SoftServe. „Această abordare îmbunătățește eficiența, siguranța și viteza de implementare în medii reale, unde roboții autonomi trebuie să navigheze spații complexe, să se adapteze și să lucreze fiabil alături de oameni.”
Potrivit Gartner, până în 2028, cinci dintre primii 10 furnizori de AI vor oferi produse physical AI, în timp ce 80% dintre depozite vor utiliza robotică sau automatizare.
II. Sisteme multi-agent: o nouă logică în dezvoltarea software
Volumul de date și complexitatea produselor digitale cresc mai repede decât se pot extinde echipele de inginerie. Ca rezultat, organizațiile se îndreaptă către sisteme multi-agent - medii în care zeci de agenți AI specializați colaborează și își împart sarcinile asemenea unor echipe umane, în loc să se bazeze pe un singur agent AI universal.
„Ceea ce observăm cu sistemele multi-agent este trecerea de la instrumente AI la colaborare reală cu AI”, notează Zoriana Doshna, AVP of Technology și Head Gen AI Lab la SoftServe. „Agenții pot acum să preia etape întregi ale dezvoltării — definirea cerințelor, scrierea codului, rularea testelor, efectuarea auditurilor de securitate. Acest lucru schimbă modelul operațional: oamenii se concentrează pe luarea deciziilor complexe, în timp ce munca de rutină este gestionată de agenți specializați.”
Cererea pentru astfel de soluții crește rapid: practica de AI a SoftServe crește cu 85% de la an la an, iar peste 150 de experți - de la Data Scientists la specialiști în inginerie agentică - lucrează deja la proiecte bazate pe agenți.
Agenții dezvoltați la SoftServe analizează documentația tehnică, propun soluții arhitecturale, generează module, creează teste unitare și pregătesc documentația tehnică finală. În funcție de scenariu, acest lucru poate reduce timpul ciclului de dezvoltare software cu 30–70%.
„Obiectivul nostru este să ducem dezvoltarea software la un nou nivel prin sisteme multi-agent, transformând-o dintr-un concept experimental într-o realitate practică”, spune Volodymyr Karpiv, R&D Director la SoftServe. „De aceea am creat o soluție care permite nu doar execuția agenților individuali, ci și orchestrarea colaborării lor, monitorizarea calității soluțiilor și integrarea automată a rezultatelor în procesele DevOps. Acesta este fundamentul pentru ingineria asistată de AI în anii următori.”
III. AI multimodal: o nouă eră a înțelegerii datelor
Modelele generative au devenit un instrument standard de business în doar doi ani, pentru sarcini precum generarea de texte, rezumarea datelor și suport pentru comunicare. Totuși, majoritatea proceselor reale de business se bazează pe o gamă mult mai largă de tipuri de date, inclusiv fotografii, videoclipuri, schițe tehnice, scanări de documente, tabele și prezentări. De aceea, următoarea etapă de evoluție este AI-ul multimodal, capabil să proceseze formate diferite de date și să le unifice într-un singur context.
De exemplu, SoftServe a implementat această abordare prin Multimodal RAG, o soluție dezvoltată în parteneriat cu NVIDIA. Această tehnologie analizează simultan texte, imagini, tabele sau diagrame pentru a formula un răspuns cuprinzător bazat pe toate sursele de date. Rezultatul: creșterea acurateței cu peste 70% și reducerea timpului de căutare a informațiilor cu aproximativ 40%. Pentru echipele care gestionează arhive vaste de documente, acest lucru se traduce într-o reducere semnificativă a muncii manuale și într-o luare a deciziilor mult mai rapidă.
În anii următori, AI-ul multimodal este așteptat să devină nucleul automatizării proceselor în finanțe, producție, medicină și logistică. Acesta permite companiilor să gestioneze datele asemenea specialiștilor umani: văzând imaginea de ansamblu, evaluând contextul și luând decizii pe baza tuturor informațiilor disponibile.
