Одним из перспективных направлений он назвал замену части традиционного программного обеспечения специализированными ИИ-системами. Вместо использования крупных универсальных продуктов компании смогут создавать собственные программные слои под конкретные задачи и рабочие процессы. Для России такой подход, по мнению Гавдата, открывает дополнительные возможности в областях, где прежде значительную роль играли зарубежные решения.
В целом следующий этап развития искусственного интеллекта спикер связывает уже не только с совершенствованием отдельных языковых моделей. По его оценке, технология достигла уровня, при котором на первый план выходит создание полноценных систем с памятью, механизмами управления, несколькими специализированными агентами и возможностью выполнять продолжительные последовательности действий. Ситуацию он сравнил с появлением мощного двигателя, для которого еще предстоит построить полноценный автомобиль.
Еще одним направлением станет автоматизация целых рабочих процессов. В качестве примера Гавдат привел подготовку налоговой отчетности: операции, которые сейчас могут занимать недели, ИИ-системы потенциально способны сократить до десятков минут. При этом речь идет не только о выдаче рекомендаций, но и о выполнении последовательности связанных задач.
Одновременно будет расширяться ограниченная автономность таких решений. Гавдат описывает ее как постепенный переход от подготовки черновика и рекомендаций к самостоятельному выполнению действий после одобрения человека, а затем - к работе без постоянного подтверждения, но внутри заранее установленных границ. Полностью автономные системы он относит уже к следующим ступеням развития технологии.
Для создания надежного ИИ-продукта, по мнению спикера, одной мощной модели недостаточно. В систему также должны входить механизмы определения цели, распределения задач между агентами, управления разрешениями, долговременной памяти и проверки полученного результата. Архитектура при этом должна позволять менять используемую нейросеть без заметных изменений для пользователя.
Отдельно Гавдат обратил внимание на разницу между быстро созданной демонстрацией и готовым программным продуктом. Современные инструменты позволяют за несколько минут получить работающий прототип, однако доведение такого проекта до стабильного состояния по-прежнему может занимать месяцы и требовать неоднократной переработки системы.
Наиболее заметных изменений в ближайшей перспективе он ожидает в четырех областях: автоматизации рабочих процессов, замене части традиционного ПО ИИ-решениями, развитии ограниченно автономных систем, а также применении искусственного интеллекта в науке и математике. Эти направления Гавдат относит к основным возможностям развития технологии в 2027 году.