В 2025 году ожидания от крупных игроков и агентов не оправдались, но прорывными стали Google Nanobana, Claude, Gemini и ноутбук LM с точной работой по данным. Автоматизация и оркестрация цепочек в N8N и Lovable значительно упростили создание и тестирование приложений и агентов.
AI Trends 2026: What Everyone Should Prepare For.
наведи и нажми на цифру — раскроется глава
полный разбор ролика · 5 глав ↓
Введение и разочарования 2025
В 2025 году не оправдались ожидания от Apple и Meta в AI, а автономные агенты и роботы показали низкую эффективность и проблемы с надёжностью.
ChatGPT не сделал прорыва в версии 5.1, а многие модели продолжают выдавать до 47% ошибок, что снижает доверие к ним.
Прорывные модели и инструменты
Google Nanobana позволила создавать сложные фотосессии и макеты по одной фотографии, что ранее было невозможно.
Claude и Gemini улучшили качество ответов и увеличили контекстное окно, а ноутбук LM работает исключительно с загруженными данными, что снижает ошибки и экономит время.
Автоматизация и обучение
Предлагается бесплатный мастер-класс для быстрого освоения нейросетей и их внедрения в рабочие процессы.
Это помогает перейти от теории к практике и сразу получать результаты автоматизации.
Автоматизация приложений и цепочек
Lovable генерирует приложения и самостоятельно исправляет ошибки кода, облегчая жизнь непрофессионалам.
N8N внедрил агента, который собирает, тестирует и подсказывает, как правильно строить цепочки автоматизации, снижая количество ошибок и ускоряя запуск.
Работа с большими таблицами
Jen Park может загружать и анализировать таблицы с десятками тысяч строк, создавая фильтры и дашборды.
Это решает проблему ограничений ChatGPT с большим объёмом данных и открывает новые возможности для аналитики и автоматизации.