Тренды в работе с данными: что учесть компаниям в 2026 году

Уходящий год показал: способы хранения, использования и сбора информации должны меняться так же быстро, как и технологии. В следующем году данные станут умнее, быстрее и автономнее — и, возможно, нужно будет заново учиться работать с ними и извлекать из них инсайты.

На что обратить внимание, к чему подготовиться? Вот несколько трендов, которые определят принципы работы с данными в следующем году.

Демократия данных

Благодаря быстрому развитию генеративного ИИ каждый сотрудник компании может вырасти в специалиста по анализу данных. Для этого не нужно изучать информационные панели и SQL-запросы — достаточно получать практические выводы через подсказки на естественном языке.

Однако это значит, что приоритетом для компаний должно быть обеспечение необходимого уровня грамотности сотрудников в работе с данными — так вырастет ее эффективность.

ИИ-агенты на периферии

Позади дни, когда ИИ-агенты работали только в облаках — в грядущем году они выйдут на периферию, то есть будут использоваться на устройствах и инструментах в реальном времени.

К традиционным периферийным вычислениям относятся датчики, камеры, автономные транспортные средства. Теперь со всеми этими устройствами будут работать агенты — они начнут корректировать производственные процессы и сделают персонализированный опыт пользователя на конкретном устройстве еще комфортнее и проще.

Синтетические данные

Реальные данные могут быть дорогими, труднодоступными, опасными или представлять угрозу приватности — особенно в медицине и финансах.

Решение — синтетические данные: реалистичные, но полностью искусственные наборы, созданные моделями, обученными на симуляции поведения реального мира.

По прогнозу Gartner, к 2026 году 75% компаний будут использовать генеративный ИИ для создания синтетических пользовательских данных — это один из самых горячих трендов года.

Регулирование данных и комплаенс

Как было сказано чуть выше, количество данных сейчас растет невероятно быстро — поэтому по всему миру вводят новые требования к отчетности. 

Прозрачность и ответственность — вот два ключевых условия, без которых в следующем году будет просто нельзя работать с данными. За нарушение новых требований в ряде стран уже грозят вполне реальные штрафы.

Происхождение данных

Чем больше становится данных, тем важнее знать, откуда они пришли, насколько они чисты и как используются. Работа с неверными данными, особенно с учетом того, что на них обучают модели ИИ, может повлечь за собой дезинформацию и критические ошибки. 

В 2026 году отслеживаемость данных станет одним из важнейших критериев работы с ними. А значит, появятся инструменты, которые фиксируют все преобразования и события использования.

Доступность данных для агентных ИИ

ИИ-агенты уже активно влияют и на бизнес, и на повседневную жизнь — а в следующем году, вероятно, трансформируют и то, и другое. Можно ожидать, что они будут выполнять сложные задачи и взаимодействовать со сторонними сервисами.

Но агенты работают с данными и учатся на них — значит, следует продумать стратегию доступности и приватности. Информация должна быть представлена в удобном формате.

Чтобы сделать данные доступными и при этом не создать новые риски, некоторым компаниям наверняка придется выстраивать работу с ними с нуля.

ИИ — помощник в обработке данных

Обработка данных — это долгий и рутинный этап аналитического конвейера. Но искусственный интеллект уже начал брать на себя такую работу, и можно предположить, что в следующем году он будет использоваться вдвое чаще.

Так, ИИ может чистить и форматировать данные, а также выполнять проверки безопасности. Это существенно сократит время между идеей и реализацией.

Что в итоге

Ландшафт данных 2026 года будет фундаментально отличаться от сегодняшнего.

Те, кто уже сейчас готовит инфраструктуру под агентные системы, внедряет генеративные инструменты и укрепляет контуры управления данными, получат серьезное преимущество.

Остальные рискуют остаться позади — в мире, где именно ИИ-агенты становятся основными пользователями и обработчиками корпоративных данных.

Теперь вопрос звучит не: «Нужно ли адаптировать стратегию данных под агентную эпоху?» — а: «Насколько быстро следует это сделать».