Технологический прогресс стремительно переписывает привычные правила. Еще недавно казавшиеся фантастикой решения сегодня становятся рыночными стандартами. Отчет McKinsey «Technology Trends Outlook 2025» представляет срез ключевых инноваций, способных преобразовать отрасли, рынки и сами подходы к ведению бизнеса. Это не просто прогноз — это ориентир для тех, кто хочет сохранить устойчивость, масштабироваться и формировать новые источники ценности в условиях высокой неопределенности. В статье собрали 13 технологических трендов 2025 года и экспертное мнение Евгения Осадчука, директора направления «Искусственный интеллект» АНО «Цифровая экономика», о них.
Искусственный интеллект и машинное обучение
Про искусственный интеллект сейчас не говорит только ленивый. Однако ИИ — уже не технология будущего, а инфраструктура настоящего. Его проникновение в бизнес-процессы становится массовым: автоматизация рутинных задач, интеллектуальный анализ данных, генерация контента, рекомендации, диагностика, прогнозирование — все это формирует новые стандарты эффективности.
Евгений Осадчук, директор направления «Искусственный интеллект» АНО «Цифровая экономика», отмечает: «В России реализуется целый комплекс национальных проектов, например, «Семья», «Продолжительная и активная жизнь», «Экономика данных и цифровая трансформация государства», «Кадры» и тд. В первую очередь, искусственный интеллект мог бы использоваться для мониторинга реализации этих проектов — как национальных, так и входящих в них федеральных проектов».
«В ходе такого мониторинга искусственный интеллект может прогнозировать выполнение (или не выполнение) как отдельных задач, так и всего проекта целиком. И в случае наличия рисков невыполнения каких-либо задач руководитель проекта может принимать упреждающие меры по концентрации ресурсов для преодоления возникающих проблем».
Евгений Осадчук, директор направления «Искусственный интеллект» АНО «Цифровая экономика»
Еще одной точкой приложения ИИ в рамках реализации государственных и отраслевых проектов Осадчук называет выявление внутренних взаимосвязей в проектах и их зависимостей друг от друга, а также задачи по выявлению «ресурсных» конфликтов с последующей оптимизацией распределения этих ресурсов в зависимости от приоритизации и целей проектов, возможности их реализации в текущих условиях.
Эксперты McKinsey подчеркивают, что компании не просто тестируют ИИ — они начинают строить на его базе целые продукты, модели обслуживания и операционные платформы. При этом растет популярность малых, специализированных моделей, работающих на локальных устройствах и не требующих облачных мощностей.
Такое масштабирование сопровождается вызовами: нехваткой экспертизы, необходимостью этического регулирования, вопросами качества данных. Однако организации, способные выстроить стратегическую архитектуру ИИ-решений и встроить их в ключевые бизнес-потоки, получают не просто преимущество — они создают себе будущее.
Поддержка локальных команд, переобучение персонала и переход от единичных кейсов к системному внедрению становятся новой нормой технологического лидерства.
Агентный ИИ (Agentic AI)
Одним из самых прорывных направлений McKinsey называет развитие «агентов» — систем ИИ, способных самостоятельно ставить цели, формулировать планы и выполнять многозадачные цепочки действий. Это принципиальный шаг вперед по сравнению с чат-ботами или рекомендательными системами. Агентный ИИ способен бронировать, заказывать, управлять задачами, писать и проверять код, общаться с другими агентами и адаптироваться к новой информации.
Сценарии применения варьируются от автоматизации офисной работы до создания цифровых сотрудников, способных сопровождать сделки, формировать отчеты и координировать проекты. Агентные системы могут снизить нагрузку на команды, ускорить выполнение задач и повысить качество рутинных операций.
«Если говорить об использовании агентов искусственного интеллекта как о некой новой архитектуре, то главным в этом вопросе является вовсе не сфера приложения ИИ, а действительное желание достигнуть максимальной производительности в рамках проекта, наиболее оптимального использования всей совокупности проектных ресурсов, — утверждает директор направления «Искусственный интеллект» АНО «Цифровая экономика» Евгений Осадчук. — Причем желание настолько сильное, что руководство проекта или реализующей его организации готово ломать существующие процессы, перестраивая их под возможности ИИ-агентов».
В этой связи эксперт подчеркивает, что сейчас главная проблема применения ИИ-технологий заключается в полумерах: «Как и во времена внедрения обычного ПО, генеративный ИИ пока поддерживает лишь отдельные этапы отдельных процессов. Кроме того, генеративный ИИ работает в реактивном режиме по подсказке человека, а не проактивно и автономно. В результате таких разрозненных микроинициатив, рассредоточенности ресурсов, отсутствия координации по внедрению возникает так называемый парадокс генеративного ИИ: его широкое внедрение при его же минимальном воздействии».
«Таким образом, после первого этапа кто-то должен решиться на второй — начать перестройку процессов на основе возможностей генеративного ИИ, мультиагентных систем, когда сотрудники становятся управляющими группами агентов искусственного интеллекта, действительно используя их не просто как помощников, а как самостоятельных виртуальных коллег. Только пересмотр процессов, их реинжиниринг на основе ИИ-агентов по-настоящему сбросит с агентов оковы нашего недоверия, высвободив их значительный созидательный потенциал».
Евгений Осадчук, директор направления «Искусственный интеллект» АНО «Цифровая экономика»
Биотехнологии нового поколения
Биотехнологии перестают быть исключительно лабораторной наукой — они становятся основой прикладных решений в аграрной отрасли, пищевой промышленности, фармацевтике и материаловедении. Синтетическая биология позволяет проектировать новые молекулы, редактировать гены, выращивать ткани, создавать биоматериалы и разрабатывать персонализированные препараты.
На горизонте — экологичные красители, устойчивые к засухе культуры, антибактериальные покрытия и ферментативные производственные процессы.
Индустрия биотеха требует междисциплинарного подхода: инженерия, химия, медицина, ИИ и автоматизация сливаются в единое целое. Участие в этой трансформации уже сейчас обеспечивает конкурентное преимущество тем, кто умеет работать с данными, масштабировать научные прототипы и строить партнерства между бизнесом и наукой.
Развитие локальных решений здесь особенно ценно, учитывая растущие глобальные ограничения в цепочках поставок и необходимость адаптации к климатическим и демографическим изменениям.
Будущее мобильности
Мобильность переживает радикальную трансформацию. Электрификация транспорта, автономные системы вождения, «умная» навигация и интеграция с цифровыми платформами формируют новый тип городской и междугородней логистики. Уже сегодня дроны доставляют грузы в труднодоступные районы, а автопарки переходят на электромобили, управляемые предиктивной аналитикой. Ожидается, что к 2030 году почти половина всех новых автомобилей будет оснащена автоматизированными функциями управления.
Это не просто удобство — это экономия, точность, снижение аварийности и углеродного следа. Автоматизация последней мили, переход на беспилотную доставку, развитие электрозарядной инфраструктуры становятся стандартами, а не экспериментами.
Компании, работающие в логистике, производстве, ритейле и сельском хозяйстве, получают возможность переосмыслить операционные модели и снизить затраты на транспорт за счет системного внедрения цифровых транспортных решений.
Расширенные возможности связи и вычислений
Еще один технологический тренд текущего года — переход к высокоскоростным, надежным и адаптивным сетям связи. Технологии 5G, edge computing и низкоорбитальные спутники обеспечивают обработку данных ближе к источнику, снижая задержки и повышая устойчивость. Это особенно важно для промышленного интернета вещей, телемедицины, автономного транспорта и распределенных энергетических систем.
Массовое внедрение продвинутых сетей открывает возможности для новых форм организации труда и сервиса — от удаленного производства до гибридных команд с ИИ-поддержкой. Формируется новая логика децентрализации: контроль переходит от центра к периметру.
Интеграция сетей с возможностями ИИ, интеллектуальной маршрутизацией и встроенными протоколами безопасности позволяет компаниям не только ускорять доступ к данным, но и принимать решения на основе потока информации в реальном времени. Это особенно актуально для тех, кто работает с мобильными объектами (транспорт, строительство, энергетика) или в условиях распределенных команд и объектов.
Технологии устойчивого развития и чистой энергетики
«Будущее энергетики и устойчивых технологий» — один из самых инвестиционно насыщенных трендов в отчете McKinsey. Экологическая трансформация становится неотъемлемой частью корпоративной стратегии.
Возобновляемые источники энергии, замкнутые циклы, улавливание углерода, переработка отходов, энергоэффективные здания и ESG-отчетность — все это больше не факультатив, а основа для диалога с инвесторами, потребителями и государством. По оценке McKinsey, спрос на технологии устойчивости превысит $300 млрд в ближайшие годы.
«Масштабное применение технологий искусственного интеллекта в российской энергетике не только возможно, но и уже воплощается на практике. Мы в АНО «Цифровая экономика» выпустили отчет о применении ИИ в топливно-энергетическом секторе, который указывает на реализацию тренда интеграции технологий искусственного интеллекта в отечественные энергетические системы в России», — отмечает директор направления «Искусственный интеллект» организации Евгений Осадчук.
«Среди представленных в отчете кейсов есть те, которые направлены на прогнозирование спроса на электроэнергию с учетом исторических данных об энергопотреблении, метеорологических условий и иных факторов, — поделился эксперт. — Эти прогнозы могут стать входной информацией для ИИ-систем, направленных на адаптацию режимов работы генераторов для повышения их эффективности и снижения затрат».
Евгений Осадчук, директор направления «Искусственный интеллект» АНО «Цифровая экономика»
Также, по словам Евгения, ИИ применяется для оптимизации процессов разработки, добычи и переработки природных ресурсов, обнаружения или даже прогнозирования аварийных ситуаций в сетях электропередач, мониторинга состояния критически важных инфраструктурных объектов, контроля соблюдения требований промышленной безопасности.
Следующее поколение программного обеспечения
Современное ПО выходит за рамки классических подходов. Программные платформы все чаще строятся по принципу конструктора: модули, API, гибкие архитектуры, автоматическое масштабирование и визуальное программирование. Low-code и no-code решения позволяют не только сокращать сроки разработки, но и вовлекать в цифровизацию сотрудников без технического образования. Это меняет саму модель взаимодействия между бизнесом и ИТ.
Тенденция к унификации функций и одновременной персонализации интерфейсов открывает путь к построению индивидуальных цифровых экосистем. Упрощенный запуск приложений, автоматизированное тестирование и использование микросервисной логики помогают быстро адаптироваться к изменяющимся условиям.
Такие инструменты особенно ценны в условиях ограниченного бюджета или быстрой рыночной волатильности: они позволяют запускать инновации «малой кровью», без риска для основной деятельности.
Иммерсивные технологии
Слияние физического и цифрового мира открывает новые форматы взаимодействия — не только визуально, но и тактильно, аудиально, через пространственное восприятие. Технологии дополненной и виртуальной реальности уже давно вышли за пределы игровой индустрии.
Образование, промышленность, медицина, архитектура — все больше компаний используют VR и AR для тренировки сотрудников, удаленного проектирования и обслуживания оборудования. Пространственное взаимодействие, «цифровые двойники» и симуляции сложных сценариев создают уникальные возможности для снижения ошибок и ускорения подготовки кадров.
Иммерсивные технологии особенно эффективны в высокорисковых или дорогостоящих сферах — например, при обучении персонала в атомной или авиационной отрасли, либо при удаленной поддержке сервисных инженеров на объектах. Также быстро растет рынок потребительских решений: виртуальные шоурумы, «примерочные», 3D-конструкторы становятся инструментами увеличения продаж и вовлеченности клиентов.
Цифровое доверие и кибербезопасность
Устойчивость бизнеса сегодня немыслима без безопасности данных и цифровой прозрачности. Возрастающая сложность систем, распределенная инфраструктура, удаленная работа, ИИ-алгоритмы — все это увеличивает поверхность атаки. Киберугрозы становятся все более изощренными, и бизнесу требуется не просто защита, а проактивная стратегия цифрового доверия: мониторинг, аудиты, идентификация, управление доступом и соответствие нормативным требованиям.
Современные платформы безопасности используют поведенческую аналитику, ИИ и блокчейн для обеспечения прозрачности и автоматического реагирования на инциденты. Умные контракты, биометрическая аутентификация, контроль изменений и аудит логов становятся частью базовой архитектуры ИТ-систем.
Более того, клиенты и партнеры все чаще требуют доказуемого соответствия стандартам доверия, и компании, способные обеспечить такую прозрачность, получают преимущество не только на уровне инфраструктуры, но и бренда.
Квантовые технологии
Квантовые вычисления — один из самых амбициозных и перспективных трендов, хоть и находящийся пока в фазе раннего развития. Потенциал этих технологий заключается в способности решать задачи, недоступные классическим компьютерам: оптимизация молекулярных структур, взлом и защита шифров, моделирование финансовых рынков и материалов. Ведущие мировые корпорации уже инвестируют в создание квантовых алгоритмов и инфраструктуры.
Особенно перспективны квантовые симуляции в химии, фармацевтике, производстве новых материалов, а также в финансовом моделировании, где рост переменных делает классические подходы неэффективными. Хотя практическое применение пока ограничено, внимание к этой сфере растет.
Стратегически ориентированные компании закладывают основу для будущей конкурентоспособности, инвестируя в квантовые симуляции, подготовку кадров и исследовательские альянсы. Даже наблюдение за этой сферой — уже разумный шаг для технологически зрелого бизнеса: момент «прорыва» может наступить внезапно, и окажется готов не тот, кто ждал, а тот, кто заранее инвестировал в подготовку.
Специализированные полупроводники
Рост вычислительной нагрузки, особенно в ИИ-приложениях, требует новых архитектур микросхем. Стандартные процессоры уже не справляются с задачами обучения нейросетей, управления реальным временем и обработки больших потоков данных. Именно поэтому рынок переходит к специализированным чипам — GPU, TPU, NPU и другим ускорителям, разработанным под конкретные задачи.
Формируется новая цепочка создания ценности: от проектирования чипов под конкретную модель ИИ — до настройки всей системы под эти чипы. Это развивает спрос на так называемые «софтверно-железные» связки — когда бизнесу важно не только ПО, но и то, как оно взаимодействует с конкретным «железом».
Появление «своих» чипов у крупных игроков формирует новый виток конкуренции, а локализация производств становится фактором национальной безопасности. Компании, связанные с автоматизацией, робототехникой и цифровыми сервисами, заинтересованы в адаптации своих решений к новым типам полупроводников. Это позволяет добиваться существенной экономии энергии и ускорения обработки данных, особенно в edge-устройствах.
Космические технологии
Достижения в области многоразовых ракет, спутниковых технологий и анализа данных с помощью искусственного интеллекта стремительно меняют подход к космическим запускам и наблюдению за Землей. Это позволяет осуществлять запуски быстрее и с меньшими затратами, а также получать информацию в режиме реального времени, что влияет на самые разные сферы — от мониторинга окружающей среды до глобальных коммуникаций.
С 2024 года расширение вариантов использования в таких областях, как дистанционное зондирование и наблюдение Земли, привлекло внимание и инвестиции ряда известных технологических компаний. Последние тенденции в этой технологии включают в себя группировки низкоорбитальных спутников связи (LEO), в первую очередь Starlink от SpaceX, наорбите которой находится более 7000 спутников LEO. Их потенциальные конкуренты, такие как проект Kuiper от Amazon, в рамках которого в апреле 2025 года было запущено 27 спутников на низкой околоземной орбите, также уже вышли на рынок. Кроме того, в сфере мобильных телефонов внедряется спутниковая связь напрямую с устройством (D2D), примером чего является функция экстренного подключения Apple для iPhone.
Облачные и краевые вычисления
Цифровые системы все чаще строятся не вокруг единого центра обработки данных, а по модели распределенной архитектуры. Облака предоставляют масштабируемость, гибкость и быстрый доступ к вычислительным ресурсам, в то время как edge-компоненты обеспечивают локальную обработку — быстрее, дешевле, безопаснее. Это особенно важно в реальном времени: промышленность, медицина, транспорт требуют мгновенных откликов.
Появляется новая управленческая парадигма: не централизованный контроль, а динамическое распределение функций — в зависимости от нагрузки, доступности сети и бизнес-приоритетов. Это позволяет организациям гибко управлять цифровыми ресурсами, реализовывать концепции «умных» фабрик, автономных объектов и распределенных команд.
Новые модели оплаты по потреблению, использование контейнеров и DevOps-подходов ускоряют выпуск цифровых продуктов. В условиях высокой конкуренции такие гибкие архитектуры становятся обязательными для эффективного масштабирования и управления сложной цифровой экосистемой.
Выводы
Панорама технологических трендов 2025 года — это не карта будущего, а карта настоящего. Инновации больше не «где-то там», они уже встроены в бизнес-модели, процессы и продукты. Успех теперь зависит не от скорости внедрения технологий, а от способности компании мыслить системно: строить цифровую архитектуру, масштабировать решения, учиться вместе с машиной, а не вопреки ей.
Каждый из описанных трендов — это окно возможностей, но и вызов. Чтобы использовать их в полную силу, бизнесу необходимо не просто следить за новинками, а участвовать в формировании технологической повестки, готовить кадры, создавать партнерства и открыто смотреть на мир как на среду постоянной эволюции. Именно в этом подходе — ключ к конкурентоспособности в ближайшие годы.
Евгений Осадчук, директор направления «Искусственный интеллект» АНО «Цифровая экономика», подчеркивает: «Логика подсказывает необходимость сопоставления всех указанных трендов с особенностями российской экономики, выбора наиболее релевантных нашим национальным условиям и акцентирования внимания на реализации таких трендов на просторах необъятной Родины».