IT підприємці прогнозують активне впровадження штучного інтелекту в підприємствах наступного року

Минуло три роки з моменту випуску ChatGPT у OpenAI, що спричинило сплеск інновацій та уваги до штучного інтелекту. Відтоді оптимісти регулярно стверджують, що штучний інтелект стане критично важливою частиною індустрії корпоративного програмного забезпечення, тому стартапи корпоративного штучного інтелекту стрімко зростали завдяки величезним інвестиціям.  

Але підприємства все ще намагаються побачити переваги впровадження цих нових інструментів штучного інтелекту. Опитування MIT, проведене в серпні, показало, що 95% підприємств не отримують значної віддачі від своїх інвестицій у штучний інтелект.

Тож коли ж бізнес почне бачити реальні переваги від використання та інтеграції штучного інтелекту? TechCrunch опитав 24 венчурних капіталісти, що спеціалізуються на підприємствах, і переважно вони вважають, що 2026 рік стане роком, коли підприємства почнуть осмислено впроваджувати штучний інтелект, бачити в ньому цінність і збільшувати свої бюджети на ці технології.  

Венчурні капіталісти говорять про це вже три роки. Чи справді 2026 рік буде іншим? 

Давайте послухаємо, що вони мають сказати:

Які тенденції, пов'язані з підприємствами, ви очікуєте у 2026 році?

Кірбі Вінфілд, генеральний партнер-засновник Ascend: Підприємства усвідомлюють, що LLM не є панацеєю від більшості проблем. Те, що Starbucks може використовувати Claude для написання власного програмного забезпечення CRM, не означає, що вони повинні це робити. Ми зосередимося на користувацьких моделях, точному налаштуванні, оцінках, спостережуваності, оркестрації та суверенітеті даних.  

Моллі Альтер, партнерка Northzone: Підгрупа корпоративних компаній, що займаються штучним інтелектом, перейде від продуктового бізнесу до консалтингу в галузі штучного інтелекту. Ці компанії можуть почати з конкретного продукту, такого як підтримка клієнтів зі штучним інтелектом або агенти з кодування штучного інтелекту. Але як тільки вони отримають достатньо робочих процесів для клієнтів, що працюють на їхній платформі, вони зможуть відтворити модель прямого розгортання інженера зі своєю власною командою, щоб створити додаткові варіанти використання для клієнтів. Іншими словами, багато спеціалізованих компаній, що розробляють продукти штучного інтелекту, стануть універсальними впроваджувачами штучного інтелекту. 

Марсі Ву, партнерка Greycroft: Ми дуже раді можливостям голосового штучного інтелекту. Голос — це набагато природний, ефективніший та виразніший спосіб спілкування людей один з одним та з машинами. Ми десятиліттями друкували на комп’ютерах та дивилися в екрани, але саме мова — це те, як ми взаємодіємо з реальним світом. Мені не терпиться побачити, як розробники переосмислять продукти, досвід та інтерфейси, використовуючи голос як основний спосіб взаємодії з інтелектом. 

Алекса фон Тобель, засновниця та керуюча партнерка Inspired Capital: 2026 рік стане роком, коли штучний інтелект змінить фізичний світ, особливо в інфраструктурі, виробництві та моніторингу клімату. Ми переходимо від реактивного світу до прогнозного, де фізичні системи можуть виявляти проблеми до того, як вони перетворяться на збої.  

Лонне Джаффе, керуючий директор Insight Partners: Ми спостерігаємо за тим, як передові лабораторії підходять до рівня додатків. Багато людей вважали, що лабораторії просто навчатимуть моделі та передаватимуть їх іншим для розробки, але, схоже, вони не думають про це так. Ми можемо побачити, як передові лабораторії постачатимуть більше готових додатків безпосередньо у виробництво в таких галузях, як фінанси, право, охорона здоров'я та освіта, ніж очікують люди. 

Том Генрікссон, генеральний партнер OpenOcean: Якби мені довелося обрати одне слово для позначення квантової технології у 2026 році, це був би імпульс. Довіра до квантової переваги швидко зростає, компанії публікують дорожні карти, щоб розвіяти таємниці цієї технології. Але поки що не очікуйте серйозних проривів у програмному забезпеченні; нам все ще потрібна вища продуктивність обладнання, щоб подолати цей поріг.

У які сфери ви плануєте інвестувати? 

Емілі Чжао, директорка Salesforce Ventures: Ми орієнтуємося на два різні фронти: входження штучного інтелекту у фізичний світ та наступний етап розвитку дослідження моделей.

Майкл Стюарт, керуючий партнер, M12: Технології майбутнього для центрів обробки даних. Протягом останнього року чи близько того ми підтримували кілька нових інвестицій, які свідчать про нашу зацікавленість у майбутніх технологіях «фабрик токенів», зосереджуючись на тому, що дійсно може підвищити ефективність та чистоту їхньої роботи. Це продовжиться у 2026 році та надалі в категоріях, що включають усе, що знаходиться в стінах центру обробки даних: охолодження, обчислення, пам’ять та мережеве обладнання всередині та між об’єктами. 

Джонатан Лер, співзасновник і генеральний партнер Work-Bench: вертикальне корпоративне програмне забезпечення, де власні робочі процеси та дані створюють захищеність, особливо в регульованих галузях, ланцюгах поставок, роздрібній торгівлі та інших складних операційних середовищах.

Аарон Джейкобсон, партнер NEA: Ми знаходимося на межі людських можливостей генерувати достатньо енергії для живлення енергоємних графічних процесорів. Як інвестор, я шукаю програмне та апаратне забезпечення, які можуть призвести до проривів у продуктивності на ват. Це може бути краще управління графічними процесорами, ефективніші чіпи штучного інтелекту, мережеві підходи наступного покоління, такі як оптичні, або переосмислення теплового навантаження в системах штучного інтелекту та центрах обробки даних. 

Коли йдеться про стартапи у сфері штучного інтелекту, як визначити, що компанія має рів? 

Роб Бідерман, керуючий партнер Asymmetric Capital Partners: «Рів у ШІ — це не стільки сама модель, скільки економіка та інтеграція. Ми шукаємо компанії, які глибоко вбудовані в корпоративні робочі процеси, мають доступ до власних або постійно вдосконалених даних і демонструють захист через перехід на інші види діяльності, переваги у витратах або результати, які важко відтворити».  

Джейк Фломенберг, партнер Wing Venture Capital: Я скептично ставлюся до ровів, побудованих виключно на продуктивності моделі чи підказках — ці переваги зникають за місяці. Питання, яке я ставлю: якщо OpenAI або Anthropic завтра запустять модель і вона буде в 10 разів кращою, чи має ця компанія все ще сенс існувати?  

Моллі Альтер, партнерка Northzone: Сьогодні набагато легше побудувати ров у вертикальній категорії, ніж у горизонтальній. Найкращі рови – це рови даних, де кожен додатковий клієнт, точка даних або взаємодія робить продукт кращим. Їх дещо легше побудувати в спеціалізованих категоріях, таких як виробництво, будівництво, охорона здоров'я чи право, де дані більш узгоджені для всіх клієнтів. Але є також цікаві «рови робочого процесу», де захист випливає з розуміння того, як завдання чи проект переміщується з точки А до точки Б у галузі.  

Харша Капре, директор Snowflake Ventures: Для стартапів у сфері штучного інтелекту найбільша перевага полягає в тому, наскільки ефективно вони перетворюють існуючі дані підприємства на кращі рішення, робочі процеси та взаємодію з клієнтами. Підприємства вже мають на увазі неймовірно багаті дані; їм бракує здатності цілеспрямовано та надійно їх аналізувати. Ми шукаємо стартапи, які поєднують технічну експертизу з глибокими галузевими знаннями та можуть запропонувати специфічні рішення безпосередньо для керованих даних клієнта, не створюючи нових ізоляційних систем, щоб забезпечити аналітику або автоматизацію, які раніше були неможливі.   

Чи буде 2026 рік роком, коли підприємства почнуть отримувати цінність від інвестицій у штучний інтелект? 

Кірбі Вінфілд, генеральний партнер-засновник Ascend: Підприємства усвідомлюють, що випадкові експерименти з десятками рішень створюють хаос. Вони зосереджуватимуться на меншій кількості рішень з більш продуманою взаємодією.  

Антонія Дін, партнерка Black Operator Ventures: Складність полягає в тому, що багато підприємств, незалежно від того, наскільки вони готові успішно використовувати рішення на основі штучного інтелекту, скажуть, що збільшують свої інвестиції в ШІ, щоб пояснити, чому вони скорочують витрати в інших сферах або скорочують штат працівників. Насправді ШІ стане цапом-відбувайлом для керівників, які прагнуть приховати минулі помилки.

Скотт Бічук, партнер Norwest Venture Partners: Ми точно наближаємося. Якщо минулого року ми йшли присвячено закладенню інфраструктури для штучного інтелекту, то 2026 рік – це рік, коли ми почнемо бачити, чи зможе прикладний рівень перетворити ці інвестиції на реальну цінність. У міру розвитку спеціалізованих моделей та покращення нагляду, системи штучного інтелекту стають надійнішими у щоденних робочих процесах.  

Марелл Еванс, засновник і керуючий партнер Exceptional Capital: Так, але все ще поступово. Все ще відбувається багато ітерацій, і штучний інтелект продовжує вдосконалюватися до такої міри, що може демонструвати рішення для проблемних питань для підприємств у різних галузях. Я вважаю, що вирішення задач з навчання симуляції в реальності, ймовірно, відкриє багато можливостей для низки галузей, як існуючих, так і тих, що тільки починають розвиватися. 

Дженніфер Лі, генеральний партнер, Andreessen Horowitz: Цього року з’явилися сенсаційні заголовки про те, що підприємства не отримують віддачі від своїх інвестицій у штучний інтелект. Запитайте будь-якого розробника програмного забезпечення, чи хотів би він коли-небудь повернутися в темні віки, коли у нього не було інструментів для кодування на основі штучного інтелекту. Навряд чи. Суть у тому, що підприємства вже отримують прибуток цього року, і наступного року ця цінність значно зросте в організаціях. 

Чи вважаєте ви, що підприємства збільшать свої бюджети на штучний інтелект у 2026 році? 

Раджив Дхам, керуючий директор Sapphire: Так, я вважаю, що так і буде, хоча це залежить від нюансів. Замість того, щоб просто збільшувати бюджети на штучний інтелект, організації перерозподілятимуть частину своїх витрат на робочу силу на технології штучного інтелекту або генеруватимуть настільки високу рентабельність інвестицій у можливості штучного інтелекту, що інвестиції фактично окупляться втричі-п'ять разів. 

Роб Бідерман, керуючий партнер Asymmetric Capital Partners: Бюджети збільшаться для вузького набору продуктів штучного інтелекту, які явно дають результати, і різко скоротяться для всього іншого. Загальні витрати можуть зрости, але вони будуть значно більш концентрованими. Ми очікуємо розколу, коли невелика кількість постачальників отримає непропорційну частку корпоративних бюджетів на штучний інтелект, тоді як багато інших побачать, як дохід вирівняється або скоротиться. 

Гордон Ріттер, засновник і генеральний партнер Emergence Capital: Так, але витрати будуть зосереджені. Підприємства збільшать бюджети там, де ШІ розширює інституційні переваги, та відмовляться від інструментів, які просто автоматизують робочі процеси без збору (і захисту!) власної інформації. 

Ендрю Фергюсон, віцепрезидент Databricks Ventures: 2026 рік стане роком, коли ІТ-директори стримуватимуть розростання постачальників штучного інтелекту. Сьогодні підприємства тестують численні інструменти для одного випадку використання — щомісячні витрати та витрати на перехід у багатьох випадках низькі, тому стимул для експериментів є — і спостерігається вибуховий ріст стартапів, зосереджених на певних центрах закупівель, таких як [вихід на ринок], де надзвичайно важко розгледіти диференціацію навіть під час [перевірки концепцій]. Коли підприємства побачать реальні докази використання ШІ, вони скоротять частину бюджету на експерименти, раціоналізують інструменти, що дублюються, та впровадять ці заощадження в технології ШІ, які вже зарекомендували себе.  

Раян Ісоно, керуючий директор Maverick Ventures: Загалом, так, і відбудеться певний перехід від пілотних/експериментальних бюджетів до бюджетних статей. Благом для стартапів у сфері штучного інтелекту у 2026 році стане перехід підприємств, які намагалися створювати власні рішення, а тепер усвідомили труднощі та комплексність, необхідні для масштабного виробництва.  

Що потрібно, щоб створити стартап серії А у сфері штучного інтелекту, орієнтований на підприємства, у 2026 році? 

Джейк Фломенберг, партнер Wing Venture Capital: Найкращі компанії наразі поєднують дві речі: переконливий наратив «чому саме зараз» — зазвичай пов’язаний з тим, що GenAI створює нові поверхні для атаки, потреби в інфраструктурі або можливості для робочого процесу — та конкретний доказ впровадження підприємством. Від 1 до 2 мільйонів доларів [річного регулярного доходу] — це базовий показник, але важливіше те, чи розглядають клієнти вас і ваш продукт як критично важливі для свого бізнесу, чи просто як щось приємне. Дохід без наративу — це особливість; наратив без підтримки — це марнотратство. Вам потрібно і те, і інше. 

Лонне Джаффе, керуючий директор Insight Partners: Ви повинні прагнути показати, що створюєте ринок, де [загальний адресний ринок] розширюється, а не зникає, оскільки штучний інтелект знижує витрати. Деякі ринки мають високу еластичність попиту – зниження ціни на 90% призводить до 10-кратного збільшення розміру ринку. Інші мають низьку еластичність, де зниження ціни може призвести до повного зникнення ринку, тому клієнти зберігають всю створену цінність. 

Джонатан Лер, співзасновник і генеральний партнер Work-Bench: Клієнти використовують продукт у реальних щоденних операціях і готові приймати рекомендаційні дзвінки та чесно говорити про вплив, надійність, процес закупівлі тощо. Компанії повинні мати можливість чітко показати, як продукт економить час, зменшує витрати або збільшує продуктивність таким чином, щоб він витримував перевірки безпеки, юридичні перевірки та перевірки закупівель. 

Майкл Стюарт, керуючий партнер M12: Ми (інвестори) донедавна ставилися з сумнівом до [орієнтовного річного регулярного доходу] або доходу від пілотного проекту. Зараз це сприймається не стільки як недолік, скільки як інтерес та готовність клієнта оцінити рішення з огляду на таку кількість варіантів, що пропонувалися. Залучення клієнтів та їхня підтримка щодо проведення оцінки – це не просто питання того, чи інженери, що працюють у потоці, полегшать роботу клієнту. Для цього у 2026 році потрібна якість та виграшне маркетингове повідомлення. Інвестори очікують, що конверсії стануть головною частиною історії після 6 місяців пілотного використання. 

Марелл Еванс, засновник і керуючий партнер, Exceptional Capital: Виконання та зчеплення. Найкращим сигналом є те, що користувачі щиро задоволені використанням продукту, а також технічна складність бізнесу. Ми розглядаємо величезну Північну Зірку реальних контрактних угод, терміном понад 12 місяців. Крім того, чи зміг цей засновник залучити висококваліфікованих фахівців до свого стартапу, а не конкурентів чи традиційних гіперскейлерів?

Яку роль відіграватимуть агенти штучного інтелекту на підприємствах до кінця 2026 року? 

Ннамді Окіке, керуючий партнер і співзасновник 645 Ventures: До кінця 2026 року агенти все ще перебуватимуть на початковій стадії впровадження. Існує багато технічних перешкод та перешкод, пов’язаних із дотриманням вимог, які необхідно подолати, щоб підприємства могли по-справжньому скористатися перевагами агентів зі штучним інтелектом. Також необхідно створити стандарти для комунікації між агентами. 

Раджив Дхам, керуючий директор Sapphire: З’явиться один універсальний агент. Сьогодні кожен агент має свою роль, наприклад, вхідний [представник з розвитку продажів], вихідний SDR, підтримка клієнтів, пошук продуктів тощо. Але до кінця наступного року ми почнемо бачити, як ці ролі зливаються в одного агента зі спільним контекстом і пам’яттю, руйнуючи давні організаційні бар’єри та забезпечуючи більш уніфіковану, контекстну розмову між компаніями та їхніми користувачами. 

Антонія Дін, партнерка Black Operator Ventures: Переможцями стануть організації, які швидко знайдуть правильний баланс між автономією та контролем, а також які визнають розгортання агентів як спільне доповнення, а не чіткий розподіл праці. Замість того, щоб агенти виконували всю рутинну роботу, поки люди думали, ми побачимо більш складну співпрацю між людьми та агентами над складними завданнями, при цьому межі між їхніми ролями постійно змінюватимуться. 

Аарон Джейкобсон, партнер NEA: Більшість працівників інтелектуальної праці мають принаймні одного колегу-агента, якого вони знають на ім'я! 

Ерік Бан, співзасновник, генеральний партнер Hustle Fund: Я думаю, що агенти ШІ, ймовірно, становитимуть більшу частину робочої сили, ніж будь-які люди в підприємствах. Поширення агентів ШІ є по суті безкоштовним і не має граничних витрат. То чому б не розвиватися за допомогою ботів? 

Які компанії у вашому портфелі демонструють найсильніше зростання? 

Джейк Фломенберг, партнер Wing Venture Capital: Найшвидше зростають компанії, які виявили прогалину в робочому процесі або безпеці, створену впровадженням GenAI, а потім невпинно виконували її, щоб продукт відповідав вимогам ринку. У кібербезпеці це інструменти, що стосуються безпеки даних, щоб LLM могли безпечно взаємодіяти з конфіденційними даними, та управління агентами, що забезпечує належний контроль автономних систем. У маркетингу це нові сфери, такі як оптимізація механізму відповідей (AEO) — їх можна виявити у відповідях ШІ, а не лише в результатах пошуку. Спільна риса: два роки тому це не були категорії, але зараз вони є обов'язковими для підприємств, які впроваджують ШІ у великих масштабах. 

Ендрю Фергюсон, віцепрезидент Databricks Ventures: Ми бачимо зростання, пов'язане з кількома спільними темами. Одна з них — це компанії, які потрапляють на цільові сценарії використання, тобто компанії, які починають з вужчого сегмента (можливо, з цільової групи або сегменту), справді досягають успіху, стають постійними та отримують право розширюватися з початкового сегмента. 

Дженніфер Лі, генеральний партнер Andreessen Horowitz: Компанії, які допомагають підприємствам впроваджувати штучний інтелект у виробництво, досягають успіху. Це стосується таких галузей, як вилучення та структурування даних, продуктивність розробників для систем штучного інтелекту, інфраструктура для генеративних медіа, голос та аудіо для медіа та додатків, таких як центри підтримки або кол-центри. 

Які компанії демонструють найсильніший показник утримання персоналу? 

Джейк Фломенберг, партнер Wing Venture Capital: Компанії, які займаються утриманням та розширенням, мають одну закономірність: вони вирішують проблеми, які посилюються, коли клієнти впроваджують більше ШІ. Сильне утримання досягається завдяки трьом речам: критично важливому виконанню завдань (видалення порушує виробничі процеси), накопиченню власного контексту, який важко відтворити, та вирішенню проблем, які зростають із впровадженням ШІ, а не одноразовому вирішенню. 

Том Генрікссон, генеральний партнер OpenOcean: Утримання персоналу складніше виміряти для молодих компаній, але найвищий рівень утримання ми спостерігаємо у серйозних постачальників корпоративного програмного забезпечення, особливо тих, які оснащені штучним інтелектом. Гарним прикладом є Operations1 , яка повністю оцифровує виробничі процеси, керовані співробітниками. Ці компанії глибоко занурюються в організацію клієнта, трансформують те, як вона працює, та накопичують власні дані та знання, без яких дуже важко обійтися. 

Майкл Стюарт, керуючий партнер, M12: Стартапи, що обслуговують підприємства в галузі інструментів для обробки даних та вертикальних додатків штучного інтелекту, з командами, що розгортаються безпосередньо, які допомагають у задоволенні клієнтів, якості та покращенні продукту. Здається, це формула успіху, яку прийняли всі провідні стартапи на цих ринках. У довгостроковій перспективі вбудовані команди можуть відступити, оскільки клієнти почнуть впроваджувати використання штучного інтелекту у свої організації та робочі процеси. 

Джонатан Лер, співзасновник і генеральний партнер Work-Bench: Найвищий рівень утримання даних спостерігається там, де програмне забезпечення стає базовою інфраструктурою, а не точковим рішенням. Authzed має високий рівень утримання даних, оскільки авторизація та політика лежать в основі сучасних систем, і їх видалення після впровадження є надзвичайно дорогим. Courier Health та GovWell діють як системи записів та рівнів оркестрації для наскрізних робочих процесів, шляхів пацієнтів в охороні здоров'я та дозволів в уряді, що робить їх глибоко вбудованими після впровадження.