Конференция CES 2026 развернулась в эпицентр революции технологий. Обещания и реальность часто расходились, когда производители пытались представить свои новинки. Многие еще помнят, как еще год назад системам RAG доверяли безоговорочно, но сейчас становится ясно: без правильной подготовки данных ничего не выйдет.
За два года индустрия прошла путь от эйфории до осознанных ошибок. Компании впервые поняли: архитектура — это не самое главное, ключ — в качестве данных, с которых стартует любой проект. В противном случае, даже лучшие алгоритмы остаются бесполезной «мусоркой». В результате, опытные разработчики начали с чистки данных, а не с архитектурных выкрутасов.
Урок 1: Архитектура не решает всё (вот что действительно важно)
- Многие полагали, что мощность моделей решит все проблемы — оказалось, важнее хорошая подготовка данных.
- Типичные ошибки — торопиться с настройкой моделей, пропуская этап правильной структуризации информации.
Урок 2: От красивого кода к реалиям подготовки данных
- Чистка, фильтрация и структурирование информации — это те задачи, которые скучны, но с ними нельзя играться.
- Индустрия возвращается к базовым вещам, иногда проще сначала полностью переделать систему, чем бороться с «шумом» в данных.
Что изменилось и куда движется тренд?
На ближайшие 6-12 месяцев ожидается, что компании переориентируют свои разработки с поиска быстрой «победной» архитектуры на создание устойчивых и масштабируемых систем, основанных на качественных данных. Те, кто уже научился правильно их подготовить, выигрывают в борьбе за эффективность.
Рынок движется к тому, чтобы ИИ становился не только умнее, но и более приватным: снижается зависимость от мощных облаков, растет спрос на разработку и внедрение решений с локальной обработкой данных.
