SoftServe: trei tendințe majore care vor defini inteligența artificială în 2026

Inteligența artificială devine infrastructură de business

SoftServe, furnizor global de consultanță IT și servicii digitale, anticipează un an 2026 în care inteligența artificială nu va mai fi doar un proiect experimental, ci infrastructura pe care se sprijină tot mai multe procese de business. De la automatizarea operațiunilor până la proiectarea de produse digitale și gestionarea informațiilor, AI-ul este pe cale să devină un strat de bază în organizații.

Contextul economic confirmă această direcție: potrivit PwC, inteligența artificială ar putea contribui cu până la 15% la PIB-ul global în următorul deceniu. În această perspectivă, modul în care companiile adoptă și implementează AI devine un element strategic, nu doar o decizie tehnologică.

Experții SoftServe sintetizează trei direcții majore care vor marca evoluția inteligenței artificiale în 2026: physical AI, sistemele multi-agent și AI-ul multimodal.

Physical AI: roboți care percep, prevăd și acționează în lumea reală

O primă schimbare profundă vizează trecerea de la AI pur software la inteligență artificială „fizică” (physical AI), integrată în roboți și sisteme autonome care interacționează direct cu mediul. Nu mai vorbim doar despre algoritmi care procesează date pe servere, ci despre mașini care pot percepe, interpreta și acționa în spații reale: hale industriale, depozite, magazine, spitale.

În viziunea SoftServe, 2026 va aduce o maturizare accelerată a acestui domeniu. Roboții mobili autonomi devin tot mai prezenți în facilități industriale complexe, manipulatorii robotici și sistemele chirurgicale realizează sarcini de înaltă precizie, iar aplicațiile se extind dincolo de fabricație către logistică și servicii.

Un rol esențial îl joacă simulările avansate și „digital twins” – replici virtuale ale unor medii reale, precum depozite sau linii de producție. Acestea permit companiilor să testeze scenarii și fluxuri de lucru într-un mediu controlat, înainte de implementarea în teren, și să optimizeze continuu operațiunile după lansare.

„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 accelerare înseamnă mai multe iterații, mai puține riscuri și o implementare mai rapidă în medii în care roboții autonomi trebuie să navigheze spații complexe și să lucreze în siguranță alături de oameni.

Prognozele externe susțin această direcție: potrivit Gartner, până în 2028 cinci dintre primii 10 furnizori de AI vor oferi produse de tip physical AI, iar 80% dintre depozite vor utiliza robotică sau alte forme de automatizare. Pe termen scurt, 2026 este anul în care aceste tehnologii încep să treacă din zona de pilot în zona de standard operațional.

Sisteme multi-agent: de la un singur model la echipe de agenți AI

O a doua tendință importantă este apariția sistemelor multi-agent – medii în care nu operează un singur agent AI „universal”, ci zeci de agenți specializați, care colaborează și își împart sarcinile similar unor echipe umane.

Pe măsură ce volumul de date și complexitatea produselor digitale cresc mai repede decât pot fi extinse echipele de inginerie, companiile caută modalități de a scala fără a compromite calitatea. Sistemele multi-agent răspund exact acestei nevoi: agenți specializați pot prelua etape întregi ale dezvoltării software – de la analiza cerințelor și generarea de cod, până la testare și audit de securitate.

„Ceea ce observăm cu sistemele multi-agent este trecerea de la instrumente AI la colaborare reală cu AI”, explică 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 se extinde cu 85% de la an la an, iar peste 150 de experți – de la data scientists la specialiști în inginerie agentică – lucrează deja pe proiecte bazate pe agenți.

În proiectele actuale, agenții analizați de SoftServe:

• parcurg documentația tehnică și propun arhitecturi,
• generează module de cod,
• creează teste unitare,
• pregătesc documentația tehnică finală.

În funcție de scenariu, această abordare poate reduce timpul 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”, subliniază Volodymyr Karpiv, R&D Director la SoftServe. Compania a creat o soluție care nu doar execută agenți individuali, ci orchestrează colaborarea dintre ei, monitorizează calitatea soluțiilor și integrează automat rezultatele în procesele DevOps. Pe termen mediu, acesta este fundamentul pentru ingineria asistată de AI în organizațiile mari.

AI multimodal: de la text la o înțelegere completă a datelor

A treia direcție cheie este AI-ul multimodal – capacitatea modelelor de a lucra simultan cu texte, imagini, tabele, schițe tehnice, scanări de documente sau prezentări și de a reuni toate aceste surse într-un singur context.

În ultimii doi ani, modelele generative bazate pe text au devenit un instrument standard în companii, pentru rezumate, generarea de conținut sau suport în comunicare. În realitate însă, majoritatea proceselor de business nu se bazează doar pe text. Arhivele de documentație cuprind planșe tehnice, diagrame, fișiere PDF scanate, rapoarte Excel sau prezentări PowerPoint.

SoftServe atacă această problemă prin AI multimodal, inclusiv prin Multimodal RAG, o soluție dezvoltată în parteneriat cu NVIDIA. Tehnologia poate analiza în paralel documente text, imagini, tabele și diagrame, pentru a formula un răspuns bazat pe toate aceste surse. Rezultatul este o creștere a acurateții cu peste 70% și o reducere a timpului necesar pentru căutarea informațiilor cu aproximativ 40%.

Pentru echipele care lucrează cu arhive complexe – în finanțe, producție, medicină sau logistică – un astfel de sistem înseamnă mai puțină muncă manuală de triere a documentelor și o luare a deciziilor mai rapidă, bazată pe un tablou complet al datelor. Practic, AI-ul multimodal încearcă să se apropie de modul în care lucrează un specialist uman: nu doar citind un singur fișier, ci punând cap la cap toate sursele relevante.

În anii următori, astfel de soluții sunt așteptate să devină nucleul automatizării proceselor în sectoare critice. De la analiza de risc și conformitate în bănci, până la decizii clinice asistate de AI în sănătate, multimodalitatea poate transforma modul în care sunt citite și interpretate datele.

2026: de la proiecte punctuale la ecosisteme AI integrate

Privite împreună, cele trei direcții identificate de SoftServe – physical AI, sisteme multi-agent și AI multimodal – conturează o tranziție clară: în 2026, inteligența artificială tinde să devină un ecosistem integrat, prezent atât în software, cât și în hardware, în procese interne și în produse orientate către clienți.

Physical AI aduce algoritmii în lumea reală, în roboți și sisteme autonome. Sistemele multi-agent schimbă modul în care se dezvoltă software-ul și se gestionează proiectele complexe. AI-ul multimodal permite companiilor să trateze toate tipurile de date ca un ansamblu coerent, nu ca silozuri separate.

Pe acest fundal, organizațiile care vor crea valoare pe termen lung sunt cele care nu se limitează la un singur proiect de AI, ci construiesc o strategie coerentă: arhitecturi de date solide, mecanisme de orchestrare a agenților, integrare cu infrastructura existentă și un cadru clar de guvernanță.

Într-o economie în care AI-ul poate influența în următorii ani o parte semnificativă din PIB-ul global, astfel de decizii nu mai sunt doar tehnice, ci strategice. Pentru companii, întrebarea nu mai este „dacă” vor adopta AI, ci „cum” și „cât de repede” o vor face, pentru a transforma aceste tendințe în avantaj competitiv real.