Технологические тренды Gartner на 2027 год только что вышли за рамки искусственного интеллекта

• Управление автономными агентами с искусственным интеллектом - один из важнейших стратегических технологических трендов.
• К 2030 году более 70% голосовых взаимодействий на предприятии будут осуществляться автономно агентами с искусственным интеллектом.
• К концу 2026 года автономные программисты будут генерировать 20% всех публичных заявок.

Как бизнес-лидеры могут освоить новые границы машинного поведения, включая цифровую рабочую силу, состоящую из автономных агентов ИИ? Это вопрос, который Gartner рассматривает в своем ежегодном исследовании, посвященном наиболее стратегическим технологическим тенденциям будущего.

Также: ServiceNow и Nvidia запускают Arc, новый агент искусственного интеллекта для предприятий

Используйте возможности нетекстового искусственного интеллекта с моделями, которые вычисляют, слышат и моделируют для решения сложных задач.

1. Большие количественные модели (LQMS) – модульные гибридные архитектуры нейронных сетей, созданные для обработки и анализа количественных данных. Они используют детерминированные вычисления, устоявшиеся математические формулы, статистические методы и численные алгоритмы для точного моделирования сложных систем. К 2030 году LQMs заменит LLMS в 25% задач стратегического прогнозирования и оперативного моделирования в основных подразделениях предприятия.

Также: 5 причин, по которым вашей компании в 2026 году понадобится главный специалист по ИИ

2. Модели речевого мышления – Голосовые системы искусственного интеллекта будут рассуждать непосредственно на основе звука, отслеживая контекст и намерения во время разговора, чтобы определить, что делать дальше. Они обходят традиционную расшифровку текста, рассуждая и выполняя связанные задачи, расширяя автономное разрешение до многоходового решения проблем, изменения контекста и восстановления ошибок. К 2030 году более 70% голосовых взаимодействий на предприятии будут осуществляться автономно с помощью речевых моделей, по сравнению с менее чем 10% в 2026 году.

3. Модели мира – Вычислительные системы обучаются на основе мультимодальных наборов данных для изучения абстрактных представлений физических и виртуальных сред. Они позволяют автономным агентам моделировать потенциальные будущие состояния, прогнозировать исходы и понимать последствия своих действий перед выполнением. К 2030 году 40% робототехнических приложений будут использовать мировые модели для принятия оптимальных решений в адаптивных средах, по сравнению с менее чем 1% в 2025 году.

Управляйте платформой автономных агентов с помощью системных уровней управления для обеспечения надежной автономии.

Также: 1 из 4 организаций не может обнаружить мошеннических агентов искусственного интеллекта

4. AI context platforms – This capability curates, integrates, and delivers the dynamic background knowledge AI agents need to interpret inputs, make decisions, and act in alignment with business objectives. It unifies scattered corporate knowledge into a machine-readable truth layer to ground autonomous digital workers. By 2027, organizations that prioritize semantics in AI-ready data will increase agentic AI accuracy by up to 80% and reduce costs by up to 60%.

5. AI coding agent harness – A closed-loop system that governs autonomous developer behavior across the software development life cycle. It integrates coding platforms with enterprise context, model routing, verification gates, and feedback loops to ensure software meets safety and compliance standards. By late 2026, autonomous coding agents will generate 20% of all public commits, making closed-loop harnesses mandatory to prevent critical failures in software delivery quality.

6. AI agent Identity – A unique digital representation that actively governs autonomous digital workers across your organization, this framework correlates computational composite elements like model weights, prompts, and credentials with runtime behaviors to establish continuous trust and human accountability. By 2028, 25% of enterprise security breaches will trace back to AI agent abuse due to unmanaged machine privileges and legacy credential practices.

Also: Who owns AI risk at work? Business and tech leaders can’t agree

7. Autonomous exposure remediation – An integrated set of capabilities uses AI and automation to find, prioritize, and fix security vulnerabilities across the enterprise digital estate. This system automatically deploys patches into production environments and initiates testing loops to safely roll back failed deployments. By 2031, organizations deploying autonomous exposure remediation will reduce their average vulnerability containment window from weeks to 48 hours or less.

Architectural durable agility by transitioning to sovereign, disposable, and organic environments.

8. Sovereign tech – Hardware, software, databases, and AI models are technically and legally architected to offer realistic exit strategies from critical providers. These technologies remain perpetually available to prevent lock-in and secure complete operational continuity. By 2030, over 75% of non-US-based organizations will adopt digital sovereignty strategies, shifting critical workloads to reduce geopolitical and vendor lock-in risks.

Also: How many jobs is your state losing to AI?

9. Disposable applications – Purpose-built software applications are designed to be intentionally retired once their specific business purpose has been fulfilled or is no longer relevant. These temporary solutions operate as enterprise-grade applications with predefined lifespans, rather than permanent fixtures. By 2030, widespread SaaS fatigue and AI-driven software abundance will force leading organizations to ensure 80% of new applications are disposable and easy to replace.

10. Wetware as a service – An emerging operational model provides remote cloud-based access to living or synthetic biological systems for computation. These hosted organic processors utilize the natural plasticity of biochemical networks to run complex algorithms with extreme energy efficiency. By 2030, 25% of enterprise organizations prioritizing specialized low-power AI will deploy biological computing to bypass traditional silicon limits.

The strategic technology trends for 2027, as compared to the previous year, clearly show a shift toward the future of all businesses — autonomous business.

Gartner notes that coding agents are shifting from passive assistant tools into autonomous systems that execute software production work. Software is no longer a tool; software is not a digital colleague that can reason, execute complex workflows, and continuously get better. This is not automation, which historically meant scaling effort. This is the use of recursive intelligent software, which is now scaling both effort and judgment. This is truly a game-changer.

Gartner also warns us that AI agents will expose massive vulnerabilities in legacy systems, and securing said systems will require agent identity. A fully autonomous system will require a complete understanding of digital workers and their identities. There will be a need for a platform that can manage and govern both humans and machines.

Also: LLMjacking can run up your business’ AI bill fast – how to stop it

The realization that autonomous systems are operating at machine scale, not human scale, leads to what Gartner calls autonomous exposure remediation. Today, the average organization has a 50-day exposure window during which vulnerabilities remain unpatched. Vulnerabilities found and used by bad actors, including machine bad actors, will create significant exposure for companies that have defensive processes operating at human scale.

Gartner’s top 10 strategic technology trends for 2027 is a strong reminder for all business leaders: the future of business is autonomous. To learn more about Gartner’s research, you can visit here.