Dirbtinio intelekto tendencijos 2026: ką turi žinoti verslas

2026-ieji tampa lūžio tašku dirbtinio intelekto istorijoje. Ne dėl to, kad atsirado kažkas radikaliai naujo, o dėl to, kad DI technologijos pagaliau perėjo iš eksperimentinės fazės į kasdienę verslo realybę. Jei 2024-aisiais įmonės klausė „kas yra DI?", o 2025-aisiais – „ar mums tai tinka?", tai 2026-aisiais klausimas jau kitoks: „kaip tai įdiegti greičiau nei konkurentai?"

Šiame straipsnyje apžvelgiame šešias svarbiausias DI tendencijas, kurios šiais metais formuoja verslo technologijų kraštovaizdį, ir ką tai reiškia Lietuvos įmonėms.

1. Agentinis DI (Agentic AI)

Agentinis DI yra didžiausias šių metų pokytis. Kol daugelis dar galvoja apie DI kaip apie pokalbių robotus, technologija jau žengė kelis žingsnius į priekį.

DI agentai – tai sistemos, kurios gali ne tik atsakyti į klausimus, bet ir savarankiškai atlikti darbus. Jos planuoja veiksmus, naudoja įrankius, priima sprendimus ir prisitaiko prie besikeičiančių aplinkybių.

Praktiškai tai atrodo taip: užuot turėję darbuotoją, kuris kasdien peržiūri dešimtis tiekėjų pasiūlymų, palygina kainas, tikrina atsargas ir formuoja užsakymus, DI agentas visa tai atlieka savarankiškai. Žmogus tik patvirtina galutinius sprendimus arba įsikiša išskirtiniais atvejais.

Kuo agentinis DI skiriasi nuo paprastų automatizavimo įrankių?

• Daugiažingsnis veikimas – agentas vykdo sudėtingas užduotis, susidedančias iš keliolikos žingsnių
• Įrankių naudojimas – jis jungiasi prie duomenų bazių, API, dokumentų sistemų
• Sprendimų priėmimas – neseka griežto scenarijaus, o vertina situaciją ir renkasi geriausią kelią
• Mokymasis – tobulėja su kiekviena atlikta užduotimi

WiseMonks komanda specializuojasi būtent agentinio DI sprendimų kūrime, nes matome, kad čia slypi didžiausia vertė verslui – ne atsakymai į klausimus, o realus darbų atlikimas.

2. Maži ir specializuoti kalbos modeliai

2023–2024 metais dominavo „didesnis yra geriau" filosofija – GPT-4, Claude 3 ir kiti dideli modeliai tapo standartu. Tačiau 2026-aisiais matome aiškų posūkį: maži, specializuoti modeliai vis dažniau laimi prieš universalius milžinus.

Kodėl tai svarbu verslui?

• Kaina. Mažas modelis, pritaikytas konkrečiai užduočiai, gali kainuoti 10–50 kartų pigiau nei didelis universalus modelis
• Greitis. Atsakymo laikas matuojamas milisekundėmis, ne sekundėmis – tai svarbu realiuoju laiku veikiančioms sistemoms
• Privatumas. Mažą modelį galima paleisti įmonės serveriuose arba net darbuotojo kompiuteryje. Duomenys niekur nekeliauja
• Tikslumas. Modelis, apmokytas konkrečios srities duomenimis, toje srityje dažnai veikia geriau nei bendras didelis modelis

Pavyzdžiui, jei jūsų įmonei reikia klasifikuoti klientų užklausas pagal skubumą ir temą, mažas modelis, apmokytas jūsų istoriniu duomenimis, tai padarys greičiau, pigiau ir tiksliau nei bet kuris universalus sprendimas.

Ši tendencija ypač aktuali Lietuvos įmonėms, kurios dirba su lietuvių kalba – specializuoti modeliai lietuvių kalbai veikia žymiai geriau nei bendri dideli modeliai.

3. RAG ir žinių valdymas

RAG (Retrieval-Augmented Generation) – arba „paieška + generavimas" – 2026-aisiais tapo standartiniu būdu sujungti DI su įmonės vidiniais duomenimis.

Kaip tai veikia paprastai? Įsivaizduokite, kad turite protingą asistentą, kuris prieš atsakydamas į klausimą pirmiausia perskaito visus jūsų įmonės dokumentus, procedūras ir duomenis. RAG sistema daro būtent tai: kai darbuotojas ar klientas užduoda klausimą, sistema pirma suranda relevantiausius įmonės dokumentus ir tik tada generuoja atsakymą, remdamasi konkrečiais duomenimis.

Kuo tai skiriasi nuo paprasto ChatGPT naudojimo? ChatGPT žino tik tai, kuo buvo apmokytas. RAG sistema žino jūsų įmonės informaciją – vidines procedūras, produktų specifikacijas, klientų istoriją, sutartis.

Praktiniai pritaikymai, kuriuos matome Lietuvos įmonėse:

• Vidinė žinių bazė – darbuotojai gauna tikslus atsakymus apie įmonės procesus ir procedūras per sekundes
• Klientų aptarnavimas – sistema atsako remiantis konkrečiais produktų dokumentais ir kainodaros taisyklėmis
• Teisinių dokumentų analizė – DI greitai suranda relevantias sutarčių sąlygas ar teisės aktų nuostatas
• Techninė dokumentacija – inžinieriai gauna atsakymus iš tūkstančių puslapių techninės dokumentacijos

Svarbu suprasti: RAG nėra „magija". Sistemos kokybė tiesiogiai priklauso nuo duomenų kokybės. Įmonės, kurios investuoja į duomenų tvarkymą ir struktūrizavimą, gauna žymiai geresnius rezultatus.

4. DI procesų automatizavime

DI jau seniai peržengė pokalbių robotų ribas. 2026-aisiais labiausiai auga DI taikymas konkrečių verslo procesų automatizavimui – ten, kur anksčiau reikėjo daug rankinio darbo, laiko ir dėmesio.

Dokumentų apdorojimas – viena iš sričių, kur DI jau šiandien sukuria akivaizdžią vertę. Sąskaitų faktūrų apdorojimas, sutarčių analizė, finansinių ataskaitų rengimas – procesai, kurie anksčiau užimdavo valandas, dabar atliekami per minutes. DI ne tik nuskaito dokumentą, bet ir supranta kontekstą, išskiria esminius duomenis ir automatiškai suveda juos į reikiamas sistemas.

Sprendimų palaikymas – DI analizuoja didelius duomenų kiekius ir pateikia rekomendacijas žmonėms. Tai ypač aktualu pardavimų prognozavime, kainodaros optimizavime ir rizikos vertinime. DI nesiūlo pakeisti žmogaus sprendimų, o padeda juos priimti greičiau ir remiantis duomenimis.

Tiekimo grandinės optimizavimas – gamybos ir logistikos įmonės naudoja DI paklausos prognozavimui, atsargų valdymui ir maršrutų planavimui. Tai sumažina kaštus ir padidina klientų pasitenkinimą.

Svarbus pokytis: jei anksčiau DI automatizavimas buvo brangus ir prieinamas tik didelėms korporacijoms, tai šiandien, naudojant tinkamus įrankius ir architektūrą, net vidutinė Lietuvos įmonė gali automatizuoti svarbiausius procesus per kelias savaites.

5. Atsakingas DI ir reguliavimas

2026-ieji – pirmieji pilni metai, kai ES Dirbtinio intelekto aktas (EU AI Act) pradeda realiai veikti. Tai reiškia konkrečius įpareigojimus įmonėms, kurios kuria ar naudoja DI sistemas.

Ką tai reiškia praktiškai?

• Rizikos klasifikavimas. Visos DI sistemos turi būti priskirtos rizikos kategorijai. Aukštos rizikos sistemos (pvz., naudojamos žmogiškųjų išteklių ar finansų srityje) turi atitikti griežtesnius reikalavimus
• Skaidrumas. Reikia dokumentuoti, kaip DI sistema priima sprendimus. Jei sistema daro sprendimus, turinčius įtaką žmonėms, jie turi teisę žinoti, kad sprendimą priėmė DI
• Duomenų valdymas. DI sistemų mokymo duomenys turi būti tinkamai valdomi, dokumentuoti ir atitikti BDAR reikalavimus
• Žmogaus priežiūra. Aukštos rizikos sistemose turi būti užtikrinta žmogaus priežiūra ir galimybė įsikišti

Gera žinia Lietuvos verslui: jei įmonė nuo pat pradžių kuria DI sprendimus atsakingai – su tinkamu dokumentavimu, testavimu ir žmogaus priežiūra – atitikti reguliavimo reikalavimus nėra sudėtinga. Problema kyla tik tada, kai DI diegiamas skubotai, neapgalvojus pasekmių.

WiseMonks visuose projektuose taiko atsakingo DI principus: skaidrumą, testuojamumą ir žmogaus kontrolę. Tai ne tik reguliavimo reikalavimas, bet ir gero inžinerinio darbo standartas.

6. DI demokratizacija

DI nebėra tik didelių korporacijų privilegija. 2026-aisiais matome aiškią tendenciją: DI tampa prieinamas bet kokio dydžio įmonei.

Tai vyksta keliais lygiais:

• No-code/low-code platformos leidžia kurti paprastesnius DI sprendimus be programuotojų komandos
• DI kaip paslauga (AI-as-a-Service) modeliai sumažina pradines investicijas – mokate tik už tai, ką naudojate
• Atvirojo kodo modeliai (Llama, Mistral ir kiti) suteikia galimybę kurti sprendimus be didelių licencijų mokesčių
• Debesų infrastruktūra leidžia paleisti net sudėtingus modelius be nuosavų serverių

Tačiau demokratizacija turi ir kitą pusę. Kai visi turi prieigą prie tų pačių bazinių įrankių, konkurencinis pranašumas ateina ne iš pačios technologijos, o iš to, kaip ji pritaikoma konkrečiam verslui. Standartinis ChatGPT ar kitas bendras sprendimas nesuteiks jums pranašumo prieš konkurentus – jie naudoja tą patį.

Tikra vertė atsiranda tada, kai DI sprendimas yra pritaikytas jūsų procesams, integruotas su jūsų sistemomis ir apmokytas jūsų duomenimis. Būtent todėl net ir DI demokratizacijos eroje individualizuoti sprendimai išlieka svarbiausi.

Ką tai reiškia Lietuvos verslui?

Lietuvos rinka turi unikalių ypatumų:

• Lietuvių kalba – nors universalūs modeliai ją palaiko vis geriau, specializuoti sprendimai su lietuvių kalbos pritaikymu vis dar duoda žymiai geresnius rezultatus
• Rinkos dydis – mažesnė rinka reiškia, kad efektyvumas yra esminis konkurencinis pranašumas. DI gali padėti mažesnei komandai pasiekti didesnės komandos rezultatus
• ES reguliavimas – kaip ES narė, Lietuva turi atitikti AI Act reikalavimus, bet tai kartu yra ir pranašumas – lietuviškos įmonės, atitinkančios ES standartus, lengviau plečiasi į kitas ES rinkas
• Technologinis brandumas – Lietuvos IT sektorius yra stiprus, todėl DI sprendimų diegimas čia vyksta greičiau nei daugelyje kitų šalių

Įmonės, kurios jau dabar investuoja į DI, kaupia esminį pranašumą. Kiekvienas mėnuo, praleistas laukiant, reiškia, kad konkurentai tolsta. DI sprendimų vertė auga eksponentiškai – kuo anksčiau pradedate, tuo daugiau duomenų ir patirties sukaupia sistema, tuo geriau ji veikia.

Kaip pasiruošti

Jei jūsų įmonė dar tik svarsto DI galimybes, štai keturi konkretūs žingsniai, kuriuos galite žengti jau šiandien:

1. Identifikuokite didžiausio skausmo taškus. Kur jūsų komanda praleidžia daugiausiai laiko atliekant pasikartojančias užduotis? Kur dažniausiai pasitaiko klaidų? Kur sprendimų priėmimas užtrunka per ilgai? Būtent ten DI gali sukurti didžiausią vertę.

2. Pradėkite nuo vieno proceso. Nebandykite automatizuoti visko iš karto. Pasirinkite vieną konkretų procesą, kuris yra pakankamai svarbus, kad rezultatai būtų matomi, bet ne toks kritinis, kad klaida sustabdytų verslą. Sėkmingas pirmasis projektas sukuria pasitikėjimą ir pagrindą tolesnei plėtrai.

3. Sutvarkykite duomenis. DI veikia tik tiek gerai, kiek geri yra duomenys. Pradėkite nuo esminių duomenų surinkimo, struktūrizavimo ir valymo. Net jei dar nediegiate DI, tvarkingi duomenys bus neįkainojami, kai to imsite.

4. Pasikalbėkite su ekspertais. Ne su DI įrankių pardavėjais, kurie siūlo „visiems tinkantį" sprendimą, o su specialistais, kurie supranta ir technologiją, ir verslo procesus. Gera konsultacija padės išvengti brangių klaidų ir surasti trumpiausią kelią iki rezultatų.

Apibendrinimas

2026-ųjų DI tendencijos rodo vieną aiškią kryptį: technologija bręsta ir tampa kasdienio verslo dalimi. Agentinis DI atlieka realius darbus, maži modeliai užtikrina efektyvumą ir privatumą, RAG sujungia DI su įmonės žiniomis, o reguliavimas sukuria aiškias žaidimo taisykles.

Klausimas nebėra „ar DI paveiks mano verslą?" – jis jau veikia. Klausimas yra „ar aš tai panaudosiu savo naudai, ar leisiu tai padaryti konkurentams?"

Norite sužinoti, kurios DI tendencijos gali sukurti vertę būtent jūsų verslui? Susisiekite su WiseMonks komanda nemokamam konsultaciniam pokalbiui. Kartu įvertinsime jūsų situaciją ir rasime konkrečius žingsnius, kuriuos galite žengti jau šiandien.